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.     

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。     

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。     

混沌振子在强噪声背景下正弦信号的检测研究

分析了基于Duffing方程形成的混沌振子的运动特性,阐述了利用混沌振子检测强噪声背景下正弦信号的原理：利用混沌振子对与策动力频率相近的正弦信号的敏感性,及对噪声和与策动力的频差较大的正弦信号的免疫性来检测淹没在强噪声中的正弦信号。给出了判断是否存在有用信号的方法,并用仿真实验验证了利用混沌振子检测微弱正弦信号的可行性和有效性。     

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。     

基于类Lorenz的微弱信号检测及其电路实现

传统的微弱信号检测方法,其输入信号的信噪比难以降低,受到一定限制。而基于混沌理论的微弱信号检测可以改善上述不足,达到极低的输入信噪比,提高检测精度。用一种新的混沌系统来检测微弱信号,根据特定混沌系统对于参数敏感而对噪声免疫的特性,利用双参数控制方法,构造了一种类Lorenz系统的微弱信号检测模型,结合中低频微弱周期信号检测对模型进行了理论分析和数值仿真。根据理论模型设计制作了混沌检测电路,实验结果与理论分析基本吻合,实现了利用电路从噪声背景中检测出微弱的中低频周期信号。     

基于混沌振子的微弱信号测频研究

利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱信号,详细研究了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程.基于混沌现象发生随模型参数变化的间歇性,提出了一种强背景噪声下的微弱信号频率的测量方法.     

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。     

降噪载波索引差分混沌键控通信系统

为降低载波索引差分混沌键控系统中接收到的参考信号和信息信号中噪声的不利影响,提出了一种降噪载波索引差分混沌键控通信系统。该系统对发射端的混沌信号进行多次复制操作,并借助对接收到的信号分段取平均以实现降噪。分析推导了该系统在加性高斯白噪声信道和多径Rayleigh衰落信道下的理论误码率公式并进行了蒙特卡洛仿真。理论分析和仿真结果表明,所提系统在能量效率、传输速率和载波利用率相同的情况下,可以显著地改善载波索引差分混沌键控系统的误码性能。     

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。     

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。     

基于压缩采样的宽带跳频信号盲检测算法

为了在非协作情况下,达到对宽带跳频信号进行实时检测的目的,提出一种基于压缩采样值数字特征的盲检测算法.首先分析了不同先验假设条件下压缩采样值的期望和方差,然后讨论了利用这些不同数字特征对高斯白噪声中的跳频信号进行检测的方法.仿真结果显示,该算法能在Eb/N0大于8dB时对高斯白噪声中的跳频信号进行有效的检测.该算法相对于传统基于奈奎斯特采样值的检测算法,运算复杂度低,实时性较好.     

微弱直接序列扩频信号Duffing振子检测方法研究

Duffing系统对特定信号敏感及对噪声免疫的特性,使其在微弱信号检测中具有潜在应用。该文针对Duffing振子的分岔问题,通过对Duffing系统Feigenbaum行为的分析,导出了在微弱直接序列扩频信号检测中Duffing系统所表现出的间歇性混沌行为,提出了一种新的基于间歇性混沌行为的微弱直扩信号检测方法。通过仿真实验,验证了该方法的有效性。     

家庭影院音响性能测试分析系统开发

针对使用声音测量设备对家庭影院音响系统检测时噪声信号多的问题,建立了一种音响性能分析系统.首先利用振动计测量音响产生的振动信号,然后用数据采集卡采集该振动信号和函数发生器发出的标准信号,最后由软件进行信号分析,完成对音响性能的检测.该系统以振动计、任意函数发生器、NI数据采集卡、计算机为主要硬件平台,用LabVIEW图形化编程语言编写仪器控制、数据采集、数据存储、信号分析等软件程序,实现了多通道信号的实时数据采集、在线监测、数据存储、信号分析等功能.实验结果表明该系统能准确测量音响的振动频率、幅值大小,并对音响的振动信号进行频率校准、功率谱分析、相关性分析以及频响函数分析等;该系统测量精度高、实时性好,测量所得信号噪声小,测量分析结果能反应音响的基本性能.该系统组建简单方便,适合家庭影院音响系统的性能测试.     

波导中弱的低多普勒信号检测

提出了基于ARMA结构的自适应混响限波器(ARNAR)．在频率域用短时频率方差和峰度构成起伏谱特征，并提出了基于起伏谱特征的频率归一化方法来实现恒虚警处理．最后，利用波导中回波的时间扩展现象，提出了二次快拍平均预处理的方法来实现多途情况下的CW信号检测．ARNAR与自适应陷波器(AN)相比，它具有无需知道混响的中心频率的突出优点．仿真研究表明．ARNAR的止带衰减和很窄的带宽等性能略好于AN，并且带宽的控制不依赖于迭代步长的选取．对强混响背景下的低多普勒检测的仿真表明该联合检测系统是有效的．     

基于降噪及独立分量分析的轴承故障声信号特征提取

针对传统降噪算法的缺点,提出了将局部投影用于故障声信号的降噪。该算法具有较高的计算效率及广泛的应用前景,不仅可用于线性系统,而且还可用于非线性系统。而独立分量分析可用于分解相互独立的信号,它解决了多传感器信号的信息融合与特征提取问题。综合局部投影算法及独立分量分析算法两者的优点,提出了一种轴承弱故障特征识别算法。试验表明,该方法能有效地分离背景信号及特征信号。