韓建 董婧

摘? ?要：針對調(diào)頻通信設(shè)備，文章提出了一種改進的靜噪算法，改進算法提出了新的度量計算和新的判斷邏輯。闡述了基于信號統(tǒng)計分析的靜音/非靜音閾值計算方法并給出仿真結(jié)果和硬件測試結(jié)果，結(jié)果證明：該算法在弱信號環(huán)境下能夠比原始算法獲得更好的性能。

關(guān)鍵詞：靜噪算法;調(diào)頻載波;信號特征統(tǒng)計;門限選擇

在低信噪比或者通信信道受到干擾的情況下，通信設(shè)備會根據(jù)靜噪算法的判決，在靜音或者取消靜音之間切換。當(dāng)前主流載波檢測靜噪算法的判決性能直接依賴于信號判決門限值的選擇。這導(dǎo)致原始靜噪算法在弱信號強度期間具有不良性能。

載波檢測靜噪算法使用戶能夠根據(jù)信號質(zhì)量篩選信號。通常有N個用戶選擇閾值，它們提供不同質(zhì)量的音頻輸出。閾值越高意味著對音頻質(zhì)量的容忍度越低。靜噪系統(tǒng)由兩個主要部分組成：低偏差檢測、高偏差檢測[1]。如果任一檢測通過當(dāng)前的門限值，則判斷為信號質(zhì)量在可接受范圍，否則信號會被拒絕。本文將針對性能魯棒性最差的高偏差檢測進行討論并改進。

1? ? 當(dāng)前的問題

高偏差檢測需要首先計算從1到N自相關(guān)值[2]：

將tlong與tRxx0進行比較，靜噪偏差檢測流程如圖1所示?？梢钥闯觯到y(tǒng)很難從靜音狀態(tài)切換到非靜音狀態(tài)，這是因為在一定時間內(nèi)，必須有連續(xù)“unm_cnt_thr”個窗口數(shù)據(jù)不超過非靜音門限。這就意味著即使只有一個窗口的數(shù)據(jù)超過閾值，算法就會被重置。從非靜音切換到靜音也是相同的情況[3]。對于一個平穩(wěn)的信道，信號的強度值也是平穩(wěn)隨機的，它有可能短時符合靜音/非靜音的判決門限，但無法保證在相當(dāng)長的時間內(nèi)連續(xù)滿足判決門限所需要的窗口數(shù)目，這會導(dǎo)致靜音和非靜音狀態(tài)實際上的轉(zhuǎn)換需要比理論上更冗余的信號變化。

2? ? 改進的調(diào)頻載波靜噪算法

針對上節(jié)所提出的問題進行分析，進而提出一個改進的調(diào)頻載波靜噪算法。相對于之前用絕對自相關(guān)值來表征信號特征，本文使用歸一化自相關(guān)值來表征信號特征：

對于靜音和非靜音邏輯處理流程進行改進，如圖2所示。

從圖2可以看出，更新后的邏輯判定并不需要一個確定的連續(xù)滿足判定條件的窗口數(shù)目。該算法判定的理論依據(jù)是建立一個信號分布統(tǒng)計模型，對于不同的靜音用戶設(shè)置，從統(tǒng)計角度上尋找滿足最大似然概率的門限。為了建立這樣的模型，本研究記錄了不同信號強度的數(shù)據(jù)樣本，并在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計了4 000個信號特征樣本，如圖3所示。

所以，信號特征的期望值和方差可以因此估算出，如表1所示。

接下來將討論如何確定判斷邏輯，以此確保下面的條件能夠得到滿足。

（1）條件#1，在3 s的時間之內(nèi)，當(dāng)信號滿足要求的時候，能夠有90%的概率進入到非靜音狀態(tài)。（2）條件#2，在5 s的時間之內(nèi)，當(dāng)信號滿足要求的時候，能夠有99%的概率進入到非靜音狀態(tài)。（3）條件#3，在10 s的時間之內(nèi)，當(dāng)信號滿足要求的時候，能夠有90%的概率保持在非靜音狀態(tài)。（4）條件#4，在8 s的時間之內(nèi)，當(dāng)信號滿足要求的時候，能夠有75%的概率進入到靜音狀態(tài)。

