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.     

基于混沌振子的微弱信号检测方法研究

分析了During方程的基本形式以及During振子的混沌运动，阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理，并推导出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。试验证明：该振子对与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干扰信号具有免疫力。     

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.     

基于改进型Duffing振子的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测在检测信噪比很低的信号时效果不理想,针对在强噪声背景下微弱信号的检测问题,提出了一种由单Duffing振子建立混沌系统的非线性恢复力项用-x~5+x~7来代替的改进方法,与传统Duffing振子检测系统相比具有更强的鲁棒性.阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理.对时间尺度进行变换,实现了对任意未知微弱周期信号的检测,通过对噪声背景中的微弱周期信号检测进行仿真实验,最后通过真实的故障轴承信号检测验证,都获得较好的效果,为工程实际应用提供了一种可鉴的方法.     

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。     

基于改进双耦合Duffing振子的微弱信号检测方法

Duffing振子进行微弱信号检测时,存在非零初相位信号漏检漏测以及抗噪性不好的问题,为此采用将耦合一阶导数项的双耦合Duffing振子和小规模阵列结合的方法,提出了一种新的改进的双耦合Duffing振子算法。提出运用双耦合Duffing振子,采用耦合Duffing振子一阶导数项来提高算法的稳定性和抗噪性能;提出通过阵列的方式,采用4组方程组实现任意初相位正弦信号的检测,减小了传统阵列方式的规模,降低了系统的计算量。通过simulink软件仿真实验表明：该算法实现了任意初相位正弦信号的检测,提高了系统的稳定性和抗噪性。     

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。     

弱信号检测的混沌模型及应用􀀁

本文给出了一种典型的间歇混沌模型－－Duffing混沌振子,并详细的分析了其间歇混沌特性,基于混沌现象发生随模型参数变化的间歇性,设计了噪声背景下弱信号的检测方案,最后给出仿真结果。     

基于图像识别混沌的弱信号检测方法研究

分析了基于Melnikov法和相轨迹观察法的弱周期信号检测方法,针对该方法存在检测精度低等不足,通过对混沌相平面的分析,结合图像处理相关知识,提出了基于图像识别法的弱周期信号检测方法;首先给出相关理论基础,然后阐述了所提方法的原理和设计方案,并给出了相应判别程序流程图;该方法具有算法简单、计算量小且可以实现自动识别的优点;仿真结果验证了理论分析的正确性和所提方案的有效性,为弱信号的检测提供了一条新的途径。     

考虑噪声影响的Duffing振子弱周期信号检测

利用计算机仿真研究混沌弱信号检测.指出了用于弱信号检测的Duffing系统是连续系统,研究了适于连续系统仿真的输入噪声生成方法.分析了计算步长对Duffing系统运动状态仿真结果的影响.探讨了仿真计算应采用的合理步长.接着分析输入噪声对系统临界状态运动的影响,重点研究在典型强度背景噪声下系统弱信号检测性能.通过估计最小能够检测幅值分析检测信噪比.最后提出一种实用的弱信号检测方法.     

改进的Duffing振子逆相变弱信号检测

针对传统Duffing振子检测系统在正向相变时容易受过渡带影响并且噪声对检测系统也会产生影响的问题,提出融合高阶累积量和Duffing振子的逆相变混沌检测方法。该方法首先利用Lyapunov指数方法计算检测系统的临界阈值 γ_d,令检测系统的周期策动力为 γ_d,其次对待检信号通过计算其高阶累积量进行预处理,能够降低噪声功率,并得到谐波信号的幅度变化规律;然后,将经过预处理的待检信号输入至检测系统,利用Lyapunov指数得到在逆相变发生时对应的周期策动力幅值;最后,根据逆相变发生前后所对应的周期策动力幅值之差,计算出待检信号的幅值及检测信噪比。仿真实验结果表明所提方法可用于-50.97 dB信噪比下微弱正弦信号的检测,相比较传统的Duffing振子检测系统具有较好的检测效果。     

基于相轨迹变化的微弱正弦信号检测

对Duffing非线性动力学系统的输出状态发生改变时需满足的条件进行了分析,将相轨迹是否发生变化作为系统输出状态改变的判定依据,提出了一种低信噪比情况下微弱正弦信号幅度和相位的检测方法;仿真结果表明,信噪比为-20dB时,幅度检测的均方误差约为3％,相位检测的均方误差约为3°;该方法还具有幅度检测门限值低的特点,可对幅度为10-3级以下的信号进行检测。     

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。     

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生命周期信号频率检测方法

针对人体静止状态下生命周期信号(如心跳、呼吸)的幅值通常很小,且常被强噪声淹没、信号频率难以检测的特点,本文提出基于自相关和混沌振子相变理论相结合的微弱生命周期信号检测新方法。该方法利用传统的时域自相关方法对微弱生命周期信号进行初步去噪,再利用改进的混沌振子列检测方法提取有效信号,以充分发挥自相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势。仿真分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的两个频率未知的微弱生命周期信号,其信噪比工作门限值较单独的自相关方法和混沌振子检测方法更低,达到-81.43dB。     

Duffing振子检测微弱正弦信号的普遍性研究

分析了Duffing振子的特性,研究了Duffing振子在微弱正弦信号检测中的应用。结合理论分析和大量的仿真试验,表明了Duffing振子检测微弱正弦信号的可行性。最后提出了一种利用Duffing振子检测微弱周期信号的方法,该方法在信号检测方面具有广泛的应用前景。