我是靠谱客的博主 沉静小鸭子,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【主动声呐】——匹配滤波器,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

背景知识

注意频谱密度和频谱的概念一般不作区分!

  • 能量谱
    能量信号频谱的平方
    S ( f ) = ∫ s ( t ) e − j 2 π f t d t S(f)=int s(t) e^{-j2pi ft} {rm dt} S(f)=s(t)ej2πftdt
    G ( f ) = ∣ S ( f ) ∣ 2 G(f)=|S(f)|^2 G(f)=S(f)2
    频率 f f f对应的能量为:
    d E f = G ( f ) d f rm dE_{f}=G(f) rm df dEf=G(f)df
  • 功率谱
    功率信号频谱的平方除时间
    P ( f ) = lim ⁡ T → + ∞ 1 T ∣ S ( f ) ∣ 2 P(f)=lim_{T rightarrow +infty} frac{1}{T}|S(f)|^2 P(f)=T+limT1S(f)2
    功率信号的功率为
    P = ∫ P ( f ) d f P=int P(f) rm df P=P(f)df
  • 帕斯瓦尔定理
    信号的总能量既可以在时间域求积分得到,也可以频域中求积分得到(功率同理):
    W = ∫ s ( t ) d t = 1 2 π ∫ S ( ω ) d ω W=int s(t) rm dt =frac{1}{2pi} int S(omega) rm d omega W=s(t)dt=2π1S(ω)dω
  • 维纳辛钦定理
    信号的自相关函数与功率谱是傅里叶变换对关系
    P ( ω ) = ∫ R ( t ) e − j ω t d t P(omega)=int R(t)e^{-jomega t} rm dt P(ω)=R(t)ejωtdt

匹配滤波器

基本准则

使滤波器输出的时域信号能在某一时刻,取到最大的信噪比,然后在该时刻进行判决
(通过滤波器输出的信号即可认为是输入信号和输出信号的相关函数,判决时刻可认为是两者波形重合的时刻)

匹配滤波器的频域表达式

设主动声呐发出的信号为 s ( t ) s(t) s(t),噪声的功率谱密度为 n 0 2 frac{n_0}{2} 2n0,滤波器的输出为 y ( t ) = s 0 ( t ) + n 0 ( t ) y(t)=s_0(t)+n_0(t) y(t)=s0(t)+n0(t)
滤波器输出信号部分 s 0 ( t ) s_0(t) s0(t)可表达为:
s 0 ( t ) = 1 2 π ∫ S 0 ( ω ) e j ω t d ω = 1 2 π ∫ S ( ω ) H ( ω ) e j ω t d ω s_0(t)=frac{1}{2pi}int S_0(omega)e^{j omega t} {rm d omega}=frac{1}{2pi}int S(omega)H(omega)e^{j omega t} {rm d omega} s0(t)=2π1S0(ω)ejωtdω=2π1S(ω)H(ω)ejωtdω
噪声的平均功率可表达为:
N 0 = 1 2 π ∫ P 0 ( ω ) d ω = 1 2 π ∫ P ( ω ) ∣ H ( ω ) ∣ 2 d ω = n 0 4 π ∫ ∣ H ( ω ) ∣ 2 d ω N_0=frac{1}{2pi}int P_0(omega) {rm d omega}=frac{1}{2pi}int P(omega)|H(omega)|^2 {rm d omega}=frac{n_0}{4pi}int |H(omega)|^2 {rm d omega} N0=2π1P0(ω)dω=2π1P(ω)H(ω)2dω=4πn0H(ω)2dω
输出信号的瞬时功率与噪声平均功率的比值即为信噪比,要找到使它达到最大的时刻 t 0 t_0 t0
r 0 = ∣ s 0 ( t 0 ) ∣ 2 N 0 = ∣ 1 2 π ∫ S ( ω ) H ( ω ) e j ω t 0 d ω ∣ 2 n 0 4 π ∫ ∣ H ( ω ) ∣ 2 d ω r_0=frac{|s_0(t_0)|^2}{N_0}=frac{|frac{1}{2pi}int S(omega)H(omega)e^{j omega t_0} {rm d omega}|^2}{frac{n_0}{4pi}int |H(omega)|^2 {rm d omega}} r0=N0s0(t0)2=4πn0H(ω)2dω2π1S(ω)H(ω)ejωt0dω2
根据施瓦兹不等式可知:
∣ 1 2 π ∫ S ( ω ) H ( ω ) e j ω t 0 d ω ∣ 2 ≤ 1 2 π ∣ ∫ H ( ω ) ∣ 2 d ω × ∫ ∣ S ( ω ) e j ω t 0 ∣ 2 d ω |frac{1}{2pi}int S(omega)H(omega)e^{j omega t_0} {rm d omega}|^2leqfrac{1}{2pi}|int H(omega)|^2 {rm d omega}timesint |S(omega) e^{j omega t_0} |^2 {rm d omega} 2π1S(ω)H(ω)ejωt0dω22π1H(ω)2dω×S(ω)ejωt02dω
等号取到条件为:
H ( ω ) = K ( S ( ω ) e j ω t 0 ) ∗ H(omega)=K(S(omega) e^{j omega t_0})^* H(ω)=K(S(ω)ejωt0)
信噪比可化简为:
r 0 = 1 2 π ∫ ∣ S ( ω ) ∣ 2 d ω n 0 2 = 2 E n 0 r_0=frac{frac{1}{2pi}int |S(omega) |^2 {rm d omega}}{frac{n_0}{2}}=frac{2E}{n_0} r0=2n02π1S(ω)2dω=n02E
注:此时 H ( ω ) = K S ∗ ( ω ) e − j ω t 0 H(omega)=KS^*(omega)e^{-jomega t_0} H(ω)=KS(ω)ejωt0,通过该滤波器的信号在 t = t 0 t=t_0 t=t0的时候取到最大的信噪比

