消散型同步的微弱周期信号检测及噪声影响分析

在混沌预测模型基础上,提出了消散型同步的混沌背景下微弱信号检测算法。采用径向基函数神经网络(RBFNN)拟合混沌模型,结合消散型同步实现混沌时间序列与混沌系统的同步,利用同步误差实现微弱信号的检测。以Rossler混沌系统为研究对象,验证了算法的可行性,研究了噪声对微弱信号检测的影响。仿真研究表明,该算法能检测各种频率的微弱信号,在一定条件下可检测到信杂比大于-110dB的微弱周期信号;若信噪比SNR≥0dB,噪声对微弱信号检测的影响很小;但若SNR-10dB,将检测不出微弱信号。在理论研究基础上,由MKS-CEC-Ⅲ新型混沌演化控制实验仪获取Coullet混沌时间序列,添加不同频率的微弱信号,利用该算法实现了不同频率微弱信号的检测,说明该算法适用于其他混沌系统。     

一种配置混沌振子的光纤水听器

在海洋中，海水的流动噪声很大，水听器接收到的被测船体的信号往往是信噪比很低的微弱信号．一般的时域检测系统，可检测的信号的最低信噪比门限难以达到-20dB，并且检测时间较长．介绍一种配置混沌振子的光纤水听器系统，利用混沌振子对被测周期小信号的敏感性和对噪声的免疫力，获取水声信号．与时域检测方法（如多点采样积分方法）相比较，具有更低的最低信噪比门限，和更短的测试时间．     

一种基于LabVIEW的微弱信号混沌检测方法

针对模拟电路混沌系统实现易受外界条件影响等不足,本文提出了一种基于LabVIEW实现微弱信号混沌检测系统的方法。利用强大的数值计算软件LabVIEW求解Duffing方程,通过识别系统输出的相轨迹的变化检测估计微弱信号。实验结果表明,利用LabVIEW产生的实验结果与理论仿真结果一致,证实了基于LabVIEW的微弱信号混沌检测方法是可行的,这为混沌系统的数字实现提供了新的思路。     

一个非自治混沌系统及其弱信号检测的应用

为有效检测夹杂在强噪声中的微弱有用信号，构造一个具有丰富动力学行为的三维耗散混沌系统，利用相图、Lyapunov指数谱和分岔图数值仿真方法，分析该混沌系统的复杂动力学行为，并利用该系统良好的噪声免疫性和极端敏感性，将其应用于未知频率的微弱信号检测．通过对平衡点的稳定性分析，确定了混沌吸引子拓扑形状变化的临界阈值．该系统在双涡卷混沌状态和单涡卷混沌状态之间的开关阈值附近运行，微弱信号的幅值会影响混沌吸引子的拓扑形状．在Multisim中构建系统的仿真电路，并搭建实际的物理电路，模拟电路的实验结果与数值分析结果一致．研究结果可为弱信号检测的实际工程提供新思路．     

基于Simulink的微弱信号混沌检测仿真研究

基于Matlab/Simulink为软件平台,研究了微弱信号的混沌检测原理与方法,建立了仿真模型,给出强噪声中微弱周期信号检测的仿真结果以及混沌方法检测微弱信号的步骤,研究了采样周期对系统性能的影响.仿真结果表明它能检测到信号为10-10 V,强噪音环境下能检测到信号为5×10-9V,混沌方法具有很强的微弱信号检测能力,为混沌虚拟仪器开发打下了基础.     

基于duffing方程组的微弱正弦信号参数检测

本文将非线性混沌振子用于微弱正弦信号检测,将深陷在噪声背景下的微弱正弦信号检测出来。基于Duffing振子的混沌运动,利用系统发生间歇混沌现象的频差条件和相位差对于系统特性的影响,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测,提出了改进的频率、相位、幅值检测方法。     

一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

混沌测量电路耦合降噪研究

利用混沌系统的初值敏感性来测量极其微弱的信号,并通过混沌测量电路耦合来抑制噪声.研究由多个混沌测量单元构成的耦合系统,基于符号动力学原理,采用电路实验分析了耦合单元电路在参数相同和有些涨落时噪声抑制与混沌测量单元数之间的关系.实验结果表明, 在单元电路参数一致时通过耦合可以抑制噪声,并随混沌测量单元数的增加对噪声的抑制作用增强;而在参数有一定涨落时,抑制噪声的效果变差,且随耦合单元参数的涨落程度和干扰强弱而变化.     

