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基于線性調(diào)頻信號(hào)的分?jǐn)?shù)域奇偶信道化接收的方法研究

2021-04-06 01:48
關(guān)鍵詞:傅里葉濾波器信道

蔡 凡

(閩南理工學(xué)院電子與電氣工程學(xué)院,福建泉州 362700)

近年來(lái),數(shù)字信道化技術(shù)[1]已成為軟件無(wú)線電思想的關(guān)鍵技術(shù)之一,也是雷達(dá)偵察接收機(jī)的主流技術(shù)體制,隨著現(xiàn)在電子偵察環(huán)境的日益復(fù)雜,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多個(gè)同時(shí)到達(dá)信號(hào)的情況,這些信號(hào)不僅時(shí)域上重疊,頻域上也有可能重疊,使得對(duì)信號(hào)檢測(cè)很難判別出是幾個(gè)信號(hào)。而在現(xiàn)代電子對(duì)抗中,信道化接收機(jī)具有監(jiān)視頻帶寬,抗干擾能力強(qiáng)[2],能夠根據(jù)頻域特點(diǎn)選擇頻率信號(hào),當(dāng)多個(gè)信號(hào)同時(shí)到達(dá)時(shí),能實(shí)時(shí)處理,從而避免了時(shí)域重疊信號(hào)的干擾,實(shí)現(xiàn)監(jiān)視頻帶內(nèi)信號(hào)的全概率截獲,因此被廣泛應(yīng)用于工程實(shí)踐中。同時(shí),它能將大時(shí)寬帶寬信號(hào)劃分成多個(gè)子帶,通過(guò)對(duì)子帶的分析與研究,達(dá)到檢測(cè)整個(gè)信號(hào)的目的,顯著降低了后續(xù)信號(hào)的處理難度。

在新體制雷達(dá)中,線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)[3]是一種大時(shí)寬帶寬積信號(hào),廣泛應(yīng)用于雷達(dá)系統(tǒng)中。雷達(dá)通過(guò)發(fā)送寬帶LFM 信號(hào),在接收端采用匹配濾波技術(shù),不僅可以較好地避免作用距離和距離分辨率之間的矛盾,而且還可以抑制與雷達(dá)信號(hào)不相干的噪聲干擾信號(hào),顯著提高了雷達(dá)的抗干擾能力。本文針對(duì)寬帶LFM信號(hào)作為研究對(duì)象,分析分?jǐn)?shù)域奇偶信道化理論模型,然后介紹奇型和偶型兩種傅里葉域?yàn)V波器結(jié)構(gòu)特點(diǎn),再將它們交替利用建立工程實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu),最后運(yùn)用MATLAB 仿真對(duì)其功能和性能進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。由于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對(duì)線性調(diào)頻寬帶信號(hào)具有很好的能量聚焦性,因此經(jīng)過(guò)分?jǐn)?shù)階信道化后的寬帶信號(hào)聚焦到同一個(gè)信道輸出,從而避免了信號(hào)在濾波器組過(guò)渡帶時(shí)出現(xiàn)的跨信道問(wèn)題。

1 分?jǐn)?shù)域奇偶信道化理論模型

線性調(diào)頻是雷達(dá)脈沖調(diào)制方式常用的一種[4]。傳統(tǒng)的信道化接收機(jī)等同于傅里葉域的均勻?yàn)V波器組,因?yàn)樵撔诺阑敵鰯?shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)FFT 后的復(fù)信號(hào),容易受到突發(fā)干擾的影響,對(duì)小信號(hào)檢測(cè)能力不強(qiáng),隨著輸入信號(hào)帶寬的增大,會(huì)溢出到多個(gè)信道,造成輸出信號(hào)的波形失真,因此這種傳統(tǒng)的信道化接收機(jī)難以適應(yīng)現(xiàn)在的低信噪比偵察環(huán)境。分?jǐn)?shù)域信道化接收機(jī)的基本原理是利用信號(hào)匹配的分?jǐn)?shù)階變換階次將寬帶LFM 信號(hào)聚焦[5],但低信噪比會(huì)直接影響下調(diào)頻率的估計(jì)誤差,使得分?jǐn)?shù)階聚焦性變差,濾波器產(chǎn)生過(guò)渡帶,從而導(dǎo)致信號(hào)輸出的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)跨信道和虛假信號(hào)問(wèn)題[6],增加了后續(xù)的各種參數(shù)測(cè)量的難度對(duì)于寬帶LFM 信號(hào)分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化的接收方法,首先根據(jù)觀測(cè)寬帶信號(hào)的特征,選定與信號(hào)匹配的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)角度α=act(μ),μ是信號(hào)估計(jì)的調(diào)頻率(μ的估計(jì)已有成形方法,例如利用傳統(tǒng)傅里葉信道化接收,然后對(duì)信道輸出利用瞬時(shí)自相關(guān)算法得到調(diào)頻率μ的估計(jì)值),信道數(shù)為K,抽取因子為M,并且K=MF,F(xiàn) 為正整數(shù)(F通常取2),在將時(shí)域變換成頻域分析過(guò)程中,采用快速傅里葉變換算法基2-FFT,故信道數(shù)K一般是2 的冪次方,一般K的取值為8、16 或32 適宜,這是因?yàn)樾诺罃?shù)K越多時(shí),信號(hào)的分辨率越高,但隨著輸入信號(hào)的帶寬增大,信號(hào)能量會(huì)被分裂到多個(gè)信道內(nèi),導(dǎo)致信號(hào)能量的泄露和資源消耗較多,信道數(shù)較少時(shí),中心頻率過(guò)低,信號(hào)的分辨率會(huì)降低,且處理速率需要較高,不易進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,折中考慮,本文采用較為適宜的K=16信道,8倍抽取的數(shù)字信道化接收。

