随机共振技术在弱信号检测中的应用

针对淹没在噪声中的弱信号测量,利用随机共振技术进行了信号检测的研究。论文就非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真研究,并对信号经随机共振处理和没有处理进行检测比较。实验证明了随机共振技术在强噪声背景下弱信号检测的优越性。     

强噪声背景下的弱信号检测仿真

针对被噪声淹没的弱信号的检测提出一种基于数字锁定放大器（LIA）的实现方案,该方案将弱信号检测中的数字式平均原理应用于锁定放大器中的滤波器设计,传统的滤波器相比,该滤波器具有结构简单、通带易于调整控制的优点。以检测传感器电路中的弱电压信号为基础建立检测仿真系统,并以Matlab为平台,对方案抑制宽带噪声和单频噪声的性能进行了仿真分析,可以看到,本方案取得了较好的抑制噪声的能力,对于两种不同的噪声污染,当输入信噪比分别为-23dB和-60dB时仍可较精确地检测出淹没在噪声中的弱信号幅度。     

随机共振方法在弱信号检测中的应用

针对如何从强噪声背景下提取有用的弱信号问题,利用近年来发展起来的随机共振技术进行了信号检测的研究,发现该方法提取弱信号切实可行.介绍了随机共振的基本原理,提出了随机共振去噪检测弱信号的新方法.并通过仿真研究了系统的随机共振现象,实验证明了随机共振技术在强噪声背景下检测弱信号具有很大的优越性.     

强噪声背景下车辆震动信号检测算法研究

针对强噪声背景下车辆震动信号检测问题,结合车辆震动信号特点,提出了2种检测算法:基于功率谱分布的检测算法和基于负熵的检测算法,并将小波去噪用于强噪声背景下地震动信号的提取。该算法与一般检测算法相比具有环境适应性强、检测准确率高和运算量小的特点,这些优点使得该算法更适用于能量受限、工作环境复杂的无线传感网络。仿真结果表明该算法具有很高的检测准确率。     

噪声中弱信号的检测与估计

综述了从噪声干扰中提取信号的方法及其适用条件。     

基于多通道分段自相关的弱信号检测算法及实现

通过对雷达信号检测方法的深入分析,提出了一种基于多通道分段自相关的方法,成功地解决了低信噪比下信号检测问题。文章采用多通道并行处理,自适应门限,数据融合的方法实现了对不同脉冲宽度的信号检测,并通过双门限检测和门限修正降低虚警率并提高参数估计精度。文章理论分析了整个算法流程,并通过FPGA硬件实现验证,表明该算法实时性好、检测概率高,在工程应用中具有一定的参考价值。     

互相关干扰下的GNSS弱信号检测算法

GNSS接收机在室内等环境中的应用要求接收机具有接收弱信号的能力.在检测弱信号时,接收机可能由于受到强信号的互相关干扰而错误的捕获或跟踪到强信号的互相关峰.本文采用相干和非相干积分组合的方法来提高灵敏度.同时,通过估计强信号的互相关干扰功率,自动调整检测门限来抑制互相关干扰.仿真结果说明,采用20ms的相干积分和1s的...     

强混沌噪声背景下弱信号检测

提出了一种强混沌噪声中检测微弱正弦信号的新方法。该方法主要利用了数据平滑处理和自适应处理,故在硬件设计上容易实现。计算机仿真实验结果表明：能够比较精确地检测到强混沌噪声中的微弱信号,检测到微弱信号的信噪比可达到-80dB。     

基于正交投影变换的宽带弱信号测向算法

为了解决强干扰环境下宽带多波束系统中弱信号的测向问题,提出了一种基于正交投影变换的弱信号测向算法。该算法根据强干扰方向构造干扰子空间的正交补子空间作为投影矩阵,对多波束频域数据进行变换,抑制强干扰对弱信号测向的影响。分析和仿真实验表明,算法能够有效抑制强干扰的影响,实现邻近弱信号的正确测向,提高了弱信号的分辨概率。     

