摘要
针对非线性随机共振技术受信号的幅度、频率、噪声强度和系统参数等因素的制约和影响,提出了一种快速、有效的随机共振系统参数自适应调整策略.对于输入信号和噪声的时变特性,新方法能自适应调节采样频率和系统参数,不仅有效防止了随机共振处理过程中的数据溢出,而且保证了对接收信号的最佳随机共振处理,使输出信噪比始终处于最大值.仿真结果验证了新方法的有效性.
Considering the stochastic resonance phenomenon is constrained and influenced by signal amplitude and frequency, noise intensity and system parameters, a fast and effective adaptive adjusting method for stochastic resonance （SR） parameters is proposed. The adaptive adjustment of the sampling frequency and system parameters for the time-varying input signal and noise not only can effectively pre- vent data overflow in SR process, but also can maintain the best signal processing performance and keep the output signal to noise ratio at the maximum value. Simulation demonstrates the validity of proposed method.
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期22-25,30,共5页
Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
基金
国家科技重大专项项目(2010ZX03006-002-04)
国家自然科学基金项目(61072070)
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0653)
国家高技术研究发展计划项目(2009AA01Z237)
高等学校学科创新引智计划项目(B08038)
长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0852)
关键词
随机共振
微弱信号检测
参数自适应调整
stochastic resonance
weak signal detection
parameters adaptively adjusti
