6、基于混沌系统与高效算法的信号检测与分选技术

基于混沌系统与高效算法的信号检测与分选技术

在信号处理领域，频率键控（FSK）信号检测和跳频（FH）信号的波达方向（DOA）估计及网络分选是重要的研究方向。传统的FSK信号检测方法存在一定局限性，而混沌系统为弱信号检测提供了新的思路；同时，高效的跳频信号DOA估计算法对于实现跳频信号的正确网络分选至关重要。

1. FSK信号检测方法

传统的FSK信号检测方法是通过滤波提高输入信号的信噪比，再用常规方法进行检测。这种方法虽能降低弱FSK信号中的噪声，但在滤波过程中也会影响噪声中的有用信号，进而影响检测精度。与之相反，混沌系统利用自身对弱信号的敏感性，无需滤除噪声就能直接检测弱信号，可在较低信噪比的情况下使用。

在实际应用中，由于通信信道的特性，传输信号的延迟会导致接收端出现较高的误码率现象。为解决FSK信号检测中常见的频率重叠问题，提出了一种新系统。该方法能识别FSK信号的频率重叠现象，在区分码重叠方面表现良好，从而降低通信系统中的误码率。

1.1 Duffing振荡器系统模型

Duffing振荡器是各种混沌系统中最经典的振荡器，常被用于检测弱信号。成熟的Duffing - Holmes方程如下：
(\ddot{x}(t) + k\dot{x}(t) - x(t) + x^3(t) = F\cos(\omega t))
其中，(-x(t) + x^3(t))是非线性恢复力；(k)是阻尼比；(F\cos(\omega t))是主要正弦驱动力；(F)是驱动力的振幅。

当(k)固定时，随着(F)的增加，系统状态会依次进入单斜轨道状态、周期分岔状态、混沌状态和大尺度周期状态。通过一系列变换，可得到Duffi