基于混沌理论的微弱信号检测方法

分析了间歇混沌模型———Duffing振子的混沌特性,利用Duffing振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测;并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据,该方法的优点在于可以直接进行解析计算。仿真实验表明:该检测方法简单、有效,检测的精度比较高。     

混沌振子实现微弱周期小信号的检测

通过对混沌振子Duffing方程及其检测原理的介绍,发现混沌振子对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测。Matlab实验仿真和分析证明了采用混沌振子Duffing检测微弱周期小信号的可行性。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动,利用振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性和对噪声的免疫力检测微弱周期信号,检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号,通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性.将传感器周期性干扰信号作为对内驱动信号的摄动加入混沌检测中,通过观察混沌振子的状态变量的时间历程图,发现混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明了采用Duffing混沌振子检测微弱周期小信号的可行性.     

基于Duffing振子的梯形增幅波弱信号检测*

针对引信产品测试中的非周期梯形增幅波信号提出了基于Duffing振子的梯形增幅波弱信号检测的新方法。该方法利用梯形增幅信号的特征进行分段预处理,将非周期信号的检测转换为Duffing振子的准周期信号检测,避免了低信噪比下基于Duffing振子的微弱非周期信号检测受混沌振子检测机理的限制这一难点。仿真实验证明,该方法有效地检测出了低信噪比下的微弱非周期梯形增幅信号。结果表明,该方法能有效检测出引信测试中的梯形增幅波信号,并对零均值色噪声具有较强的抑制能力。     

基于混沌的微弱周期信号检测研究

分析了Duffing振子的混沌运动,通过改进Duffing方程的非线性恢复力项.构建新的微弱周期信号检测模型,仿真结果表明该模型能够实现强噪声背景下的微弱周期信号检测,具有很好的实用价值.     

基于Duffing振子的DSSS信号载波检测方法

基于Duffing混沌振子检测微弱信号方法,提出一种DSSS/BPSK信号载波检测的新方法.该方法先介绍了Duffing振子检测微弱信号的技术.接着利用Duffing振子对小周期信号的敏感性和对噪声的免疫力,对DSSS/BPSK信号进行非线性平方变换能够检测出淹没在强噪声背景中的正弦信号.仿真结果表明.该方法能够在信噪比很低的情况下检测出DSSS/BPSK信号.而且性能良好.     

基于一种改进混沌振子模型的弱信号检测

介绍了Duffing振子的混沌运动特征以及应用Duffing振子检测微弱信号的方法.提出了一种改进的Duffing振子模型,仿真实验表明该模型可以有效地检测微弱正弦信号,可检信噪比范围可达到,灵敏度达到.     

Duffing振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动，阐述了该振子相变对志参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力，使Duffing振子应用于微弱信号检测具有可行性。检测不同频率的信号需要不同频率ω的参考信号，不同的参考信号频率ω会对系统产生很大影响，通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性，给出了基于混沌微弱信号检测的具体方案。     

基于 SIT 与 Duffing 振子的微弱信号混沌检测磁

利用 Duffing 振子对特定微弱正弦信号极其敏感以及对噪声免疫的特性,可以将微弱正弦信号引入系统中,根据混沌系统相轨迹的变化将噪声覆盖的微弱正弦信号检测出来。而通过 LabVIEW 与 Matlab/Simulink 混合编程,则能实现两者相互通讯、优势互补。利用 LabVIEW 仿真接口工具包 SIT 实现混沌微弱信号的检测,检测精度高达-143dB ,交互界面更加友好,操作简单易行。     

一种新型频率测量方法的研究

研究了一种带摄动的Duffing振子混沌数学模型,详细的分析了其间歇混沌特性.根据Duffing振子对噪声的免疫力,提出了一种新型的频率测量方法,并给出了具体的算法.仿真结果表明,在强噪声背景下,该方法可以准确的测出微弱正弦信号的频率.     

基于双耦合改进型混沌振子系统的弱信号检测

介绍传统的单Duffing混沌振子系统检测微弱信号的原理。传统混沌检测弱信号方法中,在强噪声环境下检测弱信号时系统易出现相位变化不稳定、抗噪性需进一步增强等问题。针对这些问题,本文提出基于双Duffing耦合改进型振子系统来对强噪声环境下的弱信号进行检测的方法,并用此方法对强噪声下的微弱正弦信号进行检测仿真。通过仿真得出双耦合改进型混沌振子系统能够更好地检测强噪声环境下的弱信号,对噪声有着更好的抑制作用。     

