肖軍,劉洲洲
(西安航空學院電子工程學院,陜西西安710077)
隨著無線電行業(yè)的迅速發(fā)展,無線電信號的頻譜分析應用得到廣泛應用。在語音信號辨別、分析雷達中含有的雜波信號、波達方向的估量、地震勘測信號的處理、水聲信號的處理、非線性系統(tǒng)的識別、流體力學的內波分析等隨機過程中有重要的應用價值[1,16]。隨之產生的有無線電頻譜感知、軟件無線電和認知無線電等技術[2-5]。
同時,無線電信號在信道傳輸?shù)倪^程中會受到各種因素的干擾,有來自外部的干擾噪聲,如來自太陽的干擾;在信號的發(fā)射或接收過程中,因設備自身原因,也會有熱噪聲;傳輸信道中信號也存在衰落的問題,不同信道(如瑞利信道,萊斯信道和高斯白噪聲信道等)對信號的影響不同。不同信號的傳輸頻段間傳輸占用不同的頻段,但相互之間仍可能干擾。同一信號的不同相鄰碼元之間也可能存在碼間干擾。諸如此類的干擾對信號的接收和檢測都有一定的挑戰(zhàn)。
把一個均值為零,功率譜密度是非零常數(shù)的平穩(wěn)隨機過程,且其噪聲取值的概率分布服從高斯分布的信號稱為高斯白噪聲。
無線電通信中,需要發(fā)射的信號首先要調制到大載波信號上再發(fā)射出去,發(fā)射信號通過信道傳輸[6]。傳輸過程中,已調波信號會受到各種干擾,圖1中加入的是比較常見的加性噪聲——高斯白噪聲N(t)。最后對接收到的信號進行分析,估計信號的功率譜。圖1中接收到的信號
圖1 信號傳輸模型
通常Skx(ω1,ω2,…,ωk-1) 是復數(shù),上式存在的充分必要條件為
高階譜估計的方法可分為參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法是利用觀測到的數(shù)據來建立所分析過程的參數(shù)模型,理論上的頻率分辨率是不受限與觀測數(shù)據的長度,可得到分辨率較高的譜估計。非參數(shù)法則是在傅里葉變換的基礎上,借助于FFT算法,易于得到物理意義明確的譜估計。但頻率分辨率受限于觀測數(shù)據的長度。無論是參數(shù)法還是非參數(shù)法,選擇合理地參數(shù)模型和模型階數(shù)是極為重要的。
把隨機序列x(n)分為K段,每段含偶數(shù)M個樣本,并減掉各自的平均值。(也可對信號加窗處理來減小方差。)為滿足FFT算法,每個數(shù)據可補零。第i段數(shù)據的DFT(離散傅里葉變換)系數(shù)為
令M=M1N1(M1為奇正整數(shù)),M1=2Jn+1,進行頻域平均估計n階矩譜為
式中,i=1,2…,K,Δnn-1是頻率樣本間需要的間隔,
最后對K段數(shù)據求平均值的序列的n階譜估計,為
其中
以上敘述的直接法對序列進行雙譜估計,可由MATLAB中高階功率譜工具箱中的bispecd.m和bispecdx.m實現(xiàn)。
以上敘述的間接法對序列進行雙譜估計,可由MATLAB中高階功率譜工具箱中的bispeci.m實現(xiàn)。
參數(shù)法譜估計的對象只能是線性過程。
設為非高斯獨立同分布信號,通過單位脈沖函數(shù)響應為的時不變系統(tǒng),加上加性噪聲為高斯(白)噪聲,得到輸出的k階累積量為
輸出y(n)的k階統(tǒng)計量為
則y(n)的k階譜為
對于比較常用的雙譜有
雙譜估計可由MATLAB中高階功率譜工具箱中的bispect.m實現(xiàn)[13]。其雙譜圖如圖2、3、4所示。
圖2 AM信號的雙譜圖
圖3 DSB信號的雙譜圖
圖4 SSB信號的雙譜圖
從圖3、圖4的雙譜分析圖中可以看出來DSB的信號抗噪聲能力要強于SSB的信號抗噪聲能力。
圖5 FM信號的雙譜圖
以上是各種已調信號的雙譜的等高線圖和三維雙譜圖。雙譜中有6個對稱區(qū)域,不含丟失的相位信息。信號抗噪聲能力越強(WBFM>DSB>SSB>AM or NBFM),雙譜圖中等高線分布越集中。此方法常用于測試機器是否有故障[15]。
高階譜估計提高了譜估計的分辨率。并通過雙譜和三維雙譜分析可以清晰的看出:雙譜中有6個對稱區(qū)域,不含丟失的相位信息。紅色等高線是主要的頻率分布區(qū)域。信號抗噪聲能力強弱——信號抗噪聲能力越強(WBFM>DSB>SSB>AM or NBFM),雙譜圖中等高線分布越集中。
[1]沈再陽.精通MATLAB信號處理[M].北京:清華大學出版社,2015.
[2]李慶巖.無線信號調制模式識別技術的研究[D].北京:北京交通大學,2014.
[3]謝鑫,李國林,姚江濤.近程無線電信號的自動識別[J].通信學報:2005,28(2):29-31.
[4]宮雅利.淺談無線電通信技術的發(fā)展現(xiàn)狀[J].信息與電腦(理論版):2011,11(2):77-89.
[5]牟澤慧.無線電信號辨別[J].品牌:2014(11):155-156.
[6]鄭薇,趙淑清,李卓明.隨機信號分析(第三版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2015.
[7]邱天爽,郭瑩.信號處理與數(shù)據分析[M].北京:清華大學出版社,2015.
[8]李永新,吳健.信號與動態(tài)測量系統(tǒng)[M].北京:人民郵電大學出版社,2014.
[9]孫君.無線電通信發(fā)展與創(chuàng)新分析[J].通訊世界,2016(3):11-13.
[10]唐智靈,楊小牛,李建東.調制無線電信號的分形特征研究[J].物理學報,2011,60(5):1-7.
[11]趙曉暉.譜估計與自適應信號處理教程[M].北京:電子工業(yè)出版社,2013.
[12](美)Petre Stoica和Randolph L.Moses著.現(xiàn)代信號譜分析[M].吳任彪,韓萍,馮青等譯.北京:電子工業(yè)出版社,2012.
[13]趙紅怡,張常年.數(shù)字信號處理及其MATLAB實現(xiàn)[M].北京:化學工業(yè)出版社,2002.
[14]茍飛.隨機信號處理的新方法——神經網絡及高階譜[D].廣州:華南理工大學,1995.
[15]軸承數(shù)據的MATLAB分析.[EB/OL].http://www.kongzhi.net/cases/caseview.php?id=8979.2011.
[16]張小慧.信號高階譜分析及在地震勘探中的應用[D].四川:成都理工大學,2012.