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    技术领域本发明涉及一种认知无线电系统中的频谱感知技术,尤其是涉及一种对抗噪声不确定性的匹配滤波频谱感知方法。

    背景技术:

    随着无线通信业务的快速增长,人们对频谱资源的需求量不断提高,频谱资源缺乏的现象变得越来越严重。一方面,无线通信业务的快速发展和各种系统、协议、网络的不断出现,使更多的设备需要使用无线电频谱;另一方面,频谱资源固定分配策略下的授权用户频谱使用排它性使得无法有效利用频谱资源。因此,频谱资源固定分配策略是造成频谱资源缺乏现象的主要原因之一。认知无线电技术能够有效提高频谱资源利用率,是实现频谱资源动态分配的主要方案之一。频谱感知是认知无线电技术中的重要组成部分,其可以有效防止采用认知无线电技术的无线通信业务对在同一信道中的其它无线通信业务产生干扰,频谱感知的性能直接关系到无线通信业务的质量。在加性高斯白噪声环境下,匹配滤波频谱感知方法具有最优的频谱感知性能。然而在设置判决门限时,现有的匹配滤波频谱感知方法需要知道噪声功率的精确值。而在实际环境中,噪声功率的精确值是未知的,即存在噪声不确定性。当存在噪声不确定性时,现有的匹配滤波频谱感知方法的检测性能会急剧下降。因此,为了使匹配滤波频谱感知方法在存在噪声不确定性时仍然具有较高的检测性能,非常有必要设计一种能够对抗噪声不确定性的匹配滤波频谱感知方法。

    技术实现要素:

    本发明所要解决的技术问题是提供一种对抗噪声不确定性的匹配滤波频谱感知方法,其在存在噪声不确定性时仍然具有较高的检测性能。本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种对抗噪声不确定性的匹配滤波频谱感知方法,其特征在于包括以下步骤:①在认知无线电系统中,利用一根天线接收信道内的时域连续的射频信号;②对天线接收到的时域连续的射频信号进行带通滤波和下变频处理,得到对应的时域连续的基带信号;然后对时域连续的基带信号进行时域采样处理,得到对应的包含N个采样值的时域离散的基带信号,将时域离散的基带信号中的第n个采样值记为r(n),其中,N的取值为大于或等于4的整数,1≤n≤N;③利用匹配滤波技术对时域离散的基带信号进行匹配滤波处理,得到匹配滤波处理输出的2N-1个样本值,将匹配滤波处理输出的第k个样本值记为y(k),其中,1≤k≤2N-1;④根据时域离散的基带信号中的所有采样值和匹配滤波处理输出的所有样本值,计算噪声功率,记为⑤根据计算检验统计量,记为T,其中,y(N)表示匹配滤波处理输出的第N个样本值;⑥根据和设定的虚警概率Pf,计算判决门限,记为λ,其中,0≤Pf≤1,z(Pf)表示标准正太分布的上分位点为Pf的值;⑦比较检验统计量T与判决门限λ的大小,如果T≥λ,则判定其它无线通信业务正占用信道;如果T

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  • 匹配滤波

    千次阅读 多人点赞 2020-09-23 20:45:27
    匹配滤波(matched filtering)是最佳滤波的一种。当输入信号具有某一特殊波形时,其输出达到最大。在形式上,一个匹配滤波器由以按时间反序排列的输入信号构成。且滤波器的振幅特性与信号的振幅谱一致。因此,对...

        匹配滤波(matched filtering)是最佳滤波的一种。当输入信号具有某一特殊波形时,其输出达到最大。在形式上,一个匹配滤波器由以按时间反序排列的输入信号构成。且滤波器的振幅特性与信号的振幅谱一致。因此,对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。配滤波器是一种非常重要的滤波器,广泛应用与通信、雷达等系统中。

    从上面的理论推导可以看到,当输出信噪比为最大值的时候,滤波器的传递函数与输入信号的频谱函数满足特定的关系,式2.10就反映了这个关系。满足这种关系的线性滤波器,称之为匹配滤波器。

