余宏成 宿紹瑩 吳巨紅

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長沙 410073

基于數(shù)字信道化的寬帶實(shí)時(shí)頻譜分析方法

余宏成 宿紹瑩 吳巨紅

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長沙 410073

數(shù)字信道化技術(shù)已經(jīng)在電子戰(zhàn)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，寬帶實(shí)時(shí)頻譜分析一直是信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。本文提出了一種基于數(shù)字信道化技術(shù)的高分辨率寬帶實(shí)時(shí)譜分析方法，有效解決了寬帶信號(hào)高分辨率頻譜分析的大運(yùn)算量與實(shí)時(shí)性之間的矛盾。理論分析和MATLAB仿真結(jié)果表明，基于數(shù)字信道化的寬帶頻譜分析方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)寬帶信號(hào)的高分辨實(shí)時(shí)譜分析，頻率分辨率最大可提高K倍（K為信道數(shù)）。

數(shù)字信道化；多相濾波器；高分辨率頻譜分析；實(shí)時(shí)頻譜分析

Digital channelized; Polyphase filter; Highresolution Spectrum analysis; Real-time Spectrum analysis

引言

近年來，隨著信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，信號(hào)密集程度越來越高，信號(hào)處理的帶寬越來越寬，為了全景頻譜監(jiān)測(cè)，常要求全頻段的高分辨實(shí)時(shí)頻譜分析。傳統(tǒng)的頻譜分析方法一般采用快速傅里葉變換算法，頻率分辨率等于采樣率與數(shù)據(jù)采樣長度之比，當(dāng)信號(hào)帶寬較寬時(shí)，需要較高的采樣率，要獲得較高的頻率分辨率，就要加大采樣時(shí)間，以獲得大的采樣數(shù)據(jù)，而這導(dǎo)致運(yùn)算量指數(shù)級(jí)的增加，不易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。

為了解決上述問題，人們提出了一些高分辨的頻譜分析方法，典型的有Zoom-FFT法[1]、Chirp-Z變換法（CZT法）[2]等。Zoom-FFT法是通過復(fù)調(diào)制將待分析窄帶移至基帶，再通過低通濾波得到窄帶信號(hào)，對(duì)窄帶信號(hào)進(jìn)行降采樣，然后再分析低速率數(shù)據(jù)的頻譜，可以達(dá)到局部高分辨的效果。CZT是一種在Z平面上沿著螺旋線軌道計(jì)算有限帶寬各頻率的頻譜值的Z變換方法，可以在不增加采樣點(diǎn)數(shù)的情況下大幅度提高頻率分辨率，但是CZT不能消除干涉影響，提高分辨率也無法分離出信號(hào)的真實(shí)頻率成分，因此對(duì)頻率相近的密集信號(hào)分辨效果差。Zoom-FFT法和CZT法都是局部頻譜細(xì)化分析方法，必須事先知道信號(hào)所處的頻段，因而不能夠?qū)θl段進(jìn)行高分辨率頻譜分析。

本文采用數(shù)字信道化技術(shù)，將寬帶信號(hào)劃分成若干子信道，對(duì)各個(gè)子信道的窄帶信號(hào)進(jìn)行FFT，然后將各個(gè)子帶頻譜合理拼接，從而得到整個(gè)頻帶的頻譜，實(shí)現(xiàn)寬帶信號(hào)的高分辨率實(shí)時(shí)譜分析。

1 數(shù)字信道化原理

數(shù)字信道化是將監(jiān)視頻段劃分為K個(gè)子頻帶（即信道），每個(gè)子頻帶通過相應(yīng)的中心頻率下變頻到零中頻，然后經(jīng)過一個(gè)帶寬為信道寬度的低通濾波器，最后再進(jìn)行抽取[3]。圖1為數(shù)字信道化接收機(jī)的低通濾波器組實(shí)現(xiàn)模型，其中，信道數(shù)為K，抽取因子D，ωk（k=0,1,...,K-1）是各信道的中心頻率，其值取決于信道的劃分方式。

