一种基于混沌同步的弱信号检测方法文献综述

文献综述

现状及发展趋势：运用混沌理论检测信号是 20 世纪 90 年代兴起的一个新的信号测量的方法。1993年 Henry Leung 对真实海杂波数据进行了深入的研究，提出了一种检测海杂波中信号的方法。1994 年 Short 探究了如何从混沌通信系统中提取出有用信号。Scott Hayes等人探究了利用微扰控制的方法从微波系统中提取出微弱信号，并达到了检测效果。1996 年，Simon Haykin 建立基于 RBFNN 的预测模型，提高了检测精度。在接下来的研究中，McDonald探索了通过构造神经网络预测海杂波数据。Kurian 在研究了相空间重构理论之后，提出把动态重构和混沌理论结合的新方法来检测淹没在混沌海杂波中微弱信号。国内，20 世纪末期，华中科技大学的杨宗凯等人在对神经网络进行了研究之后，把神经网络理论与混沌理论结合的新方法用于提取出淹没在混沌背景下的信号。吕志民利用混沌理论完成了对轴承故障频率的检测。长春大学的聂春燕利用混沌理论研究了检测方波信号的幅值。21 世纪初，清华大学的汪芙平等人根据混沌动力学理论，创建了一种局部切空间投影法，即使混沌噪声的干扰很强，该方法仍然可以检测出微弱信号。裴留庆研究了混沌同步系统频率特性，对输入信号进行放大，完成了对正弦信号的检测。2002 年，赵向阳利用 Duffing 方程测量出谐振型传感器的频率。2007 年，兀旦辉和赵晨飞一起研究并验证了混沌同步模型。海军工程大学的姜可宇、蔡志明等人提出了 RBF 神经网络预测模型，并将之用于混沌背景噪声中微弱谐波信号检测。崔万照提出的利用 SVM 检测微弱谐波信号的方法也得到了广泛的应用。近年来，已经有学者将小波理论与混沌理论结合起来，应用最广泛的是检测和分类脑电波信号。

意义和价值：众所周知当被测信号非常微弱时，容易被噪声淹没，对它们的检测往往变得十分困难。影响微弱信号检测的最主要因素是噪声的干扰。在采用良好技术措施的条件下，这些干扰主要来自传感器和测量仪器本身。尤其是在微弱信号检测中，如何降低输入信号检测信噪比门限一直为人们所重视。混沌包含丰富的内部结构,蕴涵着丰富的动力学信息混沌检测作为一种新的信号测量方法，取得了一些令人瞩目的研究成果，展示了它的极其广阔的发展前景。并且混沌理论应用于弱信号检测，将在雷达、声呐、通信和系统辨识等领域有更加广泛的应用，同时也为工程实践提供了一个新的理论基础和支持。

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资料编号：[671442]