一種自動(dòng)識(shí)別噪聲調(diào)頻信號(hào)的方法

2 相似理論
在信號(hào)與系統(tǒng)學(xué)科中，相關(guān)性是一種在時(shí)域中對(duì)信號(hào)特性進(jìn)行描述的重要方法。由于信號(hào)與其功率譜函數(shù)是一對(duì)傅里葉變換，在信號(hào)分析中往往利用它來(lái)分析隨機(jī)信號(hào)的功率譜分布，以致不少人一提到相關(guān)性馬上會(huì)聯(lián)想到信號(hào)功率譜的計(jì)算。假設(shè)得到的兩信號(hào)分別為X(t)，Y(t)?？梢赃x擇當(dāng)倍數(shù)K使KY(t)去逼近X(t)。在此可以借用誤差能量來(lái)度量波形的相似程度。

其中Er代表誤差能量，K的選擇是為了使誤差能量最小，可以得出

另外，可定義相對(duì)誤差能量為

其中Pxy為相關(guān)系數(shù)。可以推出

對(duì)于能量有限的信號(hào)而言，能量是確定的，相關(guān)系數(shù)的大小只由X(t)*Y(t)積分決定。若兩個(gè)完全不相似的信號(hào)，其幅度取值和出現(xiàn)時(shí)刻是相互獨(dú)立、彼此無(wú)關(guān)的，即X(t)*Y(t)=0，其積分結(jié)果也為0，所以當(dāng)相關(guān)系數(shù)為O時(shí)相似度最差，即不相關(guān)。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時(shí)，則誤差能量為0，說(shuō)明這兩個(gè)信號(hào)相似度很好，是線性相關(guān)的。因此把相關(guān)系數(shù)作為兩個(gè)信號(hào)相似性的度量完全是有理論依據(jù)的、合理的。

3 利用相似理論的噪聲調(diào)頻信號(hào)檢測(cè)
為了討論方便，假設(shè)接收機(jī)為理想接收機(jī)，即在通帶內(nèi)，其幅頻特性為一固定值，相頻為線性，而通帶之外增益為零，中心頻率ω0為且遠(yuǎn)大于接收機(jī)帶寬△ω，并假定背景噪聲是高斯白噪聲，這種假設(shè)不失一般性，基本可以很好地描述常規(guī)接收機(jī)的檢測(cè)特性。
在時(shí)長(zhǎng)1 ms，信噪比從一10～10 dB進(jìn)行100次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)，其信號(hào)具體形式如第2節(jié)所述，首先得到信號(hào)和基準(zhǔn)白噪聲的各自的功率譜，然后代入式(12)中，計(jì)算其相關(guān)系數(shù)?？紤]到虛警的可能性，通常認(rèn)為當(dāng)相關(guān)系數(shù)0．8時(shí)存在噪聲調(diào)頻干擾，否則沒(méi)有噪聲干擾信號(hào)進(jìn)入。所得結(jié)果，如圖3所示。

從圖3可以看出在信噪比一3 dB以上能夠在時(shí)長(zhǎng)0．1 ms下做到100％的檢測(cè)。充分說(shuō)明了該方法對(duì)檢測(cè)識(shí)別噪聲調(diào)頻信號(hào)是可行的。而且根據(jù)積累時(shí)長(zhǎng)的不同，對(duì)算法檢測(cè)的靈敏度影響很大，在圖4給出了不同積累時(shí)間10次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)概率。

從圖4中可以看出，隨著時(shí)長(zhǎng)的增加不但檢測(cè)靈敏度有比較明顯的提高，同時(shí)檢測(cè)曲線更加的平滑，誤差減小。

4 結(jié)束語(yǔ)
由于噪聲調(diào)頻信號(hào)的強(qiáng)隨機(jī)性，利用相關(guān)的各種檢測(cè)方法無(wú)法對(duì)此類信號(hào)做出有效的檢測(cè)。文中利用功率譜積累和相似函數(shù)的方法對(duì)噪聲調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行了檢測(cè)，通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性，說(shuō)明檢測(cè)概率與信噪比和累計(jì)時(shí)間長(zhǎng)度的關(guān)系。