一种基于随机共振的脉冲星辨识方法技术

技术编号:24249993 阅读:68 留言:0更新日期:2020-05-22 22:47
本发明专利技术公开了一种基于随机共振的脉冲星辨识方法。步骤1:对脉冲星光子信号进行高通滤波;步骤2:对脉冲星光子信号使用二重自相关进行一步去噪处理;步骤3:利用变尺度频率变换对信号进行频率压缩,使其能满足随机共振的所需的小参数条件;步骤4:利用遗传算法对随机共振中双稳态系统的参数a,b进行实时调节;步骤5:利用随机共振对信号进行周期搜索,选择信噪比最大所对应的频率与脉冲星的频率进行对比,频率相等即完成脉冲星信号的辨识。本发明专利技术在利用脉冲星进行深空探测导航的过程中,能够实现在短时,低信噪比的条件下辨识出脉冲星的任务。

A method of pulsar identification based on stochastic resonance

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机共振的脉冲星辨识方法
本专利技术属于的
;具体涉及一种基于随机共振的脉冲星辨识方法。
技术介绍
脉冲星是一种中子星,广泛分布在银道面两旁,凭借着自转轴和磁轴的角度差向外辐射宽频带、稳周期的光子信号,被称为“宇宙灯塔”。尤其对于自转供能的毫秒级X射线脉冲星,具有更加稳定的长期计时特性被誉为自然界最精准的天文时钟,这种特性使得脉冲星成为研究大尺度时空,建立计时标准,实现深空导航、引力波探测的有力工具,但受限于脉冲星自身的物理特性、X射线光子的特殊性以及空间背景噪声的复杂性,星载X射线探测极为复杂。但受到上述观测条件的限制和背景噪声的影响,探测器接收到的脉冲星信号能量非常微弱,其周期信息通常被淹没在噪声中,因此,目前对在轨脉冲星观测信号的分析与处理更是研究热点,即如何在有限观测时长内更好地表达X射线脉冲星信号的周期特征,准确识别脉冲星,提取有用的脉冲星信号信息。目前广泛使用的方法如傅里叶变换,但在观测时间和数据长度有限时,很难通过FFT来获得脉冲星周期达到辨识的效果。脉冲星信号淹没在宇宙的噪声干扰中,信噪比极低,且探测器的探测面积、探测效率、时间分辨率、能量分辨率、制造工艺等条件有限制,导致接收到的信号能量较低,在观测时间和数据长度有限时,能够快速、准确的辨识出脉冲星。
技术实现思路
本专利技术公开了一种基于随机共振的脉冲星辨识方法,在深空探测中,脉冲星信号可以通过安装在航天器上的小型X射线检测器进行检测,但若想利用脉冲星实现深空导航,首先需要做的工作就是对脉冲星进行辨识,辨识时需要利用脉冲星独有的特征信息,最常用的就是脉冲星稳定的周期。如何实时的辨识出脉冲星对确定航天器的位置、姿态等定位信息有着重要的作用。本专利技术通过以下技术方案实现:一种基于随机共振的脉冲星辨识方法,所述辨识方法包括以下步骤:步骤1:针对脉冲星光子信号所携带低频噪声和直流分量利用高通滤波进行滤波;步骤2:使用二重自相关对滤波后的脉冲星光子信号进行进一步去噪处理,突出脉冲星光子信号的周期信息成分;步骤3:利用变尺度频率变换对信号进行频率压缩满足小参数条件,使其能满足随机共振的条件;步骤4:利用遗传算法对随机共振中的双稳态系统的参数进行在线调节;步骤5:利用随机共振对信号进行周期搜索,选择信噪比最大所对应的频率与脉冲星的频率进行对比,并完成脉冲星的信号的辨识。进一步的,所述步骤1经过滤波后的脉冲星信号y(k)为:其中Ai为滤波器系数,ya(k)为探测器接收到的原始脉冲星信号。进一步的,所述步骤2具体为,步骤2.1:设经过高通滤波后的脉冲星信号y(k)由噪声信号n(k)和有效信号s(k)两部分组成,y(k)满足:y(k)=s(k)+n(k);则脉冲星信号y(k)的自相关函数为:将y(k)带入至自相关函数中得到:Ry(τ)=Rs(τ)+E[s(k+τ)n(k)]+E[s(k)n(k+τ)]+Rn(τ);其中Rs(τ)是脉冲星有用信号的自相关函数,脉冲星信号的周期信息保留在Rs(τ)中,E[s(k)n(k+τ)],E[s(k+τ)n(t)]为脉冲星有用信号与噪声的互相关函数,Rn(τ)为噪声的自相关函数,可以将上述三项视为新的噪声R′(τ),则Ry(τ)变为:Ry(k)=Rs(k)+R′(k);步骤2.2:对序列Ry(k)进行第二次自相关处理,得到:R′y(τ)=R′s(τ)+E[Rs(k)R′(k+τ)]+E(Rs(k+τ)R′(k)]+R″(τ);保留了脉冲星的周期信息,噪声项再次被削弱,设脉冲星经过二次自相关后的信号为Ry′(k),有效的周期信号为Rs′(k),噪声为n″(k),则满足:R′y(k)=R′s(k)+n′′(k)。进一步的,所述步骤3具体为,采用线性频率压缩方法对Ry′(k)进行处理,设Ry′(k)的采样频率为fs,R为压缩比例,则压缩后的采样频率为:达到随机共振状态时,经过小参数变换后的系统输出信号需要进行频率还原,设随机共振系统输出信号频谱峰值的频率为fa,则还原的频率满足式:f=R*fa。