基于随机共振的微弱信号特征提取技术研究

论文摘要

克服信道噪声的不利影响一直是通信领域的重要研究内容,伴随着无线通信环境的日益复杂,如何增强淹没在背景噪声中的微弱信号及其特征成为当前研究的热点问题。目前大多数微弱信号特征提取技术主要是基于抑制噪声的理念,但目标特征不可避免地也会受到一定程度的抑制和破坏。随机共振能够利用非线性系统将噪声的部分能量转移到有用信号中,本课题将其应用到非合作通信信号处理领域,旨在实现更为有效的微弱信号增强和特征提取,主要工作和研究成果包括:1.针对双稳态随机共振无法有效处理多类微弱信号且系统参数较难选取的问题,提出基于奇异值分解的自适应参数调节随机共振方法。首先,从信号的特征子空间出发,利用奇异值分解构造出评价函数,并采用幅度归一化来进行单参数优化。同时,在随机共振处理模块中加入滑动平均滤波器解决了幅度漂移现象。最后,用于求解最佳系统参数的人工鱼群优化算法能够以较快的迭代速度收敛并实现和非线性系统的最佳匹配。2.针对传统调制识别技术的性能在信噪比降低时恶化的问题,提出基于参数调节随机共振的调制识别特征提取与增强方法。从幅度、相位、频率和小波变换共四类瞬时特征出发,深入探究了随机共振对共计7种特征参数带来的影响和作用,验证了随机共振系统的相位延迟效应不会对特征提取带来消极影响。最后利用BP神经网络对6种改善后的特征进行分类识别。仿真实验结果表明,参数调节随机共振能够将调制识别分类成功的信噪比门限大大降低。3.针对低信噪比MPSK和MQAM信号符号速率特征提取问题,提出了一种将随机共振与小波变换联合的方法。先利用自适应参数调节随机共振为含噪信号匹配最佳系统参数,之后利用Haar小波变换进一步提取突变信息,最后使用模块化思路设计出整体方法架构。该方法不仅弥补了单独使用随机共振效果不佳及其作为非线性系统易发散的缺点,还降低了小波最佳尺度难以确定的影响。仿真实验表明,该方法能够在一定程度上提高输出峰值,降低信噪比门限。4.针对OFDM信号中实际子载波数的特征提取问题,提出利用随机共振提升传统算法性能。首先,利用自适应参数调节随机共振算法对OFDM信号进行增强预处理,其次,分别采用倒谱法和小波改进倒谱法进行处理,最后,通过对信号的倒谱进行峰值检测从而确定子载波数。仿真结果表明,随机共振对于以上两种方法都能有较大程度的改进,提高了检测峰值,降低了信噪比门限,并增大了估计精度。

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摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 微弱信号检测

1.2.2 随机共振理论

1.2.3 信号处理中的随机共振

1.2.4 现状分析与总结

1.3 论文主要工作

1.4 论文结构安排

第二章随机共振基本理论

2.1 引言

2.2 系统模型

2.2.1 单阈值系统

2.2.2 双稳态系统

2.3 双稳态随机共振理论

2.3.1 Fokker-Planck方程

2.3.2 绝热近似理论

2.3.3 归一化尺度变换

2.4 测度指标

2.5 噪声调节随机共振

2.5.1 周期信号系统输出功率谱

2.5.2 非周期信号互相关描述

2.6 本章小结

第三章自适应参数调节随机共振方法研究

3.1 引言

3.2 数学模型与理论

3.2.1 中频数字通信信号

3.2.2 双稳态参数调节随机共振

3.2.3 人工鱼群优化算法

3.3 自适应参数调节随机共振信号增强方法

3.3.1 基于奇异值分解的测度函数

3.3.2 整体框架

3.4 仿真实验与结果分析

3.4.1 有效性验证

3.4.2 鲁棒性检验

3.4.3 信号质量增益检验

3.5 本章小结

第四章基于随机共振的调制识别特征提取研究

4.1 引言

4.2 系统框架

4.3 特征提取方法

4.3.1 幅度特征

4.3.2 相位特征

4.3.3 频率特征

4.3.4 小波变换特征

4.4 基于BP神经网络的分类方法

4.5 仿真实验与结果分析

4.5.1 所有类别信号的特征统计

4.5.2 基于BP神经网络的调制识别

4.6 本章小结

第五章基于随机共振的信号参数特征提取研究

5.1 引言

5.2 随机共振联合小波变换的符号速率估计方法

5.2.1 问题描述

5.2.2 算法实现

5.2.3 仿真实验与性能分析

5.3 基于随机共振的OFDM子载波数估计改进算法

5.3.1 问题描述

5.3.2 算法实现

5.3.3 仿真实验与性能分析

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

作者简历

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张政

导师: 马金全

关键词: 微弱信号处理,参数调节随机共振,特征提取,双稳态,调制识别,符号速率,子载波数

来源: 战略支援部队信息工程大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 力学,电信技术

单位: 战略支援部队信息工程大学

分类号: TN92;O321

DOI: 10.27188/d.cnki.gzjxu.2019.000040

总页数: 96

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