基于小波包-FHN模型的UWB-IR信号检测

发布时间：2019-05-12 10:46

【摘要】：在超宽带冲激无线电信号检测中,针对FHN神经元模型随机共振中检测信噪比受限的问题,研究分析了小波包理论及传统单阈值小波包的缺点,结合新的分段阈值小波包去噪算法,提出一种小波包与FHN神经元模型随机共振联合检测的新方法,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真实验表明,新方法克服了FHN模型的信噪比门限,降低了FHN模型的检测信噪比,改善了FHN模型的检测性能,可有效恢复强噪声背景下的超宽带冲激无线电信号波形。
[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(61471386)
【分类号】：TN911.23

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本文编号：2475326