呂衛(wèi)祥，徐鵬，曹元將

(中國船舶重工集團公司 第724研究所，江蘇 南京 211106)

0 引言

數(shù)字信道化接收機具有大帶寬、多信道并行處理、子帶帶寬配置靈活、全概率接收等優(yōu)點，在電子戰(zhàn)中得到了廣泛應(yīng)用[1]。因此，數(shù)字信道化技術(shù)成為了國內(nèi)外研究的熱點。

目前，對于數(shù)字信道化技術(shù)的研究主要集中在信道化結(jié)構(gòu)設(shè)計和子信道檢測等方面。在信道化結(jié)構(gòu)設(shè)計方面，基于調(diào)制濾波器組的非均勻信道化結(jié)構(gòu)相比傳統(tǒng)的數(shù)字下變頻結(jié)構(gòu)具有運算量小、復雜度低的優(yōu)點[2-4]，但這種結(jié)構(gòu)為了滿足精確重構(gòu)的條件，原型濾波器的階數(shù)變得很大，增加了設(shè)計難度。針對這一問題，文獻[5]通過適當放寬完全重構(gòu)條件，設(shè)計近乎完全重構(gòu)的濾波器組降低了原型濾波器的階數(shù)，但帶來了信號頻譜混疊誤差的增大。唐鵬飛[6]等人提出的一種新的動態(tài)信道化接收機省去了精確重建原型濾波器設(shè)計的復雜過程，且能實現(xiàn)信號的完全重構(gòu)，但由于其前端濾波器工作速率與采樣速率相同，對信號處理的硬件性能要求較高，若使用軟件實現(xiàn)則實時處理難以保證。

在子信道檢測方面，目前的研究相對欠缺。傳統(tǒng)能量檢測算法由于其快速簡單的特點在工程中得到普遍應(yīng)用[2-8]，但檢測性能低下，且無法解決使用相同門限在子信道環(huán)境質(zhì)量差異大的情況下檢測性能下降的問題。循環(huán)特征譜檢測和基于擬合優(yōu)度檢測的子帶頻譜感知等算法較能量檢測算法[9-13]在檢測性能上有明顯提升，但是復雜度高，感知時間長，實時處理難度大，而且仍無法降低各信道質(zhì)量不同對檢測效果帶來的影響。

針對以上存在的問題，本文從信道化結(jié)構(gòu)設(shè)計和子信道檢測2方面進行研究，一方面改進了文獻[6]中的信道化結(jié)構(gòu)，降低了對信號處理硬件的性能要求；另一方面在此基礎(chǔ)上提出了一種自適應(yīng)雙門限的雙檢測長度的子信道檢測方法，復雜度低，實時性強且性能提升，易于工程實現(xiàn)。

1 信道化結(jié)構(gòu)設(shè)計

在數(shù)字信道化雷達接收機中，得到普遍應(yīng)用的有混疊的信道劃分具有全概率接收的優(yōu)點[14]，但是會產(chǎn)生信道的交疊，此時需要設(shè)計精確重構(gòu)濾波器組。當原型濾波器滿足精確重構(gòu)條件時，濾波器組就是精確重構(gòu)的，然而設(shè)計原型濾波器的過程十分復雜[15]。文獻[6]的方法避開了精確重構(gòu)的條件，省去了精確重建原型濾波器的復雜過程。本文不再推導多相濾波的高效信道化結(jié)構(gòu)，直接給出改進前的高效信道化結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

(1)

(2)

對于寬帶雷達接收機，圖1中前端的半帶濾波器工作速率和ADC采樣速率相同，直接導致了對硬件性能要求過高、軟件實時處理難度很大的問題。為了解決此問題，通過分析其多相結(jié)構(gòu)并進行改進。如若將插值的半帶濾波器移動到抽取因子之后，插值的半帶濾波器的運行速率將降低為圖1的1/M。在圖2中，抽取因子與插值的濾波器交換了位置。

針對圖2有

H(z)V2(z)=Y2(z),

(3)

式中：WM=e-j2π/M。

式(3)證明了圖2中2種結(jié)構(gòu)是等價。因此，將圖1中前端插值的半帶濾波器按照圖2的結(jié)論后移到偶型劃分的高效信道化結(jié)構(gòu)中的抽取因子之后，為了使改進后的結(jié)構(gòu)對信號的處理效果與圖1相同，延時單元M(N-1)/2也后移到在每一個奇型劃分子信道中，從而得到改進后的信道化結(jié)構(gòu)。改進后的信道化結(jié)構(gòu)如圖3所示。

