频谱分析范文

2024-05-19

频谱分析范文（精选12篇）

频谱分析第1篇

文中针对实际战场的电磁环境,提出了空间电磁信号频谱分析的理论及其实现方法,并针对信号采样、信号时域与频域的关系进行了说明。对文中涉及的方法进行了仿真实验,验证了所提方法的正确性和有效性。文中提出的空间电磁信号的频谱分析及其实现方法,为电子战的攻防双方进行对抗实施和对抗效能评估提供了接近实际电磁环境的分析和实验方法[1]。

1 信号的时频关系

1.1 采样定理

假设信号的频率范围为[fL,fH],根据奈奎斯特采样定理,采样频率必须大于信号最高频率的2倍,才能保证信号在频域不发生混叠,但由于雷达信号经常会发射很高中心频率的信号,例如10 GHz,而发射信号的带宽一般在MHz量级,如果按照奈奎斯特低通采样定理的以中心频率的2～3倍采样会给系统造成很大的负担。

为此采用带通采样定理,设带通信号在[-fL,fL]范围内可以容纳m次频移仍不会产生频谱混叠[2],可得

$m_{\max} = | f_{L} / (f_{Η} - f_{L}) |$ (1)

$\frac{2 f_{Η}}{m + 1} \leq f_{s} \leq \frac{2 f_{L}}{m}, m$ 为非负整数 (2)

1.2 带通采样后的频谱特点

假设信号的中心频率为fc;带宽为B。图1是分别采用低通和带通采样定理的频谱图形。

实验发现,采用带通采样定理后频谱发生了搬移,中心频率在频谱图上不再是fc,而是其他值,但频谱形状和带宽保持不变。

采用带通采样后的频率与原始信号的频率关系为

$\begin{array}{l} f \overset{带通采样}{\to} f = ((f))_{f_{s}} \\ - f \overset{带通采样}{\to} f^{l} = f_{s} - ((f))_{f_{s}} (3) \end{array}$

式中,f为原始频率;fl为带采后频谱图上对应的频率;((n))N表示n对N求余。

1.3 信号的幅值与功率的关系

设信号的时域形式为x(t);信号持续时间为τ,对该信号以fs进行采样,得到N个点的离散信号,则时间、采样频率与点数之间的关系为

τ=N/fs (4)

对该离散信号x(n)进行点FFT,即得到信号的频谱,设每个点上的谱线值为H(n),由于FFT每个谱线上的值都是傅里叶变化的N点叠加,需要对FFT变化后的频谱进行归一化,所以信号的功率为

$Ρ = \sum_{n = 0}^{Ν - 1} (\frac{Η (n)}{Ν})^{2}$ (5)

一般情况下,一维信号的幅值与平均功率的关系为

P=A2/2

如果信号形式为 $x (t) = \sum_{i = 1}^{Ν} A_{i} \cos (ω_{i} t + φ)$ ,则信号的功率为

$Ρ = \sum_{i = 1}^{Ν} A_{i}^{2} / 2$ (6)

如果是二维信号,由于信号有实部和虚部,则幅值与平均功率的关系为P=A2

2 空间电磁信号的时域形式与功率

2.1 自由空间中电磁信号的功率

空间中的电磁信号是复杂、多样的,以空间作战中最常出现的雷达为例,计算自由空间中的电磁信号。根据雷达方程,空间中某接受点处雷达信号的功率为

$Ρ = \frac{G_{t} \cdot Ρ_{t} \cdot σ}{4 π \cdot R^{2} \cdot L_{r}}$ (7)

式中,Pt和Gt分别表示雷达的发射功率、发射天线增益;σ表示空间接受点处的截面积;R表示雷达与目标点之间的距离;Lr表示雷达的系统总损耗。其中 $σ = \frac{G_{r} λ^{2}}{4 π}$ ,所以功率为

$Ρ = \frac{G_{t} \cdot Ρ_{t} \cdot G_{r} \cdot λ^{2}}{(4 π)^{2} \cdot R^{2} \cdot L_{r}}$ (8)

式中,Gr为接受点处的接受天线增益;λ为发射信号波长。

2.2 电磁信号的时域形式

设空间具有多部雷达,其中每个雷达位置矢量为Lri,而发射信号为sr(i,t),其中i表示雷达的序号,且i=1,…,M[3]。

根据根据信号幅值与功率的关系,第i个雷达发射机到达测试点的幅值为

$A_{i} = \sqrt{\frac{G_{t i} \cdot G_{t i} \cdot G_{r} \cdot λ^{2}}{(4 π)^{2} \cdot R_{i}^{2} \cdot L_{r i}}}$ (9)

则空间测试点Pm=[xm,ym,zm]T处的合成信号为[1]

$s (Ρ_{m}, t) = \sum_{i = 1}^{Μ} A_{i} s (i, t - \frac{R_{i}}{c})$ (10)

式中,Ri表示第i个雷达发射机到测试点Pm之间的距离;c表示光速;Ri/c表示观测点到各发射机之间的传输延迟。

2.3 电磁信号的功率

对时域信号s(Pm,t)进行N点FFT,得到电磁信号的频谱。对频谱按照式(5)对接受频段进行计算即得到接受点处接受到的信号功率。

但是该频谱是根据式(5)搬移后的频谱,需要对频谱进行还原。在还原的过程中发现搬移接收频段计算功率更简易,所以采用如下方法进行计算:

(1)对接受频率f进行搬移,计算接受频率在频谱中的频率fl。

(2)计算fl在频谱中的谱线位置 $m = \frac{f^{l}}{f_{s}} Ν$ ,读取频谱中该点的谱线值。

(3)对该谱线值乘以滤波系数,归一化后取平方。

(4)遍历接收频段,将式(3)中的值相加即得到接收功率。

3 电磁信号的频谱分析

为验证所提出算法模型以及实现方法的正确性,利用VC软件进行了软件编程和仿真实验并用Matlab将计算的结果显示。

以雷达为例,雷达信息如下:

雷达位置:经纬高(119.5°,19.5°,100 m);方位扫描范围(0°,180°);俯仰扫描范围(30°,90°);发射中心频率2.5 GHz;带宽10 MHz;发射功率50 kW;信号仿真持续时间5 μs;发射波形:线性调频信号;设接收处的接收中心频率为2.5 GHz;带宽10 MHz。

通过系统仿真计算,得到采样频率fs=20 040 080.32,采样点数N=1 024。

将计算的频谱信息写文件,用Matlab画图得到波形如图2和图3所示。

通过式(3),将中心频率进行搬移得((fc))fs=((2 500 000 000))20 040 080.32=15 030 080与图1上的中心频率相符。

通过计算2.3节的步骤(2),得到点位置 $m = \frac{15 030 080}{20 040 080} \times 1 024 = 768$ ,与图2的中心频率点位置相符。

将频谱通过滤波器并将滤波器的频谱按照式(3)进行搬移,得到如图4所示的结果。可以看出测试结果与输入相符。

以雷达信息为例,应用文中方法,计算空间中一个区域的电磁强度,并对结果进行检测。

设区域位置:经度范围(119～120);纬度范围(19～20),高度100 00 m。

仿真结果如图5和图6所示,可以看出方位扫描范围为(0～180),这与输入的方位信息匹配,而且雷达天线主瓣覆盖的区域空间强度明显较大,波瓣明显。这都验证了信号产生和频谱分析的正确性。

4 结束语

针对空间中电磁信号,对其产生和频谱分析,以及涉及的采样频率、采样点数、频谱搬移、功率与频谱的关系等给予说明,并通过仿真验证了所提方法的正确性。这对了解空间复杂的电磁环境和强度分析提供了帮助。

参考文献

[1]张海黎,刘聪峰,蒲鋆.空间电磁辐射强度分析及其仿真[J].航天电子对抗,2010(3):20-23.

[2]黄喜军,陈辉金.带通信号采样定理的教学浅析[J].电气电子教学学报,2011(4):106-107.

[3]蒲鋆.空间电磁辐射场强的建模与仿真[D].西安:西安电子科技大学,2011.

[4]田永刚,武岳山.周期信号加时窗后的频谱分析与仿真研究[J].2008,25(10):299-302.

DFT在信号频谱分析中的应用第2篇

一、设计目的

1.熟悉DFT的性质。

2.加深理解信号频谱的概念及性质。

3.了解高密度谱与高分辨率频谱的区别。

二、设计任务与要求

1.学习用DFT和补零DFT的方法来计算信号的频谱。

2.用MATLAB语言编程来实现，在做课程设计前，必须充分预习课本DTFT、DFT及补零DFT的有关概念，熟悉MATLAB语言，独立编写程序。

三、设计内容

1.用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。并与MATLAB中的内部函数文件fft.m作比较。参考程序如下： function Xk=dft(xn,N)if length(xn)

xn=[xn,zeros(1,N-length(xn))];end n=0:N-1;for k=0:N-1

Xk(1,k+1)=sum(xn.*exp((-1)*j*n*k*(2*pi/N)));end 2.对离散确定信号 x(n)cos(0.48n)cos(0.52n)

作如下谱分析：

(1)截取x(n)使x(n)成为有限长序列N(0nN-1)，(长度N自己选)写程序计算出x(n)的N点DFT X(k),画出时域序列图xn～n和相应的幅频图X(k)~k。参考程序如下：（假设N取11，即0≤n≤10 时, 编写程序，计算出X(n)的11点DFT Xk）

n = 0:10;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);Xk = fft(xn, 11);subplot(2,1,1);stem(n, xn);grid;subplot(2,1,2);stem(n, abs(Xk));grid;

(2)将(1)中x(n)补零加长至M点，长度M自己选,（为了比较补零长短的影响，M可以取两次值，一次取较小的整数，一次取较大的整数），编写程序计算x(n)的M点DFT, 画出时域序列图和两次补零后相应的DFT幅频图。

参考程序如下：（假设M取20和M取70，即分别补9个0和59个0，得补零后20点的序列xn1和70点的序列xn2，编写程序，计算出xn1的20点DFT Xk1和 xn2的70点DFT Xk2）

n = 0:10;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:19;xn1 = [xn, zeros(1,9)];n2= 0:69;xn2 = [xn, zeros(1,59)];Xk1 = fft(xn1, 20);Xk2 = fft(xn2, 70);subplot(3,1,1);stem(n, xn);grid;subplot(3,1,2);stem(n1, abs(Xk1));grid;subplot(3,1,3);stem(n2, abs(Xk2));grid;

(2)用补零DFT计算(1)中N点有限长序列x(n)频谱X(ej)并画出相应的幅频图

X(ej)~。

参考程序如下：（假设M取200）

n = 0:10;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1 = 0:199;xn3 = [xn, zeros(1,189)];Xk3 = fft(xn3, 200);plot(n1, abs(Xk3));grid;3.研究高密度谱与高分辨率频谱。

对连续确定信号xa(t)cos(26.510t)cos(2710t)cos(2910t)以采样频率fs=32kHz对信号xa(t)采样得离散信号x(n)，分析下列三种情况的幅频特性。(1)采集数据x(n)长度取N=17点，编写程序计算出x(n)的17点DFTX(k),并画出相应的幅频图X(k)~k。

(2)采集数据x(n)长度N=17点，补零加长至M点(长度M自己选)，利用补零DFT计算

333

x(n)的频谱X1(ej)并画出相应的幅频图X1(ej)~。

(3)采集数据x(n)长度取为M点（注意不是补零至M），编写程序计算出M点采集数据x(n)的的频谱X2(ej)并画出相应的幅频图X2(ej)~。

参考程序如下：

T=1/(32*10^3);t=(0:16);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);Xk=fft(xn,17);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);stem(t,abs(Xk));grid;

T=1/(32*10^3);t=(0:16);xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);n1=0:20;xn1=[xn,zeros(1,4)];Xk1=fft(xn1,21);subplot(2,1,1);stem(n1,xn1);grid;subplot(2,1,2);plot(n1,abs(Xk1));grid;

