1.3.2 跳频通信干扰检测与识别技术
对于跳频通信中干扰的检测及干扰类型的识别，鉴于军事应用和技术保密性，目前国内外公开发表的有关跳频通信干扰识别的文献并不多。其中，文献[45]提出了一种宽带能量及基于广义似然比检测的干扰检测算法。该干扰检测算法充分利用了PN序列的均匀性，实现了对部分频带噪声干扰和多音干扰的检测。而该干扰检测算法的核心是利用了认知无线电中频谱感知的思想。
在认知无线电频谱感知中，匹配滤波和能量检测是比较常用的方法。其中，匹配滤波法的准确度高，但是在实现时需要一些先验信息来设计滤波器。对跟踪干扰信号而言，其频率与跳频信号频率相同，该方法不能检测跟踪干扰。相对而言，能量检测算法计算简单、实现方便。频谱感知是认知无线电中的核心技术，而能量检测则是频谱感知中最常用的一种算法。
1.能量检测
20世纪60年代，Urkowitz首次提出能量检测[46]。它的核心思想是根据一定频带范围内接收信号的能量或功率大小来判断是否存在干扰或有效的通信信号。能量检测器原理框图如图1-2所示。
图1-2 能量检测器原理框图
如图1-2所示，接收端信号通过带通滤波器（Band-Pass Filter，BPF）选择中心频率和带宽，通过平方律器件和积分器后，得到积分器的能量值输出，送入判决器，将其与预先设置的门限值进行比较判决，得到判决结果[47]。
应用能量检测算法时存在一些问题。例如，在检测微弱信号[SNR∈（-40～10dB）]时，需要较长的检测时间；当接收信号的信噪比低于某一个门限值（信噪比墙）时，检测性能急剧恶化[48]；能量检测算法只能判定信号是否存在，而不能区分信号的种类。尽管能量检测算法存在一些问题，但是由于它实现方便、不需要先验信息，在认知无线电频谱感知领域得到了广泛的应用。
2.协作频谱感知
在认知无线电中，能量检测是单个认知用户完成对授权用户进行检测的算法。然而，在实际的传输过程中，无线信号会受到干扰、多径等因素的影响，在感知时间有限的情况下，单个认知用户根本无法可靠地检测出授权用户[49]。
如果多个认知用户通过协作的方式对授权用户进行检测，则检测概率会得到极大的提高。因为参与协作的认知用户全部受影响的概率比单个认知用户小很多，这就是协作频谱感知方案的思想，其本质是把一组认知节点通过共享各自的本地检测结果，按照一定的融合规则来联合判决授权用户是否存在。
协作频谱感知通常包括以下两个步骤[50]。
（1）每个认知用户独立进行频谱感知并将检测结果发送给融合中心。
（2）融合中心通过检测结果按照一定的合并算法进行数据融合，从而判断是否检测到授权用户。图1-3给出了协作频谱感知的流程。
根据各认知用户交互的检测信息形式不同，协作频谱感知分为硬判决协作频谱感知和软判决协作频谱感知两种。
硬判决协作频谱感知是指用户首先在本地频谱感知后得到判决结果，然后把1比特信息发送给融合中心。其中，“1”表示授权用户存在，“0”表示授权用户不存在。
对于判决准则，通常分为三类：“OR”准则，表示只要有一个认知用户的判决结果为“1”就判决授权用户存在；“AND”准则，当所有认知用户的判决结果均为“1”时，判决授权用户存在；“kout of n”准则，当k个认知用户中的n个认知用户的判决结果为“1”时，判决授权用户存在。其中，最常用的是“kout of n”准则；而“OR”准则和“AND”准则是“kout of n”准则的两种特殊形式[51]。
图1-3 协作频谱感知的流程
假设参与协作的认知用户都具有相同的本地检测概率Pd和虚警概率Pf，则上述几种判决准则的最终检测概率PD和虚警概率PF可以表示如下。
“OR”准则：
“AND”准则：
“kout of n”准则：
在软判决协作频谱感知中，认知用户直接将感知数据发送到融合中心后，采用相关算法对这些信息进行决策融合[52-54]。与硬判决协作频谱感知相比，其主要优点是性能较好，但要求控制信道的带宽较大。
现有文献对于认知无线电频谱感知和协作频谱感知的检测研究较多，却很少讨论频谱感知技术与信号识别算法的联系。事实上，基于特征提取的统计模式识别算法就适用于单用户非协作频谱感知中用户类型的盲判定，而基于决策理论的最大似然假设检验法则适用于协作频谱感知。