一種基于新型間歇混沌振子的艦船線譜檢測方法
本文選題:微弱線譜檢測 切入點(diǎn):未知頻率檢測 出處:《物理學(xué)報》2014年06期 論文類型:期刊論文
【摘要】:為了實現(xiàn)低信噪比下未知頻率的艦船輻射線譜的檢測,對常規(guī)型間歇混沌振子列檢測方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于適應(yīng)步長型間歇混沌振子的信號檢測方法.該方法可以只用一個Duffing振子,通過設(shè)定一組能夠覆蓋待測信號所在頻段的求解步長序列,實現(xiàn)對未知頻率、具有任意初相位的微弱周期信號的搜索檢測.為進(jìn)一步提高系統(tǒng)的弱信號檢測性能,分析了Holmes型Duffing方程在不同頻率內(nèi)置策動力下對弱信號靈敏度的差異.綜合理論分析和仿真研究結(jié)果給出了Duffing振子在內(nèi)置策動力角頻率為0.4 rad/s時對弱信號檢測性能最佳,并據(jù)此對所采用的Duffing振子進(jìn)行了優(yōu)化;仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的Duffing振子的弱信號檢測性能提高了12 dB.最后將此方法應(yīng)用于一組含有艦船輻射線譜的實船數(shù)據(jù),結(jié)果表明此方法可以實現(xiàn)低信噪比下的未知頻率微弱線譜檢測.
[Abstract]:In order to detect the linear spectrum of ship radiation with unknown frequency at low SNR, the conventional detection method of intermittent chaotic oscillator sequence is improved. In this paper, a signal detection method based on adaptive step size intermittent chaotic oscillator is proposed. The method can use only one Duffing oscillator and realize unknown frequency by setting a set of solving step size sequences which can cover the frequency band of the signal to be measured. Search and detection of weak periodic signal with arbitrary initial phase. The difference of the sensitivity of Holmes type Duffing equation to weak signal under different internal driving force is analyzed. The results of theoretical analysis and simulation study show that the Duffing oscillator has the best detection performance for weak signal when the angular frequency of internal force is 0.4 rad/s. The simulation results show that the weak signal detection performance of the improved Duffing oscillator is improved by 12 dB. Finally, the proposed method is applied to a set of real ship data containing ship radiation line spectrum. The results show that this method can be used to detect the weak linear spectrum of unknown frequency at low signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】: 哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)重點(diǎn)實驗室;哈爾濱工程大學(xué)水聲工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:51279033)和國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(批準(zhǔn)號:11234002)資助的課題~~
【分類號】:TN911.7;O415.5
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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本文編號:1648689
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