组合型幂指函数三稳态随机共振微弱信号检测

在强噪声背景下,针对微弱信号的检测和提取困难的问题,在经典的双稳态系统模型基础上,结合Gaussian Potential模型提出了一种新的组合型幂指函数的三稳态系统模型。首先,构造组合型幂指函数的三稳态系统模型,通过调节系统参数进行数值仿真,验证新型的三稳态系统模型能够产生随机共振现象;其次,以输出的平均信噪比（SNR）作为测度指标,结合人工鱼群智能算法进行相应参数寻优,使得组合型幂指函数的三稳态系统输出信噪比最大,从而达到随机共振现象。轴承故障诊断实验分析中,在输入信噪比为-25.8 dB条件下,分别通过双稳态系统和组合型幂指函数的三稳态系统得到的输出信噪比分别为-13.1 dB和-8.59 dB,说明组合型幂指函数三稳态系统性能优于双稳态系统性能。     

随机共振在水声信号检测中的应用

海洋混响是水声信号目标检测中的主要干扰之一,克服混响干扰一直足水声信号处理的一个重要课题.如何在混响背景中有效地进行水声信号目标的检测?为了解决着一问题,引入了随机共振的方法.首先,在随机共振的原理基础上,给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法,并对方法进行了分析与验证.然后,将方法应用于以模拟混响为背景干扰的水声信号的检测中,仿真结果进行了分析,证明了方法的可行性.     

小信号检测中的自适应随机共振技术

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。首先研究了双稳态非线性系统的方程式，并指出影响随机共振的三个要素是：系统两稳态之间存在势垒(阈值)；低于势垒的小信号和噪声。提出了一种随机共振自适应算法，并运用于中频电源故障信号检测，取得了较好的效果。     

双稳随机共振系统信号调制噪声效应用于弱信号检测

通过对双稳系统随机共振模型的数值分析，得出在双稳系统输出信号中，有一个正弦信号成分和一个表现为维纳过程的噪声成分分别与输入的正弦信号和白噪声相对应。通过选择合适的系统参数，可以减小系统输出中信号和噪声之间的耦合效应。该系统可以大大抑制噪声，并在双稳系统中产生信号调制噪声效应。然后对双稳系统的输出信号作功率谱分析。不但可以辨识出淹没在白噪声中的微弱正弦信号的频率，还可以较精确地估算出微弱正弦信号的幅值。数值仿真表明，双稳系统的信号调制噪声效应可用于多个微弱正弦信号的检测。     

Duffing系统中Lévy噪声诱导的随机共振与相转移

研究了Lévy噪声激励下Duffing系统的随机共振与相转移问题.分析了噪声强度、阻尼系数及稳定性指标对系统随机共振的影响,结果表明减小阻尼系数有利于观测系统的随机共振现象,而稳定性指标的减小削弱了随机共振的发生.模拟了系统的稳态概率密度函数,通过调节噪声参数来观察稳态概率密度峰数的变化,进而讨论了系统的相转移现象,发现Lévy噪声的噪声强度、稳定性指标及偏斜参数均能诱导系统发生相转移,而高斯噪声激励下,噪声强度不能诱导系统发生相转移,从而反映了高斯噪声与Lévy噪声对系统的不同作用机理.     

随机共振原理对微弱信号检测的研究

介绍了随机共振的基本原理,在分析了现有的随机共振检测微弱信号的方法的基础上,提出了一种改进的随机共振检测算法,该方法对微弱信号的提取更加精确,仿真结果证明其可行性。     

调制随机共振及其在微弱信号检测中的应用

根据非线性双稳系统只能在低频段产生随机共振的特性,提出了调制随机共振方法,实现了在较宽的频率范围内检测微弱信号.理论分析和实验结果表明:经调制产生的低频信号通过双稳系统的协同作用而形成的输出信号,其能量和信噪比都有显著提高,对强噪声中的微弱信号有较强的检测能力.采用该方法可进一步开发双稳系统低频段的信息资源,拓宽其应用领域.     

