一种用于短波通信信号的盲检测系统及方法与流程

1.本发明涉及信号检测技术领域，并且更具体地，涉及一种用于短波通信信号的盲检测系统及方法。


背景技术：

2.通信信号检测是信号盲处理最基础和重要的一步，指在通信参数完全未知或部分未知的情况下，对第三方非合作信号展开的检测处理——从宽带接收的信号数据中构建检测特征，判定通信信号的存在性并初步估计识别各窄带信号的个数、载频、带宽等通信参数。
3.短波是指3-30mhz的电磁波，频段相对较窄，频谱资源紧张，信号间干扰严重，同时存在着如频率选择性衰落、时间选择性衰落、动态噪声和干扰等；且短波信道为变参信道，使得短波信号动态范围大，底部噪声起伏明显；所以在信号检测阶段进行预处理等工作十分重要。
4.现有信号检测技术来说，基于专家经验特征的信号检测方法相对成熟，其中能量检测法无需先验信息，检测速度快，是实际中较常用的信号检测算法；但当信号中存在较强噪声和干扰时，信号能量起伏变化会非常剧烈，会导致性能退化。


技术实现要素：

5.短波电磁环境复杂，通信信号预处理阶段的底噪估计处理面临很多困难，线性滤波面对噪声与信号相关性较强时难以进行有效估计；即使采用形态学等非线性滤波方法，当信号带宽差异较大或噪声动态范围较大时也难以实现准确估计。
6.在分类型进行检测时，易因不能完美分类对后续检测产生严重影响。如待确认的扫频信号被重叠带宽内的定频信号影响频移判定，从而导致虚警或是扫频速率等参数计算结果偏离；再如跳频信号和相似形态的突发信号易产生混淆。
7.另外，在信号检测的方法上，缺乏整体性的处理流程设计，没有将各步骤形成高度解耦的模块设计并进行链接，且很多缺乏持续的信号聚类和分选方法模块。
8.针对上述问题，本发明提出了一种用于短波通信信号的盲检测系统，包括：预处理单元、分类参数提取单元和分选输出单元；所述预处理单元用于获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；所述分类参数提取单元用于对所述目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数和突发信号及所述突发信号的参数，对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，对所述疑似的扫频信号及所
述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数验证为扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，则将所述扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，在所述突发信号及所述突发信号的参数中剔除；所述分选输出单元用于对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。
9.可选的，预处理单元获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，包括：确定所述时频数据的各帧频谱功率值或幅值，并对所述频谱功率值或幅值进行量化映射，以将指定时间长度内各频点的频谱功率值或幅值，依频次进行统计，得到所述频谱功率值或幅值的分布图，根据所述分布图，确定频谱功率值或幅值的分布结果；对所述分布结果进行卷积平滑处理，以统计所述指定时间长度内各频点的峰值位置和幅度比值的估计值；根据峰值位置和幅度比值的估计值，确定所述频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差；基于em算法，使用所述频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差，进行迭代计算，得到短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，并标记所述迭代计算过程中未收敛的点，将所述未收敛的点作为异常点；根据所述异常点左右计算结果为异常点赋值；根据指定时间长度内各频点功率值或幅值分布结果的分布统计量及为异常点赋的值，确定nlr算法阈值和调节系数；基于nlr算法，根据所述nlr算法阈值和调节系数修正短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，得到修正初步估计值；基于所述em算法为所述修正初步估计值添加偏移量；对添加偏移量的修正初步估计值，进行频域或时域的平滑处理，以得到底噪估计数据。
10.可选的，预处理单元根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，包括：基于所述底噪估计数据和短波通信信号测向数据中示向质量，对所述时频数据进行二值化处理，以剔除时频数据中的噪声。
11.可选的，分类参数提取单元对目标信号数据进行定频信号检测，包括：基于过门限概率分析算法，对所述目标信号数据的二值语图缓存区域沿时间轴纵向求和，以获取不同频点过门限次数比例的统计分布，并基于统计分布得到过门限概率；对所述过门限概率进行频率分割，以在所述目标信号数据频段内进行搜索，确定所述目标信号数据在频段内定频信号最大值的位置，并按所述最大值的位置两侧衰落比例，确定定频信号边界，以完成定频信号的检测。
12.可选的，分类参数提取单元对目标信号数据进行突发信号检测，包括：对所述目标信号数据中前后多帧频谱数据进行连通性检测，基于信号时频分布筛选得到初步的突发信
号及所述突发信号的参数。
13.可选的，分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数，包括：基于图形处理算法，确定突发信号的频移信息和扫频特征，基于所述偏移信息和扫描特征，并根据映射于时间轴的横向统计数据，对疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数进行修正，并提取出修正后的疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数；所述修正为对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数的扫频速率和扫频周期进行修正。
14.可选的，分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行跳频信号检测，得到疑似的跳频信号及所述跳频信号的参数，包括：对所述突发信号及所述突发信号的参数进行聚类处理，以得到疑似的跳频信号及所述跳频信号的参数。
