王海明開題報告

哈爾濱理工大學工程碩士論文開題報告系、 部—自動化學院 學科、專業(yè)—控制工程 導師高俊山研究生王海明年級—2010級 論文題目利用混沌控制機理的微弱周期信號檢測研究開題報告日期_2011年5月 研究生部研究生部說明一、 開題來源應(yīng)包括下列主要內(nèi)容：1、 課題來源及研究的目的和意義；2、 國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析（文獻綜述）；3、 主要研究內(nèi)容；4、 研究方案及進度安排，預期達到的目標；5、 預計研究過程中可能遇到的困難和問題以及解決的措施；6、 主要參考文獻（應(yīng)在30篇以上，其中外文資料不少于三分之一，參考文獻中近五年內(nèi)發(fā)表的文獻一般不少于三分之一，且必須有近二年內(nèi)發(fā)表的文獻資料）。二、 開題報告字數(shù)應(yīng)不少于5000字三、 開題報告時間最遲應(yīng)于第三學期結(jié)束前完成四、 若本次課題的開題報告未通過，需在一個月內(nèi)再次進行開題報告。第二次學位論文開題報告仍未通過者，不能繼續(xù)進行學位論文工作。五、 開題報告結(jié)束后，評議小組要填寫《碩士學位論文開題報告評議結(jié)果》報院研究生教學秘書備案。六、 此表不夠填寫時，可另加附頁。1.課題來源及研究的目的及意義微弱信號檢測技術(shù)是一門新興的技術(shù)學科，它運用近年來迅速發(fā)展起來的電子學、信息論和物理學方法，分析噪聲產(chǎn)生的原因和規(guī)律，研究被測信號和噪聲的統(tǒng)計特性及其差別，采用一系列信號處理方法，達到檢測被背景噪聲覆蓋的微弱信號的目的。其宗旨是研究如何從強噪聲中提取有用信號，其任務(wù)是研究新理論，探索新方法，研制新設(shè)備，從而在各學科領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。研究噪聲中微弱信號檢測的原理及方法，是測量技術(shù)中的綜合技術(shù)和尖端領(lǐng)域。運用這種技術(shù)可以測量到傳統(tǒng)觀念認為不能測量的微弱量，使微弱信號測量精度得到很大的提高。因此，它是發(fā)展高新技術(shù)、探索及發(fā)現(xiàn)新的自然規(guī)律的重要測量手段，對推動科技和生產(chǎn)發(fā)展均有重要應(yīng)用價值。隨著微弱信號檢測方法在物理、化學、生物醫(yī)學、地質(zhì)、磁學等各領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，一些具有普遍應(yīng)用價值的方法，已逐漸制成一系列微弱信號檢測儀器，并商品化生產(chǎn)。古典的檢測微弱信號的壓縮帶寬法在抑制噪聲的同時有用信號也基本喪失，是一種兩敗俱傷的方法；相關(guān)法輸出的信號只是代表微弱信號的幅值和相位信息的直流電壓，波形無法恢復；信號轉(zhuǎn)換法的相關(guān)運算不能保證輸入波形的唯一，性。并且在環(huán)境噪聲較強烈的情況下，由于信噪比過低，利用傳統(tǒng)線性濾波的方法一般會失敗。所以一項迫切的任務(wù)是尋找新的檢測方法。縱觀信號檢測與估計發(fā)展的歷史我們發(fā)現(xiàn)其處理方法在頻域和時域并行發(fā)展。近年來發(fā)現(xiàn)，在頻域內(nèi)檢測信號有一定的條件限制，如在噪聲中檢測微弱信號時，需要對噪聲的分布做一些假設(shè)，設(shè)定噪聲是白噪聲還是色噪聲。而在實際系統(tǒng)中，混雜在待檢信號中的噪聲多種多樣，使有些算法應(yīng)用起來比較困難。而在時域，不需要對噪聲的分布做假設(shè)，處理方法簡便，易于硬件實現(xiàn)。就時域方法而言，隨著近10多年來混沌理論的應(yīng)用研究逐漸深入醫(yī)學、生態(tài)學、保密通信、電子對抗領(lǐng)域，已經(jīng)有不少學者把混沌理論成功地應(yīng)用于微弱信號檢測。在復雜環(huán)境噪聲干擾情況下，低信噪比信號的處理是當前信號處理研究的熱點，也是一大難題。微弱信號由于其幅值極小，測量時又受傳感器和測量儀器本地噪聲的限制，表現(xiàn)出的總體效果都是有用的被測信號被多種強信號所湮沒，從而很難測出，故而需要一種辦法，既能將強噪聲背景下的弱信號提取出來，同時也能將噪聲信號抑制下去。因此本文的目的，就是將混沌理論與微弱信號檢測理論相結(jié)合，從噪聲中提取微弱周期信號，并測量其參數(shù)。