吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (4): 1282-1290.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170314
姚海洋1,2, 王海燕1,2, 张之琛1,2, 申晓红1,2
YAO Hai-yang1,2, WANG Hai-yan1,2, ZHANG Zhi-chen1,2, SHEN Xiao-hong1,2
摘要: 针对Duffing振子信号检测系统存在的输入噪声对系统扰动的影响、目标信号与内策动力的相位同步以及系统输出运动状态判断3个关键性问题,分别提出了相应的解决方法。提出了一种基于临界阈值字典的逆向相变方法,根据临界阈值随噪声强度的单调性建立临界阈值字典,有效避免了低信噪比下输入噪声对系统的扰动。提出了一种双系统联合检测方法,解决了目标信号相位和内策动力相位不同步问题,并推导出了由于相位的不遍历性导致的虚惊概率。提出了一种基于输出相空间图形表征的系统运动状态判断方法,并进行了可行性的数学证明,实现了检测结果的低运算量、高精度的嵌入式表征。最终建立了适用于工程实际的低信噪比下Duffing振子信号检测模型,使得检测概率不变的前提下最低检测信噪比大幅度降低。
中图分类号:
[1] 高晋占. 微弱信号检测[M]. 北京:清华大学出版社, 2004:19-24. [2] 周凯波, 豆成权, 陈涛. 两种微弱正弦信号检测方法比较研究[J]. 武汉理工大学学报: 信息与管理工程版, 2007, 29(4): 53-55. Zhou Kai-bo, Dou Cheng-quan, Chen Tao.A comparative study on two methods of weak signal detection[J]. Journal of Wuhan University of Technology(Information &Management Engineering), 2007, 29(4): 53-55. [3] 聂春燕. 混沌系统与弱信号检测[M]. 北京:清华大学出版社, 2009:5-6. [4] Birx D L, Pipenberg S J.Chaotic oscillators and complex mapping feed forward networks (CMFFNS) for signal detection in noisy environments[C]∥International Joint Conference on Neural Networks, Baltimore, Maryland, USA, 1992: 881-888. [5] Belhaq M, Houssni M.Suppression of chaos in averaged oscillator driven by external and parametric excitations[J]. Chaos Solitons & Fractals, 2000, 11(8):1237-1246. [6] 刘海波, 吴德伟, 戴传金,等. 基于Duffing振子的弱正弦信号检测方法研究[J]. 电子学报, 2013, 41(1):8-12. Liu Hai-bo,Wu De-wei,Dai Chuan-jin, et al.A new weak sinusoidal signal detection method based on Duffing oscillators[J]. Acta Electronica Sinica, 2013, 41(1):8-12. [7] 翟笃庆, 刘崇新, 刘尧,等. 利用阵发混沌现象测定未知信号参数[J]. 物理学报, 2010, 59(2):816-825. Zhai Du-qing, Liu Chong-xin, Liu Yao, et al.Determination of the parameters of unknown signals based on intermittent chaos[J]. Acta Physica Sinica, 2010, 59(2):816-825. [8] 冀常鹏, 郭伟平, 姬红红.混沌振子微弱未知信号检测方法的改进[J]. 噪声与振动控制, 2013(4):207-211. Ji Chang-peng, Guo Wei-ping, Ji Hong-hong.Improvement of unknown weak-signal detection method based on Duffing chaotic oscillator[J]. Noise and Vibration Control, 2013(4):207-211. [9] 赖志慧, 冷永刚, 孙建桥,等. 基于Duffing振子的变尺度微弱特征信号检测方法研究[J]. 物理学报, 2012, 61(5):60-68. Lai Zhi-hui, Leng Yong-gang, Sun Jian-qiao,et al.Weak characteristic signal detection based on scale transformation of Duffing oscillator[J]. Acta Physica Sinica, 2012, 61(5):60-68. [10] 李月, 杨宝俊, 石要武. 用特定的混沌系统检测弱周期脉冲信号[J]. 仪器仪表学报, 2002, 23(增刊1):35-36. Li Yue, Yang Bao-jun, Shi Yao-wu.The detection of weak periodic impulse using the special chaotic system[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2002, 23(Sup.1):35-36. [11] 刘海波, 吴德伟, 金伟,等. Duffing振子微弱信号检测方法研究[J]. 物理学报, 2013,62(5):50501. Liu Hai-bo, Wu De-wei, Jin Wei,et al.Study on weak signal detection method with Duffing oscillators[J]. Acta Physica Sinica, 2013,62(5):50501. [12] 王永生, 姜文志, 赵建军,等. 一种Duffing弱信号检测新方法及仿真研究[J]. 物理学报, 2008,57(4):2053-2059. Wang Yong-sheng, Jiang Wen-zhi, Zhao Jian-jun,et al.A new method of weak signal detection using Duffing oscillator and its simulation research[J]. Acta Physica Sinica, 2008,57(4):2053-2059. [13] 罗志才, 林旭, 周波阳. 自协方差最小二乘噪声估计的改进算法[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2012, 37(10):1164-1167. Luo Zhi-cai, Lin Xu, Zhou Bo-yang.Improved algorithm of auto covariance least-squares noise estimation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(10):1164-1167. [14] Rajamani M R.Data-based techniques to improve state estimation in model predictive control[D]. Madison: University of Wisconsin-Madison, 2007. [15] 尚秋峰, 尹成群, 李士林,等. 基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2005, 25(2):66-70. Shang Qiu-feng, Yin Cheng-qun, Li Shi-lin,et al.Study on detection of weak sinusoidal signal by using Duffing oscillator[J]. Proceedings of the CSEE, 2005, 25(2):66-70. [16] 李月, 石要武, 马海涛,等. 湮没在色噪声背景下微弱方波信号的混沌检测方法[J]. 电子学报, 2004, 32(1):87-90. Li Yue, Shi Yao-wu, Ma Hai-tao, et al.Chaotic detection method for weak square wave signal submerged in colored noise[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(1):87-90. [17] 刘丁, 任海鹏, 李虎明. 基于Lyapunov指数的弱周期信号检测[J]. 仪器仪表学报, 2005, 26(12):1215-1218. Liu Ding, Ren Hai-peng, Li Hu-ming.Weak signal detection based on Lyapunov exponents[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2005, 26(12):1215-1218. [18] 谢涛, 魏学业, 于蓉蓉,等. 基于差分Poincaré映射的间歇混沌信号判别方法[J]. 北京交通大学学报, 2009, 33(5):20-24. Xie Tao, Wei Xue-ye, Yu Rong-rong,et al.A method of intermittent chaotic signal identification based on the difference poincaré mapping[J]. Journal of Beijing Jiaotong University, 2009, 33(5):20-24. [19] Mickens R E.Oscillations in Planar Dynamic Systems[M]. New York: World Scientific, 1996. [20] 熊金成. 点集拓扑讲义[M]. 北京:高等教育出版社, 2003: 203-204. |
[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] | 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. |
[10] | 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. |
[11] | 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. |
[12] | 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. |
[13] | 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. |
[14] | 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. |
[15] | 于华楠, 杜瑶, 郭树旭. 基于压缩传感的高精度同步相量测量方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 312-318. |
|