文件名称：论文研究-基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测.pdf
文件大小：1.02MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 22:29:39
论文研究
在UWB-IR信号检测中，针对目前所采用的量子粒子群FHN神经元模型易造成粒子群多样性降低，易陷入局部最优，导致求解精度不高的问题，对量子粒子群算法中量子更新参数引入混沌优化算法，提出了基于混沌量子粒子群算法的FHN神经元UWB-IR信号检测方法，分析了所提算法的收敛性，并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真结果表明，所提算法与现有算法相比，可提高粒子群的多样性和算法的收敛速度，提高算法精度，实现多个系统参数同时最优，从不同噪声强度下自适应地检测出UWB-IR信号。