圖1 信道化低通濾波器實(shí)現(xiàn)模型

信道劃分一般通過濾波器組來實(shí)現(xiàn)的，由于濾波器存在過渡帶，無重疊的信道劃分不可避免會(huì)產(chǎn)生信道盲區(qū)，無法對(duì)信號(hào)進(jìn)行全概率接收。為了消除盲區(qū)我們采用相鄰信道重疊50%的濾波器組對(duì)信道進(jìn)行劃分[4]。如圖所示，實(shí)信號(hào)的有效帶寬為π，對(duì)信道以間隔排列方式進(jìn)行劃分，實(shí)線表示真實(shí)信道，虛線表示鏡像信道，任意兩個(gè)相鄰信道各自的阻帶截止頻率均為對(duì)方的中心頻率。這種信道劃分的優(yōu)點(diǎn)：信道數(shù)增加了一倍，使濾波器過渡帶增加，階數(shù)大大降低，優(yōu)化了信道化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。此時(shí)，第k個(gè)信道的中心頻率為：

圖2 實(shí)信號(hào)無盲區(qū)信道劃分（間隔排列）

2 基于多相濾波的高效信道化結(jié)構(gòu)

基于低通濾波器組的數(shù)字信道化結(jié)構(gòu)抽取在混頻濾波之后，當(dāng)AD采樣率很高時(shí)，濾波器及大量乘法器工作在較高的速率上，數(shù)字器件速度跟不上；濾波輸出數(shù)據(jù)僅有1/D得到利用，大部分?jǐn)?shù)據(jù)被丟棄，數(shù)據(jù)利用率低，計(jì)算效率不高。為此，我們考慮將濾波器進(jìn)行多相分解，并根據(jù)多抽樣率系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等效變換原理將抽取放到濾波前面，從而實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)算。文獻(xiàn)[5]給出了基于多相濾波器組的信道化高效結(jié)構(gòu)的詳細(xì)推導(dǎo)過程，由此我們得到實(shí)信號(hào)的多相濾波信道化接收機(jī)數(shù)學(xué)模型如圖3所示?？梢?，此時(shí)不僅抽取器移到了濾波器之前，而且每一支路的濾波器從原先的原型低通濾波器變成了對(duì)應(yīng)的多相分量，其運(yùn)算量大大減小，極大地提高了信道化接收機(jī)的實(shí)時(shí)處理能力。另外，圖中的IDFT可以采用高效FFT來實(shí)現(xiàn)，運(yùn)算速度可以大大加快。

圖3 實(shí)信號(hào)多相濾波高效信道化結(jié)構(gòu)

3 基于數(shù)字信道化的頻譜分析

寬帶信號(hào)往往跨接多個(gè)信道，其完整頻譜將被分割為多個(gè)較窄的頻譜，由于濾波器的不理想性，處于濾波器下降邊緣的信號(hào)會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化，必然導(dǎo)致原信號(hào)頻譜的某些細(xì)微特征丟失。通過對(duì)各信道進(jìn)行參數(shù)估計(jì)可以得到各個(gè)信道輸出信號(hào)部分頻譜的某些參數(shù)，但很難得到信號(hào)帶寬、時(shí)寬和信號(hào)終止頻率等完整信號(hào)頻譜的全方位信息。

文獻(xiàn)[7]采用頻域消去法解決信道化接收機(jī)中的跨信道問題，該方法通過將濾波器組輸出信號(hào)頻譜與濾波器組的頻率響應(yīng)相除，從而得到輸入信號(hào)頻譜，無需知道輸入信號(hào)的類型，具有一定的通用性，但該方法每個(gè)信道都需要做兩次FFT，運(yùn)算量較大。文獻(xiàn)[8-9]基于信號(hào)重構(gòu)的思想提出了一種綜合濾波器的方法，將跨信道信號(hào)還原出來，該方法要求濾波器具有較高的阻帶衰減、較低的幅度失真和良好的線性相位特性，設(shè)計(jì)起來比較困難。

本文采取一種比較直觀的頻域加窗的方法實(shí)現(xiàn)跨信道信號(hào)的拼接。當(dāng)輸入信號(hào)跨信道時(shí)，由于濾波器線性相位特性，各子信道位于濾波器下降邊緣的信號(hào)頻譜發(fā)生變化，而位于濾波器通帶內(nèi)的信號(hào)頻譜與對(duì)應(yīng)的原信號(hào)的頻譜的差別可控制在通帶波紋的范圍內(nèi)，可認(rèn)為沒有衰減，保留了原信號(hào)頻譜的信息。通過頻域加窗，將各個(gè)信道通帶內(nèi)的信號(hào)頻譜截取出來，拼接之后就可得到原信號(hào)的頻譜。

