一种面向卫星通信信号实时检测的荧光频谱分析方法

1.本发明属于荧光频谱分析技术领域，具体来说是涉及一种面向卫星通信信号实时检测的荧光频谱分析方法。


背景技术：

2.数字荧光频谱分析技术(digital phosphor technology，dpx)的提出是频谱分析领域的一次重大革新，它通过长时间地统计待测信号频谱来获取信号细节，将成千上万帧信号频谱的信息包含在了一帧直观清晰的数字荧光谱中，把信号的频域信息以三维彩色图像的形式呈现出来，是工程师们分析突发、同频等难检信号的有力工具。
3.dpx从根源上解决了实时频谱分析系统难以可靠捕获瞬态信号的问题，但其实现需要消耗大量的硬件资源，在宽带高分辨率分析中该问题尤为突出。因此，如何缩减数字荧光频谱分析技术的硬件资源复杂度具有重要的应用和研究价值。
4.dpx的硬件资源复杂度主要来源于算法中位图统计步骤，在位图统计开始前，必须提前调用bram构建以行为频率、列为功率的矩阵型位图。在fpga实现中，需要为位图上每个单元格设置一个对应的存储空间，用于存放此位置频点的出现次数，所以总存储单元数量 depth如式(2-1)所示：
5.depth＝m
×n×1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-1)
6.构建位图所用的存储空间的位宽ram_width与dpx系统最大统计帧数n有关。 ram_width与n的具体关系如式(2-2)所示：
7.ram_width＝log2(n 1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-2)
8.ram容量m计算如式(2-3)所示：
9.m＝ram_width
×
depth
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-3)
10.依据式(2-3)，同时考虑到，频谱分析系统为保证实时性，需要采取乒乓操作，让两套位图统计模块交替工作，因此实际所需ram容量为上述计算的2倍，系统在位图统计中构建位图的总存储空间消耗为：
11.m＝2
×m×n×
log2(n 1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-4)
12.位图大小为行数m＝100，列数n＝4096的dpx系统能够满足基本的频谱分析需求，由式 (2-4)可得，在fpga中实现该dpx系统至少需要13107kb的存储资源，换算为常用的kb 单位即1638.4kb大小的存储资源。1638.4kb左右的用量看似不多，但相较于常用fpga芯片中捉襟见肘的存储资源来说，已经是相当大的消耗了。以性价比高，能够满足中低端与部分高端应用需求的xilinx(赛灵思)公司的kintex7系列fpga芯片为例，其片上资源最多的型号xc7k480t也仅有4296.5kb的bram资源，仅构建位图这一步就会消耗其近半的bram 资源，给整个dpx实时频谱分析系统的数字电路实现带来巨大的布局布线压力。
13.采用传统dpx实现方法，构建行数为100，列数为8192的位图，对一段宽带信号进行位图统计，对统计完成的位图进行伪彩色映射，得到如图1所示的一帧数字荧光谱图像。伪彩色映射赋予位图矩阵中非零元素对应的色彩，0元素则为黑色。图1所示荧光谱图像中，除
了赋予色彩的像素点构成的信号频域波形外，其余绝大部分区域都是黑色的。更确切的说，本次位图统计结束后，位图上819200个单元格中只有92109个出现过频点，出现频点的单元格仅占总数的11.2％。因为传统dpx需要向位图上每一个单元格提供存储空间，也就是说，此次位图统计中，dpx系统在fpga中的所用到的819200个bram单元，仅有10％左右工作过，剩下90％以上都没有使用到。这种浪费在传统dpx中是一直存在且不可避免的。


技术实现要素：

