一种利用Duffing-Vanderpol振子估计弱信号相位的方法

根据Duffing-Vanderpol振子大周期态时的最大Lyapunov指数与系统策动力的关系,提出了一种基于该振子检测微弱信号相位参量的方法。该方法利用系统策动力与待测信号初始相位有关的特性,得到待测信号的初始相位,并将相位检测过程中噪声对系统的影响作为影响因子加以考虑。理论分析及数值仿真结果表明,该方法工程实现简单,抗噪性能好。当待测信号信噪比为-30 dB时,均方误差仅为0.1,具有较高的估计精度。     

基于Duffing振子的DSSS信号率线检测

为了提高DSSS信号率线检测器性能,将Duffing 振子用于DSSS信号的率线检测。阐述 了基于Duffing振子的检测方法,给出了扩频信号和Duffing振子策动力的相差与最低可检测 信噪比之间的关系曲线及方程。仿真表明,该方法能检测到信噪比为-29.01 dB的DSSS/BPSK 信号。     

基于稀疏分解和混沌理论的微弱信号检测

针对数字锁定放大器中稀疏分解算法检测精度受限的缺点,结合非线性方法进行补偿,采用混沌检测联合稀疏分解的算法设计了数字锁定放大器。数字锁定放大器借助稀疏分解算法估计信号参数,根据估计得到的参数设计对应混沌系统;利用混沌系统检测信号的过程中产生间歇性混沌状态,并通过测量间歇性混沌状态的周期,精确检测信号。最终,在信号的信噪比低至-20 dB时可以成功检测信号,频率精度达到0.05 Hz,提供了一种非线性微弱信号检测方法。     

二进制调制信号Duffing振子检测方法及其抗噪声机理分析

根据二进制调制信号的特点及Duffing振子微弱信号检测技术,研究了二进制调制信 号的Duffing振子检测原理,给出了2ASK、2FSK及BPSK调制信号的Duffing振子检测的方法和 流程。从Duffing振子与匹配滤波器处理待测信号的不同原理出发,研究了Duffing振子输入 前端信号信噪比提升的现象。指出二元通信信号的Duffing振子检测,无论调制方式如何, 其检测性能只与Duffing振子相变判别方式有关;并提出Duffing振子利用内置周期驱动力的 能量抵抗待测信号背景噪声的概念,从能量的角度分析了其抗噪声机理,解释了Duffing振 子对噪声“免疫”的原因所在。     

改进的高阶过零检测算法及其在检测中的应用

利用地震动脚步信号曲线比较光滑而环境噪声曲线毛刺比较多的特性,提出了一种新的高阶过零检测方法,即动态区间高阶过零检测方法。该方法是根据高阶过零检测方法改进而成的,用于地震动微弱脚步信号检测。通过试验仿真分析结果可以看出,该方法简单直观,运算量小,可以提高检测性能。     

一种新的微弱信号相关检测方法

阐述了微弱信号检测的锁定放大,数字式平均、相关检测技术的基本原理,归纳三种检测方法的特点,然后结合相关检测性能要求,给出了一种改善频率估计误差和幅度估计误差的方法。通过仿真实验结果验证了该方法的可行性。     

微弱LFM信号的FrFT检测能力分析

基于分数阶傅里叶变换（FrFT）检测线性调频（LFM）信号广泛应用于雷达、通信、声呐和电子战领域,但缺乏对检测灵敏度的定量分析。为此,研究了FrFT对微弱LFM信号的检测能力。根据FrFT思想和二元假设检验理论,推导了检测概率和虚警概率的数学表达式。由于表达式是关于LFM信号频谱的函数,因此区分快变信号和慢变信号对LFM的频谱进行了合理近似。基于接收机工作特性曲线分析了FrFT检测LFM信号的灵敏度。仿真比较了FrFT与传统傅里叶变换（FT）对微弱LFM信号的检测能力,结果表明FrFT对LFM信号的检测灵敏度和信号累积能力均优于FT。     

微弱信号多站时差协同检测技术

针对现有时差相关检测方法难以有效检测微弱信号的现状,为提升现有检测系统对微弱信号的检测性能,提出了一种针对微弱信号的多站时差协同检测技术。通过在空间域内将多组时差站的相关结果积累,然后搜索二维网格中的最大值得到检验统计量。分析了检验统计量的概率分布,明确检验统计量在纯噪声条件下服从极值I型分布,依据奈威-皮尔逊（Neyman-Pearson）准则得到了检测门限。蒙特卡洛仿真结果表明,相同条件下,该方法比传统的相关检测的处理增益高约10lgK dB（K为时差线数目）     