T=1/(32*10^3);t=[0:20];xn=cos(2*pi*6.5*10^3*t*T)+cos(2*pi*7*10^3*t*T)+cos(2*pi*9*10^3*t*T);Xk2=fft(xn,21);subplot(2,1,1);stem(t,xn);grid;subplot(2,1,2);plot(t,abs(Xk2));grid;

四、设计报告要求

1.简述设计目的及原理。

2.完成设计中要求的各种理论推导和计算,并列出相应的MATLAB程序。3.绘出设计中要求的各种曲线,并作出说明。

4.结合设计过程，归纳得出结论，并分析设计中遇到的问题及解决思路和方法。5.写出设计体会。

6.简要回答如下思考题：

(1)对比设计内容2中(1)(2)(3)的图，说明补零DFT的作用。

频谱分析第3篇

有线网络的频谱特性及噪声分析

有线电视网络的频率范围可达5～1000MHz，是目前频谱资源最为丰富的传输网，在利用有线电视HICC网络资源时，必须兼顾两个主要因素：频谱特性及低频噪声，只有做好资源分配规划，才能充分发挥其资源优势。

1HFc系统频谱特性分析

如何充分利用有线电视的网资源，以获得良好的传输性能，有线网络的频谱资源规划及分配非常重要。国标GYfrl06-1999规定，5MHz～87MHz用于数据传输和保护带，87MI-Iz～108MHz用于广播业务。110MHz一1000MHz用于模拟电视、数字电视和数据业务。其中，110～862Ml-Iz频段分配用于广播电视信号传输，5～80MHz及900～1000MHz两个频段可用于宽带双向数据通信信号传输，即通过频率复用使有线电视网络在承载广播电视信号的同时也可传输宽带数据信号。

在HFC网络中，大量使用的电缆为SYV-75-5、SYV-75-7、SYV-75-9及SYV-75-12。其中-12线主要用于干线及超干线传输，支干线通常选用-9或-7线缆，_5线主要用于人户网络，其传输特性受同轴电缆损耗的影响随频率的不同而不同。有线电视系统虽然在设计及建设过程中有非常严格的指标及质量控制要求，如传输稳定性、屏蔽特性、电缆的防水性、机械性能、回路电阻、频率特性、电缆损耗等，并采取了各种均衡措施，以将频谱特性对网络的影响降到最低，但在实际的分配网建设过程中，由于设计、施工及电缆器材质量等因素的影响，不同网络系统间的传输频谱特性差异巨大。

同轴电缆在有线电视低频段的衰减常数远远低于在高频段的衰减常数，该特性有利于低频信号在系统中进行较长距离的传输；高频信号则需通过电平补偿来保证一定的信号传输能力。但在实际系统中，并不是传输频率越低，传输信号的质量就越好，因为有线电视系统的信号传输质量同时还取决于系统干扰噪声的影响程度。

在实际环境中，有线电视系统虽为采用屏蔽同轴电缆组成的封闭网络，但由于其他系统的存在，仍会受到各种外来信号的干扰，形成噪声影响系统性能。

2HFC系统噪声分析

采用光纤干线传输，通过支线分配网及用户分配网进入用户家庭的HFC网络系统，就像一个巨大的天线，外部干扰信号可通过整个网络的任何一个地方进人有线电视网，汇同有线电视网络自身产生的噪声在整个网络中沿着网络拓扑扩散，如果不经控制，会造成整个系统信号性能的恶化，严重影响整个网络系统的正常运行。有线电视整体系统的噪声主要有两大来源：由主干网光纤链路产生的噪声及分配网同轴电缆产生的噪声。其中，光纤链路相关噪声为光纤链路噪声与失真及削波引起的互调产物，分配网相关噪声包括：电缆分配网的热噪声、哼声调制与电源干扰、公共路径的失真及侵入噪声4大部分。

具体来说，光纤链路噪声包括激光器噪声RIN、光纤噪声、散粒噪声及反向光接收热噪声。其中，光纤噪声又包括模式分隔噪声MPN及杂散辐射噪声，杂散辐射噪声是光纤噪声产生的关键来源，主要起因为光纤材料的微小随机缺陷造成光波在传输中产生后向散射而引起高阶模式，经光检测器产生二次差拍信号，这种差拍信号的频率在40MHz以下频谱内，形成杂散的冲击尖峰噪声。

电缆分配网热噪声主要由分配网内的有源设备产生，在实际操作过程中，可通过合理的分配指标、网络拓扑设计及放大器的选择，将热噪声下降到对系统不产生影响的程度。

产生哼声调制与电源干扰主要包括三方面的原因：一是有源器件的偏置电流滤波不干净会造成信号性能恶化，二是采用集中供电方式时通过RF耦合电容引发，三是电源的杂散辐射。哼声调制与电源干扰产生的噪声干扰主要集中于低频频段，在有线网络中使用的电源，尤其是开关电源，会产生多次谐波，在低频段主要表现为传导干扰，如果EMI做的不好，30MHz以下频段，都将处于电源传导干扰影响的频率范围内。

公共路径的失真主要产生于射频信号通过电缆时经过的许多公共机械接触点，这些接触点经过长时间使用后会产生氧化层，作用类似于一个微小的二极管，正向电平高、反向电平低，从而导致正向信号间的相互混频，其差拍信号也有可能落入低频频段，且其变化与时间及温度无关。而公共机械接触点在网络中随处可见，如站点连接处，电缆接头及有源设备连接处等。

由于公共路径失真与网络设备质量的优劣及施工质量关系密切，因此对于使用年限较长且由于种种原因，没有进行合理维护的网络，公共路径失真对0～20MHz频段的影响将非常严重。

除了设备本身产生的各种噪声之外，分配网还将受到各种外来干扰信号。如无线信号的影响。同轴分配系统一般采用树型结构，由于网络分配系统复杂，且点多、面广、线长，因此很容易受到整个空中环境各种电磁波等外部侵入噪声信号的干扰。

外部入侵噪声根据性质不同可分为窄带侵入噪声及脉冲型侵入噪声。窄带侵入噪声主是由在空气中传播的窄带短波信号在用户处或在分配电缆处耦合进入有线电视同轴电缆分配网而产生。由于短波广播、业余无线电台、出租车的双向通信、各种交互式通信信号的频率一般为5～30MHz，恰好处于HFC网的频率范围之内，这些窄带侵入噪声所在的中心频率不但随时间不断变化，且强度也无法预估，一旦有线分配网屏蔽不佳，即使远距离的大功率短波发射机信号均有可能耦合进入分配系统或用户设备，产生较强的干扰信号。

脉冲型侵入噪声主要是由于用户端的某些突发脉冲产生的强磁场耦合进入电缆的馈线或引入线部分，或通过空间耦合进入用户端的设备而产生。其中绝大多数脉冲噪声由人造源头产生，如电吹风、吸尘器等电器开关的通断等，其频率范围在60Hz～20MHz之间；计算机等数字脉冲设备引起的脉冲噪声，范围在5Hz～40MHz。自然界的脉冲噪声源包括闪电、银河系噪声及大气放电等感应干扰，其频谱很宽，可从2KHz伸展到100MHz。

另外，有线网络还会受到来自电力机车、高低压输电线路、大型电机

起动、大型机械电气设备运行故障、无线调度电话、电台等设施释放出的辐射干扰波的影响，这些设施辐射出来的电磁波能量集中在5MHz以下，但其谐波频率会延伸到35MHz以内。

外部入侵噪声由于主要影响有线电视的低频段，因此被称之为低频噪声。

数据来源于IEC60728-10标准对低频噪声的描述，可以看出。有线电视HFC网络的噪声干扰不可避免，其频谱分布主要集中在0～40MHz的低频频谱范围内，且分布不均匀；高频段由于具有频率管制，几乎没有随机的频率脉冲干扰存在，因此高频段的干扰信号对有线电视网络的影响非常小，且十分容易得到抑制。

对现有有线电视网进行双向化改造，使之成为承载广播电视及宽带通信业务的融合网络是目前有线运营商正在开展的工作，对有线网络频谱资源进行合理规划和利用，将可充分发挥有线电视网的大容量传输能力。双向网改不同频谱技术方案优劣势分析

HFC的CableModem技术一般是从低频段中选择一段频率作为上行信号的传输通道，再从原有的有线电视频段分离出一条6MHz通道用于下行信道数据的传输。下行信道采用64QAM或以上的调制方式，上行数据考虑系统噪声的影响，则选择抗干扰能力强但效率低的QPSK调制方式。

早期的DOCSIS标准在原有有线电视频带的低端划出5MHz～30MHz作为上行频段。30MHz～48.5MHz作为过渡带，48 5MHz以上全部可用于下行传输，此方案不占用原有有线电视低端的任何信道，频谱资源可以得到最充分的利用。最新标准则对Cable Modem频带的上行信道重新进行了划分，我国在国标GB／T17786-1999中也将上行频率的范围相应调整为5MHz～65MHz，过渡带调整为65MHz～85MHz。与旧标准相比，新方案牺牲了原来有线电视存在的DSl~DS5频道，同时将87MHz～108MHz分配给广播电台。下行频率则在111MHz一1000MHz中间选择。Cable Modem之所以对频率规划进行调整，牺牲掉原有的有线电视系统DSl～DS5频道，根据中国有线电视系统的特点，最主要的原因就是为了避开存在于有线电视系统的低频干扰。

由于采用Cable Modem技术进行双向网改造对HFC网络质量的要求较高，因此，近年来，EOC作为一种有线网络双向改造新技术开始广受运营商的关注。目前国内的各种EOC方案虽然采用的技术各不相同，但其核心都是采用频分复用的方法使数据与电视信号能够实现共缆传输。根据其使用频率的不同，可将EOC方案划分为两大类：“高频分配方案”及“低频分配方案”。

“高频分配方案”的优点主要体现为抗干扰能力强，但是由于电缆频谱特性的原因。其在技术及产品设计上需要克服较大的链路损耗，因此对网络中各设备及施工的质量要求较高。如射频接头松动、无源分配器件接触不良，线缆弯曲等此类在低频方案中不会对系统产生影响的因素，在高频系统中均有可能对系统产生重大影响。因此如果原有的网络质量较差，或因网络陈旧、线路老化而造成电缆高频损耗较大的地区，就不适应采用“高频分配方案”。

“低频分配方案”的优点在于充足的链路预算能力，即只要有线电视信号能够到达的地方，“低频分配方案”系统的信号均可到达。缺点为抗噪声能力较差。为了克服这个缺点，一些“低频分配方案”，将工作频段上移，如由2MHz～30MHz调整为5MHz～30MHz，以降低频率噪声对系统的干扰。Cable Modem系统回传通道的工作频率也属于“低频分配方案”，将工作频段从5MHz～30MHz调整为5MHz－65MHz，同样是出于克服低频噪声干扰的目的。但若原有的网络质量较差，线路屏蔽不好，噪声干扰对系统的影响还是十分严重的。

对于有线运营商来说，无论采用那种方案，均需具备良好的网络质量，因为有线电视分配网就是接头工程，如果网络质量较差或设计施工不规范，无论是采取高、低频方案，均难以满足高质量、高性能下一代有线电视网络的要求。

基于频谱分析的风机主要故障第4篇

风机是典型的旋转设备, 广泛应用于工矿企业, 实践中大型风机振动高、噪声大, 易发生故障, 风机故障常会引起生产线停产而造成经济损失。随着相关仪器和频谱诊断理论的进步, 对风机已经能实现实行状态维修。济钢炼铁厂球团有10台大型风机, 以往因无有效的监测和分析手段只能点检发现异常而不能及时准确的判断故障性质和类别。2007年公司引入PMS设备巡检系统实现对风机振动及工艺参数在线监测, 经计算机对信号进行频域和时域分析建立了频谱和波形, 并理论结合实际初步建立了风机故障诊断标准, 有利确保风机安全可靠运行。

1 频谱分析

频谱分析法在计算机上通过快速傅立叶变换 (FFT) 实现, 是分析机械振动信号的有力工具。在风机故障分析中多使用幅值谱、相位谱, 定义为:

