基于Duffing振子的DSSS信号载波检测方法

基于Duffing混沌振子检测微弱信号方法,提出一种DSSS/BPSK信号载波检测的新方法.该方法先介绍了Duffing振子检测微弱信号的技术.接着利用Duffing振子对小周期信号的敏感性和对噪声的免疫力,对DSSS/BPSK信号进行非线性平方变换能够检测出淹没在强噪声背景中的正弦信号.仿真结果表明.该方法能够在信噪比很低的情况下检测出DSSS/BPSK信号.而且性能良好.     

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Duffing振子的MEMS陀螺微弱周期信号检测

Duffing混沌振子系统对周期小信号具有敏感性,对噪声具有免疫性。对此进行了特性分析,讨论了振子方程参数变化带来的影响。对Duffing振子微弱信号检测的原理进行了实验验证,以LCG50陀螺为例,用Duffing振子检测方法对其周期误差信号进行了检测和分析,基于检测结果设计了FIR滤波器对MEMS陀螺周期误差信号滤波,结果表明:Duffing振子方法在MEMS陀螺微弱信号检测与信号处理中的可行性和有效性。     

弱信号检测的混沌模型及应用􀀁

本文给出了一种典型的间歇混沌模型－－Duffing混沌振子,并详细的分析了其间歇混沌特性,基于混沌现象发生随模型参数变化的间歇性,设计了噪声背景下弱信号的检测方案,最后给出仿真结果。     

Duffing混沌弱信号检测系统分析及电路实现

采用Melnikov方法,对广泛使用的Duffing混沌弱信号检测系统进行了分析。通过Matlab软件实现了数值仿真分析,利用Multisim实现了电路仿真分析。设计制作了Duffing混沌实际电路板,通过调试得到了较为理想的检测性能。电路试验结果验证了Duffing混沌弱信号检测系统可以通过电子线路实现。该系统对Duffing混沌弱信号检测系统的实际工程应用具有促进作用,对其他混沌弱信号检测领域的进一步研究具有较高的参考价值。     

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。     

Duffing振子检测微弱正弦信号的普遍性研究

分析了Duffing振子的特性,研究了Duffing振子在微弱正弦信号检测中的应用。结合理论分析和大量的仿真试验,表明了Duffing振子检测微弱正弦信号的可行性。最后提出了一种利用Duffing振子检测微弱周期信号的方法,该方法在信号检测方面具有广泛的应用前景。     

基于Simulink的微弱BPSK信号混沌解调仿真研究

针对微弱二进制相移键控(BPSK)信号的解调问题,对基于混沌系统的解调方法进行了研究.介绍了混沌系统微弱信号检测的原理,结合混沌系统产生相变的相位条件和BPSK信号的调制方式,给出了利用Duffing系统进行强噪声背景中BPSK信号解调的方法和步骤,并提出了利用功率谱熵对系统不同状态复杂度进行判别的新方法.在理论分析的基础上,建立了Matlab/Simulink仿真模型.仿真结果表明,利用混沌振子和功率谱熵解调微弱BPSK信号的性能优于传统的相干解调方法.     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动,利用振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性和对噪声的免疫力检测微弱周期信号,检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号,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.将传感器周期性干扰信号作为对内驱动信号的摄动加入混沌检测中,通过观察混沌振子的状态变量的时间历程图,发现混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明了采用Duffing混沌振子检测微弱周期小信号的可行性.     

基于相图检测法的混沌特性判别方法

针对Duffing混沌振子在微弱信号幅值检测中的应用,提出了基于相图检测法的混沌特性判别方法。本文介绍了该方法自动判断系统混沌状态的原理、过程及测量结果。应用到微弱信号检测领域,达到测得待测信号幅值的目的。     

基于混沌Duffing振子的BPSK信号K-means聚类解调方法

针对二进制相移键控（binary phase shift keying,BPSK）信号在低信噪比下解调误码率较高的问题,提出了一种基于混沌Duffing振子的K-means解调方法。该方法的思想是根据混沌Duffing振子系统对初值的敏感性以及对噪声的免疫特性,低信噪比下Duffing振子系统输入BPSK信号时,由于BPSK信号相位在0°和π之间的跳变从而导致Duffing振子输出相轨迹状态发生改变。针对相轨迹状态的变化,采用K-means聚类算法对相轨迹进行迭代求质心,根据收敛后的质心间距大小对BPSK信号进行判决解调。仿真结果表明,与现有的几种解调方法相比较,基于混沌Duffing振子的BPSK信号K-means聚类解调方法在低信噪比下解调速度、解调精度等方面都有了较大的提高。     

基于混沌Duffing振子的BPSK信号均方值解调方法

数字通信系统中,为了降低二进制相移键控(BPSK)信号在低信噪比(SNR)下解调误码率(BER),提出了一种基于混沌Duffing振子的均方值(MSV)解调方法。将BPSK信号作为混沌Duffing振子系统的输入,并利用四阶龙格-库塔算法求解Duffing振子输出。由于BPSK信号相位0和π的跳变,会导致Duffing振子系统输出相轨迹的变化。根据相轨迹变化过程,计算Duffing振子输出信号的MSV,并根据MSV判定BPSK信号,而后计算BER。仿真结果表明,与传统的相干解调法相比,该方法在低信噪比下,BPSK信号解调误码率明显降低,验证了混沌Duffing振子在低信噪比下所具有的信号检测及接收解调等优势。     

