本發(fā)明涉及測試技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種脈沖信號檢測系統(tǒng)，還涉及一種脈沖信號檢測方法。

背景技術(shù)：

隨著電子技術(shù)的發(fā)展，脈沖信號已廣泛應(yīng)用于通信、雷達等領(lǐng)域，并且現(xiàn)代信號分析儀內(nèi)部數(shù)字存儲器容量更大，能夠捕獲更長時間的脈沖信號，捕獲數(shù)據(jù)中將會存在由成千上萬脈沖組成的脈沖序列，脈沖序列中每個脈沖的脈寬、峰值功率、相位等信息可能都不相同，需要對多個脈沖進行各種參數(shù)的測量，進行脈沖的對比分析，以及考察分析脈沖之間的變化等。而要進行脈沖信號脈內(nèi)等各種參數(shù)的測量分析，就必須要準確知道連續(xù)脈沖序列中每個脈沖信號所在時間軸上的位置區(qū)間，才能提取出時間區(qū)間內(nèi)的脈沖采樣數(shù)據(jù)進行特征參數(shù)的測量分析。

因此，脈沖信號的檢測是非常重要的，它是脈沖信號參數(shù)正確測量分析的基本前提。由于脈沖信號非常復(fù)雜，通常會有振鈴、下垂、載波泄露、上升下降時間不一致、脈沖之間的幅度多變?nèi)绨枷荩约案鞣N噪聲毛刺等影響，實現(xiàn)對于各種復(fù)雜脈沖的準確無誤檢測是一件非常困難的事情。

現(xiàn)有脈沖信號檢測方法的算法復(fù)雜度較高，運算量較大，導(dǎo)致測量時間較長、無法滿足實際工程中的實時檢測要求，而且也無法對指定功率和時間特征條件的脈沖信號進行檢測分析，此類方法具有局限性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提出一種脈沖信號檢測系統(tǒng)及方法，提供了多種閾值類型，能夠快速準確地檢測出脈沖信號，并能夠篩選檢測指定功率和時間特征條件的脈沖信號。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

一種脈沖信號檢測系統(tǒng)，包括：預(yù)處理單元、閾值檢測單元和條件篩選單元；

信號預(yù)處理單元包含三個部分，分別為包絡(luò)檢波模塊、信噪比估計模塊和平滑濾波模塊；包絡(luò)檢波模塊實現(xiàn)對輸入信號的包絡(luò)幅度計算，計算得到的信號包絡(luò)幅度數(shù)據(jù)作為后續(xù)處理的數(shù)據(jù)；信噪比估計模塊實現(xiàn)對信號的包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)進行信號和噪聲之間比值的估計，并將信噪比量值作為后續(xù)執(zhí)行統(tǒng)計和濾波處理的判斷條件；平滑濾波模塊實現(xiàn)對信號包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)進行移動多點平均處理；

閾值檢測單元包含兩個部分，分別為閾值計算模塊和邊沿檢測模塊；閾值計算模塊實現(xiàn)對經(jīng)過預(yù)處理后的信號包絡(luò)數(shù)據(jù)進行閾值計算，根據(jù)閾值類型，建立合適的檢測閾值；邊沿檢測模塊實現(xiàn)對脈沖信號中每個脈沖過渡邊沿的檢測，利用閾值條件完成邊沿過渡點的判斷，并保存所有過渡邊沿時間上的位置信息；

條件篩選單元包含四個部分，分別為噪聲毛刺消除模塊、幅度缺口消除模塊、功率條件篩選模塊和時間條件篩選模塊；噪聲毛刺消除模塊實現(xiàn)對邊沿信息中噪聲毛刺的判斷和消除；幅度缺口消除模塊實現(xiàn)對脈沖內(nèi)部幅度凹陷的判斷和消除；功率條件篩選模塊實現(xiàn)只對滿足功率條件的脈沖信號進行檢測，以達到對指定功率特性的脈沖的檢測分析；時間條件篩選模塊實現(xiàn)對滿足給定脈寬時間、關(guān)閉時間的脈沖的檢測，以達到對指定時間特性的脈沖的檢測分析。

