基于随机共振原理的自适应检测系统设计

针对大参数信号随机共振检测存在效率性和精确性不足的问题,该文提出对随机共振系统联合应用的新思路,并建立了未知信号幅度与随机共振系统参数a的匹配关系,使自适应随机共振系统参数选择范围有效缩减。最后用SNR对此种方法做出整体评估,构建出检测系统。结果表明通过联合随机共振方法和自适应系统参数最大值确立两层优化后,可得到更贴合实际应用的自适应随机共振检测系统。     

尺度变换用于随机共振的微弱周期信号检测

现有的随机共振系统只能应用于低频率信号检测或待测信号频率已知的高频率信号检测,这束缚了系统的实用范围.针对这个不足,本文提出一种基于尺度变换的随机共振弱信号检测方法,该方法通过引入尺度变换,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,待测目标信号为大参数、多频率且频率分量的分布未知的条件下,从强噪声中提取弱目标信号的频谱.理论分析和仿真结果表明:对埋在噪声中的未知频率,采用连续的压缩或展宽算法,以获得一个适当的输入信号到随机共振体系,根据输出信号共振谐振峰的变化经反变换运算可得待测弱信号的未知频率.提出的方法自适应性强,可将随机共振的应用领域拓宽到全频段,具有较高的应用前景.     

自适应耦合周期势系统随机共振信号增强方法

在单一周期势系统的基础上,提出了一种随机共振粒子群优化算法,用于增强和提取滚动轴承微弱故障特征。该方法采用粒子群优化算法实现自适应耦合周期势系统的系统参数、耦合系数和步长的自适应匹配,以达到增强目标信号、提高其信噪比的目的。通过工程试验验证结果表明:(1)由于耦合系统的作用,控制系统通过调节参数来影响被控系统的随机共振,从而使得自适应耦合周期势系统随机共振方法在微弱故障特征信号增强上更优于单一周期势系统随机共振方法;(2)由于控制系统随机共振与被控系统随机共振的相互协同作用,大大增强了被控系统的随机共振效应,从而使得自适应双输入耦合周期势系统随机共振方法比单输入耦合周期势系统随机共振方法更适用于工程实际中噪声环境下微弱故障特征信号的提取。     

随机共振应用于大频率周期性弱信号检测

研究了利用随机共振检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号.利用时序步进采样将大频率待测周期性弱信号的频率降低,再利用非线性双稳态系统的随机共振强烈压制伴随大频率信号的噪声,同时信号由于其稳定的周期振荡行为从噪声背景下凸现出来.研究结果表明该技术在检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号方面具有明显的优势,且能够大幅度地提高利用随机共振检测弱信号的频率.     

基于随机共振和BBS/ICA的轴承故障诊断

提出了一种基于变尺度级联单稳随机共振和盲源分离/独立分量分析(BBS/ICA)相结合的轴承故障诊断方法.首先,通过高频信号控制下的变尺度单稳随机共振将信号所含的噪声能量转化为信号能量,再用BSS/ICA分离残余噪声.理论分析及仿真结果表明:该方法能利用噪声来增强信号频率特征,使得大参数信号能从系统中获得更多能量,又能消除噪声,从而实现故障的有效诊断.试验台模拟了滚动轴承内圈及外圈故障,验证了该方法的有效性.     

窄带弱信号检测中的随机共振现象研究

针对雷达、声纳和通信等领域中频段信号经常受窄带噪声污染的问题,本文采用随机共振理论,对窄带噪声环境下的弱信号检测及其随机共振现象进行研究。在圆对称概率密度的窄带非高斯噪声环境下,建立了窄带弱信号观测模型,并对局部最优检测器、广义窄带相关检测器和硬限幅窄带相关检测器中的随机共振现象的存在性进行分析与仿真,同时对给定次优系统中的随机共振性能与自适应次优系统最佳性能进行比较。研究结果表明,噪声与检测器结构参数都可视为影响检测器性能的重要因素,在局部最优检测器中不存在随机共振现象;在广义相关检测器中,广义瑞利噪声环境下的次优系统中存在随机共振现象;在硬限幅窄带相关检测器中,非尺度噪声如莱斯噪声环境下也证实了随机共振现象。该研究为提高雷达和通信领域的信号检测性能提供了理论依据。     

色噪声作用下线性系统的随机共振

研究了当系统的固有频率和激励信号受色噪声作用时,过阻尼二阶线性中的随机共振现象。通过线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式。系统平均输出幅度增益是色噪声的强度和相关率以及激励信号的频率的非单调函数,适当的噪声参数和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益;通过改变噪声参数和系统参数可以提高系统的输出幅度增益。该方法适用于色噪声环境中线性系统的微弱信号检测。     

基于自适应随机共振高频微弱信号检测

为了实现对微弱大信号的检测,提出了一种基于参数归一化方法和人工鱼群算法自适应随机共振微弱大信号检测的方法。通过对大信号的归一化处理,使得大信号满足了产生随机共振条件,将随机共振输出信号的信噪比作为目标函数,利用人工鱼群算法的实现了对信号最优输出的自适应。仿真结果表明,归一化随机共振结合了人工鱼群算法,能够实现最优信噪比的自适应输出,且是一种适应于任意频率下信号检测方法。     

