基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法

楊 松

(中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法

楊 松

(中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

針對有多種固定突發長度的短突發信號的信號檢測問題，提出了基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法，即進行多次不同滑動窗長的單滑窗信號檢測，再將這些單滑窗信號檢測結果序列進行疊加處理，從而得到最終的檢測結果序列，最后從該序列中提取峰值得到突發信號起始位置，并計算單滑窗檢測結果序列的峰值比以判斷突發長度。該算法很好地解決了有多種固定突發長度的短突發信號的檢測問題，并且避免了常規檢測算法存在的多檢或少檢符號的問題。

固定長度；短突發；單滑窗；信號檢測

0 引言

有些突發信號，突發持續很短，最短突發只有幾個符號，且突發長度分為幾檔固定長度。目前還沒有專門針對此類突發信號的檢測算法，通用信號檢測算法[1]對其檢測效果同樣不佳。為了實現對這種信號的精確檢測，可以采用基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法。該算法雖然是針對特殊的突發信號而設計的，但同樣可以為其他突發信號檢測算法的設計提供思路。該算法適用于目標信號突發符號個數少、突發長度分為多檔且突發長度(符號個數)已知的情況，可以在突發信號起始位置檢測的同時判定當前檢測信號的突發長度。要求信號有較高的過采樣率。

1 針對2檔突發長度的檢測算法

1.1 檢測算法流程

信號的突發長度分多檔與分為2檔的情況類似，為便于理解，先從突發長度分為2檔的情況入手[2]。對于有2檔突發長度的突發信號，如圖1所示。

圖1 2檔突發長度的突發信號時域波形

使用基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法，即先用2個不同滑動窗長的單滑窗分別對信號進行能量檢測[3]，再將2個檢測結果疊加并進行峰值檢測以確定信號起始位置，最后用信號起始位置處的2個單滑窗信號檢測峰值的比值確定信號的突發長度。其中2個滑動窗長度就是信號的2種可能的突發長度對應的碼元個數[4]，為了方便，后面將較短的滑動窗長對應的單滑窗信號檢測簡稱為短檢測；將較長的滑動窗長對應的單滑窗信號檢測簡稱為長檢測。

通過2次的單滑窗信號檢測，可以得到短檢測結果和長檢測結果，如圖2所示。

圖2 2種單滑窗檢測的結果

單滑動窗信號檢測采用能量檢測的方法，以第一個采樣點為起點，通過每個碼元抽取一個采樣點進行能量累計求平均來計算以該點為起點對應的滑動窗內的功率值[5]，然后依次向后以采樣點為單位進行滑動，繼續計算以其他采樣點為起點對應的功率值直至信號結束[6]。由于每個碼元抽取一個采樣點，滑動窗長既是要統計的碼元個數，也是所統計的采樣點個數。從圖2中可以看出，在有信號的位置，無論窗長是否與信號長度(碼元個數)一致，單滑窗能量檢測都會產生一個峰，只是這些峰有尖有平，有大有小。

1.2 信號起點的提取

首先，信號檢測峰的形狀，從圖2中可以直觀看出，若滑動窗的長度與信號長度一致，產生的檢測峰為尖峰；若不一致，產生的檢測峰為平峰。這是因為在滑動窗的長度與信號長度一致的情況下，只有當滑動窗與信號完全重合時，才會產生檢測峰，所以檢測峰為尖峰；而在滑動窗的長度與信號長度不一致的情況下，會有多個連續的采樣點滿足以其為起點的滑動窗與信號完全重合，所以此時的檢測峰為平峰。而一般進行峰值檢測時，處理的對象都是尖峰，所以這里需要對檢測結果做進一步處理，以便進行峰值檢測從而確定信號位置[7]。只要把2個檢測結果疊加，就可以將尖峰提取出來[8]，如圖3所示。對這個疊加后的結果再進行峰值檢測[9]，提取出超過一定門限[10]的尖峰的位置[11]，就可以確定信號的起點了[12]。后面簡稱這種將短檢測與長檢測疊加的方法為疊加檢測。

圖3 單滑窗疊加檢測結果

1.3 信號長度的確定

確定了信號的起點，如果再能確定終點，信號檢測就完成了[13]。這里由于信號長度是分檔的，所以只要確定了信號長度，同樣可以確定信號的終點，從而完成信號檢測[14]。這需要先研究2種單滑窗信號檢測峰值的大小，不同突發信號的功率雖然有大有小，但是這不會影響2種滑動窗信號檢測值的比例關系，所以后續需要考慮的只有2種滑動窗信號檢測對同一個突發信號的檢測結果[15]。

