基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111510255A(43)申请公布日2020.08.07(21)申请号202010305392.8(22)申请日2020.04.17(71)申请人成都华日通讯技术股份有限公司地址610000四川省成都市武侯区武侯新城管委会武兴四路130号(72)发明人李青华韩兵莫舸舸(74)专利代理机构四川省成都市天策商标专利事务所51213代理人张秀敏(51)Int.Cl.H04L1/00(2006.01)H04B1/713(2011.01)权利要求书3页说明书6页附图4页(54)发明名称基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法(57)摘要本发明公开了一种基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，包括：输入宽带频谱数据s并构建信号列表库list；对宽带频谱数据s进行预处理，实现信号的最大保持；对非单音信号进行平滑滤波；噪声基底估计，能量检测，参数提取和信号合并，提取的参数包括信号的当前帧中心频率索引号fnew、当前帧带宽索引号BWnew；更新信号列表库list；更新历史信号库、并根据历史信号库修正信号列表库list中每个信号的参数；异常信号判定；判决处理，输出跳频频率集的个数和数值；本发明可应用至传统的无线电监测和侦察、无人机侦测、各类信号分析产品、战场军事环境等，从而提高跳频信号的截获概率。CN111510255ACN111510255A权利要求书1/3页1.一种基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，包括：输入宽带频谱数据s并构建信号列表库list，所述信号列表库list指检测到的所有信号及其参数组成的列表；对宽带频谱数据s进行预处理，实现信号的最大保持；选择性地平滑滤波，当每跳为非单音信号时对信号进行平滑滤波；噪声基底估计，能量检测，参数提取和信号合并，提取的参数包括信号的当前帧中心频率索引号fnew、当前帧带宽索引号BWnew；更新信号列表库list：根据提取的中心频率索引号fnew和带宽索引号BWnew判断当前帧是否存在新信号，或为信号列表库list中的已有信号，并计算出对应的信号列表库list参数；更新历史信号库、并根据历史信号库修正信号列表库list中每个信号的参数；异常信号判定，并删除掉信号列表库list和历史信号库中的异常信号；判决处理，输出跳频频率集的个数和数值。2.根据权利要求1所述的基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，选择性地平滑滤波时，根据单频分量检测值C1和C2判定信号是否为单音信号或非单音信号：当单频分量检测值C1和C2均大于一定门限值时，判定为单音信号，否则判定为非单音信号，其中smax和ssubmax分别表示预处理后的宽带频谱数据s的最大值和次大值，m决定窗宽度，i为smax对应的索引号。3.根据权利要求1所述的基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，噪声基底估计，能量检测，参数提取和信号合并具体包括：首先丢掉信号的部分首、尾，并取平均来估计噪声基底nf；接着，当宽带频谱数据s大于一定门限值时，判定为有信号，否则判定为无信号，即完成能量检测；然后，当存在信号时，进行参数提取和信号合并，否则直接退出计算下一帧数据。4.根据权利要求3所述的基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，能量检测的门限值为噪声基底nf+6dB。5.根据权利要求3所述的基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，信号合并的准则为：当过门限的相邻信号点索引间距小于一定门限值时，为连通区间，合并为一个信号。6.根据权利要求1所述的基于宽带频谱数据的跳频信号盲检测及参数估计方法，其特征在于，更新信号列表库list具体包括以下步骤：I、若第1次截获，将信号的当前帧中心频率索引号fnew和当前帧带宽索引号BWnew直接存入信号列表库list；II、否则针对最新检测到的fnew和BWnew，将与list中的信号做如下比较：2CN111510255A权利要求书2/3页①若fnew没有落在list中己存在的所有信号的频率范围之内，且该信号的频率范围与其它所有的频率范围不重叠，则检测到的信号为新信号，将其添加到list中；②若fnew在一个己存在信号的频率范围之内，且与list中其它信号的频率范围不重叠，则检测到的信号己存在，更新list中的参数；③若fnew在一个己存在信号的频率范围之内，但由BWnew确定的频率范围与另一信号的频率范围重叠，则对fnew和BWnew进行修正，得到fadj和BWadj，并以此参数更新list中己存在信号的参数fe和BWe；④若fnew没有落在己存在的所有信号的频率范围之内，但BWnew确定的频率范围与某一信号的频率范围重叠，BWnew