14.针对现有技术中的上述不足，本发明提出一种面向卫星通信信号实时检测的荧光频谱分析方法。本发明的核心思想为在单次位图统计中，待测信号频点出现的位置只占位图中的一小部分单元格，这就使得绝大多数事先准备的存储资源被闲置，因此，如果系统能够预知待测信号频点出现在位图上的位置，只向位图上有频点出现的单元格提供存储空间，那么就能够极大地减少存储资源浪费。
15.本发明的技术方案为：
16.一种面向卫星通信信号实时检测的荧光频谱分析方法，包括以下步骤：
17.s1、实时获取宽带频谱信号，输入荧光频谱分析系统；
18.s2、计算统计基准，具体为：从输入的信号中截取n帧待测信号的频谱数据，其中n等于获取一帧数字荧光谱所用频谱帧数，将每个频率上出现的功率最大的频点作为频谱的最大值保持统计基准，从而获得信号频域波形的上边沿；
19.s3、根据统计基准设定统计范围，具体为：将统计基准向上取a得到统计范围上限，统计基准向下取b得到统计范围下限，其中a和b的大小根据实际情况进行设定，a与b之和为总功率统计范围，即位图行数，为一定值；
20.s4、进行位图统计，具体为：将每帧待测信号频谱都按频点减去统计基准，然后再将待测频谱数据加上b后，最后进行位图统计获得位图中间结果；
21.s5、按照统计基准对应值，将位图中间结果每列作纵向搬移，进行伪彩色映射获取数字荧光谱，完成一次荧光频谱分析
22.本发明的有益效果为：本发明首先计算信号频谱统计基准线，再以此基准线上下一定范围确定位图统计区域，然后构建位图对待测信号频谱数据进行位图统计，这样就可以避免为无频点落入区域提供存储空间，达到减少存储资源使用的目的。
附图说明
23.图1为一帧实采宽带信号的数字荧光谱图像。
24.图2为统计区域预测。
25.图3为改进位图统计示意。
26.图4为仿真宽带信号频域波形。
27.图5为待测信号与三种统计基准。
28.图6为待测信号频点与统计区域上下限.
29.图7为减去基准的待测信号频点与统计区域上下限。
30.图8为加基准线下统计范围后的待测信号频点与统计基准上下限。
31.图9为改进位图统计所得位图中间结果。
32.图10为位图恢复示意。
33.图11为位图恢复结果示意。
34.图12为两种dpx系统工作过程比较示意。
具体实施方式
35.下面结合附图和实施例，对本发明技术方案进行详细描述并结合仿真示例证明本发明的实用性。
36.实施例
37.本例为构建10
×
16位图，具体包括：
38.步骤1：计算统计基准，取输入dpx系统的前n帧频谱数据，通过最大值保持得到一条拟合待测信号频域波形的曲线，如图2左半部分所示，这条曲线将作为之后位图统计的基准，简称为统计基准。
39.步骤2：选取统计范围，功率统计范围要在使统计区域尽可能覆盖所有信号频点出现位置的前提下，减少存储资源使用量。针对图2所示位图统计，原始位图功率统计范围为16，那么减少一半后为8，具体是包含统计基准在内，统计基准向上取3，向下取4的功率统计范围，改进后拟合待测信号频域波形的功率统计区域如图2右半部分深色单元格所示。
40.步骤3：改进位图统计，步骤1中计算得到的统计基准和步骤2中选取的统计范围配合构成的区域是拟合待测信号频域波形的不规则形状，而在fpga中构建非矩形位图是非常困难的，这不利于算法实现。针对这一问题的解决办法是：将每帧待测信号频谱都作减去统计基准的处理，使待测信号的频点均匀分布在0值上下。
41.以一帧与统计基准完全一致的待测信号频谱数据(如图2左半部分中一致)为例，其减去统计基准(如图2左半部分所示)后，变为一条0值直线，如图3左半部分所示。对于处理后的频谱数据，步骤2中的位图统计区域也变为了矩形。再将待测频谱数据加上统计基准以下的功率统计范围值，即加4，将待测频谱数据抬升至0值以上，这样只需构建如图3右半部分中所示的8行10列的矩形位图就能够进行位图统计了，构建位图的实际消耗存储资源降低为传统方法的一半。本发明将这种与传统dpx不同的位图统计方法称为改进位图统计。改进位图统计得到的是位图中间结果，还需要进行恢复才能得到位图。
