刘锋力[1]2004年在《参数调节随机共振与二进制基带数字信号传输》文中认为随机共振是非线性系统、随机力(噪声)和输入信号叁者之间产生的一种奇特的协同现象。与传统的噪声总是有害的观点相反，随机共振现象反映了随机力的积极作用，它是自然科学中一种普遍存在的非线性现象，在过去的二十多年里，随机共振现象在各个领域中的应用研究受到广泛的关注，本文主要的研究对象是一类指数可调双稳态系统的参数调节随机共振及其在二进制基带数字信号传输中的应用。 传统的随机共振研究一般都从调谐噪声强度出发，即加入适量噪声使系统发生随机共振现象；参数调节随机共振理论是寻找传统的噪声调谐共振峰值所对应的系统的一种理论和方法。与噪声调谐随机共振理论相比，参数调节随机共振理论具有适用范围广和调节方便等优点，而且避免了人工加入噪声的困难，更符合实际情况。在白噪声假设下，本文以系统随机微分方程和其概率密度满足的FPK方程为基础，详细研究了非线性双稳态信号处理系统输出的数字特征，引入系统响应速度的概念，利用一个非稳态概率分布式计算系统的误码率和信道容量，并从参数调节的角度重新解释了随机共振现象产生的机理。 本文研究了以一类指数可调双稳态随机共振系统作为一个非线性接收装置的基带数字通信系统，基带信号主要考虑二进制脉冲幅值调制(PAM)信号的传输。在过去的随机共振研究中，主要是以四次双稳态系统及其渐近稳态解作为系统输出为基础。当二进制输入信号序列中相邻两个码元的幅值相等时，系统输出稳定在双稳态系统中的一个稳态内，把渐近稳态解当作输出的概率分布是合适的。考虑到二进制数字信号传输过程中存在信号幅值变化的情况，当码元幅值发生变化时，系统输出稳态将发生转换，系统输出概率分布也将发生的变化，本文通过增加考虑一个可调指数β，并利用一个近似但能更准确刻画系统输出稳态的转换关系的概率分布式，对输入信号为二进制PAM信号的情况进行了详细的研究。在加性高斯白噪声信道中，通过理论分析与仿真实验，本文研究了这个非线性数字通信系统的性能，给出了误码率和信道容量公式，提出了系统参数调节的方法。结果表明，增加考虑可调指数的方法可以获得更好的系统输出。但是我们发现，当可调指数β取值较大时，由于这时系统的非线性强，本文应用的近似公式还不够准确，误码率理论计算的结果与数值仿真实验误比特的统计结果相比存在较大的误差。 本文对于参数随机共振在二进制墓带数字信号传输中的应用作了一些基本的理论和仿真实验工作，在未来的研究中，我们认为参数可调的自适应随机共振理论，色噪声条件下的随机共振，以及更精确的系统性能衡量方法将是很有意义的方向。
于淼, 李式巨, 杨志敏[2]2010年在《自适应随机共振二进制基带信号处理》文中研究说明在二进制基带数字信号处理系统中引入随机共振作为非线性处理模块,可以有效地提高系统的输出信噪比.从误码率和输入输出互信息角度对随机共振进行研究,提出一种基于互信息的自适应随机共振信号处理方法,增强了二进制基带数字信号处理系统的鲁棒性.系统运行前先使用一很短的训练序列,随机共振模块根据输入输出互信息按照梯度方向自动调整系统参数,经有限步迭代后自动收敛到最佳共振点,并保持此状态对未知信息序列进行处理,使系统输出端误码率达到最低.仿真结果表明,新算法迅速收敛到最大互信息值,与直接判决方法相比具有更大的信噪比增益.
