混沌临界值对混沌系统检测性能的影响分析

利用混沌系统进行微弱信号检测时,确定系统由混沌态转化为大尺度周期态的混沌临界阈值至关重要。仿真表明:选取不同精度的混沌临界阈值将对混沌系统检测性能产生影响,选取的临界阈值精度越高,能够检测到信号的信噪比越低,但同时其对噪声检测的虚警率也越高。因此,实际检测中需根据检测要求来选取合适精度的临界阈值,以使检测性能达到检测要求。     

混沌临界值对混沌系统检测性能的影响分析

利用混沌系统进行微弱信号检测时,确定系统由混沌态转化为大尺度周期态的混沌临界阈值至关重要。仿真表明：选取不同精度的混沌临界阈值将对混沌系统检测性能产生影响,选取的临界阈值精度越高,能够检测到信号的信噪比越低,但同时其对噪声检测的虚警率也越高。因此,实际检测中需根据检测要求来选取合适精度的临界阈值,以使检测性能达到检测要求。     

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。     

基于自相关和混沌理论的微弱线谱检测

提出基于自相关和混沌理论相结合的微弱线谱检测方法,对微弱信号进行自相关处理并进行初步消噪,输入到处于临界状态的混沌系统中进行微弱线谱检测。该方法利用相轨迹内径确定混沌临界状态阈值及区分混沌与大周期状态。仿真结果表明该方法较单一的混沌检测方法具有更好的检测效果,可用于任意初相位微弱信号的检测,且利用内径判别法较以往混沌判断方法更简单直观。     

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。     

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。     

混沌理论在水声信号检测中的应用研究

为解决微弱信号的检测,提出了一种基于混沌预测的水声信号检测模型。根据混沌系统的动力学特性,给出了这种检测模型的检验准则,通过对实际水声信号进行仿真,结果表明,信噪比为-17dB情况,检测模型仍具有较强的检测能力,同时验证了检验准则的有效性;如要检测信噪比更低的信号,则要提高信号预测的准确率。     

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。     

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.     

基于卷积神经网络与时频分析的水声通信前导信号检测方法

前导检测是水声通信中的关键步骤。传统信号检测算法无法有效克服多径和干扰的影响,在复杂水声信道环境下,检测性能会明显下降。卷积神经网络具有强大的表征学习能力,能够通过大量数据自动提取图像特征,在图像识别应用中具有突出优势。以双曲调频信号为研究对象,采用时频分析技术同时获取信号时域和频域信息,得到时频谱图,并通过均值滤波处理提高信噪比。将时频谱图作为卷积神经网络的输入,训练并测试网络,最终得到HFM信号的检测结果。千岛湖试验结果表明,该方法能够大幅提升远距离、强多径条件下前导信号的检测概率,与传统检测算法相比性能优越。     

改进小波变换的船舶射频信号降噪和识别

针对船舶射频信号受通信环境因素及硬件多源噪声的广泛复合因素影响而包含多种频段的噪声,在实时检测中造成有效信号检测率低、误差大的问题,本文设计一种船舶射频信号噪声降噪和识别的软硬件结合的仿真系统。将获取到的船舶射频信号经A/D转换电路转换后,在小波抑制模块分解得到小波系数,并采用改进阈值小波滤波后重构信号,送入信号识别模块利用概率神经网络进行识别。实验结果表明：本文提出的降噪识别方法能够有效地降低信噪比,提升船舶射频信号的识别率,可以应用到实际的船舶射频信号的检测系统中。     

EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究

为提高电磁脉冲(EMP)光纤测量系统灵敏度、扩大系统动态范围,需要减少光纤传输系统的热噪声。提出一种改进的经验模式分解(EMD)去噪方法,通过最小相关系数选择噪声部分,对噪声部分估计各阶模态分量的噪声功率,采用区间阈值的方法提取高频信号分量和信号特征分量,进一步提高测量系统信噪比(SNR)。仿真实验表明,本文提出的方法与传统EMD方法相比,能更好的保持去噪后原始波形的形状,提高信噪比,尤其是在低信噪比情形下去噪效果明显,信噪比提高约9d B,均方误差约为0.021,在保留信号特征信息方面优于小波去噪。     