多尺度小波包变换在弱信号检测中的应用

文章在双模噪声背景下,为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力对双模噪声中弱信号进行检测。理论分析和仿真结果表明,小波包检测系统不仅具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越。     

超微弱信号检测在声探测系统中的应用

为了提高超微弱信号的检测能力,对声探测系统的噪声来源和特性进行了分析。根据不同的噪声特性采取了匹配、滤波、频谱累积等抑制噪声的方法,提高了系统的信噪比和探测能力。试验结果表明采取的方法有效可行。     

基于小波变换分析的微弱信号检测研究

文章针对在检测农田水势微弱信息时传统的微弱信号检测算法或原理的局限性,在分析了小波变换信噪分离原理的基础上,提出了将小波分析与自适应滤波相结合的算法.通过小波分析对被检测的微弱信号的分解,为每一子带单独设计阈值,实现了从强噪声信号中提取微弱信号,并通过仿真的结果验证了本算法的可行性和可靠性,为微弱信号的检测提供了新的理论算法.     

基于自适应迭代的强弱信号波达方向估计

针对强弱信号难以同时检测与估计的问题,本文提出一种基于自适应迭代的强弱信号波达方向估计方法.首先将空间角度离散化,根据信号相消的性质构造空间谱函数,然后通过自适应迭代抑制强信号的能量,最后计算不同角度对应的空间谱函数,利用其谱峰估计信号的波达方向.理论分析和仿真实验表明,本文方法无需信号源的先验信息,在低信噪比和少量快拍数的条件下,可以实现强弱信号DOA的高分辨估计,有效提高弱信号的检测概率和估计精度.     

基于卡尔曼滤波的微弱高频CW电报信号检测

在强噪声背景下,高频CW信号的包络检波检测法难以有效跟踪信号波形,检测性能严重下降。针对此问题,提出一种基于Kalman滤波的微弱CW信号检测方法。该方法采用Kalman滤波器实时捕捉CW信号,恢复强噪声背景下信号的时域波形,提取出比较纯净的CW信号。实验表明该方法能够在强噪声背景下有效地检测出CW信号,具有更高的识别率,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制。     

微弱信号的检测技术

在实际中时常遇到一些对人的生活有利或有害的微弱的声、光、电信号,而这类微弱信号用常规仪表又无法检测。本文着重讲述对这类微弱信号的检测方法,并举一具体实例:超声波检测仪。对电路的各部分的工作原理予以具体评述。     

强干扰背景下相干弱目标DOA估计算法

针对强相干干扰环境下弱信号的DOA估计问题,提出了一种小采样数的相干信源DOA估计算法。该算法首先通过修正的Toeplitz算法实现了对相干目标的解相干,然后基于干扰阻塞法剔除了强干扰的影响,从而可获得真实的弱信号空间方位。所提算法对非平稳噪声有较好的抑制性能,可适用于小采样数的环境。此外,该算法相对松弛算法、高阶累积量算法等信号分离方法,具有运算量小的优势。计算机仿真结果表明,新算法具有较好的测向性能,能在电子战环境下有效估计出目标信源的空间方位。     

微弱信号检测技术综合专题实验

本文基于应用实践讨论了微弱信号检测原理、检测方法等,设计了近代物理微弱信号检测技术综合专题实验。结合该实验在教学中的实际应用'总结了此专题综合实验与一般实验方式相比的特点,实际结果表明：综合专题实验改善了高年级本科生或研究生的实验教学手段,提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力,取得了良好的实验教学效果,特别是对于大学生研究能力的提高十分有益。     

互相关检测法在微弱信号检测中的应用

本文详细分析了如何利用互相关检测法检测出微弱信号,设计了一个基于单片机的微弱信号检测装置.该装置能在噪声源均方根值为1V±0.1V(峰峰值近似为6.6V)的环境下,把峰峰值在200mV-2V范围,频率在500Hz-2000Hz范围内的微弱信号幅值检测出来,检测误差在5%以内.