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基于FHN神经元模型的UWB信号检测方法
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TN911.23

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国家自然科学基金资助项目(61001111)


Ultra-wideband signal detection based on FHN model method
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    摘要:

    针对FHN模型检测UWB信号时需要已知UWB信号和调节噪声强度来产生随机共振的局限性,研究分析了FHN模型系统参数与发生随机共振现象的关系,推导了新的输入输出互相关函数,提出了基于新互相关函数的参数调节FHN模型检测新方法。采用新方法对强噪声中的UWB脉冲信号进行检测并对该方法的检测性能进行了仿真比较与分析。仿真结果表明,新方法可以较为准确地检测到淹没在强噪声中的未知UWB脉冲信号,是一种低信噪比非合作下检测UWB信号的方法。

    Abstract:

    Aimed at the problems of FHN model that the detection of UWB signals is restricted by the relationships between system parameters and aperiodic stochastic resonance (ASR), i.e. the known UWB signal and the adjusted intensity of noise, the cross-correlation function is derived, and a method of ASR FHN model with adjusting system parameters is proposed based on the new cross-correlation function. The proposed method is used to detect UWB-IR signal. The simulation results show that the unknown UWB-IR signal in high noise can be accurately detected by the proposed method applicable to detect UWB signal under condition of non-cooperation in low signal to noise ratio(SNR)

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘潇文,蒋磊.基于FHN神经元模型的UWB信号检测方法[J].空军工程大学学报,2015,(4):58-61

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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