强噪声下微弱高频CW信号检测：随机共振新方法

"基于随机共振的微弱高频CW信号检测技术研究 (2010年)——电子科技大学学报，作者：李国军、曾孝平等" 这篇2010年的学术论文聚焦于在强噪声环境下的高频连续波（Continuous Wave, CW）信号检测技术。在传统的时频分析方法在噪声背景中表现不佳的情况下，研究人员提出了一个创新的解决方案，即利用非线性的双稳随机共振（Stochastic Resonance, SR）原理来提升信号检测能力。 首先，理解CW信号，它是一种频率或相位恒定的无线电信号，常用于无线通信中的莫尔斯电码传输。在短波通信中，这种信号的检测尤为重要，因为短波通信通常面临复杂的传播环境和强烈的噪声干扰。 论文中提出的检测方法主要包括三个主要步骤：第一，将高频CW信号通过某种调制手段下变频到较低的频率范围，这样可以减少噪声对信号的影响；第二，利用随机共振模型对下变频后的信号进行滤波处理，随机共振效应可以在噪声环境中增强信号的可检测性；第三，经过滤波的信号进行Wigner-Ville分布（WVD）变换和Hough变换，这两者都是时频分析的方法，WVD能提供信号的时间-频率分布信息，而Hough变换则有助于在参数空间中寻找信号的特征，将其转化为峰值检测问题。 实验结果显示，这种基于随机共振的方法在强噪声背景下能有效地提取出微弱的CW信号，这对于设计和优化高频CW电报自动接收设备具有重要的指导意义。这种方法的优越性在于其能够在噪声环境下保持较高的信号检测性能，对于提高通信系统的抗干扰能力和可靠性有着显著贡献。 关键词涵盖了Hough变换、莫尔斯信号、短波通信、随机共振和维格纳分布，这些都是该研究涉及的核心概念和技术。论文的中图分类号TN911.23表示它属于通信技术领域，文献标识码A表明这是一篇原创性的科研论文，而doi标识则提供了在线访问该论文的具体路径。这项工作为改善噪声环境下的通信信号检测提供了新的理论和技术支持。