基于非线性动力学原理的弱信号检测理论及提取方法研究

摘要

从强噪声背景中提取弱信号在工程实践中具有广泛的应用价值。例如，微弱信号源的定位检测在故障诊断及灾后救生方面发挥了重要作用。弱信号检测技术是基于电子学、信息论、物理学和统计学等理论，分析噪声产生的原理和规律，研究被测信号和噪声的统计特征与相关性，运用一系列信号处理手段抑制噪声，提取出被强噪声背景淹没的弱信号。 作者通过研读、实验、比较国内外已有的检测技术，利用计算机发展带来的新技术手段在弱信号检测中的应用，系统地研究弱信号检测理论及提取方法，并着重研究非线性动力学原理在弱信号提取方面的应用，主要是随机共振原理。在研究基本随机共振理论的基础上，针对工程测试中的实际信号——非周期冲击信号和色噪声展开进一步探索和研究，在此基础上设计和实现基于随机共振理论的自适应弱信号提取算法，最后通过MATLAB的GUI模块开发具体的弱信号提取仿真系统，并采用实际的声音文件进行系统验证，取得了较好的实验结果。 论文的主要成果和研究工作如下： 1.研究了弱信号检测技术的相关理论，重点介绍了几种现代弱信号检测理论，并指出基于随机共振的弱信号检测技术是本文的研究重点，并对随机共振的发展历程和研究现状做了详细介绍； 2.以随机共振理论的两个具有代表性的非线性方程——朗之万方程（LE）和福克-普朗克方程（FPE）开始，在介绍方程基本原理的基础上，采用大量的SIMULINK仿真实验，分析和验证随机共振的基本理论； 3.由于本文的最终目的是研究实际工程实践中弱信号的提取，因此从实际信号的特征分析出发，选择从强色噪声背景中提取冲击信号为研究对象，通过仿真和实验分析冲击信号和色噪声通过非线性双稳系统输出的随机共振效应。这是后文算法设计的理论基础； 4.针对从强色噪声背景中提取微弱的冲击信号，介绍基于随机共振的自适应弱信号提取算法的详细设计思路和流程，算法主要通过自适应调节参数和输入信号增益使系统达到随机共振，从而提取出冲击信号。最后，利用MATLAB产生的理想信号对算法进行验证； 5.根据上述算法，利用MATLAB的GUI模块设计和实现基于随机共振的弱信号提取仿真系统，并录取一段实际的声音信号对系统进行验证。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2弱信号检测理论及应用研究综述

1.2.1传统弱信号检测理论

1.2.2现代弱信号检测理论

1.3随机共振的发展及研究现状

1.3.1随机共振的发展历程

1.3.2随机共振的研究现状

1.4本文的研究工作及内容安排

第二章随机共振的理论基础与仿真分析

2.1噪声与非线性系统

2.2朗之万方程(LE)和福克.普朗克方程(FPE)

2.3非线性双稳系统中的随机共振仿真及分析

2.3.1系统无信号输入

2.3.2单频信号输入

2.3.3高斯白噪声输入

2.3.4单频信号加高斯白噪声输入

2.3.5调节系统参数

第三章基于随机共振的弱信号提取算法的理论探讨

3.1信号与噪声分析

3.1.1信号模型选择及测度指标

3.1.2噪声分析

3.2非周期冲击信号对双稳系统的影响

3.3色噪声对双稳系统的影响

3.4基于非周期冲击信号和色噪声背景的随机共振仿真研究

第四章基于随机共振的弱信号提取算法的研究与设计

4.1引言

4.2数值分析方法及开发工具

4.2.1开发工具

4.2.2数值分析方法

4.3自适应算法

4.3.1 LMS自适应滤波算法

4.3.2 RLS自适应滤波算法

4.3.3随机搜索算法

4.4基于随机共振的自适应弱信号提取算法的设计与仿真

4.4.1实际工程应用对象的分析

4.4.2弱信号自适应提取算法设计

4.4.3弱信号提取算法的仿真实验

4.4.4算法小结

第五章弱声信号提取系统的实现与验证

5.1系统设计与实现

5.2弱信号提取系统用于实际信号的验证

第六章结论与展望

6.1全文总结

6.2研究展望与设想

参考文献

附录1 论文中主要的MATLAB代码

致谢

攻读学位期间发表的学术论文