15.可选的，分选输出单元对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取，包括：对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行筛查，对筛查后的对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，基于短波信道衰落和来波方位与历史信号及参数进行匹配拟合，更新筛查后的对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，得到分类的定频信号及所述定频信号的参数，突发信号及所述突发信号的参数，扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数；其中，定频信号的参数，突发信号的参数，扫频信号的参数和跳频信号的参数，均包括如下中的至少一种：信号个数、信号类型、载波频率、信号带宽、起止时间、信号强度、信噪比及关联的测向方向和测向置信度；所述扫频信号的参数，还包括如下中的至少一种：扫频速率和扫频周期；所述跳频信号的参数，还包括如下中的至少一种：跳频频率集、单跳信号带宽和跳速。
16.可选的，分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测后，若未得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数或跳频信号及所述跳频信号的参数，则分选输出单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行直接分类提取。
17.再一方面，本发明还提出了一种用于短波通信信号的盲检测方法，包括：获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，
对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；对所述目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数和突发信号及所述突发信号的参数，对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数验证为扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，则将所述扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，在所述突发信号及所述突发信号的参数中剔除；对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明提供了一种用于短波通信信号的盲检测系统，包括：预处理单元、分类参数提取单元和分选输出单元；所述预处理单元用于获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；所述分类参数提取单元用于对所述目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数和突发信号及所述突发信号的参数，对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数验证为扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，则将所述扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，在所述突发信号及所述突发信号的参数中剔除；所述分选输出单元用于对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。本发明能够有效的消除短波通信信号的噪声，并对短波通信信号中的各类信号进行提取，以及提取信号的参数，解决了当前技术中对于信号的去噪效果不稳定不准确及不能同步分类提取信号的问题。
附图说明
19.图1为本发明的其中一种用于短波通信信号的盲检测系统100的结构图；图2为本发明的另外一种用于短波通信信号的盲检测系统200的结构图；图3为本发明的另外一种用于短波通信信号的盲检测系统300的结构图；图4为本发明的用于短波通信信号的盲检测系统的实施原理图；图5为本发明的用于短波通信信号的盲检测系统进行底噪估计的流程图；
图6为本发明的用于短波通信信号的盲检测方法的流程图。
具体实施方式
20.现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
21.除非另有说明，此处使用的术语（包括科技术语）对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
22.实施例1：参照图1，图1为本发明的用于短波通信信号的盲检测系统100的结构图。本发明提出了一种用于短波通信信号的盲检测系统100，包括：预处理单元101、分类参数提取单元102和分选输出单元103。
23.预处理单元101，用于获取目标时段的短波通信信号，并对短波通信信号进行统计，得到时频数据，对时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据底噪估计数据对时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据。
24.分类参数提取单元102，用于对目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及定频信号的参数和突发信号及突发信号的参数，对突发信号及突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，对疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数验证为扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，则将扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，在突发信号及突发信号的参数中剔除。
25.分选输出单元103，用于对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。
