非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

发布时间：2022-02-19 00:47

　　为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能. 

【文章来源】：北京理工大学学报. 2020,40(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

SLFMCW信号的截获模型

式中:hn,q为第q个Slepian数据窗,Q≤2NW-1是正交窗的个数,主瓣为[-W,W],0<W≤0.5,2W为分辨率带宽. Slepian窗是由一系列正交窗组成,是一种可以使主瓣[-W,W]内能量占比最大化的加权方法,主要特点为各hn,q相互正交,即相互独立;窗函数具有单位能量,即 ∑ n=1 Ν h n,q 2 =1 .图2显示了部分Slepian窗的时域和频域形状,其中N=64,W=5/N,Q≤9. 由图中可以看出,第0和第1个窗函数主瓣能量较为集中,第8个窗函数能量比较分散. 在实际应用中,设计Slepian窗函数步骤如下:① 确定窗宽度N;

图4将本文所提算法与单窗口算法在时域非平稳噪声情况下检测性能进行比较,实验中设定虚警概率为10-3,Q=29,M=1,单窗口窗函数选择矩形窗、Hamming窗和Kaiser窗,其中凯撒窗的分辨率带宽与本文所采用的Slepian窗相同. 图4(a)采用Monte Carlo实验的方法,分析虚警概率随α变化的规律. α从0开始,以0.1为步长递增至5,每个α值做200次实验. 可以看出,本文提出多窗口检测算法在不同α下仍能保持稳定的虚警概率,而单窗口算法的虚警概率随着α的增大而增大. 该实验表明了在信号截获过程中,即使噪声功率谱随时间变化而变化,本文所提算法仍能做到恒虚警率,而传统单窗口算法无法做到这一点. 图4(b)分析了多个Slepian窗与单个窗检测性能随信噪比变化的关系,其中Slepian窗与凯撒窗函数的分辨率相同. 由图示可知,单个Slepian窗检测性能略高于凯撒窗,随着窗个数的增加,本文所提出的多窗口算法的检测性能也随之提高,在低SNR下,性能差异尤其明显.图4 时域非平稳噪声背景下性能分析

【参考文献】：
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本文编号：3631868