Аналіз методу виявлення періодичних сигналів на основі хаотичної динаміки системи Дуффінга
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2018.74.5-10Ключові слова:
виявлення слабких сигналів, хаотичні системи, відношення сигнал-шум, фазовий портретАнотація
У статті запропоновано аналіз методу виявлення періодичних сигналів, який базується на чутливості системи Дуффінга до слабких впливів. Процес виявлення періодичних сигналів є однією із найважливіших задач сучасної радіотехніки та зв’язку. Зокрема, чутливість і завадостійкість в процесі виявлення періодичних сигналів суттєво впливає на якість прийому цифорвих сигналів із амплітудною, частотною та фазовою маніпуляцією. Наприкінці ХХ ст. було розроблено нову групу методів виявлення періодичних сигналів на основі властивостей чутливості хаотичних систем до слабких періодичних впливів за умови наявності вхідних шумів. Більшість відомих методів виявлення періодичних сигналів із застосуванням хаотичних систем засновані на ідентифікації переходу коливань із хаотичного режиму в періодичний режим внаслідок збільшення амплітуд періодичних складових вхідного сигналу на частотах, близьких до частоти задаючого сигналу. Перевагою приведеного методу виявлення періодичних сигналів є використання системи Дуффінга у хаотичному режимі, без переходів до періодичного режиму, в якому спостерігається значно нижча чутливість до слабких періодичних коливань вхідного сигналу. Описаний у статті метод базується на тому, що при різних амплітудах періодичних складових вхідного сигналу системи Дуффінга її фазові траєкторії у хаотичному режимі розходяться з різною швидкістю. Приведено формулу для оцінки величини розходження фазових траєкторій. Досліджено процеси розходження фазових траєкторій системи Дуффінга при різних формах періодичних сигналів на вході. Зокрема, наведено аналіз процесів розходження фазових траєкторій внаслідок впливу синусоїдального, прямокутного та трикутного сигналів. Вказано методику розрахунку значень коефіцієнтів рівняння Дуффінга, необхідних для реалізації хаотичних режимів коливань для різних амплітуд і частот задаючого сигналу. Результати аналізу показують можливості виявлення періодичних сигналів різних форм із частотою повторення, близькою до частоти задаючого сигналу, за умов низьких значень відношення сигнал/шум на вході. Отримані результати показують широкі можливості застосування системи Дуффінга для виявлення слабких періодичних сигналів.Посилання
Vaseghi S.V. (2008) Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction. DOI: 10.1002/9780470740156
Shannon C. (1949) Communication in the Presence of Noise. Proceedings of the IRE, Vol. 37, Iss. 1, pp. 10-21. DOI: 10.1109/jrproc.1949.232969
Kumar A. (2018) Design and simulation of MIMO and massive MIMO for 5G mobile communication system. International Journal of Wireless and Mobile Computing, Vol. 14, Iss. 2, pp. 197. DOI: 10.1504/ijwmc.2018.10012260
Kotel'nikov V.A., Silverman R.A. and Turin G.L. (1960) The Theory of Optimum Noise Immunity. Physics Today, Vol. 13, Iss. 8, pp. 40-42. DOI: 10.1063/1.3057075
Boiko J. M. (2015) Increasing the noise immunity of signal processing units of telecommunications on the basis of the modified synchronization schemes. Visn. NTUU KPI, Ser. Radioteh. radioaparatobuduv., no. 61, pp. 91-107. DOI: 10.20535/RADAP.2015.61.91-107
Kalinin V.I. and Chapursky V.V. (2008) UWB wireless communications with signal correlation processing. 2008 18th International Crimean Conference - Microwave & Telecommunication Technology. DOI: 10.1109/crmico.2008.4676380
Shapiro R. (1975) Linear filtering. Mathematics of Computation, Vol. 29, Iss. 132, pp. 1094-1094. DOI: 10.1090/s0025-5718-1975-0389356-x
Vetterli M. and Prandoni P. (2008) Signal Processing for Communications. DOI: 10.1201/9781439808009
Haykin S., Yee P. and Derbez E. (1997) Optimum nonlinear filtering. IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 45, Iss. 11, pp. 2774-2786. DOI: 10.1109/78.650104
Luchinsky D., Mannella R., McClintock P. and Stocks N. (1999) Stochastic resonance in electrical circuits. I. Conventional stochastic resonance. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, Vol. 46, Iss. 9, pp. 1205-1214. DOI: 10.1109/82.793710
