微弱信號提取算法的研究.pdf

1、強背景噪聲下提取信號特征一直是信號處理領(lǐng)域主要解決的問題。過去幾十年,人們一直在努力地消除噪聲,以達到提取微弱信號特征的目的。隨機共振作為一種新的提取微弱信號的方法被提出,它有著比傳統(tǒng)方法更加優(yōu)越的性能。
　　隨機共振與線性方法不同,有效地利用了系統(tǒng)的非線性性質(zhì),在信號特征提取過程中,它不僅去除部分噪聲,而且還可以把噪聲的部分能量轉(zhuǎn)換成信號能量,從而在一定程度上提高信噪比。
　　本文以微弱信號為研究對象,利用隨機共振系統(tǒng)進行

2、微弱信號提取算法的研究及仿真實現(xiàn)。論文主要成果概括如下:
　　1、根據(jù)絕熱近似理論和線性響應(yīng)理論,隨機共振只能檢測頻率小于1的信號。為了檢測大頻率信號,采用變尺度隨機共振,它可以將大頻率信號變成適合隨機共振處理的小頻率信號。為了解決噪聲強度超過最佳值(最佳值時信號頻率處峰值最大),信號頻率的提取會出錯這一問題,我們采用了變參數(shù)隨機共振,它通過改變系統(tǒng)參數(shù)來實現(xiàn)對大噪聲條件下信號頻率的提取。
　　2、由于變尺度隨機共振不能解決

3、噪聲太大的情況,而變參數(shù)隨機共振每次都要手動改變參數(shù),為了彌補兩者的不足,將它們結(jié)合起來形成了自適應(yīng)隨機共振。在低信噪比下,以信噪比或信噪比增益作為自適應(yīng)隨機共振檢測單頻正弦信號的度量,會遇到提取不到信號頻率的情況,為了穩(wěn)定地檢測信號頻率,提出了峰值檢測作為度量。仿真結(jié)果表明:信噪比為33dB的正弦信號能夠被更快更準(zhǔn)確地檢測出。
　　3、在低信噪比下,輸入到陣列的信號的方位估計會出現(xiàn)角度偏差。為了解決這一問題,引入自適應(yīng)隨機共振到