王硕[3]2017年在《基于随机共振理论对2FSK信号输出误码率的研究》文中进行了进一步梳理本文针对强噪声背景下数字信号传输时接收端误码率较高的问题,分别在只存在加性噪声、加性和乘性噪声同时存在情况下提出了一种基于随机共振理论降低二进制频移键控(Binary frequency-shift keying,简记为2FSK)信号相干接收误码率的新方法。首先从理论上对上述两种情况下2FSK信号通过非线性系统的稳态误码率进行了推导,然后利用MATLAB中的SIMULINK模块建立模型,将2FSK非线性随机共振方法与常规2FSK信号相干解调方法的对比仿真,通过大量的数值仿真发现只存在高斯白噪声时基于随机共振非线性双稳系统解调的2FSK信号的误码率在低信噪比情况下有明显降低。特别是信噪比在-14.3 dB到0 dB范围内时,误码率曲线下降很快,在-6.5 dB时较传统线性解调系统误码率可降低14.3%;在加性噪声与乘性同时存在且固定噪声强度不变的情况下,通过改变系统参数进一步讨论2FSK信号通过非线性系统的输出误码率。结果表明,在加性和乘性噪声共同激励的2FSK随机共振系统的输出误码率较只有加性噪声时2FSK随机共振系统的输出误码率降低了约12.4%,并且乘性噪声使系统具有一定的鲁棒性。通过模拟仿真并与常规方法比较发现,随机共振在低信噪比下的作用效果明显,预示着可能的潜在应用。
刘勇[4]2004年在《参数调节随机共振与多进制基带数字信号传输》文中提出随机共振是非线性系统、随机力(噪声)和输入信号叁者之间产生的一种奇特的协同现象。与传统的噪声总是有害的观点相反，随机共振现象反映了随机力的积极作用，它是自然科学中一种普遍存在的非线性现象，涉及到几乎每个学科。在过去的二十多年里，随机共振现象受到广泛的关注，本文主要的研究对象是众多随机共振理论中的一支——参数调节随机共振(PSR)理论，及其在多进制基带数字信号传输中的应用。 传统的随机共振研究一般都从调节噪声强度出发，但在参数调节随机共振理论提出之后，我们发现参数调节随机共振就是寻找传统的噪声调谐共振峰值所对应系统的一种理论和方法，而且参数调节随机共振具有适应范围广和调节方便的优点。在白噪声假设下，本文以系统随机微分方程和其概率密度满足的FPK方程为基础，详细研究了非线性双稳态信号处理系统输出的数字特征，引入了系统响应速度，并从参数调节的角度重新解释了随机共振现象产生的机理。 本文研究了参数可调双稳态随机共振系统作为一个非线性接收装置的基带数字通信系统，基带信号主要考虑脉冲幅值调制(PAM)信号的传输。对于二进制PAM信号输入的情况，在过去的几年中已有颇多研究结果。考虑到多进制数字信号与二进制数字信号相比具有信息传输效率更高的优点，本文对输入信号为四进制PAM信号的情况进行了详细的研究。在加性高斯白噪声信道中，通过理论分析与仿真实验，本文研究了这个非线性数字通信系统的性能，给出了误码率和信道容量公式，提出了系统参数调节的方法。结果表明，在宽带噪声干扰下，通过随机共振接收器来传输四进制PAM信号是可以得到满足要求的误码率的。同时，通过对数字仿真实验结果的深入分析，本文提出了能够更加精确对系统性能进行理论分析的方法。 本文对于参数随机共振在多进制基带数字信号传输中的应用作了一些基本的理论和仿真实验工作，在未来的研究中，我们认为参数可调的自适应随机共振理论，色噪声条件下的随机共振，以及完善系统性能的衡量标准将是很有意义的方向。
夏竞[5]2005年在《纠错编码与参激随机共振系统的结合在二进制信号处理中的应用》文中提出本文主要研究纠错码技术与参数调节随机共振系统的结合，在二进制基带脉冲幅值调制信号传输中的应用。经过噪声污染后，依据参数调节随机共振系统的性质，提出了系统参数调节应满足的条件，等概率的二进制脉冲幅值调制(PAM)输入信号的渐近误码率公式。并在此基础上，应用纠错码技术采用中间值估计的方法提出修正误码率。数字仿真实验证实，纠错码技术与参激随机共振系统的结合应用于二进制基带信号传输，可以得到更好的效果。 提高信息传输的可靠性和有效性，是通信研究追求的目标，而纠错码是提高信息传输可靠性的一种重要的手段[1]。1948年，香农[2]在他的论文“通信的数学理论”中，首次阐明了在有扰信道中实现可靠通信的方法，提出了着名的有扰信道编码定理，奠定了纠错码的基石。其间，汉明为纠错码的研究做出了巨大的贡献[3]。