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无线电频谱检测技术研究
作者：侯晋军
来源：《科学与财富》2020年第02期
摘要：在我国不断繁荣昌盛的背景下，我国经济的不断发展，科技水平的不断提升，促进了我国的无线电技术的广泛应用，这不仅改善了我们日常生活，还使得我们的生活变得更加便利。在无线电技术应用范围变得愈加广泛的同时，对无线电网管理方面的问题也随之产生，这成为了阻碍无限电技术进一步发展的主要因素。
关键词：无线电;频谱检测;技术
引言
我们通常情况下所提及的无线电技术所指的就是通过运用无线电磁波搭载信息进行传输的一项通信技术，在通电的导线中改变电流的大小会在导线周围产生磁场，变化的磁场又会产生电场从而形成电磁波以无线电波的形式传播出去，利用这个原理可以将电信号进行调制搭载与无线电波上进行传输。
1无线电监测系统的基本原理
频谱监测系统的工作原理十分简单，利用频谱监测系统，能够有效的监测在无线电工作环境下所产生的数据，与此同时，运用频谱监测系统能够有效的检测出限制的频谱系统，并对其加以利用，从而实现对无线电资源的整合与合理地分配和利用，以解决频谱资源紧缺的问题，同时还能在一定程度上减少对无线电监测所产生的影响。运用无线电频谱监测技术的有利之处在于能够减少运用过程中对用户造成的影响，确保用户的正常使用，与此同时还能够对准确的检测出闲置的无线电频谱系统，并加以从分利用。无线电频谱监测技术时无线电监测技术中最有效的、应用范围最广的监测系统，在我们的日程生活中，无线电监测系统扮演者重要的角色，是我们不可或缺的一部分。
2无线电频谱监测关键技术的分类
2.1确定监测频段，合理设置扫描起止频率
设置无线电监测系统相关参数时，相关工作人员应尽可能地设置同种业务扫描频段，并合理设置扫描步进、滤波带宽及起止频率等，以提升无线电监测系统的运营效率。同时，工作人员可根据ITU频谱监测手册中关于频谱占用度测量技术指标的相关规定，科学合理地选择频段、扫描方式以及测量方法等，从而使无线电监测系统的回扫时间满足標准。此外，为进一步保证监测数据的准确性和合理性，工作人员设置连续监测时间时，应尽量合理地延长时间间
光声效应的产生首先必须要有光的吸收。气体光声检测技术本质上基于气体红外吸收理论，它对气体的检测依赖于气体的红外特征吸收谱线，其定量测量则更是以气体的红外吸收定律为基础的。光声光谱技术在实现方式上与红外吸收技术不同，其主要区别在于，虽然入射能量也是以光谱光子的形式出现，但对光子与被测材料相互作用的研究，并非依靠对某些光子(透射光子或散射光子)的检测和分析，而是根据声信号间接测量材料与光束相互作用后所吸收的能量。 光声光谱技术是一种理想的无背景噪声信号技术，具有较高灵敏度和良好选择性。与传统光谱分析方法不同，光声光谱技术是监测物体吸收光能后产生的热能中以声压形式表现出来的那部分能量，即使在高反射弱吸收的情况下，吸收能也可被微音器检测。与其它气体检测方法相比较，光声光谱技术的主要优点是：长期稳定性好、灵敏度高；不消耗气样，如载气、标气；检测时间短，便于现场检测；适于多种气体成分的检测；系统结构简单。 原理：密闭在光声池中的气体分子吸收特定频率ν 的入射光后由基态E0跃迁至激发态E1，两能级间的能量差为E1- E0 = hν。受激分子与周围气体分子相碰撞，由激发态返回至基态，并将吸收的光能通过无辐射弛豫过程转变为碰撞分子间的平移动能，具体表现为气体温度升高，即加热。当入射光强度受到频率ω的调制时，加热过程将产生周期性变化。根据气体热力学定律，周期性温度变化产生同周期压力波动，即声波，此声波可通过安装在光声池上的微音器或压电
陶瓷传声器检测，并将其转换成电信号，即光声信号，该信号的产生过程称为光声效应。光声信号的大小与气体浓度成正比，通过检测该信号值便可得到被测气体的浓度。 能级跃迁所需能量不同，故需不同波长电磁辐射使其跃迁，即在不同光谱区出现吸收谱带。电子能级跃迁对应吸收光谱在紫外区和可见光区；原子振动能级跃迁对应于近红外区和中红外区；分子转动能级跃迁对应于远红外区和微波区。应用光声光谱法检测气体浓度主要利用分子红外光谱。红外光谱由原子振动和分子转动产生，故红外光谱又称为分子的振—转光谱。 气体光声检测系统原理图: 气体光声检测的基本原理是光声效应。光源发出特定频率ν 的单色光，经角频率为ω 的斩波器进行强度调制后，入射进入光声池。池内被测气体吸收光能后，发生光声效应，即产生与调制频率同周期的声波，由传声器接收到此信号并将其送至信号处理系统进行处理。 光声池内激发的光声信号由安装在池壁的微音器检测到，转化为相应的电信号，并将其送入信号处理系统进行信号处理。微音器的工作原理简图如图:
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计 课程名称：课程设计2 设计题目：对正弦信号的抽样频谱分析院系：电子与信息工程学院 班级：0805203 设计者：褚天琦 学号：1080520314 指导教师：郑薇 设计时间：2011-10-15 哈尔滨工业大学