綜上所述，圖2中的信道化結(jié)構(gòu)不僅能夠避開精確重構(gòu)的條件，省去了精確重建原型濾波器的復雜過程，而且通過結(jié)構(gòu)的改進解決了前端的半帶濾波器工作速率和ADC采樣速率相同帶來的對硬件性能要求過高、軟件實時處理難度也很大的問題，提高了系統(tǒng)的實時處理能力。

2 自適應(yīng)雙門限的雙檢測長度子信道檢測

子信道檢測通常包括能量檢測、循環(huán)特征檢測等方法。其中，能量檢測由于算法簡單、實時性強而得到普遍應(yīng)用。能量檢測算法是將信道輸出進行平方求和運算，再與門限進行比較來判斷信道的狀態(tài)。其檢驗統(tǒng)計量T為

(4)

式中：N為采樣點數(shù)。

T服從N個自由度的卡方分布。由中心極限定理知，當采樣點數(shù)N足夠大時，T近似服從高斯分布:

(5)

檢測概率和虛警概率分別為

(6)

(7)

由式(7)可知，在給定虛警概率的情況下可以計算出門限λ，其表達式為

(8)

式中:Q-1為高斯互補積分函數(shù)的反函數(shù)。

從式(8)中看出，門限λ與虛警概率有關(guān)。能量檢測算法對信道環(huán)境差異較大的信道仍然使用相同的門限進行檢測就會導致檢測性能下降。此外，檢測點數(shù)N也會對檢測概率產(chǎn)生影響，N越大檢測效果越佳，可過多的檢測點數(shù)會導致實時處理能力下降。

針對以上問題，本文提出一種以能量檢測為基礎(chǔ)的檢測方法，依據(jù)信道的環(huán)境質(zhì)量動態(tài)調(diào)整一次檢測的門限進行一次檢測。這樣在信道環(huán)境差異較大時使用不同門限會提高檢測概率。對于不確定的信道增加檢測點數(shù)進行二次檢測，更多的點數(shù)也會提高檢測概率。

2.1 自適應(yīng)門限的調(diào)整

以信道環(huán)境因子ε來表示信道的環(huán)境質(zhì)量。現(xiàn)定義：

ε=10 lg(|po/pn-1|),

(9)

式中:po為信道輸出的功率;pn為噪聲功率。

由式(9)可知，當信道中有信號時，信道環(huán)境因子等價于信噪比，且與信道環(huán)境質(zhì)量成正相關(guān)；當信道中無信號時，信道環(huán)境因子無限小。

將[λ1,mλ2]定義為信道判決的不準確區(qū)。m>1為不準確區(qū)的調(diào)整因子。依據(jù)各信道的環(huán)境因子ε調(diào)整m值。如果信道環(huán)境因子ε較小，也就是信道質(zhì)量較差時，通過增大m值將不準確區(qū)的范圍適當增大，使高噪聲基底的信道具有更高的門限以及低信噪比情況下具有更大的概率進入二次檢測。相反，當信道環(huán)境因子ε較大時，通過減小m值使得進入二次檢測的概率減小。這種門限自適應(yīng)調(diào)整方法既能在信道環(huán)境好時降低算法復雜度，又能在信道環(huán)境差異大時一定程度上保證檢測概率。此外，整個算法以能量檢測為基礎(chǔ)，有利于實時處理。

2.2 檢測步驟

子信道檢測方法的步驟如下：

Step 3：根據(jù)信道環(huán)境因子自適應(yīng)調(diào)整好門限之后，對i信道進行N1點的雙門限檢測，如果統(tǒng)計量T1>λ2i，則認為是非空信道；如果T1<λ1，則認為是空信道；如果處于兩者之間，則以N2點的檢驗統(tǒng)計量T2進行再次判決，如果T2>λ3,則判定為非空信道，相反則判定為空信道。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

3.1 改進的信道化結(jié)構(gòu)的仿真與結(jié)果分析

模擬環(huán)境及參數(shù)配置：接收機采樣率1 GHz，進行32路信道化，信道50%交疊，系統(tǒng)噪聲為零均值高斯白噪聲，信號源由以下4個信號組成，信號1為二相編碼信號，載頻160 MHz，碼元速率2 MHz；信號2～4為線性調(diào)頻信號，起始頻率分別為62，250，275 MHz，帶寬分別為20，6，10 MHz；輸入信號頻譜如圖4所示。