匹配滤波器的冲激响应

根据匹配滤波器的频域表达式 H ( ω ) = K S ∗ ( ω ) e − j ω t 0 H(omega)=KS^*(omega)e^{-jomega t_0} H(ω)=KS(ω)ejωt0,利用傅里叶反变换可以求得匹配滤波器的冲激响应 h ( t ) h(t) h(t)
h ( t ) = 1 2 π ∫ H ( ω ) e j ω t d ω = 1 2 π ∫ K S ∗ ( ω ) e − j ω t 0 e j ω t d ω = K 2 π s ∗ ( t 0 − t ) = K 2 π s ( t 0 − t ) h(t)=frac{1}{2pi}int H(omega) e^{j omega t} {rm d omega}=frac{1}{2pi}int KS^*(omega)e^{-jomega t_0} e^{j omega t} {rm d omega}=frac{K}{2pi}s^*(t_0-t)=frac{K}{2pi}s(t_0-t) h(t)=2π1H(ω)ejωtdω=2π1KS(ω)ejωt0ejωtdω=2πKs(t0t)=2πKs(t0t)
即匹配滤波器的单位冲激响应为 h ( t ) = K s ( t 0 − t ) h(t)=Ks(t_0-t) h(t)=Ks(t0t)
注:
1.这里的 t 0 t_0 t0是自己取的,直接决定了滤波器的形式,同时决定了输出信号的最大信噪比的时刻。
2.为了使滤波器是一个因果系统,则 h ( t ) = 0 , t ≤ 0 h(t)=0, tleq 0 h(t)=0,t0,故 s ( t ) = 0 , t ≥ t 0   o r   t ≤ 0 s(t)=0, tgeq t_0 or tleq0 s(t)=0,tt0 or t0,即主动声呐发出的信号需为一个短时脉冲。
3.若信号脉宽为 T T T,则需要满足 t 0 ≥ T t_0geq T t0T,一般取 t 0 = T t_0=T t0=T使滤波器作最小的延时。

匹配滤波器的输出

根据冲激响应的性质,匹配滤波器的输出可以表示为冲激响应与输入信号的卷积:
s 0 ( t ) = s ( t ) ∗ h ( t ) = ∫ h ( τ ) s ( t − τ ) d τ = ∫ K s ( t 0 − τ ) s ( t − τ ) d τ s_0(t)=s(t)*h(t)=int h(tau)s(t-tau){rm dtau}=int Ks(t_0-tau)s(t-tau){rm d tau} s0(t)=s(t)h(t)=h(τ)s(tτ)dτ=Ks(t0τ)s(tτ)dτ
在这里插入图片描述
根据上图,可以发现如果 t 0 = T t_0=T t0=T时, h ( t ) h(t) h(t)翻转后直接就可以得到有效的输出信号,否则还需要进行滑动,直到滑动了一段距离后才能得到有效(不为0)的输出信号。
可以得到输出信号的表达式:
r ( t ) = K R ( t − t 0 ) r(t)=KR(t-t_0) r(t)=KR(tt0)
即为输入信号的自相关函数,故在 t = t 0 t=t_0 t=t0时取到最大,故在这个时候进行判决。

最后

以上就是沉静小鸭子为你收集整理的【主动声呐】——匹配滤波器的全部内容,希望文章能够帮你解决【主动声呐】——匹配滤波器所遇到的程序开发问题。

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