混沌背景下微弱谐波信号的恢复

提出一种新的从混沌干扰中恢复微弱谐波信号的方法。首先根据混沌的几何性质,融合相空间重构技术和离散余弦变换,建立了一种新的分离谐波信号相空间投影方法。然后,从功率谱密度估计中提取谐波信号的频率,利用最小二乘估计提高谐波信号的恢复精度。仿真实验表明该方法具有高度的稳定性和可靠性。     

基于类Lorenz的微弱信号检测及其电路实现

传统的微弱信号检测方法,其输入信号的信噪比难以降低,受到一定限制。而基于混沌理论的微弱信号检测可以改善上述不足,达到极低的输入信噪比,提高检测精度。用一种新的混沌系统来检测微弱信号,根据特定混沌系统对于参数敏感而对噪声免疫的特性,利用双参数控制方法,构造了一种类Lorenz系统的微弱信号检测模型,结合中低频微弱周期信号检测对模型进行了理论分析和数值仿真。根据理论模型设计制作了混沌检测电路,实验结果与理论分析基本吻合,实现了利用电路从噪声背景中检测出微弱的中低频周期信号。     

基于Simulink的微弱信号混沌检测仿真研究

基于Matlab/Simulink为软件平台,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,研究了采样周期对系统性能的影响.仿真结果表明它能检测到信号为10-10 V,强噪音环境下能检测到信号为5×10-9V,混沌方法具有很强的微弱信号检测能力,为混沌虚拟仪器开发打下了基础.     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的.计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性.     

混沌背景下微弱信号时域参数检测的研究

数字示波器不能测量混沌背景中的微弱信号,该文结合混沌和神经网络构建检测模型实现该功能。运用混沌时间序列的相空间重构理论计算嵌入维数作为神经网络的输入维来构建网络模型,并采用单步预测方法,在混沌状态下直接测量混沌背景中微弱信号,获取微弱信号的波形。该方法能够测量微弱信号的时域参数,测量范围宽,逼近目标精度高,计算量小。实验结果证明了该方法具有很强的实用性。     

基于duffing方程组的微弱正弦信号参数检测

本文将非线性混沌振子用于微弱正弦信号检测,将深陷在噪声背景下的微弱正弦信号检测出来。基于Duffing振子的混沌运动,利用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,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测,提出了改进的频率、相位、幅值检测方法。     

微弱直接序列扩频信号Duffing振子检测方法研究

Duffing系统对特定信号敏感及对噪声免疫的特性,使其在微弱信号检测中具有潜在应用。该文针对Duffing振子的分岔问题,通过对Duffing系统Feigenbaum行为的分析,导出了在微弱直接序列扩频信号检测中Duffing系统所表现出的间歇性混沌行为,提出了一种新的基于间歇性混沌行为的微弱直扩信号检测方法。通过仿真实验,验证了该方法的有效性。     

一种基于LabVIEW的微弱信号混沌检测方法

针对模拟电路混沌系统实现易受外界条件影响等不足,本文提出了一种基于LabVIEW实现微弱信号混沌检测系统的方法。利用强大的数值计算软件LabVIEW求解Duffing方程,通过识别系统输出的相轨迹的变化检测估计微弱信号。实验结果表明,利用LabVIEW产生的实验结果与理论仿真结果一致,证实了基于LabVIEW的微弱信号混沌检测方法是可行的,这为混沌系统的数字实现提供了新的思路。     

Duffing系统中微弱信号起始点的检测

为从时域上检测微弱信号在系统中出现的时间点,提出了一种基于Duffing系统的微弱信号起始点的间接检测方法.首先将微弱信号与Duffing系统自身的信号相叠加,混合测量后剔除其中Duffing系统产生的信号,再利用dmey小波对待测信号加入系统造成的轨道偏离过程进行时域分析,可较准确测出微弱信号的起始点.由于混沌系统本身对高斯噪声的自免疫特性,因此本方法具有一定的抗噪性.仿真结果显示:该方法能有效地从时域上检测到微弱信号的起始点,其相对误差可达到10-3s,可应用于心动信号特征参数的提取.     