基于上述系統(tǒng)，本發(fā)明還提出了一種脈沖信號檢測方法，包括以下步驟：

步驟(1)：包絡(luò)檢波：對輸入信號進行包絡(luò)檢波，求取信號的幅度；

步驟(2)：信噪比估計：根據(jù)脈沖信號的包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)，計算信號和噪聲之間的比值，估計出脈沖信號的信噪比，記錄為S1，該信噪比量值S1將用于決定后續(xù)平滑濾波的執(zhí)行條件；

步驟(3)：平滑濾波：通過移動平均平滑濾波器來進行平滑濾波，根據(jù)如下公式，把每個數(shù)據(jù)點及兩側(cè)各n個數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)平均值作為平滑濾波器的輸出結(jié)果，并保存經(jīng)過平滑濾波后的脈沖信號包絡(luò)數(shù)據(jù)；當(dāng)數(shù)據(jù)點一側(cè)的點數(shù)不夠n個時，則該側(cè)點數(shù)按實際能夠取到的點數(shù)計算；

其中i＝1，2，3，...，N_sample，N_sample為采樣數(shù)據(jù)長度；

步驟(4)：閾值計算：實現(xiàn)各種閾值類型下的閾值計算，具體閾值類型有絕對閾值、相對閾值和自動閾值；

步驟(5)：邊沿檢測：閾值確定以后，根據(jù)脈沖信號包絡(luò)幅度數(shù)據(jù)，由閾值Level_thresh來檢測脈沖信號的上升沿和下降沿位置；

步驟(6)：噪聲毛刺消除：計算每個脈沖的上升沿和下降沿之間的采樣數(shù)據(jù)個數(shù)為N_pulse，當(dāng)N_pulse小于K₁時，將該脈沖記錄為毛刺，并從脈沖邊沿信息表中去除對應(yīng)的邊沿信息；以此類推，遍歷所有脈沖邊沿信息，去除所有可能的噪聲毛刺，保存去除噪聲毛刺后的脈沖邊沿信息；

步驟(7)：幅度缺口消除：計算每個脈沖的下降沿和下一個相鄰脈沖的上升沿之間的采樣數(shù)據(jù)個數(shù)為N_off，當(dāng)N_off小于K₂時，將該下降沿和上升沿記錄為幅度缺口的邊沿，并從脈沖邊沿信息表中去除對應(yīng)的邊沿信息；以此類推，遍歷所有脈沖邊沿信息，去除所有可能的幅度缺口，保存去除幅度缺口后的脈沖邊沿信息；

步驟(8)：功率條件篩選：經(jīng)過之前的步驟后，獲得了準確的脈沖邊沿信息，根據(jù)實際測試中功率電平的要求，對每個脈沖的功率特性進行判斷，假設(shè)功率電平限制條件為Level_limit，將每個脈沖邊沿之間的功率電平記錄為Level[i]，i＝1，2，3...，N_p，N_p為脈沖邊沿之間的數(shù)據(jù)點個數(shù)；當(dāng)Level[i]＞Level_limit時，記錄此脈沖邊沿，以此類推，判斷所有脈沖，并保存滿足功率電平限定條件的脈沖邊沿信息，完成對指定功率電平的脈沖的檢測分析；

步驟(9)：時間條件篩選：實現(xiàn)對滿足給定脈寬時間、關(guān)閉時間條件的脈沖的檢測。

可選地，對于正交采樣得到的信號IQ數(shù)據(jù)，通過下式計算信號包絡(luò)幅度：

其中，A_v(i)為第i個數(shù)據(jù)點對應(yīng)的包絡(luò)檢波幅度，單位為V；i＝1，2，3，...，N_sample，N_sample為采樣數(shù)據(jù)長度。

