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.     

调制与解调用于随机共振的微弱周期信号检测

提出了调制随机共振方法，实现了在大参数条件下从强噪声中检测微弱周期信号.将混于噪声中的较高频率的弱信号经调制变为一差频的低频信号作用于随机共振体系，该低频信号满足绝热近似理论，因而能产生随机共振；再经解调可获得埋于噪声中的原较高频率的弱信号.对埋于噪声中的未知频率，可采用连续改变调制振荡器的频率，以获得一个适当的差频信号输入到随机共振体系，根据输出信号共振谱峰的变化经解调而得待检弱信号的未知频率.该方法应具有较高的应用前景. 关键词： 调制与解调 非线性双稳系统 随机共振 微弱信号检测     

基于分数阶可停振动系统的周期未知微弱信号检测方法

本文建立了分数阶可停振动系统, 其可停振动状态的改变对周期策动力敏感, 对零均值随机微小扰动不敏感, 这事实上为周期未知微弱信号检测提供了一种新的高效检测方法和判别标准. 与现有的利用混沌系统的大尺度周期状态变化检测周期未知弱信号的方法 需逐一尝试设置不同频率内置信号以便期望与待检周期信号发生共振不同, 利用分数阶可停振动系统的可停振动状态变化检测周期未知微弱信号的方法, 除了同样具有因为状态变化对周期信号的敏感性而能够实现极低检测门限的特点外, 还具有混沌系统信号检测所不具有的优点: 1)无需预先估计待检信号的周期; 2)无需计算系统状态的临界阈值; 3)可停振动状态可由本文设计的指数波动函数可靠地进行判断; 4)通过系统微分阶数的变化, 将检测系统层次化, 从而可得到比整数阶检测系统更低的检测门限, 特别是在色噪声环境下, 通过选取合适的微分阶数, 基于分数阶可停振动系统的微弱周期信号检测法能够大幅度的降低检测门限, 在本文的仿真试验中, 检测门限可达-182 dB. 关键词： 分数阶非线性系统 Duffing振子 弱信号检测     

线性调频信号激励过阻尼双稳系统的随机共振现象研究

线性调频信号是工程中常见的一种信号, 由于其为非周期信号, 无法以频域信噪比作为衡量其是否产生随机共振的测量手段, 故鲜有文献研究以线性调频信号为激励信号的随机共振现象. 本文利用线性调频信号在最优分数阶Fourier变换域上的能量聚集性, 首次提出以最优分数阶Fourier变换域上定义的信噪比作为测量手段, 研究了线性调频信号叠加高斯白噪声激励过阻尼双稳系统的随机共振现象, 且发现了以线性调频信号为激励信号时产生的新现象, 即随着信号频率的增大, 随机共振将逐渐减弱, 并给出了合理的解释.仿真的结果与理论分析一致, 验证了本文所提出方法的有效性. 关键词： 线性调频信号 分数阶Fourier变换 随机共振     

滤波器与随机共振结合检测微弱信号

基于双稳随机共振系统及滤波器的不同特性,本文提出了一种将两者结合起来检测微弱周期信号的方法,先用自适应前置滤波器对输入的弱周期信号及噪声进行滤波,再使其通过双稳随机共振系统,进而检测出弱信号。对比只有双稳随机共振的系统,仿真结果表明此时的输出信号中待测信号频谱幅度得到了很大的提高,且周围的干扰信号也得到了明显的削弱,即两者的结合使用可以更好的检测出微弱信号,这对强噪声背景下的信号检测有很强的实用性。     

基于参数非共振激励混沌抑制原理的微弱方波信号检测

利用自治混沌系统的参数非共振激励混沌抑制原理实现强噪声背景下微弱方波信号的检测. 将频率远大于系统特征频率的方波信号作为内置激励信号，经平均法处理后，得到受控系统与原系统之间的参数等效关系，并由此确定使系统由混沌状态突变为周期状态的检测参数临界值. 数值仿真结果表明此系统可以达到极低的信噪比工作下限. 相比于利用参数共振微扰混沌抑制原理实现微弱信号检测的有关方法，此方案可根据严格的理论分析得到更准确的检测参数估计值，有利于在相关领域推广应用. 关键词： 自治混沌系统 参数激励 方波信号 检测     

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.     

混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法

基于复杂非线性系统相空间重构理论，提出了混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法，利用神经网络强大的学习和非线性处理能力，建立了混沌背景噪声的一步预测模型，从预测误差中检测淹没在混沌背景噪声中的微弱目标信号(包括周期信号和瞬态信号)，研究了混沌背景中存在白噪声时该方法的检测能力，指出了目标信号为瞬态信号和周期信号时检测原理的异同点，最后以Lorenz系统作为混沌背景噪声进行了仿真实验，实验表明该方法能有效地将混沌背景中极其微弱的信号检测出来. 关键词： 混沌 神经网络 信号检测     

阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用

论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。     

基于Duffing振子的微弱周期信号混沌检测性能研究

不同的混沌振子具有不同的混沌检测性能. 本文围绕Duffing振子的混沌检测方法, 从混沌系统临界点相图的突变性、混沌区间保持性以及混沌临界点的容噪性等三个方面的检测性能做了进一步研究, 并分别分析了影响这些性能的因素, 最后围绕这三个方面对两个不同混沌振子的混沌检测性能做了分析和比较. 关键词： 混沌检测 微弱信号检测 Duffing方程 检测性能     

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.     