26.其中，预处理单元101获取目标时段的短波通信信号，并对短波通信信号进行统计，得到时频数据，对时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，包括：确定时频数据的各帧频谱功率值或幅值，并对频谱功率值或幅值进行量化映射，以将指定时间长度内各频点的频谱功率值或幅值，依频次进行统计，得到频谱功率值或幅值的分布图，根据分布图，确定频谱功率值或幅值的分布结果；对分布结果进行卷积平滑处理，以统计指定时间长度内各频点的峰值位置和幅度比值的估计值；根据峰值位置和幅度比值的估计值，确定频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差；基于em算法，使用频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差，进行迭代计算，得到短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，并标记迭代计算过程中未收敛的点，将未收敛的点作为异常点；根据异常点左右计算结果为异常点赋值；根据指定时间长度内各频点功率值或幅值分布结果的分布统计量及为异常点赋的值，确定nlr算法阈值和调节系数；基于nlr算法，根据nlr
算法阈值和调节系数修正短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，得到修正初步估计值；基于em算法为修正初步估计值添加偏移量；对添加偏移量的修正初步估计值，进行频域或时域的平滑处理，以得到底噪估计数据。
27.其中，预处理单元101根据底噪估计数据对时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，包括：基于底噪估计数据和短波通信信号测向数据中示向质量，对时频数据进行二值化处理，以剔除时频数据中的噪声。
28.其中，分类参数提取单元102对目标信号数据进行定频信号检测，包括：基于过门限概率分析算法，对目标信号数据的二值语图缓存区域沿时间轴纵向求和，以获取不同频点过门限次数比例的统计分布，并基于统计分布得到过门限概率；对过门限概率进行频率分割，以在目标信号数据频段内进行搜索，确定目标信号数据在频段内定频信号最大值的位置，并按最大值的位置两侧衰落比例，确定定频信号边界，以完成定频信号的检测。
29.其中，分类参数提取单元102对目标信号数据进行突发信号检测，包括：对目标信号数据中前后多帧频谱数据进行连通性检测，基于信号时频分布筛选得到初步的突发信号及突发信号的参数。
30.其中，分类参数提取单元102对突发信号及突发信号的参数进行扫频信号检测，得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数，包括：基于图形处理算法，确定突发信号的频移信息和扫频特征，基于偏移信息和扫描特征，并根据映射于时间轴的横向统计数据，对疑似的扫频信号及扫频信号的参数进行修正，并提取出修正后的疑似的扫频信号及扫频信号的参数；修正为对疑似的扫频信号及扫频信号的参数的扫频速率和扫频周期进行修正。
31.其中，分类参数提取单元102对突发信号及突发信号的参数进行跳频信号检测，得到疑似的跳频信号及跳频信号的参数，包括：对突发信号及突发信号的参数进行聚类处理，以得到疑似的跳频信号及跳频信号的参数。
32.其中，分选输出单元103对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行分类提取，包括：对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行筛查，对筛查后的对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，基于短波信道衰落和来波方位与历史信号及参数进行匹配拟合，更新筛查后的对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，得到分类的定频信号及定频信号的参数，突发信号及突发信号的参数，扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数。
33.其中，定频信号的参数，突发信号的参数，扫频信号的参数和跳频信号的参数，均包括如下中的至少一种：信号个数、信号类型、载波频率、信号带宽、起止时间、信号强度、信噪比及关联的测向方向和测向置信度。
34.扫频信号的参数，还包括如下中的至少一种：扫频速率和扫频周期。
35.跳频信号的参数，还包括如下中的至少一种：跳频频率集、单跳信号带宽和跳速。
36.其中，分类参数提取单元102对突发信号及突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测后，若未得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数或跳频信号及跳频信号的参数，则分选输出单元对突发信号及突发信号的参数进行直接分类提取。
37.实施例2：参照图2，图2为本发明的另外一种用于短波通信信号的盲检测系统200的结构图。本发明提出了一种用于短波通信信号的盲检测系统200，包括：预处理单元201、分类参数提取单元202和分选输出单元203；其实施原理如图2所示，主要针对于单节点接收模式下，非合作接收环境下的短波信号宽带检测，利用信号接收数据的时频信息，结合对应测向数据（若可获取），有效进行噪声消除，分类获取信号通信参数。
38.预处理单元201，用于获取目标时段的短波通信信号，并对短波通信信号进行统计，得到时频数据，对时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据底噪估计数据对时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；分类参数提取单元202，用于对目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及定频信号的参数和突发信号及突发信号的参数，对突发信号及突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，对疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数验证为扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，则将扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，在突发信号及突发信号的参数中剔除；分选输出单元203，用于对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。