可選地，當(dāng)信噪比量值S1大于12dB時，不執(zhí)行平滑濾波處理，直接進行步驟(4)；當(dāng)信號信噪比量值S1小于12dB時，對信號執(zhí)行步驟(3)平滑濾波處理。

可選地，所述步驟(5)中，判斷脈沖邊沿上連續(xù)3個采樣數(shù)據(jù)點的幅度變化趨勢，三個采樣點的幅度分別記錄為A₁、A₂和A₃，如果A₁小于或等于閾值Level_thresh，A₂和A₃均大于閾值Level_thresh，并且A₃＞A₂＞A₁，則將該邊沿記錄為上升沿；如果A₃小于或等于閾值Level_thresh，A₁和A₂均大于閾值，并且A₃＜A₂＜A₁，則將該邊沿記錄為下降沿；以此類推，檢測出所有符合閾值條件的脈沖邊沿，并保存脈沖邊沿信息。

可選地，所述步驟(6)中，K₁取值為大于3的整數(shù)。

可選地，所述步驟(7)中，K₂取值為大于3的整數(shù)。

可選地，所述步驟(9)中，設(shè)定脈寬最小值為PW_min，脈寬最大值為PW_max，關(guān)閉時間最小值為OffTIME_min；計算檢測到的脈沖寬度和關(guān)閉時間，并分別記錄為PW[i]和OFFT[i]，i＝1，2，3...N，N為脈沖個數(shù)；對每個脈沖寬度PW[i]進行判斷，當(dāng)脈沖寬度PW[i]＞＝PW_min并且PW[i]＜＝PW_max時，保存此脈沖邊沿信息，否則，去除此脈沖的邊沿信息；對每個脈沖關(guān)閉時間OFFT[i]進行判斷，當(dāng)OFFT[i]＞＝OffTIME_min時，保存此邊沿信息，否則，去除此邊沿信息，以此類推，判斷所有脈沖的時間條件，并保存滿足時間條件的脈沖邊沿信息，完成對指定時間特性的脈沖的檢測分析。

本發(fā)明的有益效果是：

(1)提供了多種閾值類型，能夠快速準確地檢測出脈沖信號；

(2)能夠篩選檢測指定功率和時間特征條件的脈沖信號。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明一種脈沖信號檢測系統(tǒng)的控制框圖；

圖2為本發(fā)明一種脈沖信號檢測方法的流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

目前脈沖信號檢測方法的算法復(fù)雜度較高，計算量較大，不能夠滿足信號分析儀實時檢測的應(yīng)用需求，同時也無法實現(xiàn)對指定特征條件的脈沖信號進行篩選檢測。

因此針對這些問題，本發(fā)明設(shè)計了一種脈沖檢測系統(tǒng)及方法，提供了多種閾值類型，能夠快速準確地檢測出脈沖信號，并能夠篩選檢測指定功率和時間特征條件的脈沖信號。

如圖1所示，本發(fā)明的脈沖信號檢測系統(tǒng)包括：預(yù)處理單元1、閾值檢測單元2和條件篩選單元3。

信號預(yù)處理單元1包含有三個部分，分別為包絡(luò)檢波模塊、信噪比估計模塊和平滑濾波模塊。包絡(luò)檢波模塊實現(xiàn)對輸入信號的包絡(luò)幅度計算，計算得到的信號包絡(luò)幅度數(shù)據(jù)作為后續(xù)處理的數(shù)據(jù)。信噪比估計模塊實現(xiàn)對信號的包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)進行信號和噪聲之間比值的估計，并將信噪比量值作為后續(xù)執(zhí)行統(tǒng)計和濾波處理的判斷條件。平滑濾波模塊實現(xiàn)對信號包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)進行移動多點平均處理，以提高信號的信噪比，達到對低信噪比脈沖信號的檢測能力。