井下声波通讯信号的随机共振检测方法

针对旋转导向钻井技术中,稳定平台与随钻测量系统之间进行声波通讯时,通讯信号被强噪声干扰,使得信号幅频特性检测难度增大的问题,提出了一种利用随机共振检测声波通讯信号的新方法。通过进行短距离钻杆声波传输实验,研究声波传输特性,再分析微弱信号的随机共振检测原理,然后利用双稳态系统中,噪声能量可以提高待测信号传输能力这一特殊机制,构建声波通讯信号的随机共振检测系统并进行matlab仿真。仿真结果表明,随机共振系统可以检测到被噪声完全淹没的钻杆声波通讯信号的幅频特性。     

随机共振理论与微弱信号检测应用综述

随机共振是非线性动力学系统中存在的一种现象,体现了噪声在非线性系统中的积极作用。本文介绍了经典随机共振理论与非经典随机共振理论的起源及理论研究发展,以及利用随机共振检测微弱信号在电子系统、生物系统、机械故障检测等领域的应用。最后介绍了随机共振的研究进展。     

双稳态自适应随机共振的强噪声图像复原研究

传统的图像滤波复原技术一般都是对图像中的噪声加以抑制或消除,但图像在强噪声污染时传统的方法消除噪声很困难。根据随机共振可以利用噪声增强弱信号的特性,提出了一种通过比较互信息熵,自适应调节参数使双稳态系统达到随机共振来复原含噪图像的方法。实验结果表明,在强噪声背景下与传统滤波复原方法相比,该方法复原信噪比更高,鲁棒性好,改善了图像复原的效果。     

基于级联双稳随机共振的微弱信号检测方法研究

微弱信号采集、检测与提取是航天测控领域研究的热点之一,学者们不断探索与研究微弱信号检测的新理论、新方法,以期能更快速、更准确地从大噪声背景中检测出微弱信号;文章介绍了随机共振的基本原理,分析了基于随机共振的微弱信号检测和故障诊断的工程实例,进一步指出了随机共振技术在微弱信号的增强放大和检测中的独特优势,为微弱信号的分析和噪声控制提供了一个新的处理思路。     

改进检测周期脉冲信号的非线性随机共振系统

在利用非线性随机共振系统检测周期脉冲信号的研究中,通常采用的非线性系统为双稳态系统.针对双稳态系统的两个结构参数均为变量,需要不断调节,误差较大,限制了系统检测性能的提高.为了优化系统,提高系统检测性能,结合周期脉冲信号经过一次积分后变为周期三角波信号,能够大幅度提高信号幅值的特性,提出了采用只有一个结构参数且具有积分放大作用的单稳态系统.通过分析信号频谱,对比信号幅值,证实结构参数取较小值的单稳态系统具有积分作用.Matlab、Monte - Carlo仿真验证具有积分特性的单稳态系统可获得更佳的检测效果.     

最佳匹配阵列随机共振系统中利用噪声改善信息传输

针对数字通信系统中噪声影响码元传输的问题,为提高系统的可靠性,降低接收信号的误码率（BER）,提出一种基于最佳匹配方法和并行阵列理论的随机共振（SR）系统。首先,利用并行阵列理论来增强单个双稳态系统的随机共振效果;其次,将最佳匹配随机共振微弱信号的检测方法运用到阵列系统中;最后,推导出最佳匹配阵列随机共振系统的信噪比（SNR）增益表达式,并分析阵列单元数对误码率的影响。理论分析和实验仿真表明,最佳匹配阵列随机共振系统相比单个随机共振系统在强噪声背景下对微弱数字信号的检测性能得到提升,系统输出信噪比增益显著大于1,误码率也得到明显降低;且随着阵列单元数增加,阵列系统的随机共振效果越好。实验结果表明,最佳匹配阵列随机共振系统在实际工程中能够有效提高数字通信系统的可靠性。     

基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法

根据随机共振的噪声选择性和频率敏感特性,提出了基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法.对含噪输入信号经多尺度小波变换分解为不同尺度频率的信号成分后,通过引入尺度收缩因子来调节各尺度信号成分的大小,再将不同尺度的分解信号作为双稳系统的输入,研究了不同尺度频率信号经收缩因子作用后对系统输出信噪比的影响.数值仿真结果表明,选取合适的尺度收缩因子,能有效提高系统输出的信噪比.     