纠错码一般也被称为信道编码[4]，根据对信号的处理方法，可以分为分组码和卷集码；也可以根据信号与监督员的关系分为线性码与非线性码。在这篇文章中，主要应用的是汉明码，这个最主要的线性分组码。 经过40年的发展，纠错码可以有效的降低各类数字通信系统以及计算机存贮和运算系统中的误码率，提高通信质量。但是编码的效果是要决定于码组内的误码数和纠错能力，尤其是当前者超过后者时，纠错码不但不能有效地纠正错误反而会增加错误。这就是本文将纠错码与参激随机共振相结合的原因。我们在研究多频模拟信号处理时提出了参数调节随机共振理论，并且研究了该系统在二进制基带脉冲幅值调制(PAM)信号传输中的应用，结果表明，参数调节随机共振系统是可以有效地降低二进制PAM信号的误码率．这就为纠错码技术的应用提供了一个可靠的保障。本文将纠错码理论与参数调节随机共振相结合应用于二进制基带信号传输，以实现更优的信号传输。并且利用MATLAB(?)进行数字仿真试验，以检验该系统是否可以更有效传输二进制PAM信号。
孙彦龙[6]2002年在《随机共振在数字信号处理中的应用》文中进行了进一步梳理随机共振是近二十年来在不同科学领域引起广泛关注的课题之一，利用随机共振进行信号处理是一个新的方法和理论。从信号处理的角度来讲，随机共振是在非线性系统信号处理中，输入为强噪声背景下的微弱信号，系统输出以适宜的物理量来衡量，如信噪比，通过调节输入噪声强度或系统参数，都可使得系统输出信噪比达到一个最大值，此时，称信号、噪声和非线性系统所产生的协同现象为随机共振。 本文主要研究随机共振在数字信号传输中的应用，并未采用增加噪声强度的方法，而是采用了调节系统参数的方法来提高信噪比或信道容量。通过朗之万(Langevin)方程，本文详细研究了双稳态系统的随机共振特性，得出系统稳态输出的概率密度分布函数及其数字特征。我们着重讨论了参数诱导的随机共振在二进制基带脉冲幅值调制(PAM)信号传输中的应用，详细推导出了衡量系统传输性能的误码率和信道容量公式，并利用仿真模型进行了数值模拟，理论分析和仿真结果非常符合。 此外，本文还初步探讨了参数诱导的随机共振在多进制数字调制信号传输中的应用，从不同的观点解释随机共振形成的机理，充分认识到非线性系统单势井的信号处理能力，并给出多进制信号误码率的理论公式，仿真实验表明这个研究方向具有很好的研究前景。
李华锋[7]2003年在《双稳态随机共振系统的输出的性能衡量》文中提出随机共振现象是非线性动力学系统中的一种反直观的现象，当一个非线性动力学系统受到一个随机力(噪声)的激励，也就是系统输入具有一个连续的频谱，系统和输入的随机激励之间会产生一种协同作用，使得系统输出的性能有所提高，这一现象被称为随机共振。在过去的二十多年里，随机共振现象受到广泛的关注，这一现象也在最初的双稳态动力学系统之外的其他许多系统中被发现。随着研究的深入，在被用来解释许多不同领域的自然现象之外，随机共振现象开始获得了一些应用，而随机共振在信号处理中的应用则是其中倍受关注的一个。 但是到目前为止，随机共振在信号处理中的应用的研究还只是局限在很小的范围内，主要原因是以前大量的研究工作都从调节噪声强度出发。随着参数调节随机共振(PSR)概念的提出，随机共振在信号处理中的应用有着很大拓展的空间，本文就主要研究几个目前随机共振在信号处理中应用时经常碰到的问题，其中包括阱内随机共振现象对多频模拟信号处理的应用、双稳态系统输出的波形畸变的消除及其他后处理、适用于多频信号的输出性能衡量指标、二进制数字信号输入情况下的系统输出的性能衡量，并将所得的结果应用到了一个自然界的噪声——海洋噪声背景下的信号检测中，这些研究对于随机共振理论的进一步发展及其在非线性信号处理中的应用具有重要的意义。 在对最近发现的一个很特别的现象——阱内随机共振现象进行研究中，我们发现阱内随机共振现象更有利于对多频信号的处理。同时，对于模拟信号输入的情况，大部分已有的结果都是集中在单频信号上的，这主要是由于双稳态系统的输出有严重的波形畸变。对于单频信号可以很好的利用频谱特性进行检测，或者通过带通滤波器进行处理，但是对于多频信号，没有很简单的方法。本文在仔细地分析了双稳态系统输出的线性特性的础上提出了一个简单的反演方法，并发展了相关的后处理操作。进一步地，我们还给出了阱内随机共振情形下，经过后处理操作，多频信号输入时系统输出性能的衡量指标。 对于二进制数字信号输入的情况，已有颇多研究结果，本文是在引入了系统响应速度的基础上，具体结合二进制信号的检测形式，对上述情况下的系统输出的统计性态进行了详细的研究，并最终得到了一个优于以前结果的系统输出误码率公式，给系统参数的选取提供了更好的依据。动态误码率公式，以及上面提到的多频信号输入时系统输出性能的衡量指标，已经被成功的应用在了我们对海洋噪声背景下的信号检测的研究中。 随机共振在信号处理中的应用的研究是一个跨学科的工作，本文还是主要着眼于随机共振现象的机理和在应用中的一些关键性制约因素，与信号处理领域的结合还不够紧密，随机共振如何更好地与信号处理相结合还需要大量进一步的工作。
