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[導(dǎo)讀]摘要:針對(duì)如何從強(qiáng)噪聲背景下提取有用的弱信號(hào)問題,利用近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的隨機(jī)共振技術(shù)進(jìn)行了信號(hào)檢測(cè)的研究,發(fā)現(xiàn)該方法提取弱信號(hào)切實(shí)可行。介紹了隨機(jī)共振的基本原理,提出了隨機(jī)共振去噪檢測(cè)弱信號(hào)的新方法。并

摘要:針對(duì)如何從強(qiáng)噪聲背景下提取有用的弱信號(hào)問題,利用近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的隨機(jī)共振技術(shù)進(jìn)行了信號(hào)檢測(cè)的研究,發(fā)現(xiàn)該方法提取弱信號(hào)切實(shí)可行。介紹了隨機(jī)共振的基本原理,提出了隨機(jī)共振去噪檢測(cè)弱信號(hào)的新方法。并通過仿真研究了系統(tǒng)的隨機(jī)共振現(xiàn)象,實(shí)驗(yàn)證明了隨機(jī)共振技術(shù)在強(qiáng)噪聲背景下檢測(cè)弱信號(hào)具有很大的優(yōu)越性。
關(guān)鍵詞:強(qiáng)噪聲;隨機(jī)共振;弱信號(hào)檢測(cè);混沌


0 引 言
    強(qiáng)噪聲背景下的弱信號(hào)檢測(cè)方法,在眾多的學(xué)科領(lǐng)域中具有十分廣泛的用途。常規(guī)的弱信號(hào)檢測(cè)方法主要是基于時(shí)域和頻域兩種。如時(shí)域的自相關(guān)法和頻域的功率譜法。然而,這些方法都有一定的局限性,主要是對(duì)輸入信號(hào)的信噪比閾值要求較高。因此,迫切需要一種新的方法來(lái)彌補(bǔ)以上不足。
    近年來(lái),非線性科學(xué)的不斷發(fā)展,尤其是混沌,隨機(jī)共振理論的提出,為弱信號(hào)檢測(cè)開創(chuàng)了新的思路?;诨煦缋碚摰娜跣盘?hào)檢測(cè)方法是利用混沌振子對(duì)同頻信號(hào)具有極強(qiáng)的敏感性和對(duì)高斯白噪聲極強(qiáng)的免疫能力來(lái)實(shí)現(xiàn)的。隨機(jī)共振理論的獨(dú)特之處在于:傳統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)方法,都是想方設(shè)法來(lái)抑制噪聲,認(rèn)為它是有害的;而隨機(jī)共振理論恰恰是利用噪聲信號(hào)的能量,是一種變廢為寶的新方法。該文旨在介紹基于隨機(jī)共振的檢測(cè)方法,通過仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法的可行性。


1 隨機(jī)共振理論基礎(chǔ)
    隨機(jī)共振的原理框圖如圖1所示。

    產(chǎn)生隨機(jī)共振現(xiàn)象需要三個(gè)基本條件,即非線性系統(tǒng)、輸入信號(hào)和噪聲。在存在噪聲和周期信號(hào)激勵(lì)的情況下,考慮雙穩(wěn)勢(shì)中布朗質(zhì)點(diǎn)的過阻尼運(yùn)動(dòng):

   

其中,U(x)表示映象對(duì)稱平方勢(shì):

   

其中,a和b是系統(tǒng)勢(shì)函數(shù)的結(jié)構(gòu)系數(shù);是均值為零,方差為1的白噪聲,D是噪聲的強(qiáng)度。下面首先分析勢(shì)函數(shù)的一些特性。
    當(dāng)實(shí)驗(yàn)信號(hào)幅值A(chǔ)和噪聲n(t)都為0時(shí),則系統(tǒng)在處有兩個(gè)固定點(diǎn),在xm=0處有一個(gè)亞穩(wěn)態(tài)的固定點(diǎn)。這些固定點(diǎn)是勢(shì)函數(shù)的最小值和局部最大值。此時(shí)系統(tǒng)有兩個(gè)相同的勢(shì)阱,阱底位于壘高為△U=a2/(4b),圖2所示是a=b=1時(shí)的雙穩(wěn)態(tài)勢(shì)曲線圖。從圖中可以看出,在沒有信號(hào)和噪聲的情況下,系統(tǒng)在處的兩個(gè)勢(shì)阱點(diǎn)和一個(gè)勢(shì)壘點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)勢(shì)函數(shù)曲線中的兩個(gè)極小值和一個(gè)極大值。下面討論系統(tǒng)勢(shì)函數(shù)與結(jié)構(gòu)系數(shù)a和b的關(guān)系。

    在非線性系統(tǒng)、信號(hào)和噪聲共同產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)中,非線性系統(tǒng)呈現(xiàn)的方式是系統(tǒng)的勢(shì)壘。勢(shì)壘越高,意味著產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)時(shí)要求信號(hào)和噪聲的能量越大。反之,要求信號(hào)和噪聲的能量就越小。從方程知道,變化的a和b都能控制系統(tǒng)勢(shì)壘值。為了方便起見,現(xiàn)在令b=1。圖3是系統(tǒng)在b=1的情況下,系統(tǒng)勢(shì)壘值與a之間的關(guān)系曲線圖。

