基于数字信道化技术的自适应门限检测算法

郭 鹏

（成都华力创通科技有限公司，四川 成都 610041）

0 引言

通信电子战是影响现代战争胜败的重要作战手段，数字信道化算法是通信电子战系统中的关键算法，具有实时处理、大瞬时带宽、高截获概率、高分辨率、高灵敏度和大动态范围等优势，具备同时处理分析多信号的能力。数字信道化算法充分利用了数字化和信道化的优势，采用数字滤波器组替代传统的模拟滤波器组，有效解决了各模拟通道之间幅相不一致的问题并且数字化后的数据可以长期存储。信道化是将全频段分为若干个相同带宽的子信道，搜索和监视任意频段的非协作信号，能够处理多个同时到达信号，完成对信号的全概率截获[1-2]。数字信道化算法能够适应现代电子战的复杂电磁环境需求，支持对侦收到的大批量非协作信号进行实时或准实时处理。数字信道化输出的处理结果中包括强信号和弱信号，如果采用固定门限进行信号检测，那么对弱信号的检测会存在大概率漏检的问题，丢失微弱目标。该文提出了一种基于数字信道化技术的自适应门限检测算法，针对不同的子信道集产生适配的自适应检测门限，能够有效检测强信号和弱信号，实现强弱信号的有效分离并提取目标信号。

1 基于多相DFT 滤波器组的数字信道化

数字信道化原型结构如图1 所示，输入信号x[n]先经过带通滤波器h0[n]，h1[n]，…，hK-1[n]滤波，再将各子信道滤波结果乘以旋转因子e-jnω0，e-jnω1，…，e-jnωK-1，将信号中心频率搬移到基带，然后对基带数据进行M倍抽取，得到该子信道的输出信号yk[Mn]。

图1 数字信道化的原型结构

子信道数K与抽取倍数M相等，为了计算方便，该文选择偶型排列的均匀信道排列形式（如图2 所示），在偶型排列中第k个带通滤波器的中心频率，原型低通滤波器位于基带，幅频特性呈左右对称，原型低通滤波器通过频谱搬移可以得到其余带通滤波器[3-4]。

图2 信道偶型排列

第k个信道的输出如公式（1）所示。

其中，N满足N=KP，令i=r+pK（r=0，1，...，K-1；p=0，1，...，P-1），就有公式（2）。

令第r路多相滤波结果如公式（3）所示。

则有公式（4）。

当K=M时，公式（4）可以改写为公式（5）。

如图3 所示，通过上述推导，数字信道化的原型结构可以转换为多相滤波形式的高效数字信道化结构，其优点如下：算法采用多相结构，抽取部分位在最前端，降低了后续的信号数据率，有利于整个数字信道化的实时处理；各子信道共用1 个原型低通滤波器，每个通道的多相滤波器是原型低通滤波器的抽样值，抽样值的大小等于子信道的数量，降低了系统设计的复杂度；在求得多相滤波结果的基础上，用IDFT 1 次就可将各支路信号搬到基带上，不必各通道分别进行下变频计算，提高了计算效率。

图3 基于多相滤波和IDFT 的数字信道化结构

2 基于数字信道化的自适应门限检测算法

数字信道化后的各子信道既包括强信号，又包括弱信号，在信号检测过程中，如果固定门限选择过低，就会将噪声和干扰误判为目标信号，如果固定门限选择过高，就会漏掉微弱信号，该文在高斯白噪声环境下将子信道集作为检测对象，采用滑动双窗的能量检测算法对全频段的子信道集进行自适应目标检测，当信号加噪声的能量大于噪声的能量时，选择合适的门限值就能解决信号的检测问题。

基于滑动双窗的能量检测法原理如图4 所示，移位寄存器被等分为2 个滑动窗口（A、B）。其中，ani、bni分别为A、B窗口中能量的和，rni、r*ni表示输入信号及其对应的共轭，Rni、Rni-1、…、Rni-2L+1表示窗口中的能量值，mni=|lg（ani/bni）为2 个窗口信号能量和的比值，VT表示判据门限。最终判决量mni的大小由接收信号的信噪比决定，即不受载波频偏、调制样式的影响，可以根据应用场景的信噪比来设置检测门限[5-7]。

图4 滑动双窗能量检测法

滑动双窗能量检测算法的原理如下：在信号到达前，A窗和B窗都为噪声能量，此时ani、bni的值基本相等，ani/bni的值约等于1，因此判决量mni接近于0，判决量mni通常小于门限值VT；当信号到达时，A窗中信号能量不断增加，直到有效数据的开始部分都在A窗中为止，而B窗仍为噪声能量，即bni不变，因此判决量mni将随ani值的增大而增大，判决量如公式（6）所示。

