传统的弱信号恢复方法在强噪声背景下具有较大的局限性,有用的信息往往淹没在强噪声背景下不易被识别。针对这个难点,提出一种基于三维曲波变换的弱信号恢复的方法。该方法将三维曲波变换和自适应滤波器相融合,从而提高数据中弱信号的能...传统的弱信号恢复方法在强噪声背景下具有较大的局限性,有用的信息往往淹没在强噪声背景下不易被识别。针对这个难点,提出一种基于三维曲波变换的弱信号恢复的方法。该方法将三维曲波变换和自适应滤波器相融合,从而提高数据中弱信号的能量,使得弱信号更易于被恢复。为了验证该方法的有效性,对楔形模型与实际三维数据进行处理。实验结果表明,恢复后的数据信噪比提高了2 d B到3 d B,频带也被拓宽了150 Hz,弱信号得到较好的恢复。展开更多
非线性随机共振系统能够有效利用噪声能量增强微弱周期信号,可用于强噪声背景下的微弱通信信号检测。本文提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法处理相移键控(PSK)信号,分别从算法应用于参数估计、应用于降低检测信噪比门限、应用...非线性随机共振系统能够有效利用噪声能量增强微弱周期信号,可用于强噪声背景下的微弱通信信号检测。本文提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法处理相移键控(PSK)信号,分别从算法应用于参数估计、应用于降低检测信噪比门限、应用于提高带内信噪比三个角度分析算法对PSK信号检测性能带来的提升,阐述了采样率在窄带PSK信号参数估计的随机共振中的作用。理论分析和仿真结果表明,对比传统谱线法其能够明显提升PSK信号参数估计性能,将参数估计信噪比门限降低3~6 d B,并具有良好的收敛性能。此外,验证随机共振直接处理窄带周期信号没有实际提升效果。展开更多
文摘传统的弱信号恢复方法在强噪声背景下具有较大的局限性,有用的信息往往淹没在强噪声背景下不易被识别。针对这个难点,提出一种基于三维曲波变换的弱信号恢复的方法。该方法将三维曲波变换和自适应滤波器相融合,从而提高数据中弱信号的能量,使得弱信号更易于被恢复。为了验证该方法的有效性,对楔形模型与实际三维数据进行处理。实验结果表明,恢复后的数据信噪比提高了2 d B到3 d B,频带也被拓宽了150 Hz,弱信号得到较好的恢复。
文摘非线性随机共振系统能够有效利用噪声能量增强微弱周期信号,可用于强噪声背景下的微弱通信信号检测。本文提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法处理相移键控(PSK)信号,分别从算法应用于参数估计、应用于降低检测信噪比门限、应用于提高带内信噪比三个角度分析算法对PSK信号检测性能带来的提升,阐述了采样率在窄带PSK信号参数估计的随机共振中的作用。理论分析和仿真结果表明,对比传统谱线法其能够明显提升PSK信号参数估计性能,将参数估计信噪比门限降低3~6 d B,并具有良好的收敛性能。此外,验证随机共振直接处理窄带周期信号没有实际提升效果。
