基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲采集

劉錦鑫 司可 郝彪山 楊凡 梁嵩山

（中國人民解放軍63788部隊 陜西省渭南市 714099）

隨著信號處理與通信技術不斷發展，在設備無線電監測的過程中目標信號左右時常伴有一定量的背景噪聲信號。為避免不必要的信號干擾，不少研究學者針對背景噪聲產生的條件整合噪聲數據，并通過算法轉化的方式探究背景噪聲的采集提取方法，穩定無線電信號監測結果[1]。由于無線電頻譜監測背景噪聲在提取過程中需要消耗大量的數據存儲空間，在操作之前應提升系統存儲空間的數據存儲容量，擴展噪聲數據提取范圍，為研究操作提供便利的操作環境[2]。

目前國內外研究多是按照信號的不同波長將噪聲信號數據與目標信號數據分離，并分別存儲于不同的位置空間中，時刻監控兩者信號數據的狀態，保證數據的穩定存儲與日常監測工作[3]。傳統基于盲信號提取技術的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究是根據盲信號的提取準則來估計背景噪聲信號的基礎狀態，并調配位置信息，在噪聲信息收集的一瞬間實施自動過濾處理，便于后續研究操作，節省操作時間[4]。傳統基于傅里葉變換的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究利用背景噪聲參數分析信號頻域，在接收到無線信號的同時控制主體噪聲數據的變換形式，構建良好的操控平臺，具有較強的操作性[5]。

但傳統研究在實際實驗過程中對于背景噪聲的種類劃分程度較低，無法配合操作空間狀態[6]。為此，針對上述問題，本文提出一種形式基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲提取方法對以上問題進行分析與解決。本文方法結合了不同的信號轉化算法，具有較強的任務執行力度，能夠在一定程度上提升提取的有效率。

1 基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測數據收集

平滑濾波作為頻譜處理中的經典算法，對于頻譜圖像的處理效果較佳，為此本文利用平滑濾波算法設定不同的操作閾值管理無線電頻譜監測數據，基本掌控數據的頻譜流向，同時按照相關的頻譜整合法則將收取的類似函數集中收集于同一儲存空間中，利用主導調控系統的數據監控性能監管流通的頻譜數據及時獲取所需操作數據[7]。

構建區域數據坐標公式：

上式展現了數據的坐標位置，按照對應的數據坐標位置信息查找所需的無線電頻譜監測數據，由此實現初始數據收集操作[8]。

2 基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測數據背景噪聲處理

在完成對無線電頻譜監測數據的初始收集后，了解其背景噪聲與原始數據的不同部位，進而調配管理空間信息數據，利用不同的函數處理方式結合平滑濾波閾值算法分析背景噪聲空間狀態[9]。設置相應的函數分析圖像如圖1所示。

在圖1中，選用STFT函數初步過濾背景噪聲數據，將背景噪聲數據與原始數據分離開，并匹配分離參數完善后續結合研究[10]。并不斷通過數據管理中心監控分離的背景噪聲數據的狀態，確保數據處于正常運行狀態，調配噪聲處理模型，構建不同的管理模型參數，設置中心鄰域為3×3，鄰域中心配置一個中心點坐標（x，y），構建其公式如下：

上述公式中，噪聲隨其方差的變化而呈現反比例變化，噪聲n與基礎噪聲提取方式不會產生矛盾，并可在一定數量背景噪聲處理的過程中簡化操作流程，控制中心噪聲的處理程度，優化內部處理空間信息，并利用主體處理模型加強處理系統的處理性能，將背景噪聲的頻率圖像顯示在處理通道中，并拓展通道寬度，保證數據能夠在通道中實現完整傳輸操作[11]。研究不同的背景噪聲信號信息與初始空間信號信息的差異，并選取平均的差異值作為數據調配基礎，完成對無線電頻譜監測背景噪聲的初步處理操作[12]。

3 基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲提取

將處理后的背景噪聲數據安放至提取空間中，選用平滑濾波閾值參數中的中心閾值數據調整噪聲數據提取情況[13]。擴展空間容量，設置不同的鄰道空間，標記空間數據，并在空間中查找是否混雜與研究無關的干擾數據，排除操作風險，構建鄰道干擾數據查找圖。

連接相鄰兩頻道，主頻道發射的數據信號將落入頻道傳輸通道中，同時將干擾數據清除于系統操作空間之外，減少干擾信號的產生，控制無關參數的生成，并在較高程度上避免了數據錯誤現象的產生[14]。及時調整鄰道信息數據，簡化數據的存儲范圍控制操作，將符合操作范圍的數據傳輸至相同的鄰域空間中，并配備鄰域點作為基礎點收集數據，實現對背景噪聲數據的管理操作。時刻監控收集信號狀態，獲取實時數值r，并調配數值操作領域信息，將其與經過平滑反映的數據進行數據比較[15]。設置相應的方程式：

