基于数字信道化的宽带实时频谱分析方法

余宏成 宿绍莹 吴巨红

国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073

基于数字信道化的宽带实时频谱分析方法

余宏成 宿绍莹 吴巨红

国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073

数字信道化技术已经在电子战等领域得到了广泛的应用，宽带实时频谱分析一直是信号处理领域研究的热点。本文提出了一种基于数字信道化技术的高分辨率宽带实时谱分析方法，有效解决了宽带信号高分辨率频谱分析的大运算量与实时性之间的矛盾。理论分析和MATLAB仿真结果表明，基于数字信道化的宽带频谱分析方法，可以实现对宽带信号的高分辨实时谱分析，频率分辨率最大可提高K倍（K为信道数）。

数字信道化；多相滤波器；高分辨率频谱分析；实时频谱分析

Digital channelized; Polyphase filter; Highresolution Spectrum analysis; Real-time Spectrum analysis

引言

近年来，随着信号处理技术的发展，信号密集程度越来越高，信号处理的带宽越来越宽，为了全景频谱监测，常要求全频段的高分辨实时频谱分析。传统的频谱分析方法一般采用快速傅里叶变换算法，频率分辨率等于采样率与数据采样长度之比，当信号带宽较宽时，需要较高的采样率，要获得较高的频率分辨率，就要加大采样时间，以获得大的采样数据，而这导致运算量指数级的增加，不易于实时实现。

为了解决上述问题，人们提出了一些高分辨的频谱分析方法，典型的有Zoom-FFT法[1]、Chirp-Z变换法（CZT法）[2]等。Zoom-FFT法是通过复调制将待分析窄带移至基带，再通过低通滤波得到窄带信号，对窄带信号进行降采样，然后再分析低速率数据的频谱，可以达到局部高分辨的效果。CZT是一种在Z平面上沿着螺旋线轨道计算有限带宽各频率的频谱值的Z变换方法，可以在不增加采样点数的情况下大幅度提高频率分辨率，但是CZT不能消除干涉影响，提高分辨率也无法分离出信号的真实频率成分，因此对频率相近的密集信号分辨效果差。Zoom-FFT法和CZT法都是局部频谱细化分析方法，必须事先知道信号所处的频段，因而不能够对全频段进行高分辨率频谱分析。

本文采用数字信道化技术，将宽带信号划分成若干子信道，对各个子信道的窄带信号进行FFT，然后将各个子带频谱合理拼接，从而得到整个频带的频谱，实现宽带信号的高分辨率实时谱分析。

1 数字信道化原理

数字信道化是将监视频段划分为K个子频带（即信道），每个子频带通过相应的中心频率下变频到零中频，然后经过一个带宽为信道宽度的低通滤波器，最后再进行抽取[3]。图1为数字信道化接收机的低通滤波器组实现模型，其中，信道数为K，抽取因子D，ωk（k=0,1,...,K-1）是各信道的中心频率，其值取决于信道的划分方式。

图1 信道化低通滤波器实现模型

信道划分一般通过滤波器组来实现的，由于滤波器存在过渡带，无重叠的信道划分不可避免会产生信道盲区，无法对信号进行全概率接收。为了消除盲区我们采用相邻信道重叠50%的滤波器组对信道进行划分[4]。如图所示，实信号的有效带宽为π，对信道以间隔排列方式进行划分，实线表示真实信道，虚线表示镜像信道，任意两个相邻信道各自的阻带截止频率均为对方的中心频率。这种信道划分的优点：信道数增加了一倍，使滤波器过渡带增加，阶数大大降低，优化了信道化结构设计。此时，第k个信道的中心频率为：

图2 实信号无盲区信道划分（间隔排列）

2 基于多相滤波的高效信道化结构

基于低通滤波器组的数字信道化结构抽取在混频滤波之后，当AD采样率很高时，滤波器及大量乘法器工作在较高的速率上，数字器件速度跟不上；滤波输出数据仅有1/D得到利用，大部分数据被丢弃，数据利用率低，计算效率不高。为此，我们考虑将滤波器进行多相分解，并根据多抽样率系统的网络结构等效变换原理将抽取放到滤波前面，从而实现高效的运算。文献[5]给出了基于多相滤波器组的信道化高效结构的详细推导过程，由此我们得到实信号的多相滤波信道化接收机数学模型如图3所示。可见，此时不仅抽取器移到了滤波器之前，而且每一支路的滤波器从原先的原型低通滤波器变成了对应的多相分量，其运算量大大减小，极大地提高了信道化接收机的实时处理能力。另外，图中的IDFT可以采用高效FFT来实现，运算速度可以大大加快。

图3 实信号多相滤波高效信道化结构

3 基于数字信道化的频谱分析

宽带信号往往跨接多个信道，其完整频谱将被分割为多个较窄的频谱，由于滤波器的不理想性，处于滤波器下降边缘的信号会产生相应变化，必然导致原信号频谱的某些细微特征丢失。通过对各信道进行参数估计可以得到各个信道输出信号部分频谱的某些参数，但很难得到信号带宽、时宽和信号终止频率等完整信号频谱的全方位信息。

