基于局域线性法和卡尔曼滤波的强混沌背景下正弦信号恢复的混合算法

发布时间：2018-01-04 22:13

  本文关键词：基于局域线性法和卡尔曼滤波的强混沌背景下正弦信号恢复的混合算法　出处：《电子学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文提出一种局域线性-周期图检测-卡尔曼滤波混合算法LL-P-KF,用来恢复强混沌背景下正弦信号.首先,建立混沌信号的一步预测模型;然后,利用周期图检测潜在周期;最后,应用卡尔曼滤波从误差中恢复正弦信号.仿真实验表明该混合算法具有较好的恢复效果.
[Abstract]:In this paper, a hybrid algorithm LL-P-KF is proposed to restore sinusoidal signal in strong chaotic background. Firstly, a one-step prediction model of chaotic signal is established. Then, the latent period is detected by using the periodic graph. Finally, the sinusoidal signal is recovered from the error by Kalman filter, and the simulation results show that the hybrid algorithm has a good recovery effect.
【作者单位】： 重庆理工大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.11471060) 重庆市科委基础与前沿研究项目(No.cstc2014jcyjA40003)
【分类号】：TN713;TN911.7
【正文快照】： 检测方法.如:Leung[1]利用混沌信号的几何特性,利1引言用最小相空间体积法估计嵌入在混沌噪声中AR模型二十一世纪的现代科学研究是建立在大量信息的参数的方法;Short[2~4]利用混沌预测的方法从混沌通基础上的,而信息往往受到噪声的干扰,且可能是强混信系统中提取信号的方法;Br

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本文编号：1380320