發(fā)布時間：2019-05-12 10:46

【摘要】：在超寬帶沖激無線電信號檢測中,針對FHN神經(jīng)元模型隨機共振中檢測信噪比受限的問題,研究分析了小波包理論及傳統(tǒng)單閾值小波包的缺點,結(jié)合新的分段閾值小波包去噪算法,提出一種小波包與FHN神經(jīng)元模型隨機共振聯(lián)合檢測的新方法,并對所提算法的性能進行仿真驗證。仿真實驗表明,新方法克服了FHN模型的信噪比門限,降低了FHN模型的檢測信噪比,改善了FHN模型的檢測性能,可有效恢復(fù)強噪聲背景下的超寬帶沖激無線電信號波形。
[Abstract]:In the detection of ultra-wideband impulse radio signal, aiming at the limitation of detection signal-to-noise ratio in stochastic resonance of FHN neuron model, the shortcomings of wavelet packet theory and traditional single-threshold wavelet packet are studied and analyzed. Combined with a new segmented threshold wavelet packet de-noising algorithm, a new method for joint detection of random resonance between wavelet packet and FHN neuron model is proposed, and the performance of the proposed algorithm is verified by simulation. The simulation results show that the new method overcomes the threshold of signal-to-noise ratio of FHN model, reduces the detection signal-to-noise ratio of FHN model, improves the detection performance of FHN model, and can effectively recover the ultra-wideband impulse radio signal waveform under strong noise background.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471386)
【分類號】：TN911.23

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