一种自动识别噪声调频信号的方法

3 利用相似理论的噪声调频信号检测

为了讨论方便，假设接收机为理想接收机，即在通带内，其幅频特性为一固定值，相频为线性，而通带之外增益为零，中心频率ω0为且远大于接收机带宽△ω，并假定背景噪声是高斯白噪声，这种假设不失一般性，基本可以很好地描述常规接收机的检测特性。

在时长1 ms，信噪比从一10～10 dB进行100次蒙特卡洛实验，其信号具体形式如第2节所述，首先得到信号和基准白噪声的各自的功率谱，然后代入式(12)中，计算其相关系数。考虑到虚警的可能性，通常认为当相关系数＜0．8时存在噪声调频干扰，否则没有噪声干扰信号进入。所得结果，如图3所示。



从图3可以看出在信噪比一3 dB以上能够在时长0．1 ms下做到100％的检测。充分说明了该方法对检测识别噪声调频信号是可行的。而且根据积累时长的不同，对算法检测的灵敏度影响很大，在图4给出了不同积累时间10次蒙特卡洛实验的检测概率。


　
从图4中可以看出，随着时长的增加不但检测灵敏度有比较明显的提高，同时检测曲线更加的平滑，误差减小。

4 结束语

由于噪声调频信号的强随机性，利用相关的各种检测方法无法对此类信号做出有效的检测。文中利用功率谱积累和相似函数的方法对噪声调频信号进行了检测，通过仿真试验验证了方法的可行性，说明检测概率与信噪比和累计时间长度的关系。