基于Duffing混沌系统的微弱信号检测装置的微弱信号检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于微弱信号检测领域。
【背景技术】
[0002]在信息通信的过程中,信号很容易淹没在噪声中,这就使得我们在检测这些信号的过程时变得很困难,为了很好的抵消强噪声对淹没在噪声中信号的干扰,人们一直在研宄信号检测方法。微弱信号检测是一门新兴的学科,主要研宄将微弱信号从强噪声背景下检测出来的原理和检测方法,在很多学科都有应用,如:物理、化学、电化学、机械、生物医学、地质勘探、水声探测、雷达、通信等各个领域。由于微弱信号检测主要是将淹没在强噪声下的微弱信号检测出来,是现代通信领域重要的研宄方向。尤其是在通信过程中,收发双发都使用的是高频信号,为了防止非合作方窃取、拦截合作方信息,都会将信号隐藏在强噪声中,这就要求接收方要有很好的微弱信号检测的能力,因此微弱信号检测技术应运而生。微弱信号检测技术的关键是抑制噪声,增强有用信号,提高信噪比。微弱信号检测技术在基于线性理论和平稳噪声的基础上形成了最佳的检测原理和方法,在不同情况下,通过对信号和噪声的统计特性,参照最佳检测原理,寻找适当的检测方法。限制传统经典信号检测理论广泛应用的主要原因是在实际信号和噪声处理过程中,如在通信、雷达、声纳、故障检测等实际问题中,背景噪声非常复杂,与理论存在着很大的差距。
[0003]非线性科学正处在科学前沿,在自然界和社会现象中很多涉及到非线性问题,而用非线性模型来研宄客观世界是现在科学发展的趋势,非线性理论已深入到很多门类学科中。混沌理论是非线性科学的一个重要分支,从上世纪70年初,混沌理论逐渐被科学界熟知,由于其对噪声的免疫性和对信号的敏感性,吸引了广大科研工作者的注意。从90年代起,混沌理论被用来微弱信号检测,其对噪声的免疫性,使检测方法不涉及噪声的分布特性,在各种噪声背景下都可以应用,这为混论理论的应用开辟了新的领域,同时开辟了微弱信号检测的新途径。
[0004]现在的大多数微弱信号检测的理论和方法都是在理论层次上提出,在软件上仿真验证其理论的正确性,却很少有人在硬件上验证微弱信号检测理论在现实应用中的可行性,除此之外,大多数微弱信号频率检测算法并不适合在硬件上实现。
【发明内容】
[0005]本发明目的是为了解决现有微弱信号检测的方法没有在硬件上验证在现实应用中的可行性,现有的微弱信号检测算法不适合在硬件上实现的问题,提供了一种基于Duffing混沌系统的微弱信号检测装置的微弱信号检测方法。
[0006]本发明所述基于DufTing混沌系统的微弱信号检测装置的微弱信号检测方法,该微弱信号检测方法基于DufTing混沌系统的微弱信号检测装置实现,该微弱信号检测装置包括信号发生器、ADC、FPGA, USB芯片和上位机,信号发生器的微弱信号输出端连接ADC的微弱信号输入端,ADC的采样信号输出端连接FPGA的采样信号输入端,FPGA的检测信号输出端通过USB芯片连接至上位机;
[0007]微弱信号检测方法的具体过程为:
[0008]步骤1、信号发生器产生微弱信号并将此微弱信号发送至ADC ;步骤2、ADC采样后将数据发送至FPGA ;
[0009]步骤3、FPGA将接收的数据作为Duffing方程的输入,利用波峰差值检测算法计算Duffing方程的数值解;
[0010]步骤4、FPGA根据步骤3获取的数值解判断当前状态,进而获取输入信号的频率;
[0011]步骤5、FPGA将步骤4获取的检测结果通过USB芯片发送至上位机。
[0012]本发明的优点:⑴本发明采用Duffing方程为理论基础。Duffing混沌系统具有对噪声免疫性和对初值敏感性,将系统调到混沌向周期跳变的临界状态,只要输入的弱信号的频率与周期策动力频率相同,就会使系统从周期态变为混沌态。在周期策动力频率扫频时,只有该频率与信号频率相同时系统进入周期态,其它情况都是混沌态,这样提出了一种适合硬件实现的频率点识别算法一一波峰差值检测法,通过该方法在硬件上实现微弱信号的频率点识别。(2)硬件实现部分信号发生器使用Agilent公司生产的型号为E4438C的信号发生器,ADC芯片型号为AD9280,FPGA芯片选择了 Xilinx公司的Virtex 2芯片,USB芯片是Cypress公司的FX2系列的CY7C68013。整个实验系统如图1所示。工作过程是信号发生器产生一微弱信号;通过ADC采样后将数据传给FPGA,作为FPGA内部DufTing方程的输入,用波峰差值检测算法计算DufTing方程的数值解,来判断系统的状态,一次扫频过后判断出输入信号的频率;将检测结果通过USB2.0传送到电脑中,给出一个明确可视的检测结果。
[0013]与现有技术相比,本发明的有益效果是该系统有效的利用了现有的硬件设备,可以适应系统演示验证的需要。并且该系统基于FPGA实现了微弱正弦信号、微弱BPSK信号检测、微弱正弦信号频率点识别的硬件实现,并提出了一种适合硬件实现的微弱信号频点识别的算法,该算法只涉及到了比较、加减运算,计算量很小,对器件资源的要求也很小,适合在硬件上实现。
【附图说明】
[0014]图1是本发明所述基于Duffing混沌系统的微弱信号检测装置的原理图;
[0015]图2是硬件仿真验证步长为Ik时、输入频率129kHz的结果示意图;
