一种基于经典遗传算法的自适应随机共振系统

针对实际工程中微弱信号的检测要求,根据双稳态随机共振系统原理和信号、噪声和非线性系统之间的关系,设计了一种基于经典遗传算法的自适应随机共振系统。该系统利用以输出信噪比为目标函数和对系统参数进行联合编码的遗传算法获取双稳态随机共振系统的最佳参数,再根据所得系统参数对接收信号进行最优随机共振处理。仿真结果表明,在低信噪比情况下,系统能始终保持最佳随机共振状态,快速地实现输出信噪比最大化和处理增益达到15~20dB,从而保证低信噪比条件下微弱信号的有效检测和处理。     

基于双稳随机共振的多频弱信号检测

针对利用非线性双稳系统随机共振逐一检测多个频率弱信号存在效率低、无法满足信号实时处理要求的问题,研究了基于随机共振的多频弱信号同时检测方法。首先建立了同时检测多频弱信号的仿真模型,通过调节双稳态随机共振系统参数、噪声强度,将在单个低频弱信号上产生的随机共振效应扩展到多个低频弱信号上,实现了多个低频弱信号的同时检测,分析了检测结果所呈现出的特点、原因。进一步研究了多频弱信号同时检测时不同频率信号之间的最小频带间隔问题。采用参数补偿的方法将其扩展应用到高频弱信号的检测中,实现了多个高频弱信号的检测。仿真结果表明该方法是可行的,能有效提高信号检测的速度及效率。     

井下声波通讯信号的随机共振检测方法

针对旋转导向钻井技术中,稳定平台与随钻测量系统之间进行声波通讯时,通讯信号被强噪声干扰,使得信号幅频特性检测难度增大的问题,提出了一种利用随机共振检测声波通讯信号的新方法。通过进行短距离钻杆声波传输实验,研究声波传输特性,再分析微弱信号的随机共振检测原理,然后利用双稳态系统中,噪声能量可以提高待测信号传输能力这一特殊机制,构建声波通讯信号的随机共振检测系统并进行matlab仿真。仿真结果表明,随机共振系统可以检测到被噪声完全淹没的钻杆声波通讯信号的幅频特性。     

利用随机共振实现Lévy噪声中的信号检测

针对大量研究聚焦在利用随机共振在强噪声下提取有用的信号信息,但大都是在高斯白噪声下进行的,对Lévy噪声激励下的随机共振的研究却很少,介绍Lévy噪声的产生方法,给出Lévy噪声下双稳态系统的数值求解方法,最后对双稳态系统的输出做功率谱分析.对双稳态系统的输出进行分析,发现在Lévy噪声激励下双稳态系统也会发生随机共振现象,还可以辨识出淹没在Lévy噪声中的信号信息.仿真实例说明,可以利用随机共振实现淹没在Lévy噪声中的信号检测,并为其奠定了理论基础.     

噪声对基于Duffing方程弱信号检测的影响研究

针对利用混沌临界状态检测弱信号时存在误判、效率低和误差的问题,建立并分析了Duffing方程的基本形式;阐述了基于混沌信号相平面变化进行弱信号检测的工作原理;研究了混沌临界状态检测法中噪声对检测性能的影响,仿真发现了小信号条件下二维双稳非线性系统的随机共振现象,为提高强噪声背景下检测信号的信噪比奠定了一定的基础,为利用随机共振技术检测弱信号提供了一条新的途径。     

随机共振理论与微弱信号检测应用综述

随机共振是非线性动力学系统中存在的一种现象,体现了噪声在非线性系统中的积极作用。本文介绍了经典随机共振理论与非经典随机共振理论的起源及理论研究发展,以及利用随机共振检测微弱信号在电子系统、生物系统、机械故障检测等领域的应用。最后介绍了随机共振的研究进展。     

基于阈上随机共振现象的弱信号检测

为了说明当信号幅值处于系统阈值上时,噪声依然对信号起到增强作用,研究了加和网络模型中的随机共振现象,并且将该模型作为线性检测器的预处理器以构成非线性检测器,来进行对弱信号的检测研究。在搭建的非线性检测器中采用奈曼皮尔逊准则对信号做出判决。仿真结果表明:在加和网络模型中观察到了阈上随机共振现象,且非线性检测器的检测性能明显优于线性检测器。这为强噪声环境中提高弱信号检测问题开辟了一条新思路。     

改进检测周期脉冲信号的非线性随机共振系统

在利用非线性随机共振系统检测周期脉冲信号的研究中,通常采用的非线性系统为双稳态系统.针对双稳态系统的两个结构参数均为变量,需要不断调节,误差较大,限制了系统检测性能的提高.为了优化系统,提高系统检测性能,结合周期脉冲信号经过一次积分后变为周期三角波信号,能够大幅度提高信号幅值的特性,提出了采用只有一个结构参数且具有积分放大作用的单稳态系统.通过分析信号频谱,对比信号幅值,证实结构参数取较小值的单稳态系统具有积分作用.Matlab、Monte - Carlo仿真验证具有积分特性的单稳态系统可获得更佳的检测效果.     

双稳态随机共振机制及其在图像复原中的应用

强噪声背景下的图像复原对于改善目标图像的视觉效果,提高后续图像分析或处理的性能起着关键性作用。首先研究双稳态非线性系统的随机共振非周期响应;然后通过多方向Hilbert扫描法,在保持图像像素空间相关性的基础上,将2维灰度图像转换为多个1维非周期信号序列;最后利用双稳态系统、图像信号以及噪声之间的随机共振协同作用,实现强噪声背景灰度图像的复原。实验结果表明,随机共振复原方法在较好地重现图像细节的同时,能有效抑制图像中的噪声;尤其在低信噪比情形下,本文方法在信噪比改善程度与灰度层次感上,要明显优于传统图像复原方法。     

用同频色噪声驱动的双稳系统分离弱信号

设计了将线性滤波器与随机共振装置串联处理信号、噪声的装置.这一装置模拟了在周期信号与单色同频噪声作用下的随机共振系统.实验表明,这一设计十分有利于在强噪声弱信号输入下提高输出信噪比,是将弱信号从强噪声背景下分离出来的新的强有力的工具.对上述非线性系统产生随机共振的物理机制也进行了定性的说明.