X (f) 为一复变函数, 令

￠ (f) 表示信号中各频率成分的相位沿频率轴的变化情况称为相位谱。|X (f) |表示信号中各频率成分的幅值沿频率轴的分布情况称为幅值谱, 其可提供振动信号中谐波分量中哪些成分的幅值最突和主要由哪些谐波分量及频率成分构成的诊断信息, 可将其作为风机故障诊断的依据。

2 风机主要故障

通过对济钢炼铁厂球团使用的大型风机运行情况进行分析总结, 风机主要故障有:不平衡, 不对中, 松动, 油膜振荡, 喘振, 轴承故障, 摩擦碰撞等。其中不平衡与不对中引起的故障约占75%。风机因故障性质类别不同而有不同振动形式, 频谱分析是对风机故障诊断实用而有效的方法。

2.1 不平衡

不平衡是风机常见故障之一, 其主要原因有:转子制造和装配误差、转子积灰不均匀, 转子和叶片磨损、腐蚀、结垢和零部件脱落等。

不平衡转子旋转时产生的离心力正比于角速度、偏心距及偏心质量的平方, 其方向运转变化对支承件构成动压力而引起强迫振动, 振动强度及形态与转速呈正变关系, 其激振频率与转轴频率相等, 振动方向以径向为主, 轴向振幅与径向相同。不平衡的频谱特征是1倍频较大, 2、3和4倍频相对较小。不平衡故障诊断主要依据是1倍频分量的大小。根据现场实际初步确定振动频谱中1倍频与通频的比值超过60%时, 则可认为不平衡。不平衡可以通过做动平衡的方法予以消除。

2.2 不对中

不对中分为轴系不对中和轴承不对中。轴系不对中分为角度不对中、平行不对中和综合不对中。其主要原因是联轴器安装偏心或轴承座两侧位置与标高不同。轴承不对中原因是转子轴心线与轴承中心线偏移或倾斜。

常见的有角度不对中和平行不对中, 在振动方向上易发生轴向振动, 其激振频率以联轴频率为主, 强烈时则达2~3倍, 振动形态与转速无关且不趋于零。不对中故障诊断主要依据是2倍频分量的大小, 振动随负荷变化情况及轴向振动值等。根据现场实际初步确定2倍频与1倍频的比值超过50%, 2倍频的幅值超过通频报警值的25%且轴向振动幅值较大, 或轴向振动与径向振动最高幅值的比值超过50%, 则可认为不对中。

2.3 松动

非转动部分连接松动分为地脚螺栓松动、轴承座松动、轴瓦松动等情况。其主要原因是连接刚度不足或系统结合面有间隙导致机械阻抗低而造成振动大。

松动多发生垂直方向振动, 除不平衡和不对中的强制力外, 还有重力作用。松动现象有弹簧特性振动是非线性的, 振动频率是精确的分数倍和奇次谐波, 3倍频分量大, 当转速增大或减小时有跳跃现象, 有松动方向上的振动特性。根据现场实际初步确定振动超过通频报警值的50%且轴向振动大于径向振动, 分数倍和奇次谐波振幅超过通频报警值的50%, 不同面垂直方向振幅差值超过通报警值的10%, 则可认为松动。

从频谱图上看不平衡与不对中的差异:在幅值上:不平衡与转速平方成正比, 不对中与振幅基本一致, 与转速无关。在相位上:不平衡在同一点上垂直与水平方向振动相位差为90°, 不对中在联轴器两侧轴瓦径向上振动相位差约为180°。不平衡和不对中与松动的差异:不平衡径向各次谐波的振动幅值小于工频分量的50%, 松动振动幅值超过工频振动的50%。

2.4 油膜振荡

转子绕自身轴线旋转时又绕轴承中心连线回转, 当转子2倍于第一临界转速时会发生强烈的共振即油膜振荡。

其主要特征是振动在某转速下迅速增大。其主要原因:油温过低或粘度较高而引起粘滞阻尼系数增大, 转子平衡状态差及对中状况不好。措施:当环境温度过低时适当提高进油温度, 轴瓦损坏时及时更换, 检查转子平衡、对中及动静间隙是否均匀, 提高轴承比压。

2.5 喘振

气流喘振是因风机产生严重旋转失速。当风机流量减小到工况点至Q-H性能曲线的不稳定区域内时, 会引起剧烈振动并出现周期性的喘气声或呼噜声。其主要原因:风机的实际运行流量小于喘振流量或气体相对分子质量变化大、不对中和动静间隙不均匀。其主要特征:振动频率为1Hz~30Hz的低频并常有1倍频出现。措施:及时调整风门的开度, 当风机启动而没有用风情况下, 风门适当开启20%, 减少气流振荡。

2.6 碰摩

旋转着的转子与静止件发生碰撞和摩擦的现象称为碰摩故障, 其能引起不稳定振动及非线性振动。因碰摩情况复杂, 应根据频谱中各频率成分的大小, 波形的不稳定性及振幅和相位随时间变化的情况, 结合不同碰摩故障特征进行判断。根据现场实际低频或高频分量超过通频报警值的10%且超过通频幅值的20%, 1倍频相位的变化超过10, 振动超过通频报警值的50%且短时间内振动波动大于15μm, 则可认为是碰摩故障。

2.7 轴承故障

滚动轴承振动信号复杂, 分析难理解, 难诊断, 根据现场实际通过频率分量的幅值增加超过2倍, 则可认为是滚动轴承故障。滑动轴承故障主要表现为和松动碰摩易诊断。

3 结语

风机故障可能与多种因素有关, 根据其表现出来的特征, 对采集的信号运用频谱分析法对波形和频谱变化及与其它因素的关系全进行面分析, 能有效判断风机运行状态, 采取对应措施, 可有效地控制故障的发生, 提高风机作业率, 降低维修费用, 创造效益。

摘要：大型风机是许多工矿企业的关键设备, 通过对其进行监测和诊断能有效减少突发设备事故。频谱分析能有效识别检测信号频率成分, 能较准确的判断风机故障类型。通过对济钢炼铁厂风机运行监测, 建立了风机异常振动的频谱和波形, 探讨了风机故障诊断的原则和方法。

关键词：频谱分析,风机,故障诊断,振动

参考文献

[1]朱红兵.大型离心通风机的状态监测[J].风机技术, 1998.

频谱分析第5篇

浅谈频谱分析法对淄河流域未来降水的预测

降水过程在多数情况下是在一些具有明显周期性变动因素作用下形成的一个历史过程,因此具有周期波动的特征.如何分离和提取存在于降水过程中的周期成分以及将分离出的周期分量在进一步用于降水中长期预报,这些问题的解决借助于频谱分析是一个有效的.途径.本次利用频谱分析法预测淄河流域未来降水,虽然不能详细了解整个降水过程的成因,但它是基于实测降水系列资料,来源于真实的降水过程,因此,该预报有着充足的实用性,预测结果可作为防汛抗旱工作的参考.

作者：燕双建王正淑唐玲作者单位：山东省淄博水文水资源勘测局,山东,淄博,255000 刊名：地下水英文刊名：UNDERGROUND WATER 年，卷(期)： 31(4) 分类号：P338 关键词：频谱分析法淄博流域未来降水

频谱分析第6篇

【中图分类号】R3 【文献标识码】B 【文章编号】1671-8801（2016）02-0033-01

高血压是一种常见病。高血压可导致动脉壁粥样硬化，平滑肌细胞增生，间质胶原纤维以及蛋白多糖沉积，经颅多普勒对高血压的诊断无直接临床意义，但结果能帮助我们了解高血压患者脑部血流动力学的变化及病变的严重程度，有利于对高血压患者的治疗提供临床依据。现将27例高血压患者血流频谱分析如下，希望各位专家批评指正。

1 对象和方法

27例高血压患者进行了经颅多普勒超声检查，男14例，女13例，年龄42-89岁。平均年龄61岁。

选用CDS-9000ⅢPLUS型，2MHz宽频探头，患者取仰卧位，在颞窗分别探测大脑前动脉，大脑中动脉，大脑后动脉，患者取俯卧位，在枕窗分别探测双侧椎动脉，基底动脉[1]。取样深度46 mm -70mm，根据血流频谱的峰值流速来分析高血压患者脑血管病变程度。

2 结果

经颅多普勒检查27例患者，血流速度增高5例，PI、RI、SD均正常；血流速度减低22例，其中PI、RI、SD增高16例。

5例血流速度增高者：中动脉收缩峰值流速（Vp）在120cm/s以上，最高180cm/s；前动脉收缩期峰值流速（Vp）在95cm/s以上；最高120cm/s；其中有2例椎动脉收缩期峰值流速（Vp）在75cm/s以上，最高155cm/s；基底动脉收缩期峰值流速（Vp）在90cm/s以上，最高170cms。

22例血流速度减低者：中动脉收缩期峰值流速（Vp）低于50cm/s，最低39cm/s；前动脉收缩期峰值流速（Vp）低于40cm/s，最低25cm/s；后动脉收缩期峰值流速（Vp）低于39cm/s，最低28cm/s；基底动脉收缩期峰值流速（Vp）低于40cm/s，最低24cm/s；椎动脉收缩期峰值流速（Vp）低于38cm/s，最低26cm/s。其中16例搏动指数（PI）>1.05，阻力指数（RI）>0.08，收缩舒张比（SD）>3。

3 讨论

脑血管管径的大小和血流速度呈显著的负相关（2）。5例高血压患者的血流速度增高的，血管管径变小了，收缩了，阻力指数正常，诊断为痉挛， 22血流速度减低的，6例阻力指数正常的可能是血管扩张，16例阻力指数异常的可能是血管硬化加上远端小血管硬化。脑底动脉环血管痉挛阶段（高血压脑血管病变第一期），在临床上采用降压药和能解除血管痉挛的药物；如果检测到低流速的脑供血不足的表现，表明高血压的血管病变已有形态学上的改变，小血管产生了动脉硬化，导致脑血流供应减少（高血压脑血管病变第二期）；如果搏动指数（PI）>1.05，阻力指数（RI）>0.08，收缩舒张比（SD）>3，表明高血压患者的脑血管病变已达到较为广泛的脑动脉硬化（第三期，高血压脑病期），除采用降压药外，还必须采用扩张血管的药物，增加脑血流量，并应用改善大脑代谢，改善脑动脉硬化的药物，阻止脑血管破裂的发生。以上分析可以得出一个观点：高血压患者经颅多普勒血流速度的异常程度能够反应高血压患者的脑部血管的病理程度，高血压最怕的就是脑血管破裂，随时跟踪脑部各支血管血流速度的变化和阻力指数是很重要的。

4 预防

高血压病的注意事项包括以下几点（一）合理膳食；（二）适量运动；（三）戒烟限酒；（四）心理平衡；（五）自我管理；（六）按时就医。预防脑出血的发生。

参考文献：

[1]刘杰沈键宋淼经颅多普勒超声对头痛患者的血流频谱分析《临床超声医学杂志》 2001，3：42

光子辅助的射频信号频谱分析第7篇

近年来, 随着雷达和各种电子技术的迅猛发展, 电子战已经演变成现代战争的主题之一。电子战中, 电子对抗系统需要能够在空间上精确定位和识别敌方目标, 或者在频域上准确发现敌方电磁信号, 然后及时采取各种窃听、干扰或者预防措施。因此, 先进的微波信号处理技术已成为电子战成败的关键之一[1]。

随着捷变雷达和跳频通信等技术的发展, 电子对抗系统需要处理的带宽明显增大, 要求能够同时检测2 GHz到十几甚至几十GHz频段内的多种电磁信号, 并从中提取有用信息。然而, 传统的射频技术在高频范围内会遭受更大的损耗、色散和电磁兼容等问题, 导致整个电子系统的动态范围降低, 出现严重的杂波。目前基于传统微波器件的电子对抗和雷达系统为了提高整体性能, 一般采取信道化操作, 即将宽带射频信号分成若干个并行的带宽较窄的信道, 分别进行处理, 但此种架构导致信道化电子系统体积庞大、笨重、功耗增加严重[2]。另一方面, 如果完全使用数字信号处理技术, 需要采样率极高的模数转换器、高速数字信号处理芯片以及极大的内存, 可是这些器件在短期内无法实现批量、低成本生产。总而言之, 在电子战和雷达系统中, 传统的微波技术和数字技术受到硬件的复杂度、体积、重量及功耗的较大制约[3]。

