[发明专利]基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法

权利要求书

1.一种基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于包括下述步骤：第一步构建小数据量混沌微弱信号检测系统，采用四阶龙格-库塔法求解，产生若干观测数据，形成待处理的混沌观测值，对观测值进行FFT变换，计算平均时间周期；第二步通过计算混沌数据的关联维的统计量模型，求解时间延迟与最小嵌入维，并对混沌观测值进行相空间重构；第三步将平均发散程度指数演化曲线分成若干段，采用多段拟合回归直线的方法，判断平均发散程度指数演化曲线相变前后敏感区域；最后计算平均发散程度指数演化曲线，并对相变敏感区域利用最小二乘法进行直线拟合，直线斜率即为最大Lyapunov指数，通过最大Lyapunov指数正负变化，判断信号的有无。

2.根据权利要求1所述的基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于：所述的小数据量混沌微弱信号检测系统为

其中，k为阻尼比，-x+x³为非线性恢复力，f为周期策动力幅值，fcos(ωt)为周期策动力，acos(ωt)为被测微弱信号，ηrandn(t)为随机噪声。

3.根据权利要求1所述的基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于：所述的小数据量混沌微弱信号检测系统产生的观测数据，进行FFT变换之前去除前段设定数量的观测值。

4.根据权利要求1所述的基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于：所述的平均时间周期其中，f与A分别为数据FFT变换后的频率与幅值，N为混沌观测值个数。

5.根据权利要求1所述的基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于：所述的混沌观测值进行相空间重构为

其中，混沌数据分为t个长度为L的不重叠的时间序列，M＝N-(m-1)t，τ_opt为最佳的延迟时，m_opt为最佳嵌入维。

6.根据权利要求1所述的基于小数据量混沌技术的微弱信息检测方法，其特征在于：所述的Lyapunov指数其中，q是非零d_j(i)的数目，d_j(i)为相空间中每个点与其最近邻点经i个离散时间步后的距离。/