一种基于人工蜂群算法的混沌信号盲分离方法

混沌信号所固有的非周期、宽带频谱和对初值极度敏感等特性使得对这类信号进行盲分离极为困难. 针对这一问题, 提出一种新的盲分离方法, 该方法通过相空间重构来构造代价函数, 将混沌信号的盲分离转化为一个无约束优化问题, 并利用人工蜂群算法进行求解. 不同于现有的独立成分分析方法仅使用混合信号的统计特性来解决分离问题, 该方法能充分利用混合信号内在的动态特性, 因而在处理混沌信号这种确定性信号时能获得更好的分离效果. 此外, 正交矩阵的参数化表示有效地降低了盲分离问题的复杂性, 使优化过程能快速收敛. 实验结果表明, 该方法具有较快的收敛速度和较高的数值精度, 在分离混沌信号时其整体性能优于现有的几种盲分离方法. 同时, 在分离混沌-高斯混合信号的实验中该方法也展现出优异良好的性能, 这表明该文的方法有应用潜力.     

Chen系统在微弱信号检测中的应用

微弱谐波信号的灵敏检测具有重要的实际应用意义, 本文利用受控Chen系统来实现强噪声背景下的这种检测. 因动力系统可分解为慢变系统与快变系统的叠加, 这里用平均法对检测系统进行处理得到慢变系统, 并获取使系统由周期轨道突变为稳定平衡点的检测参数临界值. 通过调节检测参数, 观测系统状态变量的变化可判断待测信号是否存在. 仿真结果表明, 此方法可以准确检测出强噪声背景下的微弱谐波信号. 与目前其他基于混沌振子的检测方法相比, 该方案对噪声具有更强的免疫性, 而且可通过理论分析得出检测参数阈值的准确范围, 有利于在相关领域推广应用.     

混沌信号自适应协同滤波去噪

混沌信号协同滤波去噪算法充分利用了混沌信号的自相似结构特征,具有良好的信噪比提升性能.针对该算法的滤波参数优化问题,考虑到最优滤波参数的选取受到信号特征、采样频率和噪声水平的影响,为提高该算法的自适应性使其更符合实际应用需求,基于排列熵提出一种滤波参数自动优化准则.依据不同噪声水平的混沌信号排列熵的不同,首先选取不同滤波参数对含噪混沌信号进行去噪,然后计算各滤波参数对应重构信号的排列熵,最后通过比较各重构信号的排列熵,选取排列熵最小的重构信号对应的滤波参数为最优滤波参数,实现滤波参数的优化.分析了不同信号特征、采样频率和噪声水平情况下滤波参数的选取规律.仿真结果表明,该参数优化准则能在不同条件下对滤波参数进行有效的自动最优化,提高了混沌信号协同滤波去噪算法的自适应性.     

高功率盒形窗内次级电子倍增效应

以S波段高功率盒型窗为对象,采用Monte Carlo模拟方法对盒型窗内的次级电子倍增效应进行研究,探索次级电子的倍增规律。模拟得到了盒型窗内TE11模和TM11模共同作用下,两种陶瓷窗片表面次级电子倍增活跃的区域随传输功率的变化特点。在低传输功率下,次级电子仅在未镀膜窗片表面被激励,并以双面倍增的方式在金属法兰与镀膜窗片相对应的区域增长;在较高的传输功率下,窗片表面的次级电子将以单面倍增的方式活跃在窗片表面与波导口相对的区域。传输功率的升高使得镀膜窗片表面的次级电子倍增活跃区域转移到矩形波导窄边对应的区域,并加剧了未镀膜窗片表面的局部倍增效应。     

一种参数优化的混沌信号自适应去噪算法

针对非线性自适应混沌信号去噪算法的参数优化问题, 考虑到最优滤波窗长受到不同因素的影响, 为提高该算法的自适应性, 提出一种滤波窗长自动最优化的判决准则. 依据混沌信号和噪声自相关函数的不同, 首先采用不同窗长对含噪混沌信号进行去噪, 然后计算每个窗长对应的残差自相关度(RAD), 最后通过对最小RAD所对应的窗长进行一定比例收缩实现窗长的最优化. 仿真结果表明, 该判决准则能够在不同条件下对滤波窗长进行有效的自动最优化, 提高了混沌信号去噪算法的自适应性.     

Chen系统的非共振参数控制

本文利用非共振参数策动实现对Chen系统的非反馈方式混沌控制.使用远大于系统平均频率的周期信号作为控制输入,将控制系统中的系统变量分解为按系统平均频率变化的慢变量和按外加控制信号频率变化的快变量,然后利用平均法对控制系统进行处理得到慢变系统;根据慢变系统的动力学性质,得出所用控制参数应满足的条件.数值仿真结果表明此方法可以使控制系统迅速达到目标状态,并且在控制信号受到噪声干扰时,在一定信噪比范围内仍能对系统进行有效的控制,证明了该方法的可行性. 关键词： 平均法 Chen系统 混沌控制     

一类自治混沌系统的动力学分析与电路实现

分析讨论一类新的三维二次自治混沌系统.通过理论分析、数值仿真,计算系统的Lyapunov指数谱和Lyapunov维数,以及系统的分岔图等,对系统的基本动力学特性进行分析.设计实现该系统的混沌电路,建立系统参数和电路参数的对应关系,运用Pspice软件对电路进行仿真实验,证实分析的正确性.所讨论的系统不同于Lorenz系统、Rössler系统、Chen系统和Lü系统等,且电路实现很简单实用.     

Multiple mixed state variable incremental integration for reconstructing extreme multistability in a novel memristive hyperchaotic jerk system with multiple cubic nonlinearity

Memristor-based chaotic systems with infinite equilibria are interesting because they generate extreme multistability. Their initial state-dependent dynamics can be explained in a reduced-dimension model by converting the incremental integration of the state variables into system parameters. However, this approach cannot solve memristive systems in the presence of nonlinear terms other than the memristor term. In addition, the converted state variables may suffer from a degree of divergence. To ...