Lyapunov指数在微弱信号检测中的应用

在基于Duffing混沌振子微弱信号检测中,针对直观观察相图法和Melnikov法在判定系统状态上存在的不足,为提高检测系统状态判定的准确性和信号检测的可靠性,提出了利用Lyapunov指数定量地分析和判定系统的状态。在分析利用Lyapunov指数判定系统状态方法的基础上,结合Lyapunov指数算法,计算出Duffing系统的Lyapunov指数谱,分析了系统内置驱动信号幅值、Lyapunov指数及系统状态之间的关系,结果表明,Lyapunov指数能定量和准确地刻画系统的状态。     

一个新的Rossler超混沌系统

在Rossler系统的基础上,通过混沌反馈控制方法构造了一种新的Rossler超混沌系统,利用理论分析、数值仿真和Lyapunov指数谱图对这个新的超混沌系统进行了分析,并根据Lyapunov指数谱图对它的参数进行控制,让其分别工作在不同的状态,即周期状态,类周期状态,混沌态,超混沌态。     

一类碰撞系统的Lyapunov指数谱计算

通过理论分析和数值计算,讨论了一类碰撞振动系统的Lyapunov指数谱计算方法,利用数值仿真分析了该系统的Lyapunov指数谱随参数大范围的变化规律。将系统的Lyapunov指数谱图与系统全局分叉图进行分析比较,验证了利用Lyapunov指数谱图分析系统稳定性方法的正确性与可行性。     

一类超大范围超混沌系统的动力学分析和电路实现

为了获得更为复杂的混沌信号,构建了一类新的4维超大范围超混沌系统,并对该类新的超混沌系统的分岔图、相图和Lyapunov指数谱进行分析。对所构建的超大范围超混沌系统运用Electronic Workbench软件给出了仿真电路图。电路实验结果表明,系统参数在很大范围内发生变化时,系统呈现超混沌态,示波器上观察到的超混沌相图与数值仿真得到的相图基本一致,超混沌系统可用电路实现,这为该超混沌系统在保密通信中的应用打下了基础。     

Rssler混沌系统的追踪控制和同步

针对R ssler混沌系统的追踪和同步问题进行了研究,设计出一种非线性控制器,实现了混沌系统对任意具有一阶导数的参考信号的追踪。并且基于Lyapunov的稳定理论,证明了在此控制器作用下该系统按指数速率收敛到参考信号。该方法不仅可以对给定参考信号进行追踪,而且可以追踪混沌系统的输出信号,实现两个混沌系统(同结构异结构均可)的同步,也可以推广到其他混沌系统的追踪控制。所设计的控制器结构简单,易于实现。数值仿真结果证实了该方法的有效性。     

Rossler超混沌系统的混沌特性分析

Lyapunov指数是反映动力学系统特性的重要定量指标,文中以Rossler超混沌系统为研究对象,以已知方程的Lyapunov指数计算方法为基础,通过数值仿真研究,计算该系统的Lyapunov指数和奇怪吸引子的维数,并分析其混沌特性.     

约瑟芬电路耦合的QCNN的追踪控制和同步

研究了约瑟芬电路耦合的量子细胞神经网络混沌系统的追踪控制问题,设计了一个非线性控制器,使得受控系统追踪任意给定的参考信号,并利用Lyapunov方法从理论上证明了该系统按指数速度收敛到给定的参考信号,同时实现了该系统与R?ssler混沌系统的异结构混沌同步。数值仿真进一步表明了该方法的有效性。     

预警雷达信号特征参数仿真研究

针对雷达电磁环境仿真研究,采用脉冲描述字对雷达电磁环境进行描述,运用功能仿真方法对雷达电磁环境进行了仿真．首先构建了固定载频、载频跳变;固定脉宽、捷变脉宽;固定重频、重频抖动等雷达信号特征参数数学模型;然后以信号特征参数模型为基础,对雷达常规脉冲信号模型进行设计;最后给出了实体雷达模型TRAC2000N中典型信号模型的模拟生成实例．该雷达电磁环境仿真方法可为电磁环境仿真研究提供参考．     

Rossler混沌系统的追踪控制和同步

针对Rossler混沌系统的追踪和同步问题进行了研究,设计出一种非线性控制器,实现了混沌系统对任意具有一阶导数的参考信号的追踪.并且基于Lyapunov的稳定理论,证明了在此控制器作用下该系统按指数速率收敛到参考信号.该方法不仅可以对给定参考信号进行追踪,而且可以追踪混沌系统的输出信号,实现两个混沌系统(同结构异结构均可)的同步,也可以推广到其他混沌系统的追踪控制.所设计的控制器结构简单,易于实现.数值仿真结果证实了该方法的有效性.     