一、题目要求： 给定采样频率fs，两个正弦信号相加，两信号幅度不同、频率不同。要求给定正弦信号频率的选择与采样频率成整数关系和非整数关系两种情况，信号持续时间选择多种情况分别进行频谱分析。 二、题目原理与分析： 本题目要对正弦信号进行抽样，并使用fft对采样信号进行频谱分析。因此首先对连续正弦信号进行离散处理。实际操作中通过对连续信号间隔相同的抽样周期取值来达到离散化的目的。根据抽样定理，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。设抽样周期为TS(抽样角频率为ωS)，则 可见抽样后的频谱是原信号频谱的周期性重复，当信号带宽小于奈奎斯特频率的二分之一时不会产生频谱混叠现象。 因此，我们对采样频率的选择采取fs>2fo,fs=2fo,fs<2fo三种情况进行分析。对信号采样后，使用fft函数对其进行频谱分析。为了使频谱图像更加清楚，更能准确反映实际情况并接近理想情况，我们采用512点fft。取512点fft不仅可以加快计算速度，而且可以使频谱图更加精确。若取的点数较少，则会造成频谱较大的失真。 三、实验程序： 本实验采用matlab编写程序，实验中取原信号为 ft=sin(2πfXt)+2sin(10πfXt)，取频率f=1kHz，实验程序如下： f=1000;fs=20000;Um=1; N=512;T=1/fs; t=0:1/fs:0.01; ft=Um*sin(2*pi*f*t)+2*Um*sin(10*pi*f*t); subplot(3,1,1); plot(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft'); title('抽样信号的连续形式'); subplot(3,1,2); stem(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft');
毕业设计（论文）题目：认知无线电中频谱感知技术研究专业： 学生姓名： 班级学号： 指导教师： 指导单位： 日期：年月日至年月日
摘要 无线业务的持续增长带来频谱需求的不断增加，无线通信的发展面临着前所未有的挑战。无线电频谱资源一般是由政府统一授权分配使用，这种固定分配频谱的管理方式常常会出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形，这与日益严重的频谱短缺问题相互矛盾。认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术有效的缓解了这一矛盾。它通过感知时域、频域和空域等频谱环境，自动搜寻已授权频段的空闲频谱并合理利用，达到提高现有频谱利用率的目的。频谱感知技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。 本文首先介绍了认知无线电的基本概念，对认知无线电在 WRAN 系统、UWB 系统及 WLAN 系统等领域的应用分别进行了讨论。在此基础上，针对实现认知无线电的关键技术从理论上进行了探索，分析了影响认知网络正常工作的相关因素及认知网络对授权用户正常工作所形成的干扰。从理论上推导了在实现认知无线电系统所必须面对的弱信号低噪声比恶劣环境下，信号检测的相关方法和技术，并进行了数字滤波器的算法分析，指出了窗函数的选择原则。接着详细讨论了频谱检测技术中基于发射机检测的三种方法：匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特性检测法。为了检验其正确性，借助 Matlab 工具，在Matlab 平台下对能量检测和循环特性检测法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。研究结果表明：在低信噪比的情况下，能量检测法检测正确率较低，检测性能远不如循环特征检测。 其次还详细的分析认知无线电的国内外研究现状及关键技术。详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。 关键词：感知无线电；频谱感知；匹配滤波器感知；能量感知；合作式感知；
高光谱成像检测技术 一、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术，其最突出的应用是遥感探测领域，并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术，是传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 高光谱成像技术的定义是在多光谱成像的基础上，在从紫外到近红外（200-2500nm）的光谱范围内，利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时，也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段（上百个波段）、高的光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）、光谱范围广（200-2500nm）和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富，识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹”效应，不同物不同谱，同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。 二、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD）、装备有图像采集卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm、400-1000nm、900-1700 nm、1000-2500 nm。 CCD 光源光栅光谱仪成像镜头
