超混沌系统脉冲同步及其应用

研究了采用脉冲同步理论解决混沌系统的同步问题,并利用脉冲同步方法构造超混沌脉冲同步系统.根据同步渐进稳定性条件作为前提对系统进行数值仿真.采用同步误差的线性反馈作为脉冲信号,结合谱半径的稳定性定理采用合适的脉冲周期对系统进行了同步仿真实验.实现了超混沌系统的同步.并以正弦信号为例进行了信号传输的实验,进一步在加入白噪声的情况下考察了其同步效果.仿真效果表明,该方法具有较好的鲁棒性和抗噪能力,是对传统同步方法的改进和优化,具有一定的实际应用价值.     

低复杂度的新型球形译码检测算法

在多输入多输出(MIMO)信号检测算法中,球形译码检测算法的复杂度会随着半径的增大而迅速增加,代价较高。为了避免这一问题,提出一种改进的球形译码算法,该算法考虑改变搜索的起始位置,从最接近信号点上下限中间位置开始搜索,并根据信号点和中间位置的距离对信号点升序排序,随着译码半径的改变,排序不变,这样就减少搜索次数,降低算法复杂度。仿真结果表明,随着半径取值的增加,新型球形译码算法复杂度大幅度降低的同时,仍然保证了译码性能最接近性能最优的最大似然检测算法。     

基于替代数据法的齿轮信号的混沌识别

替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特征的一种有效方法,该方法不仅能很好地重构原始时间序列的特性,而且能避免直接识别混沌方法的局限性.应用替代数据法,以关联维数作为混沌判据,对故障齿轮信号进行了混沌特性判别.结果表明,齿轮故障信号存在混沌特征,替代数据法能对其进行准确识别.     

基于Duffing混沌系统的频谱感知算法

针对极低信噪比情况,提出一种基于混沌理论的周期信号的频谱感知算法.该算法利用混沌系统中对周期小信号的敏感特性以及对噪声的免疫特性,在很大程度上解决了感知低功率谱密度信号和隐藏的授权用户的问题.仿真证明了算法的可行性和有效性.     

一种改进的毫米波雷达聚类算法

针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18％,对车辆目标识别准确率提高5.63％.     

一种混沌信号噪声的衰减算法

混沌信号的类噪声特性使得对混有噪声的混沌信号处理相对困难.为此,对Farm er算法进行了改进,改进后的Farm er算法是在原Farm er算法的基础上优化结构,简化算法,提高噪声的衰减的有效性.通过对混有噪声的Henon序列进行仿真实验,仿真结果显示,改进后的Farm er算法能够提高噪声衰减的精度,降低与理想Henon序列的绝对误差.     

基于非局部均值的混沌映射噪声抑制算法

提出了一种基于非局部均值的混沌映射噪声抑制算法.该算法根据混沌映射的特征,利用实验分析得出非局部均值应用于混沌映射噪声抑制时滤波参数块长、搜索区间和带宽参数的最优取值.仿真结果表明,文中算法对高斯噪声的抑制性能优于现有的相空间估计投影方法、扩展卡尔曼滤波方法和无先导卡尔曼滤波方法,能对不同噪声水平的混沌映射进行有效的噪声抑制.     

彩色图像的中值滤波算法的改进与应用

在分析彩色图像噪声的来源和滤波的一般方法的基础上,提出了一种基于矢量中值滤波算法的改进方法.该算法集中了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法的优点,在一定的程度上降低了运算复杂度.实验结果表明,尤其是在噪声密度非常大的情况下可以有效地去除椒盐噪声,该方法具有一定的实用价值.     

计算周期序列k-错线性复杂度的混合遗传算法

周期序列的线性复杂度及其稳定性是序列密码评价的重要度量指标.k-错线性复杂度是线性复杂度稳定性的一个重要评价指标.然而,目前对于大部分周期序列(除周期为2~n、p~n、2p~n外),尚无有效的算法求解其k-错线性复杂度.因此,本文提出了一种混合的遗传算法来近似计算任意周期序列的k-错线性复杂度.采用轮盘赌、最优保留策略、两点交叉和单点随机变异,并引入自适应算子来调整交叉概率和变异概率,以保证遗传算法的收敛性.通过并行计算适应度函数来提高算法的效率,同时与模拟退火算法相结合,加速算法收敛并避免早熟.结果表明:当k8且周期小于256时,k-错线性复杂度的实验值仅比精确值高8%.     

