混沌振子系统周期解几何特征量分析与微弱周期信号的定量检测

提出了一种对微弱周期信号的定量检测方法.分析混沌振子系统在大尺度周期状态下的相对稳定输出时,发现了混沌振子系统输出周期解的平均面积是一个比较稳定的几何特征量.该几何特征量与待测信号幅值之间存在比较稳定的单调递增关系.在一定的参数条件下,几何特征量精度可达到10^-6V².利用混沌系统对随机噪声信号的免疫性和对微弱周期信号的敏感性,进一步建立了微弱周期信号的定量检测方法.仿真实验表明,随着待检测幅度的增加,在保证检测精度的同时,抗噪性能也随之增强. 关键词： 混沌振子系统 大尺度周期相态 周期解的几何特征量 微弱周期信号的定量检测     

基于强耦合Duffing振子的微弱脉冲信号检测与参数估计

耦合Duffing振子在检测强噪声中的微弱脉冲信号时具有可检测信噪比低等优点,但目前检测模型还存在系统性能与初始状态有关、只能工作在倍周期分岔状态等缺陷.为此本文构建了一种能克服上述缺点的新的微弱脉冲信号检测模型,通过对两个Duffing振子同时施加较大的恢复力和阻尼力耦合,可使振子间产生广义的"阱内失同步"现象,基于这种现象可实现微弱脉冲信号的检测与恢复.以信噪比改善和波形相似度为衡量指标,研究了周期策动力幅值与周期、耦合系数、计算步长、阻尼系数等参量对模型信号检测与波形恢复效果的影响.对方波、双指数脉冲和高斯导数脉冲进行检测和恢复的实验结果表明,本文所构建的模型能够在较低信噪比条件下有效地检测并恢复出高斯白噪声背景中的微弱脉冲信号,进而改善了现有的Duffing振子对非周期脉冲信号的检测能力并扩展了其应用领域.     

Duffing振子微弱信号检测方法研究

在前期实验工作的基础上,从理论分析的角度,提出了利用Duffing振子从大周期态向混沌态的相变 作为判据的微弱周期信号检测方法,给出了检测原理,并论证了其可行性;从过渡带影响和检测概率两方面 将该方法与传统的检测方法进行了比较分析,并对两者的检测性能进行了仿真对比.分析和仿真结果都显示,相同条件下, Duffing振子从大周期态向混沌态的相变受过渡带影响更小,所提方法具有更好的检测性能. 实验数据还表明, Duffing振子检测微弱信号只能基于单向相变, 利用阵发混沌进行频差检测只适用于待测信号信噪比较高的情况. 关键词： Duffing 混沌 检测 过渡带     

可产生"任意"超声检测信号的方法

提出了一种实现超声检测中期望检测信号的方法.该方法采用自适应滤波解卷积计算获得期望检测信号所需的激励信号,通过将该激励信号施加在检测系统上获得期望的检测信号,达到检测信号的可控可调.实验获得了时宽带宽积达33的线性调频检测信号和信噪比达18.1 dB的单周期检测信号,达到期望要求.仿真分析表明,所实现的检测信号信噪比将随检测系统带宽的增加而增加.该方法可用于产生与检测目标相匹配的检测信号,提高超声检测性能.     

相关检测技术在单脉冲激光测距中的应用

采用雪崩光电二极管探测微弱激光脉冲回波信号,依据相关检测技术对微弱的激光回波进行处理,从而获得较高信噪比回波信号.首先通过软件仿真验证了该实验方法的可行性,并在实验中采用消光比测量法对激光测距机测距能力进行了测试,将信噪比为-2.1 dB原始信号经过相关检测后提升至10 dB,消光比从原始激光测距模式的30 dB提升至44 dB.实验结果表明采用相关检测方法可以提高激光测距机测距能力及精准度,具有一定实用价值.     

具有周期信号调制噪声的线性模型的随机共振

研究了具有周期信号调制噪声的过阻尼线性系统的随机共振现象.当采用非对称的分段噪声 时，可以得到系统响应的一、二阶矩和信噪比的精确表达式.通过对信噪比的分析, 发现了 “真实的"随机共振和传统的随机共振现象，讨论了乘性噪声的非对称性、自相关时间和噪 声之间的相关强度对信噪比的影响. 关键词： 随机共振 信噪比 周期信号调制噪声 线性模型     

基于扩展型Duffing振子的局部放电信号检测方法研究

目前, 小波阈值去噪法、数字滤波法、傅里叶频域变换法等常用的微弱信号检测方法所能达到的最低检测信噪比为-10 dB, 而双向环形耦合Duffing振子能达到的最低检测信噪比为-20 dB. 但是, 现场检测时常常会出现更低信噪比的放电脉冲信号, 因此现有检测方法就很难满足信号检测的实际需求. 为了有效解决该难题, 研究了一种扩展型Duffing振子的微弱脉冲信号检测的新方法. 该方法的主要思想是使用广义时间尺度变换, 将Duffing振子模型变换为扩展型Duffing振子模型, 有效扩展了微弱信号的频率检测范围. 仿真结果表明, 扩展型Duffing振子不仅具有良好的噪声免疫特性, 而且能有效检测到信噪比低至-40 dB的局部放电微弱脉冲信号, 进一步扩展了现有Duffing振子微弱信号检测方法的检测范围和应用领域.     

