电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (4): 837-843.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.04.011

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

基于局域线性法和卡尔曼滤波的强混沌背景下正弦信号恢复的混合算法

苏理云, 孙唤唤, 李晨龙   

  1. 重庆理工大学数学与统计学院, 重庆 400054
  • 收稿日期:2016-01-12 修回日期:2016-07-27 出版日期:2017-04-25 发布日期:2017-04-25
  • 作者简介:苏理云 男,1977年12月出生,四川广安人.2007年在四川大学数学学院获博士学位,现为重庆理工大学数学与统计学院副教授,主要从事统计信号检测与估计、弱信号检测、大数据分析研究.E-mail:cloudhopping@163.com;孙唤唤 女,1990年6月出生,江苏徐州人.现为重庆理工大学数学与统计学院统计学专业研究生,主要研究方向为统计信号检测与估计.E-mail:sunhuanjiayou@126.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.11471060);重庆市科委基础与前沿研究项目(No.cstc2014jcyjA40003)

LL-P-KF Hybrid Algorithm for Detecting and Recovering Sinusoidal Signal in Strong Chaotic Noise

SU Li-yun, SUN Huan-huan, LI Chen-long   

  1. School of Mathematics and Statistics, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China
  • Received:2016-01-12 Revised:2016-07-27 Online:2017-04-25 Published:2017-04-25

摘要:

本文提出一种局域线性-周期图检测-卡尔曼滤波混合算法LL-P-KF,用来恢复强混沌背景下正弦信号.首先,建立混沌信号的一步预测模型;然后,利用周期图检测潜在周期;最后,应用卡尔曼滤波从误差中恢复正弦信号.仿真实验表明该混合算法具有较好的恢复效果.

关键词: 混沌信号, 局域线性法, 弱正弦信号, 周期图法, 卡尔曼滤波

Abstract:

The paper proposes a local linear-periodogram-Kalman filtering (LL-P-KF) hybrid algorithm.Firstly,a local linear method is established;secondly,the periods of sinusoidal signal are detected from modeling error by using periodogram;finally,the sinusoidal signal is recovered from the error by using Kalman filtering.Simulation results show that the LL-P-KF hybrid algorithm has better recovery results.

Key words: chaotic signal, local linear prediction, weak sinusoidal signal, periodogram, Kalman filtering

中图分类号: