宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术*

张 楠，吕卫祥

(南京船舶雷达研究所，南京 211106)

宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术*

张 楠*，吕卫祥

(南京船舶雷达研究所，南京 211106)

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题，提出了一种跨信道可重构的信道化方法。首先经过均匀滤波器组粗滤波，再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制，对粗滤波信号进行跨信道判决，之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计，从而恢复出原始信号。与传统的数字信道化方法相比，该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决，对跨信道信号的重构准确率高于98.3%，实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。

无源探测；大带宽信号；粗滤波；双门限；信道判决；无失真重构

1 引 言

在电子侦察和被动探测系统中，信号杂多并且占用的频带较宽，传统的信道化滤波方法[1]往往是信道均匀等带宽的，在信道化滤波之后所得各个子信道的频谱很有可能被子信道截断分裂从而导致信号失真，影响了后续的参数估计和分解重构[2]，即出现带宽信号跨信道失真等问题。文献[3]以降低多相滤波器的抽取率为基础，改进实信号信道化接收机模型，好处是放宽了滤波器要求，实现全概率接收，但是无法解决跨信道信号接收问题。文献[4]采用以树形结构为基础的非均匀信道化结构，各级滤波器间相互独立，通过多级滤波器级联方式大致实现了非均匀信道化滤波，但这需依赖信号的先验信息来多次设计原型滤波器，增加了系统复杂度及延迟时间，且存在接收盲区。文献[5]基于信道合并的方式来实现非均匀信道化滤波，虽提出了一种原型滤波器的设计方法，但未能给出非均匀信道化滤波的具体实现结构。为此，本文提出了一种基于均匀信道化粗滤波、跨信道检测、子信道重构的“智能”数字信道化结构，这种结构将有利于降低计算复杂度，减少数据存储量，降低实现成本，提高对信号的全概率接收能力、实时处理速率及运算准确性。

2 数字均匀信道化接收机原理

2.1 基于IDFT的多相滤波器组信道化原理

多相滤波器常常采用FIR滤波器，设其阶数为N，并将其分为M组，则每组长度为L=N/M。这种分解称为多相分解，其对应的转移函数用多相分解表示为

(1)

基于离散傅里叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT)的多相滤波器结构如图1所示。第k个子信道的输出为

(2)

式中：

xp(m)=x[mM-p]，

(3)

hp(m)=h[mM+p]，

(4)

sp(m)=xp[m]*hp[m]，

(5)

N=M·m指将h(n)分为M路多相滤波器，hp(n)为h(n)的多项分量。由于抽取位于滤波器之前，而且每个通道的滤波器是原型滤波器的多相分量，所以其运算量降到了原来的1/M，这极大地提高了信道化处理的能力。

图1 基于IDFT的均匀多相滤波结构Fig.1 Uniform polyphase filtering structure based on IDFT

另外，IDFT还可以采用快速傅里叶逆变换(InverseFastFourierTransform，IFFT) 高效算法来实现，运算速度又可以大大提高。可见使用这种结构可以高效地实现子带信号带宽相等并且等间隔分布的信道化处理。

2.2 均匀信道化接收机跨信道问题[6]

均匀信道化接收机在检测大带宽跨信道信号过程中，可能会出现在相邻几个子信道中输出同一个信号的不同部分频谱，从而导致了信号频谱分裂的问题。如图2，在信道1、2、3、7、8、9、10、11、13、14、15、16检测到信号存在，但是大带宽信号a在信道2和3中均有出现，大带宽信号b在信道7、8和9中均有出现，大带宽信号c在信道13、14、15中均有出现，这就是所谓的跨信道信号问题，因而需要引入跨信道子信道重构方法。

图2 信号跨信道检测示意图Fig.2 Graph of cross-channel signal detection

3 跨信道信号子信道重构原理

跨信道信号重构方法分为信道综合判决和子信道重构两个过程。

3.1 信道综合判决方法

信道判决方式通常包括能量检测、幅值检测、频谱检测等。其中，能量检测是一种最早的非合作信号检测器，其算法简单，可以检测出信号的带宽和位置。经图1所示的均匀信道化结构之后，就需要对各个信道进行能量检测，其判决模型如图3所示。

图3 能量检测结构Fig.3 Energy detection structure

(6)

每个信道采样信号的判决统计量为

(7)

如果检测时间Num足够长，由中心极限定理得知，T近似服从高斯分布，

(8)

则虚警概率Pf和检测概率Pd可由高斯函数Q(·)表示:

(9)

检测时间自适应的双门限信道检测流程如图4所示。

图4 双门限信道检测流程图Fig.4 Flow chart of double-threshold channel detection

具体信道判决方法如下：

Step 1 预先设定虚警概率Pf(或者检测概率Pd)，系数c0、c1，检测时间t内，采样点数为N，最大检测次数Num，得到特定检测概率下的门限值T及Vth0、Vth1。

Step 2 当判决统计量T>Vth1，则判决该信道为非空信道；T

Step 3 若检测次数达到Num且T介于Vth0～Vth1之间，则判决为空信道；若检测次数小于Num则转Step 1。

按图4对各个信道进行双门限能量检测，判决子信道是否非空，进而就可确定子带信号所占的子信道位置，其带宽大小也可粗略地用其占据的子信道数目来表示。当信号动态变化时，则需更新能量检测来重新确定各子带信号所占的子信道位置，从而构成相应的重构滤波器组来恢复信号。跨信道信号重构过程示意图见图5。

图5 跨信道信号重构过程示意图Fig.5 Schematic figure of signal reconstruction process across the channel

3.2 子信道重构

大带宽信号X(Z)经均匀滤波器组粗滤波后，会出现跨信道情况而导致频谱分裂失真。经双门限能量检测判决后，判断其占Mi个子信道。采用综合滤波器组对Mi个子信道的输出进行完全重构处理：先进行离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transformation,DFT)，后接重构滤波器组(含多相滤波及相应增采样处理)。以此法就能分别恢复出原始跨信道信号X1(Z),X2(Z),…,XP(Z)，这就是基于完全重构调制滤波器组进行非均匀信道化处理的核心思想[8]。跨信道信号重构实现框图见图6。

根据文献[9]方法提取子信道信号。假定第i个子带信号Xi(z)共占Mi个子信道。令

Ki=2「lbMi⎤，

(10)

则跨信道信号Xi(z)的无失真重构滤波器可以表示为

(11)

图6 跨信道信号重构实现框图Fig.6 Block diagram of cross-channel signal reconstruction realization

4 功能仿真与结果分析

实验1 采样频率1 000 MHz，有4个脉宽均为10 μs的线性调频信号组成的信号源：a.幅值1，中心频率28 MHz，带宽8 MHz；b.幅值1，中心频率120 MHz，带宽30 MHz；c.幅值2，中心频率250 MHz，带宽40 MHz；d.幅值1.2，中心频率375 MHz，带宽80 MHz。

模拟环境：接收机带宽1 GHz，信号源经带宽31.25 MHz的32路均匀子信道滤波，滤波器设计为512阶、阻带衰减70 dB、通带截止频率15.625 MHz；阻带截止频率31.25 MHz的低通FIR滤波器，由MATLAB中firpm函数生成。无模糊带宽500 MHz，信道化后得16个独立输出通道。图7为信号时频图，图8为滤波器组频域图。表1列出了无盲区的均匀信道划分结果，相邻信道在3 dB带宽处重叠[10]，子信道带宽为31.25 MHz。

图7 多线性调频信号时频图Fig.7 Figure of multiple chirp signals in both time and frequency domain

图8 滤波器组频域图Fig.8 Figure of filter banks in frequency domain

信道编号起始频率/MHz终止频率/MHz10．00015．625215．62546．875346．87578．125478．125109．3755109．375140．6256140．625171．8757171．875203．1258203．125234．3759234．375265．62510265．625296．87511296．875328．12512328．125359．37513359．375390．62514390．625421．87515421．875453．12516453．125484．37517484．375500．000

