利用随机共振解调微弱MFSK信号

基于随机共振原理检测微弱信号及自适应的研究作者：冯元来源：《计算技术与自动化》2016年第01期摘要：阐述随机共振的基本概念和原理，分析基于随机共振原理检测微弱信号的方法。

采用RungeKutta算法分别对微弱的周期信号和非周期信号进行仿真验证，仿真结果表明基于随机共振原理可以有效地检测出强噪声背景下的微弱信号。

关键词：随机共振；周期信号；非周期信号中图分类号：TP391.9文献标识码：A1引言微弱信号的检测一直是国内外学者研究的热点所在。

传统的弱信号检测方法主要基于时域和频域两种，但是这两种方法对输入信号的信噪比阀值要求很高，难以有效的检测出强噪声背景下的微弱信号。

随机共振（SR）由意大利学者Benzi等人在解释冰期周期性递归时首次提出[1]。

传统的信号检测方法认为噪声是有害的，因此通过抑制噪声来检测微弱信号；而随机共振理论不把噪声当有害信号，利用噪声的能量检测微弱信号。

就是在一定的非线性条件下，由弱信号和噪声合作而使得非线性系统增强周期性输出的现象。

近年来随机共振在机械故障诊断中[2]、化学弱信号检测领域[3]、传感器测试领域[4]被普遍应用，目前随机共振的电路实现仍处于研究阶段。

本文主要介绍基于随机共振理论的检测原理，通过matlab编程研究周期信号与非周期信号的仿真现象，并分析系统结构参数对检测的影响。

2随机共振基本原理产生随机共振现象需要三个基本条件，即信号、噪声和非线性系统。

由Langevin方程描述的非线性双稳系统是一种研究较多的随机共振系统[5]：x′=ax-bx3+s（t）+Γ（t）（1）其中ax-bx3为非线性外力场，a、b是结构参数、均大于0；st为待测信号；Γt是噪声强度为D的高斯白噪声。

非线性系统具有双势阱Vx=bx4/4-ax2/2，其最小点在±xm处，xm=a/b，它们被垒高为ΔV=a2/（4b）的势垒所分隔，且垒高在xb=0处。

该方程实质描述了单位质点同时受到周期外力与噪声驱动时，在双势阱中的过阻尼运动。

基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法李忠虎;蔡志全【摘要】以工程实践中被强噪声淹没的微弱信号检测为背景,提出了一种基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法.针对常用的随机共振系统检测受到信号的小频率和小幅值的约束,采用调制随机共振检测,进而使大频率信号变为适宜随机共振处理的小频率信号.在Matlab平台上对微弱正弦信号检测进行了仿真研究,实验结果表明该方法能够有效地检测出微弱信号的频率.文中最后给出了调制随机共振实现电路.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】3页(P104-106)【关键词】微弱信号检测;强噪声;调制随机共振;频率检测【作者】李忠虎;蔡志全【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010【正文语种】中文【中图分类】TP2160 引言从工业现场采集到的信号被强噪声淹没，信号相对于噪声显得极其微弱，信噪比很低[1]。

传统的信号处理方法主要是通过滤波等方法去除和抑制噪声，进而实现对微弱信号的检测，但是在去噪的过程中，信号本身受到了损失。

通过随机共振的概念可知，随机共振是利用噪声而非抑制噪声。

随机共振的绝热近似理论与线性响应理论对研究对象有着很强的限制条件，只有在低频、小信号时利用随机共振检测才有很明显的优势[2]。

实际检测的微弱信号频率不可能远远小于1 Hz，一般在几十甚至数百Hz，因此在较高频率下实现微弱信号检测成为随机共振研究的一个关键。

1 双稳态系统的随机共振随机共振模型一般包括3个基本要素：微弱的输入信号、噪声、用于信号处理的非线性系统。

双稳态系统的随机共振模型如图1所示。

图1 双稳随机共振模型随机共振的双稳态系统由Langevin方程描述：=ax-bx3+Acos(2πf0t)+n(t)(1)f(x)=ax-bx3式中：a>0，b>0；Acos(2πf0t)为被测信号；n(t)为强度为D、零均值的高斯白噪声，且E[n(t)n(t+τ)]=2Dδ(τ)；f(x)为非线性外力场，f(x)具有双势阱。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术研究基于随机共振方法的微弱信号检测技术研究摘要：随着科技的不断进步，微弱信号的检测在许多领域中扮演着重要角色，如地震监测、生物医学和通信等。

然而，由于环境噪声和信号衰减等因素的影响，微弱信号的检测一直是一个挑战。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术通过引入外部随机激励，突破了传统检测方法的限制，具有较高的检测灵敏度和抗干扰能力。