39.其上述系统200预处理主要工作是根据一定时间长度内统计的频谱信息进行底噪估计，随后根据底噪估计结果对时频数据进行门限判决，消除噪声影响。分类参数提取在预处理数据的基础上结合相应的测向数据（若可获取）进行类别检测和参数提取。首先进行定频信号检测，提取定频信号参数；然后进行突发检测；其次分别对突发检测结果中疑似扫频和调频信号分别进行验证和参数提取，并将扫频和跳频信号移除突发信号检测结果；最后比较历史信号检测数据后输出聚类合并后的信号通信参数。
40.实施例3：参照图3，图3为本发明的另外一种用于短波通信信号的盲检测系统300的结构图。本发明提出了一种用于短波通信信号的盲检测系统300，包括：预处理单元301、分类参数提取单元302和分选输出单元303。
41.预处理单元301，用于获取目标时段的短波通信信号，并对短波通信信号进行统计，得到时频数据，对时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据底噪估计数据对时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据。
42.分类参数提取单302，用于对目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及定频信号的参数和突发信号及突发信号的参数，对突发信号及突发信
号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，对疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数验证为扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，则将扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，在突发信号及突发信号的参数中剔除。
43.分选输出单元303，用于对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出，信号与当前检测出的和历史信号库中其它信号进行匹配，检测是否本质为统一信号，若是，将两个或多个信号信息参数进行合并更新。
44.其中，预处理单元301对时频数据进行底噪估计，利用分段统计得到的各频点概率分布情况拟合高斯混合分布概率密度曲线。
45.首先根据各频点按时间轴统计功率分布峰值位置和前一点估计结果确定初始分布参数；再通过期望最大化算法（em算法）迭代拟合逼近各频点底噪分布均值、方差等参数值，并对无法收敛点进行后处理；最后横向联合处理，采用改进的非线性回归（nlr）算法对噪声分布均值估计结果进行修正。
46.具体实施流程如图5所示，包括：1）对输入频谱功率值（或幅值）进行量化映射，将指定时间长度内各频点功率值频次进行统计得到其分布图；2）对统计分布结果进行简单卷积平滑；3）根据平滑后的统计分布对各频点峰值位置、幅度比值进行粗估，获取em算法初始化输入，包括混合高斯分布个数、均值、方差；4）设置可接受误差门限及迭代次数上限，使用em算法进行迭代，计算隐性变量的后验概率、最大化似然函数，逼近真实参数，获取噪声分布均值和方差，并对未收敛频点进行标记；5）根据异常点左右计算结果为异常点赋值；6）根据2）得到的数据的统计参数确定nlr算法阈值和调节系数；7）使用改进的nlr算法修正噪声估计的分布均值；8）对修正后的噪声估计均值位置根据em算法方差估计添加偏移；9）进行频域或时域的平滑后处理。
47.其中，门限判决需要由估计的底噪结果结合测向数据中示向质量对输入的频谱数据进行二值化处理，消除噪声干扰，对超出一定信噪比门限的信号完成初步提取。
48.预处理后的数据流入分类参数提取步骤，检测结果可与对应的方位、仰角、示向质量等测向数据相关联，实现信号时频信息和测向信息的关联检测和输出需要提取通信参数为信号的起止时间、实时带宽、实时中心频率、实时强度、信噪比等时频域参数，根据类型也略有不同。
49.本发明的用于短波通信信号的盲检测系统分类提取的信号主要包括如下四类：第一类为定频信号，在定频信号检测模块中，采用基于统计时段内的过门限概率分析方法进行检测，具有较高的检测准确度。对二值语图的整个缓存区域沿纵向（时间轴）
求和，可获得不同频点的过门限次数比例统计分布；对过门限概率进行频率分割：在频段内从低至高进行搜索，确定定频信号最大值位置，并按该点两侧衰落比例确定信号边界，完成定频信号的检测。
50.第二类为突发信号，突发信号检测模块同时也是扫频检测和跳频检测的基础，采用基于关联性分析的信号检测技术，参考图形处理的思想，通过前后对多帧频谱进行关联检测。连通性分析为本方法的突发信号检测的核心，对时频数据矩阵中相邻位置（包括紧邻上下左右及斜角8处）信号点进行关联，划分信号时频分布；并引入刷新周期，每周期结束刷新连通区域结果，可在一定程度上减小信号参数不稳定带来的带宽扩展。通过此模块，初步筛选得出突发信号及其参数，但需通过剩余模块完成过滤。
51.第三类为扫频信号，扫频信号检测模块结合预处理数据和初步突发检测结果，基于图形处理，分析信号频移情况，确认扫频特征，提取扫频数据。扫频信号分布带宽较宽，且多为干扰信号，分布频段内多其它信号与之交叠，在对信号二值图沿时间轴扫描前，先根据筛选门限屏蔽已检测出的定频干扰和分布零散的短突发或噪点，之后再确定每帧中频；对偶发无法检测中频的帧进行前后关联记录，避免在频移计算时产生异常波动；根据粗估中频计算频移数据，并对可能体现周期性的反向频移进行标记。对各疑似扫频信号的频移数据进行统计学筛选，剔除非扫频信号，提取通信参数及初步扫频速率和周期信息。
52.扫频信号往往带有周期性，且存在周期间隔，对扫频信号根据时频位置及测向信息合并后，根据扫频时频范围内二值图时间轴映射统计结果，动态划定门限，二值化扫频扫描分布时段，依据其周期表达，修正扫频速率和周期参数。
53.第四类为跳频信号，跳频信号检测模块基于跳频信号的时频信息聚类处理，对疑似同制式的跳频进行分选。该方法主要依赖信号的驻留时间、转换时间、带宽及测向方位信息完成聚类，并提取频率集和跳速。
54.分选输出单元303，要对各类检测信号信息进一步筛查和匹配，并考虑短波信道衰落和来波方位匹配，不同类型信号匹配各有规则，与历史数据匹配拟合后更新信号参数，包括信号个数、信号类型、载波频率、信号带宽、起止时间、信号强度、信噪比及关联的测向方向、测向置信度；扫频信号还包括扫频速率、扫频周期；跳频信号还包括跳频频率集、单信号带宽、跳速。至此，完成该段信号的信号检测。