閾值檢測單元2包含有兩個部分，分別為閾值計算模塊和邊沿檢測模塊。閾值計算模塊實現(xiàn)對經(jīng)過預(yù)處理后的信號包絡(luò)數(shù)據(jù)進行閾值計算，根據(jù)閾值類型，建立合適的檢測閾值。邊沿檢測模塊實現(xiàn)對脈沖信號中每個脈沖過渡邊沿的檢測，利用閾值條件完成邊沿過渡點的判斷，并保存所有過渡邊沿時間上的位置信息。

條件篩選單元3包含有四個部分，分別為噪聲毛刺消除模塊、幅度缺口消除模塊、功率條件篩選模塊和時間條件篩選模塊。噪聲毛刺消除模塊實現(xiàn)對邊沿信息中噪聲毛刺的判斷和消除，通過此處理來減少將噪聲毛刺誤判為脈沖的情況。幅度缺口消除模塊實現(xiàn)對脈沖內(nèi)部幅度凹陷的判斷和消除，以減少將幅度缺口邊沿誤判為脈沖邊沿的情況。功率條件篩選模塊實現(xiàn)只對滿足功率條件的脈沖信號進行檢測，以達到對指定特定功率特性的脈沖的檢測分析。時間條件篩選模塊實現(xiàn)對滿足給定脈寬時間、關(guān)閉時間等條件的脈沖的檢測，以達到對指定特定時間特性的脈沖的檢測分析。

基于上述脈沖信號檢測系統(tǒng)，本發(fā)明還提出了一種脈沖信號檢測方法，檢測流程如圖2所示，具體包括以下步驟：

步驟1：包絡(luò)檢波。

對輸入信號進行包絡(luò)檢波，求取信號的幅度。對于正交采樣得到的信號IQ數(shù)據(jù)，可通過下式計算信號包絡(luò)幅度：

其中A_v(i)為第i個數(shù)據(jù)點對應(yīng)的包絡(luò)檢波幅度，單位為V；i＝1，2，3，...，N_sample，N_sample為采樣數(shù)據(jù)長度。

步驟2：信噪比估計。

根據(jù)脈沖信號的包絡(luò)檢波數(shù)據(jù)，計算信號和噪聲之間的比值，估計出脈沖信號的信噪比，記錄為S1。為了提高檢測效率，該信噪比量值S1將用于決定后續(xù)平滑濾波的執(zhí)行條件。當(dāng)信噪比量值S1大于12dB時，不執(zhí)行平滑濾波處理，直接進行步驟4，以提高檢測效率；當(dāng)信號信噪比量值S1小于12dB時，對信號執(zhí)行步驟3平滑濾波處理，以提高檢測準確度。

步驟3：平滑濾波。

通過移動平均平滑濾波器來進行平滑濾波，根據(jù)如下公式，把每個數(shù)據(jù)點及兩側(cè)各n個數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)平均值作為平滑濾波器的輸出結(jié)果，并保存經(jīng)過平滑濾波后的脈沖信號包絡(luò)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)點一側(cè)的點數(shù)不夠n個時，則該側(cè)點數(shù)按實際能夠取到的點數(shù)計算。在實際檢測中，為了減小平滑濾波對短脈沖的影響，n取值5。

其中i＝1，2，3，...，N_sample，N_sample為采樣數(shù)據(jù)長度。

步驟4：閾值計算。

閾值計算步驟實現(xiàn)各種閾值類型下的閾值計算，具體閾值類型有絕對閾值、相對閾值和自動閾值。脈沖邊沿檢測的檢測閾值記錄為Level_thresh，閾值電平單位可為V、dB和dBm。

絕對閾值：直接設(shè)置閾值電平的絕對值，記錄為Level_abs，則脈沖檢測閾值Level_thresh＝Level_abs。以功率電平絕對單位dBm為例，如設(shè)定Level_abs＝-25.0dBm，則實際的檢測閾值Level_thresh＝-25.0dBm。

