噪聲調頻信號檢測方法

　　當白噪聲累加到調頻干擾后在得到的功率譜，如圖2所示。

　　從圖2中可以看出在SNR=一10 dB情況下，可以檢測處噪聲調頻干擾信號，且在中心頻率處的能量有所衰減。由于考慮仿真速度的需要此處所取時長較短，如果加長時間的積累，即相當于增加了能量的積累，得到的檢測靈敏度會更高。對于檢測門限的設定，是在實際應用中關心的問題。這里簡述兩種參考門限的確定方法。第一，對于系統的熱噪聲是在設計時所確定的固有性質，相對外界環境要穩定的多，在設置門限時可以考慮當切斷外來所有的信號輸入，得到的機內熱噪聲的功率均值數作為參考門限，這樣的好處是確保此時噪聲純凈，缺點是沒有考慮環境噪聲的存在，從而出現虛警的概率增加，這也是文中使用的方法;第二，是在偵察天線沒有對準干擾源的情況下，得到內外混合噪聲的各個頻點的功率均值作為參考門限，其優點是能夠真實的反映實際情況，但是如果此時有其它發射機信號的輸入，則檢測出現漏警的概率會大大增加。

　　2 相似理論

　　在信號與系統學科中，相關性是一種在時域中對信號特性進行描述的重要方法。由于信號與其功率譜函數是一對傅里葉變換，在信號分析中往往利用它來分析隨機信號的功率譜分布，以致不少人一提到相關性馬上會聯想到信號功率譜的計算。假設得到的兩信號分別為X(t)，Y(t)。可以選擇當倍數K使KY(t)去逼近 X(t)。在此可以借用誤差能量來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，可定義相對誤差能量為

　　其中Pxy為相關系數。可以推出

　　對于能量有限的信號而言，能量是確定的，相關系數的大小只由X(t)*Y(t)積分決定。若兩個完全不相似的信號，其幅度取值和出現時刻是相互獨立、彼此無關的，即X(t)*Y(t)=0，其積分結果也為0，所以當相關系數為O時相似度最差，即不相關。當相關系數為1時，則誤差能量為0，說明這兩個信號相似度很好，是線性相關的。因此把相關系數作為兩個信號相似性的度量完全是有理論依據的、合理的。

　　3 利用相似理論的噪聲調頻信號檢測

　　為了討論方便，假設接收機為理想接收機，即在通帶內，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為且遠大于接收機帶寬△ω，并假定背景噪聲是高斯白噪聲，這種假設不失一般性，基本可以很好地描述常規接收機的檢測特性。

　　在時長1 ms，信噪比從一10～10 dB進行100次蒙特卡洛實驗，其信號具體形式如第2節所述，首先得到信號和基準白噪聲的各自的功率譜，然后代入式(12)中，計算其相關系數。考慮到虛警的可能性，通常認為當相關系數0.8時存在噪聲調頻干擾，否則沒有噪聲干擾信號進入。所得結果，如圖3所示。

　　從圖3可以看出在信噪比一3 dB以上能夠在時長0.1 ms下做到100%的檢測。充分說明了該方法對檢測識別噪聲調頻信號是可行的。而且根據積累時長的不同，對算法檢測的靈敏度影響很大，在圖4給出了不同積累時間10次蒙特卡洛實驗的檢測概率。