42.步骤4：位图恢复，按照统计基准对应值，将位图中间结果每列作纵向搬移，就能将它恢复成与传统dpx处理结果相同的位图，之后便可进行伪彩色映射获取数字荧光谱了，至此，一次低复杂度dpx处理完成。
43.在完成当前低复杂度dpx处理后，下一次处理开始前，需要根据待测信号波动情况判断是否需要重新测定统计基准，如果需要，则重新进行步骤1至4；否则重新进步骤2至4。
44.仿真示例
45.宽带信号具有载波中心频率与带宽都较为稳定的特点，且其载噪比一般不超过40db。，选择样本信号200帧频谱数据的其中一帧，如图4所示的经过视频检波的实采宽带信号频谱作为样本，用于低复杂dpx的仿真分析。从图中可以看出该段信号中有宽窄不一的多个载波，但频率分辨率较低，不易观测，下面对该段样本信号进行低复杂度dpx处理。
46.缩减存储资源使用的关键是在位图统计开始前确定信号频点可能出现的位置。要获取这一信息，需要在位图统计开始之前，先取n帧(n应等于获取一帧数字荧光谱所用频谱
帧数，本例中n＝100)待测信号的频谱数据用于计算频谱的最大值保持统计基准。
47.取前n帧频谱数据每个频率上出现的功率最大的频点作为频谱的最大值保持统计基准，基准如图5中深色线所示。最大值保持统计基准描绘了信号频域波形的上边沿，能够较好地反映信号形态；另一方面，其最大值保持特性能够使基准线处于各个信号载波上方，(包括突发信号)在选取统计范围时便可以对各个信号载波一视同仁，降低了对统计范围大小的要求，能最大限度地减少存储资源消耗。
48.采用最大值统计基准法需要特别注意一点：计算统计基准的频谱数据帧应尽量多。因为当待测信号中存在突发信号时，若计算统计基准的频谱数据恰好都处于突发信号空闲时刻，那么获取的统计基准将不能反映突发信号出现时的载波形态，后续的改进位图统计中就会丢失该信号。
49.位图功率统计范围即是改进位图统计中构建位图的行数，与fpga实现中存储资源的使用量成正比。因此选取一个能涵盖最多的信号频点，又不会浪费存储资源的统计范围就尤为重要。
50.功率统计范围依照待测信号功率波动范围而定，本发明所述频谱分析系统针对大带宽信号测量，大带宽信号接收机接收到的信号载噪比一般都不会超过40db，同时考虑fpga实现上可用资源，最后确定系统的总功率统计范围(包含统计基准)为50db，即位图行数为50 行，相比于传统dpx，在fpga实现中所需构建的位图大小缩小了近半。
51.总功率统计范围＝基准上范围 基准下范围
52.本例中选取其中基准上为5db，基准下为45db。由此得到功率统计范围与待测信号频点关系如图6所示，图中上、下两条曲线分别为统计区域上限与统计区域下限，两条曲线间即是密度统计区域，可见上限与下限间50db的功率统计范围是足够覆盖几乎所有待测信号频点可能出现位置的。
53.在确定了统计基准与统计范围后，下面采用改进的位图统计方法对待测信号进行统计，此步骤简称改进位图统计。为了便于在fpga中构建位图，首先需要对待测信号频谱数据进行处理，将每一帧待测信号频谱都按频点减去统计基准上对应值，由此得到的待测频点如图 7所示。图7中经处理后的待测频点均匀地分布在0dbm下方，同时，针对待测频点的统计区域也发生改变，图6中统计区域上下限因减去统计基准变成了如图7所示的直线，两条直线之间即为处理后待测信号的位图统计区域，即位图所需覆盖的范围。
54.在fpga实现中，系统需要待测数据均为大于零的正整数值才便于进行位图统计。要将待测频点的功率值抬上升至0dbm以上，需要对每一帧频谱数据统一加上基准线以下功率统计范围值，抬升值即45db，所得结果如图8所示。
55.依照统计范围选取中确定的功率统计构建行数为50，列数为8192的改进位图对如图8 中所示处理后待测信号频点进行统计，得到位图中间结果，为便于说明问题，对位图中间结果也进行伪彩色映射，得到如图9所示的一张位图中间结果数字荧光谱。位图中间结果已经包含了所有待测信号频点的密度信息，但其在改进位图上的排列顺序与原始位图不同，要恢复成能够观测的样子，还需要利用统计基准来进一步处理。
