| 主权项 |
1.一种基于消散型同步的混沌背景下微弱信号检测方法，包括如下步骤： 1）获得混沌时间序列的嵌入维m和时间延迟τ，重构混沌相空间； 2）通过RBF神经网络拟合混沌预测模型； 3）利用混沌预测模型进行单步预测，获得预测值，并计算预测值与实际值的误差； 4）通过傅里叶变换分析误差值判断其中是否存在微弱信号, 其特征在于，所述步骤3）中，包括如下步骤： A)假设存在同一混沌系统的时间序列c<sub>n</sub>、微弱信号s<sub>n</sub>、白噪声η<sub>n</sub>构成的混合信号x<sub>n</sub>，即x<sub>n</sub>＝c<sub>n</sub>+s<sub>n</sub>+η<sub>n</sub>，x<sub>n</sub>作为实际信号，从x<sub>n</sub>中检测出微弱信号s<sub>n</sub>，须选择合适的参数K实现时间序列x<sub>n</sub>与混沌系统F(c<sub>n</sub>)的消散型同步，如式1： <img file="FDA00002278950900011.GIF" wi="1720" he="327" />其中，n＝D，...，N，（x<sub>n</sub>-c<sub>n</sub>）为误差量，K为同步参数，且混沌同步系统的预测输出，如式2； <img file="FDA00002278950900012.GIF" wi="1612" he="79" />B)当<img file="FDA00002278950900013.GIF" wi="394" he="80" />可以认为混沌系统与输入信号完全同步，当x<sub>n</sub>和<img file="FDA00002278950900014.GIF" wi="39" he="73" />的误差的最小均方差达到最小值，x<sub>n</sub>与<img file="FDA00002278950900015.GIF" wi="40" he="73" />的同步性最好，此时的Mse(K)就是同步参数K，如式3；<img file="FDA00002278950900016.GIF" wi="1614" he="128" />。 |
