用于微弱信号检测的随机共振系统设计

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1、第1期电子学报Vol.37No.12009年1月ACTAELECTRONICASINICAJan.2009用于微弱信号检测的随机共振系统设计叶青华,黄海宁,张春华(中国科学院声学研究所,北京100190)摘要:随机共振(SR)作为一种能够利用噪声来提高系统输出信噪比的工具,近来得到越来越多的关注和研究.一个很大的问题是如何设计一个简单高效的SR系统.针对常见的微弱信号检测问题,我们分析了二值量化器和二值量化器阵列,推导出最优二值量化检测器和渐近最优阵列SR检测器,给出渐近最优阵列SR检测器的设计准则.根据理论分析

2、结果,给出了鲁棒阵列SR检测器及基于噪声样本集合的参数选择算法,能够在未知背景噪声情形中获得较好的检测性能.关键词:微弱信号检测;随机共振;非线性系统;非高斯噪声中图分类号:TN911.23文献标识码:A文章编号:037222112(2009)0120216205DesignofStochasticResonanceSystemsinWeakSignalDetectionYEQing2hua,HUANGHai2ning,ZHANGChun2hua(InstituteofAcoustics,ChineseAcade

3、myofSciences,Beijing100190,China)Abstract:StochasticResonance(SR)isgettingmoreandmoreattentioninrecentfewyears,asitcanbeusedasatoolofus2ingnoisetoenhanceoutputsignal2to2noise2ratio.OneofthekeyproblemsishowtodesignasimpleandefficientSRsystem.Asfortheweaksignal

4、detection,weanalyzedtwo2statequantizersandtwo2statequantizerarrays,deducedtheoptimaltwo2statequantiza2tiondetectorandasymptoticoptimalarraySRdetector,andgaveoutthedesigningcriterionofasymptoticoptimalarraySRdetector.Accordingtothetheoreticalanalysis,wedesigne

5、darobustarraySRdetectorandparameterselectionalgorithmbasedonnoisesam2plecollection,whichcanachievegooddetectionperformanceeventheambientnoiseisunknown.Keywords:weaksignaldetection;stochasticresonance;nonlinearsystems;non2Gaussiannoise通常是采用较为简单的背景噪声形式和SR噪声形式1引

6、言(比如高斯、拉普拉斯噪声等),和较简单的门限选择,来在线性系统中噪声总是起消极作用,但在某些非线分析SR噪声在信号检测中的作用.性系统中,噪声的存在却能够提高系统对输入信号的响本文针对常见的微弱信号检测问题,讨论了二值量应,这种现象被称为随机共振(StochasticResonance,SR).化器和二值量化器阵列的系统设计问题.通过引入输出对经典的SR讨论见文献[1].简单的量化系统,比如二信噪比指数的定义,证明在二值量化器中采用加入SR值量化或三值量化系统中也能够出现随机共振现噪声的方法不会优于采用改变系统

7、参数的方法.即在采[2~4]象.因为二值量化器和二值量化器阵列的诸多优用二值量化的微弱信号检测中,不用考虑加上何种分布[2~7]点,近来有很多学者对其进行了研究,在信号检测的噪声,以及加上多大强度的噪声等复杂情况,只需要改领域取得很大进展,但对SR系统的设计讨论不多.对变量化门限就可以达到最优.然后讨论了阵列SR系统于二值量化器,文献中有两类提高检测器性能的方法,的变换函数,给出了渐近最优阵列SR检测器的设计准[2,3]一种是在输入的含噪信号中另外加上SR噪声,另则.为了能够在未知背景噪声情形中获得较好的检测性[

8、4]一种是改变系统参数,即改变量化门限.加上SR噪声能,又给出了鲁棒阵列SR检测器的设计方法及基于噪的方法需要考虑加上何种分布的噪声,以及加上多大强声样本集合的参数选择算法.最后给出仿真实验结果.度的噪声等复杂情况,而调节系统参数的方法计算复2输出信噪比与检测性能杂,这两类方法在未知噪声概率分布时都不方便使用.二值量化是一种最简单的随机共振系统,输入xk将多个二值量化器组

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