    匹配滤波器的在数学上的运算作用就是对输入信号s(t)做相关运算。在时刻,信号各频率分量同相叠加,得到最大输出值,其输出值的大小只与信号能量有关。

    通过上面的分析可知,所谓的最优滤波器,实际上都是在某个准则下的最优。匹配滤波器对应的最优的准则是输出信噪比(SNR)最大。而且还有一个前提条件是在白噪声背景下。 匹配滤波器在很多场合有应用,本课题的雷达信号脉冲压缩技术中匹配滤波器是一个核心功能模块,在MATLAB中仿真,可以得到匹配滤波前后的仿真效果图如图2.1所示。

    图2.1 雷达信号进入匹配滤波器前后对比仿真图

        从上面的仿真可以看到,当信号通过匹配滤波器之后,信号的在某一时刻会产生一个最大值,这个最大值就是滤波器的输出值,其胖瓣会产生明显的衰减现象。通过匹配滤波之后的雷达信号,由于对其进行目标的跟踪与搜索。

    通过上面的理论分析和仿真可以知道,匹配滤波器具备如下的特征:

    一方面,从幅频特性来看,匹配滤波器和输入信号的幅频特性完全一样。这也就是说,在信号越强的频率点,滤波器的放大倍数也越大;在信号越弱的频率点,滤波器的放大倍数也越小。也就是说,匹配滤波器是让信号尽可能通过,而不管噪声的特性。

    另外一方面,从相频特性上看,匹配滤波器的相频特性和输入信号正好完全相反。这样,通过匹配滤波器后,信号的相位为0,正好能实现信号时域上的相干叠加。而噪声的相位是随机的,只能实现非相干叠加。这样在时域上保证了输出信噪比的最大。

    实际上,在信号与系统的幅频特性与相频特性中,幅频特性更多地表征了频率特性,而相频特性更多地表征了时间特性。匹配滤波器无论是从时域还是从频域,都充分保证了信号尽可能大地通过,噪声尽可能小地通过,因此能获得最大信噪比的输出。

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  • 匹配滤波器设计代码,有注释,帮助理解匹配滤波器的应用
  • 文章目录前言二、仿真1、生成2PAM信号:2、模拟信号的匹配滤波仿真3、LFP的仿真: 前言 二、仿真 1、生成2PAM信号:  理论基础部分: 双极性NRZ矩形脉冲信号的最小平均误码率表现比较优秀,因此选用双极性NRZ...


    前言


    一、理论部分

    (在书本中,以后补充)

    二、仿真

    1、生成2PAM信号

     理论基础部分:

    • 双极性NRZ矩形脉冲信号的最小平均误码率表现比较优秀,因此选用双极性NRZ矩形脉冲信号作为生成仿真的PAM脉冲信号;
    • matlab中,有一个生成阶跃信号的函数——stepfun(t,t0),而矩形的脉冲信号就是由一个一个时间长度为1的矩形信号在各个时段内“拼接” 形成。

     核心代码部分:

    %源信号
    t=0:0.01:10;
    st_yuan=[1,1,1,0,1,0,0];
    st_length=length(st_yuan);
    st=0;
    st_abs = 1;
    for i=1:st_length
        if st_yuan(i)==1
            st=st_abs*(stepfun(t,i-1)-stepfun(t,i))+st;
        elseif st_yuan(i)==0
            st=-st_abs*(stepfun(t,i-1)-stepfun(t,i))+st;
        end
    end
    

     仿真效果展示:

    2、模拟信号的匹配滤波仿真

     理论基础部分:

    • 匹配滤波器的内部,存在一个跟原信号相匹配(时域取反移动)的信号,这个信号和输入信号卷积之后,可以确保在每个周期的最后时刻得到信噪比达到最大;
    • 卷积就是能量的累积,而当两个信号完全重合的时候,能量最强,相应地,也就能够确定信号的周期。

     核心代码部分:

    nt=randn(1,1001);
    t=0:0.1:100;
    st=0.1*t.*(stepfun(t,0)-stepfun(t,60));
    xt=nt+st;
    mf=0.1*(60-t).*(stepfun(t,0)-stepfun(t,60));
    yt=conv(st,mf);
    

     仿真效果展示:


    3、LFP的仿真

     理论基础部分:

