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《基于欠采樣隨機(jī)共振的單頻微弱信號(hào)檢測(cè)新方法-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第54卷第5期電訊技術(shù)Vo1．54No．52014年5月TelecommunicationEngineeringMav2014doi：10．3969／j．issn．1001—893x．2014．05．015引用格式：石盛超，李廣俠，李志強(qiáng)，等．基于欠采樣隨機(jī)共振的單頻微弱信號(hào)檢測(cè)新方法[J]．電訊技術(shù)，2014，54(5)：605-610．[SHISheng-chao，LIGuang—xia，LIZhi—qiang，eta1．ANovelWeakSingleFrequencySignalDetectionMethodBasedonU
2、nder—SamplingStochasticReso—nanee[J]．TelecommunicationEngineering，2014，54(5)：605-610．]基于欠采樣隨機(jī)共振的單頻微弱信號(hào)檢測(cè)新方法石盛超，料，李廣俠，李志強(qiáng)，馮少棟，張衛(wèi)同(1．解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京210007；2．解放軍96610部隊(duì)，北京102208)摘要：由于隨機(jī)共振具有在特定條件下增強(qiáng)微弱信號(hào)信噪比的特性，近年來(lái)成為一種全新的微弱信號(hào)檢測(cè)手段。為了克服隨機(jī)共振絕熱近似理論小參數(shù)條件的限制，提出一種基于欠采樣隨機(jī)共振的微弱信號(hào)檢測(cè)方
3、法。通過(guò)欠采樣尺度變換與還原技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了大參數(shù)信號(hào)的隨機(jī)共振處理，突破了二次采樣變尺度隨機(jī)共振算法要求采樣頻率必須大于信號(hào)頻率的50倍的限制。構(gòu)建了基于欠采樣隨機(jī)共振的微弱信號(hào)檢測(cè)模型，從理論上證明了方法的可行性。最后利用該方法對(duì)信噪比為一27dB條件下的微弱單頻信號(hào)檢測(cè)進(jìn)行了仿真，結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了所提微弱信號(hào)檢測(cè)方案的正確性。所提方法大大降低了信號(hào)的采樣速率，為將隨機(jī)共振應(yīng)用于科斯塔斯(Costas)環(huán)的改進(jìn)奠定了基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：深空通信；微弱信號(hào)檢測(cè)；隨機(jī)共振；欠采樣；尺度變換中圖分類號(hào)：TN911．72文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1
4、001—893X(2014)05—0605—06ANovelWeakSingleFrequencySignalDetectionMethodBasedonUnder-SamplingStochasticResonanceSHISheng—chao，LIGuang—xia，LIZhi—qiang，F(xiàn)ENGShao—dong2，ZHANGWei—tong(1．CollegeofCommunicationsEngineering，PLAUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210007，China
5、；2．Unit96610ofPLA，Beijing102208，China)Abstract：Stochasticresonanceiswidelyappliedtodetectweaksignalinastrongnoisebackgroundbe-causeitcanenhancethesignal—to—noiseratio(SNR)．Aweaksinglefrequencysignaldetectionmethodbasedonunder-samplingstochasticresonanceisproposedtosolv
6、etheproblemthattraditionalstochasticresonancecanbeonlyappliedtodealwithsmallparametersignals．Stochasticresonanceissuccessfullyex—pandedintotheapplicationsofthelargeparametersignalsonthebasisofscale——transformationandretrievetechnologyintheunder-samplingstochasticresona
7、nce．Moreover，thealgorithmovercomesthelimitthatsignalfrequencymustbemorethan50timesofthesamplingfrequencyinthesecondsamplealgorithm．Themodelofweaksignaldetectionbasedonunder—samplingstochasticresonanceisputforward．Finally，detectingtheweaksinglefrequencysignalunderSNR=-2
8、7dBbackgroundbythemethodproposedinthispaperissimulated．Theresultprovesthevalidityofthemethod．Thesamplingfrequencyinth