利用参数调节随机共振检测大参数信号

在参数可调双稳态系统的基础上,分析了影响系统输出的主要因素,论述了在信号检测方面参数调节随机共振比噪声调节随机共振更具优越性,并从系统响应速度的角度出发,通过对输出响应和输入信号之间相关系数的分析．说明了适当地选择系统参数可以实现对大参数信号的检测．数值仿真实验结果表明,参数调节随机共振方法在信号检测方面有着很好的应用前景．     

调参级联随机共振系统加强策略

为了更好地实现微弱信号的检测,提高输出信号的信噪比,提出三级级联随机共振加强系统.研究阻尼系数和系统形状参数对级联系统发生随机共振现象的影响,通过分别调节每级主控参数(阻尼系数、跃迁宽度和跃迁阈值),使得级联随机共振系统的输出性能明显优于传统方法,证实了选取合适的系统参数,能够实现大参数微弱信号的检测;有针对性地对参数进行设置,可以控制系统输出,提高输出信噪比.仿真数据与实际应用表明,该方法简单可行,根据需求设置参数能够实现强噪声背景下微弱信号的检测.     

基于SNR法的自适应随机共振系统的研究

该文应用随机共振对微弱信号检测的原理,在研究非线性双稳系统及双稳系统随机共振频谱的基础上,利用傅立叶变换频移特性及设计了非线性大频率随机共振系统及其控制系统电路。并通过模拟工程实际,提出了简单的自适应算法,验证了其对于微弱信号检测的有效性。     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

应用随机共振进行海洋噪声背景下的信号检测

通过对海洋噪声特性的研究,将其理想化为一个Lorentz色噪声和若干拟周期干扰成分的混合,继而基于参数调节随机共振理论的结果对系统参数进行优化,对系统输出应用后处理方法,形成一套完整的信号处理方法.数值仿真表明,随机共振处理结果优于低通滤波器的处理结果,随机共振系统处理宽带随机干扰情况有优势.     

基于FitzHugh-Naguno神经元随机共振机制的图像复原

应用随机共振机制,借助噪声能量实现图像复原,改善低信噪比图像的输出质量.通过分析FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元的阈上随机共振机理,以及在相平面上的阈值工作特性,对FHN神经元模型进行约简,以峰值信噪比(PSNR)为图像复原的评价函数,提出基于随机共振的自适应最优图像复原算法.以含噪mountain彩色图像和LED芯片图像为实验对象,与均值滤波、维纳滤波等图像复原算法进行仿真对比研究.结果表明:随机共振方法较好地抑制了噪声、恢复了图像细节和色彩信息,且随着噪声的增强,随机共振方法复原图像的峰值信噪比变化较小,该方法具有较好的鲁棒性.     

基于广义随机共振的Chirp信号检测性能分析

为便于提取多个chirp信号叠加噪声模型中目标chirp信号的参数信息,本文研究了该混合信号激励过阻尼双稳系统的随机共振现象。但由于chirp信号在频域能量的非聚焦性,传统刻画随机共振的信噪比指标失效。因此,基于chirp信号在分数阶傅里叶变换域上的能量分布特性,对非线性随机动力系统的畸变输出信号进行变换域上的最优滤波,给出最优分数阶傅里叶变换域上的信干比定义形式,并以此作为目标chirp信号经过系统后的性能增益的度量和广义随机共振现象的判别依据。数值仿真结果表明,在存在多个chirp信号驱动的过阻尼双稳系统中,当目标chirp信号或噪声能量不足以激发粒子跃迁时,干扰chirp信号能在一定程度上协助粒子发生跃迁,产生协同随机共振现象,从而提高对目标chirp信号的检测性能。     

延迟双稳系统中乘性和加性噪声诱导的随机共振

在双稳系统基础上,基于随机共振(SR)理论,研究非对称双值噪声、方波信号以及乘性和加性噪声驱动的延迟双稳系统中噪声强度、噪声相关时间、方波幅度对系统输出信噪比(SNR)的影响.在绝热极限条件下,利用小延迟近似,得到系统输出信噪比的表达式,给出SNR随噪声强度、噪声相关时间以及方波信号幅度的变化曲线.结果表明,SNR与双值噪声的强度和非对称性、与乘性和加性噪声的强度以及与方波信号的幅度关系都表现出SR现象.SNR随延迟时间、色噪声的相关时间及系统参数的变化而非单调变化.     

Signal modulating noise effect in bistable stochastic resonance systems and its analog simulation

1 INTRODUCTIONSince stochastic resonance (SR) was presentedby Benzi et al[1]to explainthe periodic recurrent iceages ,this phenomenon has continuously attractedconsiderable attention. The termof SRdescribes aphenomenon whereby the response of a nonlinearsystemto a periodic signal can be amplified and op-ti mized by the assistance of noise .Stochastic resonance was first discussedin thecontext of bistable systems . Fauve et al[2]per-formed the first experi ment of stochastic resonancewit…