经过信道化滤波之后得到时频域输出如图9和图10所示。可以看到，线性调频信号a在信道2中输出，无失真；信号b在信道4、5中均有输出波形；信号c在信道8、9和10中均有输出波形；信号d在信道12、13和14中均有输出波形。即：信号a无失真单信道输出，而信号b、c、d均出现跨信道输出情况，频谱分裂造成频谱失真。

图9 多线性调频信号信道化时域仿真图Fig.9 Channelized simulation figure of multiple single chirp signals in time domain

结果分析：查表1可知，信号a经32路均匀信道化滤波之后，输出信号应该在第2信道显示，这与Matlab仿真结果吻合；而信号b属于小带宽跨信道信号，虽然其带宽30 MHz小于子信道带宽，但是其频率位置横跨信道4和5，因而造成频谱分裂失真；信号c、d均为大带宽跨信道信号。

实验2 继实验1得到的均匀信道化滤波输出之后引入如图4所示的双门限能量检测机制，检测到信道4、5，8、9、10，12、13、14均为跨信道状况，所以分别接入重构滤波器组机制，由式(11)求得各自的重构滤波器，按照图6对这3组子信道信号分别进行重构，重构得到的时频域图见图11和图12。可以看出，原本分裂的跨信道信号channnel 4、5，channel 8、9、10，channel 12、13、14经过重构后均恢复出完整的信号，得到的信号频谱和原信号的频谱是基本一致的。

图11 跨信道信号重构时域仿真图Fig.11 Reconstruction simulation figure of signals across the channel in time domain

图12 跨信道信号重构频域仿真图Fig.12 Reconstruction simulation figure of signals across the channel in frequency domain

结果分析：对重构结果分别从信号中心频率f0、带宽B、脉冲宽度τ三方面进行检测，检测结果见表2～4及图13。对比分析可以知道，中心频率的重构准确率高达99.50%，脉宽检测准确率不低于99.04%，带宽检测准确率为98.3%以上，仿真较好地实现了对大带宽跨信道信号的近似无失真重构。

表2 中心频率检测结果Tab.2 Detection result of central frequency f0

表3 带宽检测结果Tab.3 Detection result of bandwidth B

表4 脉冲宽度检测结果Tab.4 Detection result of pulse width τ

图13 重构仿真结果对比图Fig.13 Comparison of reconstruction simulation results

5 结束语

针对传统的信道化接收机盲区信号无法检测、跨信道信号检测失真等情况，本文提出了一种无源探测大带宽信号数字信道化处理以及跨子信道带宽信号的实时重构方法：采用相邻信道在3 dB带宽处重叠的信道划分方法实现无盲区的信号检测，引入双门限能量检测机制实时动态检测信道是否非空及所跨子信道位置、数目，最后引入子信道重构滤波器组分别无失真重构出跨信道信号。仿真实例实现了对大带宽与小带宽信号(频跨相邻信道)的跨信道检测及近似无失真重构，验证了该信道化处理方法的有效性。该方法为被动雷达的宽带数字化处理技术提供了很好的思路。同时，在信道化重构过程中，信号带宽的增加会导致检测频率发生些许偏差，故亟需进一步研究频率及带宽综合检测性能更佳的信道化重构方法。

[1] HENTSCHEL T. Channelization for software defined basestations[J].Annales des Telecommunications,2002,57(5-6):386-420.

[2] 王阳,徐忠伟,程嗣怡. 容差和参数估计结合解决信道化接收机跨信道问题[J].空军工程大学学报(自然科学版),2015,16(2):61-66. WANG Yang,XU Zhongwei,CHENG Siyi. Elimination of cross-channel problem in channelized receiver through tolerance judgment and parameter estimation[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2015,16(2):61-66.(in Chinese)

[3] 卢楠,田松,王洪迅,等.一种基于多相滤波的宽带数字信道化改进算法[J].电讯技术,2012,52(2):186-189. LU Nan,TIAN Song,WANG Hongxun,et al. An ameliorated algorithm of broad-band digital channelized receiver based on polyphase filter banks[J].Telecommunication Engineering,2012,52(2):186-189.(in Chinese)

[4] NARENDAR M,VINOD A P,MADHUKUMAR A S,et al. A tree-structured DFT filter bank based spectrum sensor for estimation of radio channel edge frequencies in military wideband receivers[C]//Proceedings of 2010 10th International Conference on Information Sciences Signal Processing and their Applications(ISSPA).Kuala Lumpur,Malaysia:IEEE,2010:534-537.