在滑動窗長度與信號長度一致的情況下，單滑窗信號檢測會檢測出一個大小為信號功率的峰，為尖峰；在滑動窗長度小于信號長度的情況下，單滑窗信號檢測也會檢測出一個大小為信號功率的峰，為平峰，峰值寬度為2檔突發長度的差值(以采樣點個數計)，峰的起始位置為信號的起始位置；在滑動窗長度大于信號長度的情況下，單滑窗信號檢測會檢測出一個平峰，峰值與信號功率的比值略大于較短的突發長度與較長的突發長度的比值，峰值寬度為2檔突發長度的差值(以采樣點個數計)，峰的終止位置為信號的起始位置。所以，對于突發信號長度為較短那檔的情況，2種單滑窗信號檢測的峰值大小有一定差距，在信號起始位置，長檢測結果與短檢測結果的比值略大于較短的突發長度與較長的突發長度的比值；而對于突發信號長度為較長那檔的情況，2種單滑窗信號檢測的峰值大小相當。因此，可以根據2種單滑窗信號檢測結果在疊加檢測的峰值處的比值范圍來確定當前突發信號的長度屬于哪檔，從而確定突發長度，完成信號檢測[16]。

基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法，具體來說，記長檢測的結果為序列x1(i)，其中i=1,2,…,n，n為檢測了的信號長度(以采樣點個數計)；記短檢測的結果為序列x2(i)，其中i=1,2,…,n；記疊加檢測的結果為序列x(i)，其中i=1,2,…,n；先對序列x(i)進行峰值檢測，記檢測結果為序列p(k)，其中k=1,2,…,m，m為檢測到的信號個數；記較長的突發長度為l1，較短的突發長度為l2。對于檢測到的第k(k=1,2,…,m)個信號，p(k)就是信號的起始位置(信號第一個符號的最佳采樣點)；再計算信號起始位置對應的長檢測結果與短檢測結果的比值

若

則判定信號長度為l1；若

則判定信號長度為l2，其中，α為噪聲的幅度與信號幅度的比值，可以根據實際情況估計或根據信噪比推算，取一大概值即可，以下α均為此含義。

然而，當2檔突發長度比較接近時，這種方法是不適用的，因為容易產生誤判。產生誤判的概率與信噪比和2檔突發長度的接近程度都有關系，信噪比越低、2檔突發長度越接近，產生誤判的概率也就越大。具體來說，(1-l2/l1)(1-α)值越小，產生誤判的概率越大，當該值接近于0時，算法已無法進行判定。所以，當α接近于1時，無論l2/l1有多小，該算法同樣無法進行判定；而當α接近于0時，注意到該算法適用于突發符號個數少的短突發信號，所以即使這2個突發長度只差1個符號，l2/l1也不會非常接近于1，該算法依然成立。

2 針對多檔突發長度的檢測算法

對于信號的突發長度分為多檔的情況，原理是完全相同的。將突發長度按從長到短排列，分別記為lj，其中j=1,2,…,r，r為突發長度檔數；記以lj為窗長的單滑窗信號檢測結果為序列xj(i)，其中j=1,2,…,r，i=1,2,…,n，n為檢測了的信號長度(以采樣點個數計)；記疊加檢測的結果為序列x(i)，其中i=1,2,…,n；對序列x(i)進行峰值檢測的結果，記為p(k)，其中k=1,2,…,m，m為檢測到的信號個數。對于檢測到的第k(k=1,2,…,m)個信號，p(k)就是信號的起始位置(信號第一個符號的最佳采樣點)；再令j=1，計算比值

若

則判定信號長度為l1，否則繼續后續判定，將j以1為步進增加；不失一般性，對于1

則判定信號長度為lj，否則繼續將j以1為步進增加，再判定；當j=r-1，若比值

則判定信號長度為lr-1，否則判定信號長度為lr。完成信號檢測。

3 仿真實驗

3.1 算法仿真

產生仿真實驗信號，共3個突發信號：持續時長分別為25個符號、15個符號和5個符號；分別位于第10 001采樣點、第20 001采樣點和第30 001采樣點處；信號的信噪比為10dB。信號的時域波形如圖4所示。

圖4 仿真信號的時域波形

采用基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法進行檢測，由于信號突發長度分為3檔，所以需要以3種突發長度為窗長分別進行單滑窗信號檢測，再疊加。疊加檢測結果如圖5所示。進行峰值檢測，可以在采樣點9 997、采樣點19 999及采樣點30 001處檢測到峰值，說明這些位置是突發信號的起始位置。

圖5 疊加單滑窗信號檢測結果

之后還要確定信號的突發長度。以檢測窗長為25個符號進行的單滑窗信號檢測在采樣點9 997、采樣點19 999和采樣點30 001處的檢測值分別為1.310 8、2.861 4和4.385 7；以窗長為15個符號進行的檢測在上述3個采樣點處的檢測值分別為1.823 1、4.389 8和4.388 5；以窗長為5個符號進行的檢測在上述3個采樣點處的檢測值分別為4.368 9、4.389 2和4.395 9。取α=0.3，由于