混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测及恢复

构建了一种在混沌噪声背景下检测并恢复微弱脉冲信号的模型.首先,基于混沌信号的短期可预测性及其对微小扰动的敏感性,对观测信号进行相空间重构、建立局域线性自回归模型进行单步预测,得到预测误差,并利用假设检验方法从预测误差中检测观测信号中是否含有微弱脉冲信号.然后,对微弱脉冲信号建立单点跳跃模型,并融合局域线性自回归模型,构成双局域线性(DLL)模型,以极小化DLL模型的均方预测误差为目标进行优化,采用向后拟合算法估计模型的参数,并最终恢复出混沌噪声背景下的微弱脉冲信号.仿真实验结果表明本文所建的模型能够有效地检测并恢复出混沌噪声背景中的微弱脉冲信号.     

基于Hilbert变换及间歇混沌的水声微弱信号检测方法研究

利用Duffing振 子从混沌到间歇混沌的相变及其对策动力和待检测信号频差较小的周期信号的敏感性, 研究了强海洋背景噪声下微弱周期信号的检测. 通过构造混沌振子列的方法对频率未知信号进行扫频, 从而提取待检测信号的频率范围, 最后利用希尔伯特变换, 实现对间歇混沌的包络检测, 并计算出待检测信号的频率. 计算机仿真与实测水声信号处理结果表明, 利用基于希尔伯特变换的间歇混沌振子对水声微弱信号检测, 其检测信噪比比一般的间歇混沌振子提高了至少4.4 dB, 验证了所提方法的有效性.     

利用随机共振技术的微弱信号方位估计

提出了基于随机共振技术的微弱目标方位估计方法。通过自适应调节系统参数,包括两种方法:自适应调节系统结构参数和自适应调节外加噪声,使系统进入随机共振状态,经随机共振器输出后得到信噪比较大提高的阵列信号,再由方位估计算法估计出目标方位。并进行了仿真和实验研究,结果表明:实验结果与理论分析符合良好,该方法可应用于微弱低频信号的目标方位估计。     

随机共振控制的频率匹配方法

根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下产生随机共振的随机同步条件，提出了随机共振控制的频率匹配方法.理论分析和数值仿真结果表明，随机共振是可控制的，通过控制输入信号的频率和噪声的统计特性，不仅能拓宽产生随机共振的频率范围，而且能增强共振的强度，从而实现有更多的噪声能量转换为信号能量. 关键词： 随机共振 非线性双稳系统 频率匹配 控制     

二值噪声激励下欠阻尼周期势系统的随机共振

研究了二值噪声和周期信号共同激励下欠阻尼周期势系统的随机共振. 利用随机能量法计算了系统的平均输入能量和平均输出信号的振幅和相位差, 讨论了二值噪声对随机共振的影响. 发现随着噪声强度的增大, 平均输入能量曲线存在一个极小值和一个极大值, 系统出现先抑制后共振的现象; 同时, 系统信噪比曲线随噪声强度的增加出现单峰现象, 说明系统存在随机共振现象.     

基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

非线性随机共振系统可利用噪声增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法.基于随机共振的基本原理设计了硬件电路系统,并将其应用于检测单频和多频微弱信号;通过输入模拟工程实际的带噪信号,采样所得的输出信号的频谱分析结果表明,利用随机共振技术可从强噪声背景下有效地提取出单频和多频弱信号.多频弱信号的有效提取拓展了基于随机共振原理的弱信号检测技术的应用领域,结合数字滤波处理技术有效地消除了低频噪声对信号识别的影响.基于随机共振的弱信号检测技术在信息识别与信息处理方面具有巨大的潜在的应用价值.     

Effect of inertia mass on the stochastic resonance driven by a multiplicative dichotomous noise

A stochastic system driven by dichotomous noise and periodic signal is investigated in the under-damped case.The exact expressions of output signal amplitude and signal-to-noise ratio(SNR) of the system are derived.Numerical results indicate that the inertial mass greatly affects the output signal amplitude and the SNR.Regardless of whether the noise is symmetric or asymmetric,the inertial mass can influence the phenomenon of stochastic resonance(SR) of the system,leading to two types of resonance phenomenon:one is coherence-resonance-like of the SNR with inertial mass,the other is the SR of the SNR with noise intensity.     

