航向数据混沌特性分析及预测

惯导系统输出航向数据具有混沌特性,应用混沌理论对其进行分析,采用C-C方法重构相空间,在此基础上分别通过定性与定量方式分析其混沌特性并计算最大Lyapunov指数。以相空间重构后的时间序列为变量输入,采用RBF神经网络预测航向数据,结果表明其预测精度优于未经相空间重构的直接预测法。     

混沌遥测及其非合作信号检测与参数估计

从混沌伪码序列的产生机理出发,分别从量化混沌遥测信号检测、实值混沌遥测信号识别和混沌遥测系统参数估计方面分析了可供非合作者利用的特征和方法。提出了基于Duffing振子的混沌遥测信号检测方法,以及基于相空间重构的遥测信号识别方法和基于混沌同步的遥测系统参数估计方法。仿真分析表明所构造方法可以实现对混沌遥测信号的非合作分析。     

一种基于高阶统计量的相空间重构方法

利用混沌理论进行信号处理的第一步就是对混沌信号进行相空间重构,Tekens提出的延迟坐标法奠定了相空间重构的基础,而重构参数的选择则成为主要的难题。本文在比较了现有的参数选择方法的基础上,提出了一种基于高阶统计量的相空间重构方法,通过仿真证明,该方法具有较好的重构效果。     

一种新的间歇混沌信号Poincaré映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincaré截面的扰动影响,提出一种基于Poincaré映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测.     

一种新的间歇混沌信号Poincaré映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincaré截面的扰动影响,提出一种基于Poincaré映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测.     

海洋激光雷达系统的噪声相空间重建的研究

通过对混沌信号以及海洋激光雷达接收信号噪声的相空间分析,探讨了由时间序列重构相空间时参数选择的影响。重建了确定信号、随机信号、混沌信号和海洋激光雷达接收信号噪声的相空间。经过以上工作,初步掌握了重构相空间时参数选择的规律,明确了确定信号、随机信号和混沌信号各自的相空间特性,并发现海洋激光雷达接收信号噪声与混沌信号有相似的相轨迹。     

一种优化的微弱信号检测方法

针对混沌海杂波背景下的微弱信号检测问题,结合互补集成经验模态分解理论,提出了一种优化的核极限学习机微弱信号检测方法。采用互补集成经验模态分解法将混沌信号分解为一系列固有模态函数,通过核极限学习机对经相空间重构后的各模态函数分别建立预测模型,利用人工蜂群算法对核极限学习机的正则化系数和核参数进行优化,重构预测信号,从预测误差中检测出混沌海杂波背景中的微弱信号(瞬态信号与周期信号)。分别以Lorenz 系统和IPIX 雷达海杂波数据为例进行了仿真,并研究了不同强度的噪声对微弱信号检测的影响。结果表明:该方法可以有效地从混沌背景中检测出微弱目标信号,当系统不存在噪声时,Lorenz 系统得到的均方根误差0. 000 000 12 (-118. 959 1 dB)比传统极限学习机方法的均方根误差0. 001 345 08(-80. 154 7 dB)降低了4 个数量级;若SNR逸0 dB,噪声对微弱目标信号检测的影响可以忽略;但当SNR<-7 dB,则无法检测出微弱信号。     

一种定量估计混沌信号中信噪比的方法

通过对混沌信号的相空间重构分析,建立了一个与信噪比极其相关的统计量：用信号标准差标准化后的重构吸引子中轨迹的平均分离距离．仿真试验结果显示,对较短的混沌时间序列,该统计量可以被用作定量估计被噪声污染的混沌信号的信噪比的一个工具。     

一种新的间歇混沌信号Poincar&#233;映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincar&#233;截面的扰动影响,提出一种基于Poincar&#233;映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测。     

基于海杂波混沌特性的微弱目标信号检测

研究了实际采集的海杂波的关联维及最大Lyapunov指数。结果表明,海杂波具有混沌特性。基于复杂非线性系统的相空间重构理论和混沌信号可短期预测的特征,提出了强海杂波中的微弱目标信号检测的神经网络方法,给出了雷达检测的模型。     

微弱信号混沌检测方法的抗噪性能研究

针对混沌检测算法中临界状态不易准确判定,相变判别可能受到噪声影响的问题,首先阐述了基于Duffing方程的微弱信号检测原理,然后对混沌检测算法中噪声对系统输出的影响进行了推导和理论分析,设计仿真实验对复杂噪声条件下混沌系统的检测性能进行了分析。理论分析和仿真实验都表明,混沌系统对各种噪声都具有良好的免疫力,可以应用于强噪声背景下微弱信号的检测。     

Study of features based on nonlinear dynamical modeling in ECG arrhythmia detection and classification

We present a study of the nonlinear dynamics of electrocardiogram (ECG) signals for arrhythmia characterization. The correlation dimension and largest Lyapunov exponent are used to model the chaotic nature of five different classes of ECG signals. The model parameters are evaluated for a large number of real ECG signals within each class and the results are reported. The presented algorithms allow automatic calculation of the features. The statistical analysis of the calculated features indicates that they differ significantly between normal heart rhythm and the different arrhythmia types and, hence, can be rather useful in ECG arrhythmia detection. On the other hand, the results indicate that the discrimination between different arrhythmia types is difficult using such features. The results of this work are supported by statistical analysis that provides a clear outline for the potential uses and limitations of these features.     

