基于Poincare截面的微弱信号定量检测与幅值参数提取
发布时间：2020-12-28 12:41
为解决微弱信号定量检测问题,提出并建立了基于Poincare截面的检测统计量,并以此设计了利用Duffing振子进行微弱信号定量检测及幅值参数提取的有效实现方法。通过分析Duffing振子的Poincare截面特性,发现系统输出关于幅值的分岔特性能够清晰判定系统不同状态,由此对Poincare截面的分布点进行方差统计,构建检测统计量与检测判定区间,实现对微弱信号的定量检测。仿真实验发现,该定量检测方法的噪声鲁棒性优于传统时域特征检测方法,进一步设计了循环检测系统用以提取待测信号幅值参数并实现对未知频率信号的检测,为基于Duffing振子的微弱信号检测提供了定量检测途径与参考。
【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020年06期 北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
Duffing振子不同输出状态的时域特征
设置系统参数ω=1rad/s，阈值精度η=0.001。在Matlab环境中，采用四阶Runge-Kutta算法计算出Duffing振子状态方程的近似解，构成输出序列，并对该输出序列的Poincare截面进行关于幅值的数值运算，得到Duffing振子的输出序列关于策动力幅值a的分岔情况，如图2所示。由图2可以看出，随着a值的改变，Duffing振子的输出特性发生显著变化。当a≤0.824时，系统输出整体呈现出杂乱无规律的特性，且每个幅值点对应映射点集的分布范围很大，此时系统处于混沌态。当a>0.824时，系统输出则表现出明显的规律性，且每个幅值点对应的映射点集分布范围非常小，几乎重合于一点，此时系统处于大周期态。可以看到，系统的输出状态在a=0.824处发生了显著变化，即该幅值点为系统输出状态变化的临界幅值，也是系统输出的分岔点所在，将该点记为a0。
在此基础上，进一步考虑检测系统相平面的变化情况。设置a0=0.824，使系统的初始状态为临界混沌态。给系统加入待测信号s(t），图3分别为系统在临界混沌态和大周期态下的输出相平面轨迹。由图3可以看出，相平面轨迹能够清晰地区分系统输出的不同状态。未加入s(t）时，如图3(a）所示，系统处于临界混沌态，其相平面轨迹错杂无规律；当加入s(t）后，相平面轨迹发生明显变化，系统的输出状态转变为大周期态，由此检测出微弱信号的存在，这也是传统通过相平面轨迹检测微弱信号的原理。同时，通过上述原理与分析也验证了基于Duffing振子检测微弱信号的方法是可行的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]双势阱Duffing-van der Pol振子微弱信号检测统计量构造[J]. 凌云飞,陈长兴,牛德智,陈婷. 系统工程与电子技术. 2019(10)
[2]基于强耦合Duffing振子的微弱脉冲信号检测与参数估计[J]. 曹保锋,李鹏,李小强,张雪芹,宁王师,梁睿,李欣,胡淼,郑毅. 物理学报. 2019(08)
[3]Weak wide-band signal detection method based on small-scale periodic state of Duffing oscillator[J]. 侯健,闫晓鹏,栗苹,郝新红. Chinese Physics B. 2018(03)
[4]Duffing振子微弱信号盲检测方法[J]. 吴彦华,马庆力. 系统工程与电子技术. 2017(11)
[5]混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测及恢复[J]. 苏理云,孙唤唤,王杰,阳黎明. 物理学报. 2017(09)
[6]Duffing振子微弱信号检测盲区消除及检测统计量构造[J]. 牛德智,陈长兴,班斐,徐浩翔,李永宾,王卓,任晓岳,陈强. 物理学报. 2015(06)
[7]基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测[J]. 牛德智,陈长兴,陈婷,任晓岳,王卓,程蒙江川,蒋金. 航空学报. 2015(10)
本文编号：2943773
【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020年06期 北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
Duffing振子不同输出状态的时域特征
设置系统参数ω=1rad/s，阈值精度η=0.001。在Matlab环境中，采用四阶Runge-Kutta算法计算出Duffing振子状态方程的近似解，构成输出序列，并对该输出序列的Poincare截面进行关于幅值的数值运算，得到Duffing振子的输出序列关于策动力幅值a的分岔情况，如图2所示。由图2可以看出，随着a值的改变，Duffing振子的输出特性发生显著变化。当a≤0.824时，系统输出整体呈现出杂乱无规律的特性，且每个幅值点对应映射点集的分布范围很大，此时系统处于混沌态。当a>0.824时，系统输出则表现出明显的规律性，且每个幅值点对应的映射点集分布范围非常小，几乎重合于一点，此时系统处于大周期态。可以看到，系统的输出状态在a=0.824处发生了显著变化，即该幅值点为系统输出状态变化的临界幅值，也是系统输出的分岔点所在，将该点记为a0。
在此基础上，进一步考虑检测系统相平面的变化情况。设置a0=0.824，使系统的初始状态为临界混沌态。给系统加入待测信号s(t），图3分别为系统在临界混沌态和大周期态下的输出相平面轨迹。由图3可以看出，相平面轨迹能够清晰地区分系统输出的不同状态。未加入s(t）时，如图3(a）所示，系统处于临界混沌态，其相平面轨迹错杂无规律；当加入s(t）后，相平面轨迹发生明显变化，系统的输出状态转变为大周期态，由此检测出微弱信号的存在，这也是传统通过相平面轨迹检测微弱信号的原理。同时，通过上述原理与分析也验证了基于Duffing振子检测微弱信号的方法是可行的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]双势阱Duffing-van der Pol振子微弱信号检测统计量构造[J]. 凌云飞,陈长兴,牛德智,陈婷. 系统工程与电子技术. 2019(10)
[2]基于强耦合Duffing振子的微弱脉冲信号检测与参数估计[J]. 曹保锋,李鹏,李小强,张雪芹,宁王师,梁睿,李欣,胡淼,郑毅. 物理学报. 2019(08)
[3]Weak wide-band signal detection method based on small-scale periodic state of Duffing oscillator[J]. 侯健,闫晓鹏,栗苹,郝新红. Chinese Physics B. 2018(03)
[4]Duffing振子微弱信号盲检测方法[J]. 吴彦华,马庆力. 系统工程与电子技术. 2017(11)
[5]混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测及恢复[J]. 苏理云,孙唤唤,王杰,阳黎明. 物理学报. 2017(09)
[6]Duffing振子微弱信号检测盲区消除及检测统计量构造[J]. 牛德智,陈长兴,班斐,徐浩翔,李永宾,王卓,任晓岳,陈强. 物理学报. 2015(06)
[7]基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测[J]. 牛德智,陈长兴,陈婷,任晓岳,王卓,程蒙江川,蒋金. 航空学报. 2015(10)
本文编号：2943773
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