郭雷宇

摘 要：微弱電信號包含著非常多的有用信息，提取和檢測這些信息對預(yù)測事物的生長和發(fā)展趨勢意義重大。本文對微弱電信號的信息融合檢測進(jìn)行了一些有意義的探討，希望對相關(guān)工作能夠有所借鑒。

關(guān)鍵詞：微弱電信號，信號檢測，信息融合

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.23.095

1 微弱電信號概述

微弱電信號包含著非常多的有用信息，以植物電信號（如圖1所示）為例，探索其內(nèi)涵對于植物生理研究、相關(guān)生產(chǎn)、地震預(yù)報(bào)以及新型植物病蟲害防治研究等都具有積極意義。近年來，微弱電信號的檢測與分析處理技術(shù)不斷取得發(fā)展和進(jìn)步，這為微弱電信號的信息檢測奠定了良好的基礎(chǔ)。

如果是想分析研究對象的自適應(yīng)控制特性，構(gòu)建智能化的決策和控制系統(tǒng)，就需要構(gòu)建微弱電信號的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，然后利用信息融合技術(shù)來對研究對象未來的發(fā)展和成長趨勢進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而為自動化的控制決策提供依據(jù)。這其中存在一些技術(shù)難點(diǎn)：第一，微弱電信號的強(qiáng)度非常小，有時甚至是微V量級，這給信號的檢測和識別增加了難度。如何在復(fù)雜的噪聲環(huán)境中準(zhǔn)確檢測識別出微弱電信號是該技術(shù)應(yīng)用的一個瓶頸。第二，微弱電信號的功能模型構(gòu)建。檢測微弱電信號的目的是為了分析研究對象未來的生長和發(fā)展趨勢，所以只有查明微弱電信號的內(nèi)涵及其與研究對象發(fā)展變化間的功能關(guān)系，才有可能建立適用于計(jì)算機(jī)分析處理的智能化模型。

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，微弱電信號的信息檢測能力也大大提升，但一個事物的發(fā)展變化往往是受到諸多環(huán)境因素刺激或改變的綜合結(jié)果，單一的信號處理已經(jīng)難以滿足智能控制的需要，所以有必要探討微弱電信號的信息融合檢測問題。

2 微弱電信號的提取和檢測原理

現(xiàn)實(shí)中，噪聲總是會對信號的提取和檢測造成影響，對微弱電信號的影響就變地更大。微弱電信號是典型的低信噪比下的信號檢測問題，這也是當(dāng)前信號提取領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，而強(qiáng)噪音背景下的微弱信號提取更是難點(diǎn)之一。要實(shí)現(xiàn)對微弱電信號的提取，首先要做的就是消除噪聲，將信號從強(qiáng)噪音背景下剝離出來，或者采用一些新技術(shù)或設(shè)備來提高檢測系統(tǒng)輸出信號的信噪比。

通常來說，噪音主要存在以下兩種來源：檢測系統(tǒng)的電子電路和系統(tǒng)外的電磁干擾。解決噪音也可以采用以下兩種途徑：第一，通過盡可能地降低系統(tǒng)噪音來促使信噪比提高；第二，可以采用屏蔽等技術(shù)手段來隔斷外界可能存在的干擾噪音。

在現(xiàn)代電子科學(xué)領(lǐng)域，采用低噪音放大技術(shù)和適當(dāng)?shù)臑V波器限制系統(tǒng)寬帶，就可以有效實(shí)現(xiàn)對內(nèi)、外部噪聲的抑制。實(shí)踐已經(jīng)證明，這種方式可以大幅度改善信噪比，即使是微弱信號，也能實(shí)現(xiàn)信噪比大于1。誠然，任何技術(shù)都有一定的適用范圍，當(dāng)信號極度微弱時，甚至比噪聲小好幾個數(shù)量級以至于被噪聲徹底淹沒，那么該方法所能起到的效果就會非常有限。此外，當(dāng)我們已知噪聲中的信號波形時，就可以利用信號和噪聲隨同時間變化的規(guī)律，采用匹配濾波的方法進(jìn)行檢測。以從白噪聲中檢測微弱信號為例，考慮到白噪聲是典型的隨機(jī)噪聲，隨著時間持續(xù)會表現(xiàn)出零均值的特性，那么就可以將一定時間區(qū)間內(nèi)的所有檢測段的信號進(jìn)行累加，如果信號均值不為零，那么就可以判斷出白噪音背景下存在微弱信號。

現(xiàn)實(shí)中，微弱信號的提取和檢測已經(jīng)發(fā)展出了多種方法，比如自相關(guān)檢測方法、多重自相關(guān)法等等，這些方法各有其特點(diǎn)和適用條件，我們只有找準(zhǔn)所要檢測的微弱電信號的內(nèi)涵和特征，并選擇最匹配適用的技術(shù)手段，才能完成對微弱電信號的有效提取。

3 微弱電信號的信息融合檢測探討

（1）原始電信號的目標(biāo)級融合。上文已經(jīng)介紹，單一微弱電信號檢測已經(jīng)無法滿足對事物成長和發(fā)展趨勢的預(yù)測，所以目前多個微弱電信號的融合檢測成為主要發(fā)展趨勢。對于多個維度的微弱電信號，數(shù)據(jù)融合的首要思路進(jìn)行維度削減。具體而言，可以先將檢測到的微弱電信號映射到高維空間，然后再借助降維算法來削減維度，最后利用傅里葉變環(huán)和小波分析等手段就能實(shí)現(xiàn)對微弱信號特征的提取，實(shí)現(xiàn)原始信號的目標(biāo)級融合。

（2）參數(shù)決策級的信息融合。參數(shù)決策級的信息融合是一種多層次、多方面的處理過程，簡單來說，就是對多源決策信息進(jìn)行綜合處理，從而得到對事物演變趨勢的更準(zhǔn)確和可靠的預(yù)測。當(dāng)前應(yīng)用于信息融合領(lǐng)域的技術(shù)手段主要有統(tǒng)計(jì)推斷方法、信息論方法、決策論方法、人工智能方法等等?，F(xiàn)階段，人工智能方法尤其是其中的深度學(xué)習(xí)方法是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，因?yàn)榭梢詷?gòu)建出信息融合智能決策模型，這對促使事物生長和發(fā)展的自動化控制具有重要的借鑒意義。

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