混沌序列在深海多波束高Ping发射中的应用

基于波束形成方法的相控发射可以向不同方向以小延时连续高Ping率发射信号,由于海底底质分层结构的变化,在接收端极易发生回波信号混叠.提出了使用混沌序列克服这一问题,建立了混沌序列筛选流程及编码模型;分析了 Logistic序列、Tent序列及Chebyshev序列的相关特性,确定了 Chebyshev序列在三者中相关性...     

深海声探测中伪随机编码信号的仿真研究

目前国际上正在使用多脉冲(MultiPing)探测方式来解决深海探测中探测效率不高的问题,但可能存在回波识别和波达时间定位的问题,提出了利用伪随机编码信号的解决方法。以6 000 m深海海底探测为研究对象,设计发射不同编码信号,对其回波识别和定位进行了仿真和比较,同时对不同编码类型的回波识别性能随噪声变化情况进行了讨论。Walsh码拥有更加出色的回波识别性能,但在波达时间定位方面易出现误差,同时随着噪声的增强,回波识别性能明显下降;m序列拥有出色的波达时间定位性能,但回波识别性能不如Walsh码;Gold码在回波识别性能和波达时间定位性能方面有着较好的平衡表现。     

混沌系统的对偶同步及其在信号传输中的应用

把误差反馈和参数自适应调节相结合，根据同步误差情况对信道噪声进行补偿，实现了两个完全独立的连续超混沌系统的对偶同步，以Lonenz 系统的Roessler系统为例在理想和噪声环境中进行仿真，对偶同步效果良好，在此基础上，利用参数调制思想，结合参数估计，实现了多路信息传输。     

水声探测信号级仿真通用模型库设计

信号级仿真以其能更真实地模拟装备作战性能且可进行统计仿真等显著优点成为完成水下作战效能评估任务较为理想的平台之一,而诸如舰艇辐射噪声模型等水下作战实体的声学模型则是构成水下作战评估体系的基础。在对水下作战过程进行深入分析的基础上,设计了水声探测信号级仿真通用模型库。该模型库以鱼雷为声学模型,通过数据库将八类水下作战实体和环境模型进行分类管理,支持离线和在线仿真,模型库中的各模型均经过实测数据进行验证。该模型库的建成,为水下作战系统的总体设计、性能测试、方案验证以及声兼容性研究提供了工程化的研究基础和较为真实的试验环境。     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异。论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法。通过数值仿真研究，证明了小波方法的有效性，最后给出了实验结果。     

混沌信号降噪算法

对一些有效的混沌信号降噪算法,如相空间重构混沌信号、小波变换技术、正反向迭代法等,进行了原理阐述,并给出了各种算法的物理解释和算法应用的先验条件,说明了各种算法在混沌系统降噪时的局限性.在此基础上指出了低信噪比和高维混沌信号的进一步研究方向.     

涡街流量信号背景噪声的混沌特性研究

首先介绍涡街发生的原理，分析了涡街噪声信号的产生具有混沌特性的可能性，引入小波方法分解涡街流量信号，运用混沌理论对涡街背景噪声信号的Lyapunov指数进行了计算仿真，结果表明涡街噪声信号是具有混沌特性的，并提取了涡街噪声信号的混沌特征，计算了盒维数。为定性地研究涡街流量信号特征提出了新的思路，实验数据的仿真结果说明了该方法的有效性。     

激光接收机噪声中信号的探测方法

本文利用信号探测概率和虚警各概率的统计概念,对量子噪声和白噪声中激光脉冲信号的探测进行了研究,并且给出了虚警概率和信号探测概率以及激光接收机最小可探测功率的信噪比公式。     

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。     

基于混沌检测弱信号的混沌特性判别方法的研究

本分析了基于混沌检测弱信号的原理,提出了目前对混沌现象的判别问题,并利用梅尔尼科夫方法确定了混沌系统出现混沌时参数应满足的条件,给出了判据。研究表明,当阻尼比、待检周期信号幅值及策动力频率之间满足一定关系时,混沌系统将进入混沌状态。     