李建龙[8]2005年在《随机共振的参数调节方法及在信号处理中的应用》文中研究指明本文主要的工作是从随机共振力学机理与信号处理的角度,研究了双稳态过阻尼系统中的参数调节随机共振(PSR),对多种噪声和信号情况下的PSR理论和方法进行了讨论和研究,编制了较完善和实用的参数优化算法,并从功率谱密度这一角度,分析了谱的形状和疏密对参数调节随机共振系统处理信号的影响,提出了利用谱高而非信号波形来衡量系统的输出,则参数调节随机共振系统处理多频模拟信号比一般的线性滤波器具有较明显的优势。这些研究对于随机共振理论的进一步发展及其在非线性信号处理中的应用具有重要的意义。 实现参数调节的随机共振现象,主要是在噪声不变的情况下,如何对系统参数进行调节以实现输出的最优化。实际上,它是在系统响应速度事先给定(即不变)的条件下,以信噪比增益为目标函数的一个条件优化问题。由于系统响应速度在参数调节方法中有举足轻重的作用,它的计算值的准确与否直接影响到参数优化系统的性能,因此,提出了利用Hermite插值方法计算系统响应速度。相比于以前介绍的多项式方法,此方法不但能避免矩阵的病态,而且提高了计算的精度和效率。在优化这个问题时,采用了两个小技巧,即1)在搜索的每一步中,补偿由于计算得到的参数不精确而产生的系统响应速度的偏差;2)利用参数平面上曲线的弧长作为步长。以上一些方法和技巧的引入,形成了较为有效和快速的参数优化算法,这种算法能用来进行非线性系统的优化设计,同时也为此算法在自适应信号处理中的应用打下良好的基础。 对于Lorentzian噪声背景下的多频模拟信号,提出了在系统响应速度足够大时,可以把模拟信号看作是很短的时间片段内直流信号的分段组成。详细推导了色噪声下的系统响应速度,以结合稳态信噪比增益衡量系统的输出。为观测系统对多频信号的整体增益,定义了平均稳态信噪比增益。同时,利用系统响应速度加权的方法比较科学地确定了参数调节所需的最佳信号幅值。以上方法是参数调节随机共振处理模拟信号的基础。此外,由于该方法适用于有限带宽的噪声,本文举例说明了这种随机共振现象能应用于抽样信号的处理。 由于随机共振系统是一个非线性系统,虽然经反演后能获得较好的波形,但不可避免地存在着波形的畸变。然而对于数字信号,无须考虑其具体的波形,而只需对输出进行一个二值或多值的判断,因此把随机共振系统作为数字信号的接收机是一个值得研究的方向。文中对二进制信号下的FPK方程进行特征函数展开,求得FPK方程的动态概率密度,通过它来定义动态误码率,相比于准稳态误码率,动态误码率能更准确地衡量系统输出的实际误码率,尤其在系统响应速度较小时,因为定义准稳态误码率时的前提条件是系统趋向于准稳态。由于误码率是动态的,因此在参数优化时,无需事先给定一个系统响应速度,可直接把动态误码率作为目标函数,对系统参数进行优化,这避免了在选取给定的最佳响应
佚名[9]2010年在《通信》文中提出TN912010051054自适应随机共振二进制基带信号处理/于淼,李式巨,杨志敏(浙江大学信息与电子工程学系)//浙江大学学报(工学版).―2010,44(4).―692～695.在二进制基带数字信号处理系统中引入随机共振作为非线性处理模块,可以有效地提高系统的输出信噪比。从误码率和输入输出互信息角度对随机共振进行研究,提出一种基于互信息的自适应随机共振信号处理方法,增强了二进制基带数字信号处理系统的鲁棒性。系统运行前先使用
