孙涛
- 作品数：5 被引量：34H指数：4
- 供职机构：四川大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：西南交通大学信息编码与传输四川省重点实验室开放研究基金四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于神经网络的话务量预测被引量：15
- 2008年
- 话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的。经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用。
- 邓波李健孙涛张金生王惠东
- 关键词：BP神经网络ELMAN神经网络话务量预测
- 基于双耦合Duffing振子的随机相位正弦信号检测被引量：7
- 2008年
- 首先采用双耦合混沌振子阵列实现了随机相位微弱正弦信号的检测,在此基础上,提出了新的检测方法,即利用单个双耦合混沌振子,通过临界到混沌及周期状态的变化检测随机相位微弱正弦信号并大致估计信号相位范围。该方法比双耦合混沌振子阵列法简单,更易于实现。
- 代理李健郑豫孙涛
- 关键词：混沌微弱信号检测随机相位
- 基于Duffing振子的FSK信号检测被引量：4
- 2009年
- 基于Duffing振子的检测方法由于具有极低检测下限而引起广泛关注,但现有文献主要讨论的是正弦信号的检测。文章提出了将Duffing振子应用到FSK信号检测中的新方法,实验表明该方法能将信噪比低于-10dB的微弱FSK信号检测出来,并且优于传统的FSK信号检测方法。
- 任磊磊李健孙涛
- 关键词：DUFFING振子信号检测
- 基于神经网络的混沌时间序列预测被引量：3
- 2008年
- 为了提高了RBF神经网络对于混沌时间序列的预测性能,从相空间重构理论出发,建立RBF神经网络,并且改变RBF神经网络训练参数及训练样本数,以Logistic及Lorenz混沌时间序列进行预测仿真,取得了不错的预测效果。
- 孙涛李健郑豫代理
- 关键词：神经网络混沌时间序列相空间重构
- 自相关级联混沌振子法实现随相弱正弦信号的检测被引量：6
- 2010年
- 为了全面考查混沌振子系统的检测能力,改善系统的检测性能并实现随机相位微弱正弦信号的检测,通过Monte-Carlo仿真得到了系统的检测性能,提出了自相关与混沌振子相结合的检测方法。首先对接收信号进行自相关,故意失掉相位信息并抑制部分噪声,从而使自相关结果即送入混沌振子的信号变为了信噪比得到增强的0初相正弦信号,采用一个方程就可实现检测。避免了方程组的方法,不仅降低了检测的复杂度,也提高了检测性能,Monte-Carlo仿真证明了联合检测系统提高了对微弱信号的检测能力。
- 李健周激流孙涛任磊磊
- 关键词：自相关混沌振子
