基于Van der Pol―Duffing振子和互相关的微弱信号检测研究

传统的信号检测方法在背景噪声较强的情况下一般会失效,混沌振子由于对初始值及参数具有敏感性从而可以很好地检测到微弱信号。首先简述了应用Van der Pol―Duffing振子和互相关方法检测微弱正弦信号的原理,然后应用二者联合的方法进行微弱信号检测。该方法综合了互相关检测对噪声的抑制优势和Van der Pol―Duffing振子对微弱信号提取的优势。仿真实例表明,该方法能有效地检测出淹没在强噪声中的微弱正弦信号,且其信噪比门限比只用混沌振子方法更低,抗噪性更强。     

基于耦合Duffing振子和Van der pol振子系统的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测在检测信噪比较低的信号时效果不理想,基于此提出了一种基于Duffing振子和Van der pol振子的耦合非线性系统,建立了非线性耦合模型,详述了耦合系数对耦合非线性系统的影响。采用Simulink数值仿真的方法,分析了Duffing振子和Van der pol振子耦合非线性系统的动力学行为,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。并且具体分析了耦合系统在色噪声背景下的微弱信号检测效果,取得了很好的效果。     

转型与整合——90年代前期长篇小说叙事语境及策略

针对耦合非线性混沌振子复杂的动力学行为,本文将Duffing振子和Van der Pol振子进行耦合,建立了Duffing振子和Van der Pol振子的耦合模型。与单个振子相比,耦合Duffing振子和Van der Pol振子表现出了更加丰富的动力学特性,采用Simulink仿真的方法,通过不同策动力幅值、不同耦合系数、不同频率下耦合非线性振子的相图和庞加莱截面图分析了耦合非线性振子的动力学行为,研究了耦合振子对微弱周期信号的敏感性和对噪声的免疫力,并将此模型应用于微弱信号检测的研究中。     

基于耦合混沌振子的微弱信号检测

传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果。     

基于混沌振子的滚动轴承复合故障诊断

针对强噪声背景下的信号难于检测的问题,结合滚动轴承振动信号的非平稳以及非线性特点,提出了一种用Duffing阵子结合欧氏距离检测滚动轴承复合故障诊断的方法。该方法采用欧氏距离确定混沌振子由混沌状态向大尺度周期状态转换的临界阈值,利用欧氏距离的跃变自动识别混沌振子的状态。并仿真推导出了待测信号频率和混沌振子阈值之间的关系,很好地解决了由于实际故障频率的误差导致结果不准确的问题,该方法成功地应用在滚动轴承的早期模拟复合故障中,取得了较好的效果。     

采用K-L正交分解降低Chirp信号噪声的方法

由于Chirp信号瞬时频率的估计易受噪声影响,该文利用K-L正交分解,提出了一种降低Chirp信号噪声的方法。K-L正交分解将噪声平均分配到各正交分量,而将信号主要集中在某一最大分量,从而提高信噪比。数学分析和仿真结果同时表明,该方法能降低信号噪声,改善信噪比达6dB,使瞬时频率估计更为准确。最后,结合Chirp信号自相关函数的特性,对该方法的应用做了进一步的推广。     

单频估计的自相关混合算法

对于高斯白噪声中单频复正弦信号的频率估计,提出一种基于信号自相关的混合算法。以自相关项相位加权平均方法获得估计初值,再以迭代方式利用自相关项进行频率估计。获得比迭代线性预测算法(ILP)更低的信噪比门限,估计方差在高信噪比时接近Cramér-Rao限,且优于ILP算法。该算法特别适于频率估计范围较窄但要求低信噪比的应用,性能分析和仿真结果说明了该方法的优越性。     

色噪声作用下线性系统的随机共振

研究了当系统的固有频率和激励信号受色噪声作用时,过阻尼二阶线性中的随机共振现象。通过线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式。系统平均输出幅度增益是色噪声的强度和相关率以及激励信号的频率的非单调函数,适当的噪声参数和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益;通过改变噪声参数和系统参数可以提高系统的输出幅度增益。该方法适用于色噪声环境中线性系统的微弱信号检测。     

光热反射实验中微弱信号的测量

介绍了用激光光热反射方法测量表面下物体热物性的实验原理.分析了实验中噪声的主要来源,运用带通滤光片结合差分探测的方式降低激光器产生的噪声.锁相放大技术对被测信号进行窄带放大,锁相放大器结合示波器输出了被测信号的周期变化部分,实现了光热法测量中微弱信号的测量.     