短波发射机功率自适应系统的设计与实现

为在短波组网通信中减小信号衰落和信道干扰对信号功率的影响,防止反向功率过大烧坏功放,本文设计一种数字化短波发射机功率自适应系统。该系统在发射机功放后端耦合出反向功率,通过FPGA功率检测单元反馈给DSP,实时控制,防止反向功率过大;同时,在DSP单元中,运用BDPC算法,结合各个收信方发来的误码率及信噪比等数据,实时控制发信方发射功率。实验结果表明,该系统在保护反向功率的前提下达到了功率自适应的目的且效果明显。     

一种基于混沌信号检测的CSK通信系统实现方法

通过介绍基于混沌信号检测的CSK通信系统基本原理和实现框图,对调制端产生混沌信号的不同映射系统的匹配距离进行了比较,利用马尔可夫随机过程模型构造匹配系统,实现了信号的解调.     

一种提高对低信噪比直扩信号检测能力的方法

针对检测低信噪比直扩信号的困难，介绍了一种将经过处理后的功率谱累积以提高对低信噪比直扩信号检测能力的方法，该方法实现方便，通过计算机仿真表明比单纯增大运算数据量的方法效果好，且更具灵活性。     

水声混沌扩频RAKE接收机的Simulink仿真

水声通信系统中,多径效应对通信质量影响异常严重。采用RAKE接收技术能够有效地对多径信号进行收集利用,增强信号能量,提高输入端信噪比,从而改善通信质量。论文首先分析了RAKE接收机的工作原理,然后在Simulink平台搭建以RAKE接收技术为核心的混沌扩频通信系统模型,并对RAKE接收机的性能进行仿真分析。仿真结果表明,水声通信中采用RAKE接收技术能够有效提高系统可靠性和抗干扰能力,降低误码率。     

无线光通信脉冲间隔调制最优检测阈值研究

通过建立基于两点假设的无线光通信系统模型,推导了系统误码率公式,在分析三种常见的脉冲间隔调制符号结构的基础上,得出了其误时隙率表达式,推导了基于最小误时隙率的最优检测阈值数学表达式,并通过仿真分别在最优检测阈值和其它阈值下对其差错性能进行了分析比较.     

基于三元阵的舰船水压场微弱信号检测方法研究

利用三元阵水压场同步测试系统一次海上实船水压场测试试验的三阵元数据开展了低信噪比实船水压场的特征提取和检测方法研究.结合三阵元,分别采用了自适应滤波方法和功率谱估计方法对所获得的试验数据进行分析处理.结果证明,基于自适应滤波和基于功率谱估计的三阵元联合浮动门限能量检测方法能有效抵消噪声干扰,所设计的浮动门限随海浪背景噪声的变化而调整,具有很好的适应性,能在低信噪比下达到较高的信号检测率.     

小波变换在紫外光信号降噪处理中的应用

介绍小波变换的基本理论并且利用db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理。通过数值模拟对软阈值法和硬阈值法进行了比较。实验结果表明软阈值小波降噪法有着更好的性能,能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高到了8.5192dB。     

复杂背景下小样本声呐图像目标检测

水下目标检测具有重要意义,在军事和民用领域都发挥着重要作用。实际场景中可以获得的声呐图像非常有限,且声呐图像的信噪比较低,无法得到较好的检测结果。因此,本文引入小样本学习,基于Faster RCNN两阶段目标检测算法,选择不同的策略对模型进行优化,得到了较好的检测结果并验证了小样本目标检测在声呐图像领域的可行性。根据混响对声呐图像的影响进行仿真实验,得到不同混响背景下的声呐图像,对比分析了不同数据集下训练模型的检测性能。实验结果表明,在训练样本中增加混响信号可以提高低信噪比条件下的目标检测精度。