射频光子技术将射频信号调制在光波上, 可以实现射频在光纤中的长距离传输, 并将庞大、高能耗的数字信号处理单元从射频前端系统中分离, 以此为基础的光子辅助射频处理系统能充分发挥微波精细灵活和光波宽带低损的各自优势, 可以实现单纯射频技术或光子技术难以完成甚至无法完成的信息处理功能。若将其应用在模拟信号处理中, 可实现对宽带信号的直接处理, 克服微波技术中带宽、损耗及均一性问题[4]。随着光子集成技术的发展, 集成的射频光子学系统必将在未来电子战和雷达系统中具有重要的应用前景。

1 光子辅助瞬时单频点测量技术

传统的瞬时测频接收机利用延时自相关的方法, 将待测信号中的频率信息转换为功率信息, 建立起频率与功率之间的映射关系, 从而实现了对待测信号频率的测量。如图1所示, 可以看到整个系统是由延时为τ的延时线和相关器组成, 通过相关器后产生一个延时为τ的输入待测信号的自相关函数, 通过分析自相关函数可以确定频率与功率之间的关系, 从而根据功率的变化来确定输入信号的频率。该方式的主要优点是系统体积较小、测频速度快、精度较高、瞬时带宽宽等。但是其瞬时带宽受到模拟微波器件的限制, 而光子技术的引入可以有效地辅助传统测频系统克服带宽的限制。

光子辅助瞬时测频系统的物理机制同样是将微波信号的频率信息转换成幅度 (或功率) 信息, 通过检测幅度信息间接测量出待测频率值。在频率-幅度映射过程中, 可以分为两小类:一类是将微波频率信息转换成微波功率, 探测和对比微波功率值解调得到频率值[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14];另一类是将微波频率信息转换成光功率 (或直流信号) , 以光功率探测的方式来分析微波频率[15,16]。

目前, 将微波频率转换成微波功率信息大多利用色散导致的微波功率衰减效应, 即小信号在双边带调制下, 器件或光纤色散导致±1阶光边带的相位随微波频率改变而变化, 最终拍频得到的微波功率为色散值和微波频率的函数。基于微波功率衰减的测频方案通常采用强度调制器、相位调制器或偏振调制器[5,6,7,8,9,10,11,12]引入2个随频率变化趋势不同的微波功率衰减函数, 色散值确定后即可通过两者的比值建立起如式 (1) 所示的微波功率比值与微波频率的关联式, 从而解调出微波频率信息。

式中, f为待测频率, λ、D分别为光波长和此波长处的色散值。由于采用功率比值的方式, 待测微波频率与微波信号的功率无关, 消除了功率因素的干扰。需要指出的是, α、β为各种方案下引入的不同相位量, 也是各种方案的不同之处。文献[5]采用了强度调制器, 此时α=β=0, 并由多信道啁啾光纤光栅提供不同的色散值, 产生2个功率衰减函数。如果利用常规的单模光纤, 利用波长间隔较大的2个波长来引入不同的色散值, 此时可以采用强度调制器[6] (α=β=0) 或相位调制器[7] (α=β=π/2) 来完成测量;在这两种方案下, 通过调节波长间隔可以实现测频范围和测频精度的灵活调谐。文献[8]采用了双端口输出型强度调制器, 如图2 (a) 所示在啁啾调制的状态下α=-π/4、β=π/4;由于α和β取不同的值, 得到的2个微波功率函数衰减趋势不同, 扩大了测量范围。

上述射频光子测频系统主要基于高延迟光电器件, 无法满足严苛的实时性要求。图3所示的方法, 创新性地提出采用马赫曾德尔干涉波导器件, 通过相位和强度调制链路的互补传输特性构建幅度比较函数, 使系统延迟从ms量级降低到ns量级, 从而有效地解决了高延迟问题, 大大提高了系统的响应速率, 并且该结构易于集成[13,14]。

对于微波频率信息到光功率 (或直流功率) 映射的方案, 可以通过互补光学滤波来实现[16,17,18,19,20,21,22,23]。光学滤波方法中, 在载波抑制、小信号调制下仅得到±1阶光边带, 并将2个±1阶光边带输入到正弦型滤波谱中;经滤波后, ±1阶光边带携带的光功率随微波频率变化而增大或减小, 对比2个变化趋势相反的光功率分布, 从而得到与微波功率、光功率无关的功率比值和微波频率的对应关系:

式中, f为信号频率, FSR为互补光滤波器自由频谱范围。文献[15]采用2个激光光源和1个梳状滤波器, 2个光源的输出波长分别置于梳状滤波谱的波峰和波谷位置, 以获得2个变化趋势相反的光功率分布。如图2 (b) 所示, 文献[16]仅采用单个光源和1对互补型梳状滤波器, 只需将光源波长对准其中1个梳状谱的波峰 (或波谷) , 那么此波长必然对准另一互补型梳状谱的波谷 (或波峰) 。两支路光功率来自同一光源, 不仅简化了测量系统, 而且两支路中光功率的波动始终同步, 完全消除光源功率波动对微波频率测量的影响, 从而提高了测量精度。

2 基于光子压缩采样的瞬时多频点频谱分析

射频光子瞬时测频方案给电子战提供了新颖的解决方案, 但是也面临着一些问题。实际在电子侦察的电磁信号环境中, 待监测雷达信号到达接收机的时间是随机分布的。在现代电子战环境中, 一般认为每秒有最多10万个雷达信号到达接收机, 可以估算在0.5μs内, 没有雷达信号的概率是95.12%, 有一个雷达信号的概率是4.76%, 有2个雷达信号的概率是0.12%, 有3个雷达信号的概率是0.001 98%, 这些信号均匀分布在2~18 GHz的带宽范围内。所以实际应用中, 接收机必须有能力检测同时到达的多个信号。

此外, 真实战场电磁信号环境并不是在整个侦察窗口中都有信号覆盖, 在频谱上观察, 待侦测的电磁信号一般稀疏分布。在捕捉到信号的一瞬间, 在非常宽带的频谱范围内, 往往只有几个、一个甚至没有信号。如果使用一个几十GHz采样率的模数转换器和配套的数字信号处理设备, 采集的海量数据中绝大部分都是没有任何信息量的噪声, 那将会是硬件资源的巨大浪费。除此之外, 存储、传输及处理这些数据, 从中挑选出有用信息所花费的时间都将导致在瞬息万变的战场上贻误战机。

针对上述应用需求, 采用基于光子压缩采样技术可实现对稀疏射频信号的瞬时多频点频谱分析与感知, 即通过低速ADC采样实现了对宽带微波信号的频率测量[17], 其原理如图4所示。首先, 由主动锁模激光器产生重复频率为fMLL窄脉冲序列, 然后将该脉冲序列送入第1个调制器, 调制器由N位的伪随机码驱动, 将脉冲序列编码成具有一定码型的周期性编码脉冲序列, 此编码序列周期为fMLL/N。然后送入第2个调制器, 并由天线接收并放大的待测微波信号进行驱动。这样, 编码光信号由微波信号所调制, 时域上相当于伪随机码和微波信号相乘。之后, 被调制的微波信号被光探测器接收, 将光场强度转化为光电流。从光探测器输出的光电流经过低通滤波器, 只剩下频谱上很窄的基带信号, 通过模数转换器对基带光电流进行采样量化, 转换成数字信号。最终采样量化后的数据交由数字信号处理单元进行计算, 从而恢复出微波信号中的各个载波成分并确定其频率。

该方案基于光子压缩采样技术, 通过低速ADC (500 MHz) 实现了宽带射频频率范围 (载波高达60 GHz的任意5 GHz带宽内) 的多频测量 (同时测量频点达7个频点) , 精度达到500 k Hz。采用单信道低速ADC, 极大降低了后续数字信号处理的难度和功耗。此外, 还集成了任意频点到中频的下变频和数字化功能, 具备射频光链路高动态范围的特点, 动态范围达到 , 弥补了现有射频光子频谱感知技术中单频点、精度低、感知和接收分离造成器件冗余等不足。

3 光子辅助的信道化多频点测量技术

信道化接收机通过在频域上对接收到的信号进行划分, 建立起待测信号的频率与空间功率之间的关系, 从而实现对待测信号频率的测量。信道化接收机主要由射频前端、功分器、滤波器及探测器组成, 基本思路是通过功分器和滤波器的组合实现对射频信号的频域划分, 将一个宽带的射频信号进行窄带化平行处理。信道化接收机可以探测的信号频率带宽很宽, 克服了瞬时测频接收机不能处理多个同时到达信号这一缺点, 实现了对多个射频信号的实时测量。信道化接收机的关键器件是滤波器, 理论上讲, 滤波器的带宽越窄, 整个系统的信道数也就越多, 频率分辨率也越高, 每个信道内的噪声越少, 整个接收机的灵敏度越高。但是由于模拟器件的限制, 该类接收机很难面对现代电子战高频、宽带和密集信号的环境。模拟器件高频插损大, 而且在一个或几个倍频程内难以实现均一的高性能, 导致动态范围较低, 因此面临着频率截获概率和频率分辨力之间的矛盾。为了获得足够高的频率分辨率, 必须增加采样路数, 这将导致设备SWa P的增加, 所以基于传统模拟器件的信道化接收机的功耗、体积都很大, 且随着信道数的增加而增大。

另一方面, 由于可以直接处理超宽带信号, 光子辅助的信道化接收机具有很好的应用前景, 且不受电磁干扰的影响, 在系统体积、重量和能耗方面都有着无可比拟的优势。

基于声光型信道化滤波器的光子辅助信道化接收机将微波频率信息转换为空间位置分布, 其原理如图5所示, 微波信号输入到Bragg基元中生成声波, 声波频率的大小将改变Bragg基元的衍射率;当一束激光入射时, 其偏转的衍射角随微波频率的大小不同而变化, 运用光探测器阵列检测光强的分布即可推算出衍射角度, 从而得到微波频率。

基于频段分割的信道化滤波器可以由以下元件来构造, 其中包括电光延迟线阵列、高分辨率的自由空间衍射光栅、相移光栅阵列、光纤光栅和Fresnel棱镜的集成系统、结合标准具和波分复用器的系统等[18], 如图6所示。上述方案的工作原理大致相同, 即在小信号载波抑制调制下, 将微波信号调制到一个连续光源上产生±1阶光边带, 光边带与光载波在频域上的距离即为待测频率。检测光边带偏离光载波的距离, 即确定光边带落在光滤波器或光滤波器阵列的哪一个通带内 (每个通带对应一个微波频段划分区) , 则可检测出待测的微波频率。

有别于上述信道化技术, 最近我们创新性地提出并实现了基于双光梳的大带宽、多频点以及高精度的信道化频谱分析系统, 系统原理如图7所示。该方案首先通过马赫曾德尔调制器对种子光源进行调制并产生2个一阶边带, 马赫曾德尔调制器的直流偏置点工作于调制器传输曲线的最低点, 载波以及调制器产生的偶数阶边带得到抑制, 奇数阶边带得到保留, 从而实现载波抑制的双边带调制。随后通过可编程光逻辑器分别滤出2个边带, 作为产生2个光梳的相干种子光。其中上路产生的光梳作为本振光, 而下路产生的光梳通过马赫曾德尔调制器将待测的射频信号加载到下路光梳上, 实现待测射频信号的多路广播。最后通过解复用器将上下2路光梳相对应的信道过滤出来 (如图7中椭圆虚线部分所示) , 从而实现宽带射频信号光域上的信道化滤波以及本振光和信号光的I/Q解调 (如图7中矩形虚线方框部分所示) 。随后通过模数转换和后续数字信号处理实现大带宽、高精度的信道化接收和频谱分析[22,23,24]。

