[发明专利]一种高噪声环境下超短波微弱信号检测方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种高噪声环境下超短波微弱信号检测方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括S1：信号特征分析；S2：噪声压制计算；S3：信号提取计算。本发明能够自动适应高噪声环境下微弱信号的检测能力，通过测试、实验验证，实际成效率可以达到90%以上，提高侦察设备的侦收距离，并降低侦收硬件指标和成本要求，提高了效能。

技术领域

本发明涉及信号检测技术领域，尤其涉及一种高噪声环境下超短波微弱信号检测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

一种超短波微弱信号检测算法的设计技术是通过侦察接收机接收周围环境信号，即包括近距离的强信号，也包括远距离外的微弱信号，近距离的信号强度一般比较大，可以被接收的发现，但远距离的微弱信号经过空间衰减后，到达接收天线的时候，是很弱的信号，信号强度有时会淹没在噪声环境中，导致按照常规的检测算法，就无法发现该微弱信号，而导致影响侦察的效果。

因此，需要发明一种能够自适应噪声环境的新的检测算法来适应该应用场景。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种高噪声环境下超短波微弱信号检测方法、装置、终端设备及存储介质，能够自动适应高噪声环境下微弱信号的检测能力，通过测试、实验验证，实际成效率可以达到90%以上，提高侦察设备的侦收距离，并降低侦收硬件指标和成本要求，提高了效能。

一种高噪声环境下超短波微弱信号检测方法，包括以下步骤：

S1：信号特征分析，对信号频谱进行信号特征的相关匹配，判断在噪声中是否有有用信号，如果经过相关匹配计算后，相关值达到门限值，说明在噪声中存在信号；反之，则不存在信号；

S2：噪声压制计算，在步骤S1发现有用信号后进行噪声压制计算找出有用信号；

S3：信号提取计算，提取有用信号的参数。

进一步的，步骤S1具体包括以下子步骤：

S11：把带有信号、噪声的数据读入缓冲区；

S12：从数据的开头T1时刻，开始对数据加窗，窗口宽度W，获取窗口W内的数据；

S13：对窗口W内的数据进行数学均值计算，得出本窗口内的均值R1；

S14：滑动窗口一个步进K（范围：1-32），得到新窗口内的数据R2；

S15：重复步骤S13-S14直到缓冲区数据结尾T2时刻，得到一系列滑动窗口对应的计算结果R1、R2、R3……RN；

S16：设置一个判断门限H，如果在计算结果中，存在连续的M个R值高于门限，就认为在噪声数据中存在有用信号，反之就不存在信号。

进一步的，步骤S2具体包括以下子步骤：

S21：取出1帧频谱数据P0；

S22：计算频谱底噪电平的上、下边界，分别为Ph、Pl；

S23：计算频谱底噪的中间值，记为Pm；

S24：以Pm为基准值，计算频谱噪声带，以及频谱电平，大于Pm的为正值，小于Pm的为负值；形成新的一组频谱数据PN1；

S25：继续取下一帧频谱数据P1，重复步骤S22-S24，形成新的频谱数据PN2；

S26：重复步骤S21-S25步骤Q次，形成新的频谱序列：PN1、PN2……PNQ；

S27：把新的频谱序列进行累加，产生累加频谱序列：P=∑（PN1、PN2、……、PNQ），