    • 由生成源信号的stepfun函数可知,信号的BT=100Hz,而不是BT=1Hz;
    • 理论上,低通滤波器的滤波范围应该为100Hz,也就是保证信号的BT都在滤波的范围内,但是为了确保仿真的效果,应该选用B=200Hz。

     核心代码部分:

    %源信号
    t=0:0.01:10;
    st_yuan=[1,1,1,0,1,0,0];
    st_length=length(st_yuan);
    st=0;
    for i=1:st_length
        if st_yuan(i)==1
            st=st_abs*(stepfun(t,i-1)-stepfun(t,i))+st;
        elseif st_yuan(i)==0
            st=-st_abs*(stepfun(t,i-1)-stepfun(t,i))+st;
        end
    end
    figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '源信号');
    plot(t,st);
    xlabel('t(s)');
    ylabel('s(t)');
    
    %信道噪声
    nt=randn(1,1001);
    
    %输入信号
    xt=st+nt;
    
    %输入信号的FT变换
    fs=1000;
    xt_length=length(xt);
    NFFT_xt = 2^nextpow2(xt_length);
    F_XT_domain = (fs/2)*linspace(0,1,NFFT_xt/2);  
    XT = fft(xt,NFFT_xt);  
    Amp_XT = 2*abs(XT(1:NFFT_xt/2)); 
    
    %LPF滤波器
    f_LPF=0:1:1023;
    LPF=stepfun(f_LPF,0)-stepfun(f_LPF,200);
    
    %滤波
    YT=XT.*LPF;
    

     仿真效果展示:

    4、MF的仿真

     理论基础部分:

    • 由匹配滤波的定义可知:MF滤波器里面的匹配信号就是源信号经过时域取反然后移位得到的;
    • MF中的匹配信号是与矩形脉冲信号相匹配的信号,而不是与源信号相匹配的信号;

     核心代码部分:

    mf=stepfun(t,0)-stepfun(t,1);
    yt_MF=conv(xt,mf);
    %查看每个周期最后一个时刻的输出信号
    sample_yt_MF = [yt_MF(1*100),yt_MF(2*100),yt_MF(3*100),yt_MF(4*100),yt_MF(5*100),yt_MF(6*100),yt_MF(7*100)]
    

     仿真效果展示:

    三、拓展知识

    1、“假”的[1,1,1,0,1,0,0]序列

     理论基础:

    • 使用matlab跑信号仿真的时候,我们需要明确一个最基本的概念:MATLAB只能处理或者生成离散的数字序列;
    • 在本次仿真中,矩形脉冲信号是使用stepfun() 函数生成的,stepfun()函数的第一个参数是向量,意思是说,这个参量确定了每两个相邻冲激之间的步进,而这个步进就表明,在时域图中,连续的信号并不连续,只是因为使用了plot()函数,使得信号看起来是连续的;
    • LPF的滤波带宽参数设置为大于等于两倍源信号的带宽,就可以实现比较好的滤波效果;
    • 验证方法:分别使用带宽为B=2Hz和B=200Hz的LPF进行滤波处理,看最后出来的效果图。如果2Hz的LPF得到的输出信号比较平滑,而200Hz的LPF得到的输出信号比较陡峭,那就说明输出信号的带宽为100Hz。

     效果验证:

    • 输入信号
    %输入信号
    fs=1000;
    xt_length=length(xt);
    NFFT_xt = 2^nextpow2(xt_length);
    F_XT_domain = (fs/2)*linspace(0,1,NFFT_xt/2);  
    XT = fft(xt,NFFT_xt);  
    Amp_XT = 2*abs(XT(1:NFFT_xt/2)); 
    

    • LPF的带宽=2Hz
    LPF的带宽=2Hz:
    LPF=stepfun(f_LPF,0)-stepfun(f_LPF,2);
    

    • LPF的带宽=200Hz:
    LPF的带宽=200Hz:
    LPF=stepfun(f_LPF,0)-stepfun(f_LPF,200);
    

    展开全文
  • 基于MA T LAB 的LC 二阶低通滤波网络频域分析 周习祥 (益阳职业技术学院机电系,湖南益阳413049)[摘要]在信号处理过程中,L C 二阶低通滤波网络的应用非常广泛,电路参数的选择决定了滤波网络的性能。对L C 二阶低通...