本文将探讨基于随机共振方法的微弱信号检测技术的原理及其在不同领域中的应用。

一、引言微弱信号是指信号强度较低，很难被传统方法直接检测到的信号。

传统的微弱信号检测方法包括滤波器、放大器和相关器等，然而这些方法往往受到环境噪声和信号衰减的影响，很难实现高灵敏度的检测。

为了解决这个问题，科学家们提出了基于随机共振方法的微弱信号检测技术。

二、基于随机共振方法的原理随机共振方法是一种利用特定的随机信号激励来提高系统响应和信号检测灵敏度的方法。

它通过引入随机激励，增加系统激励和响应之间的非线性关系，从而使系统能够对微弱信号作出更大的响应。

其原理主要包括两个方面：非线性耦合和共振增强。

1. 非线性耦合在传统的线性系统中，输入信号和系统响应呈线性关系，无法对微弱信号进行有效检测。

而随机共振方法通过引入非线性耦合，即将系统中的非线性元件与线性元件耦合在一起，使系统呈现非线性响应。

这种非线性耦合可以使系统对微弱信号具有较高的响应灵敏度。

2. 共振增强共振是一种系统在特定频率下的自由振动现象，当系统的固有频率与输入信号的频率相匹配时，系统的响应会显著增强。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术通过调节激励信号的频率和振幅，使系统处于共振状态，从而实现对微弱信号的增强和检测。

三、基于随机共振方法的应用基于随机共振方法的微弱信号检测技术在许多领域中都有广泛应用。

1. 地震监测地震是一种地壳运动的表现，对地震进行及时监测和预警对于减少地震灾害具有重要意义。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术可以提高地震监测仪器的灵敏度，检测到更多微小地震信号，为地震预警提供更准确的信息。

目录前言 (1)正文 (1)2.1 课程设计的目的及意义 (1)2.2 多进制数字调制 (1)2.3 MFSK简介 (1)2.4 MFSK信号的频谱、带宽及频带利用率 (2)2.5 MFSK调制与解调的原理 (3)3 仿真结果与分析 (3)3.1 八进制的随机序列 (3)3.2 调制后的信号 (4)3.3 加入高斯白噪声后的已调信号 (5)3.4 MFSK的解调 (6)3.4.1 滤除高斯白噪声 (6)3.4.2 相干解调后的信号 (7)3.4.3 非相干解调后的信号 (7)3.5 MFSK系统的抗噪声性能 (8)3.5.1 相干解调时的误码率 (8)3.5.2 非相干解调时的误码率 (8)课程设计总结 (9)致谢 (9)参考文献 (10)附录 (11)前言MFSK——多进制数字频率调制，简称多频制，是2FSK方式的推广。

它是用不同的载波频率代表各种数字信息。

在数字通信系统中，数字调制与解调技术占有非常重要的地位。

随着MATLAB技术的发展，数字通信技术与MATLAB的结合体现了现代数字通信系统发展的一个趋势。

文中介绍了MFSK调制解调的原理，并基于MATLAB实现MFSK调制解调的程序代码设计，仿真结果表明设计方案是可行的。

正文2.1 课程设计的目的及意义本次课程设计我所做的课题是一个多进制频移键控MFSK的调制与解调项目，这就要求我们需要完成信号的调制解调以及抗噪声性能的分析等问题。

通过我们对这次项目的学习和理解，综合运用课本中所学到的理论知识完成一个多进制频移键控MFSK的调制与解调项目的课程设计。

以及锻炼我们查阅资料、方案比较、团结合作的能力。

学会了运用MATLAB编程来实现MFSK调制解调过程，并且输出其调制及解调过程中的波形，并且讨论了其调制和解调效果，分析了抗噪声性能，增强了我的动手能力，为以后学习和工作打下了基础。

2.2 多进制数字调制二进制键控调制系统中，每个码元只传输1b信息，其频带利用率不高。

一种MFSK信号分类及码速率估计方法
魏振华;曾兴雯
【期刊名称】《无线电通信技术》
【年(卷),期】2006(32)5
【摘要】将经验模式分解(EMD)运用到多进制频移键控信号的分析中,选取分解后主分量的瞬时频率作为分类特征,运用无监督聚类算法求取最佳聚类数作为信号的载频个数.用时频曲线的Haar小波变换估计码元宽度,理论分析和仿真实验表明证明了该方法的可行性.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】魏振华;曾兴雯
【作者单位】西安电子科技大学,通信工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,通信工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.一种脉冲噪声环境中的MFSK信号r符号速率盲估计算法 [J], 张俊林;王彬;汪洋
2.一种实现PSK信号快速码速率估计的新方法 [J], 刘旭波;司锡才
3.一种衰落信道下MFSK信号符号速率估计算法 [J], 董鑫;欧阳喜;李斌
4.基于多频带能量算子的MFSK信号分类及参数估计 [J], 周欣;吴瑛;罗军
5.通信侦察中一种新的码速率盲估计方法 [J], 刘治国;杜玉海;赵亮
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基于随机共振技术的微弱信号检测方法1. 绪论：介绍微弱信号检测的现状及其重要性，提出随机共振技术的背景、意义和历史演变。

