Duffing振子微弱信号检测方法的分析比较

本文基于Duffing振子检测微弱信号的检测原理,介绍了参数测量法、双耦合振子,利用随机共振、阻尼比扰动和Duffing振子与传统检测法结合的五种检测方法及研究进展,并对后四种检测方法从待测信号信噪比、检测系统抗噪性、可检单或多频信号、适合检测信号类型四方面进行分析比较.结果表明,双耦合和随机共振检测法在四种检测法中稍具优势.     

基于Duffing混沌振子的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测方法在检测信噪比很低的信号时效果很差,而Duffing振子混沌系统由于具备对初值敏感、对噪声具有较好的抵抗力等优点,因此在检测微弱信号能够表现出良好的检测效果。分析了Duffing方程的基本形式和动力学演化过程,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。提出了一种准确确定相变阈值的方法,讨论了高斯白噪声对阈值的影响。按照提出的检测步骤,应用MATLAB软件进行仿真,仿真结果表明可以检测出的微弱信号的信噪比能达到-130 dB。     

Duffing振子微弱信号检测方法的统计特性研究

利用混沌振子可以检测极其微弱的信号，并且具有很多优点，本文根据随机微分方程理论，通过对噪声经过Ｄｕｆｉｉｎｇ系统后统计特性的分析，确定了采用此方法检测的信噪改善比，从而为该方法的实际应用提供了指导，并且，本文针对周期系数线性微分方程的特点，提出了其输出统计特性的求法。     

基于Duffing振子的DSSS信号率线检测

为了提高DSSS信号率线检测器性能,将Duffing振子用于DSSS信号的率线检测.阐述了基于Duffing振子的检测方法,给出了扩频信号和Duffing振子策动力的相差与最低可检测信噪比之间的关系曲线及方程.仿真表明,该方法能检测到信噪比为-29.01 dB的DSSS/BPSK信号.     

基于Duffing振子的微弱信号混沌检测

分析了Duffing振子的混沌特性,给出了确定系统混沌阈值的Melnikov方法.在阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测原理后,在混沌检测中噪声对系统状态的影响也进行了研究.仿真结果表明,Duffing振子对与参考信号频率差较小的周期信号敏感,对白噪声和频差较大的周期干扰信号具有免疫力,该振子应用于实际微弱信号的检测具有可行性.     

弱暂态正弦信号的检测

将Duffing振子用于弱暂态正弦信号的检测,发现可被检测的暂态正弦信号的持续时间下限为12个周期,对相位随机分布并淹没在噪声中的弱暂态正弦信号可以用一组(16个)Duffing方程检测到,对到达时间的定位可以精确到一个周期。     

基于双Duffing振子差分的微弱信号频率检测

利用混沌振子检测微弱信号幅值需要先确定待测信号频率。本文在间歇混沌的基础上采用双振子差分方法构建振子阵列检测信号频率,将驱动力频率公比由1.03提高到1.06。计算机仿真实验证明该方法可以提高检测的带宽,减小计算量,降低误判几率。     

基于随机共振电路模拟的微弱周期信号检测

采用电路模拟非线性Duffing振子，利用其随机共振机制来检测微弱周期信号。针对随机共振只适用于极低频输入信号的限制，引入一种适当的变量变换可以将高频信号转化成符合随机共振理论要求的低频信号进行处理，增强了该方法在工程应用中的可行性。采用电路模拟方法检测微弱周期信号，不需要象随机共振数值仿真所要求的那样对信号过采样，在满足采样定理的条件下，可以取较小的采样频率，降低了对硬件的要求。实验表明，该方法能有效地从强背景噪声中检测出微弱周期信号，在机械系统故障早期检测、化学谱信号提取、多传感器测量等领域有实际应用价值。     

FSK信号的Duffing振子检测方法

基于Duffing振子的弱信号检测由于检测门限较低而受到关注,近年来的研究集中于寻找未知信号幅值、频率、相位的准确测量方法。根据FSK信号的特点,提出一种用Duffing振子检测微弱FSK信号的方法,实验证明,该方法有效,且能大幅降低检测门限。     

利用周期振子检测微弱相位编码信号

临界混沌状态的周期振子对噪声具有免疫力,而对微弱的正弦信号或相位编码信号比较敏感。根据这种特 性,可以检测出淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号或相位编码信号并估计其频率。     

基于Duffing振子的弱正弦信号检测方法研究

数值仿真发现,通过设置Duffing振子初值和参考信号初相使其满足一定关系,Duffing振子从大周期态向混沌态的转变(正向相变),比较其从混沌态向大周期态的转变(逆向相变),对周期策动力的幅值体现出了更稳健的敏感性.据此,提出了一种利用Duffing振子逆向相变实现弱正弦信号检测的方法,分析了其可行性,并通过仿真与传统的检测方法进行了对比.数据表明,相同条件下,所提检测方法具有更高的检测精度.此外,根据相空间分布特点,提出了一种相轨迹运动状态的判别方法.该判别方法计算量小,并具有较好的实时性,通过仿真验证了该方法的正确性.     

微弱信号检测的变尺度Duffing振子方法

针对强噪声背景下微弱信号检测问题,本文把互补集总经验模式分解（CEEMD）方法和变尺度Duffing振子结合,提出了一种新的微弱信号检测方法.利用CEEMD将复杂含噪信号分解为不同的固有模态函数（IMF）,通过Duffing系统分岔图及其变化找到相轨迹变化的临界阈值,实现含噪信号的信息检测.结果表明,本文所提方法不仅可以很好地免疫噪声,而且能有效检测出信噪比低至-73dB的多频率周期信号.     

基于混沌理论的微弱信号检测

基于Matlab／Simtdink软件平台,研究了微弱信号的混沌检测原理与方法,建立了仿真模型,给出强噪声中微弱周期信号检测的仿真结果以及混沌方法检测微弱信号的步骤。仿真结果表明,Duffing振子对与参考信号频率差较小的周期信号敏感,对白噪声和频差较大的周期干扰信号具有免疫力,该振子应用于实际微弱信号的检测具有可行性,为混沌虚拟仪器开发打下了基础。     

基于并联Duffing振子的微弱QPSK信号解调

针对微弱QPSK信号传统解调方法误码率高且其存在相位模糊的缺点,提出了一种基于并联Duffing振子的解调方法.该方法利用混沌振子对待测信号相位的敏感性,先将微弱QPSK信号通过并联Duffing振子系统,系统的输出是交替出现的周期状态与混沌状态,再计算信号功率谱密度的熵加以区别,进而判决解调QPSK信号.仿真结果表明...     

基于LabVIEW的混沌微弱信号检测系统设计

为实现微弱正弦信号的检测及后续信号处理,提出了基于LabVIEW搭建的混沌微弱信号检测系统,利用LabVIEW良好的外部接口能力,设计具有一定的实用价值。通过采用Lyapunov指数法进行微弱正弦信号的检测,检测结果证明了该方案的可行性。