强噪声下的微弱信号检测技术

本文首先分线性方法和非线性方法对微弱信号检测技术进行了介绍。线性检测方法一般分为时域分析法、频域分析法和时频分析法;混沌理论法、随机共振法和差分振子法是目前主要的微弱信号非线性检测方法。然后,本文从应用范围、优势和缺点等方面对常用的微弱信号检测方法进行了对比分析和总结展望。     

微弱信号检测技术综合专题实验

本文基于应用实践讨论了微弱信号检测原理、检测方法等,设计了近代物理微弱信号检测技术综合专题实验。结合该实验在教学中的实际应用'总结了此专题综合实验与一般实验方式相比的特点,实际结果表明：综合专题实验改善了高年级本科生或研究生的实验教学手段,提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力,取得了良好的实验教学效果,特别是对于大学生研究能力的提高十分有益。     

微弱光电信号检测系统

应用PIN－FET混合集成光电接收器，利用高分辨率的新型磁光调制器，结合使用超低噪声锁相放大和选频放大器，对微弱交流光电信号进行检测，获得消光角的重复性标准差不大于0．0004度的结果。     

基于ISVS的微弱信号检测

针对窄带极化雷达系统,本文研究了微弱信号的检测问题.首先给出了目标散射信号和随机极化波的瞬态Stokes子矢量序列(简记为ISVS)的表征方法,导出了随机极化波的ISVS到期望信号匹配距离的统计特性.在此基础上,利用目标散射信号和接收机噪声的ISVS到期望信号匹配距离之间的差异,基于径向积累的思想提出了一种微弱信号检测算法,可以极大地改善雷达系统的检测性能,对于反隐身、预警和空间探测等应用领域有着重要的指导意义.     

基于IPPS的微弱信号检测

该文针对窄带极化雷达系统,研究了微弱信号的检测问题。首先给出了目标散射信号和随机极化波的瞬态极化投影序列(IPPS)表征方法,导出了随机极化波的IPPS到期望点广义距离的统计特性。在此基础上,利用信号和噪声的IPPS到期望点广义距离之间的差异,基于极化积累的思想,提出了一种基于IPPS的微弱信号检测算法,仿真结果表明该文算法可以实现10dB以上的性能改善。     

荧光微弱信号检测电路设计

荧光分析技术在现代化学分析中占有重要地位,在荧光分析仪器与传感器的研制过程中,有效提取荧光信号十分关键.在考虑检测电路内在的噪声来源和系统环境特点的基础上,详细讨论了应用在荧光光纤传感器中微弱荧光信号检测电路的结构、特点和设计注意事项.     

微弱信号多站时差协同检测技术

针对现有时差相关检测方法难以有效检测微弱信号的现状,为提升现有检测系统对微弱信号的检测性能,提出了一种针对微弱信号的多站时差协同检测技术.通过在空间域内将多组时差站的相关结果积累,然后搜索二维网格中的最大值得到检验统计量.分析了检验统计量的概率分布,明确检验统计量在纯噪声条件下服从极值I型分布,依据奈威-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则得到了检测门限.蒙特卡洛仿真结果表明,相同条件下,该方法比传统的相关检测的处理增益高约10lgK dB(K为时差线数目).     

基于极化起伏度的微弱信号检测

本文研究了窄带极化雷达的微弱目标检测问题。首先给出了随机极化波的瞬态极化投影序列(IPPS)相对于任一期望信号的极化起伏度的概念,导出了极化起伏度的统计特性。在此基础上,利用目标散射信号和接收机噪声的IPPS 特性之问的差异,基于极化积累的思想提出了一种基于极化起伏度的微弱目标检测算法,通过合理选择脉冲宽度和接收带宽等参数,可以极大地改善雷达系统的检测性能。对于反隐身、预警和空间探测等应用领域有着重要的指导意义。     

基于混沌理论的微弱信号检测

基于Matlab／Simtdink软件平台,研究了微弱信号的混沌检测原理与方法,建立了仿真模型,给出强噪声中微弱周期信号检测的仿真结果以及混沌方法检测微弱信号的步骤。仿真结果表明,Duffing振子对与参考信号频率差较小的周期信号敏感,对白噪声和频差较大的周期干扰信号具有免疫力,该振子应用于实际微弱信号的检测具有可行性,为混沌虚拟仪器开发打下了基础。     

基于随机共振的微弱信号检测研究

微弱信号是淹没在噪声中的小信号,且一般其信噪比比较低。微弱信号的检测在物理、电子和生物医学方面都具有重要的意义。依据随机共振理论,噪声在一定的条件下有利于微弱信号的检测。研究了随机共振的原理、双稳态系统中的随机共振现象及随机共振的应用研究现状。     