文献[7]采用频域消去法解决信道化接收机中的跨信道问题，该方法通过将滤波器组输出信号频谱与滤波器组的频率响应相除，从而得到输入信号频谱，无需知道输入信号的类型，具有一定的通用性，但该方法每个信道都需要做两次FFT，运算量较大。文献[8-9]基于信号重构的思想提出了一种综合滤波器的方法，将跨信道信号还原出来，该方法要求滤波器具有较高的阻带衰减、较低的幅度失真和良好的线性相位特性，设计起来比较困难。

本文采取一种比较直观的频域加窗的方法实现跨信道信号的拼接。当输入信号跨信道时，由于滤波器线性相位特性，各子信道位于滤波器下降边缘的信号频谱发生变化，而位于滤波器通带内的信号频谱与对应的原信号的频谱的差别可控制在通带波纹的范围内，可认为没有衰减，保留了原信号频谱的信息。通过频域加窗，将各个信道通带内的信号频谱截取出来，拼接之后就可得到原信号的频谱。

综上所述，基于高效信道化结构实现的高分辨率频谱分析算法步骤为：

（1）根据信道划分方式设计低通原型滤波器，并对原型滤波器进行多相分解；

（2）将输入信号通过多相滤波器组完成信道化；

（3）对每个子信道信号进行FFT分析；

（4）取各子信道谱线的后1/4（对应-π/2～0）和前1/4（0～π/2）组成该信道的有效谱线；

（5）按照信道划分方式将各个子信道有效谱线依次拼接，组成整个频带的细化频谱。

4 MATLAB仿真验证

为验证上述方法的性能，采用MATLAB进行仿真。设采样率1.2GHz，有效信道数16，每个信道带宽为1200MHz/16=75MHz，输入信号为3个实信号叠加而成，信号参数如表1所示，取信号脉宽相同，这样各信号的采样点数一样多。

表1 仿真信号参数

多相滤波器组的原型滤波器利用Matlab中的remezord函数和remez函数确定。信号仿真结果如图4所示。

图4 输入信号频谱及滤波器组幅频响应

从图4中可以看出，信号1和2在信道3和4的交叠处，由于信道重叠导致信道3和4都存在两个信号；信号3是跨信道信号，在信道10和11都有输出，因此存在信号的信道编号分别为3、4、10、11。根据前文描述的方法对输入信号进行信道化处理，得到各子信道信号，图5给出了存在信号的子信道频谱，与真实信道相符合，说明采用本文提出的实信号信道化结构可以有效地实现信号的信道化。

将各个子信道的频谱取其通带内的有效谱线进行拼接，得到拼接后全频带的频谱，从图6可以看出，各信道经过拼接后得到的信号频谱和原信号的频谱是一致的，说明本文提出的高分辨频谱分析方法的可行性。

图5 子信道频谱

图6 频域拼接后频谱

5 结语

本文通过理论分析提出了基于数字信道化的频谱分析方法：把宽带信号分成多个子带，然后分别对各个子带进行抽取滤波、FFT处理、频谱拼接，最终得到原宽带信号的频谱，大大提高了频率分辨率，有效地解决了宽带信号高分辨率实时频谱分析中的大运算量与高速实时实现之间的矛盾。相邻信道频谱重叠50%拓宽了滤波器的频响，各信道的通带拼接后可覆盖整个信号带宽，消除了接收盲区，并且采用基于多相滤波器组的高效信道化结构，算法可以通过并行处理高效实现，运算效率大大提高，可以方便地在可编程芯片上实现。与传统频谱分析方法相比，该方法对于宽带信号具有较高的分辨率和估计精度，实时性也有较大的提高。

[1]李玉柏.基于DFT滤波器组实现zoom-FFT算法分析[J].信号处理，2000(16)：122-127

[2]徐飞，王延暴.Chirp-z变换在雷达信号处理中的应用.现代电子技术，2011，34(9)

[3]杜乔，贺知明.一种无盲区数字信道化接收机高效结构方案[J].现代电子技术，2010(13)：63-65

[4]杨小牛，楼才义，徐建良.软件无线电原理应用[M].北京：电子工业出版社，2001

[5]周欣，吴瑛.一种基于多相滤波的高效信道化算法研究及改进[J].信号处理，2008，24(1)

[6]杨静，吕幼新.高效数字信道化IFM接收机的研究[J].电子科技大学学报,2005，34(4)

[7]尤慧敏，超宽带线性调频信号的信道化接收机技术研究[D]，成都：电子科技大学，2006

[8]朱晓，司锡才.一种高效动态数字信道化方法[J]. 哈尔滨工业大学学报，2009，41(7)

[9]叶金伟，刘渝.基于多相滤波的跨信道宽带信号处理技术[J].航天电子对抗，2012，28(1)

Wideband Real-time Spectrum Analysis Based on Digital Channelized Technology

Yu Hongcheng, Su Shaoyin, Wu Juhong
The College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073,China

Digital channelized technology has been widely applied in the electronic warfare and other fields. Wideband real-time spectrum analysis has been a research focus in the field of signal processing. This paper presents a method based on digital channel technique for high-resolution broadband spectrum analysis, to effectively solve the contradiction between the vast computations and real-time in the wideband signal high-resolution spectrum analysis. The theoretical analysis and MATLAB simulation results show that, the spectrum analysis algorithm based on the digital channelized technology can effectively realize highresolution wideband spectrum analysis, frequency resolution can be improved K times ( K channel number ).

TN971

A

10.3969/j.issn.1001-8972.2012.21.036