55.本发明上述提出的三种系统，主要有如下优点：底噪估计使用em算法逼近拟合，可以获得更准确的各频点噪声分布参数估计值，并且对迭代算法初值进行了合理化估计，提高了估计的精度和速度，避免了em算法陷入局部收敛；底噪估计在初步估计结果后处理时，引入了改进的nlr算法，极大程度减小了检测周期内定频信号对噪声估计的影响，同时对大带宽信号造成底噪估计抬升有很好的抑制作用，应对复杂电磁环境下提高了检测的适应能力；扫频检测模块不仅考虑了复杂电磁环境下对干扰的排除，而且通过前置的信号合并参数，时间轴映射统计等方法，二次验证修正扫频速率和周期参数，进一步排除干扰，在保证算法效率的前提下提高了检测结果准确性；在分类参数提取过程中，保持了各模块低耦合的前提下，充分利用了模块初步信号检测信息，降低了信号分类上的误判，并且结合了历史信号信息，提供了信号更完整信
息；引入了测向数据进行辅助判定，在信号聚合及划分上有突出效果，同时在测向数据缺乏的情况下仍可正常完成检测。
56.实施例4：本发明还提出了一种用于短波通信信号的盲检测方法s400，如图6所示，包括：s401、获取目标时段的短波通信信号，并对短波通信信号进行统计，得到时频数据，对时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据底噪估计数据对时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据。
57.s402对目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及定频信号的参数和突发信号及突发信号的参数，对突发信号及突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，对疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数验证为扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，则将扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数，在突发信号及突发信号的参数中剔除。
58.s403、对定频信号及定频信号的参数、剔除扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数的突发信号及突发信号的参数、扫频信号及扫频信号的参数和跳频信号及跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。
59.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本发明实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言java和直译式脚本语言javascript等。
60.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
61.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
62.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
63.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造
性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
64.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述短波通信信号盲检测系统，包括：预处理单元、分类参数提取单元和分选输出单元；所述预处理单元用于获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；所述分类参数提取单元用于对所述目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数和突发信号及所述突发信号的参数，对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数验证为扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，则将所述扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，在所述突发信号及所述突发信号的参数中剔除；所述分选输出单元用于对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。2.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述预处理单元获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，包括：确定所述时频数据的各帧频谱功率值或幅值，并对所述频谱功率值或幅值进行量化映射，以将指定时间长度内各频点的频谱功率值或幅值，依频次进行统计，得到所述频谱功率值或幅值的分布图，根据所述分布图，确定频谱功率值或幅值的分布结果；对所述分布结果进行卷积平滑处理，以统计所述指定时间长度内各频点的峰值位置和幅度比值的估计值；根据峰值位置和幅度比值的估计值，确定所述频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差；基于em算法，使用所述频谱功率值或幅值的初始化混合高斯分布个数、均值和方差，进行迭代计算，得到短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，并标记所述迭代计算过程中未收敛的点，将所述未收敛的点作为异常点；根据所述异常点左右计算结果为异常点赋值；根据指定时间长度内各频点功率值或幅值分布结果的分布统计量及为异常点赋的值，确定nlr算法阈值和调节系数；基于nlr算法，根据所述nlr算法阈值和调节系数修正短波通信信号噪声分布均值和方差的初步估计值，得到修正初步估计值；基于所述em算法为所述修正初步估计值添加偏移量；对添加偏移量的修正初步估计值，进行频域或时域的平滑处理，以得到底噪估计数据。3.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述预处理单元根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，包括：
