复杂噪声背景下谐波信号频率估计新方法

利用待测谐波信号的周期性及混沌信号能量集中在低频部分的特性,提出一种将倍频法、小波包分解与互谱分析相结合的强混沌噪声背景下谐波频率估计新方法。首先,利用谐波信号的周期性,将采样数据等距取值构造谐波信号倍频的新数据序列,且倍频谐波偏离混沌能量中心频段;其次,利用小波包分析法对新数据进行多层分解,使倍频谐波信号与混沌噪声主能量分离;最后,对谐波信号能量集中的分量进行互谱功率谱分析,估计谐波频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声共存背景下的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明:该方法十分有效,且计算量小。     

混沌干扰背景下的正弦频率估计新方法

提出一种基于单变量驱动误差滤波反馈混沌同步的强混沌背景下正弦参数估计的方法。该方法利用采样的混合信号(混沌加白噪声和正弦)通过某一类型滤波器,用滤波后信号驱动一新构建的同类响应混沌系统,若混沌同步发生,则驱动响应信号的误差序列中应含有正弦成分,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法适于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦参数估计。仿真实验表明,该方法简单有效。     

基于驱动-响应和耦合同步算法的忆阻混沌系统同步分析

针对忆阻器反馈的Lorenz超混沌系统和最简并行忆阻器混沌系统采用驱动-响应和耦合同步算法进行同步特性分析,应用李雅谱诺夫指数谱和分岔图分析了忆阻混沌系统的动力学特性,并对驱动-响应和耦合同步算法进行了比较。实验结果表明,忆阻器混沌系统不但有更加复杂的动力学特性,而且可用驱动-响应和耦合同步算法达到同步,并且耦合同步算法比驱动-响应算法更具有实际应用价值。因此,此研究为忆阻器混沌系统应用于密码学、信息安全和保密通信等领域提供相关理论依据。     

基于双混沌振子的最小频移键控信号频率估计方法

针对低信噪比条件下最小频移键控(MSK)信号频率估计的问题,提出混沌双振子频率估计算法,通过混沌振子系统策动力频率与待测信号频率的相互配合,充分利用混沌振子～信号敏感、噪声免疫的特性,实现在低信噪比条件下对待测信号频率的有效估计。理论分析和实验证明了本文算法的有效性。相对于经典的锁相环法和2P次方法,本文算法在低信噪比条件下(如Eb/N0=0 dB时)也能准确估计信号频率,且相对误差在10-2量级以下。     

复杂噪声背景下正弦频率估计新方法

提出一种基于系统参数摄动的单变量滤波驱动混沌同步的强混沌背景下正弦频率估计方法。该方法利用采样的混合信号通过低通滤波器并驱动构建的混沌响应系统,由于同步误差序列中混沌噪声影响大大减小且含有正弦信号,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法同样适用于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦频率估计。     

基于频率失谐的混沌同步状态转换的研究

针对实验报道的同步开关现象,建立了基于半导体激光器的光混沌同步理论模型,利用该模型,数值模拟了两种不同频率失谐条件下的混沌时间序列图、对应的同步图以及相关函数图;结果表明:可以根据时间延迟来判断系统所处的同步状态,而且一定的频率失谐会使系统的同步状态发生转换.     

混沌背景下微弱谐波信号的恢复

提出一种新的从混沌干扰中恢复微弱谐波信号的方法。首先根据混沌的几何性质,融合相空间重构技术和离散余弦变换,建立了一种新的分离谐波信号相空间投影方法。然后,从功率谱密度估计中提取谐波信号的频率,利用最小二乘估计提高谐波信号的恢复精度。仿真实验表明该方法具有高度的稳定性和可靠性。     

提取混沌中谐波信号的时频方法

首先采用谐波小波变换将观测信号分解成窄带信号,然后使用经验模态分解方法将每一个窄带信号分解为有限个内禀模态函数(IMFs),根据功率谱密度选取内禀模态函数,提取谐波信号。该方法的性能可由噪声缩减因子和相关系数两个指标度量。理论分析和仿真实验表明,在信噪比不太低的情况下,该方法对提取淹没在混沌和噪声背景下的谐波信号非常有效。     

基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法

混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。     

宽带混沌信号的产生与同步

宽带混沌信号拥有良好的相关特性、低截获概率和高保密性等优点,但其产生和同步比较困难.利用驱动响应的思想,使用离散Chebyshev映射混沌序列驱动2级级联Colpitts振荡连续混沌系统的方法产生宽带混沌信号,其电路结构简单,所得信号频谱平坦宽阔,达到数百兆赫兹.由于数字信号可以进行精确延迟,该混沌电路可以实现同步,并且在电路元件参数值和动态元件初始储能不匹配时,具有一定的鲁棒性,所以该电路可靠性和实用性较高,在通信或雷达中具有很好的应用前景.     

