由于混沌时间序列和随机过程具有很多类似的性质，因而在实际中很难将两者区分开来。混沌信号检测与识别是混沌时间序列分析中一个重要的课题。混沌信号是由确定性的混沌映射或混沌系统产生的，相比于高斯白噪声序列，其在非完整的二维相空间中表现出更加丰富的结构特性。本文通过研究混沌时间序列和高斯白噪声序列在非完整二维相空间中的分布特性，利用混沌信号的非线性动力学特性，提出了一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌信号检测方法。该方法首先由接收序列得到非完整的二维相空间，基于第一维分量大小关系实现对第二维分量的置换与分组，进一步求得F检验统计量。然后利用混沌系统的局部特性，获取非完整二维相空间的动力学结构信息，实现对混沌序列的有效检测。在高斯白噪声条件下对多种混沌信号进行了信号检测的数值仿真。仿真结果表明：相比置换熵检测，本文所提算法所需数据量小、计算简单以及具有更低的时间复杂度，同时对噪声具有更好的鲁棒性。
分量置换 混沌检测 非完整相空间