基于信号预处理的杜芬振子弱信号检测方法

杜芬振子对周期信号极其敏感,对噪声具有较强免疫力,被研究用于强噪声背景下弱周期信号的检测及其各项参数的测量。为进一步提高杜芬振子检测含噪信号的性能,本文提出了先对待测信号预处理再送入杜芬振子的弱信号检测算法,并在理论上进行了证明。该方法先将待测信号分割、叠加、延拓再送入杜芬振子进行检测,仿真表明该方法在将信号分割成多段、叠加、延拓时可获得较大的信噪比增益,其中分割数目为3时,检测信噪比下限降低约为2 dB,分割数目为5时,检测信噪比下限降低约为3 dB。     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。     

基于TEO的Duffing振子混沌相变瞬时频率判别研究

针对弱信号检测领域中传统混沌相变数值判别算法复杂度高,计算量大的问题,对杜芬振子（Duffingoscillator）：同状态下的输出特性进行了研究,提出了一种基于Teager能量算子TEO的混沌相变判别方法,并对某微弱电力载波信号的检测进行了仿真实验。实验结果表明：该方法计算量小,易于量化实现,实时性较强并且能够满足强噪声背景下混沌相变的快速判别需求。     

基于Duffing振子信号检测的故障电弧短路监测系统

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能.基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的电弧短路监测方法.在电弧没有发生短路之前有比较微弱弧声信号,完全湮没在强的背景噪声中,将含有噪声的信号作为周期策动力加入混沌检测中后,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧声音产生,弧声作为整个电弧短路监测系统预判和预警.弧声信号和发生电弧短路时的弧光、电流信号同时产生时,则发生电弧短路,监测系统发出报警信号.通过实验验证,证明该系统监测电弧短路具有很高的准确性和快速性.     

基于混沌振子的微弱信号检测技术研究

分析了Duffing方程的动力学特性,它对白噪声和与混沌振子固有频率相差较大的干扰周期信号具有免疫力,利用混沌振子的这种特性进行微弱信号检测,提出了将被测信号完全作为摄动力进行幅值检测的新方法,另外还给出了利用振子阵列的方法进行频率的检测。仿真实验表明这种方法简便易行,可以有效地检测出有用信号的幅值和频率。     

基于Duffing振子的微弱信号检测方法研究

利用Duffing振子相变对微弱信号敏感和对噪声免疫的特点,可以对淹没在强噪声背景中的微弱周期信号进行检测,但传统的Duffing振子相变检测方法仅能检测特定频率的周期信号并且会受过渡带的影响.针对上述问题,给出了一种基于Duffing振子变尺度逆相变的微弱周期信号检测方法,通过引入变尺度系数将待测信号进行重构,进而减小了系统参数对检测的影响.建立了仿真模型并进行了仿真实验.分析和仿真结果表明,该方法能够仅利用一组固定的参数来对任意频率的周期信号进行有效的检测,且减少过渡带的影响,具有较好的检测性能.     

基于锁相环和混沌振子的微弱信号检测

为精确检测纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值,构建了基于锁相环和Duffing振子的微弱信号混合检测系统。首先通过锁定输入锁相环的待测信号,完成信号频率的检测;然后利用锁相环输出的已知频率信号作为混沌系统的内置策动力信号,将输入到混沌系统的待测信号用Duffing振子进行幅值检测。仿真结果表明,混合系统可同时完成纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值的检测,检测信号的最低信噪比为-22.23dB,且操作简单,工作量小,易于实现。     

基于改进Duffing振子的微弱信号检测方法

研究了一种基于改进Duffing振子的微弱信号检测方法,通过对比分析两种不同的Duffing振子系统的相图和Lyapunov指数图,改进Duffing振子在微弱信号检测方面较常规Duffing振子具有2个优势:能够有效的解决由于振子从混沌态转变到周期态存在过渡区而引起的漏判误判问题且对微弱信号的幅值估算更加准确;具有更好的噪声免疫性。仿真实验结果表明,改进Duffing振子能有效的检测出淹没在背景噪声中的信噪比为-43 dB的微弱信号,最后通过对早期故障轴承的微弱特征信号进行检测,验证所提方法可以应用于工程实际中。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了当前微弱信号检测领域中常用的三种检测方法,提出了将混沌技术应用于微弱信号的检测,阐述了基于Duffing混沌振子的微弱信号的检测原理和过程,给出了Matlab的仿真实验结果,理论分析和仿真表明该方法简单、有效、易于实现.     