非高斯平稳有界噪声激励下混沌系统动力学研究

为解决信号检测理论在通讯、雷达、声纳、故障诊断等领域应用受限的问题,提出了随机Melnikov方法研究非线性系统在微弱周期信号和噪声信号联合摄动下的混沌运动行为,得到了微弱周期信号和非高斯平稳有界噪声信号联合摄动下的混沌运动特征。混沌的临界幅值与噪声强度的关系表明,在不强的非高斯平稳有界噪声背景下,有界噪声增大了激励阈值,混沌现象不容易产生。     

基于光纤声呐传感器混沌锁频方法研究

传统的水下声信号检测方法的不足之处是在滤除噪声的同时,有用信号也受到损失,且随着噪声的增大,检测精度也会降低。针对强噪声背景下水下声呐信号频率解耦问题,采用马赫曾德光纤声呐传感器搜集水下声呐信号,当声呐信号注入混沌系统,利用混沌系统对信号参数的敏感性及对噪声免疫性的特点,一定频率的信号会使系统处于大尺度周期态,信噪比可以达到-65dB,对声呐信号锁频明显。理论计算和实验结果表明,该混沌声呐信号处理方法具有极低的信噪比和较高的频率辨识能力。     

微弱正弦信号混沌检测的仿真分析

研究了一种在噪声背景下用混沌振子检测微弱正弦信号的时域处理方法。分析了基于相平面变化进行微弱正弦信号检测的Duffing方程的数学模型,着重对与策动力频率不同的信号进行了仿真分析。结果表明:Duffing振子对与系统策动力频率一致的信号敏感,而对其它频率的信号不太敏感,且对噪声具有一定的免疫力。     

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。     

应用非线性微分方程组实现弱信号检测

为了检测相位随机分布的微弱正弦信号，提出了采用非线性微分方程组的检测方法。Ⅳ个方程的策动力初相等间隔设置，每个方程均设置在临界混沌状态，将被检测信号加入到各方程中进行运算，当相位随机分布的微弱正弦信号出现时，至少有一个方程会进入周期态从而检测出信号。利用Mel’nikov定理证明了该方法的可行性。数值实验表明利用16个方程同时检测能将信噪比为-90d8的随相弱正弦信号检测出来。     

基于聚类和探测精英引导的蜻蜓算法

针对蜻蜓算法（DA）收敛速度慢、收敛精度低、全局搜索能力差等不足,提出新的蜻蜓优化算法. 利用tent混沌初始化种群并对种群进行K-Means++聚类,根据聚类的结果分别对种群个体进行反向学习和高斯变异以增强种群的多样性,提高搜索效率. 引入非线性自适应因子加快收敛速度,使用探测精英引导策略增强算法跳出局部收敛的能力. 引入平方散列探测增加收敛精度. 将该优化算法应用于8个典型复杂函数优化问题,并与原蜻蜓算法,以及其他仿生计算算法对比,实验结果表明该改进算法具有良好的全局收敛性和寻优精度.     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

混沌控制理论和方法(1)

简要介绍了混沌的概念 ,特性 ;论述了混沌控制的基本问题和方法 .重点阐述了OGY方法、H∞ 方法以及连续反馈控制方法的思想、原理和特点 ,对系统变量的脉冲反馈法、自适应控制法、神经网络法等也作了介绍 .最后指出混沌控制的应用前景和研究方向     

改进的调频差分混沌键控通信系统设计

针对相干解调的CSK需要混沌同步和没有足够的鲁棒性,非相干解调的CSK误码率较高,调频差分混沌键控（FMDCSK）带宽利用率低于一般的CSK等问题,提出了一种提高FMDCSK带宽利用率且不降低误码率的混沌通信设计方案。在FMDCSK基础上利用非相干解调的CSK技术附加1bit后,混合FMDCSK的2个时隙发送2个bit,给出了相应调制解调方案。理论分析和实验结果表明,在混沌信号源带宽相同的条件下,改进的调频差分混沌键控通信系统具有更快的信息传输速率,误码率和传统的FMDCSK相当,提高了通信的保密性。