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《基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第22卷第1期仪器仪表学报2001年2月X基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究12聂春燕石要武12((长春大学电子工程学院长春130012)吉林大学信息工程学院长春130025)摘要本文简述了互相关检测的原理及混沌理论,在此基础上,提出了将互相关检测与混沌理论相结合检测微弱正弦周期信号的新方法。给出了原理框图、仿真模型及仿真实验结果。研究结果表明,此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景。关键词互相关检测混沌理论信噪比TheReaserchofWeakSignalDetectionbasedonCross-orrelatio
2、nandChaosTheo2ry12NieChunyanShiYaowu1(ChangchunUniv.,Changchun130012,China)2(InformationEngineeringInstitute,JilinUniv.,Changchun130025)AbstractInthispaper,theprincipleofcross2correlationdetectionandchaostheoryareintroduced.Onthisbasis,anewmethodofweaksignaldetectionbasedoncombining
3、cross2correlationfunctionwithchaostheory.Atthesametime,simulationmodel,framediagramandsimulationresultsaregiven.Theexperimentresultsshowthisisatime2domainsignalprocessingmethodwhichhasalowersignaltonoiseratiolimit.Therefore,itwillhasverygoodfutureinapplications.KeywordsCross2correla
4、tiondetectionChaostheorySignaltonoiseratio(SNR)望的),对噪声的抑制能力差等缺点。因此,在Boxcar1引言积分器之后,对有关更先进的时域信号检测仪器的研究尚属空白。因此,迫切需要一种新的方法弥补以上不从噪声中提取微弱的正弦周期信号是信号检测中足。在本论文中提出一种创新的方法,将互相关检测方的综合技术和尖端领域,完成正弦信号(包括具有窄带法与混沌理论相结合,共同进行弱信号检测。此方法将特点的调幅信号)幅度及相位检测的相关检测装置,在目前国内外研究热点—混沌理论引入弱信号检测理论科学研究的各个领域(如物理、化学、生物
5、医学、地震、中,解决了互相关检测对噪声抑制不彻底的缺陷,将弱[1]海洋等)有很广泛的用途。自从60年代Boxcar积分信号检测理论向前推进了一步。大量仿真实验验证,此器问世以来,时域信号处理方法一直停滞不前,时域信方法信噪比工作门限低,对噪声抑制能力强,是降低信号处理方法所具有的理论简单、物理意义明显、检测前号检测下限的有效方法。因此,此方法既具有一定的理不需要对噪声的分布作假设及硬件易实现等优点(与论价值,又具有一定的实际应用价值,尤其是此方法利频域信号方法相比较)没有被充分发挥出来。目前,在用了混沌系统硬件易实现的优点,大幅度降低了检测时域信号处理方法中,
6、都存在着检测门限较高(是不希仪器成本。X本文于1999年9月收到。国家自然科学基金资助项目No:69872012。第1期基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究33周期信号带来一定困难。那么,如何解决这一困难呢?2互相关检测方法的基本原理本文,引入混沌理论解决这个问题。互相关检测方法实质就是对待检信号(混有噪声)和参考信号(纯周期信号)作互相关函数的运算,达到去除一定噪声的检测方法。设待检信号为:f1(t)=s1(t)+n(t)(1)参考信号为:f2(t)=s2(t)(2)则互相关函数如下:T1图2互相关函数R12(S)R12(S)=lim∫f1(t)f2
7、(t-S)dtT`∞2T-TT1=lim[∫s1(t)s2(t-S)dt3基于混沌理论检测弱信号的方法T`∞2T-TT1+∫n(t)s2(t-S)dt]311基于混沌相平面变化检测弱信号基本原理2T-T混沌是目前国内外的一个活跃研究领域,本文对=Rss(S)+Rns(S)(3)122其丰富的内部结构不作探讨,只是选一个具有混沌形式中Rss(S)——s1(t)与s2(t)的互相关函数12态的著名的Duffing(杜芬)方程作为本论文中要用的Rns(S)——n(t)与s2(t)的互相关函数2混沌系统,混沌系统之所以能检测微弱的周期信号,就Rss(S)和Rns(S)
8、是互不相关的。如果s1(t)是已知的,
