一种分段非线性双稳系统的弱信号检测方法技术方案

本发明专利技术请求保护一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，属于信号处理技术领域。为了提取强噪声背景下的微弱信号，本发明专利技术将指数函数和经典双稳势函数模型结合提出一种新型分段非线性双稳型随机共振系统。基于该系统的方法首先对含噪信号进行预处理使之满足绝热近似理论的小参数条件，然后根据已知条件设置分段非线性双稳型系统参数的搜索范围，以平均信噪比增益为性能平均指标优化分段非线性双稳型系统参数的值，从而产生最佳的共振效果。本发明专利技术提出的分段非线性双稳势阱模型兼具指数型单势阱模型和传统双稳模型的优势，在实际应用中具有普遍意义。采用自适应寻优算法对系统参数进行寻优，避免了由于系统参数选择不佳造成的共振效果不佳。

【技术实现步骤摘要】
一种分段非线性双稳系统的弱信号检测方法
本专利技术属于信号处理
，具体为一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法。
技术介绍
近年来对于弱信号中的噪声，传统的处理方法有奇异值分解(SVD)和小波变换(WT),但是这几种方法在信噪比极低的情况下往往是一种有害而无利的存在。因此，随着Benzi等人研究古气象冰川问题时首次提出随机共振，随机共振作为一种新的信号处理方法进入了人们的视野，20世纪90年代，Collins将信息论和随机共振相结合，提出一种非周期随机共振理论，拓宽了随机共振的应用范围。在非线性系统中，在一定的信噪比范围内，通过随机共振系统把噪声的能量转化为微弱信号的能量，使信号能量加强，这种新颖的方法掀起了人们对随机共振研究的极大热情。在弱信号检测中，系统模型是随机共振研究的一个重要方面，且噪声环境大多数是高斯噪声，然而高斯噪声是一种理想中的噪声，不能代表自然界非人为活动产生的随机噪声，如动物噪声、深海噪声、气流噪声等等都是非高斯噪声，其波形有着显著的脉冲特性和拖尾特性，为了准确地模拟各个领域中的噪声，近几年噪声诱导的随机共振开始引起了学者们的注意，文献“WangZhanqing.LevynoiseinducedstochasticresonanceinanFHNmodel.ScienceChinaTechnologicalSciences,2016”研究了Levy噪声下的FHN模型的随机共振，文献“ZhangHaibin.StochasticResonanceinanUnderdampedSystemwithPinningPotentialforWeakSignalDetection.Sensors,2015”提出了欠阻尼下Pinning型势阱的随机共振系统，并将该系统应用于轴承故障检测中，文献“孙虎儿.级联分段线性随机共振的微弱信号检测.中国机械工程,2014”构建了级联分段线性随机共振系统，应用于微弱信号检测中，发现检测效果优于经典的级联双稳系统，文献“王林泽.基于随机共振原理的分段线性模型的理论分析与实验研究.物理学报，2012”提出基于随机共振原理的分段线性模型，深入地进行了理论分析与实验研究，文献“GuoYongfeng.Stochasticresonanceinapiecewisenonlinearmodeldrivenbymultiplicativenon-Gaussiannoiseandadditivewhitenoise.CommunicationsinNonlinearScience&NumericalSimulation,2016”研究了在加性白噪声和乘性非高斯噪声下的一种新型非线性模型在随机共振中的应用，深入的进行了数值分析和仿真。从上述的势阱模型中，与研究较为成熟的经典双稳随机共振(classicalbistablestochasticresonance,CBSR)系统相比，这些势阱模型都具有突出的优势；并且通过理论分析可知，CBSR系统有着与生俱来的输出饱和性；这种特性不仅降低了系统对信号的增强能力，还限制了在噪声环境中系统对信号的检测能力，因此，在微弱信号提取和检测中，怎样有效的避免双稳系统的输出饱和性是有必要的，为了克服这种输出饱和性，提出了一种新颖的分段非线性双稳随机共振系统(piecewisenonlinearbistablestochasticresonance,PNBSR)，基于此模型，提出一种基于自适应PNBSR的微弱信号检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对双稳系统的输出饱和性，提出一种既能提高噪声利用率获得较好共振效果的PNBSR模型，基于此模型，提出一种基于自适应PNBSR的微弱信号检测方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，该方法是将指数函数和经典双稳势函数模型进行结合，提出一种PNBSR系统，采用自适应寻优算法对PNBSR系统的参数进行最佳选取。