超寬帶(Ultra Wideband,UWB)信號檢測對實現(xiàn)超寬帶定位具有重要意義。針對低信噪比下直擴超寬帶信號(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率譜密度極低,難以通過傳統(tǒng)手段檢測的問題,提出了一種基于循環(huán)平穩(wěn)特征的分階段直擴超寬帶信號檢測算法。在介紹直擴超寬帶的信號模型的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測方法,分析了二元假設(shè)兩種情形下灰度圖的差異,利用這種差異將兩類圖像放入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)自行訓(xùn)練提取特征,進(jìn)而利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測。為更高效檢測出信號,采用分階段檢測,即第一階段先進(jìn)行能量檢測,若未檢測到,則進(jìn)入第二階段改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測。仿真結(jié)果表明,在信噪比小于-8 dB時,所提方法的檢測性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的循環(huán)平穩(wěn)特征檢測。

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【部分圖文】：

圖1信號三維循環(huán)譜圖

由式(20)可知，DS-UWB信號只在循環(huán)頻率α=k/Tc處有值。DS-UWB信號的三維循環(huán)譜圖呈現(xiàn)4座峰值，如圖1所示。將三維循環(huán)譜圖歸一化為灰度圖后，有4塊較大的亮度區(qū)域，如圖2所示。而一般的平穩(wěn)信號如高斯白噪聲不具有這種性質(zhì)，其循環(huán)譜能量集中在α=0軸線上，其余部分為噪聲基....

圖20dB下信號循環(huán)譜密度灰度圖

圖1信號三維循環(huán)譜圖圖30dB下噪聲循環(huán)譜密度灰度圖

圖30dB下噪聲循環(huán)譜密度灰度圖

圖20dB下信號循環(huán)譜密度灰度圖本文模擬IEEE802.15.3a多徑信道，對接收端數(shù)據(jù)選取合適的特征(循環(huán)譜密度)并進(jìn)行特征映射(轉(zhuǎn)化為灰度圖)，將其分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，然后用CNN網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，提取出更加有利于分類的抽象特征，再將測試數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)....

圖4基于CNN的改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測流程圖

本文模擬IEEE802.15.3a多徑信道，對接收端數(shù)據(jù)選取合適的特征(循環(huán)譜密度)并進(jìn)行特征映射(轉(zhuǎn)化為灰度圖)，將其分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，然后用CNN網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，提取出更加有利于分類的抽象特征，再將測試數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，完成信號檢測，具體流程如圖....

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