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国防科技技术预先研究基金(51437030105HK101)

作品数:2 被引量:5H指数:2
相关作者:朱元清冒燕韩俊何明浩郭建涛更多>>
相关机构:中国人民解放军空军雷达学院华中科技大学信阳师范学院更多>>
发文基金:国防科技技术预先研究基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇信号
  • 1篇信号分选
  • 1篇源信号
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇跳频
  • 1篇跳频信号
  • 1篇去噪
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇小波
  • 1篇小波去噪
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇脉内特征
  • 1篇盲估计
  • 1篇雷达
  • 1篇雷达辐射
  • 1篇雷达辐射源
  • 1篇雷达辐射源信...

机构

  • 1篇华中科技大学
  • 1篇中国人民解放...
  • 1篇信阳师范学院

作者

  • 1篇王宏远
  • 1篇何明浩
  • 1篇韩俊
  • 1篇冒燕
  • 1篇朱元清
  • 1篇郭建涛

传媒

  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇微电子学与计...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2007
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种雷达辐射源信号分选新方法被引量:3
2007年
提出一种基于小波与神经网络联合分析的雷达辐射源信号分选新方法.该方法首先对接收到的雷达信号进行小波去噪,达到提高信噪比的目的,然后利用小波脊线法准确提取其脉内特征参数,最后基于神经网络实现信号的分选.计算机仿真结果表明,较现有方法,该方法在较低的信噪比情况下,可以更准确地实现雷达辐射源信号的分选.
何明浩朱元清冒燕韩俊
关键词:小波去噪脉内特征神经网络信号分选
基于粒子群算法的跳频信号参数盲估计被引量:2
2009年
提出了一种新的聚类方法,并将其与采用变异操作只有认知模型的微粒群算法相结合,用于跳频信号参数估计.该聚类方法以每个粒子为中心,利用距离测度确定其邻域,在邻域内用适应度最大粒子的标号作为当前粒子标号;然后基于标号对粒子群加以分类.仿真结果表明,基于聚类和变异操作的粒子群算法有较高的解质量及较短的运算时间.
郭建涛王宏远
关键词:粒子群算法跳频信号参数估计
共1页<1>
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