消散型同步的微弱周期信号检测及噪声影响分析

摘要

在混沌预测模型基础上,提出了消散型同步的混沌背景下微弱信号检测算法.采用径向基函数神经网络(RBFNN)拟合混沌模型,结合消散型同步实现混沌时间序列与混沌系统的同步,利用同步误差实现微弱信号的检测.以Rossler混沌系统为研究对象,验证了算法的可行性,研究了噪声对徼弱信号检测的影响.仿真研究表明,该算法能检测各种频率的微弱信号,在一定条件下可检测到信杂比大于-110 dB的微弱周期信号;若信噪比SNR≥0 dB,噪声对微弱信号检测的影响很小;但若SNR＜-10 dB,将检测不出微弱信号.在理论研究基础上,由MKS-CEC-Ⅲ新型混沌演化控制实验仪获取Coullet混沌时间序列,添加不同频率的微弱信号,利用该算法实现了不同频率微弱信号的检测,说明该算法适用于其他混沌系统.