56.进行改进位图统计的频谱数据做了减去统计基准的预处理，所以只要对位图中间结果作相反的操作就能够恢复出实际的位图。
57.位图恢复示意图如图10所示，当位图中间结果单列对应的统计基准为正值时，将
整列向上搬移；对应基准值为负值时，将整列向下搬移；基准值为0则保持不动，位图恢复结果如图11所示。以上是低复杂dpx处理获取一帧数字荧光谱的全部步骤，最终得到的数字荧光谱图像，与图1所示由传统dpx处理得到的数字荧光谱对比，结果是一致的。可见，低复杂 dpx算法在减少了一半存储资源使用的前提下，和传统dpx一样完整地反映了信号频域信息。
58.低复杂度dpx实现中的主要存储资源消耗来源于构建改进位图统计步骤中的位图。该位图的行数等于功率统计范围power_range，列数等于待测频谱数据帧长度n，构建该位图所用总存储单元数量depth如式(3-1)所示：
59.depth＝power_range
×nꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-5)
60.存储空间位宽ram_width由最大统计帧数n决定，满足式(3-2)：
61.ram_width＝log2(n 1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-6)
62.构建位图的总存储空间消耗m_bitmap为：
63.m_bitmap＝power_range
×n×
log2(n 1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-7)
64.除此之外，系统还需要分配一些存储单元用于存放统计基准，数量等于待测频谱数据帧长度n，位宽等于待测频谱数据位宽data_width，存储资源消耗m_datum满足式(3-4)：
65.m_datum＝data_width
×nꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(0-8)
66.考虑系统采用乒乓操作结构，总存储资源消耗m为：
[0067][0068]
将本发明低复度dpx与所述传统100
×
4096的dpx处理进行对比，同样对帧长度为4096，数据位宽12bit的待测信号频谱数据作最大统计帧数n＝65535的位图统计，两种算法的存储资源消耗如表1所示：
[0069]
表1低复杂度dpx与传统dpx实现资源消耗对比
[0070][0071]
从表1中可得，低复杂度dpx算法的存储资源占用远小于传统dpx算法，后者约为前者的50.8％。
[0072]
传统dpx与低复杂度dpx均采用了乒乓操作结构，让a，b两组子系统交替工作，互相填补对方无法进行统计的时间。两种dpx系统工作过程比较如图12所示。
[0073]
传统dpx获取一帧数字荧光谱的用时仅与统计帧数有关，且呈线性正相关，所以其时间复杂度为o(n)。与传统dpx实现结构相比，低复杂dpx位图增加了位图统计前的计算统计基准与读ram后的位图恢复两个步骤，而读ram和位图恢复由上位机软件负责，可以与fpga上下一帧统计基准计算并行执行，并不会增加低复杂度dpx结构获取一帧数字荧光谱的时间。
[0074]
从图12中可以看出，两种dpx结构获取数字荧光谱的时间间隔是相同的，虽然低复杂度 dpx因位图恢复致使其输出稍稍滞后，但并没有降低输出荧光谱的帧率，与进行同样统计帧数的传统dpx系统输出帧速率相同。
[0075]
由此可以得出结论：低复杂度dpx方法在达成与传统dpx方法一样效果的前提下，算法时间复杂度没有增加，空间复杂度仅为传统方法的一半，且fpga实现难度不高，是一种切实可行的dpx算法。