無線電信號檢測方法與實現

陳安軍

（中電科儀器儀表有限公司，山東青島，266555）

0 引言

信號檢測是無線監測中最基礎也是最重要的功能之一。其基礎性在于，無線監測重要的參量和圖表，都依賴信號檢測的結果。檢測結果的偏差將直接影響這些重要監測參數的準確性；其重要性在于無線電監測的很多功能都需要利用信號檢測的結果作為觸發，如信號識別、信號定向等都只有在檢測到信號存在時才執行。但空間電磁環境往往比較復雜，信號功率可能比較小，而且密集多變，很多需要關注的突發信號往往持續時間很短甚至同時出現；另一方面，監測接收機采用了高速高分辨率頻譜搜索技術，其頻譜數據流每秒多達幾千萬個。這就需要一個在高速搜索的海量頻譜數據中快速檢測出信號的方法。

1 基于能量檢測的無線電信號檢測及參數提取方法

無線監測中對信號的檢測需要在非合作場景進行，即對目標信號無先驗知識，信號頻譜、波形、調制方式的等重要參數往往無法先前獲取，因此用于無線監測的信號檢測算法最好是盲檢測算法。盲檢測算法是指，算法在不知道目標信號參數的條件下，仍能進行檢測。另外，信號檢測算法還應具有良好的時間和計算復雜度。無線監測網絡普遍存在監測節點地理布局稀疏，監測設備較少的現象。這意味著一個站點、一臺設備必須負擔多個頻段的監測任務，因而只能使用復雜度較低的信號檢測算法。在信號檢測領域，時間復雜度是指算法達到一定性能所需要的采樣時長，而計算復雜度是指算法的所需的基礎運算次數。時間復雜度決定了監測儀器在一個頻段上的駐留時長，其值越小，接收機可以監測的頻段就越多，掃描速度也越快，是復雜度重要的指標。計算復雜度決定了算法對FPGA、CPU資源的消耗，直接決定了接收機設備的價格。本設計中對人工發現異常信號的過程進行了深入的分析，提取人工發現信號的關鍵點，設計了基于能量檢測算法，通過該算法實現了自動信號檢測。

能量檢測(Energy Detection)是最基本的信號檢測方法,實現簡單,算法復雜度低,是實際監測中最常用的信號檢測算法。其基本思想是當信號存在時,接收到的采樣序列為噪聲和信號的疊加,其能量會比只有環境噪聲時強。算法首先通過閾值（即：幅度門限）判定異常能量信號，根據無線電監測行業人工判定信號的慣例，閾值為該頻段背景噪聲電平加5dB，只有幅度超過這個電平值頻點，才判定為信號。在進行信號判定時，有一個重要的參數：峰值門限，峰值門限用于定義一個信號應比門限或附近的零點高出多少，才能被判定為檢測出的有效能量。判定信號的算法是通過信號掃描頻譜數據找到峰值點，然后與閾值進行比較，找出超過閾值的峰值點。這些峰值點與峰值門限進行比較，剔除低于峰值門限的峰值點，合并不滿足峰值門限的峰值點。為更加形象的解釋能量檢測算法，通過圖1的一段頻譜進行能量檢測的結果進行說明。

圖1 基于能量檢測的無線電信號檢測

設置的峰值門限為15dB，圖中幅度刻度為10dB/格。

1）這個波峰低于閾值電平，不滿足峰值門限。

2）這個波峰滿足峰值門限。

3）這個波峰滿足峰值門限。

4）這個波峰滿足峰值門限。

5）這個波峰超過閾值電平，但小于閾值電平與設定的峰值門限之和，因此不滿足峰值門限。

6）這個波峰滿足峰值門限。

7）這個波峰滿足峰值門限。

8）這個波峰的幅度必須比附近的零點高15個dB（峰值門限），顯然它沒有比旁邊的零點高15dB，所以它不滿足峰值門限。

9）由于前一個波峰不是一個可檢測的波峰，因此用于定義一個波峰的零點位于7與8之間。所以，這個波峰滿足峰值門限。

10）這個波峰雖然高于閾值電平，但小于閾值電平與設定的峰值門限之和，因此不滿足峰值門限。

11）由于這個波峰之上（右側）沒有零點，因此它不滿足峰值門限。

接下來對能量檢測算法找到的信號進行參數提取，提取時使用帶寬準則進行提取。帶寬準則用于計算檢測到信號的帶寬。根據無線電監測行業慣例信號的帶寬準則為6dB，整個信號參數提取過程如圖2所示。