噪声交叉关联强度的时间周期调制对线性过阻尼系统的随机共振的影响

针对由加性、乘性噪声和周期信号共同作用的线性过阻尼系统, 在噪声交叉关联强度受到时间周期调制的情况下,利用随机平均法推导了系统响应的信噪比的解析表达式. 研究发现这类系统比噪声间互不相关或噪声交叉关联强度为常数的线性系统具有更丰富的动力学特性, 系统响应的信噪比随交叉关联调制频率的变化出现周期振荡型随机共振, 噪声的交叉关联参数导致随机共振现象的多样化.噪声交叉关联强度的时间周期调制的引入有利于提高对微弱周期信号检测的灵敏度和实现对周期信号的频率估计. 关键词： 随机共振 周期振荡型共振 噪声交叉关联强度 信噪比     

Stochastic resonance in an asymmetric bistable system driven by multiplicative and additive Gaussian noise and its application in bearing fault detection

The phenomenon of stochastic resonance (SR) in a new asymmetric bistable model is investigated. Firstly, a new asymmetric bistable model with an asymmetric term is proposed based on traditional bistable model and the influence of system parameters on the asymmetric bistable potential function is studied. Secondly, the signal-to-noise ratio (SNR) as the index of evaluating the model are researched. Thirdly, Applying the two-state theory and the adiabatic approximation theory, the analytical expressions of SNR is derived for the asymmetric bistable system driven by a periodic signal, unrelated multiplicative and additive Gaussian noise. Finally, the asymmetric bistable stochastic resonance (ABSR) is applied to the bearing fault detection and compared with classical bistable stochastic resonance (CBSR) and classical tri-stable stochastic resonance (CTSR). The numerical computations results show that:(1) the curve of SNR as a function of the additive Gaussian noise and multiplicative Gaussian noise first increased and then decreased with the different influence of the parameters a, b, r and A; This demonstrates that the phenomenon of SR can be induced by system parameters; (2) by parameter compensation method, the ABSR performs better in bearing fault detection than the CBSR and CTSR with merits of higher output SNR, better anti-noise and frequency response capability.     

大参数周期信号随机共振解析

通过调节双稳系统参数实现大参数频率范围内周期信号的随机共振, 在工程上具有重要意义. 推导了双稳系统参数的归一化变换, 利用归一化变换原理对大参数周期信号的随机共振进行了数值仿真, 阐明该原理适用于任意频率周期信号. 对大参数随机共振用电路模拟进行了实验验证, 揭示了通过调节双稳系统参数可以实现大参数频率范围内的随机共振. 分析了二次采样实现大参数周期信号随机共振的机理, 通过数值仿真与参数归一化变换方法进行了比较. 仿真结果表明, 在输入信号幅度变化的情况下, 二次采样方法易出现发散现象, 而归一化变换具有更好的稳定性与适应性.     

Delay-induced state transition and resonance in periodically driven tumor model with immune surveillance

The phenomenon of stochastic resonance (SR) in a tumor growth model under the presence of immune surveillance is investigated. Time delay and cross-correlation between multiplicative and additive noises are considered in the system. The signal-to-noise ratio (SNR) is calculated when periodic signal is introduced multiplicatively. Our results show that: (i) the time delay can accelerate the transition from the state of stable tumor to that of extinction, however the correlation between two noises can accelerate the transition from the state of extinction to that of stable tumor; (ii) the time delay and correlation between two noises can lead to a transition between SR and double SR in the curve of SNR as a function of additive noise intensity, however for the curve of SNR as a function of multiplicative noise intensity, the time delay can cause the SR phenomenon to disappear, and the cross-correlation between two noises can lead to a transition from SR to stochastic reverse-resonance. Finally, we compare the SR phenomenon for the multiplicative periodic signal with that for additive periodic signal in the tumor growth model with immune surveillance.     

色关联噪声驱动下双模激光随机共振

运用线性近似方法,计算得到了关联色噪声和输入周期信号作用下双模激光增益模型输出信号光强的功率密度谱和信噪比,讨论了信噪比随系统参数的变化关系.研究结果发现:在系统的参数和输入信号的频率满足一定条件时,信噪比不仅随噪声强度变化出现了传统的随机共振现象,还发现其随自饱和系数c2、输入信号频率°及交叉耦合参数b的变化都出现了随机共振.     

信号调制下色噪声间关联的周期调制对单模激光随机共振的影响

在色噪声间的关联程度受时间周期调制的激光系统中,研究噪声受信号调制情况下的随机共振.用线性化近似的方法计算了光强关联函数及信噪比.具体讨论信噪比随噪声强度、噪声自关联时间、信号频率以及时间周期调制频率的变化关系.发现一种新的随机共振：信噪比随时间周期调制频率的变化出现周期振荡型随机共振;发现广义随机共振：信噪比随抽运噪声自关联时间的变化、随信号频率的变化出现随机共振;同时也存在典型的信噪比随噪声强度的变化而出现的随机共振.而信噪比随量子噪声自关联时间的变化表现为抑制. 关键词： 信号调制 时间周期调制 噪声间关联程度 周期振荡型随机共振