CN104155518A - 一种基于随机共振的信号频率检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于随机共振的信号频率检测方法,所述方法包括如下步骤:(1)选取下列五种随机共振***参数组合中的任一种:a与b、a与h、a与k、b与h、h与k;(2)当选定参数组合后,确定随机共振***的各参数;(3)调节主参数,使随机共振***产生共振,并微调副参数;(4)若微调副参数时,随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx能够保持不变,则根据数学式:f=fx×h/a,得到信号频率f;(5)若微调副参数时随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx不能固定,则返回步骤(3)。本发明解决了小参数信号值必须远远小于1的条件限制,并且减少了调参的数量,能够快速、高效地调参,能够快速遍历参数,利于寻找到最佳随机共振,大幅提高产生随机共振的概率。
Description
技术领域
本发明涉及微弱信号检测技术领域,具体涉及一种基于随机共振的信号频率检测方法。
背景技术
自从1981年BenZi等研究古气象冰川问题提出随机共振(Stochasticresonance,SR)概念以来,SR现象受到了广泛的关注。随机共振现象是一种非线性现象,它在一定条件下,将部分噪声能量转移到信号上,在降低噪声的同时能够使淹没于噪声中的弱信号得到共振加强,极大地提高输出的信噪比,从而实现从强烈噪声干扰中检测微弱信号的目的。
传统的基于随机共振的检测方法受到绝热近似理论的限制,只适用于小参数信号(信号幅值、信号频率、噪声强度均远小于1),这极大地制约了随机共振在工程实际中的应用。虽然,具有代表性的有二次采样随机共振方法、归一化变尺度方法和移频变尺度随机共振方法等,在理论上为大参数信号检测提供了可能,但都是针对某个特殊频率的检测,以及调参手段不明确,或者说没有核心约束条件。
发明内容
本发明提供一种基于随机共振的信号频率检测方法,该方法解决了小参数信号值必须远远小于1的条件限制,并且减少了调参的数量,能够快速、高效地调参,能够快速遍历参数,利于寻找到最佳随机共振,大幅提高产生随机共振的概率。
一种基于随机共振的信号频率检测方法,所述方法包括如下步骤:
(1)选取下列五种随机共振***参数组合中的任一种:a与b、a与h、a与k、b与h、h与k。
(2)当选定参数组合后,随机共振***各参数的确定遵循以下原则:
当选定a、b参数组合并确定a为主参数、b为副参数时,令h=1,k=1,则b的初值为a2/4σ2;当选定a、b参数组合并确定b为主参数、a为副参数时,令h=1,k=1,则a的初值为当选定a、k参数组合并确定a为主参数、k为副参数时,令h=1,b=1,则k的初值为当选定a、k参数组合并确定k为主参数、a为副参数时,令h=1,b=1,则a的初值为当选定a、h参数组合并确定a为主参数、h为副参数时,令b=1,k=1,则h的初值为a2/4σ2;当选定a、h参数组合并确定h为主参数、a为副参数时,令b=1,k=1,则a的初值为当选定b、h参数组合并确定h为主参数、b为副参数时,令a=1,k=1,则b的初值为1/4σ2h;当选定b、h参数组合并确定b为主参数、h为副参数时,令a=1,k=1,则h的初值为1/4σ2b;当选定h、k参数组合并确定h为主参数、k为副参数时,令a=1,b=1,则k的初值为当选定h、k参数组合并确定k为主参数、h为副参数时,令a=1,b=1,则h的初值为1/4σ2k2。
(3)调节主参数,使随机共振***产生共振,根据步骤(2)确定的副参数初值微调副参数。
(4)若微调副参数时,随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx能够保持不变,则根据数学式:f=fx×h/a,得到信号频率f。
(5)若微调副参数时随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx不能固定,则返回步骤(3)。
上述各步骤中:a、b为随机共振***模型参数;h为采样步长;k为信号放大倍数。
附图说明
图1是本发明技术方案流程图。
图2描述了随机共振***调参所经历的过程。
图3描述了未加噪的时域信号波形。
图4描述了加噪后的时域信号波形。
图5描述了经过参数简化后随机共振***的时域信号波形。
图6描述了参数简化后得到的功率谱波形。
具体实施方式
下面通过对附图和实施例的描述,将有利于对本发明的理解。
图2是在采样比为40,载波频率为1Hz,参数b、h、k固定,对同一次实验,参数a从万分一到1万等比例递增得到数据绘画出来的,当然信噪比越高所得的马鞍形状越标准。又一般对于随机共振我假设具有各态历经性,所以图2具有一般意义。而且从第一个极小值到第二个极小值之间,输出最高峰都在相同位置,即正确检测出强噪声中的微弱信号频率。
1.双稳随机共振模型
根据随机共振理论,周期信号与噪声共同作用的双稳***模型为:
dx/dt=ax-bx3+[s(t)+n(t)]k; (1)
式中,a和b是双稳***的结构参数;s(t)为微弱周期信号;n(t)是白噪声。
上式是一种非线性随机微分方程,可通过四阶Runge-Kutta法进行数值求解。具体算法如下:
