双稳态系统中随机共振和相干共振的相关性

研究了加性噪声和乘性噪声共同驱动的双稳态系统中的随机共振和相干共振现象. 针对加性噪声和乘性噪声之间不存在关联性和存在关联性两种情形, 引入一种适当的能同时表征随机共振和相干共振的指标, 应用一阶欧拉方法, 通过数值模拟对系统的随机共振和相干共振现象进行研究. 结果表明在弱噪声驱动下, 随着加性噪声强度的增加, 当系统出现相干共振时, 如果给系统外加一个弱周期驱动力, 几乎在同一时刻, 系统也出现了随机共振现象; 但随着乘性噪声强度的增加, 仅当加性噪声和乘性噪声之间相关时, 此结论成立. 并且系统参数对相干共振和随机共振的影响是一致的. 关键词： 双稳态系统 随机共振 相干共振     

随机共振的模拟实验

用模拟电路的方法对随机共振现象进行多方面的实验研究,讨论随机共振机制,测量输出信噪比(SNR),由于在随机共振过程中部分噪声能量可转变为信号能量,利用这个机制可能在强噪声对信号的抑制下取出信号。 关键词：     

基于随机共振原理的分段线性模型的理论分析与实验研究

提出了一种分段线性双稳态模型, 推导了模型的解析关系及其输出信噪比, 通过对该模型与连续双稳态模型的对比分析和仿真实验, 证明了该模型的优越性.该模型具有参数之间相互独立、易于调节的特点. 在对模型分析与数值仿真的基础上, 通过电路对强噪声背景下的微弱周期信号检测进行了实验研究. 结果表明分段线性随机共振模型能够有效实现对微弱周期信号的检测, 并能显著增强输出信噪比.     

基于混沌和随机共振的微弱信号检测

推导了分数阶线性振子系统响应的一阶稳态矩的频率不变性和相移特性, 并通过理论分析得出, 在随机共振机制下, 分数阶线性振子对系统响应一阶稳态矩的幅值具有放大作用. 构造Duffing混沌振子检测器, 利用混沌系统对参数摄动的敏感性以及对噪声的免疫能力实现弱信号检测. 数值模拟证实, 该方法可以有效地从噪声背景中将微弱正弦信号检测出来, 并且相对传统的混沌检测方法能显著降低信噪比检测门限.     

随机共振动力学机理及其微弱信号检测方法的研究

目前已有的随机共振理论对于随机共振系统的非线性动力学行为及其发生机理阐释得不够具体和明晰,本文从分析一阶非线性Duffing方程的动力学特性入手,推导得到非自治Duffing方程的吸引子曲线,基于该曲线和输入信号之间的映射关系分析了系统输出的动力学行为,并由此进一步定性分析了随机共振现象发生的动力学机理;研究表明:作用于系统的内禀信号能推动系统动点沿吸引子曲线移动,它对系统的输出起内在的和本质的作用,而噪声在一定条件下能够诱发系统产生跃迁行为;文章最后利用该动力学机理对已有的调参数和调阻尼等基于随机共振的微弱信号检测方法作了统一和延拓.     

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.     

基于振动共振的随机共振控制

分析了非线性双稳系统在高、低两种不同频率信号作用下的动力学特性，给出了高频信号参数与双稳系统输出信号的信噪比和功率谱放大率关系的解析表达式，提出了基于振动共振的随机共振控制方法.理论分析和数值仿真结果表明，通过调节高频信号的幅值或频率大小，能有效地控制双稳系统输出信号的信噪比和功率谱放大率.     

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.     

α稳定噪声环境下过阻尼系统中的参数诱导随机共振现象

本文采用随机模拟方法, 研究了过阻尼振子系统在α稳定噪声环境下的参数诱导随机共振现象. 结果表明, 在α噪声环境下, 调节系统参数能够诱导随机共振现象; 而且调节非线性项参数时, 随机共振效果随α稳定噪声的指数的减小而减弱, 但当调节线性项参数时, 随机共振效果则随着α稳定噪声的特征指数的减小而增强. 本文的结论在α稳定噪声环境下, 利用参数诱导随机共振原理进行弱信号检测方面具有重要的理论意义, 并有助于理解不同α稳定噪声对一般随机共振系统的共振效果的影响.     

