[发明专利]色噪声下自适应级联多稳态随机共振的微弱信号检测

说明书

本发明请求保护一种在色噪声驱动下，以级联三稳态随机共振为模型的微弱信号检测方法，属于信号处理领域。以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标，针对高、低频信号级联三稳随机共振现象进行了研究。通过自适应算法选取最优参数a、b和c，可诱导级联三稳系统发生随机共振。可以很好检测出低频微弱信号，同样于二次采样的高频微弱信号检测也有同样的效果。结果表明：选取相同的系统参数时，级联三稳系统的检测效果要比单级三稳系统有更好的随机共振输出，在对高频信号检测中，单级输出平均信噪比增益小于第二级输出平均信噪比增益。本方法对于微弱信号的检测具有重要的研究意义也有着良好发展前景。

技术领域

本发明属于微弱信号检测等相关领域，具体为色噪声下自适应级联多稳态 随机共振的微弱信号检测方法，以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标，并检 测不同高低频微弱周期信号。

背景技术

信号检测是将有用信号从含干扰噪声的信号中提取的过程，在电子科 技，通信，机械，医药学等多个领域都有着广泛的应用。传统的信号检测 主要是通过去除或者抑制噪声的方法来提高信噪比(SNR)，从而实现信号检 测的目的，但在噪声频率和信号频率十分接近的情况下，消除了频带的噪 声的同时也削弱了想要检测的有用信号，对微弱信号检测无益。随机共振 (Stochastic Resonance,SR)的概念最初是Benzi和Nicolis为了解释第四纪冰 川问题提出的。随机共振是一种非相关检测方法，是使用非线性系统在噪 声和输入信号之间发生协同作用，从而检测到目标信号。具体地说，随机 共振是在保留信号信息基础上，最大程度地利用噪声来增强弱信号，将噪 声能量转移到信号中，提高信噪比。因此，可以通过随机共振实现对弱信 号的有效检测，并随着研究的深入取得了丰富的成果。

在研究中发现，由于势函数的不同，则存在多种随机共振模型。最经典的 则是一维Langevin方程模型即经典双稳随机共振系统模型。为扩展其应用，学 者们对随机共振微弱信号的研究不断深入，在经典模型之上不断的创新提出新 的模型，如单稳系统、耦合双稳系统、Duffing系统等。在这些新型模型基础上， 实验中利用的噪声也变得多样化，例如α噪声、Levy噪声、色噪声等。近年来， 学者们对单稳、双稳的研究已经逐渐成熟，因此兴起了对三稳态随机共振系统 的研究，创新了多种不同的三稳态随机共振模型。文献“三稳系统的动态响应 及随机共振”针对三稳态势函数，分析了各个系统参数对随机共振的影响。文献“Levy噪声驱动下的三稳态随机共振特性分析”将Levy噪声与三稳系统结合， 有效调节各个参数，观察随机共振现象。文献“级联双稳Duffing系统的随机共 振”介绍了级联是一种能够有效增强随机共振效果的方法，将双稳Duffing系统 进行级联，研究了其随机共振特性。

此前级联三稳的研究还未曾见诸文献，因此本文在已有的级联研究基础上， 结合了色噪声对级联三稳随机共振特性进行分析。对参数的选择运用了自适应 算法，大参数检测采用二次采样的方法。本发明发现选取合适的系统参数，可 诱导级联三稳系统发生随机共振，实现对不同频段信号的检测，且级联三稳系 统比单级三稳系统的检测效果要好。

发明内容

本发明的目的在于在已有的研究基础上，提出一种在与实际更为接近的色 噪声下，利用级联三稳态随机共振为模型，对不同的高、低频率信号进行检测。

本发明所采用的技术方案是：将色噪声加入三稳态随机共振系统，以级联 形式多次将噪声能量转移给信号，已达到对目标信号的检测。利用四阶龙格库 塔法对系统进行求解，通过自适应算法选取最优参数a、b和c，诱导级联三稳 系统发生随机共振。随机共振原理是：输出信号的能量主要集中在低频区域， 高频区的能量转移到低频区，通过随机共振系统，高频噪声成分减弱低频有用 信号的能量增强,对于高频信号则用二次采样的方法进行检测。SNRI是用来衡量 SNR加强的指标，而平均信噪比增益(MSNRI)则能减少计算结果的随机性，所 以本发明选择待测弱信号与输出信号的MSNRI作为衡量指标。本发明对于微弱信号的检测具有重要参考价值。

附图说明