2. 随机共振技术及其原理：阐述随机共振技术的物理原理及其在微弱信号检测中的应用，详细描述其特点、优点和缺点。

3. 随机共振技术在微弱信号检测中的应用：讨论随机共振技术在不同领域中的应用，比如生物医学、天文学和化学等领域，重点描述其检测方法、实验结果及其局限性。

4. 随机共振技术的优化和改进：探讨如何优化和改进随机共振技术，提高其灵敏度和稳定性，包括噪声预处理、信号处理和系统改进等方面。

5. 结论：总结随机共振技术在微弱信号检测中的应用和发展现状，提出未来的研究方向和展望。

同时，指出该技术的优势和局限性，为实际应用提供参考意见。

随着科技的不断发展，微弱信号检测技术在研究和应用领域中变得越来越重要。

微弱信号检测技术被广泛应用于医学、环境监测、航空航天等领域，如肿瘤早期检测、空气和水质量检测、火箭发动机性能监测等。

但是，微弱信号的检测常常面临信噪比低的问题，因此需要创新性的、高敏感度的检测方法。

其中一种被广泛研究的方法是随机共振技术。

随机共振技术是一种基于对微弱信号的非线性响应，利用外部随机噪声“刺激”系统，使系统在临界点上产生共振，从而有效地增加信号的噪声比。

这种技术不仅具有很高的敏感度，而且能够在较大的动态范围内检测微弱信号。

因此，随机共振技术成为了微弱信号检测领域的研究热点之一。

随机共振技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代。

当时，物理学家发现在单摆系统和模拟电路中引入外部随机噪声可以激发系统的棕褐噪声，从而使系统产生非线性共振响应。

之后，该技术被逐渐应用于很多领域，例如生物医学、天文学和化学等。

实践证明，随机共振技术是一种比较有效的微弱信号检测方法，可以有效地提高信噪比。

自随机共振技术被提出以来，不断有研究者在其基础上进行改进和优化，并提出了不同的算法和模型。

例如一些研究者将自适应随机共振技术应用于人体黑色素瘤的检测中；还有一些研究者将随机共振技术和谱分析方法相结合，应用于噪声信号的分析和特征提取中。

滤波器与随机共振结合检测微弱信号范卫姣;王辅忠;张光璐【摘要】基于双稳随机共振系统及滤波器的不同特性,本文提出了一种将两者结合起来检测微弱周期信号的方法,先用自适应前置滤波器对输入的弱周期信号及噪声进行滤波,再使其通过双稳随机共振系统,进而检测出弱信号.对比只有双稳随机共振的系统,仿真结果表明此时的输出信号中待测信号频谱幅度得到了很大的提高,且周围的干扰信号也得到了明显的削弱,即两者的结合使用可以更好的检测出微弱信号,这对强噪声背景下的信号检测有很强的实用性.【期刊名称】《应用声学》【年(卷),期】2015(034)002【总页数】6页(P169-174)【关键词】随机共振;滤波器;自适应;频谱幅度【作者】范卫姣;王辅忠;张光璐【作者单位】天津工业大学理学院天津 300387;天津工业大学理学院天津300387;天津工业大学理学院天津 300387【正文语种】中文【中图分类】O324微弱信号检测的常规方法有频谱分析、相关检测、取样积分、小波分析理论等，这些方法都是通过抑制噪声来提高信噪比。

1981年，意大利学者Benzi等提出了随机共振［1］的概念，之后，随机共振在微弱信号检测方面得到了较大的发展。

与各种抑制噪声的方法不同，它是充分利用噪声来增强弱信号能量以提高信噪比，达到识别弱信号的目的［2］。

双稳系统是研究随机共振时常用的一种非线性系统，噪声通过双稳系统后其能量向低频区集中，根据绝热近似理论，只有在噪声能量集中的低频区域才能产生随机共振主谱峰，高频区的噪声对随机共振的发生贡献甚微［3］。

滤波器能将某些频率的信号或噪声滤除，考虑此特点，本文将滤波器与双稳系统结合起来进行弱信号检测，仿真结果表明，输出信号中待测信号频率处的频谱幅度有了很大的增长，提高了待测信号的检测率。

随机共振是微弱周期信号、噪声及非线性系统三种基本要素协同作用下产生的一种非线性动力学现象，当三者达到某种匹配关系时，在周期信号频率处可发生随机共振，从而检测出微弱信号［4］。

随机共振原理对微弱信号检测的研究
梁倩;王淑敏
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2007(026)009
【摘要】介绍了随机共振的基本原理,在分析了现有的随机共振检测微弱信号的方法的基础上,提出了一种改进的随机共振检测算法,该方法对微弱信号的提取更加精确,仿真结果证明其可行性.
【总页数】3页(P76-78)
【作者】梁倩;王淑敏
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.随机共振原理在微弱信号检测中的应用 [J], 蔡锦恩;赵文礼
2.基于随机共振原理的大频率微弱信号检测方法研究 [J], 刘进;赵文礼;夏炜
3.基于随机共振原理的微弱信号检测与应用 [J], 何大海;赵文礼;梅晓俊
4.基于随机共振技术的微弱信号检测原理和应用 [J], 刘曼;姜源;彭月平
5.超高频微弱信号检测中调参随机共振的应用研究 [J], 彭敏玲
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