弱暂态正弦信号的检测

将Duffing振子用于弱暂态正弦信号的检测,发现可被检测的暂态正弦信号的持续时间下限为12个周期,对相位随机分布并淹没在噪声中的弱暂态正弦信号可以用一组(16个)Duffing方程检测到,对到达时间的定位可以精确到一个周期。     

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。     

应用锁相环技术判别混沌相变的方法

针对经典的李氏指数法（Lyapunov Exponential Method）等混沌相变判别方法复杂度高的问题,提出了一种应用锁相环技术判别混沌相变的新方法。首先,理论推导了混沌系统的解析特性,分析了系统在不同相态下含有的频率成分;〖JP2〗然后,构建了针对混沌系统的数字锁相环模型,研究锁相环下混沌态和大周期态呈现的频率特性;最后,提出了一种基于锁相环技术的混沌相变判别新方法。仿真实验显示,相比于李氏指数法,所提方法判别速度快一个数量级,检测差错率为0时,性能提高近2 dB。新方法应用锁相环技术,简便易行,判别速度快,为混沌相变判别的工程应用提供了新的手段。     

微弱扩频信号捕获的积分时间延拓技术

相对于普通扩频接收机,微弱扩频信号捕获需要更长的积分时间以获得处理增益。然而,伪码多普勒频偏导致能量不能在一个码相位上持续积累,限制了积分时间的进一步增加。为此,提出了一种扩频信号捕获时间延拓技术,增加了扩展积分单元,通过对扩展积分结果进行路径搜索,从而有效地减少了码多普勒引起的相位滑动对相关运算积分时间的限制。仿真和实测结果表明所提技术突破了传统全球导航卫星系统（GNSS）捕获算法的积分时间上限,提高了系统灵敏度。针对带内信噪比低于-50 dB的GPS L1 P码捕获,给定硬件资源约束和5 kHz多普勒范围,算法的捕获概率优于传统算法约3 dB。     

弱信号下“北斗”接收机NH码的快速捕获

在全球卫星导航系统(GNSS)中,延长相关累积时间可以有效提高弱信号捕获灵敏度,但是“北斗”中圆地球轨道/倾斜地球同步轨道（MEO/IGSO）卫星信号的捕获性能很大程度上受到二次编码(NH)码的影响：调制NH码的信号在每一个码元周期(1 ms)内都有可能发生跳变,对相关累积时间造成一定影响,从而会导致系统捕获灵敏度的下降。为此,提出了一种针对NH码的码元遍历搜索算法,通过遍历累积时间内NH码的所有组合,消除NH码码元引起的误差。实验结果显示,所提算法可以在一定程度上提高卫星信号的捕获成功率,尤其可以至少提高2 dB弱信号的捕获灵敏度。同时,算法可以为信号跟踪提供更加准确的载波频率。     

基于LFM模型的高动态弱GPS信号载波捕获

根据极大似然估计理论,通过载波频率和频率变化率分段对消、快速傅里叶变换(FFT)结果选大估计载波频率和频率变化率,实现载波信号捕获,建立了高动态全球定位系统(GPS)载波的线性调频(LFM)信号模型,并给出了算法的具体实现。详细分析了该算法中检测统计量的分布特性,推导了恒虚警准则下的检测门限,并讨论了其中关键参数的设计。仿真结果表明,该算法可以实现对18 dBHz的GPS高动态信号的载波捕获。     

检测海面弱目标的神经网络集成方法

海杂波中弱小目标的检测在军用和民用领域有着重要应用价值。基于径向基函数神经网络的目标检测方法可以检测海杂波中弱小目标,但是训练样本的选择直接影响检测效果。为了减小训练样本对检测效果的影响,提出了基于神经网络集成检测海杂波中弱小目标的方法。根据子网络在验证集上的表现,赋给差异度大的子网络较大的权值,子网络的加权平均得到集成的输出。采用McMaster大学IPIX雷达实测数据的测试结果表明,该方法能够减弱训练样本的选择对目标检测效果的影响,提高检测能力。     

基于Gibbs采样的MIMO信号检测改进算法

针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”,提出了一种改进算法,在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计,消除了失控问题。设计了信号检测流程,将最大似然（ML）检测的搜索过程嵌入Gibbs迭代采样过程,减少了最大似然检测的计算步骤。仿真结果表明,所提算法能估计噪声方差,具有接近最大似然检测的性能。