發(fā)布時間：2020-06-14 10:44

【摘要】：通信中至關(guān)重要的一個問題是如何實現(xiàn)對信號的有效檢測。能夠正確檢測到需要的信號,是合作方能夠正確實現(xiàn)信號接收的基礎(chǔ),也是非合作方能實施信息對抗和信號干擾的基礎(chǔ)。目前提出的信號檢測算法大致可以分為線性方法和非線性方法。線性方法直接利用信號的時域或者頻譜信息,通過一定的算法處理完成對信號的檢測。由于線性方法直接利用信號信息,所以當(dāng)信號中包含的噪聲功率較高時,難以提取有效的信號信息。所以線性方法對信噪比的檢測門限要求較高,難以實現(xiàn)對低信噪比信號的檢測。非線性方法充分利用非線性系統(tǒng)的特點,通過將信號的變化轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)狀態(tài)的變化,能夠?qū)崿F(xiàn)對低信噪比信號的檢測。混沌理論是非線性信號檢測算法之一,其中又以Duffing振子最為典型�，F(xiàn)階段的研究表明,利用Duffing振子能夠?qū)崿F(xiàn)對微弱的正弦信號、BPSK信號等的頻率檢測。但是目前基于Duffing振子檢測微弱信號的研究都是在嚴(yán)格高斯白噪聲條件下進行的,得到的結(jié)論只是理論性的成果,難以運用到實際中。本論文針對窄帶噪聲和存在信號間干擾條件下的Duffing振子狀態(tài)進行分析。提出窄帶噪聲條件下利用Duffing振子完成微弱信號檢測的新方法,并且利用FPGA搭建基于Duffing振子的信號檢測驗證系統(tǒng),驗證方法的正確性和可行性。本論文首先研究了Duffing振子相關(guān)的基本理論,對振子的高斯白噪聲免疫性原理和基于Duffing振子的弱信號檢測方法進行分析。通過對差分振子和振子陣列的分析,得到本論文采用的基本信號檢測模型和合適的振子參數(shù)選擇。然后對信號間干擾和窄帶噪聲對振子狀態(tài)的影響進行了分析和仿真,得出了此時Duffing振子與傳統(tǒng)理論不同的狀態(tài)形式。為了在窄帶噪聲條件下實現(xiàn)信號頻率檢測,將窄帶噪聲帶入Duffing振子,建立新的Duffing振子模型。利用Melnikov方程對模型進行分析,得出窄帶噪聲下振子的概率周期狀態(tài)。利用周期狀態(tài)時間比重(Period State Time Rate,PSTR)方法實現(xiàn)振子狀態(tài)判斷。隨后,利用MATLAB建立基于PSTR方法的微弱信號檢測平臺,驗證了在窄帶噪聲條件下,基于PSTR方法檢測單信號和多信號的可行性。最后,基于包含Altera CycloneⅣ型FPGA芯片的DE2_115開發(fā)板,利用Verilog HDL語言,搭建弱信號檢測系統(tǒng),驗證方法實現(xiàn)的可行性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.23
【圖文】：

圖 2-1 Duffing 方程仿真模型對Duffing振子狀態(tài)方程分析可知:（1）當(dāng)周期策動力幅值 =0 時，系統(tǒng)中存在包括焦點（0,0）和兩個鞍點（,0）的 3 個平衡點。平衡點的意思是當(dāng) 系統(tǒng)的初始狀態(tài)不同，經(jīng)動，系統(tǒng)最終會駐留在 3 個平衡點之一。如圖 2-2a)所示，當(dāng)系統(tǒng)初始值（0,0）時，系統(tǒng)運動之后的狀態(tài)將駐留在鞍點（1,0）上；如圖 2-2b)，當(dāng)（值為（-1,-1）時，系統(tǒng)狀態(tài)將駐留在鞍點（-1,0）上。

圖 2-1 Duffing 方程仿真模型對Duffing振子狀態(tài)方程分析可知:（1）當(dāng)周期策動力幅值 =0 時，系統(tǒng)中存在包括焦點（0,0）和兩個鞍點（1,0）、（-1,0）的 3 個平衡點。平衡點的意思是當(dāng) 系統(tǒng)的初始狀態(tài)不同，經(jīng)過往返運動，系統(tǒng)最終會駐留在 3 個平衡點之一。如圖 2-2a)所示，當(dāng)系統(tǒng)初始值（x,y）�。�0,0）時，系統(tǒng)運動之后的狀態(tài)將駐留在鞍點（1,0）上；如圖 2-2b)，當(dāng)（x,y）初始值為（-1,-1）時，系統(tǒng)狀態(tài)將駐留在鞍點（-1,0）上。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前6條

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3 王玫;顏勇;張慧峰;;基于雙Duffing振子差分的微弱信號頻率檢測[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報;2010年02期

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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本文編號：2712663