基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声采集

刘锦鑫 司可 郝彪山 杨凡 梁嵩山

（中国人民解放军63788部队 陕西省渭南市 714099）

随着信号处理与通信技术不断发展，在设备无线电监测的过程中目标信号左右时常伴有一定量的背景噪声信号。为避免不必要的信号干扰，不少研究学者针对背景噪声产生的条件整合噪声数据，并通过算法转化的方式探究背景噪声的采集提取方法，稳定无线电信号监测结果[1]。由于无线电频谱监测背景噪声在提取过程中需要消耗大量的数据存储空间，在操作之前应提升系统存储空间的数据存储容量，扩展噪声数据提取范围，为研究操作提供便利的操作环境[2]。

目前国内外研究多是按照信号的不同波长将噪声信号数据与目标信号数据分离，并分别存储于不同的位置空间中，时刻监控两者信号数据的状态，保证数据的稳定存储与日常监测工作[3]。传统基于盲信号提取技术的无线电频谱监测背景噪声提取研究是根据盲信号的提取准则来估计背景噪声信号的基础状态，并调配位置信息，在噪声信息收集的一瞬间实施自动过滤处理，便于后续研究操作，节省操作时间[4]。传统基于傅里叶变换的无线电频谱监测背景噪声提取研究利用背景噪声参数分析信号频域，在接收到无线信号的同时控制主体噪声数据的变换形式，构建良好的操控平台，具有较强的操作性[5]。

但传统研究在实际实验过程中对于背景噪声的种类划分程度较低，无法配合操作空间状态[6]。为此，针对上述问题，本文提出一种形式基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声提取方法对以上问题进行分析与解决。本文方法结合了不同的信号转化算法，具有较强的任务执行力度，能够在一定程度上提升提取的有效率。

1 基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测数据收集

平滑滤波作为频谱处理中的经典算法，对于频谱图像的处理效果较佳，为此本文利用平滑滤波算法设定不同的操作阈值管理无线电频谱监测数据，基本掌控数据的频谱流向，同时按照相关的频谱整合法则将收取的类似函数集中收集于同一储存空间中，利用主导调控系统的数据监控性能监管流通的频谱数据及时获取所需操作数据[7]。

构建区域数据坐标公式：

上式展现了数据的坐标位置，按照对应的数据坐标位置信息查找所需的无线电频谱监测数据，由此实现初始数据收集操作[8]。

2 基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测数据背景噪声处理

在完成对无线电频谱监测数据的初始收集后，了解其背景噪声与原始数据的不同部位，进而调配管理空间信息数据，利用不同的函数处理方式结合平滑滤波阈值算法分析背景噪声空间状态[9]。设置相应的函数分析图像如图1所示。

在图1中，选用STFT函数初步过滤背景噪声数据，将背景噪声数据与原始数据分离开，并匹配分离参数完善后续结合研究[10]。并不断通过数据管理中心监控分离的背景噪声数据的状态，确保数据处于正常运行状态，调配噪声处理模型，构建不同的管理模型参数，设置中心邻域为3×3，邻域中心配置一个中心点坐标（x，y），构建其公式如下：

上述公式中，噪声随其方差的变化而呈现反比例变化，噪声n与基础噪声提取方式不会产生矛盾，并可在一定数量背景噪声处理的过程中简化操作流程，控制中心噪声的处理程度，优化内部处理空间信息，并利用主体处理模型加强处理系统的处理性能，将背景噪声的频率图像显示在处理通道中，并拓展通道宽度，保证数据能够在通道中实现完整传输操作[11]。研究不同的背景噪声信号信息与初始空间信号信息的差异，并选取平均的差异值作为数据调配基础，完成对无线电频谱监测背景噪声的初步处理操作[12]。

3 基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声提取

将处理后的背景噪声数据安放至提取空间中，选用平滑滤波阈值参数中的中心阈值数据调整噪声数据提取情况[13]。扩展空间容量，设置不同的邻道空间，标记空间数据，并在空间中查找是否混杂与研究无关的干扰数据，排除操作风险，构建邻道干扰数据查找图。

连接相邻两频道，主频道发射的数据信号将落入频道传输通道中，同时将干扰数据清除于系统操作空间之外，减少干扰信号的产生，控制无关参数的生成，并在较高程度上避免了数据错误现象的产生[14]。及时调整邻道信息数据，简化数据的存储范围控制操作，将符合操作范围的数据传输至相同的邻域空间中，并配备邻域点作为基础点收集数据，实现对背景噪声数据的管理操作。时刻监控收集信号状态，获取实时数值r，并调配数值操作领域信息，将其与经过平滑反映的数据进行数据比较[15]。设置相应的方程式：