基于改进型Duffing振子模型的变压器局部放电信号检测方法

针对现有Duffing振子在微弱信号检测方面存在的局限性,提出了一种基于改进型Duffing振子的微弱脉冲信号检测的新方法。考虑到变压器局部放电信号的检测涉及到广谱信号的检测问题,而且改进型Duffing振子的临界混沌幅值不会随振子的激励频率和采样频率的改变而发生明显变化,因而有效避免了现有Duffing振子只能检测低频信号的局限性。仿真结果表明,在强噪声背景下,基于改进型Duffing振子的变压器局部放电微弱脉冲信号的检测方法不仅具有良好的噪声免疫特性,而且具有高精度的检测结果,在变压器局部放电信号检测领域中具有重要的应用价值。     

Adaptive time‐frequency representation for weak chirp signals based on Duffing oscillator stopping oscillation system

To investigate high‐resolution time‐frequency representations for any type of weak chirp signals with a very low signal‐noise ratio, we revisit the inherent deficiencies of conventional Duffing oscillator detection methods and propose a novel Duffing oscillator stopping oscillation detection system. As a result, the detection of chirp signals can be successfully realized, and the influence of nondetection zones and critical thresholds on the detection accuracy is successfully eliminated. Furthermore, we propose an adaptive Duffing oscillator stopping oscillation detection method to measure the instantaneous frequency variation of a highly dynamic chirp signal within a large frequency range. The simulation results indicate that, compared with the conventional Duffing oscillator detection methods and the Choi‐Williams distribution, the proposed method greatly expands the frequency detection range of a single Duffing oscillator and has a lower computing cost and effective real‐time performance in detecting a high‐precision weak chirp signal, which provides a new solution for the time‐frequency representation of weak chirp signals at a lower signal‐noise ration and reveals broad prospects for applications in engineering.     

基于扩展型Duffing振子的高精度测频方法

针对Duffing振子在信号检测方面存在的局限性,提出了基于扩展型Duffing振子的电力系统基波频率检测新方法。所提的扩展型Duffing振子的临界混沌幅值不会随振子激励频率和采样频率的显著变化而变化。对任意激励频率和采样频率,其临界混沌幅值几乎保持恒定,有效避免了传统Duffing振子只能检测低频信号的局限性。其检测原理是使用特定频率的周期扰动使扩展型Duffing振子产生共振,从而实现基波频率检测。研究结果表明,扩展型Duffing振子具有良好的噪声免疫特性,在一组确定的参数条件下即可实现电力系统基波频率的高精度检测。     

基于时频分析的人体红外热信号检测算法

救援机器人通过对人体红外热信号进行有效检测,实现对遇险人员的远程识别与救援,传统的人体红外热信号检测采用声谱图检测方法,在信噪比较低的环境下检测效果不好。提出一种基于时频分析的人体红外热信号检测算法,构建强干扰下的人体红外释热信号参量模型,采用多普勒频率模糊数搜索的方法完成多方向相位的人体红外释热信号动态平滑处理,对非平稳时变信号进行时频分析,剔除负频部分,实现抗干扰滤波,通过后置的高阶累积量切片算子进行Hough变换处理,使得信号在时频面的聚焦累积量增大,而噪声被抑制,实现信号检测。仿真结果表明,采用该算法进行人体红外热信号检测的准确检测概率较高,抗干扰能力较强,提高了救援机器人的搜索识别能力。     

基于混沌振子周期区域的微弱信号检测方法

混沌振子微弱信号检测方法中存在着输出信号时域判别的抗干扰性差、宽频率范围信号检测系统复杂等问题。本文利用混沌振子对噪声处理的优势,提出一种新的强噪声背景中微弱周期信号检测方法。通过提取周期1外轨区域的Poincaré截面,得到一种频率为振子周期策动力与待检测信号频率差的周期信号,而该周期信号对噪声具有很强的抑制。应用所提方法对一个频率段的正弦信号进行检测,实现了低于-110dB信噪比条件下高斯白噪声背景中正弦信号检测。     

Duffing振子信号探测在故障电弧短路保护中的应用

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能。基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的故障电弧监测方法。在电弧没有发生燃弧之前有比较微弱的弧声信号,完全湮没在强背景噪声中,将含有噪声的弧声信号作为周期策动力加入混沌检测系统中,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧弧声产生,则故障电弧监测系统发出预警信号。实验表明,发生燃弧的瞬间,弧光、短路电流、弧声的幅值都有明显的跃变,以这3个电弧表征信息为判据,设定合适的幅值阈值,建立报警系统。实验结果表明该监测系统能实现对故障电弧的预警和报警功能。     

Adaptive stochastic resonance method for weak signal detection based on particle swarm optimization

In order to solve the parameter adjustment problems of adaptive stochastic resonance system in the areas of weak signal detection, this article presents a new method to enhance the detection efficiency and availability in the system of two-dimensional Duffing based on particle swarm optimization. First, the influence of different parameters on the detection performance is analyzed respectively. The correlation between parameter adjustment and stochastic resonance effect is also discussed and converted to the problem of multi-parameter optimization. Second, the experiments including typical system and sea clutter data are conducted to verify the effect of the proposed method. Results show that the proposed method is highly effective to detect weak signal from chaotic background, and enhance the output SNR greatly.