基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

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1、第27卷第5期计算机仿真2010年5月文章编号：1006—9348(2010)05—0136—04基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测潘俊阳(西北工业大学声学工程研究所，陕西西安710072)摘要：为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力，提高系统的信噪比，提出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的RBF神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律，建立混沌系统的RBF神经网络单步预测模型，改进了网络的学习算法，利用RBF神经网络对输人扰动的敏感，预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Lorenz流和实际舰船辐射噪

2、声信号中的信号检测进行计算机仿真实验，验证了算法的有效性和可行性，并且实验表明信噪比最低达一40dB时，仍能有效检测出信号。关键词：混沌；径向基神经网络；信号检测；预测中图分类号：TN91l文献标识码：ASignalDetectioninStrongChaoticInterferenceBasedonRBFNeuralNetworkPANJun—yang(InstitutionofAcousticEngineering，NorthwesternPolytechniealUniversity，Xi’anShanxi710072，China)ABSTRACT：I

3、nordertodetectharmonicsignalins~ongchaoticinterference，anewmethodbasedonRBFneuralnetworkispresentedinthispaperwhichisusedtodetectweaksignalinstrongchaoticinterference．Accordingtothegeometryofchaoticattractorandtheevolutionofchaostrajectory，theonesteppredictionmodelofchaoticsystemu—

4、singRBFneuralnetworkisestablishedandanewlearningalgorithmisdeveloped．ByusingthesensitivityofRBFneuralnetworkaboutinputfluctuation，weaksignalcanbedetectedfromthepredictionerror．Theperformanceofde-tectionforlowsignal—to—noiseratio(SNR)isanalyzed．ThevalidityofRBFneuralnetworkwithnewle

5、arningal—gorithmistestedbysignaldetectioninchaoticinterferenceincaseofLorenzflowandshipradiatednoise．Ithadbeenshownthat，bythismethodsignalcanbedetectedinchaoticinterferencewhenSNRisaslowas一40dB．KEYWORDS：Chaos；RBFneuralnetwork；Signaldetection；Prediction1引言沌理论受到了越来越多学者的关注。混沌学科的出现，加深复

6、杂背景中弱信号的检测一直是信号检测领域的难点了人们对各个工程领域中各种复杂现象的认识，给解决这些之一。比如海杂波中目标信号的检测，脑电信号(EEG信领域的一些复杂问题提供了新的处理方法。Leung利用号)中稳态视诱发信号(SSVEP信号)的检测以及船舶本地MPSV(最小相空间体积)方法研究了嵌入在混沌噪声中的噪声中目标信号的检测所处理的背景噪声都有着复杂的物AR模型的参数估计⋯；Haykin利用人工神经网络的方法研理机制，而传统的信号检测技术是在高斯背景噪声这一假定究了在海洋杂波背景下的小目标检测；Short根据混沌信基础之上，采用随机统计理论方法进行处理。

7、近年来，随着号可短时间预测的特性，利用混沌预测提取信号。混沌理论和非线性动力学的发展，许多从前被人们认为是随本文采用RBF神经网络建立混沌时间序列的预测模机的信号例如海杂波信号、EEG信号和船舶辐射噪声信号，型，利用RBF神经网络对背景噪声的预测来抑制背景噪声，被证明是具有混沌特性的。混沌现象的准高斯性和非线性提高信噪比，从而实现对弱信号的检测。提出了一种新的动力系统对初值的敏感性，使得混沌是不可长期预测的。因RBF神经网络学习方法，与自适应方法相比，这种方法没有此混沌的短期可预测性为信号检测提供了新的思路。自适应算法初始值选择不当带来的局部极小值问题。使得

8、混沌信号处理研究已经成为近十多年来的研究热点，混RB