圖1：函數分析圖像

在上式中，利用不同的空間t將噪聲數據p收集于管理空間s中，并匹配對比參數ε，時刻標記噪聲數據狀態，確保研究的有效進行。將背景噪聲的頻率信息反應在提取空間中，并選擇提取基數將空間數據全部傳導至中心信號管理空間中，達到對無線電頻譜監測背景噪聲提取的目的[16]。

4 實驗與研究

先前部分著重介紹了無線電頻譜監測背景噪聲提取方法的具體操作步驟，為驗證本文提取方法的優越性，將本文的提取效果與傳統方法的提取效果進行實驗對比，并分析實驗數據信息，獲取相關的實驗結果信息。

本文實驗部分將數據劃分為不同的組別，對背景噪聲的基礎信息進行整合，同時調配關鍵數據，設置相同的頻段環境，利用主體信息調控系統簡化頻率信息，進而調整實驗狀態，構建實驗參數表如表1所示。

表1：實驗參數1

結合頻控空間將噪聲數據錄入實驗系統中，監控實驗環境狀況，保證數據操作始終處于合理操作范圍內，抵消無關噪聲數據，并構建噪聲抵消模型。

圖2：提取信號完整率對比圖

在完成初始實驗操作準備后，集中進行實驗操作研究，選取相同時段的頻率狀態，并設置如下的實驗步驟：

（1）設置頻率管理信息空間，將無線電頻譜監測信號全部控制在操作空間內，選用類聚算法集中提取信號數據。

（2）在實現對數據點的集中后，管理頻譜信息，同時按照頻譜信息的存在格式設置不同的頻譜通道，分析發射機中的頻譜數據狀態。

根據實驗結果，傳統基于盲信號提取技術的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究的信號電平頻率較為穩定，傳統基于傅里葉變換的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究信號電平頻率穩定性較差，本文基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲提取方法的信號電平頻率穩定性均高于其他兩種傳統方法研究。

由于本文在操作的過程中不斷調節信號的收集頻率，按照相關的數據管理以及信號整合手段不斷控制數據的存儲模式，優先測量基礎無線電頻譜信息，同時按照不同的操作模式進行數據整理操作，具有良好的操作行性能，信號電平頻率穩定性高。傳統基于盲信號提取技術的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究強化了信號的管理，對背景噪聲信號的具體狀態進行檢查，同時調整檢查數據狀態，完善了內部操作信息系統狀況，及時整理噪聲數據與主體監測數據的關系，減少了不必要的操作浪費，具有較強的信號電平頻率穩定性。而傳統基于傅里葉變換的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究雖集中了噪聲數據，但對于中心管理數據的處理方式較簡便，內部處理操作模式單一化，無法實現整體參數調節操作，內控力度較小，信號電平頻率穩定性較差。

在實現首次實驗操作后，設置二次實驗操作，將不同的實驗環境數據錄入至管理系統中，并設置相關的實驗參數表如表2所示。

表2集中體現了背景噪聲提取的操作方式，根據提取的模式控制提取的數據方案處于操控范圍內，并加強內部管理系統的管理信息，設置實驗收發信機模型對背景噪聲參數進行耦合處理。

表2：實驗參數2

根據圖2可知，本文基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲提取方法的提取信號完整率高于其他兩種傳統研究，傳統基于傅里葉變換的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究具有較高的提取信號完整率，傳統基于盲信號提取技術的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究的提取信號完整率最低。

造成此種差異的原因在于本文操作主要分析噪聲信號的成分，同時根據成分信息不斷加強中心控制操作，整合信息數據，并加大對無線電頻譜監測數據的自主保護力度，具有良好的數據管理技能，提取信號的完整率高。傳統基于傅里葉變換的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究掌握了無線電頻譜的數據發射規律，并將規律數據轉化為操作參數，不斷完善內部管理模式空間，調節信號提取系統狀態，提升了提取信號的完整率。傳統基于盲信號提取技術的無線電頻譜監測背景噪聲提取研究雖提升了內部數據的操作形式，但對于噪聲數據的分類效果較差，超出了研究的合理范圍，導致其提取信號的完整率較低。

5 結束語

本文在傳統無線電頻譜監測背景噪聲提取方法的基礎上提出了一種新式基于平滑濾波閾值限定法的無線電頻譜監測背景噪聲提取方法，整合了噪聲信息，有效提取噪聲信號，避免對主控數據造成不必要的操作阻礙，合理利用平滑濾波算法解決數據間的矛盾，具有良好的噪聲提取效率，實驗結果表明，本文提取方法的噪聲提取效果明顯優于傳統提取方法的噪聲提取效果。