基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测

发布时间：2018-06-28 12:39

  本文选题：超宽带 + 信号检测　； 参考：《计算机工程与应用》2017年06期

【摘要】：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。
[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.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61471386)
【分类号】：TN911.23;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2078027