本文定義：窗口在這里的含義是指每次計算一個靜噪特征值所需要的采樣點數(shù)，一個窗口在這里定義為256個采樣點窗口會被定義為“通過”，如果信號特征值小于門限值T。

一個“塊”的定義是窗口數(shù)量。這是系統(tǒng)判定靜音或者非靜音所需要的基本數(shù)據(jù)處理概念。在本文的討論中，定義包含5個窗口的塊為A塊，定義包含10個窗口的塊為B塊。

從靜音到非靜音，5個窗口里至少需要4個窗口通過門限值，從非靜音到靜音，10個窗口里至少9個窗口小于門限值。

接下來，本文將會舉例來說明門限值是如何確定的，并且作為一個案例研究和方法演示，將確定閾值并驗證理論靜噪音設(shè)置的要求，其中，非靜音信號強度是﹣125 dBm;靜音信號強度為﹣128 dBm。

圖3? 信號特征期望與方差分布

根據(jù)表1的期望和方差值，可以用X和Y分別表示﹣125 dBm和﹣128 dBm信號強度時特征值的隨機分布，分別為：

在此基礎(chǔ)上，使用條件#1和條件#2來確定非靜音閾值。因為每個測試都是一個伯努利測試，因此，一個A塊（5個窗口）中的任意一個窗口可以表示為二項式分布：

式中，P是單個測試通過的概率，即P（X

同樣可以定義必要的非靜音閾值來滿足條件#2，即在5 s的時間之內(nèi)，當(dāng)信號滿足要求的時候，能夠有99%的概率進入到非靜音狀態(tài)，5 s包含有80個A塊：

可以看出，條件#2要求更嚴(yán)格，將被用于非靜音。對滿足非靜音值需要的P（X

最后，得出Ton的值為0.826 944 296 681 312。

接下來根據(jù)條件#3確定靜音閾值，根據(jù)條件#3，在10 s內(nèi)，大約包含80個B塊（每個塊10個窗口）。需要在80個連續(xù)的B塊中至少達到95%的概率保持在非靜音狀態(tài)：

3? ? 實驗驗證

上文使用前3個要求來設(shè)置這些閾值，現(xiàn)在需要驗證其是否滿足最后一個要求：假設(shè)信號強度在﹣128 dBm，8 s以內(nèi)靜音，要達到75%的概率。

首先，根據(jù)Toff計算一個窗口通過的概率，就是P（Y>1-binocdf（8， 10， 1-0.026 590 912 522 204），答案是0.972 392 049 820 447。

可以算出，在6.4 s內(nèi)，算法已經(jīng)滿足75%靜音的要求，顯然8 s內(nèi)會以更高的概率滿足要求。

在射頻信號強度弱的情況下，原始靜噪不能快速切換到靜音/非靜音狀態(tài)，同時，也不能保持在一個穩(wěn)定的狀態(tài)。在某些關(guān)鍵情況下，通信設(shè)備會因為頻繁在靜音和非靜音之間切換而發(fā)出不連續(xù)的聲音，這是不能被用戶容許的狀況。所以必須增加冗余以達到穩(wěn)定狀態(tài)，導(dǎo)致靜音/非靜音在弱射頻信號條件下與閾值變化沒有線性差異，如圖4所示。

圖4中菱形線是非靜音門限值，方形線是靜音門限值，可以看出，在射頻信號強度低于﹣120 dBm時，靜音/非靜音的信號強度閾值沒有隨靜噪設(shè)置值的變化而變化。圖5顯示了使用改進型靜噪的更新特性。

可以看出改進的靜噪算法即使在信號強度低于﹣120 dBm時，依然能隨著靜噪設(shè)置值而線性變化。

4? ? 結(jié)語

測試結(jié)果表明，改進的靜噪算法具有良好的靜噪性能和魯棒性，改進的算法相比較原有的靜噪算法在弱信號環(huán)境下，狀態(tài)切換更加迅速、更加穩(wěn)定。

[參考文獻]

[1]KLEHFOTH W G.A squelch system controlled by signal-to-noise ratio vehicular communications[J].Ire Transactions on Vehicular Communications，1955（1）：62-66.

[2]FURMAN W N.An active squelch technique for HF communication systems[J].Proceedings of Milcom，1995（5）：95.

[3]CARTERA J A.A robust digital signal processing HF squelch[C].Tshwane：South African Symposium on Communications and Signal Processing，1991.