A weak signal detection method based on adaptive parameter-induced tri-stable stochastic resonance

Aiming at detecting the weak signal in a strong noise background, an enhanced weak signal detection method based on adaptive parameter-induced tri-stable stochastic resonance is proposed. Firstly, because the system can switch among the monostable, bistable and tri-stable state, the potential function characteristic of tri-stable systems is studied by analyzing the potential function curves with different system parameters. And the dynamic characteristics of system parameters on the depth of the potential well is analyzed. The ranges of R and the system parameters are determined, which is essential for ensuring the system is tri-stable state. Secondly, the range of R is used as the constraint condition and the average output signal-to-noise ratio is used as the fitness function of the adaptive algorithm. The system parameters a, b, c are optimized by the differential evolution particle swarm optimization (DEPSO) method to obtain the best output effect. Finally, the proposed adaptive parameter-induced tri-stable stochastic resonance method is adopted to detect the mixed multiple high-frequency weak signal. The detection results are compared with that of adaptive bistable stochastic resonance. At the meanwhile, the method is also applied to detect the fault signal of single crystal furnace. Both the simulation analysis and experiment results show that the proposed method can effectively improve the output signal-to-noise ratio and detect multi-frequency weak signal in the strong noise background.     

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.     

α稳定噪声环境下多频微弱信号检测的参数诱导随机共振现象

本文将α稳定噪声与双稳随机共振系统相结合, 研究了不同α稳定噪声环境下高低频(均为多频)微弱信号检测的参数诱导随机共振现象, 探究了α稳定噪声的特征指数α(0 < α ≤ 2)和对称参数β (-1≤ β ≤ 1)及随机共振系统参数a, b对共振输出效应的作用规律. 研究结果表明, 在不同分布的α稳定噪声环境下, 通过调节系统参数a和b均可诱导随机共振来实现多个高、低频微弱信号的检测, 且存在多个a, b参数区间均可诱导随机共振, 这些区间不随α或β的变化而变化; 在高、低频微弱信号检测中, α或β对随机共振输出效应的作用规律相同. 本研究结果将有助于α稳定噪声环境下参数诱导随机共振现象中系统参数的合理选取, 进而可为实现基于随机共振的多频微弱信号检测方法的工程应用奠定基础. 关键词： 随机共振 α稳定噪声')" href="#">α稳定噪声 多频微弱信号检测 平均信噪比增益     

二次采样用于随机共振从强噪声中提取弱信号的数值研究

提出了二次采样的随机共振(SR)技术，并利用该技术，实现了绝热近似理论在大参数条件下，从强噪声中提取弱信号的目标.为便于应用，研究了二次采样随机共振方法在弱信号检测中相关参数之间的关联性.数值分析表明，该法在信号分析方面有着潜在的应用价值，有望将来应用于实测信号的数据处理. 关键词： 随机共振 弱信号检测 数值分析 非线性系统     

基于自适应随机共振理论的太赫兹雷达信号检测方法

太赫兹雷达系统在差频信号频谱分析过程中,干扰噪声影响其测距能力.针对上述问题,提出基于自适应随机共振理论的太赫兹雷达信号检测方法,通过对含噪差频信号进行二次采样,利用自适应随机共振系统提取信号,进行尺度恢复完成测距计算.实验数据显示,不同测量距离时,相较于快速傅里叶变换法,输出信噪比的平均增益为9.684 d B,其中测量距离为1000 mm处,差频信号初始频谱值提高了64.1倍,系统信噪比增益为11.761 d B;相较于滤波法,在测量距离为1000 mm处信噪比增益最大,提高了70.56%;输入噪声强度为1—5 V之间时,输出信噪比曲线的曲率相对于滤波法降低了86.5%,其中噪声强度为5 V时信噪比增益最大,为14.018 d B.实验表明太赫兹雷达系统的测距能力大幅提高.     

基于HgCdTe红外探测器的微弱信号检测电路设计

 被动动态傅里叶变换红外光谱（FTIR）仪可用于周围环境红外辐射的光谱分析,其中红外信号检测是光谱仪中的重要组成部分。基于高信噪比、高灵敏度、温漂小和抗干扰能力强的电路设计原理,采用滤波电源供电,使用高速低噪声高精度的运算放大器,通过合理的电路布局和元器件选择来设计红外信号检测电路。在大气环境和室内气室的实验条件下,红外信号检测电路组成的红外光谱仪对目标气体进行红外遥感,并对实验结果进行了分析和探讨。实验结果表明：在系统中运行的检测电路具有较高的信噪比和较好的稳定性,测量精度高,可实现对大气环境的红外遥感。