本文選題：超寬帶 + 信號(hào)檢測(cè)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：在UWB-IR信號(hào)檢測(cè)中,針對(duì)目前所采用的量子粒子群FHN神經(jīng)元模型易造成粒子群多樣性降低,易陷入局部最優(yōu),導(dǎo)致求解精度不高的問(wèn)題,對(duì)量子粒子群算法中量子更新參數(shù)引入混沌優(yōu)化算法,提出了基于混沌量子粒子群算法的FHN神經(jīng)元UWB-IR信號(hào)檢測(cè)方法,分析了所提算法的收斂性,并對(duì)所提算法的性能進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,所提算法與現(xiàn)有算法相比,可提高粒子群的多樣性和算法的收斂速度,提高算法精度,實(shí)現(xiàn)多個(gè)系統(tǒng)參數(shù)同時(shí)最優(yōu),從不同噪聲強(qiáng)度下自適應(yīng)地檢測(cè)出UWB-IR信號(hào)。
[Abstract]:In UWB-IR signal detection, the FHN neuron model of quantum particle swarm is easy to reduce the diversity of particle swarm and fall into local optimum, which leads to the problem of low precision. Chaotic optimization algorithm is introduced to quantum update parameters in quantum particle swarm optimization algorithm. A novel UWB-IR signal detection method based on chaotic quantum particle swarm optimization algorithm is proposed. The convergence of the proposed algorithm is analyzed. The performance of the proposed algorithm is verified by simulation. The simulation results show that compared with the existing algorithms, the proposed algorithm can improve the diversity of particle swarm optimization and the convergence speed of the algorithm, improve the accuracy of the algorithm, realize the simultaneous optimization of multiple system parameters, and detect UWB-IR signals from different noise intensity adaptively.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61471386)
【分類號(hào)】：TN911.23;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2078027