陆雯青[10]2011年在《基于多类型运算单元的动态可重构基带处理架构与电路设计方法研究》文中提出伴随着半导体技术的革新,通信技术也得到了飞速的发展。随着数据传输率的不断提高,各种新标准的不断涌现,以及近年来软件无线电、认知无线电等概念的提出,通信系统中这种多模多标准共存的趋势还将持续相当长的一段时间。针对迅速增长的多模基带处理能力的需求,以及对通信终端性能越来越高的要求,各个研究机构和工业界都在寻求一种能够实现多种基带算法的高性能、高灵活性的处理架构。动态可重构处理架构由于其高效、灵活性的特点,正受到了越来越多的重视。它的架构特点,使其可以从根本上解决通信系统灵活性与高性能并存的需求,是一个非常有前瞻性与挑战性的课题。通过动态可重构处理架构的研究现状分析,我们发现,在特定的应用领域内,如图像处理、硬件加密、通信基带等,异构的动态可重构处理架构已经成为了一种趋势。但在架构中基本可重构运算单元的设计上,文献中缺乏对特定应用领域需求和运算特点的分析,因此其结构设计不具有针对性。其次,异构的可重构处理架构由于结构中其基本可重构运算单元的不对称性,为重构信息的压缩与发送、以及片上互联结构带来了一定的设计复杂性。再者,在动态异构可重构处理架构中,相对应的软件辅助工具与设计方法尚不成熟。论文从对基带数字信号处理算法类型的分析着手,通过对两个典型宽带通信系统——正交频分复用(OFDM)系统和扩频系统的分析,研究了一些常用的基带数字信号处理算法,并从运算类型、操作数类型等方面总结归纳了算法特点。接着,论文对基于多类型运算单元的动态可重构处理架构进行了研究。论文根据基带数字信号处理算法所归纳出的几种运算类型,有针对性地提出了四种可重构运算单元的电路结构,作为架构中的主要运算模块。在此基础上,提出了种基于多类型运算单元的动态可重构处理架构,在全局使用了多种可重构运算单元,每个可重构运算单元内使用同构的簇结构。这种系统结构与同构的架构相比,能够同时在时间和空间上进行延拓复用.具有较高的资源利用效率、较大的灵活性、以及较高的运算能力。在整体架构基于任务划分,以及对架构中模块进行分层次抽象的思想下,本论文提出了一种用于异构可重构处理架构的重构信息发送引擎,为动态可重构提供硬件基础,并根据异构架构的结构特点,对主控部分以及全局互联进行了研究。此外,本论文对针对该动态可重构处理架构的软件辅助工具链进行了研究。在基于任务划分的整体架构设计思想下,阐述了软件辅助工具链的设计思想与构成,分别对硬件自动生成工具、算法软件库建立工具、二进制代码生成工具、任务分配调度与VLIW指令生成工具进行了研究,使动态可重构处理平台同时具有在综合前和在综合后的可重构性。并在此基础上,研究了在基于多类型运算单元的动态可重构架构上进行系统设计的方法,能够进行快速系统定制,以及方便地完成算法、协议在架构上的映射实现。最后,本论文在基于多类型运算单元的动态可重构处理架构上映射实现了几个设计案例,从系统和应用灵活性的角度进一步验证了动态可重构处理架构的正确性与有效性。通过IEEE 802.11a/g (OFDM系统)和IEEE 802.11b/g(扩频系统)的物理层协议的映射,对第2章中进行基带算法分析的两种系统作了验证。通过一种基于OFDM认知无线电中的广泛应用的多零输入/输出点FFT变换分解算法——Transform Decomposition的映射,说明了本论文提出的多类型运算单元的动态可重构处理架构具有很好的可重构性,并不仅适用于第2章中分析的算法。此外,通过对协议切换所需重构时间的分析,进一步说明了架构的动态重构特性。
参考文献：
[1]. 参数调节随机共振与二进制基带数字信号传输[D]. 刘锋力. 浙江大学. 2004
[2]. 自适应随机共振二进制基带信号处理[J]. 于淼, 李式巨, 杨志敏. 浙江大学学报(工学版). 2010
[3]. 基于随机共振理论对2FSK信号输出误码率的研究[D]. 王硕. 天津工业大学. 2017
[4]. 参数调节随机共振与多进制基带数字信号传输[D]. 刘勇. 浙江大学. 2004
[5]. 纠错编码与参激随机共振系统的结合在二进制信号处理中的应用[D]. 夏竞. 浙江大学. 2005
[6]. 随机共振在数字信号处理中的应用[D]. 孙彦龙. 浙江大学. 2002
[7]. 双稳态随机共振系统的输出的性能衡量[D]. 李华锋. 浙江大学. 2003
[8]. 随机共振的参数调节方法及在信号处理中的应用[D]. 李建龙. 浙江大学. 2005
[9]. 通信[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[10]. 基于多类型运算单元的动态可重构基带处理架构与电路设计方法研究[D]. 陆雯青. 复旦大学. 2011
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