Skip to main content

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

82. Detection of High-Frequency Signals Based on Stochastic Resonance and Ensemble Average

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The traditional signal detection methods mainly focus on suppressing noise to extract the weak signal. However, stochastic resonance (SR) can enhance the signal component by converting energy from the noise to the signal. Base on the theory of SR, a novel approach to detect weak signal with a short data record is proposed. Ensemble average and cross-correlation operation are applied in this method to improve detection performance. In order to settle the limitation of stochastic resonance to detect large parameters signal, scale transformation stochastic resonance (STSR) is presented. The result of simulation proves the effectiveness of this designed method.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
2.
Zurück zum Zitat De-Chun G, Gang H, Xiao-Dong W (1992) Experimental study of signal-to-noise ratio of stochastic resonance systems. Phys Rev A 46:3243–3249CrossRef De-Chun G, Gang H, Xiao-Dong W (1992) Experimental study of signal-to-noise ratio of stochastic resonance systems. Phys Rev A 46:3243–3249CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Duan F, Chapeau-Blondeau F, Abbott D (2008) Stochastic resonance in a parallel array of nonlinear dynamical elements. Phys Lett A 372:2159MATHCrossRef Duan F, Chapeau-Blondeau F, Abbott D (2008) Stochastic resonance in a parallel array of nonlinear dynamical elements. Phys Lett A 372:2159MATHCrossRef
4.
Zurück zum Zitat Shuo S, Wan-Yi Yin Y, Ming-Chuan Y (2012) A high-resolution weak signal detection method based on stochastic resonance and superhet technology. In: Seventh international ICST conference on communications and networking in China (CHINACOM), pp 329–333 Shuo S, Wan-Yi Yin Y, Ming-Chuan Y (2012) A high-resolution weak signal detection method based on stochastic resonance and superhet technology. In: Seventh international ICST conference on communications and networking in China (CHINACOM), pp 329–333
5.
Zurück zum Zitat Hai-Lin Z, Long-Quan Z, Chan-Juan L (2013) Detecting parameters of high frequency signals with frequency modulation stochastic resonance. In: Sixth international Congress on Image and Signal Processing (CISP), vol 2, pp 1090–1095 Hai-Lin Z, Long-Quan Z, Chan-Juan L (2013) Detecting parameters of high frequency signals with frequency modulation stochastic resonance. In: Sixth international Congress on Image and Signal Processing (CISP), vol 2, pp 1090–1095
6.
Zurück zum Zitat Yong-Gang L, Tai-Yong W (2003) Numerical research of twice sampling stochastic resonance for the detection of a weak signal submerged in a heavy noise. Acta Phys Sin 52(10):2432–2437 Yong-Gang L, Tai-Yong W (2003) Numerical research of twice sampling stochastic resonance for the detection of a weak signal submerged in a heavy noise. Acta Phys Sin 52(10):2432–2437
7.
Zurück zum Zitat Yong-Gang L, Tai-Yong W (2004) Power spectrum research of twice sampling stochastic resonance response in a bistable system. Acta Phys Sin 53(3):717–723 Yong-Gang L, Tai-Yong W (2004) Power spectrum research of twice sampling stochastic resonance response in a bistable system. Acta Phys Sin 53(3):717–723
Metadaten
Titel
Detection of High-Frequency Signals Based on Stochastic Resonance and Ensemble Average
verfasst von
Yao Sun
Chenglin Zhao
Xiao Peng
Copyright-Jahr
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08991-1_82

Neuer Inhalt