光谱相机的主要组成部分有：准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵CCD。 高光谱成像仪的扫描过程：面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描（X方向），横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时，形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方向上的像素点，即扫描的一列像元；它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时，在检测系统输送带前进的过程中，排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描（Y方向）。
实验报告 实验三：用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ，因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）是连续谱，只有当N 较大时，离散谱的包络才能逼近连续谱，因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容（含结果分析） （1）对以下序列进行FFT 分析： x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n
实验结果图形与理论分析相符。（2）对以下周期序列进行谱分析： x4(n)=cos[(π/4)*n]
x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： （3）对模拟周期信号进行频谱分析： x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz，FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】：
高光谱成像检测技术 、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术, 其最突出的应用是遥感探测领域, 并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。 它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 技术,是高光谱成像 技术的定义是在多光谱成像的基础上,在从紫外到近红外（200-2500nm 的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成 像。在获得物体空间特征成像的同时, 也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段（上百个波段、高的光谱分辨率（几个nm 、波 段窄（＜1-2入光谱范围广（200-2500nm和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富, 识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹” 效应, 不同物不同谱, 同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD 、装备有图像采集 卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm 、400-1000nm 、900-1700 nm 、1000-2500 nm。
CC D 朮源「一光栅壯谱以 —a I \、 「维电移台 . 样品 A CCD。 光谱相机的主要组成部分有：准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵
高光谱成像仪的扫描过程：面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描（X方向，横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时，形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方 向上的像素点，即扫描的一列像元；它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时,在检测系统输送带前进的过程中，排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描（丫方向。 1\ 综合横纵扫描信息就可以得到样品的三维高光谱图像数据。
