基于改進(jìn)型ADVP模型的混沌控制及其在信號(hào)檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、信號(hào)處理是信息科學(xué)的一個(gè)重要分支，近幾十年來它的基本理論和技術(shù)得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。其中對(duì)夾雜著強(qiáng)噪聲的弱信號(hào)檢測便是其中的一方面。由于它能測量傳統(tǒng)觀念認(rèn)為不能測量的微弱量，使得信號(hào)測量精度得到很大的提高，所以才獲得快速的發(fā)展和普遍的重視。
　　 由于混沌系統(tǒng)具有對(duì)有規(guī)律的微小擾動(dòng)異常敏感和對(duì)遠(yuǎn)大于擾動(dòng)的噪聲不敏感的特點(diǎn)，使得混沌系統(tǒng)在弱信號(hào)檢測領(lǐng)域有很好的發(fā)展前景。本文主要以改進(jìn)型ADVP模型為研究對(duì)象，開展了基于混沌

2、理論的弱信號(hào)檢測研究。具體做了以下工作：
　　 (1)對(duì)改進(jìn)型ADVP模型進(jìn)行分析，確定其處于各個(gè)周期態(tài)及混沌態(tài)時(shí)的參數(shù)范圍。由于自適應(yīng)脈沖微擾法具有實(shí)時(shí)性、操作方便、較強(qiáng)的魯棒性、適用于不同類型的混沌系統(tǒng)等特點(diǎn)，所以采用此方法對(duì)改進(jìn)型ADVP模型進(jìn)行混沌控制，仿真結(jié)果表明了該混沌模型的可控性。針對(duì)參數(shù)周期微擾法的缺點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的方法不需要計(jì)算參數(shù)的精確解，可以大大簡化計(jì)算的步驟，提高計(jì)算效率，通過選擇規(guī)定范圍內(nèi)的參

3、數(shù)值即可將處于混沌狀態(tài)的改進(jìn)型ADVP模型穩(wěn)定到其各個(gè)周期軌道上，仿真結(jié)果證明了此改進(jìn)方法的有效性和快捷性。這些工作為將改進(jìn)型ADVP模型應(yīng)用到弱信號(hào)檢測中提供了理論和實(shí)踐的基礎(chǔ)。
　　 (2)依據(jù)混沌振子檢測弱信號(hào)的原理，建立了基于改進(jìn)型ADVP模型的新型弱信號(hào)檢測系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)被噪聲淹沒的弱正弦信號(hào)的檢測，證明了該檢測系統(tǒng)對(duì)弱小周期信號(hào)的敏感性和對(duì)噪聲的免疫性。在研究對(duì)弱正弦信號(hào)的頻率檢測中，根據(jù)基于優(yōu)化理論搜索方差的頻

4、率測量方法，針對(duì)約束非線性規(guī)劃方法和一般遍歷搜索方法的缺點(diǎn)，提出了通過使用遺傳算法搜索系統(tǒng)輸出信號(hào)的最大方差值來測量弱正弦信號(hào)頻率的方法，仿真研究證實(shí)了此方法的有效性和高效性。最后以上述方法為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了頻率相近與不相近時(shí)的多頻信號(hào)的檢測。
　　 (3)根據(jù)上述系統(tǒng)對(duì)三種較為典型的工程信號(hào)進(jìn)行了檢測研究。首先用兩種不同的策略實(shí)現(xiàn)了對(duì)周期矩形脈沖信號(hào)的檢測，仿真結(jié)果證實(shí)了這些方法的有效性。接著實(shí)現(xiàn)了被噪聲淹沒的二值非周期信號(hào)的檢測