[5] 杨君,袁嗣杰,吕镜清. 一种非均匀信道化滤波方法[J].现代雷达,2010,32(9) :59-62. YANG Jun,YUAN Sijie,LYU Jingqing. A way for non-uniform channel filter[J].Modern Radar,2010,32(9) :59-62.(in Chinese)

[6] 粟剑平.基于FPGA的信道化接收机研究[D].西安:西安电子科技大学,2011. SU Jianping.Research on channelized receiver using FPGA[D].Xi′an:Xidian University,2011.(in Chinese)

[7] 翁林伟.一种基于信息融合的累积双门限检测技术[J].火炮发射与控制学报,2013,4(12):10-13. WENG Linwei. A kind of accumulated double-threshold detection technology based on information fusion[J].Journal of Artillery Launch and Control,2013,4(12):10-13.(in Chinese)

[8] 李冰.基于NPR调制滤波器组的动态信道化滤波[D].郑州:解放军信息工程大学,2007. LI Bing. Dynamic channelization based on NPR modulated filterbanks[D].Zhengzhou:PLA Information Engineering University,2007.(in Chinese)

[9] ABU-AL-SAUD W A,STUDER G L.Efficient wideband channelizer for software radio systems using modulated PR filterbanks[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2004,52(10):2807-2820.

[10] 田增山,李亮. JTIDS 信号宽带接收方法及其 FPGA 实现[J].电讯技术,2015,55(5):564-569. TIAN Zengshan,LI Liang. A broadband JTIDS signal receiving method and its FPGA implementation[J].Telecommunication Engineering,2015,55(5):564-569.(in Chinese)

Detection Technology of Digital Channelized Processing and Cross-channel Reconstruction for Wideband Signals

ZHANG Nan,LYU Weixiang
(Nanjing Marine Radar Institute,Nanjing 211106,China)

To solve the distortion problem of large wideband signal in passive detection,this paper presents a channelized method to reconstruct the signal across the channel. Through coarse filtering by uniform filter banks,double threshold energy detection mechanism with detection time adaptive is introduced to decide whether it's the signal across channel or not ,and then the channelized reconstruction method is adopted to solve the spectrum division and distortion problem of cross-channel signals,so as to recover the primary signals. Compared with traditional digital channelized processing method,the proposed algorithm can make real-time decision by updating the energy detection threshold,get a reconstruction accuracy rate of 98.3% above,and realize approximately perfect reconstruction of the wideband cross-channel signals.Matlab simulation proves the effectiveness of the algorithm.

passive detection;large wideband signal;coarse filtering;double threshold;channel decision;perfect reconstruction

2016-06-24；

2016-09-27 Received date:2016-06-24；Revised date：2016-09-27

10.3969/j.issn.1001-893x.2017.02.012

张楠，吕卫祥.宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术[J].电讯技术，2017,57(2):191-196.[ZHANG Nan,LYU Weixiang.Detection technology of digital channelized processing and cross-channel reconstruction for wideband signals[J].Telecommunication Engineering,2017,57(2):191-196.]

TN97

A

1001-893X(2017)02-0191-06

张 楠(1990—)，男，江苏赣榆人，2014年于中国矿业大学获工学学士学位，现为南京船舶雷达研究所硕士研究生，主要研究方向为雷达信号处理；

Email:znjiayoua@163.com

吕卫祥(1975—)，男，江苏盐城人，1998年于西北工业大学获工学学士学位，现为南京船舶雷达研究所研究员，主要研究方向为雷达总体与信号处理。

*通信作者：znjiayoua@163.com Corresponding author：znjiayoua@163.com