频谱监测系统测试方案 一、测试目的 验证系统需求中描述的功能模块是否操作正常，各组成部分是否能完好地结合在一起，已集成在一起的产品是否符合系统设计说明书的要求。 二、测试点 根据频谱监测系统功能设计，对所有描述的功能模块功能逐一进行测试，主要测试点如下： 1.频谱波形数据的实时采集，小于等于500毫秒 2.越限频谱变化自动存储 3.越限进行语音报警； 4.历史数据查询频谱波形再现； 5.导出历史频谱为图片，并打上时间戳和导出的系统名称 6.远程控制频谱仪配置 7.正常使用中进行频谱参数设置而不造成监测中断； 8.可支持多品牌不同型号频谱仪，可支持不同数据接口：RS232和网口 9.可单频谱监测也可多频谱同时监测 10.可单独作为监控系统也可嵌入至网管系统实现全链路集中管控；
三、测试要求 在测试前，充分地做好如下工作： 按照本文测试方案中的要求，准备好测试用服务器及其需要软硬件配置。基于本次测试目的，具体要求如下： 1、按开发完成的功能顺序依次执行。 2、对于每个测试点，在测试之前，遵循以下测试方法： ?熟悉每个测试点的基本功能以及操作方法。 ?所有测试点符合测试案例要求。 3、测试过程中，对每个测试案例的测试点进行认真测试。 4、测试完成后，用户给出测试意见和结果。
四、功能测试案例 1.测试点：频谱波形数据的实时采集，小于等于500毫秒 案例编号JSDQZ-Spectrum-01 系统频谱监测系统功能名频谱波形数据实时采集编写人奚晓轶编写日期2016.3.9 测试类型 功能测试 人机界面测试 安全性访问和控制 性能评价测试测试目的验证频谱波形数据的实时采集功能，小于等于500毫秒 预置条件或 输入数据描述 频谱仪有输入信号并和频谱监测系统连接正常。 测试过程序号步骤检测要点预期输出实际输出 1 运行频谱监测系统频谱迹线实时刷新频谱迹线实时刷新实时刷新 2 观察界面sweep time Sweep time小于等于 500毫秒 刷新时间最大值500毫秒450毫秒刷新一次 测 试 结 果 功能测试通过； 人机界面符合，测试通过； 刷新迹线时间为450毫秒，小于500毫秒，性能评价测试通过； 说明Sweep (401pts)是频谱仪进行FFT计算后输出401个点，并构成迹线的一个重要参数，频谱监测系统会根据频谱仪的sweep设置实时刷新迹线。即频谱监测系统刷新迹线的间隔是根据频谱仪设置的。 测试人奚晓轶测试日期2016.3.9 Sweep 450ms（401pts）
第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理
能量检测仿真实验代码： clear all;clc; n = 5; ps = 1; SNR1 = -5; SNR2 = -8; SNR3 = -10; % Sim_Times=10000; %Monter-Carlo times % m=5; T=0.001; % 信号带宽W W=5*10^4; % 采样频率 Fs = 2*W; m = T*W; n = 2*T*W; % F0=W; % Fs=2; % Sig=sqrt(2)*sin(2*pi*F0/Fs*t); %single tone samples, Fs=2F0 % 实际信噪比 snr1 = 10.^(SNR1/10); snr2 = 10.^(SNR2/10); snr3 = 10.^(SNR3/10); pn = (1/snr1)*ps; mu0 = n*pn; sigma0 = sqrt(2*n)*pn; mu = n*(pn+ps); sigma = sqrt(2*n*(pn^2+2*pn*ps)); % [noi,x0,mu0,sigma0,m0] = cnoi( n,pn ); % sig = randn(n,1); sig = 1; % 重复次数 count = 5000; % 能量检测判决门限 lambda = [200:20:600]; lambda1 = [500:20:900]; lambda2 = [700:30:1300]; % 置信度判决参数 % tt = [-5:0.4:3]; % cc = 10.^tt; % tt1 = [-1:0.1:1]; % cc1 = 10.^tt; % cc2 = [-0.01:0.001:0.01];
实验三信号的频谱分析 方波信号的分解与合成实验 一、任务与目的 1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。 2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。 3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。 二、原理（条件） PC机一台，TD－SAS系列教学实验系统一套。 1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号f(t)，只要满足狄利克莱条件，就可以将其展开成傅立叶级数： 如果将式中同频率项合并，可以写成如下形式： 从式中可以看出，信号f(t)是由直流分量和许多余弦（或正弦）分量组成。其中第一项A0/2是常数项，它是周期信号中所包含的直流分量；式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波，它的角频率与原周期信号相同，A1是基波振幅，φ1是基波初相角；式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波，它的频率是基波的二倍，A2是基波振幅，φ2是基波初相角。依此类推，还有三次、四次等高次谐波分量。 2. 方波信号的频谱 将方波信号展开成傅立叶级数为： n=1，3，5… 此公式说明，方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量，并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小，初相角为零。图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况，由图可见，当它包含的分量越多时，波形越接近于原来的方波信号，还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大，它们组成方波的主体，而频率较高的谐波分量振幅较小，它们主要影响波形的细节。