式中,sn和xn分别是双稳态***输入S(t)=k(u(t)+n(t))和输出X(t)的第n个采样值,h=1/fs(fs为采样频率)为数值计算步长。
当待测信号满足绝热近似理论小参数条件时,计算步长直接取采样频率的倒数,通过调节双稳态***结构参数就能达到很好的共振状态。而当待测信号为大参数信号时,目前存在的方法大都是调节四个参数来达到产生共振,以突破绝热近似理论仅适用于小参数的限制,从而应用于工程实际中的大参数信号。
设有一大参数的含噪信号,信号频率为f,采样频率为fs,若此信号能够产生随机共振,则可以选定并调节a与b、a与h、a与k、b与h、h与k任一参数组合,检测出强噪声中的微弱信号频率。
2.选定a与b参数组合的实施例:
(1)首先产生采样比为400,载波频率为1Hz,信号幅度A为1的周期正弦波信号,如图3所示。
(2)对图3波形加高斯白噪声后的,信噪比为-10dB。如图4所示。
(3)选取参数组合为a和b,并取a为主参数,则h=1、k=1。
(4)参数a从1开始递增,直至产生随机共振(产生随机共振判决方法:峰值占功率谱总和是否在0.2左右且峰值不在功率谱起始端),本实例a=40。
(5)根据b=a2/4σ2确定参数b的初值,由于是在低信噪比下,所以σ2可以由加噪信号直接求得,代入公式得b=140。
(6)调节参数b,发现功率谱峰值位置未发生变化,得到fs=40,则f=fs×h/a=1,如图5、图6所示,其中图5是时域波形,图6是功率谱波形,且只显示了八十分之一。
其它参数组合同上,其中对于a、h参数组合a=1.5,h=26;对于a,k参数组合a=40,k=12;对于b,h参数组合b=0.002,h=40;对于h,k组合h=40,k=0.045;都可以得到图5、图6的结果。
Claims (1)
1.一种基于随机共振的信号频率检测方法,所述方法包括如下步骤:
(1)选取下列五种随机共振***参数组合中的任一种:a与b、a与h、a与k、b与h、h与k;
(2)当选定参数组合后,随机共振***各参数的确定遵循以下原则:
当选定a、b参数组合并确定a为主参数、b为副参数时,令h=1,k=1,则b的初值为a2/4σ2;
当选定a、b参数组合并确定b为主参数、a为副参数时,令h=1,k=1,则a的初值为
当选定a、k参数组合并确定a为主参数、k为副参数时,令h=1,b=1,则k的初值为
当选定a、k参数组合并确定k为主参数、a为副参数时,令h=1,b=1,则a的初值为
当选定a、h参数组合并确定a为主参数、h为副参数时,令b=1,k=1,则h的初值为a2/4σ2;
当选定a、h参数组合并确定h为主参数、a为副参数时,令b=1,k=1,则a的初值为
当选定b、h参数组合并确定h为主参数、b为副参数时,令a=1,k=1,则b的初值为1/4σ2h;
当选定b、h参数组合并确定b为主参数、h为副参数时,令a=1,k=1,则h的初值为1/4σ2b;
当选定h、k参数组合并确定h为主参数、k为副参数时,令a=1,b=1,则k的初值为
当选定h、k参数组合并确定k为主参数、h为副参数时,令a=1,b=1,则h的初值为1/4σ2k2;
(3)调节主参数,使随机共振***产生共振,根据步骤(2)确定的副参数初值微调副参数;
(4)若微调副参数时,随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx能够保持不变,则根据数学式:f=fx×h/a,得到信号频率f;
(5)若微调副参数时随机共振***输出信号功率谱峰值的频率fx不能固定,则返回步骤(3);
其中:a、b为随机共振***模型参数;h为采样步长;k为信号放大倍数。
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CN201410370198.2A CN104155518A (zh) | 2014-07-31 | 2014-07-31 | 一种基于随机共振的信号频率检测方法 |
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CN201410370198.2A Pending CN104155518A (zh) | 2014-07-31 | 2014-07-31 | 一种基于随机共振的信号频率检测方法 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106197523A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 重庆邮电大学 | 基于一阶线性***的弱信号检测及复原 |
CN108663576A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-10-16 | 集美大学 | 一种复杂环境下微弱电磁红信号检测方法 |
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CN108663576A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-10-16 | 集美大学 | 一种复杂环境下微弱电磁红信号检测方法 |
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