基于近似熵测度的自适应随机共振研究

变步长随机共振算法有效解决了绝热近似大参数条件下的弱信号检测问题.基于信号近似熵测度的自适应随机共振，实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解.周期信号的近似熵不受其幅值和相位变化的影响，而只与其频率及信噪比有关.因此，按照原始数据的采样条件，构造待检测频率在预定信噪比下的标准信号，并以其近似熵为基准，通过自动调节非线性系统的结构参数和计算步长，求得系统输出的近似熵距离矩阵.该矩阵中的最小值所对应的即为自适应条件下非线性动力系统的最优参数.     

Numerical analysis of the resonance mechanism of the lumped parameter system model for acoustic mine detection

The method of numerical analysis is employed to study the resonance mechanism of the lumped parameter system model for acoustic mine detection. Based on the basic principle of the acoustic resonance technique for mine detection and the characteristics of low-frequency acoustics, the “soil-mine” system could be equivalent to a damping “mass-spring” resonance model with a lumped parameter analysis method. The dynamic simulation software, Adams, is adopted to analyze the lumped parameter system model numerically. The simulated resonance frequency and anti-resonance frequency are 151 Hz and 512 Hz respectively, basically in agreement with the published resonance frequency of 155 Hz and anti-resonance frequency of 513 Hz, which were measured in the experiment. Therefore, the technique of numerical simulation is validated to have the potential for analyzing the acoustic mine detection model quantitatively. The influences of the soil and mine parameters on the resonance characteristics of the soil–mine system could be investigated by changing the parameter setup in a flexible manner.     

水声信号处理领域新进展

本文介绍近30年来水声信号处理领域理论研究的新进展和在声纳设计中的应用。包括水声信号建模、声场匹配、海洋波导和内波现象的探索和研究、声矢量场信息获取和处理,低频水声信道的时/空相关特性,水下目标辐射噪声的不变特征量提取和检测技术,水下语音、图像传输和抗干扰技术。同时概述,声纳设计的前沿领域:大孔径拖曳线列阵声纳、高分辨力合成孔径声纳、深海传呼机等的发展情况。     

Asymmetric delay feedback stochastic resonance detection method based on prior knowledge particle swarm optimization

For the adjustable parameters stochastic resonance system, the selection of the structural parameters plays a decisive role in the performance of the detection method. The vibration signal of rotating machinery is non-linear and unstable, and its weak fault characteristics are easily concealed by noise. Under strong background noise interference, the detection of fault features is particularly challenging. Therefore, a type of weak fault feature extraction method, named knowledge-based particle swarm optimization algorithm for asymptotic delayed feedback stochastic resonance (abbreviated as KPSO-ADFSR) is proposed. Through deduction under adiabatic approximation, we observe that both the asymmetric parameters, the length of delay and the feedback strength, impact the potential function. After adjusting the asymmetric parameters of the system, the output signal-to-noise ratio (SNR) is used as the fitness function, and the setting of the relationship between the noise intensity and barrier height is used as the prior knowledge of the particle swarm algorithm. Through this algorithm, the delay length and the feedback strength are optimized. This method achieves global optimization of system parameters in a short time; it overcomes the shortcomings of the traditional stochastic resonance method, which has a long convergence time and tends to easily fall into local optimization. It can effectively improve the detection of weak fault features. In the bearing rolling body pitting corrosion failure experiment and steel field engineering experiment, the proposed method could extract the characteristics of a weak fault more effectively than the traditional stochastic resonance method based on the standard particle swarm algorithm.     