相對閾值：閾值以相對值的形式設(shè)置，記錄為Level_rel。該類型包括了峰值電平參考和噪聲電平參考兩種相對參考方式，具體如下：

峰值電平參考：以脈沖信號包絡(luò)幅度的最大值(峰值電平)作為參考，并根據(jù)此峰值電平值計算出實際使用的檢測閾值。在實際檢測過程中，根據(jù)脈沖信號包絡(luò)數(shù)據(jù)，查找幅度數(shù)據(jù)最大值，并記錄為Level_peak，則檢測閾值Level_thresh＝(Level_peak+Level_rel)。以功率電平相對值單位dB為例，比如相對閾值Level_rel設(shè)置為-10dB；而脈沖包絡(luò)最大值Level_peak為-10dBm，則實際計算后的檢測閾值Level_thresh為-20dBm。

噪聲電平參考：以脈沖信號噪聲電平為參考，并根據(jù)此噪聲電平值計算出實際使用的檢測閾值。在實際檢測過程中，根據(jù)脈沖信號包絡(luò)數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計方法估計出噪聲信號電平，并記錄為Level_noise，則檢測閾值Level_thresh＝(Level_noise+Level_rel)。以功率電平相對值單位dB為例，比如相對閾值Level_rel設(shè)置為30dB；而脈沖信號噪聲電平Level_noise為-80dBm，則實際計算后的檢測閾值Level_thresh為-50dBm。

自動閾值：統(tǒng)計脈沖信號包絡(luò)幅度數(shù)據(jù)，采用幅度分辨率為0.01V，查找出包絡(luò)數(shù)據(jù)最大值A(chǔ)_max和最小值A(chǔ)_min，將幅度數(shù)據(jù)分成N_hist個統(tǒng)計區(qū)間，則統(tǒng)計區(qū)間為N_hist＝取整[(A_max-A_min)/0.01]，N_hist取值限定為100到1000之間的整數(shù)。統(tǒng)計區(qū)間數(shù)越大，則幅度統(tǒng)計精度越高，但也會花費更多的統(tǒng)計時間。為兼顧統(tǒng)計精度和時間，可將統(tǒng)計區(qū)間數(shù)N_hist固定為200。幅度直方圖統(tǒng)計完成后，根據(jù)直方圖統(tǒng)計特性，采用密度分布眾數(shù)法獲得脈沖信號包絡(luò)數(shù)據(jù)的頂值A(chǔ)_top和底值A(chǔ)_base，并由此計算出脈沖信號的幅值信息(A_top-A_base)。根據(jù)脈沖幅度信息來建立合適的檢測閾值，Level_thresh＝(A_top-A_base)*X，其中X取值在0.1～0.9之間。

步驟5：邊沿檢測。

閾值確定以后，根據(jù)脈沖信號包絡(luò)幅度數(shù)據(jù)，由閾值Level_thresh來檢測脈沖信號的上升沿和下降沿位置。判斷脈沖邊沿上連續(xù)3個采樣數(shù)據(jù)點的幅度變化趨勢，三個采樣點的幅度分別記錄為A₁、A₂和A₃，如果A₁小于或等于閾值Level_thresh，A₂和A₃均大于閾值Level_thresh，并且A₃＞A₂＞A₁，則將該邊沿記錄為上升沿；如果A₃小于或等于閾值Level_thresh，A₁和A₂均大于閾值，并且A₃＜A₂＜A₁，則將該邊沿記錄為下降沿；以此類推，檢測出所有符合閾值條件的脈沖邊沿，并保存脈沖邊沿信息。

