三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振在微弱OFDM信號檢測中的應用研究

劉高輝, 彭 磊

(西安理工大學 自動化與信息工程學院，陜西 西安 710048)

1 引 言

正交頻分復用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信號為目前4G、WLAN和無線城域網(wǎng)等技術(shù)領(lǐng)域的核心信號,具有傳輸速率快、頻譜利用率高、抗干擾能力強等一系列優(yōu)點,被廣泛應用于寬帶通信、電子電力、移動通信等各個領(lǐng)域中。但是,高斯白噪聲背景下微弱OFDM信號的檢測問題卻是一大難題。目前,傳統(tǒng)的OFDM信號檢測技術(shù)主要采用正交分解、快速傅里葉變換(FFT)、星座逆映射和濾波等方法,針對低信噪比的OFDM信號,其存在接收性能惡化的問題。而且,其他已有的檢測微弱OFDM的方法,如高階累積量算法、最大似然算法、概率估計算法等都存在計算量大、復雜度高、難以實現(xiàn)等特點,導致其在實際中都不能被大范圍應用。

近些年來,隨機共振[1]的出現(xiàn)為信號檢測打開了一扇新的大門,與傳統(tǒng)的基于相關(guān)接收和常規(guī)濾波等抑制噪聲的方法相比,隨機共振不僅不會抑制噪聲,反倒能利用噪聲能量來增強信號能量,從而增強了輸入的微弱信號,提高了系統(tǒng)的輸出[2]。雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)是研究隨機共振的最常見的模型,但是在信噪比非常低的情況下,雙穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)無法有效地檢測出有用信號,因此出現(xiàn)了級聯(lián)隨機共振[3]和耦合隨機共振[4]。但這二者都有些許不足,級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)中第一級的子系統(tǒng)的效果對整個系統(tǒng)的輸出影響太大;耦合隨機共振系統(tǒng)中單個子系統(tǒng)的效果對整個系統(tǒng)的輸出結(jié)果影響太大。為了改善基于雙穩(wěn)隨機共振的通信信號檢測性能,文獻[5]提出了一種基于雙穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM信號檢測方法,并分析了該方法的檢測性能。

近幾年,三穩(wěn)隨機共振越來越引起了研究人員的注意[6～11]。文獻[12]通過調(diào)節(jié)參數(shù)的方式分別提升了雙穩(wěn)態(tài)隨機共振和三穩(wěn)態(tài)隨機共振的性能,用兩種系統(tǒng)分別對微弱信號進行檢測,結(jié)果表明了三穩(wěn)態(tài)隨機共振的檢測效果比雙穩(wěn)態(tài)更好。文獻[13][14]使用兩種不同的模型(雙穩(wěn)態(tài)和三穩(wěn)態(tài))來處理模擬信號,發(fā)現(xiàn)三穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)能給低頻信號傳遞更多的噪聲能量,具有更好的檢測微弱信號的能力。文獻[15]發(fā)現(xiàn)三穩(wěn)態(tài)隨機共振在進行微弱信號檢測時,相比于雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng),具有更高的噪聲利用率。文獻[16][17]對多穩(wěn)態(tài)隨機共振的小頻率檢測信號進行了尺度變換,使多穩(wěn)態(tài)隨機共振能夠運用到大幅度大頻率的信號上,拓展了三穩(wěn)隨機共振的使用范圍并與雙穩(wěn)態(tài)進行了對比。結(jié)果表明,多穩(wěn)態(tài)隨機共振能大幅度提高信號的幅值,且比雙穩(wěn)態(tài)隨機共振的檢測效果更好。