綜上所述，基于高效信道化結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的高分辨率頻譜分析算法步驟為：

（1）根據(jù)信道劃分方式設(shè)計(jì)低通原型濾波器，并對(duì)原型濾波器進(jìn)行多相分解；

（2）將輸入信號(hào)通過多相濾波器組完成信道化；

（3）對(duì)每個(gè)子信道信號(hào)進(jìn)行FFT分析；

（4）取各子信道譜線的后1/4（對(duì)應(yīng)-π/2～0）和前1/4（0～π/2）組成該信道的有效譜線；

（5）按照信道劃分方式將各個(gè)子信道有效譜線依次拼接，組成整個(gè)頻帶的細(xì)化頻譜。

4 MATLAB仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述方法的性能，采用MATLAB進(jìn)行仿真。設(shè)采樣率1.2GHz，有效信道數(shù)16，每個(gè)信道帶寬為1200MHz/16=75MHz，輸入信號(hào)為3個(gè)實(shí)信號(hào)疊加而成，信號(hào)參數(shù)如表1所示，取信號(hào)脈寬相同，這樣各信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)一樣多。

表1 仿真信號(hào)參數(shù)

多相濾波器組的原型濾波器利用Matlab中的remezord函數(shù)和remez函數(shù)確定。信號(hào)仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 輸入信號(hào)頻譜及濾波器組幅頻響應(yīng)

從圖4中可以看出，信號(hào)1和2在信道3和4的交疊處，由于信道重疊導(dǎo)致信道3和4都存在兩個(gè)信號(hào)；信號(hào)3是跨信道信號(hào)，在信道10和11都有輸出，因此存在信號(hào)的信道編號(hào)分別為3、4、10、11。根據(jù)前文描述的方法對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行信道化處理，得到各子信道信號(hào)，圖5給出了存在信號(hào)的子信道頻譜，與真實(shí)信道相符合，說明采用本文提出的實(shí)信號(hào)信道化結(jié)構(gòu)可以有效地實(shí)現(xiàn)信號(hào)的信道化。

將各個(gè)子信道的頻譜取其通帶內(nèi)的有效譜線進(jìn)行拼接，得到拼接后全頻帶的頻譜，從圖6可以看出，各信道經(jīng)過拼接后得到的信號(hào)頻譜和原信號(hào)的頻譜是一致的，說明本文提出的高分辨頻譜分析方法的可行性。

圖5 子信道頻譜

圖6 頻域拼接后頻譜

5 結(jié)語

本文通過理論分析提出了基于數(shù)字信道化的頻譜分析方法：把寬帶信號(hào)分成多個(gè)子帶，然后分別對(duì)各個(gè)子帶進(jìn)行抽取濾波、FFT處理、頻譜拼接，最終得到原寬帶信號(hào)的頻譜，大大提高了頻率分辨率，有效地解決了寬帶信號(hào)高分辨率實(shí)時(shí)頻譜分析中的大運(yùn)算量與高速實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)之間的矛盾。相鄰信道頻譜重疊50%拓寬了濾波器的頻響，各信道的通帶拼接后可覆蓋整個(gè)信號(hào)帶寬，消除了接收盲區(qū)，并且采用基于多相濾波器組的高效信道化結(jié)構(gòu)，算法可以通過并行處理高效實(shí)現(xiàn)，運(yùn)算效率大大提高，可以方便地在可編程芯片上實(shí)現(xiàn)。與傳統(tǒng)頻譜分析方法相比，該方法對(duì)于寬帶信號(hào)具有較高的分辨率和估計(jì)精度，實(shí)時(shí)性也有較大的提高。

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Wideband Real-time Spectrum Analysis Based on Digital Channelized Technology

Yu Hongcheng, Su Shaoyin, Wu Juhong
The College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073,China

Digital channelized technology has been widely applied in the electronic warfare and other fields. Wideband real-time spectrum analysis has been a research focus in the field of signal processing. This paper presents a method based on digital channel technique for high-resolution broadband spectrum analysis, to effectively solve the contradiction between the vast computations and real-time in the wideband signal high-resolution spectrum analysis. The theoretical analysis and MATLAB simulation results show that, the spectrum analysis algorithm based on the digital channelized technology can effectively realize highresolution wideband spectrum analysis, frequency resolution can be improved K times ( K channel number ).

TN971

A

10.3969/j.issn.1001-8972.2012.21.036