基于双稳随机共振系统的反馈自适应微弱信号提取理论及技术

This project, based on the theory and technology of stochastic resonance parameter self-adaption in bistable system, is used for intelligentized detection of weak signal. This subject has become one of the most important weak signal developing direction, and now the problem in this direction is that the stochastic resonance fails to form sound parameter adaptive system. We improve the signal processing efficiency by several times, using multiple signals prarallel processing technology we built. The cascaded-bistable stochastic resonance system in signal processing can enhance signal quality dramatically, decrease error rate obviously. We combine adaptive theory with stochastic resonance theory to design the stochastic resonance weak signal automatic detection system. The key point focus on the adaptive theory and design for the entire system, especially on the cooperation between system parameter adaptive and lead filter adaptive. They are the whole feedback system. The former, according to measured signal, adjusts the system parameter, sets up signal channel automatically. While the latter achieves pre-filtering before signal processing. It is a valuable innovation point in our sytem that the feedback not only reduces the system burden when we process signal, but also increases the reliability of the signal quality we extract. We apply the feedback technology to the multiple signals cascaded-bistable stochastic resonance system, realize the extraction of weak signal in high efficiency, high quality and intelligentize. The research group possess solid word foundation and are equipped well. This subject issue has wide application prospects. We have confidence to complete the subject task with high quality and high effieciency.

本项目提出基于双稳态系统的参数自适应随机共振理论及技术，用于智能化检测微弱信号。此课题正成为弱信号检测的重要发展方向之一，但此方向存在只针对噪声，未形成完整参数自适应系统的问题。我们利用已建立多信号并行处理技术可以数倍的提高处理信号的效率；级联系统信号处理技术，可以显著提高提取信号的质量，明显降低误码率。融合自适应理论与随机共振理论，设计随机共振弱信号自动检测系统。重点着重于整个系统的自适应理论与设计，特别是系统参数的自适应配合以前置滤波器的自适应。前者可以针对被测信号自动调整参数建立通道，后者实现信号处理前的前置过滤，形成完整反馈。这样既降低系统处理信号的负担，又进一步提高了提取信号的质量，这是本系统中一个实用创新点。我们将此技术用于已有的多信号级联系统，实现弱信号的高效、优质和智能化的检测提取。课题组具备扎实的工作基础和良好的工作条件，课题具有广阔的应用前景，我们有信心出色的完成课题。

目前随机共振理论通过各种方法在大信号处理的理论上已经比较完备，但还不能应用到实际系统中。很明显在信号处理方面系统对于待测信号的自适应和智能化将成为主要发展方向。此方向存在只针对噪声，未形成完整参数自适应系统的问题。本项目提出基于双稳态系统参数自适应随机共振理论及技术，用于智能化检测微弱信号。融合自适应理论与随机共振理论，设计随机共振弱信号自动检测系统。着重于整个系统的自适应理论与设计，特别是系统参数的自适应配合以前置滤波器的自适应。前者可以针对被测信号自动调整参数建立通道，后者实现信号处理前的前置过滤，形成完整反馈。研究的重要结果是建立了系统参数的自动寻优理论和随机共振系统参数自适应模型，实现接收信号后，系统参数的自动调节，自动优化输出高质量信号。将自适应理论及技术应用于多信号级联随机共振系统中，提高了系统信号处理效率，实现了含噪声随机信号的自适应降噪处理。基于双稳随机共振系统及滤波器的不同特性，将两者结合起来检测微弱周期信号，通过与只有双稳随机共振系统情况对比，研究发现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好的实用性。发现随机共振系统中噪声的高频分量对信号的输出意义不大，在双稳系统基础上再增加前置滤波器，抑制高频分量，就能获得更好的输出信号信噪比，有利于对微弱信号的提取与分析。我们研究了前置滤波器在多路信号的随机共振系统输出，发现输入信号幅值、频率以及噪声强度等都对系统输出信噪比有着不同的作用。因此，对输入信号和噪声优化参数，通过实验发现在多路信号随机共振系统中带通滤波器比低通滤波器效果显著增强，即使对于混叠信号，信噪比增益也能达到79.8%，而且在输出频谱中获得了倍频信号。