上述文獻所用的隨機共振檢測方法,均是對一整段數(shù)據(jù)信號一起進行阱間隨機共振處理,這樣不僅需要處理的數(shù)據(jù)量大、復雜度高,而且阱間隨機共振系統(tǒng)增強信噪比的效果不好,輸出信號還容易失真;另一方面,現(xiàn)有的利用隨機共振來檢測微弱信號的方法中,隨機共振與信號解調(diào)過程都是相互分開的,二者之間沒有結(jié)合起來?；谏鲜鰡栴},本文提出了一種基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的微弱OFDM信號檢測方法,將OFDM信號按照符號周期進行分段處理,通過正交變換后將實部和虛部分開,得到同相分量和正交分量兩路信號,再對同相分量和正交分量兩路信號同時進行三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振處理,對處理后的信號再進行解調(diào)處理,增強了OFDM系統(tǒng)的解調(diào)能力,提高了OFDM信號的信噪比,使OFDM信號更加易于檢測。

2 三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)動態(tài)方程和OFDM基帶復信號數(shù)學模型

2.1 三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)動態(tài)方程

三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)的系統(tǒng)方程可由Langevin方程表示為:

(1)

式中:s(t)是系統(tǒng)的輸入信號;n(t)是均值為0、強度為D的高斯白噪聲;U(x)是系統(tǒng)的勢函數(shù)。

(2)

式中:a、b、c為非線性系統(tǒng)的參數(shù)且都大于0。將上述U(x)代入式(1)中,得到方程:

(3)

將輸入信號s(t)引入后,若將輸入信號也看成系統(tǒng)勢函數(shù)的一部分,則系統(tǒng)的勢函數(shù)(2)就可以改寫成:

(4)

在三穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)中,當系統(tǒng)的勢壘太高時,粒子就不能從一個勢阱中跳到另一個勢阱中,只能在一個勢阱內(nèi)來回運動。假設(shè)系統(tǒng)的輸出x(t)只在系統(tǒng)的單個勢阱內(nèi)發(fā)生變化,即只在3個穩(wěn)態(tài)點附近運動,那么3個勢阱點的勢函數(shù)可分別表示為:

(5)

式中:±xs表示勢阱極小值點,滿足方程:

(6)

三穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)有3個勢阱,所以方程組(6)就有3個穩(wěn)態(tài)解,則3個勢阱點的阱內(nèi)系統(tǒng)方程就可寫成:

(7)

式中:x+表示勢阱點為xs時的系統(tǒng)輸出狀態(tài);x0表示勢阱點為0時的系統(tǒng)輸出狀態(tài);x-表示勢阱點為-xs時的系統(tǒng)輸出狀態(tài);n+(t)表示勢阱點為xs時的隨機噪聲;n0(t)表示勢阱點為0時的隨機噪聲;n-(t)表示勢阱點為-xs時的隨機噪聲。

在3個穩(wěn)態(tài)點的附近,粒子隨機運動的阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)方程可以用以下確定性的方程來表示:

(8)

2.2 OFDM基帶復信號模型

OFDM信號是一種多載波信號,一個OFDM符號內(nèi)會包含多個子載波,所以一個符號周期內(nèi)的OFDM信號的模擬波形可以表示為:

|t|≤T/2

(9)

對于OFDM這類多載波信號,直接進行隨機共振處理比較困難,所以將OFDM信號按照符號周期進行分段處理,通過數(shù)字化和正交變換后得到同相分量和正交分量兩路信號,再對這兩路信號同時進行阱內(nèi)隨機共振處理。數(shù)字化和正交變換后OFDM信號第m個符號的同相分量和正交分量兩路信號可分別表示為:

(10)

(11)

式中:n為第m個符號波形的采樣點序號;采樣間隔為Ts=N/T;一個符號周期T內(nèi)OFDM信號的采樣點數(shù)為N;ωk=2πk/N為第k個子載波的數(shù)字頻率。

3 三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)的動態(tài)過程分析

3.1 阱內(nèi)穩(wěn)態(tài)過程分析

三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)的輸出方程可以由廣義的Langevin方程來求解得到,Langevin方程表示為:

(12)

式中:f(x,t)是非線性的確定性分量;n(t)是隨機性分量。

根據(jù)統(tǒng)計理論,式(12)可以改寫為:

(13)