采用窗函數(shù)法設(shè)計的半帶濾波器通帶截止頻率200 MHz，阻帶截止頻率300 MHz，阻帶衰減為-60 dB，濾波器長度為64；等波紋的原型低通濾波器使用Matlab中的Fdtool設(shè)計，濾波器長度為256，阻帶衰減為-60 dB，通帶截止頻率為12.5 MHz，阻帶截止頻率為31.25 MHz。半帶濾波器16倍插值的幅頻響應(yīng)與分析濾波器組的幅頻響應(yīng)如圖5所示。

輸入信號首先通過圖3所示的信道化接收機，子信道輸出的信號頻譜如圖6所示，然后進行子信道檢測，依據(jù)式(9)計算子信道的環(huán)境因子ε，根據(jù)環(huán)境因子動態(tài)調(diào)整一次檢測門限，一次檢測和二次檢測結(jié)果如圖7所示。

由原型濾波器的設(shè)計及信道劃分情況可知，各子信道的帶寬為62.5 MHz，但是在圖6中各子信道的實際帶寬只有37.5 MHz，這是由于插值的半帶濾波器使得過渡帶寬變窄，從而避開了精確重構(gòu)的條件，降低了硬件復雜度。而且對于1 GHz的寬帶接收機，改進的信道化結(jié)構(gòu)將插值的半帶濾波器移動到抽取因子之后，使得半帶濾波器的運行速率減少為62.5 MHz，對硬件的性能要求降低，實時性提高。除此之外，4個信號準確地出現(xiàn)在了相應(yīng)的信道位置上，證明了改進的信道化結(jié)構(gòu)的有效性，保證了實時性的提高是以改進前后對信號的處理效果相同為前提的。最后從圖7中可以看出，上門限依據(jù)信道環(huán)境動態(tài)變化，通過2次檢測，非空信道被準確檢測出來。

3.2 子信道檢測方法性能仿真與分析

以采樣頻率為62.5 MHz、載頻為15 MHz的BPSK信號作為上述信道化結(jié)構(gòu)的輸入，分別進行N1=100點的能量檢測、循環(huán)特征譜檢測、雙門限循環(huán)特征譜檢測、雙門限頻譜相關(guān)性檢測以及本文方法檢測，單門限虛警概率取為0.01，N2設(shè)置為400，雙門限虛警概率分別取為0.01和0.5，進行1 000次蒙特卡羅仿真實驗，各種檢測方法的性能曲線如圖8所示。

從圖8看出，本文方法的檢測性能與信噪比成正相關(guān)，在檢測概率達到100%時較傳統(tǒng)能量檢測算法性能提升2.2 dB。

若將算法的運行時間當作對算法復雜度的估算，表1給出了本文提出的檢測方法與其他一些方法的算法復雜度的對比。從表1中可以看出，本文方法的運行時間僅僅是傳統(tǒng)能量算法運行時間的3倍左右，其余檢測算法在運行時間上都遠大于傳統(tǒng)能量檢測算法。仿真結(jié)果表明，本文提出的子信道檢測方法既相比于能量算法在性能上得到提升，又滿足大帶寬接收機的實時處理要求。

表1 各算法的平均運行時間

4 結(jié)束語

本文提出一種改進的信道化結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的信道檢測方法。相比已有的信道化結(jié)構(gòu)，本文通過增加整帶分解環(huán)節(jié)并置于抽取之后，避免了設(shè)計重構(gòu)原型濾波器的復雜過程。與改進前的結(jié)構(gòu)相比，實時性提高，降低了對硬件性能的要求和接收機的設(shè)計復雜度；而且，本文提出的相應(yīng)的自適應(yīng)信道環(huán)境的子信道檢測方法在保證低復雜度、高實時性的前提下，比傳統(tǒng)能量檢測算法的檢測性能提高了2.2 dB，為信號重構(gòu)提供了有力的依據(jù)。

參考文獻：

[1] SCHROER R.Electronic Warfare [J].IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2003,18(7):49-54.

[2] ABU-Al-SAUD W A,STUBER G L.Efficient Wideband Channelizer for Software Radio Systems Using Modulated PR filterbanks [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2004,52(10):2807-2820.

[3] 顧琴昱,葛志強,王開斌,等.寬帶數(shù)字接收機信道化仿真設(shè)計[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2011,39(4):65-69.

