基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测

• 作者: 宋晓鸥 王晓蓉
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 直扩超宽带信号 能量检测 循环平稳 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1075-1079
• 页数: 5页
• 分类号: TN925
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.09.012

摘要

超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义.针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测算法.在介绍直扩超宽带的信号模型的基础上,提出了改进循环平稳特征检测方法,分析了二元假设两种情形下灰度图的差异,利用这种差异将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,进而利用训练好的网络进行检测.为更高效检测出信号,采用分阶段检测,即第一阶段先进行能量检测,若未检测到,则进入第二阶段改进循环平稳特征检测.仿真结果表明,在信噪比小于-8 dB时,所提方法的检测性能明显优于传统的循环平稳特征检测.