Duffing混沌振子微弱信号检测方法研究

研究了采用Duffing混沌振子检测微弱正弦信号频率的可行性并分析了检测性能,提出了利用混沌振子输出方差极值对来检测微弱正弦信号的方法。首先根据混沌振子周期策动力与待测信号频率相等时,系统输出方差值最大这一性质,研究了采样频率对检测结果的影响。实验结果表明,通过增大采样频率并增加数据序列长度,在信噪比-45 dB时可以检测出信号。然后,将此性质应用于与周期策动力有随机相位差的正弦信号检测中,发现在二者频率接近或相等时,系统输出方差值发生跳变,出现一个极大值和一个极小值对,通过这一新的特性可以检测出与激励信号有相位差的信号频率。最后将此方法成功应用于调幅波的频率检测中。     

Duffing振子的两种检测微弱信号的方法及区别

分析了Duffing振子的混沌运动特征，阐述了两种检测微弱信号的方法：一是利用该振子对与参考信号角频差较小的周期小信号的敏感性、对白噪声及参考信号角频差较大的周期的免疫力来检测微弱信号，二是通过改变噪声强度或调节系统本身的参数产生随机共振来提取微弱信号。对两种方法的机理进行了比较，指出了二者的区别。     

基于Duffing振子的低压电力线载波信号检测系统

针对低压电力线载波通信中各种噪声干扰和信号衰减较强的问题,引入了混沌检测微弱信号理论,利用混沌振子对强噪声背景下特定频率的微弱信号十分敏感的特性,将微弱载波信号作为混沌振子的系统参数,系统参数在临界值附近微小的变化将会引起系统状态的改变,根据状态改变所需条件估计出微弱载波信号的参数。依据此原理,通过对Duffing振子(一种混沌振子系统)的系统参数进行定量分析,建立基于Duffing振子的低压电力线QPSK(正交相移键控)载波信号检测系统,并通过在低压电力线传输模型上对该检测系统进行测试,实验表明,在低压电力线噪声环境下该检测系统能够准确检测15m V以上的QPSK载波信号的相位分量,而且能有效地抵抗背景噪声干扰,并对典型的持续时间在120μs以下的脉冲噪声也有很好的抑制作用,大大降低了数据传输中因脉冲噪声引起的比特(位)错误和突发错误。     

基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

基于Duffing振子的微弱信号参数估计

针对传统Duffing系统在检测频率未知的微弱信号时用振子阵列会增加复杂度的问题,提出结合频谱分析和Duffing振子的频率检测方法,此外还给出信号幅度和初相位的估计方法。将待测信号输入到内置周期驱动力为0的Duffing振子检测系统,对其输出量作频谱分析得出信号频率;利用Lyapunov指数方法得到临界阈值fd;把待测信号分别输入到内置周期驱动力初相为0和π的Duffing振子检测系统,并通过Lyapunov指数方法求出系统发生相变时所对应的内置周期驱动力幅值,计算可得信号的幅度和初相位。仿真实验证明,该方法可检信噪比低至-43.01 dB,与传统Duffing振子系统相比,具有检测精度高、复杂度低的优点。     

基于改进型振子差分的微弱正弦信号检测

在信息检测领域,微弱信号检测是目前的研究热点之一.为了检测更低信噪比下的纳伏级微弱正弦信号,综合考虑混沌系统检测信号的灵敏度和工作稳定性2方面,建立了改进型双振子差分检测模型.通过振子差分对相空间中的周期部分和共模噪声的抑制特性,利用差分波形图检测微弱正弦信号.仿真实验结果表明:改进型的差分振子可以更好地对微弱正弦信号进行检测,且该方法具有稳定性高、灵敏度高、直观、易于实现等优点.     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析Duffing振子的混沌特性及其检测原理,阐述基于相平面变化进行微弱信号的检测原理。利用MATLAB仿真的结果表明,Duffing振子对与周期策动力频率差较小的周期信号敏感,对纯噪声和频率较大的周期干扰信号具有免疫力。该振子应用于对已知频率的微弱信号的检测是可行的,并且有效、简单、便于应用。     

