基于混沌振子的微弱信号检测技术研究

分析了Duffing方程的动力学特性,它对白噪声和与混沌振子固有频率相差较大的干扰周期信号具有免疫力,利用混沌振子的这种特性进行微弱信号检测,提出了将被测信号完全作为摄动力进行幅值检测的新方法,另外还给出了利用振子阵列的方法进行频率的检测。仿真实验表明这种方法简便易行,可以有效地检测出有用信号的幅值和频率。     

基于锁相环和混沌振子的微弱信号检测

为精确检测纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值,构建了基于锁相环和Duffing振子的微弱信号混合检测系统。首先通过锁定输入锁相环的待测信号,完成信号频率的检测;然后利用锁相环输出的已知频率信号作为混沌系统的内置策动力信号,将输入到混沌系统的待测信号用Duffing振子进行幅值检测。仿真结果表明,混合系统可同时完成纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值的检测,检测信号的最低信噪比为-22.23dB,且操作简单,工作量小,易于实现。     

基于混沌振子和小波理论检测微弱信号的研究

分别分析了混沌振子检测微弱信号和小波消噪的方法。并在此基础上,提出将小波消噪思想和混沌振子检测方法相结合组成联合测量系统。经过大量仿真实验得出,联合测量系统在检测强噪声背景下的微弱信号中可以得到比较理想的效果,并且进一步提高了检测微弱信号的能力。应用混沌振子和小波消噪相结合的方法对强噪声有一定的免疫力,在微弱信号检测方面,是一种有效的手段。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了当前微弱信号检测领域中常用的三种检测方法,提出了将混沌技术应用于微弱信号的检测,阐述了基于Duffing混沌振子的微弱信号的检测原理和过程,给出了Matlab的仿真实验结果,理论分析和仿真表明该方法简单、有效、易于实现.     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。     

基于混沌振子周期区域的微弱信号检测方法

混沌振子微弱信号检测方法中存在着输出信号时域判别的抗干扰性差、宽频率范围信号检测系统复杂等问题。本文利用混沌振子对噪声处理的优势,提出一种新的强噪声背景中微弱周期信号检测方法。通过提取周期1外轨区域的Poincaré截面,得到一种频率为振子周期策动力与待检测信号频率差的周期信号,而该周期信号对噪声具有很强的抑制。应用所提方法对一个频率段的正弦信号进行检测,实现了低于-110dB信噪比条件下高斯白噪声背景中正弦信号检测。     

基于改进Duffing振子的微弱信号检测方法

研究了一种基于改进Duffing振子的微弱信号检测方法,通过对比分析两种不同的Duffing振子系统的相图和Lyapunov指数图,改进Duffing振子在微弱信号检测方面较常规Duffing振子具有2个优势:能够有效的解决由于振子从混沌态转变到周期态存在过渡区而引起的漏判误判问题且对微弱信号的幅值估算更加准确;具有更好的噪声免疫性。仿真实验结果表明,改进Duffing振子能有效的检测出淹没在背景噪声中的信噪比为-43 dB的微弱信号,最后通过对早期故障轴承的微弱特征信号进行检测,验证所提方法可以应用于工程实际中。     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

微弱信号检测的3种非线性方法

阐述了随机共振法、混沌振子法及差分振子法3种方法的基本监测思想,确定了数学模型。随机共振系统(SR)是一个非线性双稳态系统,存在着在某一最佳输入噪声强度下,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。SR系统数学模型可由非线性Langevin方程定义,并进行了分析及仿真。混沌系统具有对初值敏感性及对噪声免疫的特点,数学模型选用Holmes型Duffing方程为监测器,进行了分析及仿真。差分振子法是基于差分方程构造监测器,以二维离散性系统作为数学模型,进行了分析及仿真。将3种方法应用于同步发电机转子匝间短路故障监测和异步电动机转子断条故障监测的实例中是成功的,证明了3种方法的有效性和准确性。     

基于信号预处理的杜芬振子弱信号检测方法

杜芬振子对周期信号极其敏感,对噪声具有较强免疫力,被研究用于强噪声背景下弱周期信号的检测及其各项参数的测量。为进一步提高杜芬振子检测含噪信号的性能,本文提出了先对待测信号预处理再送入杜芬振子的弱信号检测算法,并在理论上进行了证明。该方法先将待测信号分割、叠加、延拓再送入杜芬振子进行检测,仿真表明该方法在将信号分割成多段、叠加、延拓时可获得较大的信噪比增益,其中分割数目为3时,检测信噪比下限降低约为2 dB,分割数目为5时,检测信噪比下限降低约为3 dB。     

GPS频域并行码捕获改进算法

针对基于FPGA平台的GPS L1信号的软件接收机捕获实时性差的问题,设计并实现了改进的GPS信号频域并行码相位捕获算法.首先分析了频域并行码相位捕获的理论模型,在此基础上采用平均采样方法对5 714点的数据进行下采样,平均采样后为1 024点,用Altera FFT IP核实现1 024点数据的FFT计算,实现算法的...     

基于单片机微弱信号测量

介绍一种采用AT89Q051单片机对微弱信号进行测量的设计方法。重点阐述测量系统的硬件构成、各部分的主要作用及软件的设计，其特点是硬件电路简单，测量精度高，适用范围广泛。     

基于小波分析的坝区GPS信号噪声研究

坝区观测条件复杂，观测的全球定位系统（GPS）信号含有多种噪声。提取某坝区GPS控制网观测数据中的原始载波信号，利用小波分析在多尺度、多分辨率、可伸缩、可平移等方面的优势，对GPS原始载波信号、单差观测值、双差观测值进行小波分解，研究高频信号的特点。利用小波分析工具实施GPS观测数据的小波分解和重组，研究GPS信号噪声的特性，对GPS网数据处理具有较好的指导和实用意义。     

基于Duffing振子的弱信号频率检测研究

现有Duffing振子弱信号检测方法检测频率信号时存在检测频率范围窄的缺点,在检测宽频带信号时需要用到多振子阵列,增加了实现的复杂度。文章充分利用周期信号频率特性和Duffing振子的弱信号检测技术,提出了一种新的Duffing振子检测频率信号的方法,该方法摒弃了传统外加周期策动力的方式,将待测信号直接送入Duffing振子,然后对振子输出量作频谱分析,降低了调谐的难度并增加了振子运行的稳定性。仿真结果表明,该方法可实现对信号频率的精确检测,具有精确度高（10-4数量级）、复杂度低的优点。     

GPS软件接收机微弱信号捕获算法研究

捕获是GPS接收机信号处理中的关键部分,在微弱信号情况下,传统方法不能很好地捕获到卫星信号。本文将介绍一种新型捕获方法——批式捕获法来取代传统的FFT相关搜索法,为高灵敏度GPS软件接收机提供理论依据。根据GPS信号的特征,利用软件模拟出各种信噪比数值的数据,分别采用以上2种方法对其进行捕获仿真。仿真结果表明,传统方法仅能捕获到信噪比低至42dB-Hz的信号;而批式捕获法能够在较短时间内捕获到信噪比低至29dB-Hz的微弱信号,并能有效避免由导航数据位翻转造成的误捕获。