一种基于信息融合的累积双门限检测技术

2013-11-21 12:37翁兴伟齐晓林
火炮发射与控制学报 2013年4期
关键词:门限检测器高斯

翁兴伟,齐晓林,程 华,陈 诚

(空军工程大学 航空航天工程学院, 陕西 西安 710038)

激光引信由于体积小、分辨率高和抗干扰能力强等优点,受到许多发达国家的重视[1],对传统的激光引信目标信号检测通常采用N-P准则或贝叶斯假设检验进行判决,由于这类检测准则均采用单一门限值对信号进行判决,受噪声影响较大,在低信噪比的环境中检测性能较差,不能较好地满足系统的要求。对此,笔者提出了一种基于信息融合技术的累积双门限的目标信号检测技术。该技术在N-P检测器的基础上,对原有单一检测门限进行扩展,采用双门限对激光回波信号进行检测,当脉冲信号位于两门限之间时,依据信息融合技术,根据信噪比的不同进行加权累积,之后通过与原有门限进行判决,在综合两次判决结果的基础上,系统做出最终决策。仿真试验结果表明,所提出的方法可以有效地改善系统检测性能。

1 确定信号的N-P检测器与信息融合技术

1.1 确定信号的N-P检测模型

激光引信接收到目标反射的回波信号大多为单个脉冲或连续脉冲串,如图1所示,其中T1为单脉冲的宽度,m为脉冲串的脉冲个数,T2为脉冲串的周期[2-3]。

假设激光引信依次发射多个脉冲,在接收机处,收到由m个脉冲组成的脉冲串。每个脉冲串持续时间均为T,脉冲串中各子脉冲的样本函数为:X=[x[0]x[1] …x[N-1]]T。背景噪声设为高斯白噪声,各接收波形中样本独立。则相关信号检测可以转化为一个二元假设问题[4]:

(1)

式中:x(n)为认知用户接收到的信号;s(n)为主用户发射的信号;w(n)为噪声信号,H0和H1分别表示目标信号存在和不存在两种情况。

考虑到N次采样是独立的,可得在两种情况下观测矢量的概率函数分别为:

(2)

(3)

则似然比为:

(4)

于是似然比检验为:

(5)

两边取自然对数得:

(6)

进一步整理为如下判决准则:

(7)

令不等式右边为新的门限 ,则:

(8)

由于采用N-P检测器,因此门限γ′可以通过pf=α获得。在两种假设下,x[n]都是高斯随机变量,T[X]又是高斯随机变量x[n]的线性组合,因此T[X]也是高斯随机变量[5-6]。因此:

(9)

(10)

(11)

其中:

(12)

1.2 分布式信息融合技术

激光引信在实际工作环境中,会产生突发噪声、衰减等问题,仅仅依据固定的检测门限可以使虚警率升高,检测性能降低。为了解决这些问题,引入信息融合的思想。系统采用分布式信息融合的方式,没有专门的数据融合中心,每个单点信号检测既是数据融合的参与者,同时也是数据融合的中心。在一个采样周期中,N个单点信号将自身检测结果发送给数据融合中心,数据融合中心根据接收到的信息进行综合判决,最终确定特定信号是否存在。在OR准则下,系统的联合检测概率Qd和虚警概率Qf可表示为[7]:

(13)

(14)

式中,pd,i和pf,i表示参与融合的第i个认知用户的本地检测概率和虚警概率。

2 基于信息融合的累积双门限检测技术

传统的N-P检测器工作原理图如2所示[8-9],在一个周期内,仅利用一个判决门限对m个脉冲进行检测,当输入值超出门限时,比较器有输出。

(15)

(16)

对于检测系统而言,若单个脉冲信号能量大于c1λ,则目标信号存在,直接向数据融合中心发送本地判决结果L1=1;若单个脉冲信号能量小于c0λ时,则判决目标信号不存在,发送报告L0=1;若信号能量位于c0λ和c1λ之间,系统无法做出判决,则把信号能量值vi发给数据融合中心,由数据融合中心结合其他检测的判决情况再次做出判决。因此,数据融合中心接收到两类数据为[10]:

(17)

设数据融合中心收到了N-K个认知用户发送的信号能量,并依据每个信号的信噪比设定相应的权重比,即:

(18)

