【摘要】：弱信號的檢測在通信、雷達(dá)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,而在強(qiáng)噪聲背景下檢測微弱信號是近代信息理論的一個重要的研究熱點,并促使人們不斷探索與研究弱信號檢測的新理論和新方法。傳統(tǒng)的弱信號時域檢測方法,往往受到信噪比門限的限制,而近年來隨著人們對非線性科學(xué)中混沌理論的研究,為解決問題提供了一條新的思路,基于混沌理論的檢測方法克服了傳統(tǒng)方法的不足,可以檢測更低信噪比的信號,為弱信號的檢測提供了新的研究理論和方法。本文在分析混沌動力學(xué)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,以霍爾姆斯型Duffing映射為研究對象,把Lyapunov指數(shù)作為混沌識別的判據(jù),通過QR分解法求出動力學(xué)方程由混沌狀態(tài)變?yōu)橹芷跔顟B(tài)的混沌臨界閾值,重點對利用混沌Duffing振子進(jìn)行弱信號檢測的基本原理和檢測方法進(jìn)行了深入的分析,驗證了基于相軌跡變化來判斷待檢測信號中是否含有目標(biāo)信號的檢測算法的可行性,針對未知頻率的信號檢測,采用控制理論中的滑模變結(jié)構(gòu)控制方法對霍爾姆斯型Duffimg系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的混沌Duffing系統(tǒng)可以有效抑制噪聲,并通過系統(tǒng)的功率譜圖檢測出弱信號的頻率。利用支持向量機(jī)理論、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法建立一步預(yù)測模型對混沌信號短期預(yù)測,把相空間重構(gòu)參數(shù)和支持向量機(jī)模型參數(shù)同時進(jìn)行組合優(yōu)化,根據(jù)得到的最優(yōu)參數(shù)建立預(yù)測模型,并用混沌時間序列驗證了模型的準(zhǔn)確性,同時利用混沌噪聲與弱信號混合后的信號與另外兩種傳統(tǒng)的參數(shù)求取方法進(jìn)行仿真和比較分析。結(jié)果表明本文所提出的的方法相比于傳統(tǒng)的參數(shù)計算方法,在檢測性能方面有了明顯地提高。
[Abstract]:Weak signal detection has been widely used in communication, radar and other fields. Detection of weak signal in strong noise background is an important research hotspot in modern information theory. It also urges people to explore and study new theory and method of weak signal detection. Traditional weak signal detection methods in time domain are often limited by the signal-to-noise ratio (SNR) threshold. In recent years, with the study of chaos theory in nonlinear science, a new way of thinking is provided for solving the problem. The detection method based on chaos theory overcomes the shortcomings of traditional methods and can detect lower signal-to-noise ratio (SNR) signals, which provides a new theory and method for weak signal detection. In this paper, based on the analysis of chaotic dynamical system, the Lyapunov exponent is taken as the criterion of chaos recognition by taking the Duffing map of Holmes type as the research object. The critical threshold of dynamic equation from chaotic state to periodic state is obtained by QR decomposition method. The basic principle and detection method of weak signal detection using chaotic Duffing oscillator are analyzed in detail. The feasibility of the detection algorithm based on the phase locus change to judge whether the signal to be detected contains the target signal or not is verified, and the detection of the signal with unknown frequency is verified. The sliding mode variable structure control method in control theory is used to improve the Holmes type Duffimg system. The simulation results show that the improved chaotic Duffing system can effectively suppress noise and detect the frequency of weak signal by the power spectrum of the system. Based on the support vector machine theory, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm, a one-step prediction model is established for short-term prediction of chaotic signals. The phase space reconstruction parameters and support vector machine model parameters are combined and optimized simultaneously. According to the obtained optimal parameters, the prediction model is established, and the accuracy of the model is verified by chaotic time series. At the same time, the signals mixed with chaotic noise and weak signals are simulated and compared with the other two traditional parameters. The results show that the proposed method is better than the traditional parameter calculation method in detecting performance.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(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：2426206