该方案克服了光域上滤波器带宽较宽的限制, 可实现4 GHz带宽的射频频谱覆盖, 并将多频点测量的精度从GHz提高到<125 k Hz, 避免了在光域实现精细滤波和精确频率准直这2个长久存在的困难, 同时结合高灵敏度数字相干解调, 可在频率测量的同时直接输出数字化信息。

4 3种光子辅助频谱分析技术的比较

上面介绍了3种光子辅助的射频频谱分析技术, 3种技术的优缺点如表1所示。

5 结束语

测控雷达信号频谱特性分析研究第8篇

关键词：测控频谱,调制深度,错锁,测距,同频干扰

0 引言

统一测控系统是在一个载波上调制多个副载波, 用以完成多种功能的一门综合技术, 即把跟踪、遥测、遥控、通信等信号调制在统一的上 (下) 行载波上, 在导弹和各类飞行器 (如卫星、飞船等) 飞行的各个阶段 (发射、运行、回收等) 完成对其测量和控制这两大任务的设备。目前的连续波测控系统为微波统一测控系统或称USB测控系统, 其特点是用多个载波同时完成测距、测速、测角和遥控等多种功能。此处统一测控的实质是载波信道的统一, 即在发送端各基带信号先分别调制到不同的副载波上, 然后将各已调信号叠加, 再调制到载波上, 通过统一信道发送;接收端通过统一的载波接收信道接收, 然后解调出各路副载波信号, 并送各基带设备进行处理。

频谱仪是一种常用频域测量仪器, 信号的频谱分析往往能够提供在时域分析中观察不到的信息。频谱分析仪能将失真定量地检测出来, USB测控系统原本就与频域有关, 其采用多副载波技术将频域中多路副载波信号合成在一起进行传输, 利用频谱分析仪就能区分这些频率成分并精确加以测量。

因此, 在许多地方频谱分析就显得更为重要。信号的频谱特性往往能够提供在频域中重要的信息。设备的性能通过频谱观测的方法可有效地减少排除故障的时间, 提高分析解决问题的效率。

1 测控信号的频谱结构和特性分析

1.1 统一测控通信系统上行频谱信号频谱

测控通信系统是多种信号对载波同时进行调相, 副载波信号包括测距信号、遥控编码信号、话音信号等。测距信号直接对载波调相, 其他信号是先对各自的副载波信号调相 (或调频) , 再对载波进行调相。

图1是测控信号上行频谱图, 载波上加调了测距音 (主音、次音) , 遥控副载波。

1.1.1 测量信号

精密跟踪测量系统通常采用测距信号对载波调相测量体制, 在连续波测量体制中, 采用纯侧音比相方法进行测量。

1.1.2 遥控信号

遥控分系统中选用遥控指令编码调制二个单音 (即完成FSK调制) , 再用已调FSK信号对载波调相。飞行器接收到遥控信号后先对载波解调得到FSK信号, 再对FSK解调得到遥控的编码信号, 然后进行解码、解密处理并完成指令要求的控制功能。遥控信号为数字基带信号, 信号的码形多种多样 (差分码、双极码等) , 其时频特性种类也很多。

1.2 统一测控通信系统下行频谱信号

接收系统是将深埋在噪声中的微弱信号进行放大, 变频后用锁相环完成性能好锁定后进行解调, 实现对目标的捕获跟踪, 并将解调出的测距音、遥测信号、多普勒信息送相应的终端。如图2所示。

2 基于频谱特性的故障分析研究

2.1 遥控指令不执行现象

在设备检测过程中出现遥控指令不执行的现象, 根据遥控指令所涉及的各个环节, 在上行载波进行分析, 对副载波调制单元进行测试, 故障原因有两个方面。

2.1.1 遥控副载波未加调

此问题在某型号任务中出现过, 导致中心指令未能执行。对于此类问题, 通过频谱分析的方法很快捕捉到故障原因, 再从原理和查看软件的方法进行修改和完善。其原因主要是系统设计缺陷造成的, 当双向载波捕获刚完成时, 系统未对遥控进行加调, 此时中心指令发送时, 系统只加调了测距副载波, 造成指令未执行。

2.1.2 调制深度过小或过大

根据上行信号调制原理, 副载波在调制过程中可能会出现调制深度过小或过大的现象, 其具体体现是输出信号电平正常, 小环返回正常, 无法从监视表头正确监视设备状态, 当出现遥控指令不执行时, 通过监视频谱的方法, 可以非常直观地检测信号, 可以快速定位于遥控副载波调制单元, 通过调整副载波调制单元可迅速解决问题。

2.2 测距值错误

在卫星测控过程中, 常出现测距值错误的故障, 对于此类问题, 问题的原因很多, 从测距原理上分析, 可能在侧音产生器单元、发射机调制单元、发射通道、卫星系统、接收解调单元等, 涉及单元多, 查起来较复杂, 但通过频谱分析的方法可较快定位故障单元或查出故障原因。

2.2.1 基于上行频谱分析

调制深度过小, 侧音信号电平值达不到星载应答机的解调门限, 无法对侧音进行解调转发, 次侧音无法正常发出, 致使测距无法完成, 距离值无效。

调制深度过大, 侧音信号电平值达到甚至超过载波电平的幅度, 星载应答机的捕获解调会受到大调制的影响, 无法对侧音进行解调转发, 次侧音无法正常发出, 致使地面接收机出现错锁。

2.2.2 下行频谱分析

当错锁在测距副载波上后, 系统仍能对其进行距离测量, 此时侧音信号电平很大, DSP捕获跟踪处理时将侧音信号误处理为载波信号, 测距解调器在处理侧音的开关门信号时就会出现将载波信号处理, 出现错锁现象, 因为载波的相位和侧音的相位不一致, 就会出现距离值错误, 如图3所示。

通过观察下行10.7 MHz信号频谱, 通过设置一定的带宽和扫描时间, 观察调制度大小和信号幅度大小就可以判断出距离解模糊失败、距离错误的原因。

2.3 系统干扰基于频谱分析

任何设备都是工作在一定的环境条件下, 在这个环境中存在着自然因素或人为因素产生的电磁能量, 这些能量通过一定的途径进入到测控系统, 产生了正常工作所不需要的信号, 影响了系统的正常工作。一般的把上述所说影响正常工作的信号称为噪声, 也叫干扰。任何系统中出现了大的干扰, 就会影响指令的正常执行, 影响测距跟踪的正常进行, 甚至造成控制事故或控制失灵。例如在测控上行通道中存在干扰, 就有可能引起遥控指令不执行, 在下行通道中存在干扰, 就会产生测量误差大、系统距离测量无法进行、系统无法完成自跟踪、遥测数据出现误码等故障现象。

干扰的频谱很宽, 电平形式很多, 可以是直流的、交流的, 也可以是脉冲等形式的。干扰窜入系统渠道主要有三种:空间干扰、供电系统干扰和过程通道干扰。空间干扰是通过电磁波辐射进入系统;供电系统干扰主要是通过供电系统的直流电源线路或地线进入系统;过程通道干扰是通过和主机系统相连接的输入/输出通道以及与其他主机系统相连的通讯通道进入系统。

2.3.1 同频干扰的分析

凡有其他信号源发送出来与有用信号的频率相同并以同样的方法进入接收机中频通常的干扰都称为同频干扰。由于同频干扰信号与有用信号同样被放大、检波, 那么接收机将不能区分有用信号和干扰信号, 其结果是有用信号和干扰信号同时解调出来。同频干扰包括同频失真干扰和同频阻塞干扰。

同频失真干扰当两个信号的调制度不同时, 会引起失真干扰, 当两个信号存在相位差时也会引起失真干扰。

同频阻塞干扰干扰信号越大, 接收机的输出信噪比越小, 当干扰信号足够大, 可造成接收机的阻塞干扰。

2.3.2 邻频干扰的分析

凡是在接收机射频通带内或通带附近的信号, 经变频后落入中频通带内所造成的干扰, 称邻频干扰。这种干扰会使接收机信噪比下降, 灵敏度降低, 强干扰信号可使接收机出现阻塞干扰, 如图4所示。

2.3.3 带外干扰的分析

发射机的杂散发射, 带外发射或接收机的杂散响应产生的干扰, 称为带外干扰。杂散干扰尤以谐波干扰为最。

在测控设备中, 其中频电路设计大都采用倍频器电路进行倍频以产生更高的频率, 由倍频器及倍频放大器的非线性作用会产生大量的谐波, 谐波频率为主频的1倍、2倍、3倍, 谐波的产生不可避免, 对此, 一般发射机都设计了专门的倍频滤波网络会将这些谐波予以有效的抑制。在设计时均提出了技术指标, 测量谐波干扰主要是测量信号的二倍频、三倍频等是否超过了设计指标。

2.3.4 互调干扰的分析

所谓互调, 是指两个或多个信号在收、发信机的非线性电路或传播媒质中相互作用将产生新的频率分量的过程。互调现象很容易产生干扰, 这种干扰称为互调干扰。

在非线性电路中互调产物的频谱分量如下式表示:

$f_{0} = p f_{1} + q f_{2} + r f_{3} + \dots$

式中:p, q, r为正或负的整数或零;f1, f2, f3为不同发射机的频率;|p|+|q|+|r|+…的和称为互调的阶次。

互调产物是多个频率的组合, 其中存在可能与有用信号频率相接近的频率, 从而引起干扰。

目前测控系统采用多个副载波加调在一个载波的方法进行调制, 最容易出现互调干扰。多载波互调频率分量要形成有效的干扰, 必须满足两个条件:多载波互调干扰分量必须落在有用信号带宽以内;多载波互调干扰分量足够大, 使信号/干扰低于门限值。

为有效解决多载波互调干扰的问题, 可以从正确选择频率和减少干扰幅度两个方面考虑。

以上讲到的各种干扰, 最直接的监测方法就是采用频谱测试。

3 结语

统一测控系统采用多副载波技术将频域中多路副载波信号合成在一起进行传输, 利用频谱分析仪能区分这些频率成分并精确加以测量。频谱分析仪能将失真定量地检测出来, 通过对雷达上行频谱和下行频谱信号的分析, 对出现的一些故障现象, 可以通过频谱分析方法, 基本上可以建立一套相对完整的基于频谱分析方法, 设备的性能通过频谱观测的方法来监测, 能较为直观地发现设备出现的问题, 有效地减少排除故障的时间, 提高解决问题的效率。

参考文献

[1]谷学敏, 胡效敏.航天无线电测控技术[D].长沙:国防科技大学, 2000.

[2]申浩, 张旭东.频谱仪在分析无线电干扰中的应用[J].电波检测, 2004 (10) :54-56.

[3]王铭三.通信对抗原理[M].北京:解放军出版社, 2002.

[4][美]Proakis J G.数字通信[M].张力军, 张宗橙, 郑宝玉, 等译.北京:电子工业出版社, 2004.

[5]Agilent Technologies.Agilent PSA系列高性能频谱分析仪的应用[Z].2004.

[6]何梅.高性能频谱分析仪的时域测量技术及其应用[J].中国仪器仪表, 2006 (2) :42-45.

