[发明专利]一种alpha噪声背景下微弱信号幅值估计方法

权利要求书

1.一种alpha噪声背景下微弱信号幅值估计方法，其特征在于包括下列步骤：

①、产生被alpha噪声淹没的微弱正弦信号，作为待测信号；

②、搭建Duffing混沌系统；

③、设置Duffing系统参数；

④、在不加入待测信号时，采用4阶龙格-库塔算法求Duffing系统的混沌解，利用其概周期性判据系统混沌阈值，记为F_o；

⑤、将待测信号输入Duffing混沌系统中，用同样的方法得到系统的混沌阈值并记为F_s；

⑥、将得到的系统混沌阈值F_o和F_s相减，即可计算出待测信号的幅值B。

2.根据权利要求1所述的一种alpha噪声背景下微弱信号幅值估计方法，其特征在于：步骤①中：

α噪声序列在数值仿真中生成，首先要给定4个参数；假设要产生的特征指数为α（0<α<2），对称中心为β（-1<β<1），尺度参数为1，位置参数为0的α噪声表示如下：

x‾=S·sinα(U+B)(cosU)α/2[cos(U-α(U+B))W]1-ααα≠12π[(2π+βU)tanU-βlnπ2WcosUπ2+βU]α=1---(1)]]>

其中，W服从λ=1的指数分布，U服从的均匀分布，

S=(1+β2tan2(πα2))12α,]]>B=1αarctan(βtan(πα2));]]>

对于任意尺度参数δ和位置参数μ的α噪声x如下式：

x=δx‾+μ---(2)]]>

如此循环进行求解，则可得到α稳定分布的序列x(n)；

将微弱正弦信号加入到仿真产生的alpha噪声中即为待测信号。