混沌理论在应答器信号检测中的应用研究

针对在强噪声环境中传输的应答器上行链路信号难于检测的问题,基于混沌系统对噪声免疫的特性,将混沌Duffing振子用于应答器上行链路信号检测中。结合Duffing振子检测微弱信号的原理和上行链路信号的特点,给出了利用Duffing振子检测应答器上行链路信号的方法和步骤,进行了仿真验证。仿真结果表明,利用Duffing振子系统检测应答器上行链路信号是可行的,并且具有很好的抗噪性能。     

基于一种改进混沌振子模型的弱信号检测

介绍了Duffing振子的混沌运动特征以及应用Duffing振子检测微弱信号的方法.提出了一种改进的Duffing振子模型,仿真实验表明该模型可以有效地检测微弱正弦信号,可检信噪比范围可达到,灵敏度达到.     

混沌系统最大Lyapunov指数估计新方法研究

Lyapunov指数是定量描述混沌系统的重要指标。本文提出一种基于混沌同步的最大Lyapunov指数估计方法,通过构造反馈控制耦合混沌同步系统,应用混沌同步条件,估计原系统最大Lyapunov指数即为满足两耦合系统达到同步的最小控制增益。以Lorenz混沌和静摩擦Duffing振子为仿真对象,仿真结果验证了方法的有效性。     

基于Duffing振荡器阵列的同频音频广播节目识别

为识别同频音频广播节目,提出在节目源间歇地添加确知的微弱正弦周期信号作为识别信息,Duffing振荡器阵列检测解调的音频信号中弱正弦周期信号并确定时隙内Duffing振子运动状态的跃变次数,以识别音频广播节目。使用16个音频进行仿真,从仿真结果可以看出,Duffing振荡器阵列检测到的李雅普诺夫指数值跃变次数与间歇加入的微弱正弦周期信号的次数一致;信噪比在46dB～52 dB之间,符合音频广播的信噪比要求,该识别方法可行。     

基于改进双耦合Duffing振子的微弱信号检测方法

Duffing振子进行微弱信号检测时,存在非零初相位信号漏检漏测以及抗噪性不好的问题,为此采用将耦合一阶导数项的双耦合Duffing振子和小规模阵列结合的方法,提出了一种新的改进的双耦合Duffing振子算法。提出运用双耦合Duffing振子,采用耦合Duffing振子一阶导数项来提高算法的稳定性和抗噪性能;提出通过阵列的方式,采用4组方程组实现任意初相位正弦信号的检测,减小了传统阵列方式的规模,降低了系统的计算量。通过simulink软件仿真实验表明：该算法实现了任意初相位正弦信号的检测,提高了系统的稳定性和抗噪性。     

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。     

基于小波分解和Duffing振子的变尺度微弱信号检测

传统的时频分析方法在对周期性微弱信号进行检测时,提取的信息具有信噪比不高的缺点,从而影响了检测效果,为此,利用Duffing振子混沌系统对噪声的强免疫力的特征,提出了一种基于小波分解和混沌阵子的混合微弱信号检测方法;首先,采用小波变换对信号进行分解,通过小波变换的平滑作用实现对含噪微弱信号的离散处理,并设计了一种根据阈值来确定分解层数的方法,然后将降噪后的重构信号作为Duffing阵子的周期驱动力并入混沌系统,采用混沌Duffing阵子阵列实现在强噪声背景下的微弱信号检测,并提出了一种临界状态策动力幅值和初始相位的自适应确定方法;在Matlab7仿真环境下进行实验,结果表明:文中方法能有效地对湮没在强噪声下的微弱信息进行检测,具有信号检测信噪比高,重构信号频率较其它方法更接近于真实频率,具有较强的可行性。     

基于变步长阵发混沌的ZPW-2000低频信号检测方法研究

针对常规混沌阵列检测轨道移频信号所带低频信息存在复杂度高和精确性低的问题,对常规方法进行改进,提出了一种基于变步长阵发混沌的低频信号检测方法,该方法只运用一个Duffing振子,通过设置一组步长可以覆盖整个待检测低频信号所在频段的序列,来实现对轨道低频信号的检测。结合Duffing混沌系统检测信号的优越性,分析了利用变步长阵发混沌法检测低频信号的可行性,给出了此方法检测低频信号的步骤,并从理论上计算了可发生阵发混沌的步长序列,然后利用Matlab/Simulink搭建仿真模型进行仿真验证。结果表明,可用变步长阵法混沌法对低频信号进行检测。最后再利用阵发混沌周期法对仿真结果进行进一步研究,得出精确的低频信号。变步长阵发混沌法的检测性能在精确性及系统复杂度方面都优于传统的轨道低频信号检测方法,并且可以实现低信噪比下低频信号的检测。