根據(jù)分?jǐn)?shù)階傅里葉(Fourie)變換對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的能量聚焦特性[7],分?jǐn)?shù)階Fourie 域M 通道信道化[8]可以采用分?jǐn)?shù)階Fourie 域?yàn)V波器替代傳統(tǒng)Fourie 域信道化中對(duì)應(yīng)的濾波器。根據(jù)分?jǐn)?shù)階傅里葉域?yàn)V波器與傅里葉域?yàn)V波器的關(guān)系,將構(gòu)造的兩種傅里葉域?yàn)V波器組轉(zhuǎn)換成分?jǐn)?shù)域?yàn)V波器組。因此p階分?jǐn)?shù)階Fourie域第l條支路的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 第l通道奇偶信道化接收理論模型

輸入信號(hào)與兩種分?jǐn)?shù)域?yàn)V波器做P階分?jǐn)?shù)階卷積,進(jìn)行交替濾波,輸出最終信號(hào)。偶型信道輸出yl=x(n)?gl,p(n)↓M,奇型信道輸出,其中l(wèi)=0,1,2,3,…K-1。

根據(jù)傅里葉域?yàn)V波器與分?jǐn)?shù)域?yàn)V波器的關(guān)系可得

其中g(shù)l,p(n)、分別為偶型和奇型分?jǐn)?shù)域?yàn)V波器組,hl,F(n)、分別為偶型和奇型傅里葉域?yàn)V波器組,h0,F(n)為高階傅里葉域低通原型濾波器。關(guān)系式可表示為

2 奇偶型濾波器組

基于多相濾波結(jié)構(gòu)的分?jǐn)?shù)階信道化可大大降低數(shù)字信道化的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu),分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)可以解釋為信號(hào)在時(shí)頻平面上的旋轉(zhuǎn)算子[9],對(duì)線性調(diào)頻等非平穩(wěn)信號(hào)具有良好的能量聚焦性。其中奇型濾波器組和偶型濾波器組排列方式分別如圖2 所示[10]。其中,K為信道數(shù)。第k路的中心頻率為ωk,偶型濾波器組中第k個(gè)帶通濾波器的中心頻率ωk=2πk/K,而奇型濾波器組中第k個(gè)帶通濾波器的中心頻率ωk=2π(k+1/2)/K。

圖2 兩種信道化分結(jié)構(gòu)

由圖2可知,位于偶型濾波器組過(guò)渡帶的信號(hào)一定位于奇型濾波器組的通帶上,而位于奇型濾波器組過(guò)渡帶的信號(hào)一定位于偶型濾波器組的通帶上。這樣利用兩種形式濾波器組之間的互補(bǔ)關(guān)系,可以保證聚焦后的信號(hào)落在濾波器的通帶上,從而解決虛假信號(hào)和跨信道的問(wèn)題。

3 分?jǐn)?shù)階信道化高效實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)

基于多相濾波結(jié)構(gòu)的分?jǐn)?shù)階信道化的相關(guān)原理,可推導(dǎo)出工程上實(shí)現(xiàn)的高效結(jié)構(gòu)。首先利用傳統(tǒng)卷積代替分?jǐn)?shù)階卷積,奇型信道輸出為:

其中設(shè)r=Km+l,l=0,14,2…K-1,xl(x)=x(Mn-l)代入(5)式得:

將式(7)代入式(6)可得:

其中hl(m)=ho,F(Km+l)。將奇型信道化與偶型信道化進(jìn)行融合后得到的輸出表達(dá)式為:

其中奇型信道化時(shí),Hl(n)=fl(n),;偶型信道時(shí),Hl(n)=hl(n),。由式(8)可得分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化的高效實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。

