Duffing振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动，阐述了该振子相变对志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周期干扰信号具有免疫力，使Duffing振子应用于微弱信号检测具有可行性。检测不同频率的信号需要不同频率ω的参考信号，不同的参考信号频率ω会对系统产生很大影响，通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性，给出了基于混沌微弱信号检测的具体方案。     

Duffing振子微弱信号检测方法的应用研究

目前,已有一些基于duffing混沌系统对待测信号频率未知的弱信号检测的方法,但其检测结果与待测信号频率之间存在一定的误差,而且待测弱信号为单一频率信号,本文提出一种新的方法,能够消除先前方法检测结果存在的误差问题,而且对同时有多种不同频率的弱信号也能够精确的检测出相应的频率,并通过大量的仿真结果证明方法的正确性.     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测研究与仿真

在分析由Duffing振子构成的非线性系统运动特性的基础上,提出了一种新的测定相位和幅值的方法.该方法减小了由于频率的测定误差和噪声对阈值的影响而导致的相位和幅值的测定误差.在Matlab环境下进行了仿真,结果表明:Duf-ring振子可以检测信噪比为-68.451 dB的微弱正弦信号;测定的频率、相位和幅值都有较高的精度;过程简单,便于工程应用.     

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.     

微弱信号检测中Duffing方程的改进

将外界信号作为系统周期激励的补充而引入正处于混沌态的Duffing振子系统,利用混沌系统对噪声的免疫力以及对小信号的敏感性,根据系统从混沌到有序的相变而检测出比较微弱的信号.本文首先讨论了周期频率为1 Hz的Duffing方程,然后将它进行改进,找到一种通用形式,从而可以检测不同频率的周期信号而避免了大量重复性劳动.     

基于Duffing振子的梯形增幅波弱信号检测*

针对引信产品测试中的非周期梯形增幅波信号提出了基于Duffing振子的梯形增幅波弱信号检测的新方法。该方法利用梯形增幅信号的特征进行分段预处理,将非周期信号的检测转换为Duffing振子的准周期信号检测,避免了低信噪比下基于Duffing振子的微弱非周期信号检测受混沌振子检测机理的限制这一难点。仿真实验证明,该方法有效地检测出了低信噪比下的微弱非周期梯形增幅信号。结果表明,该方法能有效检测出引信测试中的梯形增幅波信号,并对零均值色噪声具有较强的抑制能力。     

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。     

基于混沌理论的微弱信号检测方法

分析了间歇混沌模型———Duffing振子的混沌特性,利用Duffing振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测;并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据,该方法的优点在于可以直接进行解析计算。仿真实验表明:该检测方法简单、有效,检测的精度比较高。     

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。     

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。     

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。     

基于双耦合改进型混沌振子系统的弱信号检测

介绍传统的单Duffing混沌振子系统检测微弱信号的原理。传统混沌检测弱信号方法中,在强噪声环境下检测弱信号时系统易出现相位变化不稳定、抗噪性需进一步增强等问题。针对这些问题,本文提出基于双Duffing耦合改进型振子系统来对强噪声环境下的弱信号进行检测的方法,并用此方法对强噪声下的微弱正弦信号进行检测仿真。通过仿真得出双耦合改进型混沌振子系统能够更好地检测强噪声环境下的弱信号,对噪声有着更好的抑制作用。     

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。     

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.