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。     

混沌振子实现微弱周期小信号的检测

通过对混沌振子Duffing方程及其检测原理的介绍,发现混沌振子对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测。Matlab实验仿真和分析证明了采用混沌振子Duffing检测微弱周期小信号的可行性。     

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.     

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。     

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.     

基于混沌的微弱周期信号检测研究

分析了Duffing振子的混沌运动,通过改进Duffing方程的非线性恢复力项.构建新的微弱周期信号检测模型,仿真结果表明该模型能够实现强噪声背景下的微弱周期信号检测,具有很好的实用价值.     

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.     

Duffing振子与分数傅里叶变换的Chirp水印检测性能对比研究

研究Duffing 振子和分数傅里叶变换在Chirp类水印检测中的性能比较。首先分析目前分数傅里叶变换检测Chirp类水印的不足, 然后将嵌入在载体低频小波域的非周期Chirp信号通过分块平滑转换为单频周期信号, 利用Duffing振子阵列检测器检测微弱的周期信号。实验表明, 当信噪比为-41 dB时, Duffing振子仍然能有效检测到水印的存在, 此时分数傅里叶变换失效; 而当信噪比较高时, 分数傅里叶变换计算较Duffing振子检测简单。     

基于混沌振子的微弱ASK信号解调

针对微弱数字调制信号的解调问题,提出了利用混沌振子对周期小信号的敏感性和对噪声的免疫力来解调强噪声中幅移键控(ASK)信号的新方法。详细阐述了基于duffing振子的微弱信号检测方法,结合ASK信号的调制方式,分析了利用duffing振子解调微弱ASK信号的基本思想,并提出利用功率谱熵判别系统状态的新方法。仿真表明,在信噪比为-20dB时,该方法实现了对ASK信号的解调,且抗噪性能优于传统的解调方法。     

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.     

随钻测量用MEMS陀螺信号稀疏提取

针对随钻测量用MEMS陀螺检测信号特性,提出采用稀疏表示的方法进行信号提取.首先从检测的陀螺调制信号构成角度,分析其信号稀疏特性;然后分析检测信号特性,构造与之最相似的过完备词典;比较已有稀疏重构算法优劣性,提出一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法对陀螺调制信号进行稀疏提取,进而解调真实陀螺信号;最后采用提出的改进SAMP算法于新构造的过完备字典中进行陀螺信号稀疏提取实验,并与小波阈值提取法进行实验对比,实验结果表明:采用新构造的字典和改进的SAMP算法,可以有效提取MEMS陀螺真实信号,提取效果优于传统小波阈值法.     

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。     

用Duffing振子阵列解调微弱π/4-DQPSK信号

首次提出了微弱π/4-DQPSK信号Dumng振子阵列的解调算法,并用计算机对此算法进行了相应的仿真验证,同时还创造性地提出了星座图重叠划分,功率谱熵计算阵列和Dumng振子码元分界点搜寻器。先将π/4-DQPSK星座图的8个点划分成相重叠的四个区域,然后用功率谱熵来判定不同区域内Dumng振子的不同响应,最后依据当前时刻Duffing振子阵列的不同响应来断定所传送的数字信息。计算机仿真结果表明,本算法切实可行,在高斯信道中解调信噪比最低可达-15.6 dB。     

基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计

铁路轨道作为移频信号的传输载体,其对于信号对象传输轨迹疏密度的辨别能力,决定了轨道体系对移频信号的测量准确性。为实现对信号对象传输频率的准确辨别,设计基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统。将电源模块输出的电量信号,按需分配至STM32F103 微处理器、移频信号辨别模块与DSP测量单元之中,完善各级应用部件之间的连接关系,实现铁路轨道移频信号测量系统的硬件方案设计。确定移频信号的Duffing振子描述条件,针对其定义形式,构造移频信号的相空间,完成对铁路轨道移频信号的提取。求解铁路轨道的Lyapunov指数,并构建移频信号的Duffing方程,确定混沌测量参数的取值范围,实现对铁路轨道移频信号的测量,联合各级应用部件,完成基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计。实验结果表明,上述系统测量所得信号传输轨迹疏密度与真实轨迹疏密度相似度较高,能够实现对铁路轨道移频信号的准确测量。     

High resolution time-frequency representation for chirp signals using an adaptive system based on duffing oscillators

This paper presents a novel methodology to estimate the frequency shift in chirp signals with SNRs as low as −17 dB through the use of an adaptive array of Duffing oscillators. The system used here is an array of five Duffing oscillators with each oscillator's response enhanced through a correlation with the reference signal. As a final result, a time-frequency depiction is provided by the Duffing array for further analysis of chirp signals.Using computer simulated experiments, it is found that the analysis of chirp signals with low SNR by means of the Duffing oscillator shows a markedly better performance than the conventional methods of time-frequency analysis. To this end, the results obtained from the proposed Duffing method are compared against some recent techniques in time-frequency analysis.Furthermore, to strengthen the proposed representation, Monte Carlo simulation is used.