RBF神经网络混沌背景下微弱信号检测方法研究

发布时间：2019-03-08 19:45

【摘要】：船舶信号检测系统在检测水场压力值等信号时,会遇到海浪、强风等较强的噪声干扰。为了有效降低信噪比,提取微弱信号,本文提出基于RBF神经网络的混沌背景下微弱信号的检测方法。该微弱信号检测方法基于混沌动力学和静力学原理,利用RBF神经网络算法将敏感程度高的混沌振子与RBF神经网络拓扑结构相结合,构建抗干扰能力强、接收信号能力强的微弱信号检测系统。
[Abstract]:The ship signal detection system will encounter strong noise disturbance such as sea wave and strong wind when detecting the water field pressure and other signals. In order to reduce the signal-to-noise ratio (SNR) and extract the weak signal effectively, a weak signal detection method based on RBF neural network in chaotic background is proposed in this paper. Based on the principle of chaos dynamics and statics, the weak signal detection method combines the highly sensitive chaotic oscillator with the topological structure of RBF neural network by using RBF neural network algorithm to construct a strong anti-jamming capability. Weak signal detection system with strong ability to receive signals.
【作者单位】： 重庆工程职业技术学院信息工程学院;
【分类号】：TN911.23;TP183

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本文编号：2437144