一种新的混沌识别方法(Ⅰ)

为了识别混沌信号和随机信号，针对G-P算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法．该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和．仿真结果表明，新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的．     

面向伪周期信号在线处理的模板参数估计简化方法

为适应资源有限系统对伪周期信号在线时域处理及数据压缩的要求,提出了一种模板参数估计简化方法.首先,将伪周期信号的每个一循环视为单周期信号,并以模板与单周期信号的均方误差作为目标函数,选择傅立叶级数作为模板.然后,根据两相邻周期信号的极大点或极小点位置差估计模板函数基频,利用三角函数正交性直接计算傅氏系数及误差指标,并通过预测与在线调整级数阶次,快速确定出给定精度下的最佳模板阶次.通过进一步在线微调信号周期,改善基频估计的准确性,得到符合精度要求的各伪周期信号模板参数.最后,基于超低功耗微控制器实现了对伪周期信号脉搏波的时域处理实验.实验结果表明,该方法简单有效,有利于减小计算功耗,适用于无线传感器节点等资源有限系统.     

Chaotic system for the detection of periodic signals under the background of strong noise

We propose a method to study the chaotic system for the detection of periodic signals in the presence of strong background noise.The numerical experiments indicate that the chaotic system constructed from the modified Duffing-Holmes equation is sensitive to the weak periodic signal mixed with noise,and it has certain imunity to noise.The signal to noise ratio for the system can reach to about -91dB.     

基于差分Poincaré映射的间歇混沌信号判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号难以判别的问题,利用混沌系统的参数敏感特性,提出一种差分Poincar6映射判别方法,实现强噪声干扰下输出间歇混沌信号的判别.该方法选取周期激励幅值具有微小差异的两个混沌振子的Poincaré映射进行差值运算,利用周期状态下输出信号收敛,而混沌状态下输出信号分离的特点,降低了噪声对周期区域的影响,使可检测输入信号的信噪比达到了-87 dB.实验表明,在时域或Poincaré映射已经无法进行分辨的情况下,该方法仍然实现了检测系统输出间歇混沌信号的有效判别.     

基于相空间投影技术的舰船目标信号降噪处理

由于很多混沌信号具有较宽的频谱成分，致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性。线性滤波器非但不能有效地抑制混沌信号中的噪声，相反，还可能会使混沌信号失真。文中利用相空间投影技术对具有混沌特征的时间序列进行降噪处理，并将其应用于舰船目标噪声信号的降噪分析中，结果证实了所提方法的可行性和有效性。     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,本文研究基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用GCV函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。     

A new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise using Duffing oscillator

A detection scheme for line spectrum of ship-radiated noise is proposed using Duffing oscillator. The chaotic trajectory of Duffing oscillator is analyzed and the state equation of the system is improved to detect weak periodic signals in different frequencies. According to the simulation results, the phase transforms of Duffing oscillator are sensitive to periodic signals and immune to the random noise and the periodic interference signals which have larger angular frequency difference from the referential signal. By employing Lyapunov exponents in the field of detection as the criteria for chaos, the phase transforms of dynamic behaviors in quantity are successfully determined. Meanwhile, the threshold value in critical state has been evaluated more accurately. Based on the phase transforms of Duffing oscillator, a new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise is given. Three types of ship-radiated noise signals are analyzed and the values of line spectrum are acquired successfully by this method. The experimental results show that this method has high sensitivity and high resolution.     

河口底边界层湍流信号的噪声干扰实验

基于河口底边界层实测湍流资料,选取了高斯白噪声、线性趋势项和周期项3种不同类型的噪声,讨论了各种噪声对湍流信号的影响。结果表明:①3种类型的噪声对湍流信号的概率分布影响不大,但对能谱曲线有较显著的影响。其中,白噪声对能谱值的影响最大,趋势项对能谱值的影响不明显,周期项仅对特定频率的能谱值有影响。②对于湍流强度、脉动能量和湍动能耗散率这3个湍流特征参数,白噪声和周期项对3种参数均有影响,而趋势项仅对湍强和脉动能量有影响。当湍流信号叠加上3种类型的噪声后,会使湍流特征参数有增大的趋势。     

基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的特征信号处于较低频带内、容易被噪声淹没、难以检测的问题，提出了基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断方法．该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性，通过检测处于低频带内的故障特征周期信号来诊断轴承故障，同时采用符号序列统计量来识别振子状态的变化，达到了客观、自动识别振子状态和确定故障的目的．通过诊断滚动轴承的滚动体故障和内圈故障，验证了该方法的有效性．     

A new complex Duffing oscillator used in complex signal detection

In view of the fact that complex signals are often used in the digital processing of certain systems such as digital communication and radar systems,a new complex Duffing equation is proposed.In addition,the dynamical behaviors are analyzed.By calculating the maximal Lyapunov exponent and power spectrum,we prove that the proposed complex differential equation has a chaotic solution or a large-scale periodic one depending on different parameters.Based on the proposed equation,we present a complex chaotic oscillator detection system of the Duffing type.Such a dynamic system is sensitive to the initial conditions and highly immune to complex white Gaussian noise,so it can be used to detect a weak complex signal against a background of strong noise.Results of the Monte-Carlo simulation show that the proposed detection system can effectively detect complex single frequency signals and linear frequency modulation signals with a guaranteed low false alarm rate.