陈博文
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- α稳定分布噪声下基于FHN模型的UWB-IR信号检测被引量：1
- 2018年
- 针对传统FitzHugh-Nagumo(FHN)模型检测方法在α稳定分布噪声条件下检测性能退化的问题,在α稳定分布的统计特性基础上,将三倍分散系数异常值剔除准则引入FHN模型检测方法,提出基于三倍分散系数-FHN模型的超宽带冲激无线电(ultra wideband-impulse radio,UWB-IR)检测方法。此外,对传统三倍分散系数准则进行改进,使用样本分位数法对α稳定分布参数进行估计,避免了传统三倍分散系数准则对α稳定分布参数先验信息的依赖,使其适合全盲条件下的UWB-IR信号检测。仿真实验表明,该算法能有效抑制α稳定分布噪声中的强脉冲,可较好地重构UWB-IR信号波形,实现了强α稳定分布噪声条件下UWB-IR信号的有效检测。
- 蒋磊陈博文张群张群
- 关键词：超宽带Α稳定分布
- 基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测被引量：3
- 2017年
- 在UWB-IR信号检测中,针对目前所采用的量子粒子群FHN神经元模型易造成粒子群多样性降低,易陷入局部最优,导致求解精度不高的问题,对量子粒子群算法中量子更新参数引入混沌优化算法,提出了基于混沌量子粒子群算法的FHN神经元UWB-IR信号检测方法,分析了所提算法的收敛性,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真结果表明,所提算法与现有算法相比,可提高粒子群的多样性和算法的收敛速度,提高算法精度,实现多个系统参数同时最优,从不同噪声强度下自适应地检测出UWB-IR信号。
- 陈博文蒋磊刘潇文张群
- 关键词：超宽带信号检测
- 基于小波包-FHN模型的UWB-IR信号检测被引量：2
- 2017年
- 在超宽带冲激无线电信号检测中,针对FHN神经元模型随机共振中检测信噪比受限的问题,研究分析了小波包理论及传统单阈值小波包的缺点,结合新的分段阈值小波包去噪算法,提出一种小波包与FHN神经元模型随机共振联合检测的新方法,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真实验表明,新方法克服了FHN模型的信噪比门限,降低了FHN模型的检测信噪比,改善了FHN模型的检测性能,可有效恢复强噪声背景下的超宽带冲激无线电信号波形。
- 陈博文蒋磊张群李涛
- 关键词：超宽带信号检测小波包随机共振