McNamara B. and Wiesenfeld K. (1989) Theory of stochastic resonance. Physical Review A, Vol. 39, Iss. 9, pp. 4854-4869. DOI: 10.1103/physreva.39.4854
Casado-Pascual J., Gómez-Ordóñez J., Morillo M. and Hänggi P. (2003) Two-State Theory of Nonlinear Stochastic Resonance. Physical Review Letters, Vol. 91, Iss. 21. DOI: 10.1103/physrevlett.91.210601
Markley F.L., Crassidis J. and Cheng Y. (2005) Nonlinear Attitude Filtering Methods. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. DOI: 10.2514/6.2005-5927
Madisetti V. (2009) Digital Signal Processing Fundamentals. Electrical Engineering Handbook. DOI: 10.1201/9781420046076
Sivakrishna S. and Yarrabothu R.S. (2018) Design and simulation of 5G massive MIMO kernel algorithm on SIMD vector processor. 2018 Conference on Signal Processing And Communication Engineering Systems (SPACES). DOI: 10.1109/spaces.2018.8316315
Jarry P. and Beneat J.N. (2015) Digital Communications. Digital Communications, pp. 3-5. DOI: 10.1016/b978-1-78548-037-9.50001-6
Chunyan N. and Zhuwen W. (2011) Application of Chaos in Weak Signal Detection. 2011 Third International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation. DOI: 10.1109/icmtma.2011.134
Jung S.N., Longtin A. and Maler L. (2016) Weak signal amplification and detection by higher-order sensory neurons. Journal of Neurophysiology, Vol. 115, Iss. 4, pp. 2158-2175. DOI: 10.1152/jn.00811.2015
Gao S.-L., Zhong S.-C., Wei K. and Ma H. (2012) Weak signal detection based on chaos and stochastic resonance. Acta Phys. Sin, Vol. 61, Iss. 18, pp. 180501. DOI: 10.7498/aps.61.180501
Lu P. and Li Yu. (2005) A Modified Chaos-Based Weak Sinusoidal Signal Amplitude Detection Approach[J]. Chinese Journal of Electronics, Vol. 33, Iss. 3, pp. 527-529.
Wang G., Chen D., Lin J. and Chen X. (1999) The application of chaotic oscillators to weak signal detection. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 46, Iss. 2, pp. 440-444. DOI: 10.1109/41.753783
Korneta W., Garcia-Moreno E. and Sena A. (2015) Noise activated dc signal sensor based on chaotic Chua circuit. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Vol. 24, Iss. 1-3, pp. 145-152. DOI: 10.1016/j.cnsns.2014.12.010
Rohde G.K., Nichols J.M. and Bucholtz F. (2008) Chaotic signal detection and estimation based on attractor sets: Applications to secure communications. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, Vol. 18, Iss. 1, pp. 013114. DOI: 10.1063/1.2838853
Liu F., Wang J. and Wang W. (1999) Frequency sensitivity in weak signal detection. Physical Review E, Vol. 59, Iss. 3, pp. 3453-3460. DOI: 10.1103/physreve.59.3453
Li Y. (2003) Chaotic system for the detection of periodic signals under the background of strong noise. Chinese Science Bulletin, Vol. 48, Iss. 5, pp. 508. DOI: 10.1360/03tb9107
Wei C., Chen M., Cheng W. and Zhe Z. (2009) Summary on weak signal detection methods based on Chaos theory. 2009 9th International Conference on Electronic Measurement & Instruments. DOI: 10.1109/icemi.2009.5274836
Martynyuk, V. V., Fedula, M. V. (2013) Weak periodic signal detection with the fractional order modified Duffing-Holmes system. Visn. NTUU KPI, Ser. Radioteh. radioaparatobuduv., no. 53, pp. 13-22. DOI: 10.20535/RADAP.2013.53.13-22
Sun Wenjun, Rui Guosheng, Zhang Yang and Wang Lin (2013) Chaotic oscillator detection method for weak signals. Journal of Data Acquisition & Processing, Vol. 2013-03.
Rongbiao Z., Fuhuan C., Li R. and Jianguang G. (2011) Weak Signal Detection Method under the Strong Noise Background. Advances in Intelligent and Soft Computing, pp. 417-425. DOI: 10.1007/978-3-642-25185-6_54
Le B. (2005) Chaotic Oscillator and Other Techniques for Detection of Weak Signals. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E88-A, Iss. 10, pp. 2699-2701. DOI: 10.1093/ietfec/e88-a.10.2699
Korsch H.J. and Jodl H. (1994) The Duffing Oscillator. Chaos, pp. 157-180. DOI: 10.1007/978-3-662-02991-6_8
Martynyuk V., Fedula M. and Balov O. (2014) Periodic Signal Detection with Using Duffing System Poincare Map Analysis. Adv. Sci. Technol. Res J., Vol. 8, Iss. 22, pp. 26–30. DOI: 10.12913/22998624.1105158
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
