基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法，该方法将二阶三稳态随机共振系统输出信噪比作为寻优问题的目标函数，利用分布估计算法对二阶三稳态随机共振系统进行参数寻优，将搜寻的全局最优参数代入到二级级联三稳态系统中，实现随机共振，输出最大信噪比，检测出微弱信号。本发明专利技术将分布估计算法运用到随机共振系统的参数寻优问题上，与传统遗传算法相比，分布估计算法采用概率模型随机采样产生新种群，具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度，同时采用二级级联三稳态系统的级联结构，进一步提升强噪声背景下微弱信号的检测能力。号的检测能力。号的检测能力。

Weak signal detection method of cascaded tristable stochastic resonance based on EDA

【技术实现步骤摘要】
基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法


[0001]本专利技术属于信号检测
，涉及微弱信号检测技术，具体地说，涉及一种基于EDA(全称：分布估计算法，英文：Estimation of Distribution Algorithm)的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法。

技术介绍

[0002]微弱信号检测是一项将噪声中微弱信号提取出来的技术，其采取抑制或者利用噪声的手段，提高输出信号的信噪比，已经广泛应用于通信、物理、机械、生物学等领域。在实际工程中，强噪声背景下的微弱信号检测是当前研究的热点。传统的信号检测方法大都利用抑制噪声的方式进行微弱信号的识别，例如小波阈值、经验模态分解等方法，上述方法虽然在一定程度上提高了信噪比，但在强噪声背景下检测效果不佳。随机共振作为一种非线性系统检测方法，当信号、噪声和非线性系统三者之间产生协同作用时，噪声能量会向信号转移，可以大幅度提高信噪比，实现强背景噪声下微弱信号的检测。同时随着现场环境的复杂多变，干扰噪声不断增加，对随机共振检测方法进行改进，进一步提升对微弱信号的检测性能，便显得尤为重要。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法，其特征在于，其具体步骤为：S1、设置分布估计算法相关参数及搜索参数范围，分布估计算法相关参数包括最大进化迭代数T、种群规模M以及优良个体数N；搜索参数为二阶三稳态随机共振系统参数a、b、c、k，其中a、b、c为结构参数，k为阻尼比；S2、分布估计算法在二阶三稳态随机共振系统参数a、b、c、k的搜索范围中产生初始种群，将其作用于二阶三稳态随机共振系统，二阶三稳态随机共振系统产生输出信号，以二阶三稳态随机共振系统输出信号的信噪比作为适应度函数，计算种群中个体的适应度；S3、对分布估计算法是否达到设定的最大进化迭代数T进行判断：若是，则分布估计算法输出全局最优参数a、b、c、k，并将其作用于二级级联三稳态系统，产生随机共振，检测出微弱信号；若否，则依次进行种群个体选择、构建概率分布模型及随机采样操作，产生新种群，重新计算种群中个体的适应度；再次执行S3，直至达到设定的最大进化迭代数T，则分布估计算法将其输出的全局最优参数a、b、c、k作用于二级级联三稳态系统，产生随机共振，检测出微弱信号。2.如权利要求1所述的基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法，其特征在于，步骤S1中，最大进化迭代数T的取值范围为T∈[100,500]，种群规模M的取值范围为M∈[20,100]，优良个体数N的取值范围为N∈(0,M]；参数a、b、c、k的搜索范围均为[0,2]。3.如权利要求2所述的基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法，其特征在于，步骤S2中，分布估计算法在二阶三稳态随机共振系统参数a、b、c、k的搜索范围中按照均匀分布随机产生一个初始种群，通过公式(1)计算种群中个体的适应度，公式(1)表示为：式中，F为适应度函数，SNR
out
(a,b,c,k)为含有EDA优化参数的二阶三稳态随机共振系统的输出信噪比，P
S
为含有EDA优化参数的二阶三稳态随机共振系统输出信号中微弱信号的功率，P
N
为含有EDA优化参数的二阶三稳态随机共振系统输出信号中噪声的功率。4.如权利要求3所述的基于EDA的级联三稳态随机共振微弱信号检测方法，其特征在于，步骤S1和S2中，二阶三稳态随机共振系统为：x”+kx'＝
‑
U(x)'+s(t)+n(t)
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(2)式中，x”为x的二阶导数，x'为x的一阶导数，x为二阶三稳态随机共振系统输出信号，t为时间序列，s(t)为微弱周期信号，是噪声强度为D的随机噪声，其中，ξ(t)表示均值为0，方差为1的高斯白噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢志丹，鹿术超，杜芳云，
申请(专利权)人：山东岩芯能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：