本文提出一種基于Duffing方程建模來檢測微弱信號的方法，并初步分析將此法與相關(guān)檢測相結(jié)合共同用于微弱信號檢測?；煦缋碚搼?yīng)用于信息處理是現(xiàn)階段混沌學發(fā)展的主要趨勢?；煦缦到y(tǒng)對小信號極強的敏感性以及對噪聲的強免疫能力，使它在微弱信號檢測中有著十分廣闊的前景。基于混沌的信號檢測可分為三類：一是檢測混沌信號，即從噪聲背景中提取混沌，現(xiàn)在已經(jīng)建立起來一些比較好的方法，比如基于相關(guān)維、最大李雅普諾夫指數(shù)法，LID法，重嵌入法，小波方法等等。二是抑制混沌中的噪聲，即混沌和噪聲分離問題?；煦珉m然是確定的，但在表面上與噪聲無多大區(qū)別，傳統(tǒng)的去噪濾波方法是不能分離混沌信號的，所以抑制混沌中的噪聲必須采用新的技術(shù)，如J.D.Farmer方法、Williams方法、R.Cawley方法、H.Leung方法等等，比較成功地解決了混沌和噪聲的分離問題。三是檢測有用信號，即利用混沌的特性對有用信號進行提取或者檢測混沌和噪聲背景下的有用信號，這方面比較成功的方法是基于混沌振子相變的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，這些方法只是解決了一部分微弱信號（此類信號通常限定了許多條件）檢測的問題，而對于任意的微弱信號來說，現(xiàn)在還不存在一套系統(tǒng)的、完整的理論和方法能夠?qū)⑵錂z測出來。研究混沌理論在微弱信號檢測方面的方法和實踐，具有劃時代的意義，它開辟了混沌理論新的應(yīng)用領(lǐng)域，嘗試將科學理論和工程應(yīng)用進行有效的結(jié)合，這不僅為混沌理論的發(fā)展提供了一個新的研究方向和分支，同時也為工程實踐提供了一個新的理論基礎(chǔ)和支持［1］國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析（文獻綜述）：2.1混沌理論國內(nèi)外研究現(xiàn)狀混沌是在確定的系統(tǒng)中出現(xiàn)的一種貌似無規(guī)則、類似隨機的現(xiàn)象，在非線性動力學系統(tǒng)中屬于一種特有的運動形式。混沌學是近幾十年發(fā)展起來的一門十分活躍的前沿學科，它是非線性科學的一個重要分支，與量子物理和相對論一起被稱為二十世紀三項重要科學發(fā)現(xiàn)［2］。如果說“相對論消除了關(guān)于絕對空間與時間的幻想，量子力學消除了關(guān)于可控測量過程的牛頓式的夢?！蹦敲础盎煦缇褪窍死绽龟P(guān)于決定論式可預測性的幻想。”1963年，美國氣象學家E.N.Lorenz的“蝴蝶效應(yīng)”問世以來，混沌的研究得到了廣泛的關(guān)注?；煦缦到y(tǒng)對初始條件和混沌參數(shù)的微小變化非常的敏感，是一種高度復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，正是混沌運動的這些奇異特性，在很長的一段時間內(nèi)，人們的頭腦中形成了這樣一種錯誤的觀念，即混沌是不可控制的、不可靠的，同樣重構(gòu)完全相同的混沌系統(tǒng)也是不切實際的。直到1988年，A.Hubler發(fā)表了控制混沌的第一篇文章［3］，開創(chuàng)了研究混沌控制的先驅(qū)。中國學者郝柏林、鄭偉謀在莫斯科國立大學將符號動力學應(yīng)用于混沌研究的基礎(chǔ)上，開始將符號動力學從一維系統(tǒng)推廣到二維系統(tǒng)的研究囹。近年來，混沌理論的應(yīng)用得到了迅速發(fā)展，在許多方面都取得了一定的成果。如通信技術(shù)方面，混沌信號的類隨機性以及產(chǎn)生方式簡單等特點，使其在保密通信方面顯示出得天獨厚的優(yōu)越性?；煦缯谘诶没煦绮ㄗ鳛檩d波，對信號源進行加密和混沌同步實現(xiàn)掩蓋通信，但是這種方法要求混沌信號的帶寬要能夠掩蓋信息信號，如果不能滿足這個條件，被加密的信息信號很容易通過線性濾波被提取出來?；煦缋碚撛卺t(yī)學方面也得到應(yīng)用，現(xiàn)有研究表明［5-9］，心動周期信號具有混沌特征，研究發(fā)現(xiàn)［10-12］對估計某些疾病的嚴重性來說，混沌特征參數(shù)是現(xiàn)有的功率譜參數(shù)更敏感的指標。國內(nèi)外將混沌理論用于醫(yī)學研究的報導主要限于腦電、心電方面的研究［13-17］，以及在心腦血管學流動力學方面的應(yīng)用［18］。