GU Qin-yu,GE Zhi-qiang,WANG Kai-bin,et al.Simulated Design of Channelization on Wideband Digital Receiver [J].Modern Defence Technology,2011,39(4):65-69.

[4] 劉昕卓,米勝男,曲志昱,等.寬帶數(shù)字信道化接收機算法研究與硬件實現(xiàn)[J].航空兵器,2017(1):68-73.

LIU Xin-zhuo,MI Sheng-nan,QU Zhi-yu,et al.Wideband Digital Channelized Receiver′s Algorithm Research and Its Hardware Implementation [J].Aero Weaponry,2017(1):68-73.

[5] 李冰,鄭瑾,葛臨東.基于NPR調(diào)制濾波器組的動態(tài)信道化濾波[J].電子學報,2007(6):1178-1182.

LI Bing,ZHENG Jin,GE Lin-dong.Dynamic Channelization Based on NPR Modulated Filter Banks [J].Chinese Journal of Electronics,2007(6):1178-1182.

[6] 唐鵬飛,林錢強,袁斌,等.一種新的動態(tài)信道化接收機設(shè)計方法[J].國防科技大學學報,2013,35(3):164-169.

TANG Peng-fei,LIN Qian-qiang,YUAN Bin,et al.A New Design of Dynamic Channelized Receiver [J].Journal of National University of Defense Technology,2013,35(3):164-169.

[7] 歐春湘,吳智杰,任曉松,等.高效信道化接收機的信道動態(tài)重構(gòu)技術(shù)[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2017,45(1):93-98.

OU Chun-xiang,WU Zhi-jie,REN Xiao-song,et al.Channel Dynamic Reconstruction Technology of Efficient Channelized Receiver [J].Modern Defence Technology,2017,45(1):93-98.

[8] 桂佑林,王本君.數(shù)字信道化及虛假信號問題研究[J].現(xiàn)代雷達,2016,38(3):23-27.

GUI You-lin,WANG Ben-jun.A Study on Digital Channelization and False Signals [J].Modern Radar,2016,38(3):23-27.

[9] 韓德民.基于循環(huán)平穩(wěn)特征的頻譜感知技術(shù)研究[D].成都:電子科技大學,2012.

HAN De-min.Study of Spectrum Sensing Technology Based on Cyclostationary Spectrum [D].Chengdu:University of Electronic Science and Technology of China,2012.

[10] 陳新永,楊瑞娟,李曉柏,等.基于最大比合并的循環(huán)平穩(wěn)頻譜協(xié)作檢測[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2013,41(4):105-109.

CHEN Xin-yong,YANG Rui-juan,LI Xiao-bo,et al.Cyclostationary Spectrum Collaborative Detection Based on Maximal-Ratio Combining [J].Modern Defence Technology,2013,41(4):105-109.

[11] 何慶,羅鈞.一種自適應(yīng)雙門限頻譜感知新算法[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2016,44(3):66-70.

HE Qing,LUO Jun.A New Adaptive Algorithm on Double-Threshold Spectrum Sensing [J].Modern Defence Technology,2016,44(3):66-70.

[12] 李利,孫劍平,劉旭波,等.基于數(shù)字信道化接收和循環(huán)譜特征檢測的短波頻譜感知方法[J].中南大學學報:自然科學版,2013,44(10):4138-4143.

LI Li,SUN Jian-ping,LIU Xu-bo,et al.A Method of Spectrum Sensing for HF Communication Based on Digital Channelized Receiver and Cyclic-Feature Detector [J].Journal of Central South University:Natural Science ed,2013,44(10): 4138-4143.

[13] 顏坤玉,姜秋喜,潘繼飛.基于擬合優(yōu)度檢測的子帶頻譜檢測算法[J].現(xiàn)代雷達,2012,34(10):37-40.

YAN Kun-yu,JIANG Qiu-xi,PAN Ji-fei.Sub-Band Spectrum Detection Algorithm Based on Goodness-of-Fit Test [J].Modern Radar,2012,34(10):37-40.

[14] MICHAEL N,VINOD A P,MOY C,et al.Design of Multistandard Channelization Accelerators for Software Defined Radio Handsets [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2011,59(10):4767-4780.

[15] 趙艷.子帶技術(shù)研究及其在寬帶信號處理中的應(yīng)用[D].鄭州:解放軍信息工程大學,2012.

ZHAO Yan.Subband Technologies Research and Its Applications in Wideband Signal Processing [D].Zhengzhou:Information Engineering University,2012.