基于随机共振技术的微弱信号检测方法

介绍了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本原理,提出了一种强环境噪声背景下微弱信号检测方法,此方法通过自适应调节系统参数,使系统进入随机共振状态,从而接收到的信号经随机共振器输出后信噪比大大增加,构建了基于LabVIEW FPGA的检测系统.仿真结果数据显示,该方法在低信噪比下具有很好的检测性能.     

基才解调During振子的早期故障诊断及其应用的实证研究

针对滚动轴承微弱调制信号,提出了一种基于Hilbert解调和Duffing振子的故障诊断方法。分别介绍混沌振子检测微弱周期信号、解调Duffing振子检测的原理和数值仿真试验。并着重介绍滚动轴承故障的早期诊断。结果表明,该方法可以有效检测强噪声背景下的微弱调制信号。     

海洋环境中舰船通信微弱信号增强技术

舰船通信系统的信号传输过程中受海上气象条件、干扰噪声等因素的影响,信号中的噪声占比不断提高,使信号逐渐"微弱"。针对海洋环境下的舰船通信微弱信号增强问题,本文采用了基于噪声随机共振理论的信号增强技术,使随机噪声与通信信号产生共振,提高通信信号的强度。分别从随机信号的参数优化算法、随机共振理论和微弱信号增强系统的开发等多个方面进行介绍。     

一种舰船辐射噪声线谱检测新方法

舰船辐射噪声的线谱成分包含许多舰船的特征信息,在低信噪比的情况下,实现线谱的有效检测对舰船的分类与识别有着重大意义。以绝热近似小参数理论为依据,提出一种基于自相关和随机共振理论相结合的舰船辐射噪声线谱检测方法。该方法通过对微弱信号自相关处理完成初步消噪,并将处理后数据输入到随机共振系统中进行线谱检测。仿真实验中,将本方法通过尺度变换运用于舰船辐射噪声线谱检测中,仿真结果验证该方法的有效性。     

基于Duffing-Holmes混沌振子的微弱信号检测方法

通过对混沌振子Duffing-Holmes方程及其检测原理的介绍,发现混沌振子对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测.Matlab实验仿真和分析证明了采用混沌振子Duffing-Holmes检测微弱周期小信号的可行性.     

RBF神经网络混沌背景下微弱信号检测方法研究

船舶信号检测系统在检测水场压力值等信号时,会遇到海浪、强风等较强的噪声干扰。为了有效降低信噪比,提取微弱信号,本文提出基于RBF神经网络的混沌背景下微弱信号的检测方法。该微弱信号检测方法基于混沌动力学和静力学原理,利用RBF神经网络算法将敏感程度高的混沌振子与RBF神经网络拓扑结构相结合,构建抗干扰能力强、接收信号能力强的微弱信号检测系统。     

基于混合系统的微弱信号参数提取方法

针对强噪声背景下微弱正弦信号的幅值、频率、相位的提取,构建了锁相环和混沌振子组成的混合检测系统。把待测信号作为混沌振子的内置策动力,在周期状态下测得信号的频率。用锁相环锁定待测信号的相位。最后再次把信号输入到混沌系统,利用混沌振子对周期信号的敏感性和对噪声的免疫性来提取信号的幅值。仿真结果表明:该系统可实现对微弱正弦信号的频率、相位以及幅值进行有效提取,精度较高,抗噪性能好且操作简便易行。     

强噪声背景下微弱信号检测方法研究

研究了用于微弱信号检测的自相关法、多重自相关法及双谱估计法，并介绍了各种技术的算法及特点。最后利用Matlab进行仿真并对仿真结果进行比较，结果表明：双谱估计检测法在检测强噪声背景下微弱信号方面对噪声有较强的抑制能力，能有效地检测出微弱信号。     

基于混沌系统的水下目标辐射噪声线谱检测

针对水下目标辐射噪声具有频率低和强宽带背景噪声的特点,研究基于混沌理论的微弱信号检测方法。首先,根据混沌系统相轨迹内径随内置信号幅度变化的关系曲线确定任一频率下的混沌临界状态阈值。然后,在处于临界状态的混沌系统中注入待测的水下目标辐射噪声信号,依据频率-内径图进行待测信号检测。仿真结果表明该方法能实现微弱线谱检测,且较以往的混沌状态判据方法更简单直观。     

基于改进混沌系统的微弱信号检测方法

混沌系统具有对噪声和与系统内置信号频差较大信号免疫,而对与系统内置信号频差较小信号敏感的特点,据此可检测强宽带噪声背景下的微弱信号。但在实际仿真过程中发现,当系统处于混沌临界状态时,输入纯噪声也可能引起系统的相变,且当输入的信号与系统内置信号频率相同而初相位不同时,可能不能引起系统的相变。这些情况的出现降低了微弱信号检测的正确率。本文主要针对该问题提出解决方法,将混沌系统内置信号的幅度取为小于混沌临界阈值,可避免纯噪声引起系统的相变,将混沌系统扩展为4种形式后,可检测不同初相位的输入信号。仿真结果证实该改进方法的有效性。