步驟6：噪聲毛刺消除。

對于由噪聲引起的尖銳起伏構(gòu)成的毛刺，大于檢測閾值的毛刺會被誤判為有用脈沖，因此要對步驟5得到的脈沖邊沿信息進行毛刺消除。計算每個脈沖的上升沿和下降沿之間的采樣數(shù)據(jù)個數(shù)為N_pulse，對于噪聲引起的毛刺，毛刺的兩個邊沿間多個連續(xù)采樣點同時大于閾值的概率相對于真正脈沖來說是很低的，因此通過判斷N_pulse是否小于一定的點數(shù)K₁，可以達到消除毛刺的目的。K₁取值為大于3的整數(shù)，默認K₁＝5。即N_pulse＜5，當(dāng)脈沖上升沿和下降沿之間的采樣點數(shù)小于5個點時，將該脈沖記錄為毛刺，并從脈沖邊沿信息表中去除對應(yīng)的邊沿信息；以此類推，遍歷所有脈沖邊沿信息，去除所有可能的噪聲毛刺，保存去除噪聲毛刺后的脈沖邊沿信息。

步驟7：幅度缺口消除。

對脈沖內(nèi)部由幅度尖銳的起伏構(gòu)成缺口，當(dāng)缺口邊沿小于檢測閾值時會被誤判為脈沖的邊沿，從而導(dǎo)致脈沖邊沿檢測不正確，因此要對需要步驟6得到的脈沖邊沿信息進行進一步的幅度缺口消除處理。計算每個脈沖的下降沿和下一個相鄰脈沖的上升沿之間的采樣數(shù)據(jù)個數(shù)為N_off，對于由幅度起伏引起的缺口，缺口的兩個邊沿間多個連續(xù)采樣點同時小于閾值的概率相對于真正脈沖來說是很低的，因此通過判斷N_off是否小于一定的點數(shù)K₂，可以達到消除缺口的目的。K₂取值為大于3的整數(shù)，默認K₂＝5，即N_off＜5，當(dāng)脈沖下降沿和上升沿之間的采樣點數(shù)小于5個點時，將該下降沿和上升沿記錄為幅度缺口的邊沿，并從脈沖邊沿信息表中去除對應(yīng)的邊沿信息；以此類推，遍歷所有脈沖邊沿信息，去除所有可能的幅度缺口，保存去除幅度缺口后的脈沖邊沿信息。

步驟8：功率條件篩選。

經(jīng)過之前的步驟后，獲得了準確的脈沖邊沿信息。根據(jù)實際測試中功率電平的要求，對每個脈沖的功率特性進行判斷，假設(shè)功率電平限制條件為Level_limit，將每個脈沖邊沿之間的功率電平記錄為Level[i]，i＝1，2，3...，N_p，N_p為脈沖邊沿之間的數(shù)據(jù)點個數(shù)；當(dāng)Level[i]＞Level_limit時，記錄此脈沖邊沿，以此類推，判斷所有脈沖，并保存滿足功率電平限定條件的脈沖邊沿信息，完成對指定功率電平的脈沖的檢測分析。

步驟9：時間條件篩選。

時間條件篩選部分實現(xiàn)對滿足給定脈寬時間、關(guān)閉時間等條件的脈沖的檢測。設(shè)定脈寬最小值為PW_min，脈寬最大值為PW_max，關(guān)閉時間最小值為OffTIME_min。計算檢測到的脈沖寬度和關(guān)閉時間，并分別記錄為PW[i]和OFFT[i]，i＝1，2，3...N，N為脈沖個數(shù)。對每個脈沖寬度PW[i]進行判斷，當(dāng)脈沖寬度PW[i]＞＝PW_min并且PW[i]＜＝PW_max時，保存此脈沖邊沿信息，否則，去除此脈沖的邊沿信息。對每個脈沖關(guān)閉時間OFFT[i]進行判斷，當(dāng)OFFT[i]＞＝OffTIME_min時，保存此邊沿信息，否則，去除此邊沿信息。以此類推，判斷所有脈沖的時間條件，并保存滿足時間條件的脈沖邊沿信息，完成對指定時間特性的脈沖的檢測分析。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。