The frequency characteristic of chaotic synchronization systems and weak signal detection

A concept of frequency character of a chaotic synchronized system (CHSS) is proposed. The nature of the system can be described in the frequency domain with the concept. A simple model to measure the frequency character is designed, and the characteristic curve of Chua's CHSS is obtained. Some results from theoretical analysis and numerical simulation indicate that the system possesses multiband of frequencies with distinct features shown in each band. Thus it may offer various resources of frequencies, fn particular, it is capable of detecting weak signals drowned in noise in some bands. Both the concept of frequency character and the characteristic curve of CHSS provide a scientific basis for us to gain a deeper insight into the inherent function of information processing in CHSS, and to utilize properly the information resources of CHSS as well.     

单变量驱动参数摄动混沌同步方法

基于参数摄动混沌同步条件,结合反馈控制和自适应控制方法,提出了一种系统参数摄动的单变量驱动混沌同步的新方法。该方法无需参数辨识且无需知道全部驱动变量即可实现混沌同步,从而大大减少了混沌同步的约束条件。以Lorenz系统族作为研究对象,分析了系统达到同步时的充分条件,并通过理论加以证明。将该方法应用于统一混沌系统,数值仿真表明了该方法的有效性与可行性。     

一种MSK-Type信号的频率同步改进算法

MSK-Type信号的频率同步技术可以采用基于最大似然理论的估计方法.但该算法结构复杂,计算量十分庞大,不利用工程上的实现,所以对MSK-Type的频率同步大多采用非线性同步的方式.其算法主要有延迟相乘和2P-Power算法,但这种选用前馈结构的无数据辅助算法只适用于全响应的连续相位调制信号,且由于在非线性相乘过程中引入大量自噪声,从而导致同步性能下降.为解决MSK-Type调制信号频率同步算法精度低、适用范围小及不利于工程上实现等问题,本文在延迟相乘频率同步算法的基础上,提出一种改进算法.该算法通过对部分响应和全响应MSK-Type信号采用不同幂次非线性处理,消除了延迟相乘算法中的自噪声影响,与原算法相比,频偏估计精度可提高5d B左右.另外,所提算法不仅将应用范围扩展到了部分响应MSK-Type信号,扩大了同步算法的适用范围,而且还具有便于工程实现的特点.     

基于变维混沌系统的有限维反馈控制与同步

选取变维混沌系统中合适的控制参数,提出有限维反馈控制方法.用该法可实现变维混沌系统的同步,或者加速实现混沌系统的同步化.通过蔡氏混沌电路的同步设计和数值仿真,验证了其有效性.     

基于微分几何理论的混沌同步研究

为了实现混沌同步实际应用中存在的参数失配混沌系统间的同步,在微分几何理论的基础上,仿照一般单输入单输出非线性系统的标准型描述方法研究了一种混沌同步误差系统的标准型.以混沌同步误差系统的标准型为模型,将混沌系统间的参数失配扩张成混沌同步误差系统的状态,并尽可能少地利用系统的可测信息构造高增益观测器来估计扩张系统的状态,最后用观测出的状态设计出同步控制策略来实现混沌同步.理论分析和定理证明验证了该方法的有效性.表明基于微分几何理论的混沌同步方法可以有效地实现参数失配混沌系统之间的同步.     

基于谐波小波包变换的信号检测

利用二进离散小波变换检测周期性信号时,由于频带间的干扰,微弱成分易被强信号所淹没,为解决此问题,提出一种基于谐波小波包变换的周期性信号检测算法。利用谐波小波函数的盒形频谱结构,根据目标声信号的特点,选择合适的分解层数和分析带宽,由此避免分析频带之间的相互干扰。对实测数据的分析结果表明,谐波小波包变换对于低信噪比下的微弱线谱信号成分有一定的增强效果。