Duffing-Holmes振子在刀具磨损检测中的应用

针对切削过程中刀具磨损程度难以识别的问题,文章根据混沌Duffing-Holmes振子对微弱周期信号极其敏感的 特点,提出将锋利和磨损的刀具在27种工作状态下采集的54组声发射数据作为外部的微弱摄动信号,分别输入到 Duffing-Holmes系统。为了解决混沌阈值求解时间的问题,研究了对分法最优算法来搜索Duffing-Holmes从周期态和混 沌态的Lyapunov指数阈值,首先,以0.1步长的Lyapunov指数确定一个粗略的阈值;然后根据对分法快速收索Duffing- Holmes振子混沌阈值的精确值,大大提高了阈值搜索速度,闽值大小对应了刀具磨损程度。     

脉冲制无源雷达动目标时延快速估计方法

根据脉冲制非合作双基地雷达系统的特点,讨论了固定目标的互相关检测与时延估计原理,针对运动目标多普勒频移对互相关检测造成的失配损失很大而无法继续使用的问题,提出了一种分段相关-视频积累快速时延估计算法,并对线性调频脉冲串信号在互相关和分段相关-视频积累两种方法下的处理性能进行了理论分析和仿真比较。实验表明分段相关-视频积累方法能够在参考通道与目标通道的信噪比相差十分悬殊的情况下,有效地完成微弱动目标的检测与快速时延估计。     

基于FFT的快速跳频同步信号存在性检测

提出了在宽带快速跳频通信系统中的一种基于FFT的同步信号存在性检测算法,给出了干扰环境中在频域上计算信号归一化信噪比的限幅法、相邻跳做差法、二次限幅法、限幅做差再限幅法四种方法,分别进行了理论分析、计算机仿真和性能的比较。在白噪声环境和多音干扰环境下,四种方法计算出来的归一化信噪比与理论值差别不大,误差在±3 dB内;在部分频带噪声干扰环境下,二次限幅法与限幅做差再限幅法性能基本一致,明显优于限幅法和相邻两跳做差法,改善5 dB以上,其中二次限幅法实现简单并更为实用.     

基于随机共振的微弱高频CW信号检测技术研究

针对强噪声背景下基于时频分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,提出一种基于非线性双稳随机共振的微弱CW信号检测方法。该方法将CW信号调制到低频端,借助随机共振模型进行滤波,再进行WVD变换与Hough变换,从而将CW信号的检测问题转换为参数空间(ρ,θ)的峰值检测问题。实验结果表明,该方法能够在强噪声背景下有效提取CW信号,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制。     

一种基于Duffing方程微弱信号检测的盲域消除方法

目前微弱信号的检测大多适用于特定频率的信号,效率低,而且忽略了待测信号初始相位对检测效果的影响,存在盲域,精度低等缺点。针对这种情况,提出了一种高效率、高精度的盲域消除法和变尺度法结合的新方法。即使用一组确定的参数,在分析初始相位对检测效果的影响下,构造检测方程组,来检测未知的微弱信号。通过实例验证,相比以前的检测方法,此方法的检测精度更高,且简洁高效。     

扩展卡尔曼滤波估计载波参数的算法研究

提出了一种在接收信号幅度未知的情况下进行载波参数估计的扩展卡尔曼滤波算法,该算法把信号幅度及伪码自相关的乘积作为一个独立变量和载波相位、频率一起组成状态向量进行扩展卡尔曼滤波。理论分析表明该算法本质上是具有可变增益的幅度锁定环和相位锁定环的联合估计,并给出了稳态时环路闭环传输函数和等效噪声带宽的解析表达式。仿真结果表明该算法在高低信噪比下,均具有较高的估计精度和较快的收敛速度。     

AM型随机共振模拟电路的滚动轴承微弱故障检测性能研究

随机共振理论广泛应用于信号检测中,尤其在滚动轴承微弱故障检测中极其重要。但是对滚动轴承微弱故障检测性能的定量评价问题未做深入研究。在传统随机共振理论的基础上设计了基于调幅(Amplitude Modulation,AM)信号的改进型双稳态随机共振电路,通过Multisim仿真验证了该电路不仅可以实现对大参数故障信号进行故障诊断,还可以有效地削弱直流量的影响,实现滚动轴承微弱故障信号的检测。除此之外,还分析了不同强度噪声对微弱故障检测的影响,以及输入参数变化对电路输出的影响规律,为随机共振电路在滚动轴承微弱故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。     

直扩通信侦察技术和实验模型

直接序列扩频通信具有抗干扰、低截获特性，广泛应用于军、民用通信系统中。文中介绍了直扩通信侦察的几种方法，并利用自相关和周期谱侦察方法建立了实验模型，该模型能实现低信噪比直扩信号的检测和参数估计。     

基于互相关的信号检测研究与实现

信号检测是信息科学的重要组成部分,在科学技术的各个领域具有十分广泛的应用,本文主要研究了微弱信号中混入噪声时,如何从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用信号的方法。     

多线性调频信号参数估计及DSP实现

为实现多线性调频信号参数的快速准确估计,运用模糊函数和Radon变换的性质,提出以信号分数阶自相关实现模糊函数快速计算,并对分数阶自相关进行Radon变换,结合自适应滤波的方法来估计多线性调频信号的调频斜率,在C6701 EVM板上的仿真实验表明,算法在低信噪比下具有优良的参数估计性能,计算效率高。     

运用小波变换实现听觉诱发电位的单次提取

论述了运用小波变换进行听觉诱发电位单次提取的原理,方法和实验分析。结果表明,对单次试验信号,经小波变换及相关分析后,可从带自发脑电干扰的信号中提取诱发电位信号。小波变换分析与传统的叠加平均方法相比,可减少试验次数,缩短检测周期。