基于变步长阵发混沌的ZPW-2000低频信号检测方法研究

针对常规混沌阵列检测轨道移频信号所带低频信息存在复杂度高和精确性低的问题,对常规方法进行改进,提出了一种基于变步长阵发混沌的低频信号检测方法,该方法只运用一个Duffing振子,通过设置一组步长可以覆盖整个待检测低频信号所在频段的序列,来实现对轨道低频信号的检测。结合Duffing混沌系统检测信号的优越性,分析了利用变步长阵发混沌法检测低频信号的可行性,给出了此方法检测低频信号的步骤,并从理论上计算了可发生阵发混沌的步长序列,然后利用Matlab/Simulink搭建仿真模型进行仿真验证。结果表明,可用变步长阵法混沌法对低频信号进行检测。最后再利用阵发混沌周期法对仿真结果进行进一步研究,得出精确的低频信号。变步长阵发混沌法的检测性能在精确性及系统复杂度方面都优于传统的轨道低频信号检测方法,并且可以实现低信噪比下低频信号的检测。     

Lyapunov指数在弱2FSK信号检测中的应用

针对现有基于Duffing振子的2FSK信号检测方法在混沌临界阈值确定与相图判别两方面存在精度低、效率低的问题,提出了利用Lyapunov指数法确定阈值,并定量分析和判别检测系统输出状态的方法。在分析Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了仿真实验与分析,结果表明基于Lyapunov指数的2FSK信号混沌振子检测方法提高了阈值设置的精度,保证了2FSK信号检测的可靠性。     

杜芬系统检测微弱特征信号的方法及应用

混沌学理论研究发现杜芬系统在其处于混沌状态时,对噪声具有很好的"免疫"功能,而对微弱特征信号却十分敏感.在此基础上,通过对两种不同输入信号的研究,进一步验证了杜芬系统在微弱特征信号检测方面的优势.最后,将其应用到转子的损伤检测中,取得了较好的检测效果.     

基于Duffing振子的微弱FSK信号解调

基于Duffing振子的信号检测方法由于对微弱信号的检测效果好而受到广泛关注。现有的方法都依赖于对系统状态的准确判断,但目前并没有一种快速准确的系统状态判断方法。本文将Duffing振子应用于FSK信号的解调,通过比较Duffing振子输出序列的方差值,达到解调FSK信号的目的。实验表明该方法能有效检测FSK信号,并且检测效果优于传统的非相干检测方法。     

基于混沌理论的涡街微弱信号检测方法研究

针对涡街流量传感器在小口径、低流速下信号微弱,易被强噪声淹没而难于提取的特点,提出了利用Duffing振子检测微弱信号的方法.通过仿真对涡街信号中含有白噪声以及谐波干扰的情况进行分析,仿真和实验均表明:这种基于混沌理论的微弱信号检测方法对涡街信号中较强的白噪声以及频差较大的谐波干扰具有很好的免疫力,并且通过计算最大Lyapunov指数的波动频率能够准确估计出涡街有用信号频率,实现低流速下涡街微弱信号检测.     

基于Duffing振子的弱正弦信号检测的改进

提出了一种基于Duffing混沌振子弱正弦信号的检测方法;为了能够检测更加微弱正弦信号的频率,对Duffing系统相关参数加以调整,使系统阈值与微弱正弦信号幅值大致相当;采用Duffing振子阵列法检测微弱正弦信号频率,在检测精度较高的前提下,缩小振子间频率比,增加振子数量;实验仿真表明可以检测幅值最低为0.002V的弱正弦信号。     

基于Duffing振子的弱Chirp信号检测与参数估计

在超低信噪比下, 针对 chirp 信号常规检测方法均失效. 提出一种超低信噪比下 chirp 信号的检测与参数估计方法. 该方法利用 Duffing 振子构建广义滤波器组,并以其最大 Lyapunov 指数的符号作为系统状态的判断标准. 根据 chirp 信号的特征, 将 chirp 信号的检测问题转化为一个周期信号检测的问题, 使其满足 Duffing 振子的检测条件. 获得调频斜率的估计后, 构造一个新序列, 再利用 Duffing 振子系统估计初频. 为提高信噪比, 本文还提出分段相关平滑的方法, 使检测和估计性能得到提高.     

基于混沌振子的微弱ASK信号解调

针对微弱数字调制信号的解调问题,提出了利用混沌振子对周期小信号的敏感性和对噪声的免疫力来解调强噪声中幅移键控(ASK)信号的新方法。详细阐述了基于duffing振子的微弱信号检测方法,结合ASK信号的调制方式,分析了利用duffing振子解调微弱ASK信号的基本思想,并提出利用功率谱熵判别系统状态的新方法。仿真表明,在信噪比为-20dB时,该方法实现了对ASK信号的解调,且抗噪性能优于传统的解调方法。