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基于混沌理论的微弱周期信号检测

谢桂花  
【摘要】:随着科学技术的迅猛发展,微弱信号的检测在雷达、故障诊断、系统辨识、通信等领域有着广泛的应用,所以一直都是国内外学者研究的热点。从强噪声背景中把微弱有效信号提取出来是现代信号处理学的一个重要内容,目前常用的时域和频域方法要求苛刻,在噪声强、待检信号弱的情况下,需要提高信噪比。由于混沌振子对噪声具有很强的免疫力而对小信号有极强的敏感性,所以与以往检测方法不同,解决了传统检测方法对噪声抑制不彻底的缺陷。 为了有效地实现噪声背景下微弱信号的提取,本文对Duffing混沌振子进行改进建模,利用混沌振子对噪声具有很强的免疫力而对小信号有极强的敏感性,通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号进行检测。通过对混沌的基本特征、Duffing振子的带通滤波和高斯化特性分析,首先给出了基于Duffing振子检测微弱正弦信号的数学模型,通过改变周期摄动力γ的大小,观察相轨迹图像的变化,得到系统历经同宿轨道、分叉、混沌轨迹、临界周期轨迹和大尺度周期等的各种状态。在此基础上,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,通过Matlab仿真,观察其图形变化。研究结果表明,基于Duffing振子的信号检测方法对极微弱周期信号检测有其独到的优势,能够检测比目前常用的时域方法低很多的信噪比,提高了检测精度。 此项工作的研究是发展高新技术、探索及发现新的自然规律的重要手段,其在雷达、水声信号等实际信号的检测中有直接的应用,而且在未来的信号检测和处理工作中具有一定的理论意义与实际意义。


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