基于混沌振子探测微弱动态周期测量信号

介绍了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程以及利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱动态周期测量信号的方法．理论分析和仿真实验均表明混沌振子能有效地检测微弱动态周期信号．该检测方法既能形成一种独立的检测理论,也可以作为现行微弱信号检测理论的有效补充．     

混沌振子用于强噪声下微弱正弦信号的检测

提出一种在强噪声背景下用混沌振子检测微弱周期正弦信号的时域信号处理方法 .计算机仿真结果表明 ,该方法能将可检信噪比范围扩大到 -4 6 .4d B,灵敏度达到± 0 .0 0 1 m V.     

混沌保密系统中信号检测的阈值判定

目前,对于混沌保密光通信方法的研究早已引起了各国科学家的高度重视,混沌领域将成为一个极具开发价值的领域,而进行阈值判定成为对系统中混沌信号的检测的关键。在本论文中,我们将待测的微弱周期信号作为混沌系统的一种周期扰动,利用周期扰动抑制混沌运动的特性,使混沌系统实现从混沌临界态向大尺度周期态的转变,并通过仿真实现了混沌临界态向大尺度周期态的转变。     

一种改进的复合型弱信号载波跟踪方法研究

论述了使用FFT跟踪载波的方法。在标准锁相环(PLL)的基础上引入平方检测器,形成了一种更先进的跟踪结构——非相干模块处理跟踪环路(NCBP)。并对此环路进行改进,提出了使用FFT和非相干模块处理跟踪环相结合的复合软环跟踪GPS微弱信号的方法。通过模拟微弱GPS接收信号,从跟踪精度、环路锁定速度和环路的动态应力性能等方面比较了几种载波跟踪环的性能。仿真结果表明:该复合软环可以提高环路跟踪精度和锁定速度,它的等效噪声带宽可以设得更小,减小引入到环路的噪声,提高环路稳定性。     

基于独立分量分析的非均匀采样弱信号频域检测

非均匀采样可以在对模数转化器件的采样频率要求较低的情况下,提取超出Nyquist采样定理限制的频率.当包含两个幅值相差大于10%信号的混合信号经过非均匀采样后,由于采样的伪随机性会产生频谱噪声,因此从幅值谱中辨别不出幅值很小的弱信号.根据非均匀采样的幅值谱识别出大信号频率,构造模拟源信号,以混合信号作为另一个源信号,根据独立分量分析(ICA)对幅值不敏感的特点,使用FastICA算法从混合信号的频谱中成功分离出幅值为强信号幅值五百万分之一的弱信号.在弱信号检测过程中,提出利用互相关系数进行"扫相"处理,以解决大信号相位匹配的问题.在相位匹配存在0.70%误差的情况下,成功分离出幅值为强信号幅值0.06%的弱信号.     

微弱瓦斯信号检测的原理和方法

瓦斯是发生在煤矿中重大自然灾害的根源之一,瓦斯爆炸严重威胁到煤矿作业人员的生命安全,影响煤矿的正常生产。实时准确地监测煤矿瓦斯气体浓度对保障安全生产具有十分重要的意义。本文采用相敏检波原理与DSP实现数字低通滤波相结合的方法来检测微弱的瓦斯浓度信号。     

信号时域抖动与频域相位噪声之间的关系

本文主要介绍了抖动的概念,通过公式推理,得出已知相位噪声信号的抖动时间。     

基于差分振子与欧氏距离的微弱未知信号检测方法研究

针对噪声很大,并且具有非高斯、非平稳、非线性特征的轴承微弱故障信号,提出了基于差分振子结合欧氏距离检测微弱故障的方法,通过构造差分振子微弱信号检测器,结合欧氏距离定量识别出未知信号的频域信息和幅值信息,该方法很直观地证实了系统参数对检测信号的影响,将该方法用在提升机的轴承故障实例中,证实了该方法能够成功地提取出故障频率。     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。