图1：函数分析图像

在上式中，利用不同的空间t将噪声数据p收集于管理空间s中，并匹配对比参数ε，时刻标记噪声数据状态，确保研究的有效进行。将背景噪声的频率信息反应在提取空间中，并选择提取基数将空间数据全部传导至中心信号管理空间中，达到对无线电频谱监测背景噪声提取的目的[16]。

4 实验与研究

先前部分着重介绍了无线电频谱监测背景噪声提取方法的具体操作步骤，为验证本文提取方法的优越性，将本文的提取效果与传统方法的提取效果进行实验对比，并分析实验数据信息，获取相关的实验结果信息。

本文实验部分将数据划分为不同的组别，对背景噪声的基础信息进行整合，同时调配关键数据，设置相同的频段环境，利用主体信息调控系统简化频率信息，进而调整实验状态，构建实验参数表如表1所示。

表1：实验参数1

结合频控空间将噪声数据录入实验系统中，监控实验环境状况，保证数据操作始终处于合理操作范围内，抵消无关噪声数据，并构建噪声抵消模型。

图2：提取信号完整率对比图

在完成初始实验操作准备后，集中进行实验操作研究，选取相同时段的频率状态，并设置如下的实验步骤：

（1）设置频率管理信息空间，将无线电频谱监测信号全部控制在操作空间内，选用类聚算法集中提取信号数据。

（2）在实现对数据点的集中后，管理频谱信息，同时按照频谱信息的存在格式设置不同的频谱通道，分析发射机中的频谱数据状态。

根据实验结果，传统基于盲信号提取技术的无线电频谱监测背景噪声提取研究的信号电平频率较为稳定，传统基于傅里叶变换的无线电频谱监测背景噪声提取研究信号电平频率稳定性较差，本文基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声提取方法的信号电平频率稳定性均高于其他两种传统方法研究。

由于本文在操作的过程中不断调节信号的收集频率，按照相关的数据管理以及信号整合手段不断控制数据的存储模式，优先测量基础无线电频谱信息，同时按照不同的操作模式进行数据整理操作，具有良好的操作行性能，信号电平频率稳定性高。传统基于盲信号提取技术的无线电频谱监测背景噪声提取研究强化了信号的管理，对背景噪声信号的具体状态进行检查，同时调整检查数据状态，完善了内部操作信息系统状况，及时整理噪声数据与主体监测数据的关系，减少了不必要的操作浪费，具有较强的信号电平频率稳定性。而传统基于傅里叶变换的无线电频谱监测背景噪声提取研究虽集中了噪声数据，但对于中心管理数据的处理方式较简便，内部处理操作模式单一化，无法实现整体参数调节操作，内控力度较小，信号电平频率稳定性较差。

在实现首次实验操作后，设置二次实验操作，将不同的实验环境数据录入至管理系统中，并设置相关的实验参数表如表2所示。

表2集中体现了背景噪声提取的操作方式，根据提取的模式控制提取的数据方案处于操控范围内，并加强内部管理系统的管理信息，设置实验收发信机模型对背景噪声参数进行耦合处理。

表2：实验参数2

根据图2可知，本文基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声提取方法的提取信号完整率高于其他两种传统研究，传统基于傅里叶变换的无线电频谱监测背景噪声提取研究具有较高的提取信号完整率，传统基于盲信号提取技术的无线电频谱监测背景噪声提取研究的提取信号完整率最低。

造成此种差异的原因在于本文操作主要分析噪声信号的成分，同时根据成分信息不断加强中心控制操作，整合信息数据，并加大对无线电频谱监测数据的自主保护力度，具有良好的数据管理技能，提取信号的完整率高。传统基于傅里叶变换的无线电频谱监测背景噪声提取研究掌握了无线电频谱的数据发射规律，并将规律数据转化为操作参数，不断完善内部管理模式空间，调节信号提取系统状态，提升了提取信号的完整率。传统基于盲信号提取技术的无线电频谱监测背景噪声提取研究虽提升了内部数据的操作形式，但对于噪声数据的分类效果较差，超出了研究的合理范围，导致其提取信号的完整率较低。

5 结束语

本文在传统无线电频谱监测背景噪声提取方法的基础上提出了一种新式基于平滑滤波阈值限定法的无线电频谱监测背景噪声提取方法，整合了噪声信息，有效提取噪声信号，避免对主控数据造成不必要的操作阻碍，合理利用平滑滤波算法解决数据间的矛盾，具有良好的噪声提取效率，实验结果表明，本文提取方法的噪声提取效果明显优于传统提取方法的噪声提取效果。