圖2 信號參數檢測

①查找到信號的峰值后，②使用帶寬準則，③計算帶寬，④根據計算的帶寬確定信號的頻率，頻率=（上邊帶+下邊帶）/2。

2 閾值計算

從能量檢測的算法中可以看出：閾值設定和計算是進行信號能量檢測的前提和關鍵。在本設計中為了適應不同的電磁環境，設計了三種閾值：電平閾值、環境閾值和自動閾值。

電平閾值是最簡單的一種閾值，閾值是由用戶指定的一個電平，整個掃描過程中都以該電平作為閾值來判定信號。圖1的閾值就是電平閾值。電平閾值應用在背景噪聲起伏不大的情況下，如：單波段的頻譜監測。

環境閾值是把對某一具體環境進行多次測量，對每次掃描的頻譜進行最大保持，取多次掃描最終得到的軌跡曲線+5dB(行業慣例)作為閾值。該種閾值判別方式能夠很好發現或區別環境中新出現的信號，但是需要首先進行環境閾值的生成工作。使用該閾值方式一般是通過預先進行環境閾值的生成，將該閾值曲線保存在信號監測分析儀中，作為該地區的環境噪聲電平，為后繼的監測任務提供閾值。

除上述兩種閾值外，本設計還基于平滑因子和帶寬準則實現了自動閾值。當頻段跨越從短波到微波，本身背景噪聲電平差別比較大，而且不同波段的變頻損耗差別也能到十幾個dB的情況下，雖然可以基于環境閾值進行信號檢測。但是環境閾值需要有當前地區的環境閾值，如沒有的情況下就無法檢測，此時可以使用自動閾值算法實現較小電平信號的檢測。自動閾值算法結合了分辨率帶寬、頻寬參數和平滑因子，在高速頻譜搜索的同時，軟件根據當前分辨率帶寬和頻寬的設置，按照帶寬準則首先把每個數據段分為特定數目的門限段，對每個門限段進行實時平均，再根據平滑因子對門限段進行移動平均，就可以計算出該段的一組自動門限值。自動門限值加上閾值余量5dB即為自動閾值，該自動閾值能夠實時跟蹤電磁頻譜中噪聲的功率變化，在噪聲功率比較大，背景變化比較快的情況下，也能夠檢測出功率很小的信號，很好的解決了強背景噪聲中小信號檢測的問題。自動閾值門限算法流程如圖3所示。

圖3 自動閾值門限算法流程圖

閾值計算完后，在獲取了信號的參數后檢測到的能量頻率和帶寬值被送入能量歷史記錄前，必須按照一定的準則判決這組數值是新能量還是已有能量的更新，更新或添加一組能量歷史記錄條目。

3 信號檢測流程實現

圖4 能量檢測流程圖

檢測時，首先以FFT步進頻率對頻譜分段，每個數據段作為一個整體以本段采樣時間為時間戳。針對每個數據段，應用設定的閾值，使用能量檢測算法對數據段中的所有能量峰進行檢測，發現信號。發現信號后提取信號參數，根據設定的關注條件進行能量預過濾，更新能量歷史并處理可能激發告警。當所有數據段處理完成后，進行能量的后過濾，通過與已知信號庫特征進行對比，進一步篩選信號。在搜索循環進行的情況下，上述流程重復進行。能量檢測整個流程圖如圖4所示。

4 總結

本文所述的無線電信號檢測方法已應用于某型監測接收機中，該監測接收機是XXJD區域電磁環境監測系統的核心設備，通過該項目的工程實踐應用，充分驗證了本文所述技術滿足監測系統相關監測信號自動檢測、信號搜索引導、無人值守、自動化監測等全自動化監測系統需求。