扩频通信系统中弱信号检测研究

介绍了一种用于扩频通信系统微弱信号检测的新方法。该方法利用了正弦函数的特殊性质，在信号未知的情况下，通过多次自相关运算成功的检测出埋没于强大噪声中的微弱正弦信号。具有理论推导简单、物理意义明确、计算量小等特点。还给出了具体信号的仿真结果。     

基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法

首先简要介绍了稀疏表达模型以及其常用的求解方法;然后讨论了一种基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法;在此基础上,为了减少时间与空间复杂度,开发了一种快速求解算法;最后给出信号的提取结果以及定性与定量分析,并用大量的实验结果证明讨论的基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法的顽健性与自适应能力。     

一种强噪声背景下微弱信号检测方法研究

针对常规单混沌振子微弱信号检测方法存在检测过程不稳定的现象,将混沌吸引子与双振子差分检测技术相结合,提出一种通过调整系统稳定混沌态来检测微弱信号的改进方法,同时利用双差分振子来判别系统混沌态向周期状态转变的临界值。通过仿真分析,该方法可有效防止误判且实时性较好,有利于在强噪声背景下的微弱信号检测,为工程实际应用提供了一种可借鉴的方法。     

微弱信号在数字信号处理器上的检测与实现

本文首先介绍了微弱信号的检测理论,包括自相关检测和互相关检测.虽然模拟电路对于信号处理的实现比较简单,但是对于容易被噪声掩盖的微弱的有用信号的检测并不是十分理想,而对于数字电路来说,设计和实现方式上相对于模拟电路的实现比较复杂,但是对于提取微弱信号效果较为明显,容易在噪声干扰下检测出微弱信号.针对模拟电路处理微弱信号存在的问题,本文提出了采用数字电路进行微弱信号处理的过程以及在DSP上的软件、硬件的数字实现过程.     

基于多通道分段自相关的弱信号检测算法及实现

通过对雷达信号检测方法的深入分析,提出了一种基于多通道分段自相关的方法,成功地解决了低信噪比下信号检测问题。文章采用多通道并行处理,自适应门限,数据融合的方法实现了对不同脉冲宽度的信号检测,并通过双门限检测和门限修正降低虚警率并提高参数估计精度。文章理论分析了整个算法流程,并通过FPGA硬件实现验证,表明该算法实时性好、检测概率高,在工程应用中具有一定的参考价值。     

弱信号检测领域中随机共振的理论及应用研究

随机共振(SR)是指在一定的非线性条件下,由弱周期信号和噪声(随机干扰)合作而导致的系统强周期输出的现象.介绍了随机共振的起源和绝热近似理论、本征值理论、非周期理论、自适应理论等随机共振理论;提出了实验研究中常用的测度方法及指标,并介绍了近年来国内外各个领域利用随机共振检测弱信号的应用研究实例.最后对随机共振的研究进展做了概括分析.     

一种弱信号检测新方法分析

通过计算机仿真分析一种基于频域积累和小波变换相结合的弱信号监测方法,仿真在Matlab上完成。分别分析小波变换和频域积累用于弱信号处理的去噪效果。仿真表明,小波变换对信噪比很低的信号去噪效果较差,频域积累需要较长的数据采集时间,会使信号处理的实时性变差。在此基础上,提出将两种方法结合起来使用,先用频域积累将信噪比提高,再用小波变换进一步去噪,从而形成了一种新的弱信号检测方法,该方法既可有效去噪,实时性也较频域积累有很大改善。     

微弱光信号检测电路的设计和噪声分析

针对光信号检测电路对微弱光信号放大所带来的带宽和信噪比的问题,设计了一种微弱光信号检测电路。通过动态补偿的方法,在保证低噪声的同时使电路拥有良好的响应度。并通过电路的波特图形分析了电路的噪声,给出了减小电路噪声的方法。该电路主要用于检测快速变化的微弱光信号。     

用于高速微弱光信号的平衡探测技术研究

长距离高速微弱光电探测技术在激光通信中应用广泛。为了在未被噪声湮没的环境中检测出所需的微弱信号,采用平衡探测技术对单管探测和平衡探测进行对比,并且对具体的平衡探测器电路进行了理论分析和仿真,得出了在一致性系数较大(k>0.6)时平衡探测器的信噪比优于单管探测的结论。从理论上分析了单管和双管探测的最小可探测光功率。结果表明,把平衡探测技术用于高速微弱光信号探测具有很大的优越性。