基于局部投影算法的舰船信号降噪处理研究

利用基于非线性动力学系统的局部投影降噪算法研究了舰船辐射噪声的非线性降噪问题。分析了局部投影降噪算法邻域半径参数与降噪效果的关系,研究了利用噪声强度估计邻域半径参数的方法。通过对含噪Lorenz模型和实际舰船信号进行降噪处理,得到了较为满意的结果。     

非高斯平稳有界噪声激励下混沌系统动力学研究

为解决信号检测理论在通讯、雷达、声纳、故障诊断等领域应用受限的问题,提出了随机Melnikov方法研究非线性系统在微弱周期信号和噪声信号联合摄动下的混沌运动行为,得到了微弱周期信号和非高斯平稳有界噪声信号联合摄动下的混沌运动特征。混沌的临界幅值与噪声强度的关系表明,在不强的非高斯平稳有界噪声背景下,有界噪声增大了激励阈值,混沌现象不容易产生。     

基于过零周期技术的混沌检测系统状态阈值判据研究

使用过零检测手段观察混沌系统在一定时间内的周期数,不同的周期数可以反映系统当时所处的状态,通过周期数判断系统是否进入到大尺度周期态,进而确定系统的混沌态和大尺度周期态的阈值,这在微弱信号检测中是非常关键的一部分。通过仿真可以看出此手段稳定可靠,并且相对传统判别方式具有计算量少的优点,非常适合与工程应用。     

一种配置混沌振子的光纤水听器

在海洋中,海水的流动噪声很大,水听器接收到的被测船体的信号往往是信噪比很低的微弱信号．一般的时域检测系统,可检测的信号的最低信噪比门限难以达到-20dB,并且检测时间较长．介绍一种配置混沌振子的光纤水听器系统,利用混沌振子对被测周期小信号的敏感性和对噪声的免疫力,获取水声信号．与时域检测方法（如多点采样积分方法）相比较,具有更低的最低信噪比门限,和更短的测试时间．     

基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法

混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于频差控制的自适应频率检测研究

采用低阶Duffing混沌振子和高阶R(o)ssler混沌控制相结合,提出基于频差控制的微弱光电信号自适应频率检测的新方法,该方法通过对待检信号的频率与周期策动力频率之间频差的控制,实现了两种混沌振子之间的自适应选择,从而提高了检测精度和检测速度.该方法突破了以往Duffing方程检测信号频率需要使用较多混沌振子的局限,同时,也克服了高阶Rossler混沌控制检测方法中存在的检测速度慢的缺点,利用频差控制实现两种混沌振子的自适应选择,实现了微弱光电信号的频率检测.通过数值仿真和实验研究,验证了该方法的有效性.     

Lyapunov指数在微弱信号检测中的应用

在基于Duffing混沌振子微弱信号检测中,针对直观观察相图法和Melnikov法在判定系统状态上存在的不足,为提高检测系统状态判定的准确性和信号检测的可靠性,提出了利用Lyapunov指数定量地分析和判定系统的状态。在分析利用Lyapunov指数判定系统状态方法的基础上,结合Lyapunov指数算法,计算出Duffing系统的Lyapunov指数谱,分析了系统内置驱动信号幅值、Lyapunov指数及系统状态之间的关系,结果表明,Lyapunov指数能定量和准确地刻画系统的状态。     

小波变换与中值滤波耦合的雷达信号去噪法

为了提高雷达检测弱信号的能力，对它的去噪就显得非常重要。小波变换具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，中值滤波具有良好的边缘保持特性。它们都有一定的去噪能力，但对弱信号效果不好。提出了基于小波变换与中值滤波器耦合的雷达弱信号去噪方法，仿真结果表明，经过该方法去噪后弱信号的信噪比有较大提高。