针对现有混沌检测算法精度不高、状态响应滞后的问题,该文从混沌状态整体性、系统解频域特性等角度进行全面分析,提出一种基于摄动解主频功率比的弱信号检测方法,该算法不仅准确实现了临界状态的有效界定,提高了信号检测的可靠程度,而且揭示了系统各个状态之间的差别及物理含义。文中采用参数摄动法推导了Duffing-Van der pol振子的一阶摄动平衡解,证明了其为影响主频率分量的主要因素。在此基础上,采用经验模态分解方法对有效参量信息进行选择性重构,以最小均方误差约束准则下的比值系数重新定义了系统状态,得到系统主频功率比与策动力幅值之间的映射关系,并以此作为临界阈值确定的依据。实验结果表明,采用主频功率比准则的信号检测方法可靠性提高了约1个数量级,且算法的响应速度为传统分析方法的2倍以上。
入射余角是利用抛物方程模型研究地形条件下电波传播问题的重要参数,但该参数估计具有单次快拍、信号相干和实时性要求高的特点,传统的估计算法难以同时满足上述要求.针对上述问题,提出了基于单次快拍的空间平滑旋转不变性的信号参数估计(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法.直接采用单次数据的前后向空间平滑子阵构造centro-Hermitian伪协方差矩阵以实现信号解相干,应用酉变换将复数域的奇异值分解转换为实数域求解,利用ESPRIT算法代替多重信号分类算法估计入射余角.仿真结果表明:该算法能够实现电波传播入射余角的快速估计,准确反映地形起伏对入射余角的影响,与现有算法相比提高了实时性和估计精度.
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