基于混合智能算法的随机共振微弱信号检测

针对在随机共振系统参数调节过程中使用单一智能算法导致的搜索结果不够精确的问题,使用了一种基于粒子群算法和人工鱼群算法的混合智能算法实现自适应微弱信号的检测.将两种算法结合起来,回避了粒子群算法调参的过程中极易导致局部最优的这一问题,同时弥补了人工鱼群算法后期搜索不精确的不足.上述方法将随机共振输出信噪比作为混合智能算法...     

基于双稳态随机共振的图像复原技术研究

传统的图像滤波复原技术一般通过滤除噪声来达到恢复图像的目的,但是对于受强噪声干扰的图像,噪声的消除很困难,而随机共振却具有利用噪声增强信号的特点,因此,提出了以非线性双稳态系统作为信号处理器,根据互信息熵调节参数使系统达到非周期随机共振状态,从而对受噪声污染的图像进行复原处理。实验结果表明,相比传统滤波复原方法,该方法的复原结果更加接近于原图,另外对于噪声强度的变化具有较好的鲁棒性。     

双稳态随机共振机制及其在图像复原中的应用

强噪声背景下的图像复原对于改善目标图像的视觉效果,提高后续图像分析或处理的性能起着关键性作用。首先研究双稳态非线性系统的随机共振非周期响应;然后通过多方向Hilbert扫描法,在保持图像像素空间相关性的基础上,将2维灰度图像转换为多个1维非周期信号序列;最后利用双稳态系统、图像信号以及噪声之间的随机共振协同作用,实现强噪声背景灰度图像的复原。实验结果表明,随机共振复原方法在较好地重现图像细节的同时,能有效抑制图像中的噪声;尤其在低信噪比情形下,本文方法在信噪比改善程度与灰度层次感上,要明显优于传统图像复原方法。     

一种基于非周期随机共振的微弱信号检测方法

随机共振滤波器能够在强噪声背景中跟踪微弱信号(非周期或周期信号)波形,并将幅度放大,这正好弥补了匹配滤波器在强噪声背景下检测性能的严重不足。本文给出了FHN随机共振的简化模型及计算方法,在深入分析FHN随机共振模型参数对其滤波性能影响的基础上,结合随机共振滤波器和匹配滤波器,提出了一种基于FHN随机共振模型检测确知信号的方法。首先将接收信号经FHN随机共振滤波器进行滤波,再进行匹配滤波,最后将滤波结果和门限进行比较判断信号是否存在。经过实验验证,该方法具有较好的效果。     

调频随机共振实现大参数信号检测

针对传统随机共振只适用于检测低频信号的约束,提出用被测信号和背景噪声调制频率的方法,实现在大参数情况下从强噪声中检测微弱信号.分析了调频信号的频谱,理论分析和数值仿真表明:此方法能降低噪声的有效强度,调频信号中含有的低频分量能产生明显的随机共振.     

Levy噪声下基于自适应级联三稳随机共振的4FSK信号检测

针对Levy噪声背景下数字信号检测效率较低的问题,提出了一种基于自适应级联三稳态随机共振的4FSK信号提取新方法,并与4FSK信号传统调制解调模型作对比。模拟并比较了自适应级联三稳态随机共振系统模型和传统模型的输出信号误码率。数值仿真实验结果表明,与传统调制解调模型相比,4FSK信号在经过自适应级联三稳态随机共振系统模型解调后的输出信号误码率相较于传统调制解调模型要平均降低了4%,且时域图像更为清晰,毛刺明显减少,频谱幅值大幅提升。该实验的成功表明随机共振系统对冲击噪声中的数字信号检测有很强的应用前景。