并且引入了更加接近工业环境中的非高斯Levy噪声，将含有Levy噪声的微弱信号先进行二次采样使其转换成满足绝热近似理论的小参数信号，然后将小参数信号输入到PNBSR系统中，利用噪声能量使得待测微弱信号能量增强，最后对PNBSR系统的输出信号进行FFT，观察其频谱。同时与CBSR系统和级联PNBSB系统做了具体的仿真对比；可以发现通过PNBSR系统的输出信号与输入的微弱正弦信号波形相似度很高，并且，选用PNBSR系统级联方式可以使高频噪声被有效滤掉，低频信号能量不断增强的特点，对信号的复原和检测有很大的参考价值。综上所述，本专利技术在实际应用中具有重大意义。附图说明图1本专利技术的CBSR和PNBSR系统势函数对比；图2本专利技术的分段非线性双稳随机共振系统势函数；图3本专利技术的自适应参数寻优方法流程图；图4本专利技术的不同CBSR与PNBSR系统参数下输出信噪比对比曲线；图5本专利技术的含Levy噪声的输入信号和CBSR输出信号时域图；图6本专利技术的含Levy噪声的PNBSR和级联PNBSR输出信号时域图；图7本专利技术的含Levy噪声的输入信号和CBSR输出信号功率谱图图8本专利技术的含Levy噪声的PNBSR和级联PNBSR输出信号功率谱图；具体实施方式以下结合附图和具体实例，对本专利技术的实施作进一步的描述。步骤一：在微弱周期信号和Levy噪声共同驱动下，忽略惯性项的过阻尼非线性系统模型可以描述为：其中A是微弱周期信号的幅度，f是待测微弱周期信号的特征频率，V(x)为PNBSR系统势函数，D为噪声强度系数，ξ(t)为非高斯Levy噪声由已有的文献可知，由于CBSR系统的输出饱和性，极大的限制了对信号的增强能力和检测能力，我们可知CBSR系统的势函数表达式为V(x)＝-acx2/2+bcx4/4，它的势阱点势垒高为ΔV＝ac2/(4bc)，且垒高在xb＝0处，为了更方便的对比分析，作CBSR系统与PNBSR系统势函数如图1所示，从图中可见当abs(x)＞1时，CBSR系统的势函数由于x4项的存在让Vc(x)的值增长迅速，从而势函数两侧产生了陡峭的势阱壁，也就是说CBSR系统在对输入信号的作用进程中，一旦输出信号x的绝对值大于1，x的值几乎不会随着输入信号的增加而改变，所以说越陡峭的势阱壁会使系统的输出快速地达到饱和，因此这就限制了CBSR系统对信号的增强以及对噪声的利用能力；为了克服这种输出饱和性和更好的提高CBSR系统的检测能力，CBSR系统左侧和右侧的势阱壁(和)随着输出信号x的增加应该变化缓慢，甚至保持不变，所以结合指数函数和经典双稳势函数模型，提出了一种新型的分段非线性随机共振系统(PNBSR)模型，其势函数表达式为：式(2)中，参数l＞0，c＞0，a＞0，b＞0，参数k＝2(l+a2/4b)，对势函数V(x)求导，就会得到系统模型的势阱力-dV(x)/dx，表达式如下：图2表示的是调节系统参数，系统各个参数对势函数曲线变化的影响，由图可知，改变l或c值时，对势阱壁的陡峭程度影响是非常大的，并且l和c的取值越小时，势阱壁就会越陡峭，取值越大就会越靠近势垒；而由图2中正方形线和叉线可知，改变a或b值时，对双势阱的深浅产生很大的影响；例如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，该方法是将指数函数和经典双稳势函数模型进行结合，提出一种PNBSR系统，采用自适应寻优算法对PNBSR系统的参数进行最佳选取，并且引入了更加接近工业环境中的非高斯Levy噪声，将含有Levy噪声的微弱信号先进行二次采样使其转换成满足绝热近似理论的小参数信号，然后将小参数信号输入到PNBSR系统中，利用噪声能量使得待测微弱信号能量增强，最后对PNBSR系统的输出信号进行FFT，观察其频谱；同时与CBSR系统和级联PNBSB系统做了具体的仿真对比。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，该方法是将指数函数和经典双稳势函数模型进行结合，提出一种PNBSR系统，采用自适应寻优算法对PNBSR系统的参数进行最佳选取，并且引入了更加接近工业环境中的非高斯Levy噪声，将含有Levy噪声的微弱信号先进行二次采样使其转换成满足绝热近似理论的小参数信号，然后将小参数信号输入到PNBSR系统中，利用噪声能量使得待测微弱信号能量增强，最后对PNBSR系统的输出信号进行FFT，观察其频谱；同时与CBSR系统和级联PNBSB系统做了具体的仿真对比。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，其特征在于结合指数函数和经典双稳势函数模型，提出了一种新型的分段非线性随机共振系统(PNBSR)模型，其具体的复合过程包括如下步骤：(1)指数函数单势阱模型中，势函数是Uz(x)是非线性对称势，其势函数可以表示为Vz(x)＝lecx，式中，l，c均为非负的系统参数；(2)经典的双稳势阱模型可以表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺利芳，周熙程，吴霞，张刚，徐联冰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50