认知无线电频谱感知技术分析第9篇

1、认知无线电频谱感知技术的研究意义

频谱感知/空闲频谱检测和动态频谱资源管理是认知无线电最核心两项技术, 而频谱感知过程决定了其后续环节实施的顺利与否, 可以说, 感兴趣频段的检测, 成为整个系统实现与否的重要前提条件。因此, 频谱感知技对于认知无线电的研究与发展作用极大。

感知无线信道的环境, 对信息检测、感知过程中出现的空闲频谱, 并将其看做是作用在物理层上的信号处理技术, 频谱感知在认知无线电中的主要任务包含两方面的内容:一方面应检测授权用户的信号存在与否, 判断频段是否可用, 这个任务要求频谱检测具有较高的可靠性;另一方面, 由于接入权差异的客观存在, 认知用户在使用某一频段的过程中, 必须时刻保持有效的监测状态, 对授权用户接入或使用该频段时不接入或是及时用最快的速度退出占用, 以避免干扰到授权用户的正常工作。

对认知无线电接收机而言, 其工作地点即可在授权频段, 也可在非授权频段。在授权频段上, 授权用户比认知用户的接入权要高, 认知用户在占用频段后, 需进行周期性检测, 以防与授权用户出现使用冲突现象, 若频谱空穴已为信号所占用, 则还需要去寻找新的空闲频段才能进行信号的传输, 所以认知用户需要判断频谱空穴是否真实存在, 这个过程包含在授权频段的检测过程中。

为了满足无线电频谱的检测要求, 需要使认知无线电系统中的频谱感知执行得更加可靠和有效, 以确保授权业务免受干扰, 还要使不同认知用户利用授权频段来传输非授权信号更加合理。通过以上分析可知, 在认知无线电应用中, 频谱感知/空闲频谱检测具有着重要的基础意义, 因此, 探讨频谱感知技术很有其必要性, 这也是认识无线电应用中必须加以讨论的的核心内容。

2、认知无线电频谱感知技术分类的形式

从本质上来讲, 频谱感知是通过对接收信号的检测, 认识用户能够对某信道存在授权用户与否作出准确判断。同时为避免对授权用户使用造成干扰, 认知用户必须能够检测出空闲频谱, 以及授权用户的出现。也就是要求认知用户有效提升检测的可靠性, 从而能够实现连续、实时地侦听频谱。

在频谱感知过程中, 授权用户的类型不同对感知灵敏度也有着不同的要求。举例来讲, 普通电视接收器较GPS接收机而言, 其灵敏度要差一些, 所以电视广播信号就较GPS信号更容易检测。因此, 认知无线电的灵敏度相对较高, 至少要超过授权用户接收机的灵敏度, 并拥有30~44d B的余量, 以避免“隐藏终端问题” (Hidden Terminal Problem, HTP) 。

同时, 由于认知环境的差异, 实现频谱感知还需要高度的灵活性。频谱感知对信号的处理表现在通过信号统计对授权用户作出身份辨识和通过处理增益提高射频前端灵敏性。总体来讲, 频谱感知技术可归纳为授权用户发射端检测、授权用户接收端检测和协作检测。其中, 本地频谱检测是指单个认知用户独立执行频谱检测算法检测的过程, 又可以分为:授权用户接收端检测 (primary Receiver-Sensing) 和授权用户发射端检测 (P rimary TransmitterSensing) 。协作检测 (Cooperative Sensing) 则是指多个认知用户互相合作认知无线电频谱感知技术而执行的检测。

3、对认知无线电频谱感知技术的进一步分析

实现频谱管理、频谱共享是频谱感知技术的前提, 更是认知无线电系统的基本功能, 在认知无线电中具有基础地位。根据检测的依据, 当前频谱感知技术类型主要可划分为两种:一种如接收信号强度检测RSSI、多分辨率频谱感知MRSS等, 是基于能量的检测;另一种则包括基于信号符号构成的感知和基于信号相关特征的感知等, 这是基于特征的检测。

3.1 基于能量检测的认知无线电感知技术分析

能量检测是非相干检测, 为目前使用最多, 也最简单的方案。采用能量检测, 接收机可以不用预知主用户信号发射的相关特征。接收机将信号依次通过模/数转换器、自相关运算、FFT, 取得接收信号平均功率, 然后再拿得到的结果和阈值进行比较, 从而判断当前信道主用户占用与否。通过增加接收机每次信号接收时间的长度, 或增加FFT运算的点数, 就能够提高能量检测准确性。不过, 能量检测虽较易实现, 却也存在局限性, 即对主用户信号和接收噪声不能进行有效分离, 如果工作条件信噪比相对较低其性能不够稳定。

3.2 基于匹配滤波的感知技术分析

在输入信噪比一定的条件下, 采用匹配滤波器能使输出信噪比在某一时间达到最大。这使得这种技术检测信号耗时短、效益高, 从这个意义上盾来, 匹配滤波是最优的信号检测技术。但它需要待测信号的先验信息, 这个显著的弱点, 加之硬件上的相对复杂, 使其在实际感知条件下不易实现。

在信号检测理论中匹配滤波器占有十分重要的地位。对实信号s (t) 的匹配滤波器, 其冲激响应如下式所示:

由式可见, 匹配滤波器的脉冲响应h (t) 基本为输入信号s (t) 的镜像, 只不过是时间上右移, 同时幅度上乘以中这一非零常数。匹配滤波器能使输出端信噪比达到最大, 但是为了匹配滤波的实现, 获得较多被检信号的先验知识是重要前提, 加之其计算量相对较大, 所以这样方法通常用来检测那些发送双方都预知特征的信号。

3.3 基于信号周期平稳特征的感知技术分析

由于信号的统计量达到期望值, 自相关函数等便具有周期性, 这也使得信号与噪声相较而言循环平稳特性更为明显。在己知信号自相关函数的情况下, 就能够实现信号与噪声的有效分离, 也就能够进行更为准确的感知。此外, 由于信号不同, 其自相关函数也是不相同的, 在已知某一信号频谱特性的前提下, 那么将已知信号与其它信号进行分离也是可实现的。这种基于信号循环平稳特征的频谱感知更加有效, 当然这需要一个重要的前提, 就是已知待检信号的循环平稳特征, 且执行复杂度较高。信号的循环平稳特征检测模型如图1所示:

如果信号是功率有限的循环平稳信号, 那在时间[—T/2, T/2]上其循环自相关函数为:

谱相关函数为:

其中, α是循环频率, S (nα) 是α=0时信道没有信号, 仅有噪声情况下的功率谱密度, S (nα) 是待检测到信号的功率谱密度。

谱相关检测法其优点表现为:基于信号特征离散地分布于循环谱的循环频率之中, 而背景噪声与干扰在非零循环频率处不会呈现谱相关特性, 所以信号辨识能力较高。

谱相关检测法的局限则表现在:其计算量很大, 且算法要使用傅里叶变换两次对信号进行处理, 其所提供的只能是对傅立叶频谱的补充。

3.4 认知无线电频谱感知技术中的协作检测分析

由于认知用户对主用户位置信息不掌握, 所以只能检测主用户可能较为微弱的信号, 这也是对主用户进行基于发射机检测的原因所在。在大多情况下, 主用户网络和认知用户在物理上是分隔开来的, 因此, 认知用户在发射机检测中, 无法避免因主用户接收机位置未知而形成的干扰。认知无线电发射机与接收机之间即便是视距传输, 但由于遮蔽等客观原因, 无法检测到主用户发射信号的可能也是存在的。因此, 认知无线电用户需要其他用户协作感知, 也就是从其他用户那里得到信息并进行准确检测。认知用户之间的协作检测能够有效减少单一用户检测所带来的不确定性, 从理论上来讲, 协作检测准确性更强。协作检测可在最大程度上避免阴影疚和多径衰落造成检测性能下降的可能, 即使在遮蔽环境相对严重的状态下, 也能获得较好检测概率。

协作检测结构既可以是分散式的, 也可以是集中式的。所谓分布式协同感知, 是指各个节点均独立决策, 只是相互交换感知信息。协作频谱感知的影响因素不仅包括参与协作的各个节点感知性能, 还包括网络拓扑结构和数据融合方法;而所谓集中式协作感知, 则是将各个感知节点的感知结果送到基站 (BS) 或接入点 (AP) 进行统一的数据融合, 并据此做出决策。值得注意的是, 在协作频谱感知过程中, 单个节点的不可靠性和不同感知节点的相关性也会对频谱感知的性能产生一定的影响。

3.5 认知无线电频谱感知技术中基于干扰的检测

发射机可称为无线环境的中心, 距发射机一定距离的信号功率在设计中必须要达到一个底限才能降低干扰。但由于不可预知的、新的干扰源出现, 射频噪声底限随之升高, 从而导致信号减粘覆盖范围。因此, 为了提高频谱利用率, 也为了提升认知无线电技术应用性, 美国联邦通信委员会提出了干扰温度机制, 通过干扰温度模型进行评价 (如图2所示) 。这种转换为干扰提供了一个度量, 用以量化和管理无线环境中的干扰源。设定一个保证授权用户系统正常运行的“干扰温度门限”, 该门限是由授权用户系统能够正常工作的最坏信噪比决定的。非授权用户对授权用户的干扰累积如达到或超过干扰温度门限, 授权用户系统就可能无法正常工作;反之, 则可以保证授权用户与认知用户同时正常工作。

干扰温度机制能更好地量化和管理干扰, 并在确定的频段上增加更多的非授权操作。相比于仅基于发射机操作的简单评估方式, 干扰温度模型基于实际环境和发射机与接收机间的交互, 考虑了所有干扰源的累积效应。当认知用户发现自己可能导致干扰温度超过门限时, 则应选择其它频率, 如果没有可用频率, 则应停止频谱占用直至情况允许。

干扰温度机制的执行过程涉及三个环节:一是以某种方式准确地测量出授权接收机处的干扰温度, 即认知用户必须明确目标频谱内现有的用户的工作状况, 定量计算目标频带中可接受的噪声干扰水平, 并准确预测接入后对原有授权用户接收机产生的干扰;二是合理“干扰温度门限”的设置, 只要引入认知用户后, 产生的附加干扰温度值不超过既定门限, 系统就可以正常工作;三是有效控制认知用户的累积干扰, 使授权用户接收机处的干扰温度不超过既定门限, 从而保证授权用户系统的正常工作。利用干扰温度概念, 认知无线电能够与授权用户真正实施频谱资源共享, 而非频谱机会接入。

3.6 其它感知技术分析

基于波束的感知:如果已知发射信号的导频, 扩频码等信息, 即可利用这些先验信息判断有无主用户。

基于无线身份验证的感知:如果知道主用户所采用的通信技术标准, 获得其发射信号的完整特性, 则可进行更为准确的感知。比如, 如果认知节点知道主用户采用的是蓝牙技术, 凭借这一信息, 认知节点可以从中提取出有用的信息, 因为己知蓝牙信号的传输距离为10米内。验证通常包含两个步骤:

IMI (初始模式身份鉴定) , 认知用户根据感知到的主用户 (由于已知主用户采用的通信技术) , 选择适合自己的通信技术标准, 不对主用户造成干扰

AMM (替代模式监测) , 认知用户在使用特定技术标准通信时, 也应监测其他可能的备选模式。

除以上几种常见的感知技术外, 还有Multitaper spectral estimation多抽头频谱估计, Wavelet transform based estimation小波变换估计, Hough transform霍夫变换, Time-frequency analysis时频分析等感知技术。

4、结语

频谱感知不仅是认知无线电系统中必不可少的功能, 更是当前认知无线电研究的热点课题。为了保证不干扰已授权用户的通信, 认知用户的感知功能要尽可能准确地分析出特定区域的频段使用情况, 在避免影响授权主用户使用的前提下, 找到适合通信的频谱, 提高频谱的利用率。因此, 深入研究频谱感知技术, 使之能够及时确定占用频谱信号的调制方式、带宽、波形、载波频率等, 以通过有效的频谱感知技术, 使认知用户在不干扰主用户的前提下进行通信, 有效提高频谱资源利用率。

摘要：认识无线电技术做为近年来通信领域的热点研究课题, 是无线通信新兴智有技术之一, 它对目前频谱资源利用率较低的固定频谱分配制度问题能够有效加以解决。因此, 深入探讨做为认知无线电实现频谱分配、频谱共享前提和基础的频谱感知过程, 则成为整个系统环节的重中之重。

关键词：认知无线电,频谱感知技术,研究意义,分类,分析

参考文献

[1]周良臣《.认知无线电体系结构分析》[J].电讯技术, 2010 (3) .

[2]梁红玉, 陈宏滨, 赵峰《.认知无线电协作频谱感知技术综述》[J].广西通信技术, 2011 (2) .

