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[1]韩凌云,李跃华,陈建飞,等.基于随机共振与粒子群优化的毫米波辐射计信号去噪算法[J].安徽师范大学学报(自然科学版),2018,(4):335-340.
 Millimeter Wave Radiometer Signal De-noising Based on Stochastic Resonance and Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Journal of Anhui Normal University(Natural Science),2018,(4):335-340.
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基于随机共振与粒子群优化的毫米波辐射计信号去噪算法(PDF)
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《安徽师范大学学报(自然科学版)》[ISSN:1001-2443/CN:34-1064/N]

卷:
期数:
2018年第4期
页码:
335-340
栏目:
物理与电子信息科学
出版日期:
2018-10-08

文章信息/Info

Title:
Millimeter Wave Radiometer Signal De-noising Based on Stochastic Resonance and Particle Swarm Optimization Algorithm
作者:
韩凌云李跃华陈建飞张翼龙
Author(s):
-
关键词:
 毫米波辐射计随机共振粒子群算法
Keywords:
-
分类号:
-
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
 毫米波辐射计由于具有全天候工作、识别金属目标能力强、隐蔽性好等特点,具有广阔的应用前景。然而由于大气干扰、辐射计本身抖动等影响,毫米波辐射计的输出信号隐没在强噪声背景下。传统的微弱信号检测方法在强噪声背景下信噪比改善性能并不理想,本文提出了一种基于可变惯性权重和信息共享的粒子群优化的自适应随机共振算法的毫米波辐射计信号去噪算法。实验结果表明,本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性,尤其在强噪声背景下相比于传统去噪算法,能更好地改善信号的输出质量。
Abstract:

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
更新日期/Last Update: 2018-10-08