弱信號檢測技術研究

摘要：本文對弱信號的定義和弱信號的應用范圍進行了概述，綜述了微弱信號檢測理論研究和實際應用領域的發展情況，重點比較了目前在微弱信號檢測技術中應用的方法：相關檢測、離散信號的統計處理、基于小波分析的微弱信號檢測、基于混沌振子的微弱信號檢測，最后總結各個方法的特點。

關鍵詞：微弱信號；信號檢測；檢測原理；檢測方法

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A文章編號：1674-098X(2011)03(a)-0000-00

Abstract: On the base of consulting massive materials， the paper first makes the elaboration to the research Background of current weak signal， then compares with the current applied method in the weak signal detection: Self-correlation detection technology， Discrete signal statistical disposition， weak signal detection based on wavelet transform， weak signal detection based on chaotic oscillator. Lastly， it presents the characteristics of each method.

Key words: weak signal; signal detection; theory of detection; method of detection;

1 概述

微弱信號檢測是一門新興的技術學科，它利用電子學、信息論和物理學的方法，分析噪聲產生的原因和規律，研究被測信號的特征，檢測出并恢復被背景噪聲掩蓋的微弱信號[1]。微弱信號檢測的宗旨是研究如何從強噪聲中提取有用信號，任務是研究微弱信號檢測的理論、探索新方法和新技術，從而將其應用于各個學科領域當中。對微弱信號檢測是目前檢測技術領域的一個熱點。常規的微弱信號檢測方法主要包括時域方法和時頻方法[2]。

2 相關檢測

相關檢測技術是一種對信號的時域信息分析和識別的檢測方法，主要是對信號和噪聲進行相關性分析。相關檢測是頻域的窄帶化處理方法，是一種積分過程的相關測量。它利用信號和外加參考信號的相關特性，而這種特性是隨機噪聲所不具備。微弱信號中的相關檢測是利用信號在時間軸上前后的相關性來度量的。實際中相關函數的運算通常利用模擬器件鎖相放大器在一定時間內對信號積分而得到的相關函數[3]。

3離散信號的統計處理

在微弱光檢測中，由于微弱光的量子化，光子流具有離散信號的特征，使得利用離散信息處理方法檢測微弱光信號成為可能。微弱光檢測又分為單道和多道兩類。單道微弱光檢測以具有單電子峰的光電倍增管作傳感器，采用脈沖甄別和計數技術的光子計數器；多道微弱光檢測是用光導攝像管或光電二極管陣列等多路轉換器件作傳感器，采用多道技術的光學多道分析器。

4 基于混沌振子的微弱信號檢測

基于混沌振子的微弱信號檢測是利用混沌系統非平衡相變對系統參數的擾動和對噪聲有免疫力的特點，根據Holmes型的Duffing 振子檢測系統的檢測原理(如式4.1)以及Melnikov方法，研究周期微擾對混沌振子的控制，在引入噪聲的情況下，則包含了非線性系統的隨機分岔問題研究。[4]Holmes 型Duffing 方程的一般形式如式1.1所示[5]：

x'' (t) #61483;#61472;kx' (t) #61485;#61472;x(t) #61483;#61472;x3 (t) #61501;#61472;f cos(t) 式1.1

式中cos(t)為周期策動力；k為阻尼比；#61485;#61472;x(t) #61483;#61472;x3 (t)為非線性恢復力。

對非線性系統有著非確定性的作用，噪聲能產生不同的動力學行為，可以導致混沌、有序或從吸引子中脫離。Duffing振子的參數、初始值及噪聲對振子的動力特性都起到了作用，其中噪聲是引入的隨機序列。

5 基于小波分析的微弱信號檢測

小波變換理論采用在二維平面上分析信號，發現在合適的尺度下原來是非平穩的跳變信號會呈現出同噪聲截然不同的特性，是一種變分辨率的時域分析方法。繼承和發展了窗口傅立葉變換的局部化思想，克服了窗口大小不隨頻率變化，缺乏離散正交基的缺點。基于小波變換的微弱信號檢測方法是一種提取有用信號，降低突變信號中噪聲的優越方法[6]。

6總結

鎖相檢測電路是對非高頻信號的檢測具有很好的性能，而且對微處理器的運算能力和速度要求不高，能實現與微處理器精確的數據采集和傳輸，其硬件、軟件均易于實現；諧波小波構造簡單，其分解變換簡潔明了，對非平穩信號(方波)的噪聲降低具有無可比擬的優點，可有效區別信號中的突變部分和噪聲，從而實現非平穩信號的降噪，隨著計算機的發展，利用混沌振子來檢測微弱信號，有望降低設備成本使得該項技術具有更加廣闊的應用前景。

參考文獻

[1] 曾慶勇．微弱信號檢測．杭州：浙江大學出版社，第二版

[2] 陳佳圭．微弱信號檢測．北京：中央廣播電視大學出版社，1987

[3] 唐洪賓．同步積分—噪聲中提取微弱信號的一種方法．南京：南京大學學報，1997

[4] 謝濤．混沌振子在微弱信號檢測中的可靠性研究．北京：儀器儀表學報，2008

[5] 李澤蓉．基于噪聲和混沌振子的微弱信號檢測[J]．機械制造與研究，2003．

[6] 楊宗凱．實用小波分析[M] ．西安：西安電子科技大學出版社， 1998．