李飞　王玲　陈勇

摘要：提出了一种通过时间累积增强微弱目标检测能力的迭代FFT算法，给出了迭代算法的详细设计步骤。仿真结果给出了在给定的水声信号坏境及不同的信噪比条件下迭代FFT算法的检测性能，结果表明迭代FFT算法可以提高信噪比及检测能力。

关键词：迭代FFT；信号检测；信噪比

中图分类号：TN911 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0125-03

1 引言

信号的检测和识别一直以来都是各个国家的重要科研领域之一，不论是在军事领域还是民用领域都有着极其重要的研究价值和意义[1]。信号检测是指通过信号处理技术从信号中获取与目标相关的存在性信息的过程。传统的信号检测方法通常在高信噪比下具有很好的检测效果[1]，但是随着水声科技的发展，潜艇的减振降噪和水中武器性能的提高，水下目标的信噪比越来越低，所以对信号检测的要求也越来越高，因此对水下微弱信号检测技术的研究具有十分重要的意义[2]。能否实现对微弱信号目标正确的检测和判决，对于现代海战中海军舰艇的作战能力和生存能力至关重要[3]。

水声信号检测主要有两种：一是基于时域信息的检测技术，其原理是对系统直接采集的时间采样序列进行处理，通常利用各种变换处理提取特征参数进行检测；二是基于空域信息的检测技术，其原理是对系统在各方向上但不同时间内收到的信息进行处理，通常先对空间内的环境噪声门限进行估计，再利用门限比较判断信号的存在性[4]。

由于基于时域信息的检测技术是利用水声信号本身的信息，对于处理微弱信号目标以及复杂未知环境条件下的检测问题具有优势，故而本文主要针对该方法展开研究，并且由于FFT运算的有效快速性，提出了一种新的基于迭代FFT（快速傅里叶变换）的微弱信号检测算法[5]。

本文主要探讨在高斯宽带噪声背景条件下，研究FFT算法的特点，利用一段时间的信号积累，在一定程度上能够提高信噪比，从而解决微弱信号检测问题。仿真结果表明，迭代FFT可以利用时间上的积累作用，提高信噪比，从而提高算法对微弱目标的检测能力。

2 理论分析

假定一个实际信号模型，即实际信号是正弦信号与白噪声之和，即，其中正弦信号为，为高斯白噪声。

在时间区间内，以对进行采样，可以得到长度为N的离散时间序列，其中，为零均值的高斯白噪声序列。傅里叶变换将时域和频域结合起来，从整体上展示信号的频率成分，常用于分析确定性信号和平稳信号。FFT算法是以DFT（离散傅里叶变换）算法为基础的一种快速计算算法，其明显的优势是能够大大缩短DFT运算的时间，使得信号处理更加便捷方便。

3 实验结果

为了进一步表明所提算法的有效性，利用matlab仿真环境，对不同时间长度的时间序列进行实验验证。在此，衰减因子c=0.9。

仿真条件：假设正弦信号的频率，，dB，结果如图1，图2所示；改变信噪比，增加高斯白噪声，使，结果如图3，图4所示。由图1和图2可知，在迭代次数分别为1、10、100次时信号幅值分别达到了2000，13000和20000，说明迭代次数越高，信号幅值越强。图3和图4则分别显示了不同信噪比下信号的最大值与平均峰值的比，比值越大，越容易被检测。

由以上仿真分析可以发现，迭代FFT方法可以利用时间上的累计作用，能够提高信噪比，从而提高算法对微弱目标的检测能力。

4 结语

迭代FFT算法在解决水下微弱声信号的检测问题上有其独特的优势。本文使用迭代FFT算法解决了微弱声信号信噪比低的问题，提高了对微弱信号检测能力，对解决此类问题提供了有益的启示，为工程应用提供了有价值的参考。仿真结果证明了该方法的有效性。此外，該方法还可直接应用对水下目标的检测。

参考文献

[1]马浩文.水声通信及其军事应用研究[J].科技创新与应用，2017，（1）.

[2]李子高.基于无人平台的水下目标自动检测方法[J].哈尔滨工程大学学报，2017，（1）.

[3]石珺.基于信号相干性的水声微弱信号检测方法研究[D].哈尔滨工程大学，2013.

[4]刘铭.水下目标特征提取与线谱跟踪技术研究[D].哈尔滨工程大学，2011.

[5]范学超.一种基于FPGA的顺序迭代FFT设计分析[J].技术应用，2016.