混沌算法和子空间算法应用在微弱信号检测中的比较

发布时间：2018-04-30 09:47

  本文选题：杜芬混沌算法 + 子空间算法　； 参考：《科学技术与工程》2014年01期

【摘要】：常规的快速傅里叶变换(FFT)法在被检信号低于频谱仪底噪时检测效果较差,体现在要求输入信号的信噪比较高;因此需要检测能力更强的算法来识别出弱信号。混沌算法由于拥有对弱信号敏感而对噪声有较强免疫性的特点,使它在微弱信号检测中占有重要的地位。将源自阵列信号处理中的子空间算法应用到了微弱信号检测中,并与混沌算法进行比较,试图将新的算法应用到弱信号检测领域中来。介绍了杜芬混沌算法和子空间算法,并且通过实际信号对算法进行了仿真分析。两种算法都能在较低信噪比条件下检测到信号;但是从硬件资源占用的方面考虑还是混沌算法更好些。最后用verilog语言设计了杜芬(Duffing)混沌算法检测中核心的四阶龙格库塔(RK4)模块。
[Abstract]:The conventional fast Fourier transform (FFT) method has a poor detection effect when the detected signal is lower than the bottom noise of the spectrometer, which is reflected in the higher signal-to-noise ratio of the input signal, so a stronger detection algorithm is needed to identify the weak signal. Chaotic algorithm has strong immunity to noise because it is sensitive to weak signal, so it plays an important role in weak signal detection. The subspace algorithm derived from array signal processing is applied to weak signal detection, and compared with chaotic algorithm, this paper attempts to apply the new algorithm to the field of weak signal detection. This paper introduces Duffin chaos algorithm and subspace algorithm, and simulates the algorithm by actual signal. Both algorithms can detect signals at low signal-to-noise ratio (SNR), but chaos algorithm is better in terms of hardware resource consumption. Finally, the fourth order Runge-Kutta RK4 module of Duffing-based chaos detection is designed with verilog language.
【作者单位】： 河北工业大学信息工程学院;国家无线电监测中心;
【分类号】：TN911.23;O415.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1824066