因此可得到加权后的新门限,利用此门限与原有门限λ进行比较,可得到:

(19)

综合两类判决结果,决策融合中心可做出最终决策,判决如下:

(20)

根据上述分析,可以得到系统的工作流程如图3所示。

(21)

(22)

从式(20)和(21)可以看出,当检测出较多的脉冲信号位于c0λ和c1λ之间时,o1,i和o0,i对系统的检测性能有着较大的影响。特别地,当o1,i=o0,i=0时,对系统的检测性能影响不大。

3 仿真试验分析

试验中选取某激光引信对空中目标进行探测时捕获的一组脉冲回波信号作为观测样本,假设背景噪声为高斯白噪声,σ2=10,ε=8,所有脉冲信号都是独立同分布的,信燥比为8 dB,分别采用基于N-P检测器的单门限检测技术与文中提出的累积双门限检测技术进行仿真对比分析,仿真结果如图4~图7所示。

从图4和图5可以看出, 累积双门限检测性能明显优于单门限检测方式,对两个判决门限的选择上,当选取的c0较大和c1较小的时候(如c0=0.95,c1=1.05),累积双门限检测技术对系统检测性能的提升并不是很明显。当选取的c0较小和c1较大的时候(如c0=0.8,c1=1.2),采用信息融合技术的累积双门限检测技术能显著提高系统检测性能。

在不同脉冲累积数目的情况下,对基于N-P检测器的单门限检测技术和累积双门限检测技术进行了比较。从图6中可以看出,随着累积脉冲数目的增加,累积双门限与单一门限检测性能均逐渐升高,但是累积脉冲数目的增加必然带来检测时间的延长,因此,在进行系统设计时,必须合理的选取脉冲累积数目,从而保证在较短的时间内达到最优的检测性能。

根据图7,针对不同的信噪比条件下系统的检测性能进行分析,可以看到,当系统信噪比较小时,采用笔者设计的双门限检测技术能显著提高检测性能,而当信噪比较大时,检测性能的改善不是很明显。

4 结束语

笔者提出了一种基于信息融合的累积双门限信号检测技术。对原有的N-P检测器的单一门限进行拓展,采用双门限的方式对脉冲信号进行检测。通过仿真试验表明,累积双门限检测方式能改善系统检测性能,提高检测概率。但笔者的研究主要针对高斯白噪声环境下确定信号进行检测,因此在下一步工作中还要考虑在非高斯白噪声环境下对随机目标信号的检测问题。

[1] 崔占忠.近炸引信原理[M].北京:北京理工大学出版社,2009.

CUI Zhan-zhong. Proximity fuse theory [M]. Beijing: Beijing Institute of Technology Press. 2009.(in Chinese)

[2] 沈峰.信号检测与估计[M].北京:国防工业出版社,2011.

SHEN Feng. The signal detection and estimation[M]. Beijing: National Defense Industry Press. 2011. (in Chinese)

[3] 张立毅.信号检测与估计[M].北京:清华大学出版社,2010.

ZHANG Li-yi. The signal detection and estimation[M]. Beijing: Tsinghua University Press,2010.(in Chinese)

[4] Ziemer R E,Peterson R L.Digital Communications and spread spectrum systems[M].New York:Macmillan Publishing Company ,1985.

[5] Sourour E A,Gupta.S C.Direct-sequence spread-spectrum parallel acquisition in a fading mobile channel[J]. IEEE Trans.Commun, 1990, 38(7): 992-998.

[6] Rohling H.Radar CFAR Thresholding in clutter and multiple target situations[J].IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems,1983,19(4):608-621.

[7] HE You,GUAN Jian,PENG Ying-Ning.A new CFAR detector based on ordered statistics and cell averaging[C]//CIE International Conference of Radar.Beijing:CIE,1996.

[8] Yonghong Zeng,Yingchang Liang,Rui Zhang.Blindly combined energy detection for spectrum sensing in cognitive radio[J].IEEE Signal Processing Letters,2008(15):649-652.

[9] HE li-hua,XIE Xian-zhong.Twice-cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems[C]//IEEE Document Number. 978-1-4244-2108-4, 2008.

[10] Pillai S U,Ke Yong L, Beyer H.Waveform design optimization using bandwith and energy considerations[C]//IEEE International Radar Conference.Rome:IEEE,2008.

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