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基于滑动截获和信号相关的对流层散射频谱感知
1
作者
米新平
陈西宏
+3 位作者
刘强
曹宇飞
张爽
宋新成
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期464-471,共8页
为提高对流层散射频谱感知的性能,提出了适应对流层散射多径衰落信道的频谱感知方案。针对对流层散射频谱感知性能低下的问题,在分集接收的基础上,分析对流层散射信道的时域扩散特性,提出滑动截获的方式截获信号,计算其最佳截获长度。同...
为提高对流层散射频谱感知的性能,提出了适应对流层散射多径衰落信道的频谱感知方案。针对对流层散射频谱感知性能低下的问题,在分集接收的基础上,分析对流层散射信道的时域扩散特性,提出滑动截获的方式截获信号,计算其最佳截获长度。同时,为降低噪声对检测性能的影响,利用信号的相关性,求出各截获窗内信号的相关矩阵,构造统计量,分别推导在Nakagami-m衰落信道模型下不同分集数时的检测概率和检测门限。通过仿真实验分析,验证在不同条件下所提频谱感知算法的性能,与传统算法相比,所提算法在对流层散射信道中适应性更好、性能更强。
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关键词
对流层散射信道
频谱感知
时域扩散
相关矩阵
分集接收
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职称材料
基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别
2
作者
米新平
陈西宏
+2 位作者
刘赞
刘永进
刘强
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期2116-2123,共8页
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰,...
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪比。最后,设计了卷积神经网络分类器,实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明,本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性,能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。
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关键词
双谱
信息熵
卷积神经网络
经验模态化分解
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职称材料
题名
基于滑动截获和信号相关的对流层散射频谱感知
1
作者
米新平
陈西宏
刘强
曹宇飞
张爽
宋新成
机构
空军工程大学防空反导学院
北京电子工程总体研究所
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期464-471,共8页
基金
国家自然科学基金(61701525)。
文摘
为提高对流层散射频谱感知的性能,提出了适应对流层散射多径衰落信道的频谱感知方案。针对对流层散射频谱感知性能低下的问题,在分集接收的基础上,分析对流层散射信道的时域扩散特性,提出滑动截获的方式截获信号,计算其最佳截获长度。同时,为降低噪声对检测性能的影响,利用信号的相关性,求出各截获窗内信号的相关矩阵,构造统计量,分别推导在Nakagami-m衰落信道模型下不同分集数时的检测概率和检测门限。通过仿真实验分析,验证在不同条件下所提频谱感知算法的性能,与传统算法相比,所提算法在对流层散射信道中适应性更好、性能更强。
关键词
对流层散射信道
频谱感知
时域扩散
相关矩阵
分集接收
Keywords
troposphere scattering channel
spectrum sensing
time domain diffusion
correlation matrix
diversified reception
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别
2
作者
米新平
陈西宏
刘赞
刘永进
刘强
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期2116-2123,共8页
基金
国家自然科学基金(61701525)资助课题。
文摘
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪比。最后,设计了卷积神经网络分类器,实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明,本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性,能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。
关键词
双谱
信息熵
卷积神经网络
经验模态化分解
Keywords
bispectrum
information entropy
convolutional neural network
empirical modal decomposition
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滑动截获和信号相关的对流层散射频谱感知
米新平
陈西宏
刘强
曹宇飞
张爽
宋新成
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别
米新平
陈西宏
刘赞
刘永进
刘强
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
0
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