式中:H為擴散矩陣;x為梯度算符;ρ為概率密度分布函數(shù)。

又因為lnρ(x(t),t)=-lnJ(x(t),t),所以式(13)可以轉(zhuǎn)換為下面的形式:

(14)

式中:J(x,t)為雅可比行列式。對f(x(t),t)分別在3個勢阱:x、0和x+處做泰勒展開,得到f-1(x(t),t)、f0(x(t),t)和f+1(x(t),t),可表示為:

(15)

式中:fi(x(t),t)的下標i=-1、0和+1;xj(t)是隨機共振系統(tǒng)在正勢阱點處xs的泰勒展開項。

為了簡化書寫,可將式(14)改寫為:

(16)

式中:A(t)=[aij(t)]n×n為n×n矩陣;A(t)x(t)為f(x(t),t)的齊次項;ψ(x(t),t)為f(x(t),t)的高次項。

利用常數(shù)變易法和逐次逼近法對式(16)進行求解,得到:

(17)

…dtn-1dtn…

(18)

在三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)中,當輸入信號s(t)=0,外部噪聲n(t)=0時,此時系統(tǒng)方程可表示為:

(19)

若一個OFDM符號的周期T內(nèi)系統(tǒng)從零狀態(tài)變化到共振平衡狀態(tài),則用上述方法就可求得系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)輸出的近似解,表示為:

(20)

用式(20)的值減去系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)時的勢阱值xs,就能得到系統(tǒng)準確的輸出值,即:

(21)

三穩(wěn)系統(tǒng)發(fā)生阱內(nèi)隨機共振時,信號會隨機選擇一個勢阱,在其上下做周期性的往返運動。當在正勢阱或負勢阱處運動時,系統(tǒng)會產(chǎn)生一個隨機的直流偏置分量與信號混合在一起,這個直流分量會對信號的解調(diào)過程產(chǎn)生干擾。所以想要準確解調(diào)恢復出原有的信號,就必須用上述計算出的系統(tǒng)輸出值減去系統(tǒng)當前狀態(tài)的勢阱值,從而得到真正的系統(tǒng)輸出。

3.2 阱內(nèi)暫態(tài)過程分析

(22)

式中:〈x(t)〉0表示s(t)=0時,隨機共振系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)平均值;N表示子載波個數(shù);h(t)表示響應函數(shù)。

(23)

(24)

式中:λm為Fokker-Planck算子的最小非零特征值;xs是三穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的勢阱點。

(25)

式(25)是微分方程,先求得其通解為:

(26)

式中:C為常數(shù)。假設(shè)三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振發(fā)生的初始條件為:t=0,x=0。將t=0,x=0代入式(26),可以解得:

(27)

將式(28)代入式(27),解得:

(28)

式(28)即為三穩(wěn)阱內(nèi)系統(tǒng)暫態(tài)響應過程的數(shù)學表達式。由式(28)可以計算出系統(tǒng)從零狀態(tài)開始變化到共振平衡狀態(tài)時所需的時間,被稱為系統(tǒng)的暫態(tài)響應時間。因為OFDM信號是多載波信號,需要對數(shù)據(jù)進行分段,逐個符號進行阱內(nèi)隨機共振處理。在隨機共振過程中,每一個OFDM符號都會產(chǎn)生相應的暫態(tài)響應過程,這樣會導致部分信號能量的損失,減弱隨機共振的效果。所以在設(shè)置參數(shù)時,應當讓一個OFDM符號的保護間隔時間大于或等于暫態(tài)響應時間,這樣在解調(diào)過程中就可以避免暫態(tài)響應對信號輸出造成影響,使信號解調(diào)過程更為順利。