且

所以第1個突發的突發時長為5個符號；由于

而

所以第2個突發的突發時長為15個符號；由于

所以第3個突發的突發時長為25個符號。

這樣就得到了各信號的突發位置以及突發時長，完成了信號檢測。將檢測結果與信號的實際情況對比，檢測突發位置精度很高，可精確到幾個采樣點；突發時長檢測結果正確。通過仿真實驗驗證了算法的可行性。

3.2 性能仿真

產生仿真實驗信號共3個突發信號：持續時長分別為25個符號、15個符號和5個符號；分別位于第10 001采樣點、第20 001采樣點和第30 001采樣點處；信號的信噪比為0～10 dB。每種信噪比的信號產生10 000次，分別進行信號檢測并統計檢測結果，統計結果如表1所示。

表1 性能仿真檢測結果

通過性能仿真的統計結果可以看出，信號的信噪比在5 dB以上時，算法可以正常工作；信號的信噪比在8 dB以上時，算法的檢測結果比較可靠，可以用來引導后續處理。

4 結束語

基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法適用于有多檔固定突發長度(各檔長度不能太接近)的短突發信號，并且對這種信號檢測精度很高，避免了常規檢測算法存在的多檢或少檢符號的問題。通過這種信號檢測可以直接得到信號第一個符號的最佳采樣點，為后續解調提供了便利。該算法運算量不大、可靠性高、易于實現，具有很高的實用價值。

[1] 晏 瀟.無線檢測中的通用信號檢測與識別算法研究[D].北京：北京郵電大學,2015.

[2] 姚國義,李 鑫,蘭瑞田.一種突發通信信號檢測與頻偏估計算法[J].無線電通信技術,2014，40(4):22-23.

[3] 朱來普,張陸勇,謝文鳳,等.基于Duffing混沌振子的微弱信號檢測研究[J].無線電工程,2012,42(1):17-20.

[4] 馮文江,王紅霞,侯劍輝,等.一種適合突發通信的信號檢測改進算法[J].重慶大學學報,2007(2):58-60.

[5] 鐘翕如,周良柱,皇甫堪,等.一種信號檢測模糊技術及其應用[J].國防科技大學學報,1997，19(3):21-26.

[6] 韓騰飛,陳衛東.基于高階累積量的突發信號檢測技術[J].無線電通信技術,2013,39(2):72-74.

[7] 蘭瑞明.弱信號檢測方法研究[D].成都：電子科技大學,2005.

[8] 張 紅,宋俊壽,黃泰翼.一種新的峰值提取方法及其在語音基頻提取中的應用[J].鐵道學報,1998，20(6):68-73.

[9] 陳 瑞,方邦順.峰值檢測的一種新方法[J].自動化博覽,2005(2):61-62.

[10] 鐘慧婷,廖俊必,廖世鵬.沖擊信號峰值檢測及修正的研究[J].設計與研究,2006(11):6-7.

[11] 張學森,郭 霖,孔繁慧,等.寬帶信號檢測中自適應門限設定方法[J].聲學技術,2011，30(2):183-187.

[12] 郝建軍,黎 晉.感知無線傳感網中能量檢測的判決門限設定[J].中國通信,2011(1):14-19.

[13] 楊守義,徐萌萌,齊 林,等.一種認知無線電中自適應感知門限設置方法[J].鄭州大學學報,2011(1):94-98.

[14] 曹 磊,張劍云,李小波,等.相關雜波背景下的認知雷達序貫信號檢測[J].信號處理,2014(3):345-354.

[15] 馮文江,王紅霞,侯劍輝,等.一種適合突發通信的信號檢測改進算法[J].重慶大學學報,2007(2):58-60.

[16] 欒鵬程,吳 瑛.基于陣列的短時信號檢測與提取算法[J].電光與控制,2003(3):112-114.

楊 松 男，(1986—)，工程師。主要研究方向：通信信號解調及解碼。

Signal Detection Method by Single Slide Window Superposition Based on Peak Value Ratio

YANG Song

(The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China)

To realize the detection of short burst signals with multiple fixed burst lengths,a signal detection method by single slide window superposition based on peak value ratio is proposed,in which many times of single slide window signal detections with different slide window lengths are conducted,and then those single slide window signal detection result sequences are superposed to obtain the final detection result sequence,at last the peak values are extracted from the final sequence to obtain the start positions of the bursts,and the ratios of the peak values of different single slide window detection result sequences are calculated to determine the burst lengths.The method can solve the problem of the detection of short burst signals with multiple fixed burst lengths very well,and avoid the problem that general methods always detect more or less symbols.

fixed length;short burst;single slide window;signal detection

10.3969/j.issn.1003-3106.2017.04.18

楊 松.基于峰值比的疊加單滑窗信號檢測算法[J].無線電工程，2017,47(4):78-82.

2017-01-09

國家部委基金資助項目。

TN763.1

A

1003-3106(2017)04-0078-05