Roessler混沌系统的追踪控制和同步

针对Rossler混沌系统的追踪和同步问题进行了研究,设计出一种非线性控制器,实现了混沌系统对任意具有一阶导数的参考信号的追踪.并且基于Lyapunov的稳定理论,证明了在此控制器作用下该系统按指数速率收敛到参考信号.该方法不仅可以对给定参考信号进行追踪,而且可以追踪混沌系统的输出信号,实现两个混沌系统(同结构异结构均可)的同步,也可以推广到其他混沌系统的追踪控制.所设计的控制器结构简单,易于实现.数值仿真结果证实了该方法的有效性.     

探地雷达三维物理模型试验及信号处理

为了研究探地雷达对三维物理模型的探测数据的信号处理问题,本文首先通过三维物理模型试验模拟隧道衬砌空洞病害;其次采用探地雷达对模型进行探测;最后使用RADAN7软件和MATLAB软件编辑小波软阈值滤波程序对探测数据进行对比处理。通过RADAN7及小波分析阈值滤波对探地雷达探测数据进行分析比较发现:小波变换去噪相对彻底,有用信号保留相对完整,图像更加清晰,目标体空洞的特征得到了显著的加强;小波变换能够很好地表现信号非平稳性,如边缘、尖峰和断点等。因此小波分析阈值滤波对于探地雷达的信号的滤波效果更加有效,能够为实际工程提供有效的解释依据。     

改进的相控阵雷达信号检测方法

针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。     

A novel memristive neural network with hidden attractors and its circuitry implementation

Neural networks have been applied in various fields from signal processing, pattern recognition, associative memory to artificial intelligence. Recently, nanoscale memristor has renewed interest in experimental realization of neural network. A neural network with a memristive synaptic weight is studied in this work. Dynamical properties of the proposed neural network are investigated through phase portraits, Poincaré map, and Lyapunov exponents. Interestingly, the memristive neural network can generate hyperchaotic attractors without the presence of equilibrium points. Moreover, circuital implementation of such memristive neural network is presented to show its feasibility.     

Lyapunov指数混沌特性判定研究

探讨了Lyapunov指数混沌特性判据原理，分析了时间序列Lyapunov指数的计算过程，通过计算我国上证综合指数收益率时间序列的Lyapunov指数谱系，分析了我国资本市场的混沌特性。     

基于Lyapunov指数的水下目标信号混沌特征提取

以Takens定理为基础，通过对几种不同类别舰船信号采用相空间重构，建立了混沌分析的数学模型，研究了它们的相空间轨迹结构并计算最大Lyapunov指数。结果表明，不同类别的般船信号具有不同的空间轨迹，且对应不同的最大Lyapunov指数。这一结果为水下目标信号的检测与识别提供了新的理论和方法。     

小波变换在P-VEP信号提取中的消噪性能影响因素研究

在视觉电生理应用研究中,需要在强噪声背景下迅速准确地提取微弱的P-VEP信号,采用小波变换技术能有效地实现对P-VEP信号源消噪处理,但不同小波、不同的分解层次以及阈值选取规则等因素都能影响消噪效果.通过构造含EEG信号和噪声的P-VEP信号提取源,采用小波变换消噪方法,研究不同小波、不同分解层次以及阈值选取规则对P-VEP信号提取中的消噪性能影响.实验表明:采用Biorthgonal5.5小波、六层分解层次以及迭代阈值选取规则构成的小波消噪法在P-VEP信号提取中可以得到最优的消噪性能.     

一类离散混沌方程的数值分析

借助计算机软件对一维离散混沌方程进行了数值模拟计算,得到了它们的多个高次幂方程的分岔图和李氏指数谱,最后从分岔图和李氏指数谱分析了离散混沌的规律.     

Research on multi-GPU parallel technology in software radar signal processing

Since the conventional central processing unit (CPU) platform could hardly fulfill the real-time requirement of radar signal processing, a software radar signal parallel processing algorithm based on multi-GPU is proposed. To make the best of GPU's strong computational capability, we design a pipeline workflow with 3 levels, task level, data level and thread level in the CPU-GPU heterogeneous system. We optimize the algorithm according to the access mechanism of GPU and take full advantage of the GPU's parallel computational resources. Experimental results show that the proposed GPU platform with 4 GPUs is 42.78 faster than the CPU platform, and manages to meet the real-time requirement of radar signal processing.     

稀布阵雷达信号处理系统的硬件实现

为满足稀布阵综合脉冲孔径雷达（SIAR）工程应用的需求,针对SIAR信号处理数据量很大的特点,提出了一种基于FPGA和DSP相结合的高性能信号处理硬件平台解决方案,从而实现了SIAR的实时信号处理．该硬件平台现已应用于某雷达,设计满足需求,性能稳定可靠．