基于水声传感器网络的多路径协同多跳通信研究

针对水声网络高误码、大时延的特点,借鉴提出了一种多路径协同多跳通信协议,该协议通过多路径、多节点的协同多跳中继通信以及冗余判决,来完成网络中端对端的远程数据传输。通过数值仿真试验分析表明:与普通的点对点直接通信和单路径多跳中继通信方式相比,此协议具有低误码、高能效的特点(距离与能量相同时,误码率低一至两数量级;限定误码率时,每比特能耗降低一个数量级),能够减少数据重发几率,提高网络的通信效率和工作寿命,特别适于水声传感器网络应用。     

小波包节点分段阈值降噪在水声监听中的应用*

水声目标信号在发送、传播过程中,易受到环境噪声、系统自噪声等影响,因此水声监听过程中目标信号会掺杂大量噪声信息。为提高获取目标信号的准确性和可靠性,降低噪声,在已有小波分析基础上,提出小波包节点相对能量判断最优分解层,最优分解层节点系数分段阈值处理重构方法,实现水声监听信号分频段去噪。将0.1 kHz~8.4 k Hz实验数据按节点频率排序划分为5个强弱不同的频段信号实现消噪提取,结果表明该方法可将噪声信号与目标信号有效分离,与全局单一阈值相比,具有较好降噪能力。该方法打破了小波阈值去噪高频处理的局限性,提高了识别精度,改善了全局单一阈值去噪存在的短板,在鱼类分析识别、舰船监听、深海探测等方面具有一定的推广和应用价值。     

正交频分复用在水声通信中频率同步的研究

正交频分复用（OFDM）通信系统对频率偏移比较敏感，容易导致系统性能急剧下降。水声通信中存在着严重的多普勒频率偏移，限制了OFDM技术在水下的应用。本文仿真分析了频率偏移对OFDM系统的性能影响，提出了一种适用于水声通信的频率同步方法。本方法不仅可以对固定的频率偏移进行估计，也可以对连续变化的频率偏移进行估计。仿真表明，本方法具有较高的频偏估计精度和大的频偏估计范围。湖试结果也表明，采用这种方法可有效地进行频偏估计。     

基于变分模态分解和对称相关的目标舰船线谱检测

线谱检测是水下目标识别中的一个重要研究方向。针对舰船辐射噪声线谱信号检测与提取的需求,该文改进提出了一种基于变分模态分解和对称相关的降噪处理方法,研究了与目标线谱信号不相关的加性高斯噪声消除办法。假设舰船辐射噪声除线谱成分外均为高斯噪声,对舰船辐射噪声中线谱成分进行检测。理论推导、仿真计算与实验数据处理结果均表明,该文提出的方法能较好地检测加性高斯噪声背景下的线谱成分,较传统的相关方法更为有效。     

北极水下声信号跨冰层变化分析

北极海冰阻碍了海水和空气两个空间的信息传输。为获得冰层对水下声信号跨冰层传输的影响,采用三维检波器在北冰洋中心区开展了水下声信号的跨冰层实验。利用水冰界面反射模型和自由冰层Lamb波模型,对水下声信号小角度(小于10°)入射冰层时测量数据进行分析,结果表明:(1)20 Hz~1 kHz声信号入射到光滑冰层时,某些频率声波的反射率会明显降低,其中93%的反射率低点超过-10 dB,有的甚至会达到-20 dB以上。(2)冰层反射率低点对应的频段声波,能被冰层上方检波器接收到,并显示出较强的合振速谱,且与该站位自由冰层模型中同时产生的A2和S2模态Lamb波在频段上相符。这些结果可为跨冰层水声信号拾取和水声传播研究提供参考。     

水声通信网络定向搜索AODV协议研究

水声通信网络是水声研究的一个热点问题。由于水下声网络带宽窄、传播延迟大、能量受限等特点,无线电网络中一些成熟的路由协议,如DSDV、AODV等的应用受到了很大的限制。本文结合按需距离矢量(AODV)路由协议和地理位置协议,提出了一种适用于水下网络的路由协议——定向搜索AODV(DSAODV)路由协议。DSAODV协议利用地理位置信息约束路由请求分组(RREQ)寻找路由的范围,降低了路由寻径的开销,减少了网络拥塞。仿真结果表明,DSAODV协议在吞吐量、协议开销等方面都优于AODV协议。