基于所述底噪估计数据和短波通信信号测向数据中示向质量，对所述时频数据进行二值化处理，以剔除时频数据中的噪声。4.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分类参数提取单元对目标信号数据进行定频信号检测，包括：基于过门限概率分析算法，对所述目标信号数据的二值语图缓存区域沿时间轴纵向求和，以获取不同频点过门限次数比例的统计分布，并基于统计分布得到过门限概率；对所述过门限概率进行频率分割，以在所述目标信号数据频段内进行搜索，确定所述目标信号数据在频段内定频信号最大值的位置，并按所述最大值的位置两侧衰落比例，确定定频信号边界，以完成定频信号的检测。5.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分类参数提取单元对目标信号数据进行突发信号检测，包括：对所述目标信号数据中前后多帧频谱数据进行连通性检测，基于信号时频分布筛选得到初步的突发信号及所述突发信号的参数。6.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数，包括：基于图形处理算法，确定突发信号的频移信息和扫频特征，基于所述偏移信息和扫描特征，并根据映射于时间轴的横向统计数据，对疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数进行修正，并提取出修正后的疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数；所述修正为对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数的扫频速率和扫频周期进行修正。7.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行跳频信号检测，得到疑似的跳频信号及所述跳频信号的参数，包括：对所述突发信号及所述突发信号的参数进行聚类处理，以得到疑似的跳频信号及所述跳频信号的参数。8.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分选输出单元对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取，包括：对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行筛查，对筛查后的对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，基于短波信道衰落和来波方位与历史信号及参数进行匹配拟合，更新筛查后的对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，得到分类的定频信号及所述定频信号的参数，突
发信号及所述突发信号的参数，扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数；其中，定频信号的参数，突发信号的参数，扫频信号的参数和跳频信号的参数，均包括如下中的至少一种：信号个数、信号类型、载波频率、信号带宽、起止时间、信号强度、信噪比及关联的测向方向和测向置信度；所述扫频信号的参数，还包括如下中的至少一种：扫频速率和扫频周期；所述跳频信号的参数，还包括如下中的至少一种：跳频频率集、单跳信号带宽和跳速。9.根据权利要求1所述的用于短波通信信号的盲检测系统，其特征在于，所述分类参数提取单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测后，若未得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数或跳频信号及所述跳频信号的参数，则分选输出单元对所述突发信号及所述突发信号的参数进行直接分类提取。10.一种用于短波通信信号的盲检测方法，其特征在于，所述短波通信信号盲检测方法，包括：获取目标时段的短波通信信号，并对所述短波通信信号进行统计，得到时频数据，对所述时频数据进行自适应底噪估计，得到底噪估计数据，根据所述底噪估计数据对所述时频数据进行门限判决，以剔除时频数据中的噪声，得到目标信号数据；对所述目标信号数据依次进行定频信号检测和突发信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数和突发信号及所述突发信号的参数，对所述突发信号及所述突发信号的参数进行扫频信号检测和跳频信号检测，得到疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，对所述疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行验证，若疑似的扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数验证为扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，则将所述扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数，在所述突发信号及所述突发信号的参数中剔除；对所述定频信号及所述定频信号的参数、剔除扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数的突发信号及所述突发信号的参数、扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数进行分类提取并进行融合输出。

技术总结
本发明公开了一种用于短波通信信号的盲检测系统及方法，属于信号检测技术领域。本发明方法，包括：预处理单元、分类参数提取单元和分选输出单元；所述预处理单元用于得到目标信号数据；所述分类参数提取单元用于对所述目标信号数据依次进行信号检测，得到定频信号及所述定频信号的参数，突发信号及所述突发信号的参数，扫频信号及所述扫频信号的参数和跳频信号及所述跳频信号的参数；所述分选输出单元用于对信号进行分类提取并进行融合输出。本发明能够有效的消除短波通信信号的噪声，并对短波通信信号中的各类信号进行提取，以及提取信号的参数，解决了当前技术中对于信号的去噪效果不稳定、不准确及不能同步分类提取信号的问题。题。题。


技术研发人员：田圆
受保护的技术使用者：北京海格神舟通信科技有限公司
技术研发日：2023.08.25
技术公布日：2023/10/5