    從圖3中可以看出,隨著a值的變小,系統(tǒng)的兩個(gè)勢(shì)阱的距離拉近,同時(shí)系統(tǒng)的勢(shì)壘降低。這樣系統(tǒng)的阻尼力減小,使系統(tǒng)進(jìn)入隨機(jī)共振狀態(tài)時(shí)所需的能量降低,從而有利于系統(tǒng)更好地提取有用信號(hào)特征。然后研究a=1時(shí),系統(tǒng)勢(shì)壘值與b之間的關(guān)系曲線圖。
    圖4是系統(tǒng)在a=1時(shí),不同b值的系統(tǒng)勢(shì)函數(shù)曲線圖。從圖中可以看出,隨著b值的變大,系統(tǒng)的兩個(gè)勢(shì)阱的距離拉近,同時(shí)系統(tǒng)的勢(shì)壘降低。這樣系統(tǒng)的阻尼力減小,使系統(tǒng)進(jìn)入隨機(jī)共振狀態(tài)時(shí)所需的能量降低,從而有利于系統(tǒng)更好地提取有用信號(hào)特征。

    另外,對(duì)輸出響應(yīng)x(t)進(jìn)行分析,在初始條件x0=x(t0)下,若t0→-∞,則初始條件的影響會(huì)消失而不用考慮,于是x(t)的均值將變成為一個(gè)周期函數(shù):


其中,rk是克萊默斯(Kranmers)逃逸速率;E[x2]是靜態(tài)系統(tǒng)(A=0)依賴與噪聲強(qiáng)度D的方差,在兩態(tài)情況下有近似關(guān)系E[x2]=x2m。由式可知,幅值x取決于噪聲強(qiáng)度D,即系統(tǒng)的響應(yīng)受噪聲強(qiáng)度的控制,它首先隨D的增大而到達(dá)一個(gè)極大值,然后再減小,這就是著名的隨機(jī)共振現(xiàn)象,如圖5所示。

    另外圖5中還同時(shí)給出了3個(gè)不同頻率的共振曲線。這3條曲線表明:當(dāng)噪聲強(qiáng)度D一定時(shí),響應(yīng)幅值x隨頻率f的增大而出現(xiàn)單調(diào)遞減的特性,不服從x一D的共振規(guī)律,說明隨機(jī)共振要求的驅(qū)動(dòng)頻率很低,即小參數(shù)頻率f。


2 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
    結(jié)合對(duì)勢(shì)函數(shù)和周期響應(yīng)的分析,選取余弦信號(hào)s(t)=0.003cos(0.002πn/fs)作為實(shí)驗(yàn)信號(hào),其中fs=0.2,噪聲信號(hào)強(qiáng)度D=O.000 8,勢(shì)函數(shù)的結(jié)構(gòu)系數(shù)a=b=0.01。那么非線性系統(tǒng)的輸入信號(hào)表達(dá)式如下:

   
    根據(jù)以上條件,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果如圖6(a),圖6(b)所示。

    當(dāng)將實(shí)驗(yàn)信號(hào)s(t)改為s’(t)=O.003cos(O.2πn/fs),其他條件保持不變,仿真結(jié)果如圖6(c)所示。將勢(shì)函數(shù)結(jié)構(gòu)系數(shù)a值擴(kuò)大到0.1,這樣就相當(dāng)于增大了勢(shì)壘的高度,其他條件不變,仿真結(jié)果如圖6(d)所示。
    從以上仿真結(jié)果可知:在實(shí)驗(yàn)信號(hào)幅值特別低的情況下,增加勢(shì)壘,通過隨機(jī)共振系統(tǒng)不能檢測(cè)出實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻率;在實(shí)驗(yàn)信號(hào)的采樣頻率正確定的情況下,過度增大實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻率,通過隨機(jī)共振系統(tǒng)也不能檢測(cè)出實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻率。當(dāng)混有噪聲的實(shí)驗(yàn)信號(hào)不經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)處理,其不能檢測(cè)出實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻率,當(dāng)根據(jù)對(duì)勢(shì)函數(shù)和周期響應(yīng)的分析,經(jīng)過隨機(jī)共振系統(tǒng)處理,輸出信號(hào)的功率譜圖中,有一個(gè)頻率的信號(hào)非常突出,如圖6(b)所示,而這個(gè)信號(hào)頻率正是實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻率。這說明,在參數(shù)選擇合適的情況下,通過隨機(jī)共振系統(tǒng)處理,能從信噪比特別低的混合信號(hào)中,提取有用信號(hào)的頻率特征。


3 結(jié) 語(yǔ)
    從基本概念和原理作為出發(fā)點(diǎn),較完整地分析了隨機(jī)共振的理論基礎(chǔ)及如何利用它從信噪比特別低的混合信號(hào)中提取有用信號(hào)特性的基本思路。仿真結(jié)果表明,這種方法簡(jiǎn)單可行,是一種具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的弱信號(hào)檢測(cè)新方法。進(jìn)一步的工作將研究如何利用隨機(jī)共振方法對(duì)淹沒在強(qiáng)噪聲中的多個(gè)弱信號(hào)的檢測(cè)。

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