1、噪聲調頻信號功率譜檢測原理
　　
　　噪聲調頻干擾信號zui常見的是射頻振蕩的頻率與調制噪聲電壓ξ（t）成線性關系，為了方便把噪聲調頻，信號的時域如式（1）　　
　　設調制噪聲電壓ξ（t）是高斯噪聲，其幅度概率密度分布為高斯函數　　
　　由于噪聲調頻干擾的角頻率與ξ（t）呈線性關系，故瞬時角頻率或角頻偏的概率密度也應為高斯分布，其均方根的值為　　
　　式（6）中的積分只有在mfe》1和mfe《1時才能近似求解。
　　
　　當mfe》1可以得到噪聲調頻信號的干擾帶寬（半功率帶寬）為　　
　　對于噪聲調頻信號，由于信號的隨機性很強，很難在使用相關的辦法對這類噪聲調制的信號進行檢測，所以常用的瞬時相關、時頻分布等檢測方法對其無效。但是由于接收系統在設計時，其系統的熱噪聲相對比較穩定，所以其熱噪聲功率譜也是相對穩定的。當由調頻干擾信號進入接收機時，根據式（6），其功率譜在干擾頻帶[f0一△fj/2，f0+△fj/2]內會比無調頻干擾信號時在能量上有明顯的提高，根據這一特征，可以檢測出干擾信號。并相應的確定帶寬和中心頻率，如圖l所示。　　
　　圖1中噪聲調頻信號的中心頻率4.3GHz，每伏調制為1GHz/V，時長10ms，為了提高檢測帶寬按單次時長100ns做4096采樣，循環10000次累積處理。在實用的條件下一般會至少做到幾十毫秒的時長來進行累計。產生的白噪聲調制信號首先經過256階的帶通濾波器，用來給生成的白噪聲濾波進行色化處理，通帶為4.29～4.31GHz，所以視頻調頻帶寬20MHz。經過濾波后的隨機數帶入到式（1），得到噪聲調頻信號，然后計算功率譜，結果如圖1（a）所示。從圖1（a）中可以看到在40GHz的檢測帶寬中，信號的能量主要集中在4.3GHz左右。圖1（b）為中心頻率處放大圖形，可以看出干擾信號的3dB帶寬（即歸一化能量的0.707左右處）為0.18GHz，10dB帶寬（歸一化能量0.3左右處）為0.37GHz。
　　
　　當白噪聲累加到調頻干擾后在得到的功率譜，如圖2所示。　　
　　從圖2中可以看出在SNR=一10dB情況下，可以檢測處噪聲調頻干擾信號，且在中心頻率處的能量有所衰減。由于考慮仿真速度的需要此處所取時長較短，如果加長時間的積累，即相當于增加了能量的積累，得到的檢測靈敏度會更高。對于檢測門限的設定，是在實際應用中關心的問題。這里簡述兩種參考門限的確定方法。*，對于系統的熱噪聲是在設計時所確定的固有性質，相對外界環境要穩定的多，在設置門*可以考慮當切斷外來所有的信號輸入，得到的機內熱噪聲的功率均值數作為參考門限，這樣的好處是確保此時噪聲純凈，缺點是沒有考慮環境噪聲的存在，從而出現虛警的概率增加，這也是文中使用的方法;第二，是在偵察天線沒有對準干擾源的情況下，得到內外混合噪聲的各個頻點的功率均值作為參考門限，其優點是能夠真實的反映實際情況，但是如果此時有其它發射機信號的輸入，則檢測出現漏警的概率會大大增加。
　　
　　2、相似理論
　　
　　在信號與系統學科中，相關性是一種在時域中對信號特性進行描述的重要方法。由于信號與其功率譜函數是一對傅里葉變換，在信號分析中往往利用它來分析隨機信號的功率譜分布，以致不少人一提到相關性馬上會聯想到信號功率譜的計算。假設得到的兩信號分別為X（t），Y（t）。可以選擇當倍數K使KY（t）去逼近X（t）。在此可以借用誤差能量來度量波形的相似程度。　　
　　其中Er代表誤差能量，K的選擇是為了使誤差能量zui小，可以得出　　
　　另外，可定義相對誤差能量為　　
　　其中Pxy為相關系數。可以推出　　
　　對于能量有限的信號而言，能量是確定的，相關系數的大小只由X（t）*Y（t）積分決定。若兩個*不相似的信號，其幅度取值和出現時刻是相互獨立、彼此無關的，即X（t）*Y（t）=0，其積分結果也為0，所以當相關系數為O時相似度zui差，即不相關。當相關系數為1時，則誤差能量為0，說明這兩個信號相似度很好，是線性相關的。因此把相關系數作為兩個信號相似性的度量*是有理論依據的、合理的。
　　
　　3、利用相似理論的噪聲調頻信號檢測
　　
　　為了討論方便，假設接收機為理想接收機，即在通帶內，其幅頻特性為一固定值，相頻為線性，而通帶之外增益為零，中心頻率ω0為且遠大于接收機帶寬△ω，并假定背景噪聲是高斯白噪聲，這種假設不失一般性，基本可以很好地描述常規接收機的檢測特性。
　　
　　在時長1ms，信噪比從一10～10dB進行100次蒙特卡洛實驗，其信號具體形式如第2節所述，首先得到信號和基準白噪聲的各自的功率譜，然后代入式（12）中，計算其相關系數。考慮到虛警的可能性，通常認為當相關系數<0.8時存在噪聲調頻干擾，否則沒有噪聲干擾信號進入。所得結果，如圖3所示。　　
　　從圖3可以看出在信噪比一3dB以上能夠在時長0.1ms下做到的檢測。充分說明了該方法對檢測識別噪聲調頻信號是可行的。而且根據積累時長的不同，對算法檢測的靈敏度影響很大，在圖4給出了不同積累時間10次蒙特卡洛實驗的檢測概率。
　　
　　從圖4中可以看出，隨著時長的增加不但檢測靈敏度有比較明顯的提高，同時檢測曲線更加的平滑，誤差減小。　　
　　4、結束語
　　
　　由于噪聲調頻信號的強隨機性，利用相關的各種檢測方法無法對此類信號做出有效的檢測。文中利用功率譜積累和相似函數的方法對噪聲調頻信號進行了檢測，通過仿真試驗驗證了方法的可行性，說明檢測概率與信噪比和累計時間長度的關系。