Liu-cos混沌系统在声波弱信号检测中的应用

针对混沌三维弱信号检测系统的特点,设计了一种傅里叶变换和李雅普诺夫算法相结合的收敛性判别算法,证明了三维Liu-cos混沌系统对于声波弱信号检测具有广域性并且当输入声波信号幅值大于临界阈值时,系统变量x输出平衡于输入的周期摄动力信号, 系统变量y和z的输出收敛于零,临界阈值具有唯一性。解决了传统Duffing混沌系统应用于声波弱信号检测时,系统变量x和y输出不收敛、只能进入窄域检测等问题。构造了Duffing混沌系统和三维Liu-cos混沌系统的实际声波检测实验,分析了混沌系统在实际声波检测过程中的性能。     

水下混沌背景中的瞬态声信号检测法研究

水下瞬态声信号中蕴含着目标的特征信息,但其突发性强、持续时间短致使检测难度很大。为解决瞬态信号检测的问题,提出了混沌背景中瞬态冲击信号的RBF神经网络检测法。建立了混沌背景噪声的一步预测模型,通过预测误差的变化来检测瞬态信号。分别以Lorenz系统和Logistic系统作为混沌背景噪声进行了仿真,证明检测方法的有效性,并在Lorenz系统背景检测中加入白噪声来检验该方法抗白噪声干扰的能力,结果表明该方法对白噪声敏感;在理论研究的基础上通过对外场试验数据的处理验证了该方法的有效性,并在实际测量数据中加入混沌背景噪声,通过改变信噪比检验了该方法在不同信噪比情况下的性能。     

Marked Chaotic Sequence of Numbers for Signal Delay Measuring Systems

An algorithm is proposed for forming a discrete marked chaotic numerical sequence and formulas are obtained for calculating the time shift between two marked sequences.     

航姿信号的模拟

阐述了航姿信号的特点及其数学表述，着重提出了在仿真系统中模拟产生它们的实用方法。     

基于混沌优化的板形信号模式识别的研究

针对传统的基于最小二乘法板形信号模式识别方法抗千扰能力差、精度低,神经网络识别方法在实际应用中效果不佳的问题,通过对板形信号和板形识别数学模型的分析,首先将板形信号模式识别过程转化为函数的优化问题。为提高板形信号识别的精度和速度,以勒让德正交多项式作为板形缺陷的基模式,用模糊识别理论与混沌优化方法对该函数进行优化求解。采用模糊理论作为初步识别,用以降低混沌优化的求解维数和缩小搜索空间,借助梯度下降法的思想对混沌优化的局部搜索能力进行改善,从而进一步提高了混沌优化对板形信号模式识别的识别速度和精度。     

纳伏级方波信号的混沌测量方法

文章基于混沌理论提出了一种性能优良的方波信号混沌测量法,在对该方法的测量原理及噪声影响等问题进行严格理论分析的基础上,用自制的宽带超低噪声前置放大器,首次实现了0 1nV微弱方波信号的测量,测量方差优于0.6×10-3。     

Volterra小波变换最优阈值的混沌去噪方法

针对混沌信号小波去噪中难以确定最优阈值的问题,提出一种Volterra小波变换最优阈值的判定方法。利用小波变换将混沌信号分解,对不同尺度下的小波信号设定浮动因子以调节阈值大小,最后根据混沌序列Volterra自适应预测的相对误差选取最优阈值。利用该方法对不同维度的Lorenz混沌时间序列进行了去噪研究,结果表明所提方法是有效的。     

混沌混合及在聚合物共混中的应用

传统聚合物共混过程由于强剪切作用而存在聚合物易降解和耗能高的缺点。采用混沌混合制备聚合物共混物,具有可调控相形态和混合效率高的优点。文中阐述了混沌混合的几何模型,介绍了现有混沌混合设备及其混合机理。混沌混合制备聚合物共混物过程中相态经历了从层状到纤维,最终到液滴状的逐步转变过程,因此可通过相形态的控制来高效制备增韧、多层抗渗透、纤维及导电等聚合物基复合材料。