強混沌背景下弱諧波信號檢測算法研究.pdf

1、研究證明，很多工程問題可以歸結為強混沌背景下的弱諧波信號檢測問題?；煦缋碚撘驗槠淦者m性和自身豐富的動力學特性而被廣泛應用于弱信號檢測領域。因此，強混沌背景下的弱諧波信號檢測問題是一個研究熱點。
　　本文利用混沌理論結合信號檢測技術對強混沌背景下的弱諧波信號檢測算法展開研究，主要工作包括：
　　1、研究了基于 Duffing混沌振子方程的弱諧波信號檢測算法，該算法利用混沌系統對初值比較敏感，以及混沌運動過程會隨著Duffing

2、方程的外加周期策動力的改變而呈現出不同相空間狀態(tài)圖的特點實現對弱諧波信號的檢測。當在系統中加入含有微弱諧波信號的待檢測信號以后，調節(jié)外加周期策動力，系統運動狀態(tài)會從混沌狀態(tài)進入大尺度周期狀態(tài)，
　　2、研究對比了三種均勻混沌背景下的弱諧波信號檢測算法。其中，ESN檢測算法利用參考序列訓練回聲狀態(tài)網絡，并構建混沌信號一步預測矩陣，最后利用一步預測誤差檢測弱諧波信號。然而該算法對高斯白噪聲比較敏感，當混沌背景中混有高斯白噪聲時，ESN

3、檢測算法失效。針對噪聲敏感這一問題，本文提出了基于 SOCP的最優(yōu)化檢測算法，該算法利用混沌信號具有二階統計特性不變性的特點，利用參考序列構建數據矩陣提取混沌背景二階統計特性，并設計最優(yōu)濾波器，最后根據輸出信干噪比（SINR）檢測弱諧波信號。然而基于SOCP的最優(yōu)化理論算法需要求解一個凸優(yōu)化問題，算法計算復雜度較高。針對上述特點，本文進一步提出了一種基于EKF的迭代算法，該算法在傳統EKF算法的基礎上進行了優(yōu)化，降低了計算復雜度。