4 基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM信號增強和解調(diào)方法

4.1 基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM信號解調(diào)模型

本文提出的基于三穩(wěn)隨機共振的OFDM系統(tǒng)模型如圖1所示,圖中采用的方法是將OFDM基帶復信號按照符號周期進行分段處理,通過正交變換后將實部和虛部分別進行三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振處理,用四階Runge-Kutta算法求得三穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)的輸出值。然后提取當前符號隨機共振輸出的勢阱值,并用計算出的系統(tǒng)的輸出值減去當前狀態(tài)下的勢阱值,從而得到真正的系統(tǒng)輸出;設(shè)置OFDM信號的保護間隔大于隨機共振的暫態(tài)響應時間,從而去除暫態(tài)響應對系統(tǒng)輸出的影響,避免了能量的損失。最后再在接收端對OFDM信號進行解調(diào),恢復出原始信號的信息。

圖1 基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM系統(tǒng)模型

4.2 三穩(wěn)阱間隨機共振和三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振對比分析

前面已經(jīng)從理論上推導了三穩(wěn)隨機共振由阱間向阱內(nèi)的變化過程,接下來對三穩(wěn)阱間隨機共振和三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振分別進行仿真分析。仿真參數(shù)設(shè)置如下:輸入信號幅值A(chǔ)=0.1,子載波頻率f=0.01 Hz,信號采樣頻率為fs=0.498 Hz,計算步長為h=1/fs,系統(tǒng)參數(shù)a=0.9,b=0.5,c=0.04。

圖2是原始有用信號的波形圖,能夠很清晰地看到信號的波形特征。圖3是原始信號加了噪聲之后的波形圖,從圖中可以看出,有用信號已經(jīng)跟噪聲完全混合在一起,波形看不出來,分辨不出原始信號的特征頻率。圖4為加噪信號經(jīng)過阱間隨機共振處理后系統(tǒng)的輸出波形,從圖中可以看到,經(jīng)過阱間隨機共振處理后,系統(tǒng)的輸出信號具有明顯的波形輪廓,但是明顯可以感覺到波形不是很好。圖5為阱間隨機共振發(fā)生混亂時的系統(tǒng)波形圖,從圖中可以看出輸出信號的波形發(fā)生了明顯的混亂現(xiàn)象,也無法恢復出原始的有用信號。圖6(a)為在正勢阱處發(fā)生隨機共振的波形,圖6(b)為在負勢阱處發(fā)生隨機共振的波形,從圖中可以看出,經(jīng)過阱內(nèi)隨機共振處理后,系統(tǒng)的輸出波形明顯清晰許多,可以從中提取到有用信號的信息。

圖2 原始信號波形

圖3 加噪信號波形

圖4 阱間隨機共振輸出信號波形

圖5 阱間混亂時輸出信號波形

圖6 阱內(nèi)隨機共振輸出信號波形

上述的仿真結(jié)果可以表明:隨著噪聲變化,系統(tǒng)產(chǎn)生的隨機共振現(xiàn)象也會隨之發(fā)生變化,在噪聲由小變大的過程中,系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生了由阱內(nèi)隨機共振到阱間混亂,再到阱間隨機共振的變化過程。在這個過程中,不管是阱間隨機共振圖4還是阱內(nèi)隨機共振圖6都能對噪聲起到抑制作用,使加噪信號的波形變得明顯清晰起來。同時相比于輸入的原始有用信號,經(jīng)過二者處理后的輸出信號的波形幅度都變大了,說明在隨機共振的過程中,可以利用噪聲能量來增強信號能量,從而放大輸入的有用信號,使之幅度增加。而當阱內(nèi)隨機共振和阱間隨機共振相比較時,很明顯看出阱內(nèi)隨機共振的效果更好,波形更加清晰完整,也沒有任何的失真現(xiàn)象,證明阱內(nèi)隨機共振在微弱信號檢測方面具有更大優(yōu)勢。

5 仿真與結(jié)果分析

為了驗證三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振能提高OFDM信號的信噪比,對OFDM信號進行三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振處理,觀察處理前后OFDM信號的變化。因為OFDM信號是一類多載波信號,不能直接對其進行隨機共振處理,所以先將OFDM信號按符號周期進行分段,分成同相和正交兩路信號,同時對這兩路信號進行三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振處理,觀察處理前后信號的變化。