电力载波通信中强背景噪声下弱信号的混沌振子检测方法与研究

利用混沌振子可以检测微弱的信号,并且具有很多优点。本文根据混沌微弱信号检测的原理,提出了将duffing混沌振子应用到三态脉冲位置调制信号检测中, 检测过程首先调节系统的策动力 ,使系统处于从混沌状态向大周期状态过渡的临界状态,此时系统的策动力阈值为 ,其相轨迹仍是混沌的,当三态脉冲信号加入系统后,系统从混沌态转变为大尺度周期状态,则检测出输入信号中包含有周期信号;如果系统继续处于混沌状态,则说明输入信号为纯噪声;最后通过相干提取包络识别系统状态,从而实现三态脉冲信号的检测。仿真结果表明了文中所提方法的可行性和有效性。     

Weak signal detection and adaptive synchronous stability of a novel fifth-order memristive circuit system

This paper is devoted to introduce a novel complex fifth-order memristive circuit system and its applications in synchronous stability and weak signal detection. Firstly, the typical dynamical behaviors of the memristive system are discussed by chaotic phase portrait, complexity analysis, one-parameter bifurcation and Lyapunov exponent spectrum. Secondly, the adaptive control method is applied to realize the synchronization between the drive memristive system (DMS) and the response memristive system (RMS). The results indicate that the synchronization method has strong robustness and anti-interference ability. Thirdly, the weak signal detection of the novel five-dimensional memristive system is realized by using the extreme sensitivity of chaotic system to initial values. Finally, the fifth-order memristive circuit is designed by using basic electronic elements and simulated by Multisim software. And the anti-interference ability and sensitivity of the fifth-order memristive circuit are further verified by adding different weak disturbance signals at different positions of the circuit.     

Data-mining based fault detection

This paper presents a fault-detection method based on the phase space reconstruction and data mining approaches for the complex electronic system. The approach for the phase space reconstruction of chaotic time series is a combination algorithm of multiple autocorrelation and Г-test, by which the quasi-optimal embedding dimension and time delay can be obtained. The data mining algorithm, which calculates the radius of gyration of unit-mass point around the centre of mass in the phase space, can distinguish the fault parameter from the chaotic time series output by the tested system. The experimental results depict that this fault detection method can correctly detect the fault phenomena of electronic system.     

多功能医学心电信号发生器研制

设计一个能够输出用于医学上的标准心电图信号,同时还能输出其他波形信号的发生器。在设计过程中,首先研究该发生器的设计要求,再对其硬件的各部分电路进行研究,最后对其软件的各部分程序进行研究。经过软件调试的结果完全达到其设计要求,可以满足各种心电图仪器的校准和维护的应用要求。     

混沌时间序列信号的降噪

混响背景下目标信号的检测、降噪方法与实现,一直以来都是一个难题。建立了非线性降噪模型,并且应用此模型进行混沌时间序列信号检测。以典型的Henon混沌系统所产生的时问序列作为样本和水下目标信号噪声序列为例,进行了降噪和预测,结果表明该方法是有效的,可行的。     

Detection performance of chaotic spreading LPI waveforms

Low probability of intercept (LPI) performance of a direct-sequence (DS) spread-spectrum (SS) system with chaotic spreading sequences is investigated in this paper. Several intercept receivers, including energy detectors, synchronous and asynchronous, coherent and noncoherent structures, which are typically used to detect binary DS SS signals, are examined here to detect the presence of chaotic DS SS signals. A simple detection approach using a binary correlating function to detect nonbinary chaotic sequences is proposed. The expressions of detection probabilities of chaotic spreading signals using those intercept receivers are derived. Comparisons between systems using chaotic and binary sequences are given in terms of the LPI performance, and the performance improvement with chaotic spreading sequences is observed.     

基于广义观测器实现混沌系统的同步及信息传输

将保密通信问题看成是信息信号同步问题,从全新的角度提出了一种基于广义观测器的保密通信系统.首先在不改变混沌发送系统的混沌特性的前提下,将信息信号注入到混沌发送系统中,并将其看作系统的状态量;然后在接收端设计广义观测器;最后根据发送端传来的隐藏有信息信号的混沌输出信号同步出混沌系统的状态和信息信号.此方法不需要单独设计加密解密算法,而是将收发端混沌系统的同步与信息传输用同步方法一次实现.对系统的仿真证明了该方法的有效性.     

对SAR双通道对消的方位向间歇采样散射波干扰

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）通道对消技术可有效抑制散射波干扰等多种干扰类型,因此本文提出利用方位向间歇采样散射波干扰慢时间间歇性来对抗SAR双通道对消系统的干扰方法.首先详细推导了散射波干扰的SAR双通道对消原理,然后建立了方位向间歇采样散射波干扰模型并分析了该方法对传统SAR成像的干扰效果.在此基础上,分别研究了该干扰方法在双通道对消系统分别采用两种相位补偿条件时的对抗效果.理论与实验分析表明：当采用自动相位搜索算法估计相位进行补偿时,可使得场景对消成像出现类似噪声的混乱明暗斑点,并伴随着未对消的虚假散射场景;当采用准确相位进行补偿时,可在对消成像中形成多个虚假散射场景和对消暗条纹.