基于随机共振的微弱信号检测

介绍随机共振(SR)方法的基本思想,并建立数学模型。随机共振系统是非线性双稳态系统,存在某一最佳输入噪声强度,使系统产生最高信噪比输出,达到抑制噪声,放大微弱信号的目的。针对传统系统随机共振只适用于极低频信号的局限,本文引入尺度变换,消除了对待检信号频率的限制,通过Matlab仿真,验证了其对微弱信号检测的有效性。     

随机共振理论在微弱信号检测中的应用研究

本文介绍了随机共振的基本原理,通过数值仿真研究了对称双稳系统的随机共振现象,并将其用于微弱信号的检测。为了进一步提高检测信噪比,采用了系统参数寻优的方法。仿真结果证明了基于随机共振的微弱信号检测方法的有效性。最后,提出了几个需要解决的问题。     

基于随机共振的微弱信号检测

在强噪声背景下,基于WV和Hough变换的正弦和线性调频信号检测方法的性能严重下降,为克服这种不足,该文在深入分析FHN随机共振系统参数对滤波能力影响的基础上,提出一种基于随机共振系统检测微弱正弦和线性调频信号的方法。首先借助FHN随机共振模型进行滤波,在此基础上进行WV和Hough变换,将信号的检测问题转换为时频图中的直线检测问题。实验证实,该方法具有较好的效果。     

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。     

基于随机共振的微弱信号检测研究

微弱信号是淹没在噪声中的小信号,且一般其信噪比比较低。微弱信号的检测在物理、电子和生物医学方面都具有重要的意义。依据随机共振理论,噪声在一定的条件下有利于微弱信号的检测。研究了随机共振的原理、双稳态系统中的随机共振现象及随机共振的应用研究现状。     

利用随机共振解调微弱MFSK信号

采用随机共振解调微弱MFSK信号解决了传统解调方法误码率高的问题.根据大噪声环境下信号能借助噪声能量发生随机共振这一理论,先将微弱MFSK信号通过双稳态随机共振系统以提高其信噪比,对随机共振系统的输出信号用FFT来区分每段信号的载波频率,最后依据判决准则解调MFSK信号.当信噪比较高时,可向信号中人为添加白噪声来使之适...     

用于微弱信号检测的随机共振系统设计

 随机共振(SR)作为一种能够利用噪声来提高系统输出信噪比的工具,近来得到越来越多的关注和研究.一个很大的问题是如何设计一个简单高效的SR系统.针对常见的微弱信号检测问题,我们分析了二值量化器和二值量化器阵列,推导出最优二值量化检测器和渐近最优阵列SR检测器,给出渐近最优阵列SR检测器的设计准则.根据理论分析结果,给出了鲁棒阵列SR检测器及基于噪声样本集合的参数选择算法,能够在未知背景噪声情形中获得较好的检测性能.     

阵列双稳随机共振在微弱信号检测中的应用研究

阵列双稳随机共振(stochastic resonance, SR)系统可利用噪声在单个双稳SR系统基础上进一步增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法。本文应用阵列双稳SR原理进行微弱信号检测的研究,采用理论和数值仿真相结合,通过稳态自协方差函数,分析了阵列双稳SR系统输出信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）增益。在此基础上,分别讨论了阵列噪声、外部噪声及阵列单元数对检测性能的影响。并与单个双稳SR检测弱信号进行性能比较,分析和仿真结果都表明,在相同条件下,采用阵列双稳SR比采用单个双稳SR检测微弱信号性能有较大改善。这些研究结果对于阵列双稳SR的进一步发展及应用具有重要意义。      

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。     

基于级联随机共振的窄带信号宽带化接收

为提高传统窄带接收机的解调增益,提出了基于级联随机共振的窄带信号宽带化接收方法。该方法一方面对接收信号进行随机共振运算,将信号中的噪声转化为信号能量;另一方面通过级联方式将接收信号转化为方波信号,并利用其先验信息构造本地序列进行宽带化相关运算,最终提高了信号处理增益。理论分析与仿真结果表明,该方法相比于传统的处理方式,其信噪比增益提高大于3 dB,并且对于接收信噪比为?7~1 dB的QPSK信号,其增益提高约为20 dB。     

小信号检测中的自适应随机共振技术

论文就双稳态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,对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。提出了一种随机共振自适应算法,并运用于中频电源的故障信号检测,取得了较好结果。     

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.     

基于幂函数型随机共振的微弱信号恢复

针对微弱信号淹没在强噪声中难以恢复的问题,提出幂函数恢复系统实现信号还原.采用互相关系数为测量指标,研究不同参数、噪声强度以及信号幅度对恢复性能的影响.并利用粒子群算法寻优参数,在采样点数较少情况下,实现单频、多频正弦信号以及单脉冲信号的恢复,结果表明理论分析与实际仿真结果一致,证明所提幂函数恢复系统有效可行,恢复效果理想.     

随机共振在生命信号检测中的应用

针对生命探测雷达的信号处理部分对于强噪声背景下微弱生命信号探测不能满足在线实时性的需要,提出了一种新的综合运用传统自相关检测和随机共振模型的微弱生命信号检测新方法。该方法前期首先利用自相关检测方法初步去噪,再利用双层级联形式的随机共振方法提取微弱信号,在每一层随机共振处理中采用频域压缩的思路使信号满足绝热小参数条件。仿真分析表明,该方法使得微弱生命信号检测的门限值得到极大的提高。