[0016]图3是硬件仿真验证步长为Ik时、输入频率130kHz的结果示意图;
[0017]图4是硬件仿真验证步长为Ik时、输入频率132kHz的结果示意图;
[0018]图5是不加信号时Duffing系统数值解X的示意图形;
[0019]图6是加微弱信号后Duffing系统数值解X的示意图形;
[0020]图7和图8是波峰检测的结果示意图;
[0021]图9是和图10是波峰最大值的检测结果示意图;
[0022]图11和图12是波峰最小值的检测结果示意图;
[0023]图13和图14是波峰最大值和波峰最小值的差值的检测结果示意图;
[0024]图15是频率为125kHz的输入信号的检测结果示意图;
[0025]图16是Matlab中对频率为125kHz的输入信号的数据处理结果;
[0026]图17是Matlab中对频率为126kHz的输入信号的数据处理结果;
[0027]图18是无信号输入的检测结果。
【具体实施方式】
[0028]【具体实施方式】一:下面结合图1说明本实施方式,本实施方式所述基于Duffing混沌系统的微弱信号检测装置的微弱信号检测方法,该微弱信号检测方法基于DufTing混沌系统的微弱信号检测装置实现,该微弱信号检测装置包括信号发生器1、ADC2、FPGA3、USB芯片4和上位机5,信号发生器I的微弱信号输出端连接ADC2的微弱信号输入端,ADC2的采样信号输出端连接FPGA3的采样信号输入端,FPGA3的检测信号输出端通过USB芯片4连接至上位机5 ;
[0029]微弱信号检测方法的具体过程为:
[0030]步骤1、信号发生器I产生微弱信号并将此微弱信号发送至ADC2 ;步骤2、ADC2采样后将数据发送至FPGA3 ;
[0031]步骤3、FPGA3将接收的数据作为Duffing方程的输入,利用波峰差值检测算法计算Duffing方程的数值解;
[0032]步骤4、FPGA3根据步骤3获取的数值解判断当前状态,进而获取输入信号的频率;
[0033]步骤5、FPGA3将步骤4获取的检测结果通过USB芯片4发送至上位机5。
[0034]【具体实施方式】二:下面结合图2说明本实施方式,本实施方式对实施方式一作进一步说明,步骤3所述利用波峰差值检测算法计算Duffing方程的数值解的具体过程为:
[0035]步骤3-1、设数组为a;
[0036]步骤3-2、对数组a做逐差,获得数组b ;
[0037]步骤3-3、取数组b中每个数的符号,获得数组c ;
[0038]步骤3-4、对数组c做逐差,获得数组d ;
[0039]步骤3-5、取数组d中小于O的数,获取小于O的数在数组d中位置的数值;
[0040]步骤3-6、将步骤5获取的数值均加1,即为数组a中波峰值所在的位置;
[0041]步骤3-7、根据步骤6中获取的波峰值所在的位置获取数组a的波峰值,获得Duffing方程的数值解。
[0042]本实施方式中,设数组a = [2,4,_1,5,6,2,3],获得数组3的峰值为4和6;对数组a做逐差,获得数组b= [2,-5,6,1,-4,I];取数组b的每个数的符号,获得数组c =[I, -1, 1,1,-1, I];对数组c做逐差,获得数组d = [-2,2,O, -2,2];获得数组d中小于O的数,获取小于O的数在数组d中位置的数值:数组d中小于O的-2分别为第一位和第四位,即取I和4 ;将步骤5获取的数值均加I即为数组a中波峰值所在的位置:数组a中波峰值所在的位置为第二位和第四位。验证了本实施方式所提出的方法是正确的。
[0043]【具体实施方式】三:下面结合图2说明本实施方式,本实施方式对实施方式二作进一步说明,FPGA3根据步骤3获取的数值解判断当前状态,进而获取输入信号的频率的具体过程为:
[0044]步骤4-1、根据步骤3-7获取的数组a波峰值获得数组a波峰值的最大值和最小值,并将最大值和最小值做差,获得最小波峰值差值;
[0045]步骤4-2、根据最小波峰值差值判断周期态所在的频率点;
[0046]步骤4-3、查询周期态对应的周期策动力频率;
[0047]步骤4-4、根据周期策动力频率获取该状态下的输入信号频率:输入信号频率与周期策动力频率相等。
[0048]本实施方式中,由于混纯态时的最小波峰差值远远大于周期态时的最小波峰差值,在周期策动力扫频过程中,只有周期策动力频率与输入信号频率相同时,系统变为周期态,因此,获得最小波峰差值,就能够获得该状态下对应的周期策动力频率。
[0049]下面结合图1-图18说明本发明的工作原理:
[0050]本发明所述基于Duffing混沌系统的微弱信号检测装置包括信号发生器1、ADC2、FPGA3、USB芯片4和上位机5,主要目的是对从信号发生器I输出的微弱正弦信号,在输入FPGA3中编写的DufTing混沌系统后,经过波峰差值检测算法后判断何时系统处在周期态,进而识别出微弱正弦信号的频率,该系统的结构原理图如图1所示。
[0051]Xilinx公司和Mathworks合作开发的System Generator是一款FPGA的设计工具。可用此工具表示一高度抽象的模块,并且映射为FPGA内部一个工程的模块,SystemGenerator是内嵌在matlab的Simulink中进行工作的。使用时只需要在Simulink中完成模型的搭建,启动运行,System G