（a）基波（b）基波＋三次谐波 （c）基波＋三次谐波＋五次谐波 （d）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波 （e）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波＋九次谐波 图3-1-1方波的合成 3. 方波信号的分解 方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上，当被测信号同时加到多路滤波器上，中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。本实验便是采用此方法，实验中共有5路滤波器，分别对应方波的一、三、五、七、九次分量。 4. 信号的合成 本实验将分解出的1路基波分量和4路谐波分量通过一个加法器，合成为原输入的方波信号，信号合成电路图如图3-1-2所示。 图3-1-2 三、内容与步骤 本实验在方波信号的分解与合成单元完成。 1. 使信号发生器输出频率为100Hz、幅值为4V的方波信号，接入IN端。 2. 用示波器同时测量IN和OUT1端，调节该通路所对应的幅值调节电位器，使该通路输出方波的基波分量，基波分量的幅值为方波信号幅值的4/π倍，频率于方波相同并且没有相位差.（注意：出厂时波形调节电位器已调到最佳位置，其波形基本不失真，基本没有相位差。若实验中发现存在波形失真或有相位差的现象，请适当调节波形调节电位器，使波形恢复正常。） 3. 用同样的方法分别在OUT3、OUT5、OUT7、OUT9端得到方波的三、五、七、九此谐波分量（注意其他谐波分量各参数应当满足式3-1-1所示）。 4. 完成信号的分解后，先后将OUT1与IN1、OUT3与IN2、OUT5与IN3、OUT7与IN4、OUT9与IN5连接起来，即进行谐波叠加（信号合成），分别测量（1）基波与三次谐波；（2）基波、三次谐波与五次谐波；（3）基波、三次谐波、五次谐波与七次谐波；（4）基波、三次谐波、五次谐波、七次谐波与九次谐波合成后的波形。并分别保
第七章无线电监测在无线电管理中的地位和作用 一、无线电监测在无线电管理中的地位和作用 1、无线电监测是无线电管理不可分割的一部分 现代化的无线电频谱管理是将行政和科学技术管理手段相结合，对无线电频率和空间卫星轨道资源实施科学、有效地管理。随着无线电通信业务的快速发展，有效地使用频谱资源已成为人类关注的主要问题。为此，世界各国都成立了专门机构，对频谱资源进行计划、指配和管理，其主要目的是既要保障通信业务的安全，不受干扰侵害，又要合理使用和开发频谱资源，提高频率的使用效率。 无线电管理是国家通过专门机构对无线电波和卫星轨道资源研究、开发、使用所实施的，以实现合理有效利用无线电频谱和卫星轨道资源的行为。 无线电管理的概念，实际上表达了四层含义： *无线电管理是一种国家行为。它是由国家所授权和特许的机关来实施的活动。 *无线电管理的对象是研究、开发、使用无线电波的各种活动。由于开发、使用、研究电磁波的活动是由具体的人使用设备达到的，所以无线电管理必然要涉及到人和设备。 *对开发、使用、研究无线电波和卫星轨道的活动所实施的这种管理，是通过计划、规划、组织、控制、协调、监督、执行等手段和方法来实现的。它贯穿于无线电管理的全部过程中。 这是无线电管理的职能，也是无线电管理工作的具体内容。表现为各级无线电管理机构对无线电台站的审批、频率指配、电波的监测、型号的核准、设备的管理、规章制度的制定和监督检查以及对用户的教育和服务等等。 *无线电管理的最终目的是保证合理、有效地利用无线电频谱和卫星轨道资源。要达到这一目标，就必须要用相应的管理机构和现代化的技术手段。 无线电管理的具体内容包括：
频谱监测系统测试方 案
频谱监测系统测试方案 一、测试目的 验证系统需求中描述的功能模块是否操作正常，各组成部分是否能完好地结合在一起，已集成在一起的产品是否符合系统设计说明书的要求。 二、测试点 根据频谱监测系统功能设计，对所有描述的功能模块功能逐一进行测试，主要测试点如下： 1.频谱波形数据的实时采集，小于等于500毫秒 2.越限频谱变化自动存储 3.越限进行语音报警； 4.历史数据查询频谱波形再现； 5.导出历史频谱为图片，并打上时间戳和导出的系统名称 6.远程控制频谱仪配置 7.正常使用中进行频谱参数设置而不造成监测中断； 8.可支持多品牌不同型号频谱仪，可支持不同数据接口：RS232和网口 9.可单频谱监测也可多频谱同时监测 10.可单独作为监控系统也可嵌入至网管系统实现全链路集中管控；
