[发明专利]基于循环平稳特征的分阶段BOC信号检测方法

说明书

本发明涉及信号检测方法，具体的是一种基于循环平稳特征的分阶段BOC信号检测方法。提出改进循环平稳特征检测方法，分别将信号和噪声的循环谱密度图映射为二维灰度图，再将两类图像放入卷积神经网络CNN自行训练提取特征，进而利用训练好的网络分类图像进而实现检测。为更高效检测出信号，采用分阶段检测，在信噪比大时，能量检测能快速准确检测出信号，缩短了检测时间；而在小信噪比时，能量检测不准确，交由第二阶段改进循环平稳特征检测，从而提高了检测概率。

技术领域

本发明涉及信号检测方法，具体的涉及基于循环平稳特征的分阶段BOC信号检测方法。

背景技术

卫星导航系统开放的信号传输模式，会使得信号传输过程中干扰严重、隐蔽性差，目前广泛采用抗干扰性较好的扩频通信，并在直接序列扩频信号产生过程中引入二进制偏移载波BOC调制方式，例如军用GPS M信号采用BOC调制，实现军用信号和民用信号频谱分离，增强了抗干扰性和保密性。

常用于检测直接序列扩频的方法有能量检测、匹配滤波器检测、循环平稳检测，以及其他信号检测方法。能量检测实现简单，但在低信噪比下检测性能不佳；匹配滤波器检测效果最好，但需要完全已知信号的先验信息，实际检测中难以实现；循环平稳检测在低信噪比下检测性能较优，适用于弱信号检测，且需要的先验信息少，但其计算量大，复杂度高，耗时长。

发明内容

为实现大信噪比下快速高效检测和小信噪比下准确检测，本申请对BOC信号采用能量检测和循环平稳特征检测。

为实现上述目的，现提供技术方案如下：基于循环平稳特征的分阶段BOC信号检测方法，其特征在于：包括步骤1、能量检测，检测到信号则判断信号存在，检测不到信号则进行步骤2；步骤2、基于CNN的循环平稳检测。

进一步的，能量检测，包括步骤1.1、确定能量检测算法的门限，噪声假定为加性高斯白噪声且均值为0，方差为信号检测模型可以表示为，

其中y(n)表示接收信号，噪声w(n)假定为加性高斯白噪声且均值为0，方差为x(n)代表有用信号，即BOC信号，H0表示接收信号不含BOC信号，即有用信号不存在，H1表示此时有用信号存在；

检验统计量在H₀条件下，T服从自由度为N的中心卡方分布，即由此得到门限虚警概率为P_F，Q(·)表示Q函数，N为选取的采样点数；

步骤1.2、利用能量检测法进行粗检：计算待检测信号的能量，将其作为检验统计量，与能量检测法的门限r比较大小，若大于门限，则判定BOC信号存在，否则，无法判定，进入下一阶段检测。

进一步的，基于CNN的循环平稳检测，包括步骤2.1、在获得接收信号后，通过频域平滑算法求出循环谱密度，并画出三维图；

步骤2.1.1、首先从理论上分析BOC信号的循环谱，证明该信号具有循环平稳性；为便于分析，可将信号表示为基带BOC信号调制后的形式，如：

其中a_k为数据调制后的扩频码，有单位幅值，相位在符号表(alphabet)中随机选取。对于二进制调制来说，符号表中的符号只有两个，即+1和-1；是扩频信号，是持续时间为nT_s的矩形脉冲；为亚载波，是持续时间为2T_s的周期函数，n是一个正整数，表示在一个扩频符号持续时间内亚载波的半周期数，f0是载波频率；

上式可看做是脉冲幅度调制，可以用线性周期时变变换求解循环谱，从而推导出基带BOC调制信号的循环谱密度为：

其中，f仍为频谱频率，α仍为循环频率，k为整数，Q^*(·)是函数Q(·)的共轭函数，