通過(guò)高效結(jié)構(gòu),與偶型信道融合,進(jìn)行奇偶交替濾波,使其在運(yùn)算復(fù)雜度與分?jǐn)?shù)域信道化接收相當(dāng)情況下,提高了后續(xù)參數(shù)測(cè)量的精度。同時(shí)說(shuō)明輸出信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)檢測(cè)與判決結(jié)果,如果在奇信道情況下,有兩個(gè)信道有輸出信號(hào),說(shuō)明信號(hào)沒(méi)有準(zhǔn)確聚焦,發(fā)生了跨信道現(xiàn)象,則關(guān)閉奇信道,打開(kāi)偶型信道;此時(shí)只有一個(gè)信道有輸出信號(hào),則直接輸出。通過(guò)動(dòng)態(tài)切換實(shí)現(xiàn)了輸出信號(hào)的完整性。

4 MATLAB仿真與性能分析

在本仿真實(shí)驗(yàn)中,前端AD 采樣率為500 MHz,輸入信號(hào)為寬帶LFM信號(hào),如圖3所示,載頻為93 MHz,調(diào)頻率為1.5 MHz/μs,帶寬為100 MHz,信噪比(SNR)為0 dB。

圖3 SNR=0dB時(shí)LFM信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖

設(shè)定分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化和分?jǐn)?shù)域信道化信道數(shù)均為K=16信道,抽取倍數(shù)M=8(K=FM,F=2)。

輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)傳統(tǒng)傅里葉域信道化以后,產(chǎn)生了能量溢出,被分裂到了信道號(hào)為0,1,2,3的四個(gè)信道內(nèi);經(jīng)過(guò)分?jǐn)?shù)域信道化后,由于信號(hào)靠近濾波器的過(guò)渡帶以及分?jǐn)?shù)變換階次的聚焦誤差,使得信號(hào)被分裂到第0 信道和第1 信道內(nèi),如圖4(a)所示;而經(jīng)過(guò)分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化時(shí),首先打開(kāi)分?jǐn)?shù)域偶信道而經(jīng)檢測(cè)出信號(hào)分裂后,轉(zhuǎn)換為分?jǐn)?shù)域奇信道化,使信號(hào)能夠聚焦到了第0信道,如圖4(b)所示。

由以上仿真實(shí)驗(yàn)可以得到,利用分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化的接受方法,能夠?qū)崿F(xiàn)任意載頻的大帶寬LFM 信號(hào)的較完整接收。對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)具有很好的聚集作用,其性能優(yōu)于傳統(tǒng)信道化的接收和分?jǐn)?shù)域信道化的接收。

為了比較分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化接收方法和分?jǐn)?shù)域信道化接收方法的輸出信號(hào)質(zhì)量的完整性,圖5分別給出了兩種方法對(duì)上述輸入信號(hào)的起始頻率估計(jì)相對(duì)誤差,隨輸入信號(hào)信噪比變化的曲線。其中每個(gè)數(shù)據(jù)由1000次蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)得到。

圖4 兩種分?jǐn)?shù)域信道化輸出信號(hào)的時(shí)域圖

由圖5 可以發(fā)現(xiàn),通過(guò)對(duì)輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)兩種形式的分?jǐn)?shù)階信道化后性能圖比較,相比之下,由于分?jǐn)?shù)域奇偶交替信道化接收方法能夠靈活的進(jìn)行信道切換,使得信號(hào)總能夠準(zhǔn)確聚焦到一個(gè)輸出信道內(nèi),由于保留了信號(hào)信息的完整性,避免了信號(hào)的分裂,提高了輸出信噪比。所以參數(shù)估計(jì)誤差較低,有利于提高對(duì)信號(hào)參數(shù)測(cè)量的精度,在性能參數(shù)上,由于只是截取了信號(hào)的一部分,點(diǎn)數(shù)較少,會(huì)引入一些誤差。

圖5 輸出信號(hào)起始頻率估計(jì)相對(duì)誤差曲線對(duì)比

5 結(jié)論

針對(duì)寬帶LFM 信號(hào)接收問(wèn)題,提出了一種寬帶LFM 信號(hào)的分?jǐn)?shù)域交替信道化的接收方法。該方法不僅能將寬帶LFM 信號(hào)聚焦,避免了能量溢出到多個(gè)信道,有效解決了當(dāng)載頻處于濾波器組的過(guò)渡帶時(shí),產(chǎn)生的不可避免的虛假信號(hào)和能量溢出問(wèn)題,通過(guò)奇偶濾波器的切換和門(mén)限比較,使最終輸出的信號(hào)的能量不會(huì)產(chǎn)生溢出,總是保持較完整信號(hào)。最后,通過(guò)仿真試驗(yàn)、分析和比較,驗(yàn)證了該方法的有效性,同時(shí)為后續(xù)雷達(dá)監(jiān)測(cè)信號(hào)提供有利的依據(jù)。

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