【摘要】：微弱信號是傳統(tǒng)和一般的方法所不能檢測到的微弱量,所謂微弱是相對于噪聲而言,不只是說信號的幅度很小,主要指的是被噪聲淹沒的、信噪比很低的信號。微弱信號檢測是利用電子學(xué)、信息論和概率統(tǒng)計等方法,研究被測信號的特點(diǎn),分析產(chǎn)生噪聲的原因,檢測并估計被背景噪聲淹沒的微弱信號。微弱信號檢測是人們獲取信息的重要手段,在許多領(lǐng)域中都有比較廣泛的應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,對微弱信號進(jìn)行檢測與恢復(fù)的需求日益迫切�；煦�(Chaos)是一種看似無規(guī)則的運(yùn)動,在確定性非線性系統(tǒng)中,不需要附加任何隨機(jī)因素便可出現(xiàn)類似隨機(jī)的行為。它廣泛的存在于氣象、水文、通信等多個領(lǐng)域。隨著混沌理論在各個領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用,利用混沌理論進(jìn)行微弱脈沖信號的檢測與估計成為一種發(fā)展趨勢。從混沌噪聲背景信號中檢測并恢復(fù)出淹沒在其中的微弱信號,尤其是混沌噪聲背景下微弱脈沖信號的檢測與恢復(fù),對信號處理在理論與實(shí)踐上有重要的意義。本文中,首先基于混沌信號的短期可預(yù)測性及其對微小擾動的敏感性對觀測信號進(jìn)行相空間重構(gòu)、建立局域線性自回歸模型(Local Linear Autoregressive model,LLAR)進(jìn)行單步預(yù)測,得到預(yù)測誤差,并利用假設(shè)檢驗方法從預(yù)測誤差中檢測觀測信號中是否含有微弱脈沖信號。然后,對微弱脈沖信號建立單點(diǎn)跳躍模型,并融合局域線性自回歸模型,構(gòu)成雙局域線性模型(Double Local Linear model,DLL),以極小化DLL模型的均方預(yù)測誤差為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,采用向后擬合算法估計模型的參數(shù),并最終恢復(fù)出混沌噪聲背景下的微弱脈沖信號。最后,基于典型混沌時間序列Lorenz系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗,結(jié)果表明,本文所建的模型對混沌噪聲背景中微弱脈沖信號檢測與恢復(fù)有比較好的效果。
[Abstract]:Weak signal is a weak signal which can not be detected by traditional and general methods. The so-called weak signal is not only that the amplitude of the signal is very small, but mainly refers to the signal which is submerged by noise and has low signal-to-noise ratio (SNR). Weak signal detection is based on the methods of electronics, information theory and probability statistics to study the characteristics of the measured signal, analyze the causes of the noise, detect and estimate the weak signal submerged by the background noise. Weak signal detection is an important means for people to obtain information. It is widely used in many fields. With the development of science and technology, the need for weak signal detection and recovery is becoming more and more urgent. Chaotic (Chaos) is a seemingly irregular motion. In deterministic nonlinear systems, stochastic behavior can occur without any additional random factors. It widely exists in many fields such as meteorology, hydrology, communication and so on. With the development and application of chaos theory in various fields, the detection and estimation of weak pulse signal using chaos theory has become a development trend. The detection and recovery of weak signals submerged in chaotic noise background signal, especially the weak pulse signal under chaotic noise background, are of great significance to signal processing in theory and practice. In this paper, based on the short-term predictability of chaotic signals and their sensitivity to small perturbations, the phase space reconstruction of observed signals is carried out, and a local linear autoregressive model (Local Linear Autoregressive model LLAR) is established for single-step prediction, and the prediction errors are obtained. The hypothesis test method is used to detect whether the observation signal contains weak pulse signal from the prediction error. Then, the single point jump model of weak pulse signal is established, and the local linear autoregressive model is fused to form a bilocal linear model, (Double Local Linear model-DLL), which optimizes the mean square prediction error of the minimized DLL model. The parameters of the model are estimated by backward fitting algorithm, and the weak pulse signal under the background of chaotic noise is finally recovered. Finally, based on the typical chaotic time series Lorenz system, the simulation results show that the proposed model has a good effect on the detection and recovery of weak pulse signal in chaotic noise background.
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2196883