【摘 要】
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针对目前扩谱码截获判定中采用的能量检测方法不能有效对抗带限噪声干扰的问题,该文提出一种将神经网络、小波变换用于截获判定的新方法.该方法是在能量检测方法的基础上,引
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针对目前扩谱码截获判定中采用的能量检测方法不能有效对抗带限噪声干扰的问题,该文提出一种将神经网络、小波变换用于截获判定的新方法.该方法是在能量检测方法的基础上,引入小波提取被检测信号时域、频域的特征参量,这些特征参量与检测的能量一起输入神经网络判决器,作出信号截获判决.由于它综合利用了多种特征量,有效地提高了检测的准确率.该文分析了时域、频域上信号和带限噪声的波形特性.讨论了如何采用小波变换法描述待测波形的时-频域特性和如何用神经网络综合利用所有输入的特征值并作出截获判决的理论和方法.用Matlab仿真程序证明了该方法相对于传统能量检测法能够同时提高截获判定的检测概率和降低漏检概率.
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