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题名基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法
被引量：2
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作者
王晓蓉
宋晓鸥
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机构
武警工程大学信息工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2020年第12期1470-1474,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61801516)。
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文摘
针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题,提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图,与噪声对应的灰度图比较差异,再将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短,将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大;若块长过长会导致检测延迟较大。为此,采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量,自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比,仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。
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关键词
超宽带信号检测
累积和算法
循环平稳检测
卷积神经网络
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Keywords
UWB signal detection
cumulative sum algorithm
cyclostationary detection
convolutional neural network
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分类号
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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