强噪声背景中未知微弱信号的一种简便检测方法

针对实际应用中的未知微弱信号的检测,特别是完全被噪声淹没情况下微弱信号的检测问题进行了论证,根据白噪声零均值的特性,利用将信号按时间分段后延时累加的方法,介绍一种有效的检测方法。     

周期微弱信号的检测与跟踪

本文以实验为依据,阐述了用单板机实现对周期微弱信号的检测、恢复和跟踪技术,重点讨论了如下内容: 1.提出了漏值取样,在此基础上对传统的多点数字平均技术加以改进,给出了更加有效、适应性更强的漏值多点数字平均。2.对周期未知信号的检测和恢复方法。3.对周期蠕动的微弱信号的检测、恢复和自适应跟踪技术。     

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。     

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。     

一种基于DSP6416光电微弱信号检测方法

在自由空间中将接收到的距离为10km调制的微弱激光信号,利用PIN光电探测器转变成电信号,经过快速采集系统,通过DSP6416(TMS320C6416T)HPI接口传送到DSP6416中.在DSP6416内部对淹没在噪声里的微弱信号进行放大,低通滤波,改进的自相关运算等,形成一种独特算法,获取微弱激光信号信息.     

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.     

微波遥感中的微弱信号检测

概要叙述了典型微弱信号检测方法的实质，指出对实际系统要根据具体的信号和噪声统计特性，以最佳检测原则为参照，寻找有效的检测方法，在微波辐射计中，首先利用零平衡法和补偿法消除了系统增益波动产生的第一位干扰，再降低前端插入损耗和系统自身噪声，使之成为目前检测灵敏度最高的仪器。作者在１．４－３６ＧＨｚ频带内研制的多台机载微波辐射计量最小可检测信号是１－０．３Ｋ。     

滑动平均滤波在微弱脉冲信号检测中的应用

讨论滑动平均滤波这种简单而常用的算法,在微弱脉冲信号检测方面的应用,进行模拟仿真;同时还分析在单脉冲信号检测时,滑动平均滤波与相关检测之间的联系.     

基于DSP的微弱信号检测采集系统设计

介绍以TMS320C542为核心处理器的数据采集系统实现微弱信号检测。该系统优化硬件调理电路设计,保证采集数据的精度要求。利用DSP实现时域信号的取样积累平均算法,改善信噪比,有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。     

基于FPGA的微弱声呐信号自动检测方法

现有的检测方法相对误差较大,为此,本文研究了基于现场可编程门阵列（FPGA）的微弱声呐信号自动检测方法。首先,自动提取微弱声呐信号特征,运用该方法放大输入信号,以提升对微弱信号的检测准确性;其次,运用滤波器带宽有效消除噪声,快速捕捉关键信号并进行时序分析,通过采集完整信号实现快速检测;最后,当声呐接近目标的滤波输出时,在浅海环境下运用该方法减小检测误差。结果表明,当衰减值为25 d B时,实验组的相对误差为2%,能够准确检测微弱信号,减小检测的误差,实现检测方法的较好应用。     

基于锁相放大的微弱信号检测电路前置滤波器设计

针对降低前置放大器噪声的方法展开研究.分析了影响系统噪声的主要因素,提出并详细阐述了一套前置减噪滤波器的设计方法.该方法采用了基于锁相放大技术的微弱信号检测电路,取得了明显的噪声优化,进一步降噪7.25%.     

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。     

互相关干扰下微弱GPS信号检测方法

互相关干扰由C/A码相关特性造成,是GPS系统不可避免的问题,已成为制约接收机灵敏度的因素之一。文中提出了一种新的互相关干扰下自相关检测方法——多组数据比较法(Multi-groups data comparison,MDC)。该方法比较多组数据下捕获结果的多普勒频率和码相位,确定自相关峰的多普勒频率与码相位。对比基于均方比(Mean square ratio,MSR)和峰值相差(Peak difference,PD)检测两种方法,该方法在互相关干扰下有效提高弱信号发现概率。仿真结果表明,强信号为-124 dBm时,该方法对-145 dBm弱信号的检测概率为83%。该方法对GPS接收机弱信号捕获研究有实际意义。     

微弱通信信号盲检测技术

在研究背景噪声和目标信号不同特性的基础上提出一种实用的非合作微弱信号盲检测技术。对新的检测技术进行理论分析和算法流程的阐述。并针对复杂电磁环境下多信号检测的性能和低信噪比环境下单信号检测性能进行仿真与分析。表明新的检测方法在高斯白噪声信道下对不同的无线信号都有较好的检测和估计精度,而且具有运算量小、精度高、易于硬件实现的特点。     

基于C8051单片机的微弱信号检测装置的设计

设计并制作一套微弱信号检测装置,用以检测在强噪声背景下的频率500Hz～2kHz、幅度值20mV～2V的微弱正弦波信号的幅度值,并通过单片机显示出来该幅度值.当把微弱信号和噪声组成的混合信号输入由MAX262组成的可编程开关电容滤波器时,通过单片机控制该滤波器的中心频率和Q值,从而使该系统适合不同频率的信号输入.通过窄带滤波后可基本恢复原信号,把该信号经过检波和信号调理后输入A/D转换器进行采样,之后将其在LCD 1602上进行显示.     

大气湍流强度测量中的微弱信号检测技术

针对大气湍流强度测量中背景噪声远大于测量信号的问题,根据测试原理分析了测量背景噪声的来源和特征,提出时段均值作差的数据处理方法,采用实时处理软件代替了复杂的硬件处理系统,消除了测试信号中的背景噪声,提高了测量灵敏度,使系统温差测量下限达到0.002℃,且系统的可靠性高.     

混沌背景下瞬态弱信号检测方法的研究

混沌背景中的微弱信号检测在通信、自动化等需实时处理领域中有很广阔的应用前景,也是目前的热点研究课题。利用背景信号为混沌信号这一先验知识,对基于混沌理论的混沌背景下弱信号检测的一般原理进行了研究,介绍了其近些年来的研究现状,分析了五种典型的混沌背景下瞬态弱信号检测的方法,并提出了今后进一步研究的方向。     

小波消噪在微弱信号检测中的应用

从信号去噪的角度对小波变换作了分析,并且对用非线性小波从噪声中提取有用信号的算法作了对比研究,给出了几种方法的综合方法——变阈值消噪方法,以得到更好的消噪效果。应用对微弱检测信号的仿真试验验证了变阈值消噪算法的优越性。