三、测试要求 在测试前，充分地做好如下工作： 按照本文测试方案中的要求，准备好测试用服务器及其需要软硬件配置。 基于本次测试目的，具体要求如下： 1、按开发完成的功能顺序依次执行。 2、对于每个测试点，在测试之前，遵循以下测试方法： ?熟悉每个测试点的基本功能以及操作方法。 ?所有测试点符合测试案例要求。 3、测试过程中，对每个测试案例的测试点进行认真测试。 4、测试完成后，用户给出测试意见和结果。
四、功能测试案例 1.测试点：频谱波形数据的实时采集，小于等于500毫秒 案例编号JSDQZ-Spectrum-01 系统频谱监测系统功能名频谱波形数据实时采集编写人奚晓轶编写日期2016.3.9 测试类型 功能测试 人机界面测试 安全性访问和控制 性能评价测试测试目的验证频谱波形数据的实时采集功能，小于等于500毫秒 预置条件或 输入数据描述 频谱仪有输入信号并和频谱监测系统连接正常。 测试过程序号步骤检测要点预期输出实际输出 1 运行频谱监测系统频谱迹线实时刷新频谱迹线实时刷新实时刷新 2 观察界面sweep time Sweep time小于等于 500毫秒 刷新时间最大值500毫秒450毫秒刷新一次 测 试 结 果 功能测试通过； 人机界面符合，测试通过； 刷新迹线时间为450毫秒，小于500毫秒，性能评价测试通过； 说明Sweep (401pts)是频谱仪进行FFT计算后输出401个点，并构成迹线的一个重要参数，频谱监测系统会根据频谱仪的sweep设置实时刷新迹线。即频谱监测系统刷新迹线的间隔是根据频谱仪设置的。 测试人奚晓轶测试日期2016.3.9 Sweep 450ms（401pts）
无线电频谱监测系统 Morrow Technologies公司的无线电频谱监测系统能够监测无线电信号的频谱、电平、带宽、C/No等技术参数，并在各个技术参数超出规定的范围时发出报警，使得操作人员能够快速地采取必要的措施。该频谱监测系统能够自动地观测载波参数，显示出现的干扰信号，并在出现问题时发出声音报警或网络报警。对于瞬时出现的信号问题，本系统提供数据存储功能，您可以通过回放纪录的信号参数和频谱来分析出现的异常现象，是一个非常方便的分析工具。 VigilCom系列产品可以完成远程频谱监测，一个RU的设备机箱中包括一个频谱分析仪、一个分析载波参数的I/Q信号处理器、一个通信处理器（网络控制、监测、频谱和参数存储、和SNMP告警），可达8个输入接口的同轴开关单元，和软件。 本系统支持实时远程监测分布多个地点的多个信号频谱，多个用户能够同时监测，方便各地的技术人员共同参与问题的分析和解决。本系统具有灵活的外部通讯接口，包括以太网口、调制解调器接口、RS232串行接口、USB接口等可供选择。 1 of 6
美国Morrow Technologies公司简介 Morrow Technologies公司是由多位具有电子、软件、系统开发背景的工程师于1984年创立的，在过去的二十多年中，公司从面向客户的工程技术公司成长为一个包含设计、研制开发、和生产制造的科技企业实体。作为电子测量领域中公认的高质量、高性能射频微波频谱分析仪的制造商，Morrow Technologies公司针对各种应用开发了多个产品系列，包括能够连续远程监测射频频谱的L频段频谱分析仪（配合相应的下变频器，可用于监测卫星通信的S频段、C频段、X频段、Ku频段、和Ka频段的上下行信号频谱）、适用于广播电子新闻采集系统的频谱分析仪、以及电子侦察使用的高性能频谱分析仪。 Morrow Technologies公司是一个由公司员工持股的私营公司，公司的全部运营位于美国佛罗里达州圣彼斯伯格市一个38,000平方英尺的现代化建筑中进行，百分之二十的公司员工是工程师。 Morrow Technologies公司的产品包括： 远程频谱监测系统 产品型号频率范围 VC35009 KHz - 3.5 GHz VC1800100 KHz - 1.8 GHz VC-7052 MHz to 88 MHz VC70/800B 52 MHz to 88 MHz 790 MHz to 840 MHz 频谱分析仪配套设备 产品型号 描述 CS4/8射频同轴开关单元LOG频谱数据存储单元S&L多用户使用许可 无线电侦查系统 产品型号频率 RAVEN*100 KHz - 3.5 GHz * RAVEN系列产品在美国以外的销售需要美国出口管理局的出口许可。 2 of 6
电磁干扰测量与诊断 当你的产品由于电磁干扰发射强度超过电磁兼容标准规定而不能出厂时，或当由于电路模块之间的电磁干扰，系统不能正常工作时，我们就要解决电磁干扰的问题。要解决电磁干扰问题，首先要能够“看”到电磁干扰，了解电磁干扰的幅度和发生源。本文要介绍有关电磁干扰测量和判断干扰发生源的方法。 １．测量仪器 谈到测量电信号，电气工程师首先想到的可能就是示波器。示波器是一种将电压幅度随时间变化的规律显示出来的仪器，它相当于电气工程师的眼睛，使你能够看到线路中电流和电压的变化规律，从而掌握电路的工作状态。但是示波器并不是电磁干扰测量与诊断的理想工具。这是因为： A. 所有电磁兼容标准中的电磁干扰极限值都是在频域中定义的，而示波器显示出的时域波形。因此测试得到的结果无法直接与标准比较。为了将测试结果与标准相比较，必须将时域波形变换为频域频谱。 B. 电磁干扰相对于电路的工作信号往往都是较小的，并且电磁干扰的频率往往比信号高，而当一些幅度较低的高频信号叠加在一个幅度较大的低频信号时，用示波器是无法进行测量。 C. 示波器的灵敏度在mV级，而由天线接收到的电磁干扰的幅度通常为V级，因此示波器不能满足灵敏度的要求。 测量电磁干扰更合适的仪器是频谱分析仪。频谱分析仪是一种将电压幅度随频率变化的规律显示出来的仪器，它显示的波形称为频谱。频谱分析仪克服了示波器在测量电磁干扰中的缺点，它能够精确测量各个频率上的干扰强度。 对于电磁干扰问题的分析而言，频谱分析仪是比示波器更有用的仪器。而用频谱分析仪可以直接显示出信号的各个频谱分量。 频谱分析仪的原理 频谱分析仪是一台在一定频率范围内扫描接收的接收机，它的原理图如图1所示。 图1 频谱分析仪的原理框图