基于业务区分的频谱接入策略分析第10篇

目前很多研究都讨论了认知用户频谱利用问题[2,3,4,5]。文献[6]建立了基于感知和基于概率两种频谱决策模型解决多个认知用户争夺同一信道，分析相应的系统传输时间，但是其并未考虑共享多个信道的问题。文献[7]讨论了认知用户共享多个信道的问题并建立了多信道虚拟的优先级队列模型，但是在实际的应用场景中，认知网络应该考虑到不同的业务类型和用户，由此可以根据QoS要求将认知用户分级[8,9,10,11]。文献[8]中，认知用户数据包被分成实时数据包和非实时数据包，但是这篇文章中只分析了单一信道上认知用户的平均等待时间。在文献[9]中作者将主用户传输系统近似建模为马尔科夫链，讨论了在该马尔科夫信道下不同认知用户业务流的动态频谱接入方案，但是其忽略了认知用户数据包到达和传输的动态性。文献[10]提出了将认知用户分级并分别建模为抢占式的M/G/1排队模型，其有效地降低了实时用户的系统传输时延，然而考虑到遗传算法的高复杂度，在实际应用中可以采用反比例接入算法以降低计算时间。

基于以上讨论，本文将针对认知用户的系统时延分析和多信道的接入策略进行综合分析，并根据认知用户对QoS的要求，将认知用户分为实时用户和非实时用户，提出一种新的接入方案，以期达到有效地降低认知用户的系统传输时延和降低计算复杂度的目的。

1 系统模型及策略描述

1.1 系统建模

本文讨论集中式认知网络[12]，假定认知用户能够完美地感知系统中存在的频谱空洞，并将感知到的频谱空洞信息传递给CR中心控制节点，CR中心控制节点利用收集到的空闲频谱信息，集中式调度认知用户的数据包，合理分配认知用户的传输信道，并实现快速稳定的频谱切换过程。系统模型如图1所示。设主用户为PU、认知用户划分为实时认知用户和非实时认知用户，分别用SU1和SU2表示。在该模型中假定PU、SU1和SU2的数据包到达率均满足泊松分布。λ0(k)和X0(k)分别表示信道k上PU用户数据包到达率和传输时长，λ1，λ2分别表示SU1用户和SU2用户数据包到达率;当认知用户到达系统时，可以采用基于概率的频谱决策算法从M条信道中选择合适的信道传输，频谱接入策略描述见1.2节。信道接入概率向量P1=(p1(1),p1(2)，…，p1(M))和P2=(p2(1),p2(2)，…，p2(M))分别表示SU1用户和SU2用户信道选择的结果。p1(k),p2(k)分别表示SU1用户和SU2用户选择信道k的概率，则SU1用户和SU2用户在信道k上的数据包到达率分别为p1(k)λ1,p2(k)λ2。假定系统中信道的通信参数都相同，X1,X2分别表示SU1用户和SU2用户数据包传输时长;b0(k)(x),b1(x),b2(x)分别是X0(k),X1,X2的概率密度函数。参数λ0(k)，λ1，λ2和b0(k)(x),b1(x),b2(x)是可以根据信道长期的传输特性估算出来的。

1.2 频谱接入策略描述

改进的抢占式(Preemptive Resume Priority,PRP)M/G/1排队模型如图2所示。每个信道上构建3个排队队列，其优先级从高到低的排列顺序为PU用户、SU1用户、SU2用户。主用户只能在其对应的授权信道上传输，而认知用户可以根据CR控制中心的频谱决策在M条信道中任意选择一条空闲信道进行传输。如果信道都忙，则新到达的认知用户根据基于概率预测的动态频谱接入策略选择合适的信道并进入相应的队列排队等待。在每条信道上，高等级用户可以抢占低等级用户的传输，只有当高等级队列中的数据包传输完成，低等级队列中的数据包才能进行传输。当高等级用户达到授权信道时，在该信道传输的低等级用户立即中断正在传输的数据包，执行频谱切换，中断的认知用户在原信道上等待，未完成的数据排在相应等级队列的前面。同优先级的用户传输遵从先到先服务原则进入排队序列。

1.2.1 实时认知用户SU1频谱接入策略

在改进的PRP M/G/1排队模型中，实时认知用户SU1的数据包被等效为次等优先级顾客，由此，SU1用户必须等主用户队列传输完毕才可以进行传输，同时SU1用户可以抢占SU2用户的信道传输数据。SU1用户的频谱接入策略如下:

1)当SU1用户到达时，若系统中还有可用信道，则SU1用户选择主用户数据包到达率最低的信道传输数据，若系统中无可用信道，但是有部分信道被SU2用户占用，则SU1用户抢占主用户数据包到达率最低的信道上的SU2用户进行传输，由此SU1用户的信道接入概率向量P1与信道上主用户数据包到达率成反比。

2)当SU1用户到达系统时，系统中所有信道均被PU用户或者是SU1用户占用，则根据基于概率的频谱决策模型设计使系统传输时间最小的最优信道接入概率P1*，即

上述问题等效为非线性规划问题，可以通过遗传算法[13]求得SU1用户的最优信道接入概率P1*，但是考虑到遗传算法的高复杂度，在实际应用中可以选择一些低复杂度的接入策略。本文采用反比例接入策略来获得较好的信道接入概率，以降低计算的复杂度。则简化的SU1用户的信道接入概率为

1.2.2 非实时认知用户SU2频谱接入策略

在改进的PRP M/G/1排队模型中，非实时认知用户SU2的数据包被等效为低等优先级顾客，由此，SU2用户必须等主用户队列和SU1用户队列传输完毕才可以进行传输。SU2用户的频谱接入策略如下:

1)当SU2用户到达系统时，若系统中有可用信道，由于SU2用户的数据包传输不仅受主用户影响，还受SU1用户影响，由此SU2用户选择主用户数据包到达率和SU1用户数据到达率最低的信道传输数据。

2)当SU2用户到达系统时，若系统中无可用信道，则根据基于概率的频谱决策模型设计使系统传输时间最小的最优信道接入概率P2*，即

同理，可以通过遗传算法求得SU2用户的最优信道选择概率P2*，考虑到遗传算法的高复杂度，在实际应用中采用反比例接入算法简化的SU2用户的信道接入概率为

2 系统时延分析

系统传输时间是衡量认知用户QoS的一个重要指标。认知用户的总传输时间(Tsys)包括等待时间(Twait)和有效的传输时间(Ttrans)[5]。认知用户数据包到达系统到开始进行传输这段时间定义为等待时间，认知用户数据包开始进行传输到传输完成的这段时间定义为有效的服务时间。由此认知用户的平均系统传输时间可以表示为

2.1 实时认知用户SU1的平均系统传输时间

1)SU1用户的有效传输时间。定义E[N1k]和Y0(k)分别为授权信道k上SU1用户被主用户中断的次数和切换后的平均等待时长，则

由此授权信道k上认知用户SU1的有效传输时间为

2)SU1用户的排队等待时间。由于认知用户SU1的优先级仅低于主用户，当没有空闲频谱时，SU1用户可以抢占SU2用户的信道进行传输。由此，SU1用户的排队等待时间仅与主用户有关，根据M/G/1排队理论[14]可知

式中:ρ0(k)，ρ1(k)分别表示授权信道k上主用户和SU1用户导致信道忙的概率，即

由此，在共享M个信道时，SU1用户的平均系统传输时间为

2.2 非实时认知用户SU2的平均系统传输时间

1)SU2用户的有效传输时间。由于SU2用户被赋予了最低优先级，因此在传输的过程中，不仅会被主用户PU抢占信道，还会被SU1用户抢占信道。仿照SU1用户有效传输时间的分析方法，可以得到SU2用户在授权信道k上的有效传输时间表达式为

2)SU2用户的排队等待时间。由于SU2用户的优先级最低，因此，新到达的SU2用户必须等待该信道上主用户队列、SU1用户队列中的数据包传输完成才能进行传输，此时，假定SU1用户以固定速率到达系统，那么根据M/G/1排队理论[14]可知，SU2用户的排队等待时间为

式中:ρ2(k)表示授权信道k上SU2用户导致的信道忙的概率，即。

由此，在共享M个信道时，SU2用户的平均系统传输时间为

3 仿真实现及分析

3.1 时延性能分析

本文建立了包含4条信道的CogWMN系统仿真模型，假定信道上的传输被分成时间相同的时隙，并将时隙作为仿真的基本时间单位，则主用户的数据包到达速率和传输时间均值分别为(λ0(1)，λ0(2)，λ0(3)，λ0(4))=(0.3,0.3,0.4,0.4)和(E[X0(1)],E[X0(2)],E[X0(3)],E[X0(4)])=(1,1.2,1,1.2)。SU1用户和SU2用户数据包的平均传输时间均为E[X1]=E[X2]=0.8。图3a表明，随着SU1数据包到达率的增加，SU1和SU2的平均系统传输时间不断增加。图3b同样表明，SU2的平均总传输时间随着SU2的数据包到达率λ2的增加不断增加。但是SU1用户的传输时间并未有很明显的变化，这是因为实时认知用户SU1有较高的等级，可以抢占SU2用户的信道进行传输，所以SU2用户的数据包到达率λ2的增加并不影响SU1用户的传输。图4给出了实时认知用户SU1数据包到达率λ1对最优信道选择概率和授权信道利用率的影响。从图4a可以看出由于信道1上主用户的业务量最小认知用户都倾向于选择信道1进行传输。随着实时认知用户SU1数据包到达率λ1的增加，信道1不再是业务量最小的信道，因而认知用户在信道1上的等待时间增加，由此认知用户开始选择其他信道进行传输以平衡整个系统的负载。图4b表明，随着λ1的增加，各授权信道的利用率开始趋于相同。

3.2 接入策略优化分析

将分析简化，考虑2个信道的CogWMN系统，假定2个信道具有相同的参数特性:λ0=0.3，λ1=0.1,E[X0]=E[X1]=1。由图5可以得到当2个授权信道上主用户数据包到达率相同时，信道接入概率为P1=P2=(0.5,0.5),SU1用户和SU2用户的平均系统传输时间均达到最小，E[Tsys1]=1.455 9,E[Tsys2]=1.554 1。

图6表明，2个授权信道上主用户数据包到达率分别为λ0(1)=0.3，λ0(2)=0.25，当SU1用户的信道接入概率为P1=(0.441,0.559)时，其平均系统时间均值达到最小值E[Tsys1]=1.453 7。当SU2用户的信道接入概率为P2=(0.472,0.528)时，其平均系统时间均值达到最小值E[Tsys2]。由此证明了采用反比例接入策略可以取得次优的接入概率。

接下来讨论反比例接入算法和遗传算法的比较。不同主用户数据包到达率参数集设置如表1所示，不同策略下2种认知用户平均系统传输时间的比较如图7所示。由图7可以看出，随着主用户业务量的增加，SU1用户和SU2用户的系统传输时间都有所增加，反比例接入策略可以获得与通过遗传算法得到的最优接入策略相近的系统时延均值。通过20次的程序运行时间比较，遗传算法需要进行平均53次迭代得到全程最优解，运行时间长达1.71 s，而反比例接入策略的运行时间仅有1.53 ms，运行时间大大减少，降低了计算复杂度。

4 结论

后3G时代将现频谱危机? 第11篇

移动宽带增长迅猛获ITU重视

全球移动宽带市场的飞速增长正使移动通信加速演进。ITU的统计数据显示，2010年全球移动用户的渗透率超过75%，每10个人中就有近8人使用移动电话；与此同时，移动宽带用户数在2008年超越固定宽带用户数，并进入高速发展期。但是，与近80%的移动渗透率相比，移动宽带渗透率则不足15%，增长潜力巨大；同时，发达地区和发展中地区正出现巨大的鸿沟——2011年发达国家移动宽带渗透率达到51.1%，但发展中国家仅为5.4%，使得全球总体水平仅为13.6%。