5.1 OFDM子載波波形檢測

假設(shè)在高斯白噪聲背景干擾下,參數(shù)設(shè)置如下:三穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù)b=0.5,輸入信號為3個載波,頻率分別為f1=0.1 Hz,f1=0.2 Hz,f1=0.3 Hz,輸入信號的幅值都為A1=A2=A3=0.1,添加的高斯白噪聲噪聲強度為D=0.5,其中采樣頻率fs=4.098 Hz,則對一個OFDM符號的同相分量信號和正交分量信號仿真結(jié)果如圖7所示。

圖7 同相分量信號經(jīng)隨機共振處理前后的波形

圖7和圖8分別為一個OFDM符號的同相分量信號和正交分量信號在添加高斯白噪聲后經(jīng)過三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)處理前后的波形圖。圖7(a)和圖8(a)分別為同相分量和正交分量的加噪信號波形圖,從圖中可以看出,信號已經(jīng)和噪聲混合在一起,信號的特征頻率被噪聲破壞,無法檢測出任何有效信息。圖7(b)和圖8(b)分別為經(jīng)過阱內(nèi)三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)處理后系統(tǒng)輸出信號的波形圖,從圖中可以看到信號的波形明顯清晰許多,信號在勢阱位置發(fā)生震蕩,具體在哪個勢阱處震蕩是隨機的。說明經(jīng)過三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)后,信號能量增加,噪聲干擾減小,系統(tǒng)的輸出信噪比得到了提高。

5.2 基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM信號增強仿真分析

下面從噪聲強度和系統(tǒng)參數(shù)兩個方面來分析三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)對OFDM信號抗噪性能的影響。仿真參數(shù)設(shè)置如下:OFDM符號個數(shù)為12,一個OFDM符號中包含的子載波個數(shù)為32,采用16QAM方法調(diào)制。分別通過調(diào)節(jié)噪聲強度、系統(tǒng)參數(shù)保持不變和調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)、噪聲強度保持不變這兩種方式來使系統(tǒng)產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振現(xiàn)象,然后根據(jù)系統(tǒng)輸出星座圖的聚集程度,來分析阱內(nèi)隨機共振對OFDM信號的提升效果。16QAM調(diào)制下沒有經(jīng)過隨機共振處理的OFDM系統(tǒng)解調(diào)前、后的星座圖如圖9和圖10所示。

圖9 加噪后OFDM信號星座圖

圖10 解調(diào)后OFDM信號星座圖

圖9為在16QAM調(diào)制下的OFDM信號加入背景噪聲之后的星座圖,圖10為帶噪的OFDM信號解調(diào)之后的星座圖。從圖10中可以看到,由于加入了噪聲,解調(diào)出來的OFDM信號非常不理想,星座點位置非常分散,說明系統(tǒng)的信噪比低,很難恢復正確的信號。

5.2.1 噪聲調(diào)節(jié)下的三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振OFDM系統(tǒng)仿真分析

當保持系統(tǒng)參數(shù)b不變,只調(diào)節(jié)噪聲強度D時,經(jīng)三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)處理后的OFDM信號星座圖如圖11所示。

圖11 調(diào)節(jié)噪聲強度產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振的OFDM系統(tǒng)星座圖

從圖11中可以看出,隨著噪聲強度D的變化,系統(tǒng)輸出信號的星座圖的聚集程度隨之發(fā)生變化。當D一直增大時,系統(tǒng)的星座圖呈現(xiàn)先聚集后分散的特點。

說明噪聲強度并不是越大越好,而是在一個范圍內(nèi)才有最佳效果,此時的系統(tǒng)星座圖點最為聚集。當D選取合適的大小時,系統(tǒng)發(fā)生阱內(nèi)隨機共振現(xiàn)象,星座圖變得密集,說明三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振有效提高了OFDM信號的抗噪性能,提高了OFDM系統(tǒng)的輸出信噪比。