    [收稿日期]2009207223

    [作者简介]周习祥(19792),男,2001年大学毕业,硕士,讲师,现主要从事DC /DC 电源、分布式控制系统方面的研究工作。

    基于MA T LAB 的LC 二阶低通滤波网络频域分析 周习祥 (益阳职业技术学院机电系,湖南益阳413049)

    [摘要]在信号处理过程中,L C 二阶低通滤波网络的应用非常广泛,电路参数的选择决定了滤波网络的性能。对L C 二阶低通滤波网络进行了数学建模,得到L C 二阶低通滤波网络信号的传递函数,并基于MA TL AB 对其频率特性进行了仿真与分析。

    [关键词]L C ;二阶低通滤波网络;MA TL AB ;频域

    [中图分类号]TN71311[文献标识码]A [文章编号]167321409(2009)042N270202

    电路在信号处理过程中,电路参数的选择决定了信号处理的正确性和质量好坏,从数学角度上来看,信号处理过程其实是微分方程求解转化为差分方程的过程,而模拟信号是一个物理过程,可以等价于微分方程[1,2]。笔者首先对L C 二价低通滤波网络输入与输出信号之间的关系进行了数学建模,得到了一个带初始条件的微分方程;然后对微分方程进行变换,得到了L C 二价低通滤波网络信号的传递函数,并基于MA TL AB 对它的频率特性进行了仿真与分析。

    1 LC 二阶低通滤波网络模型

    图1所示为L C 二阶低通滤波网络

    4f078c1ad227cb58a813c0bc3c17d1d8.png

    图1 LC 二阶低通滤波网络原理图

    由于i 1=i 2+i 3,i 3R =y (t ),q c =Cy (t ),i 2=

    d q c d t =C d y (t )d t ,u L +y (t )=x (t ),u L =L d i 1d t

    ,则: d i 1d t =d i 2d t +d i 3d t =C d 2y d t 2+1R d y d t 所以:

    L C d 2y d t 2+L R d y d t +y =x 若初始时刻,电容两端无电荷积累,即:

    y (0)=0 d y d t

    t =0=0则L C 二阶滤波网络可以归结为一个带初始条件的二阶微分方程:

    L C d 2y d t 2+L R d y d t +y =x d y d t t =0=C 1 y (0)=C 2

    2 频率特性分析

    先对微分方程作拉普拉斯变换[3]得:

    L CS 2Y (S )+

    L R

    S Y (S )+Y (S )=X (S )从而得传递函数:

    H (S )=Y (S )X (S )=1L C S 2+1RC C +1

    L C

    ?072?长江大学学报(自然科学版)

    2009年12月第6卷第4期:理工Journal of Yangtze U niversity (N at Sci Edit) Dec 12009,Vol 16No 14:Sci &Eng

    展开全文
  • 线性调频信号进行匹配滤波
  • 脉冲压缩(匹配滤波的原因原理)
  • 详细说明匹配滤波的概念、等效模型及实现匹配滤波的各种方法。同时,解释了conv(x,y)与ifft(fft(x) .* fft(y))结果不同的原因。
  • 医疗上对血管图像进行分割常用的方法有:基于血管跟踪的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学处理的方法、基于形变模型的方法和基于机器学习的方法等 。本篇将介绍基于匹配滤波算法。 匹配滤波器(matched filter)...
  • 对信号进行匹配滤波(相关检测)。 (C语言实现或MATLAB实现)。 功能:对给定的含噪脉冲信号进行相关检测。检测结果用1、0表示。要求从文本文件中读入数据,分析滤波前后的信号统计特征:包括均值、方差、自相关和...
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  • Matlab之频域滤波(十五)

    千次阅读 2020-04-15 16:57:50
    基本概念就不概述了,我们都知道要进行滤波有空域和频域两种形式,而频域上的分析实际上就是进行傅里叶变换之后的结果的分析。而实际的图形中傅里叶变换之后所得中心会分布到图像四个角上,故就要进行频谱移中 这...

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