信号的频谱分析及MATLAB 实现（实例） 摘自：张登奇,杨慧银.信号的频谱分析及MATLAB 实现[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2010,(03) 摘 要：DFT 是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换，适于数值计算且有快速算法，是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具。文章介绍了利用DFT 分析信号频谱的基本流程，重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施，实例列举了MATLAB 环境下频谱分析的实现程序。通过与理论分析的对比，解释了利用DFT 分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应，并提出了相应的改进方法。 关键词：MATLAB ；频谱分析；离散傅里叶变换；频谱混叠；频谱泄漏；栅栏效应 3 分析实例 对信号进行频谱分析时，由于信号不同，傅里叶分析的频率单位也可能不同，频率轴有不同的定标方式。为了便于对不同信号的傅里叶分析进行对比，这里统一采用无纲量的归一化频率单位，即模拟频率对采样频率归一化；模拟角频率对采样角频率归一化；数字频率对2π归一化；DFT 的k 值对总点数归一化。同时，为了便于与理论值进行对比，理解误差的形成和大小，这里以确定信号的幅度谱分析为例进行分析说明。假设信号为：)()(t u e t x t -=，分析过程：首先利用CTFT 公式计算其模拟频谱的理论值；然后对其进行等间隔理想采样，得到)(n x 序列，利用DTFT 公式计算采样序列的数字连续频谱理论值，通过与模拟频谱的理论值对比，理解混叠误差形成的原因及减小误差的措施；接下来是对)(n x 序列进行加窗处理，得到有限长加窗序列)(n xw ，再次利用DTFT 公式计算加窗后序列)(n xw 的数字连续频谱，并与加窗前)(n x 的数字连续频谱进行对比，理解截断误差形成的原因及减小误差的措施；最后是对加窗序列进行DFT 运算，得到加窗后序列)(n xw 的DFT 值，它是对)(n xw 数字连续频谱进行等间隔采样的采样值，通过对比，理解栅栏效应及DFT 点数对栅栏效应的影响。利用MATLAB 实现上述分析过程的程序如下： clc;close all;clear; %CTFT 程序，以x(t)=exp(-t) t>=0 为例 %利用数值运算计算并绘制连续信号波形 L=4, %定义信号波形显示时间长度 fs=4,T=1/fs; %定义采样频率和采样周期 t_num=linspace(0,L,100);%取若干时点,点数决定作图精度 xt_num=exp(-1*t_num);%计算信号在各时点的数值 subplot(3,2,1);plot(t_num,xt_num),%绘信号波形 xlabel('时间(秒)'),ylabel('x(t)'),%加标签 grid,title('(a) 信号时域波形'),%加网格和标题 %利用符号运算和数值运算计算连续信号幅度谱的理论值 syms t W %定义时间和角频率符号对象 xt=exp(-1*t)*heaviside(t),%连续信号解析式 XW=fourier(xt,t,W),%用完整调用格式计算其傅氏变换 %在0两边取若干归一化频点，点数决定作图精度 w1=[linspace(-0.5,0,50),linspace(0,1.5,150)];
《认知无线电频谱分配的博弈论方法》总结 张烨，龚晓峰 2009 摘要：问题：认知无线电中频谱分配问题备受关注，分配给用户的频谱资源却在时间或空间上存在不同程度的闲置。分析：为了提高频谱分配，需要涉及大量策略选择问题，可以利用博弈论的相关原理进行分析研究。解决问题方法：建立合适的认知无线电频谱分配问题的博弈论框架，从而促进无线通信的发展。 1、提出问题：无线通信技术不断发展，人们对无线通信需求不断增长，适用于无线通信的 频谱资源变得日益紧张，提高频谱利用率是当前亟待解决的问题。 2、分析问题： 2.1认知无线电技术：通过对周围环境的感知，动态改变传输功率、载频、调制方式等传输参数以适应运行环境的变化，从而提高频谱利用率[。 2.2认知无线电的频谱分配技术 2.2.1问题:在认知无线电中，频谱分配是根据需要接入系统的节点数目及其 QoS 要求将频谱分配给一个或多个指定节点。 2.2.2分析：（1）因此需要一种更为有效的频谱分配方法从而在各地区和各时间段里有效地利用空闲频谱，提高频谱利用率。频谱分配策略的选择直接决定系统容量、频谱利用率以及能否满足用户因不同业务而不断变化的需求。 （2）认知无线电的频谱分配原则:1)保证灵活性。2）应能提高系统性能。3）应尽量减小信令开销和计算量。