我國學者近年的一些在醫(yī)學上研究成果指出人們大腦處于積極狀況時，腦電圖的波形是混沌的，當人們睡眠或不思考問題時，腦電圖顯示周期性波形，由此進一步研究可以構(gòu)成了神經(jīng)元動作的模型。在模式識別方面，可利用混沌軌跡對初始條件的敏感依賴性這一特點，通過混沌動力學系統(tǒng)構(gòu)成模式識別系統(tǒng)。在圖象數(shù)據(jù)壓縮方面，把復雜的模式作為簡單的混沌動力學系統(tǒng)的吸引子再現(xiàn)出來。把復雜的圖象數(shù)據(jù)用一組能產(chǎn)生混沌吸引子的簡單動力學方程代替。此時只需要記憶存貯這組動力學方程組的參數(shù)，相對于原始圖象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大大地減少了，從而實現(xiàn)了圖象數(shù)據(jù)壓縮。近年來關(guān)于混沌應(yīng)用的報道大量涌現(xiàn)表明人們已從單純研究混沌現(xiàn)象轉(zhuǎn)向開發(fā)和駕馭混沌的種種特性以解決一些實際工程技術(shù)問題。2.2微弱信號檢測技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀信號檢測是人們獲取信息的一個重要手段。目前有一些檢測對象是用常規(guī)方法和傳統(tǒng)方法不能檢測到的微弱量，如弱光、弱聲、微電流等。隨著科學技術(shù)的發(fā)展，對微弱信號進行檢測的需要日益迫切，是發(fā)展高新技術(shù)、探索及發(fā)現(xiàn)新的自然規(guī)律的重要手段，對推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展具有重要意義。從強噪聲背景中提取微弱有效信號是近代信息理論的一個重要內(nèi)容。微弱信號檢測共分經(jīng)典檢測與估計理論時期和現(xiàn)代檢測與估計理論時期這兩個階段。近年來已有人利用信息率失真理論研究非線性估計問題，同時在用檢測與估計理論發(fā)展Shanna信息論方面也作了一些嘗試［19-20］。20世紀90年代前后，國內(nèi)外為數(shù)不多的學者從事一種新的檢測技術(shù)工作，即利用非線性科學中的混沌理論檢測強噪聲背景的微弱有效信號，并已取得了一系列重要進展。國外，1992年Birx［21］運用混沌理論與微弱信號檢測理論相結(jié)合的方法，從噪聲中提取微弱正弦信號，但只顯示了一些實驗結(jié)果，在原理上并未深入探討。1993年Dykman.M.I等人用雙穩(wěn)單Duffing振子來研究高頻隨機共振四。1995年Haykin利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究了混沌噪聲背景下的目標小信號的提取。Leung在1996年利用MPSV方法研究了混沌通信系統(tǒng)中信號的提取。國內(nèi)，浙江大學的王冠宇等人在對Duffing振子信號檢測方法在頻率測量方面做了初步的研究工作后，又利用統(tǒng)計原理對幅值和相位的檢測進行了研究［23-24］，但仍處于探索階段，他同時利用混沌振子的陣發(fā)混沌現(xiàn)象檢測超聲信號的頻率，并指出了混沌振子檢測系統(tǒng)具有很高的信噪改善比。吉林大學的李月老師提出在色噪聲背景下nV級正弦信號、方波信號、周期脈沖信號的混沌測量方案，取得了令人矚目的成果［25-27］；長春大學的聶春燕老師提出混沌與自相關(guān)方法和互相關(guān)相結(jié)合的方案，此方案切實可行，有一定的實用價值，但是實驗檢測門限精度不夠［28］。文獻［21］提出了微弱正弦信號幅值和相位的估計方法。文獻［22］用Floquet指數(shù)定量描述混沌系統(tǒng)的初值敏感性(SDIC)，但需要預先進行非線性標定，而且還要依據(jù)先驗實驗數(shù)據(jù)獲得修正公式。北京師范大學的裴留慶等人在對混沌同步系統(tǒng)頻率特性的研究基礎(chǔ)上，指出其各個頻段具有不同的信息處理功能，其中一個頻段對輸入信號具有放大功能，并用來檢測噪聲中的正弦信號。華中理工大學的何建華、楊宗凱等人將混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來用于探測淹沒在混沌噪聲中的瞬態(tài)水下激光目標信號，同時也指出了白噪聲對其檢測系統(tǒng)的影響較大㈣。河北工業(yè)大學的呂志民等人利用混沌信號檢測原理對軸承進行故障診斷㈣，即檢測某一頻率信號的存在。