移动互联网应用的空前发展，直接促使运营商加速升级其移动通信基础设施。Fabio Leite指出，过去25年来，ITU协调全球运营商形成了宽带多媒体国际移动通信系统（IMT）框架标准；2000年，全球从IMT概念中引入IMT-2000标准（3G速率达到2Mbit/s），目前已实现广泛应用。此后，ITU联合全球运营商瞄准更高的速率、融合的服务、宽带多媒体应用等，形成了下一代移动服务平台目标IMT-Adavanced（4G，速率瞄准1Gbit/s），目前全球正迎来空前高涨的LTE部署浪潮。

目前，ITU-R正成立一系列工作组，针对当前的现状和未来走势，探讨和评估“IMT for the Next Decade（未来10年的IMT）”，以对2012~2022年移动宽带和数据业务的发展形势，以及IMT-A之后的标准走势做出决策；第一轮工作组会议已于今年3月21日在泰国曼谷举行。

ITU-R官方资料显示，IMT-Next Decade工作会议的议题涵盖了宽带无线市场预期、移动无线宽带未来需求、ICT设备和应用类型、未来10年IMT如何适应并引领发展形势、无线运营商如何应对潜在压力、监管机构如何鼓励移动宽带增长等诸多前沿领域。

全球或将面临“频谱赤字”

进入后3G时代，获取频谱资源成为运营商布局LTE等无线宽带网络的首要挑战。随着网络异构化形势日益加剧，频谱资源的短缺成为全球运营商面临的一大难题。“到2020年以前，无线频谱资源分配将呈现高速增长态势，频谱日益短缺。”Fabio Leite表示。

以美国为例，其将在2013年彻底耗尽频谱资源——从2009年到2014年，美国拿出113MHz频段用于语音业务，然而随着数据需求猛增，美国的数据频段分配从2009年的57MHz将猛增至2012年的347MHz，其时可分配频段仅有87MHz；然而到2013年，美国的数据需求频段将达到524MHz，将形成90MHz的“频谱赤字”；2014年更为严重，频谱赤字将高达274MHz。

在此情势下，基于已分配频段的再次利用和二次开发十分关键，ITU-R也适时提出了从WRC-12过渡到WRC-15/16的计划目标。Fabio Leite表示，在WRC-15/16目标框架下，ITU-R正联合全球监管机构和运营商研究频谱需求和新增频谱分配策略，同时着力于未来新增业务和已分配频段业务的共享和兼容问题，以支持IMT的未来发展。

频谱分析仪检波方式的分析与研究第12篇

在使用频谱分析仪测试和分析各种类型的信号时,必须正确设置检波方式。与频谱仪的检波方式相关的一个重要概念是“像素点[1,2]”。把频谱仪所显示的频谱等分为n个像素点,当频谱跨度很大时,每个像素点都要包含相对较大频率范围的信息,而每个像素点只能显示一个数值,并不能把包含的所有采样点的信息都直观地显示出来。

像素点数量和频域上的像素点宽度定义如下:

像素点的数量=(扫描点数-1)

像素点宽度=频谱跨度/(扫描点数-1)

不同频谱仪的采样率并不相同,但是减小频谱跨度或者增加扫描时间都会提高采样率,每个像素点所包含的采样点都会随之增加。而像素点和像素点宽度的概念非常重要,它可以帮助人们区分以下八种检波方式。

1 采样检波

采样检波[1,2,3,4]是指从每个像素点中包含的所有采样点中随机地抽取出一个采样点显示出来。它可以很好地显示噪声波动的随机性。每个像素点中包含的采样点越多,采样检波就越能更好地显示噪声波动的随机性。然而采样检波并不能用来分析其他信号,譬如用它分析连续正弦信号,当频谱仪设置像素点宽度远大于分辨滤波器带宽时,会出现幅度显示误差甚至是信号完全丢失。这是因为采样检波采样是随机的,他不一定会把像素点中的信号恰好采样出来。

2 最大峰值检波

最大峰值检波[1,2,3,4]的作用是从每个像素点中取出最大峰值点并显示出来。即使像素点宽度远大于分辨滤波器带宽,也不会发生输入信号丢失的情况。而当扫描时间很短,且像素点宽度远小于分辨滤波器带宽时,其显示数值和采样检波相同,这是因为每个像素点中的采样点只有一个。

最大峰值检波是很多频谱仪的原始设置检波方式,可见它是最常用的检波方式之一。最大峰值检波的用途很广,除连续波信号外,还可以用来测试脉冲信号,同时也是EMC测试中常用的检波方式。

3 最小峰值检波

与最大峰值检波相对应的是最小峰值检波[1,2,3,4],顾名思义,它是从每个像素点中取出最小峰值点并显示出来。虽然大部分频谱仪都会提供这种检波方式,但是它却并不常用。最小峰值检波可以从噪声中分辨出微小的连续正弦信号,这是因为它可以很好地抑制显示噪声,显示噪声波动的最小电平。另外EMC测试中,如果要从脉冲信号中分辨出连续正弦信号,这时就需要使用它。从图1中可以知道采样检波、最大峰值检波、最小峰值检波的原理与区别。

4 自动峰值检波

自动峰值检波[1,3]是罗德与施瓦茨公司频谱仪采用的一种检波方式,又被称为最大最小峰值检波。它的原理非常简单,它同时从每个像素点中取出最大峰值点和最小峰值点并显示出来,并用一条垂线把最大峰值点和最小峰值点连接起来。在测试噪声时,相对于采样检波可以分析噪声波动的随机性,自动峰值检波则可以分析噪声波动的范围。如果在测试噪声过程中增加扫描时间,还可以使显示噪声带变宽。自动峰值检波原理如图2所示。

5 普通检波

相对于罗德与施瓦茨公司的频谱仪采用自动峰值检波方式,安捷伦公司的频谱仪采用普通检波方式[2,4],这种检波方式的正式名称是rosenfell检波。普通检波的原理与自动峰值检波相比更加复杂,但两者也有相似之处。普通检波原理如图3所示。

图3中总共有10个像素点,序列号为偶数的像素点显示的是各自像素点内的最小峰值点。而序列号为奇数的像素点显示的虽然是最大峰值点,但是这个最大峰值点并不只限于各自像素点内。它首先会把序列号为奇数的像素点内的最大峰值点与该像素点之前的一个像素点内的最大峰值点比较大小,然后取出两者中的最大值点并显示出来。如图3中第7个像素点显示的数值实际上是第6个像素点内的最大峰值,这是因为第7个像素点的最大峰值小于第6个像素点的最大峰值。

因此,这种检波方式可能会导致显示点相对于实际位置发生偏移,但是偏移量与整个频谱跨度相比很小,甚至可以忽略不计。同时,安捷伦公司的频谱仪会通过移动本振信号的起止频率来补偿这种误差。

普通检波适用于把连续正弦信号从噪声中分辨出来。

6 平均值检波

频谱仪的每个像素点包含了很多采样点的幅度信息,而平均值检波[1,2,3,4]会有效地利用该像素点内所有采样点的信息,对分配到每个像素点的所有采样点的数值做线性刻度上的平均。

线性平均定义如下:

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式中:VAV为电压的平均值(单位:V);N为分配到每个像素点的采样点的数量;vi为每个采样点的包络电压数值(单位:V)。

线性平均可以对信号的包络电压幅度进行线性平均,通常在EMC测试窄带信号的时候需要使用。这时若在对数刻度上取平均会造成很大的失真,因为对数算法会对高幅度信号有较大的压缩。

在相同的测试时间里,平均值检波显示的数值不会有很大的波动,而取样检波显示数值会有很大的波动。如果增加扫描时间,会使采样点的数量增加,可以有效地平滑轨迹。

平均值检波可用于测试信号的平均值。对于连续正弦信号,平均值检波与最大峰值检波的数值相等,但对于脉冲或者调制信号,平均值检波要低于最大峰值检波。

7 RMS检波

RMS检波[1,2,3,4]又称为有效值检波或者均方根检波,它计算分配到每个像素点内所有采样点的数值,计算结果对应频谱内的信号功率。在计算有效值时,所有采样点的数值均采用线性刻度。有效值可通过下式得出:

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式中:VRMS为电压的有效值(单位:V);N为每个像素点所分配的采样点的个数;vi为每个采样点的包络电压数值(单位:V)。

再根据阻抗值R就可以计算出信号的实际功率:

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在使用RMS检波时,增加扫描时间,会使参与计算的采样点增多,起到平滑轨迹的作用。但是不允许通过减小视频滤波器带宽或者踪迹平均来平滑显示轨迹,因为这样做会使显示数值变小,造成失真。

在使用RMS检波时,视频滤波器带宽必须大于等于3倍的分辨滤波器带宽。

8 准峰值检波

CISPR规定EMC测试脉冲干扰需要使用准峰值检波[5]。一般情况下,EMI接收机必然带有准峰值检波方式,但是频谱仪却不一定带有这种检波方式,部分高级频谱仪通过选件的形式附带这种检波方式[6]。准峰值检波[1,2,3,4]可以看成是一种加权形式的峰值检波,它的测试数值不仅与测试信号的幅度有关,而且与测试信号的时间分布和重复频率有关。

测试脉冲干扰信号时,最大峰值检波的测试数值只能反映脉冲的幅度,而准峰值检波的测试数值不仅可以反映脉冲的幅度,还可以反映脉冲的时间分布和重复频率[5,7,8]。例如两个具有相同幅度的脉冲,其中一个脉冲的重复频率是10 Hz,另一个脉冲的重复频率是100 Hz。采用准峰值检波会发现10 Hz重复频率的脉冲的测试数值明显要低于100 Hz重复频率的脉冲的测试数值,而采用最大峰值检波则会发现两者的数值相同。如果采用平均值检波来测试这两个脉冲信号,虽然两者平均值有区别,但却不能测试出两者的幅度。另外需要注意的是幅度大、重复频率低的脉冲信号与幅度小、重复频率高的脉冲信号可能会有相同的准峰值输出。而对于连续正弦信号,准峰值检波,最大峰值检波,平均值检波的测试数值相等。

准峰值检波测试所需要的时间远远多于最大峰值检波,测试的效率相对较低。实际EMC测试中首先用最大峰值检波进行测试,因为各种检波方式当中,最大峰值检波得到的测试数值必然最高,而且所需的测试时间也相对较少。如果首轮最大峰值检波测试数值比标准给定的准峰值检波或者平均值检波的限值要低,则以后的试验不用进行。如果最大峰值检波测试中有部分频段的测试数值高于标准规定的准峰值检波或者平均值检波的限值,就再取该频段补做准峰值检波或者平均值检波的测试。即使这样,整个测试时间也短于全部用准峰值检波或者平均值检波的时间。

表1对各种检波方式是否能够测试连续正弦信号、脉冲信号、随机干扰噪声信号及其测试效果进行了总结[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。

9 结语

对于各种类型的信号,如果选择不合适的检波方式,会导致误差甚至是完全错误的结果。只有了解各种检波方式的特点和用途,才能对不同类型信号进行正确地测试与分析。

摘要：频谱分析仪是常用的射频测量仪器之一。在测试和分析各种信号时,必须选择合适的检波方式才能正确反映它们的特性,如果选择不合适的检波方式可能会导致测试结果出现误差或者错误。介绍频谱分析仪的多种检波方式,详细分析采样检波、最大峰值检波、最小峰值检波、自动峰值检波、普通检波、平均值检波、均方根检波、准峰值检波的特点和用途,最后总结了各种检波方式的区别。

关键词：采样检波,最大峰值检波,最小峰值检波,自动峰值检波,普通检波,平均值检波,RMS检波,准峰值检波

参考文献

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[6]陈峰.接收机与频谱分析仪的差异——EMI测量设备的选择[J].安全与电磁兼容,2001(2):23-32.

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[8]Tim Williams.电磁兼容设计与测试[M].李迪,译.北京:电子工业出版社,2008.

[9]姜海莺.电磁兼容测试中若干问题的研究[D].北京:北京邮电大学,2006.

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