混沌弱信号检测技术

论文摘要

混沌理论是非线性科学的分支,被应用于不同的工程领域。混沌理论应用于信号检测是目前研究的热点课题之一,本文利用混沌理论检测微弱信号。传统的信号检测理论处理时域信号是以统计理论作为基础,检测性能难以提高,本文分析了混沌的特点,建立了混沌检测微弱周期信号和瞬态信号的两种检测模型并将两种检测模型应用于水下目标检测。首先,本文研究了混沌的含义、基本特征,以及能够表征混沌的两个特征量：李雅谱诺夫指数和分数维。其次,建立了混沌检测微弱周期信号的模型。混沌理论检测微弱周期信号利用了Duffing系统的动力学行为特点,在系统处于混沌临界状态时向系统中加入微弱周期信号,使得系统相空间状态发生改变。实验证明该模型能检测到较低输入信噪比下的微弱周期信号。最后,根据混沌背景预测理论建立水下瞬态信号检测模型。水下信号是相当复杂的信号,不完全是随机信号,而是具有一定的混沌特性。根据水下背景噪声的混沌特性,该模型采用了径向基函数神经网络的单步预测方法,用于检测水下瞬态信号,并以空投模型击水信号的检测对该模型进行了验证,该模型能够有效地将水下噪声中极其微弱的瞬态信号检测出来。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 混沌理论发展及应用
• 1.2 混沌理论与微弱信号检测概述
• 1.3 混沌理论在水声信号检测中的研究现状
• 1.4 本文的主要研究内容
• 第2章 混沌动力学系统基本理论
• 2.1 混沌的含义及特征
• 2.1.1 混沌的含义
• 2.1.2 混沌的基本特征
• 2.2 混沌动力系统的基本概念
• 2.2.1 耗散系统
• 2.2.2 相平面
• 2.2.3 吸引子
• 2.3 混沌运动的特征量
• 2.3.1 李雅谱诺夫指数
• 2.3.2 分数维——混沌的几何特征量
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于DUFFING振子的微弱周期信号检测
• 3.1 研究DUFFING系统的动力学行为
• 3.2 混沌的判别方法
• 3.2.1 相平面法
• 3.2.2 庞加莱截面法
• 3.2.3 功率谱法
• 3.2.4 Lyapunov指数法
• 3.3 混沌振子系统检测周期信号的原理
• 3.3.1 混沌检测系统数学模型
• 3.3.2 仿真实验及分析
• 3.3.3 待测信号幅值估计
• 3.3.4 Duffing振子频率检测原理
• 3.3.5 实验数据处理
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于混沌背景的水下瞬态信号检测
• 4.1 相空间重构技术
• 4.1.1 混沌时间序列相空间重构理论
• 4.1.2 重构参数延迟时间的估计
• 4.1.3 重构参数嵌入维数的估计
• 4.1.4 相空间重构参数仿真
• 4.1.5 小数据量法计算混沌时间序列的最大李雅谱诺夫指数
• 4.2 基于RBF神经网络的混沌时间序列预测
• 4.2.1 RBF神经网络简介
• 4.2.2 RBF神经网络应用于混沌时间序列预测
• 4.3 混沌背景下瞬态信号检测
• 4.3.1 基于混沌预测的瞬态信号检测模型
• 4.3.2 混沌背景瞬态信号检测仿真实验
• 4.4 实测水下环境噪声的混沌特性及空投物体目标检测
• 4.4.1 实验数据简介
• 4.4.2 实验数据的混沌特性分析
• 4.4.3 基于混沌预测方法的实验数据处理
• 4.4.4 基于混沌预测的瞬态信号检测算法性能分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