式中：Ec为信号能量；N0为噪声能量；SNR为信噪比，滑动双窗能量检测算法在信号到达时会产生一个检测尖峰，峰值对应的序号表示有信号的起始子信道号。

在信号持续过程中，A窗和B窗都为信号能量，此时ani、bni的值基本相等，ani/bni的值约等于1，因此判决量mni接近0，判决量mni通常小于门限值VT。

当信号结束时，有效信号结束部分全在B窗中，A窗中全为噪声，即ani不变，因此判决量mni将随bni值的减小而减小，判决量如公式（7）所示。

式中：Ec为信号能量；N0为噪声能量；SNR为信噪比，滑动双窗能量检测算法在信号结束时会产生一个检测尖峰，峰值对应的序号表示有信号的结束子信道号。

通过上述信号检测流程，能够在有目标信号的子信道集对应的上升沿和下降沿各产生1 个检测尖峰，判定尖峰之间的子信道集为有目标的子信道集。

3 算法仿真分析

3.1 常规通信信号参数设置

根据卫星通信的应用场景，分别设置了不同调制类型的BPSK、QPSK、8PSK、16QAM 以及16APSK 信号进行仿真，分为强信号组合、弱信号组合以及强信号和弱信号组合，以验证基于数字信道化技术的自适应检测门限检测算法是否能够有效提取检测目标信号，仿真信号的参数设置见表1，仿真信号的采样频率为100 MHz，中频为70 MHz，在中频附近每隔5 MHz 设置1 个信号带宽为1 MHz 的目标信号，信号覆盖的频段为59.5 MHz~80.5 MHz，信号的长度为65536个采样点。

表1 信号仿真参数

针对仿真信号，该文采用数字下变频算法进行滤波和4 倍抽取，得到采样率为25 MHz 的基带I/Q 信号，能够无失真地表示目标信号，然后输入数字信道化算法进行处理。数字信道化算法的原型低通滤波器包括8 192 个系数，具有较好的带内平坦度和带外抑制指标，选择子信道数K=256，每个子信道包括32 个系数，子信道的采样率为97.656 25 kHz，信道排布采用了偶型排列的方式，第一百二十三子信道~第一百三十一子信道的局部排列如图5 所示，覆盖的频率范围为69.37 MHz~70.24 MHz，每个子信道输出多相滤波后的基带I/Q 信号，并作为信号检测算法的输入。

图5 信道排布图

3.2 固定门限和自适应门限的信号检测分析

3.2.1 强信号组合

如图6所示，强信号组合从左往右的信号分别为BPSK、QPSK、8PSK、16QAM和16APSK，信号的幅度均较大，固定门限和自适应门限均能够有效检测到目标信号。自适应门限能够在（60±0.5）MHz、（65±0.5）MHz、（70±0.5）MHz、（75±0.5）MHz 和（80±0.5）MHz 附近产生正确的检测门限，有效的检测到5 个目标信号，信号带宽估计精度较准确；而固定门限通常取为能量均值的倍数，容易受到信号幅度的影响，固定门限的阈值高于自适应门限，自适应门限的带宽估计精度比固定门限的带宽估计精度高。

图6 强信号组合的信道化结果检测对比

3.2.2 弱信号组合

如图7 所示，弱信号组合从左往右的信号分别为BPSK、QPSK、8PSK、16QAM 和16APSK，信号的幅度均较小，固定门限和自适应门限均能够有效检测到目标信号。自适应门限能 够 在（60±0.5）MHz、（65±0.5）MHz、（70±0.5）MHz、（75±0.5）MHz 和（80±0.5）MHz 附近产生正确的检测门限，有效检测到5 个目标信号，信号带宽估计较准确；而固定门限通常取为能量均值的倍数，因为输入信号的幅度较小，所以固定门限和自适应门限的大小相对强信号组合均有2个数量级的降低，而固定门限的阈值高于自适应门限，自适应门限的带宽估计精度比固定门限的带宽估计精度高。

图7 弱信号组合的信道化结果检测对比

3.2.3 强信号和弱信号组合

如图8 所示，强信号和弱信号组合从左往右的信号分别为BPSK、QPSK、8PSK、16QAM 和16APSK，BPSK、8PSK和16APSK 的幅度较大，QPSK、16QAM的幅度较小，能够反应复杂的电磁信号环境。固定全局门限能够检测到强信号，漏检弱信号，原因是强信号的存在抬高了信号的平均功率，设置的固定门限高于弱信号的最大幅度，导致65 MHz 和75 MHz 处的信号漏检；而自适应门限以子信道集为检测对象，在使用滑动双窗能量检测的过程中，门限判决量由接收信号的信噪比决定，当信噪比大于3 dB 时，判定为有信号，相对固定门限的选择更合理，自适应门限能够有效检测到强信号和弱信号，在检测性能和带宽估计精度均比固定门限高，能够实现对强信号和弱信号的有效分离。

图8 强信号和弱信号组合的信道化结果检测对比

4 结语

该文对常规卫星通信信号的强信号组合、弱信号组合以及强信号和弱信号组合进行仿真，使用固定门限和自适应检测门限对数字信道化结果进行对比和分析，在强信号组合和弱信号组合的情况下，2 种门限检测性能相当；在强信号组合和弱信号组合的情况下，固定门限的只能检测到强信号，漏检了弱信号；自适应门限检测算法对不同的子信道集产生匹配的自适应检测门限，能够有效检测强信号和弱信号，检测性能和带宽估计精度比固定门限高并且支持对强信号和弱信号的分离，验证了基于数字信道化技术的自适应门限检测算法的有效性。