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基于随机共振的微弱信号检测及提取方法研究

摘要

在通信环境恶劣的情况下，信道中存在较强噪声，加之信号经过衰落，在接收端

信号被噪声完全湮没，通信质量受到严重影响。低信噪比环境下，如何检测微弱信号

并将其波形提取出来，已成为无线通信领域的研究热点。大多数微弱信号检测与提取

方法依靠抑制噪声达到目的，而与此同时有用信号的能量不可避免地受到损失，从而

导致信噪比改善程度有限。随机共振作为一种非线性动力学理论，能够利用噪声的能

量增强微弱信号，输出信噪比大幅度提高。该论文将随机共振应用于微弱通信信号的

检测和提取，主要研究内容及成果有：

首先，针对大参数信号无法产生随机共振现象的问题，提出一种新的大参数信号

预处理方法，通过幅度压缩因子和尺度变换因子，对幅值做线性压缩处理同时改变信

号频率与计算步长的相对关系，分别将信号幅度、噪声强度和信号频率控制在绝热近

似理论中小参数条件范围内，使得随机共振可以适应任意信号。其次，针对传统信号

检测方法在低信噪比情况下检测性能较差的问题，提出一种基于随机共振的微弱信号

检测方法，引入人工鱼群算法对随机共振参数优化，并对迭代过程做出改进，缩短迭

代周期，提高收敛速度，提高低信噪比下的检测性能。最后，针对低信噪比下信号提

取困难的问题，提出一种基于随机共振失真恢复的微弱信号提取方法，引入人工鱼群

算法对恢复模块参数进行优化，避免固定参数导致恢复不准确的问题，提高提取性能，

降低误码率。

基于随机共振的微弱信号检测及提取方法，能够很好地适应低信噪比环境，同时

通过智能优化算法的寻优处理，检测性能和提取性能均有较大的提高。该论文将随机

共振理论应用于通信信号处理，拓宽了随机共振的应用范围，为微弱信号处理提供新

思路。

关键词：微弱信号检测；微弱信号提取；随机共振；信号恢复；人工鱼群算法

基于随机共振的微弱信号检测及提取方法研究

ABSTRACT

Inthecaseofbadcommunicationenvironment,thereisstrongnoiseinthechannel,and

thesignalisfading,thesignaliscompletelyannihilatedbynoiseatthereceivingend,andthe

communicationqualityisseriouslyaffected.Intheenvironmentoflowsignal-to-noiseratio,

howtodetectweaksignalandextractitswaveformhasbecomearesearchhotspotinthefield

ofwirelesscommunication.Mostmethodsachievethepurposeofweaksignaldetectionand

extractionbysuppressingnoise.However,atthesametime,theenergyofthewantedsignalis

inevitablylostinthelinearsystem,whichleadstothelimitedimprovementofsignal-to-noise

ratio.Stochasticresonance,asanonlineardynamictheory,canusetheenergyofnoiseto

enhanceweaksignals,andtheoutputsignal-to-noiseratioisgreatlyimproved.Inthispaper,

stochasticresonanceisappliedtoweakc