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基于局域线性法和卡尔曼滤波的强混沌背景下正弦信号恢复的混合算法
3 h' t+ @$ G! v6 ^摘﹐要:本文提出一种局域线性-周期图检测-卡尔曼滤波混合算法LL-P-KF ,用来恢复强混沌背景下正弦信号.首先,建立混沌信号的一步预测模型;然后,利用周期图检测潜在周期;最后,应用卡尔曼滤波从误差中恢复正弦信号.仿真实验表明该混合算法具有较好的恢复效果.
6 j0 m' @! c6 ^2 }( k关键词:混沌信号;局域线性法;弱正弦信号;周期图法;卡尔曼滤波9 n" R5 |9 [/ B2 Y& \& O; |' C4 @- L
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1引言! w% \3 Y- [% |% f
二十一世纪的现代科学研究是建立在大量信息的基础上的,而信息往往受到噪声的干扰,且可能是强混沌噪声干扰.检测淹没在噪声中的微弱信号是十分困难的一件事,研究者对此投入了持续广泛的关注.混沌现象广泛地存在于在各科学领域中,有关混沌信号处理的研究近几十年来获得了广泛的关注和长足的发展.对混沌信号的深人研究表明,在很多领域会遇到微弱信号淹没在以混沌信号为背景噪声的情况.检测淹没在混沌背景信号中的微弱信号,特别是微弱正弦信号的检测与恢复对信号处理的理论与实践有重要的意义.
# e; p" q* o3 _+ j2 @0 o有关提取混沌背景中的微弱信号的研究已经发展了数十年,目前已经成为信号处理的一个研究热点和重要分支,产生了许多依据混沌信号的特性设计的检测方法.如: Leung"利用混沌信号的几何特性,利用最小相空间体积法估计嵌入在混沌噪声中AR模型参数的方法 ; Short 2~4]利用混沌预测的方法从混沌通信系统中提取信号的方法; Broomhead[5'利用非线性滤波器结合相空间重构方法从混沌信号中提取有用信号; Huang^研究了利用小波多分辨率分析实现分离淹没在混沌背景中的目标信号的问题;Wang!7.8]利用混沌测量系统实现白噪声背景下的正弦信号测量等问题;Wang”研究了利用局部切空间投影法提取混沌背景中的谐波信号的问题;李鸿光l0利用经验模式分解方法提取谐波信号;文献[ 11 ~14]研究了基于混沌检测系统的微弱信号的频率检测和定量检测技术的问题;文献[ 15]研究了利用最小相对奇异值法的估计混沌背景下正弦参数的问题;文献[ 16]研究了基于单变量驱动误差滤波反馈混沌同步方法的混沌背景下# a* ]4 c y/ i! I& E( v* u4 i
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