燕山大學的姜萬錄、張淑清等人利用混沌系統(tǒng)的陣發(fā)現(xiàn)象來進行齒輪的故障診斷［31-32］。西安交通大學的趙向陽等人基于Duffing方程參數(shù)敏感性提取諧振型傳感器的頻率取得一定成果［33］，并提出了柔性測量的概念。行鴻彥，徐偉利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學習和非線性處理能力，建立了混沌背景噪聲的一步預測模型，從預測誤差中檢測淹沒在混沌背景噪聲中的微弱目標信號(包括周期信號和瞬態(tài)信號)，研究了混沌背景中存在白噪聲時該方法的檢測能力，指出了目標信號為瞬態(tài)信號和周期信號時檢測原理的異同點［34］。代慧、文元美等基于Duffing振子檢測微弱信號的檢測原理，介紹了參數(shù)測量法、雙耦合振子、利用隨機共振、阻尼比擾動和Duffing振子與傳統(tǒng)檢測法結(jié)合的五種檢測方法及研究進展，并對后四種檢測方法從待測信號信噪比、檢測系統(tǒng)抗噪性、可檢單或多頻信號、適合檢測信號類型四方面進行分析比較。結(jié)果表明，雙耦合和隨機共振檢測法在四種檢測法中稍具優(yōu)勢［35］。江進朋提出的基于Duffing陣子的檢測方法，消除了基于優(yōu)化理論搜索方差、滑模控制相軌跡變化等檢測未知頻率的方法所帶來的檢測結(jié)果與待測信號頻率之間存在一定的誤差，而且待測弱信號為單一頻率信號的弱信號的誤差問題，而且對同時有多種不同頻率的弱信號也能夠精確的檢測出相應(yīng)的頻率［36］。目前，這些方法大都是將Duffing振子應(yīng)用在周期信號頻率的測量上。主要研究內(nèi)容主要研究內(nèi)容如下：對混沌的基本理論及Duffing系統(tǒng)動力學行為進行分析。分析混沌振子檢測微弱信號的原理并對噪聲中微弱信號的檢測進行分析。通過對Duffing方程的分析，建立仿真實驗使用的計算機模型，分析混沌理論應(yīng)用于檢測正弦信號的動力學行為。通過檢測模型所得的圖形結(jié)果來分析檢測的結(jié)果。對Duffing混沌振子檢測微弱周期信號進行了探討，在給出計算機仿真模型的基礎(chǔ)上，分析微弱周期信號的各種不同情況對系統(tǒng)檢測性能的影響。進度安排，預期達到的目標4.1進度安排2011年1月一2011年3月閱讀文獻資料，掌握混沌、微弱信號的特性及分析方法；學習MATLAB仿真的基礎(chǔ)知識。閱讀國內(nèi)外關(guān)于微弱信號檢測的文獻資料，了解此項研究的發(fā)展概況。對Duffing系統(tǒng)數(shù)學模型進行分析，掌握電路設(shè)計及調(diào)試。2011年4月一2010年11月用MATLANB進行模擬仿真，圖形調(diào)試。通過對Duffing方程的分析，建立仿真實驗使用的計算機模型，用來分析混沌理論應(yīng)用于檢測正弦信號的動力學行為。通過檢測模型所得的圖形結(jié)果來分析檢測的結(jié)果。2012年12月一2012年2月分析Duffing方程加入外加微擾的形式，并根據(jù)此形式建立起了數(shù)學模型及相應(yīng)的計算機仿真模型，在給出了計算機仿真模型的基礎(chǔ)上，分析了微弱周期信號的各種不同情況對系統(tǒng)檢測性能的影響，通過仿真模型進行了一系列的仿真實驗驗證了系統(tǒng)的可行性，并肯定了系統(tǒng)的檢測能力。2012年3月一2012年5月論文撰寫、準備答辯。4.2預期達到的目標做出基于Duffing振子在噪聲條件下檢測微弱正弦信號的數(shù)學模型，并通過改進給出新的微弱周期信號檢測模型，并利用matlab數(shù)值仿真驗證該方法的可行性。主要參考文獻龍運佳.混沌振動研究方法與實踐.北京：清華大學出版社,1996.⑵盧侃著，孫建化編譯.混沌學傳奇[M].上海翻譯出版公司，1991.R.FORRE.Thehenonattractorasakeystreamgenerator.InAbstractofEurocrypt,1991,91(6):76-81.李月，楊寶俊.混沌振子檢測引論.北京:工業(yè)出版社,2004.謝正祥等.醫(yī)學信號數(shù)字處理技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:科技文獻出版社,1992,69-8.徐曉紅，謝正祥.心率信號的混沌分析[J].