[发明专利]一种非合作信号的盲频谱感知方法

说明书

本发明公开了一种非合作信号的盲频谱感知方法，针对非合作信号先验知识为零，提出对基带信号的四阶累积量进行特征值分解的盲频谱感知方法，计算最大特征值和检测门限，再通过判断最大特征值与检测门限的大小判定信号存在与否，实现频谱感知，本发明可有效克服高斯噪声(包括高斯色噪声和高斯白噪声)的影响，在信噪比较低时也能改善频谱感知性能，且无需考虑待检测信号的信号形式。

技术领域

本发明涉及一种非合作信号的盲频谱感知方法，属于信号感知技术领域。

背景技术

非合作信号(如电子侦察，抗干扰、无源雷达等系统中的信号)的频谱感知是在先验知识为零的情况下对频谱进行感知，检测信号存在与否。非合作信号的频谱感知因为感知过程中对发射和接收的信号没有任何先验信息，这为信号感知带来了一定的困难，面临非常严峻的考验，已成为近年来频谱感知问题中的研究重点。

目前频谱感知方法主要有匹配滤波器检测，能量检测，循环平稳特征检测等，这些检测方法各有其优缺点。匹配滤波器检测需要知道信号的先验信息，如果信号先验信息不准确，则检测结果将受到很大影响，而要准确的获取信号先验信息是比较困难的。循环平稳特征检测能够区分有用信号和噪声，因而检测效果较好，但这种方法的计算复杂度高，要求的观测时间较长。能量检测是一种比较简单的非相干检测方法，它在无需先验信息的条件下，能有效地检测出观察信号。因此，能量检测技术成为目前频谱检测技术研究的热点之一。但由于能量检测是以信号能量作为检测的重要参数，而它易受噪声功率不确定性的影响。

有几种因素影响频谱感知的感知性能。一是由于多径衰落、隐蔽终端和阴影效应等因素使待检测信号到达接收机时的信噪比非常的低。另外噪声功率可能会随时间改变致使难以获得精确的噪声功率。为了克服上述缺点，很多盲频谱感知方法被提出来，它们大部分是基于自相关矩阵的特征值分解的。估计自相关矩阵有较大的计算量，且较易受高斯色噪声的影响，尤其是低信噪比的信号包含在高斯色噪声中，盲频谱感知方法的检测性能将大大减低。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种非合作信号的盲频谱感知方法，本发明可有效克服高斯噪声(包括高斯色噪声和高斯白噪声) 的影响，在信噪比较低时也能改善频谱感知性能，且无需考虑待检测信号的信号形式。

本发明的技术方案是：

一种非合作信号的盲频谱感知方法，包括如下步骤：

A、对接收的射频信号进行带通滤波和下变频处理，获得基带信号；

B、对基带信号进行时域采样处理，获得时域离散的基带信号；

C、根据时域离散的基带信号，获得基带信号的四阶累积量矩阵；

D、对四阶累积量矩阵进行特征值分解，获得最大特征值；

E、依据虚警概率计算检测门限；

F、根据最大特征值与检测门限判断接收的射频信号是否包含非合作信号，当最大特征值大于检测门限时，则判定接收的射频信号包含非合作信号；当最大特征值小于等于检测门限时，则判定接收的射频信号不包含非合作信号，完成盲频谱感知。

所述步骤C中四阶累积量矩阵C_x具体为：

，

X＝X(n),X_l＝X(n-l)，X(n)＝[x(n),x(n-1),…x(n-L+1)]^T,