陈博文

作品数：3被引量：6H指数：2
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供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
发文主题：超宽带信号检测UWB-IRUWB小波包更多>>
发文领域：电子电信更多>>
发文期刊：《系统工程与电子技术》《计算机工程与应用》《信号处理》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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α稳定分布噪声下基于FHN模型的UWB-IR信号检测被引量：1
《系统工程与电子技术》2018年第7期1423-1428,共6页蒋磊 陈博文 张群 李涛 
国家自然科学基金(61471386)资助课题
针对传统FitzHugh-Nagumo(FHN)模型检测方法在α稳定分布噪声条件下检测性能退化的问题,在α稳定分布的统计特性基础上,将三倍分散系数异常值剔除准则引入FHN模型检测方法,提出基于三倍分散系数-FHN模型的超宽带冲激无线电(ultra wideba...
关键词：超宽带 Α稳定分布 FitzHugh-Nagumo模型 三倍分散系数准则 
基于小波包-FHN模型的UWB-IR信号检测被引量：2
《信号处理》2017年第10期1324-1331,共8页陈博文 蒋磊 张群 李涛 
国家自然科学基金(61471386)
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...
关键词：超宽带 信号检测 小波包 FitzHugh-Nagumo(FHN) 随机共振 分段阈值 
基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测被引量：3
《计算机工程与应用》2017年第6期135-140,共6页陈博文 蒋磊 刘潇文 张群 
国家自然科学基金(No.61471386)
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...
关键词：超宽带 信号检测 FHN神经元模型 混沌量子粒子群 
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