[发明专利]一种基于消散型同步的混沌背景下微弱信号检测方法

摘要

本发明专利涉及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和时间延迟，重构混沌相空间；2）通过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）通过傅里叶变换等方法分析误差值判断其中是否存在微弱信号，所述步骤3）中，从中检测出微弱信号，须选择合适的参数实现时间序列与混沌系统的消散型同步，当和的误差的最小均方差达到最小值时确定同步参数K。其有益效果为：弱化了混沌对初始条件极其敏感的特性，同时考虑了微弱信号、噪声等因素对信号检测的影响，提高检测方法的实用性能。

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_n、微弱信号s_n、白噪声η_n构成的混合信号x_n，即x_n＝c_n+s_n+η_n，x_n作为实际信号，从x_n中检测出微弱信号s_n，须选择合适的参数K实现时间序列x_n与混沌系统F(c_n)的消散型同步，如式1： 其中，n＝D，...，N，（x_n-c_n）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； B)当可以认为混沌系统与输入信号完全同步，当x_n和的误差的最小均方差达到最小值，x_n与的同步性最好，此时的Mse(K)就是同步参数K，如式3；。