吉林大学学报(工学版)

• • 上一篇    下一篇

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

王国光1,王树勋1,何丽桥2   

  1. 1. 吉林大学 通信工程学院, 长春 130022; 2. 吉林大学 物理学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2005-09-25 修回日期:2005-11-05 出版日期:2006-03-24 发布日期:2006-03-24
  • 通讯作者: 王国光

Detection of weak signals in powerful chaotic and noisy background

Wang Guoguang1,Wang Shuxun1, He Liqiao2   

  1. 1. College of Communication Engineering, Jilin University,Changchun 130022,China; 2. College of Physics, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2005-09-25 Revised:2005-11-05 Online:2006-03-24 Published:2006-03-24
  • Contact: Wang Guoguang

摘要: 分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。

关键词: 信息处理技术, 信号检测, 独立分量分析, 混沌

Abstract: Based on the analysis of the limitations of the typical methods to detect or extract the signals in the chaotic and noisy background, a new method was proposed. The statistical independence of the signals measured by the negentropy in the information theory was used to distinguish the chaos and the signals, the independent component analysis technique was used to separate progressively the signals from the chaos and noise, and thus the signals were detected. The computer simulation showed that the proposed method can detect not only the strong signals but also the weak signals in the powerful chaos and noise with great stability and reliability.

Key words: information processing technology, signals detection, independent component analysis, chaos

中图分类号: 

  • TP912.34
[1] 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2] 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3] 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4] 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5] 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6] 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8] 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9] 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10] 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11] 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12] 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13] 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14] 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15] 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!