針對(duì)傳統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)方法在混沌背景下的檢測(cè)能力較弱,提出了一種基于IA-SVM模型的混沌小信號(hào)檢測(cè)方法。該方法經(jīng)求嵌入窗構(gòu)建混沌相空間后,利用免疫算法尋優(yōu)能力對(duì)支持向量機(jī)中影響預(yù)測(cè)精度的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而建立混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,預(yù)測(cè)信號(hào)的均方根誤差為0.000 146 3（信噪比為-104.247 3 dB）,較傳統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)方法有著顯著優(yōu)勢(shì)。 

【文章來源】：探測(cè)與控制學(xué)報(bào). 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

含瞬態(tài)信號(hào)的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值

為了進(jìn)一步說明提出方法的優(yōu)越性,利用不斷改變加入瞬時(shí)小信號(hào)的幅值從而改變信噪比,探究不同信噪比條件下本文提出方法和傳統(tǒng)混沌算法的檢測(cè)效果,做200次蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn),獲得如圖4所示的檢測(cè)率對(duì)比圖,定義檢測(cè)率η=N1/N,其中N1為成功檢測(cè)到微弱信號(hào)的次數(shù),N為實(shí)驗(yàn)總次數(shù)。通過對(duì)比圖可以發(fā)現(xiàn),本文算法檢測(cè)性能較混沌算法有明顯優(yōu)勢(shì)。在信噪比高于-20 dB時(shí),兩種算法均能較為準(zhǔn)確地檢測(cè)微弱信號(hào)的存在;然而當(dāng)信噪比低于-20 dB時(shí),傳統(tǒng)混沌算法檢測(cè)率陡降,檢測(cè)性能大打折扣,檢測(cè)率已經(jīng)不能滿足實(shí)際工程應(yīng)用的要求,反觀本文方法檢測(cè)率穩(wěn)定緩緩下降,即使信噪比達(dá)到-104.147 3 dB,本文檢測(cè)率依然為83.2%,表明本文算法在較低信噪比下檢測(cè)信號(hào)的有效性。

頻率為0.031 8,信噪比達(dá)到-89.5 dB,得到優(yōu)化后的參數(shù)C=93 580, σ=0.635 0, ε= 0.014 6,預(yù)測(cè)結(jié)果的均方根誤差RMSE為0.000 091 8。通過觀測(cè)含周期信號(hào)的預(yù)測(cè)誤差如圖4所示,不能確定微弱信號(hào)的位置,所以對(duì)誤差幅度進(jìn)行快速傅里葉變換,研究預(yù)測(cè)誤差的頻譜特性觀察圖5的誤差頻譜圖,不難發(fā)現(xiàn),在頻率為0.031 8處頻譜圖出現(xiàn)顯著峰值,能夠確定微弱周期信號(hào)的存在,在其他頻率時(shí)同樣出現(xiàn)小鋸齒,主要是因?yàn)檎麄�(gè)預(yù)測(cè)模型本身存在誤差以及在預(yù)測(cè)系統(tǒng)中所加的微弱瞬時(shí)信號(hào)和周期信號(hào)的干擾。圖4 含周期信號(hào)的預(yù)測(cè)誤差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工免疫算法優(yōu)化雙支持向量機(jī)在拱壩變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 曹延明,井德泉,劉春高.  長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2019(12)
[2]基于免疫算法的全斷面巖石掘進(jìn)機(jī)刀盤滾刀布局設(shè)計(jì)理論研究[J]. 朱殿華,宋立瑋,郭偉.  機(jī)械設(shè)計(jì). 2018(11)
[3]海雜波特性認(rèn)知研究進(jìn)展與展望[J]. 丁昊,董云龍,劉寧波,王國(guó)慶,關(guān)鍵.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2016(05)
[4]基于C-C算法的混沌吸引子的相空間重構(gòu)技術(shù)[J]. 胡瑜,陳濤.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2012(05)
[5]基于對(duì)偶約束最小二乘支持向量機(jī)的混沌海雜波背景中的微弱信號(hào)檢測(cè)[J]. 行鴻彥,金天力.  物理學(xué)報(bào). 2010(01)
[6]混沌背景中微弱信號(hào)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 行鴻彥,徐偉.  物理學(xué)報(bào). 2007(07)
[7]基于Lyapunov指數(shù)的弱周期信號(hào)檢測(cè)[J]. 劉丁,任海鵬,李虎明.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2005(12)
[8]基于互相關(guān)檢測(cè)和混沌理論的弱信號(hào)檢測(cè)方法研究[J]. 聶春燕,石要武.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2001(01)



本文編號(hào)：3560714