2.3.1问题：图论模型和定价拍卖模型都有很大的局限性，无法更好推动认知无线电频谱分配问题。 2.3.2分析：在频谱分配算法设计过程中，设计了大量的策略选择问题，因此需要提出新的频谱分配模型。 2.3.3解决方法：对于涉及策略选择的频谱分配问题，可以利用博弈论对相关的自适应算法进行分析。在分析过程中，主要需要确定以下四个方面的问题：(1) 算法是否具有稳 定状态；(2) 这些稳定状态是什么；(3) 这些稳定状态是否满足需要；(4) 算法收敛到稳定状态所需要的约束条件 图（1）认知无线电博弈论分析流程 1）论证算法具有稳定状态。在多数博弈论模型里，分布式算法的稳定状态为纳什均衡。 一般情况下，判断一个博弈过程中存在纳什均衡的充分条件：a、参与者集合是有限的；b、行动集合是封闭的，有界的凸集；c、效用函数是在行动空间上的连续的、拟凹函数。 补充1、纳什均衡：若一个行动向量满足：ui(a)≥uibi,a-i)?i∈N,bi∈Ai，则向量 a 被称为纳什均衡。也就是说，在参与者集合里，如果没有一个参与者能够靠自身行动的改变来提高自身收益时，整个参与者集合对应的行动向量就称为纳什均衡。 补充2、实际应用中，绝大多数算法都满足这些条件，即多数认知无线电的算法都有一个默认的稳定状态。 2）判定稳定状态。通过遍历一个博弈过程中所有可能的行动向量来判定一个博弈过程中 所有的稳定状态。 3）确定稳定状态是否满足需求。在找到纳什均衡点后，还应该确定此纳什均衡点是否为 我们所需要的。 3）.1举例模型:一个具有中心接收机的单一簇 DS-SS 网络，除了中心接收机外，网络中的所有节点调整它们的发射功率，使得信号与加性干扰噪声比达到最大。所有者参与者的效用函数方程： ( ui(p)=hipi/??(1/k) k∈N\i∑hpkk+σ] （1） 其中，参与者集合是簇中除了中心接收机外的节点；行动集合是所有可能的功率等级(假设可选的功率等级有限)；所有参与者的效用函数由式（1）给出；pi 是节
以后改动策划类的文档可以用批注简单、明了 中药材红外光谱鉴别技术操作规程 一、红外光谱分析原理 分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，不可避免地伴随有转动能级的跃迁，所以无法测量纯粹的振动光谱，而只能得到分子的振动-转动光谱，这种光谱称为红外吸收光谱。红外吸收光谱也是一种分子吸收光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照射时，分子吸收了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,使相应于这些吸收区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系曲线，就得到红外光谱（产生红外光谱的基本条是：要有偶矩的变化）。 1 红外光区的划分 红外光谱在可见光区和微波光区之间，波长范围约为 0.75 - 1000μm，根据仪器技术和应用不同，习惯上又将红外光区分为三个区：近红外光区（0.75 -2.5μm ），中红外光区（2.5- 25μm ），远红外光区（25-1000μm ）。 1.1 近红外光区（0.75- 2.5μm ） 近红外光区的吸收带主要是由低能电子跃迁、含氢原子团（如O—H、N—H、C—H）伸缩振动的倍频吸收等产生的。该区的光谱可用来研究稀土和其它过渡金属离子的化合物，并适用于水、醇、某些高分子化合物以及含氢原子团化合物的定量分析。 1.2 中红外光区（ 2.5-25μm ） 绝大多数有机化合物和无机离子的基频吸收带出现在该光区。由于基频振动是红外光谱中吸收最强的振动，所以该区最适于进行红外光谱的定性和定量分析。同时，由于中红外光谱仪最为成熟、简单，而且目前已积累了该区大量的数
据资料，因此它是应用极为广泛的光谱区。通常，中红外光谱法又简称为红外光谱法。 1.3 远红外光区（25-1000μm ） 该区的吸收带主要是由气体分子中的纯转动跃迁振动-转动跃迁、液体和固体中重原子的伸缩振动、某些变角振动、骨架振动以及晶体中的晶格振动所引起的。由于低频骨架振动能很灵敏地反映出结构变化，所以对异构体的研究特别方便。此外，还能用于金属有机化合物（包括络合物）、氢键、吸附现象的研究。但由于该光区能量弱，除非其它波长区间内没有合适的分析谱带，一般不在此范围内进行分析。 曲线或T-λ红外吸收光谱一般用T-1（单位为μm ），或波数（单位为cm-1）。λ波数曲线表示。纵坐标为百分透射比T%，因而吸收峰向下，向上则为谷；横坐标是波长 中红外区的波数范围是4000-400 cm-1 。 二、红外光谱法的特点 紫外、可见吸收光谱常用于研究不饱和有机物，特别是具有共轭体系的有机化合物，而红外光谱法主要研究在振动中伴随有偶极矩变化的化合物（没有偶极矩变化的振动在拉曼光谱中出现）。因此，除了单原子和同核分子如Ne、He、O2、H2等之外，几乎所有的有机化合物在红外光谱区均有吸收。除光学异构体，某些高分子量的高聚物以及在分子量上只有微小差异的化合物外，凡是具有结构不同的两个化合物，一定不会有相同的红外光谱。通常红外吸收带的波长位置与吸收谱带的强度，反映了分子结构上的特点，可以用来鉴定未知物的结构组成或确定其化学基团；而吸收谱带的吸收强度与分子组成或化学基团的含量有关，可用以进行定量分析和纯度鉴定。由于红外光谱分析特征性强，气体、液体、固体样品都可测定，并具有用量少，分析速度快，不破坏样品的特点。因此，红外光