5.2.2 參數(shù)調(diào)節(jié)下的三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振OFDM系統(tǒng)仿真分析

當保持噪聲強度D不變,只調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b時,經(jīng)三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)處理后的OFDM信號星座圖如圖12所示。

從圖12中可以看出,剛開始當系統(tǒng)參數(shù)b變大時,系統(tǒng)輸出信號的星座圖也會變得密集。但是到達最密集點后,當b繼續(xù)增大時,系統(tǒng)的星座圖不會繼續(xù)變得聚集,而是會變得分散開來。說明系統(tǒng)參數(shù)并不是越大越好,而是有一個適當?shù)姆秶?。當b選取合適的大小時,系統(tǒng)會發(fā)生阱內(nèi)隨機共振現(xiàn)象,星座圖變得密集,說明經(jīng)過三穩(wěn)隨機共振系統(tǒng)后,信號能量增加,噪聲干擾減小,系統(tǒng)的輸出信噪比得到了提高。

通過對比圖11和圖12可以發(fā)現(xiàn),無論是調(diào)節(jié)噪聲強度D產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振,還是調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振,調(diào)節(jié)的值都有一個合適的范圍,而不是一個唯一的值。在這個范圍內(nèi),系統(tǒng)的星座圖點先會隨著b或D的增加而變得聚集,在到達最密集處之后,又會隨著b或D的增加而變得分散。所以要實現(xiàn)阱內(nèi)隨機共振時,無論是調(diào)節(jié)b還是D,都要選擇一個合適的范圍,達到最佳的匹配效果,這樣才能使得隨機共振效應最好。

5.3 系統(tǒng)誤碼率分析

下面用系統(tǒng)誤碼率來驗證上面的分析結(jié)果。在16QAM調(diào)制下,分別繪制出當系統(tǒng)無隨機共振處理、調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振和調(diào)節(jié)噪聲強度D產(chǎn)生阱內(nèi)隨機共振時的OFDM系統(tǒng)誤碼率曲線圖。信噪比范圍為0～10 dB。

由圖13中可知,隨著信噪比從0 dB增加到10 dB,無隨機共振處理的系統(tǒng)誤碼率曲線幾乎沒有變化,只從0.58降到了0.303。而調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b的誤碼率曲線圖和調(diào)節(jié)噪聲強度D的誤碼率曲線都隨著信噪比的增加顯著降低,其中調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b的誤碼率曲線從0.5降到了0.00048,調(diào)節(jié)噪聲強度D的誤碼率曲線從0.5降到了0.00031,調(diào)節(jié)噪聲強度D降低的誤碼率相對更多一些。說明在16QAM調(diào)制下,調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)b和調(diào)節(jié)噪聲強度D這兩種方法都能有效降低OFDM系統(tǒng)的誤碼率,且調(diào)節(jié)噪聲強度D的效果更好一些。

圖13 16QAM調(diào)制下的OFDM系統(tǒng)誤碼率分析

6 結(jié) 論

本文將三穩(wěn)態(tài)隨機共振運用到微弱OFDM信號的解調(diào)過程中,針對低信噪比條件下傳統(tǒng)OFDM信號解調(diào)方法存在的性能惡化問題,提出了一種基于三穩(wěn)隨機共振的微弱OFDM信號檢測方法。文中建立了基于三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振的OFDM信號增強和解調(diào)處理模型,對OFDM信號驅(qū)動下的三穩(wěn)阱內(nèi)隨機共振系統(tǒng)的動態(tài)響應做了詳細的分析,并從噪聲強度和系統(tǒng)參數(shù)兩個方面仿真分析了阱內(nèi)隨機共振對微弱OFDM信號的檢測效果。結(jié)果表明,該方法能增強微弱OFDM信號,減弱噪聲,有效解決了低信噪比下微弱OFDM信號接收性能惡化的問題,提高了OFDM系統(tǒng)的抗噪性能。