基于Duffing振荡器的粒子群优化算法用于微弱信号的相位相关和独立频率识别。

在基于Duffing振荡器检测弱信号时，通常假定频率是已知的，但情况并非总是如此。 本文研究了基于Duffing振荡器检测待测微弱信号的频率的问题。 为此，利用了Duffing振荡器输出的方差，该方差具有周期性信号频率的多极值极大值（MESM）分布。 讨论了信号相位对MESM分布的影响。 当知道信号的相位时，可以将信号的频率直接识别为具有最大方差的频率，从而导致可以通过粒子群优化（PSO）算法解决的非线性优化问题。 当相位未知时，将将pi / 2相移方法与PSO算法集成在一起使用。 结果表明，该方法可以准确，有效地识别出频率，并通过Matlab仿真结果验证了其有效性。