进一步的,所述步骤4具体为,利用遗传算法对双稳态模型中的参数进行调节,选择输出信号的信噪比作为代价函数,定义如下:其中Ss(f0)为信号在频率范围内的输出信号功率谱,Sn(f0)为除频率范围以外的输出信号功率谱。进一步的,所述步骤5中,时间序列、噪声、双稳态系统三者发生协同作用达到随机共振状态,找出输出的最大信噪比所对应的频率,与脉冲星的频率进行对比,频率相等即完成对脉冲星的辨识。本专利技术的有益效果是:本专利技术在利用脉冲星进行深空探测导航的过程中,能够实现在短时,低信噪比的条件下实现辨识出脉冲星的任务。附图说明图1是本专利技术是脉冲星信号检测与辨识流程图。图2是本专利技术PSRB0531+21搜索的频率-信噪比图。图3是本专利技术PSRB1509-58搜索的频率-信噪比图。图4是本专利技术PSRB0540-69搜索的频率-信噪比图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1一种基于随机共振的脉冲星辨识方法,所述辨识方法包括以下步骤:步骤1:针对脉冲星光子信号所携带低频噪声和直流分量利用高通滤波进行滤波;步骤2:使用二重自相关对滤波后的脉冲星光子信号进行进一步去噪处理,突出脉冲星光子信号的周期信息成分;步骤3:利用变尺度频率变换对信号进行频率压缩满足小参数条件,使其能满足随机共振的条件;步骤4:利用遗传算法对随机共振中的双稳态系统的参数进行在线调节;步骤5:利用随机共振对信号进行周期搜索,选择信噪比最大所对应的频率与脉冲星的频率进行对比,并完成脉冲星的信号的辨识。进一步的,所述步骤1首先采取高通滤波器对信号进行预处理,滤掉其低频耦合成分以及较大的直流分量,设计的32阶高通滤波器阻带截止频率及通带截止频率分别为0.1Hz和4.5Hz,经过滤波后的脉冲星信号y(k)为:其中Ai为滤波器系数,ya(k)为探测器接收到的原始脉冲星信号。进一步的,所述步骤2具体为,步骤2.1:设经过高通滤波后的脉冲星信号y(k)由噪声信号n(k)和有效信号s(k)两部分组成,y(k)满足:y(k)=s(k)+n(k);则脉冲星信号y(k)的自相关函数为:将y(k)带入至自相关函数中得到:Ry(τ)=Rs(τ)+E[s(k+τ)n(k)]+E[s(k)n(k+τ)]+Rn(τ);本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于随机共振的脉冲星辨识方法,其特征在于,所述辨识方法包括以下步骤:/n步骤1:针对脉冲星光子信号所携带低频噪声和直流分量利用高通滤波进行滤波;/n步骤2:使用二重自相关对滤波后的脉冲星光子信号进行进一步去噪处理,突出脉冲星光子信号的周期信息成分;/n步骤3:利用变尺度频率变换对信号进行频率压缩满足小参数条件,使其能满足随机共振的条件;/n步骤4:利用遗传算法对随机共振中的双稳态系统的参数进行在线调节;/n步骤5:利用随机共振对信号进行周期搜索,选择信噪比最大所对应的频率与脉冲星的频率进行对比,并完成脉冲星的信号的辨识。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于随机共振的脉冲星辨识方法,其特征在于,所述辨识方法包括以下步骤:
步骤1:针对脉冲星光子信号所携带低频噪声和直流分量利用高通滤波进行滤波;
步骤2:使用二重自相关对滤波后的脉冲星光子信号进行进一步去噪处理,突出脉冲星光子信号的周期信息成分;
步骤3:利用变尺度频率变换对信号进行频率压缩满足小参数条件,使其能满足随机共振的条件;
步骤4:利用遗传算法对随机共振中的双稳态系统的参数进行在线调节;
步骤5:利用随机共振对信号进行周期搜索,选择信噪比最大所对应的频率与脉冲星的频率进行对比,并完成脉冲星的信号的辨识。


2.根据权利要求1所述辨识方法,其特征在于,所述步骤1经过滤波后的脉冲星信号y(k)为:



其中Ai为滤波器系数,ya(k)为探测器接收到的原始脉冲星信号。


3.根据权利要求1所述辨识方法,其特征在于,所述步骤2具体为,
步骤2.1:设经过高通滤波后的脉冲星信号y(k)由噪声信号n(k)和有效信号s(k)两部分组成,y(k)满足:
y(k)=s(k)+n(k);
则脉冲星信号y(k)的自相关函数为:
Ry(τ)=E[y(k)y(k+τ)];
将y(k)带入至自相关函数中得到:
Ry(τ)=Rs(τ)+E[s(k+τ)n(k)]+E[s(k)n(k+τ)]+Rn(τ);
其中Rs(τ)是脉冲星有用信号的自相关函数,脉冲星信号的周期信息保留在Rs(τ)中,E[s(k)n(k+τ)],E[s(k+τ)n(t)]为脉冲星有用信号与噪声的互相关函数,...

【专利技术属性】
技术研发人员:金晶赵红阳陈晓姜宇
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学
类型:发明
国别省市:黑龙;23

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