中國醫(yī)學物理學雜志，1995,12(2):72-80.XUXIAOHONG,etal.Acomputerizedsystemforanalyzingchaoticcharacteristicsofheartperiodsignal.ChineseJ.BioMedEng,1995,13(3):128.GOLDBERGERAL,etal.Chaosandfractalinhumanphysiology.SciAm,1990,262(2):42-49.DENTONTA,et,al.Aprimeronchaostheoryanditsapplicationtocardiology.AmHeartJ,1990,120(6:partone):1419-1440.FREEMANR,etal.Spectralanalysisofheartrateindiabeticautonomicneuropathy.Acomparisonwithstandardtestofautonomicfunction.ArchNeural,1991,48(2):185-190.SCHEPERSAL,etal.Fourmethodstoestimatethefractaldimensionfromselfaffinesignals.IEEEEngMedBiol,1992,11(2):57-64.徐曉紅，謝正祥,陳良遲，何偉.心動周期信號的混沌特征分析及應(yīng)用[J].中國生物醫(yī)學工程學報，1999,18(1):74-81.SILVAC,PIMENTELIR,ANDRADEA,etal.Correlationdimensionmapsofeegfromepilepticabsences[J].BrainTopogr,1999,11(3):201-209.FERRIR,ELIAM,MUSUMECISA,etal.Non-lineareeganalysisinchildrenwithepilepsyandelectricalstatusepilepticusduringslowwavesleep(ESES)[J].ClinNeurophysiol,2001,112(12):2274-2280SLUTZKYMW,CVITANNVICP,MOGULDJ.Manipulatingepileptiformburstingintherathippocampususingchaoscontrolandadaptivetechniques[J].IEEETransBME,2003,50(5):559-570.HUIKURIHV,MAKIKALLIOTH,PERKIOMAKIJ.Measurementofheartratevariabilitybymethodsbasedonnonlineardynamics[J].Electrocardiol,2003,36Suppl:95-99.SabesanS,NarayananK,PrasadA,etal.Predictabilityofepilepticseizures:acomparativestudyusingLyapunovexponentandentropybasedmeasures[J].BiomedSciInstrum,2003,39:129-135.單華寧，王執(zhí)栓.混沌特征分析在腦血流動力學中的應(yīng)用[J].國外醫(yī)學生物醫(yī)學工程分冊，2004,27(5):294-296.戴逸松.微弱信號檢測方法及儀器.北京：國防工業(yè)出版社，1994.袁堅.混沌理論及其在電子工程中的應(yīng)用研究[博士學位論文].成都:電子科技大學,1997.BIRXDL,PIPENBERGSL.Chaoticoscillatorandcomplexmappingfeedforwar(CMFFNS)forsignaldeteetioninnoisyenvironments[C]//IEEEInternationJointConferenceonNeuralNetworks,NewYork:IEEEPress,1992:881-888.DYKMAN.M.I.Highfrequencystochasticresonanceinperiodicallydrivensystems[J].JETPLetters,1993,58:150-6.王冠宇，陶國良，陳行等.混沌振子在強噪聲背景信號檢測中的應(yīng)用.儀器儀表學報，1997,Vol.18,No.2:209-212.WANGGUANYU,DAJUNCHEN,JIANYALINetal.Theapplicationofchaoticoscillatorstoweaksignaldetection.IEEEtransactionsonintust