彭华甫
- 作品数：11 被引量：32H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军海军工程大学电子工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术电气工程更多>>
- 基于瞬时幅度特征的连续相位调制信号识别被引量：4
- 2013年
- 针对非合作通信系统中连续相位调制(CPM)信号识别难的问题,提出一种CPM信号识别新方法。算法以信号的瞬时幅度谱为特征,结合谱线检测,实现了CPM信号与幅移键控(ASK)、正交幅度调制(QAM)、相移键控(PSK)、频移键控(FSK)信号的区分。算法无需各种参数估计及同步等预处理过程,仿真实验结果表明,在信噪比不小于4 dB时,CPM信号正确识别率达到95%以上。与已有算法相比,本文所提算法具有计算量小、实现简单和低信噪比下识别率高等优点。
- 彭华甫江桦裴立业郭峰
- 关键词：信号识别连续相位调制
- 幅度及多普勒信息辅助的多目标跟踪算法被引量：4
- 2018年
- 针对现有的多目标跟踪(MTT)算法在强杂波环境下会出现严重的性能衰退,利用目标的幅度及多普勒特征,基于随机有限集(RFS)理论,提出了一种幅度及多普勒信息辅助的δ广义标签多伯努利(ADI-δ-GLMB)滤波器。首先,利用幅度及多普勒信息对目标状态进行扩展,在此基础上建立了新的量测似然函数。然后,基于δ-GLMB滤波器框架推导了新的更新方程。最后,进行仿真验证,结果表明:强杂波下,ADI-δ-GLMB滤波器跟踪性能明显优于δ-GLMB滤波器,估计精度及稳定性更高,且计算量更低;同信息辅助的概率假设密度(PHD)、多目标多伯努利(MeMBer)滤波器相比,ADI-δ-GLMB滤波器状态估计精度更高。
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- 关键词：多目标跟踪随机有限集多普勒信息
- 标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法被引量：4
- 2019年
- 针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了错误机动模型对目标状态预测的影响;同时,建立目标位置与属性的联合量测似然函数,增大了目标与杂波的区分度,从而增强杂波抑制能力;最后,基于多模型标签多伯努利滤波器框架推导了新的预测、更新方程。仿真实验结果表明:所提算法在高杂波环境下仍能对多机动目标进行有效跟踪,其目标数估计误差及最优子模式分配距离分别约为多模型概率假设密度联合检测、跟踪、分类滤波器的1/2和1/4,为多模型势平衡多伯努利联合检测、跟踪、分类滤波器的3/4和1/2。
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- 关键词：多目标跟踪
- 有源箝位软开关全桥Boost变换器被引量：1
- 2013年
- 提出一种含有源箝位辅助电路的软开关全桥Boost变换器,其利用电感与电容谐振实现主开关管的零电流开通与零电压关断。有源箝位电路即可抑制变换器工作时可能出现的电压过冲,又可将箝位电容吸收的能量返还回主电路,且箝位开关管以零电压方式开通与关断。输出端采用倍压整流,可以降低变压器匝比。最后利用硬件实验波形验证了所述变换器的有源箝位和软开关特性。
- 李文安戈田一师宇杰张国栋彭华甫
- 关键词：直流-直流软开关有源箝位
- 基于时域分段处理的单频信号检测算法分析被引量：1
- 2017年
- 首先对基于时域分段处理的单频信号检测方法进行了理论分析,然后结合计算机仿真,分析了信号频率、分段长度、采样率、分段个数等参数对算法性能产生的影响,最后提出了检测性能最佳时参数选择的标准,为该算法的实际应用提供了有益的参考依据.
- 邹时禧彭华甫满欣魏蛟龙
- 关键词：单频信号信号检测时域低信噪比
- 连续相位调制信号识别与参数估计
- 连续相位调制（CPM）是一种恒包络有记忆的调制方式，具有良好的带宽及功率利用率，被广泛应用于卫星和移动通信系统中。本文通过对信号特性进行分析，研究探讨了非合作接收条件下CPM信号的自动调制识别和相关调制参数盲估计问题，并...
- 彭华甫
- 关键词：连续相位调制自动调制识别循环平稳性
- 文献传递
- 随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现被引量：12
- 2019年
- 梳理了随机有限集(RFS)的理论基础和发展脉络,重点对其在多目标跟踪中应用和实现的难点问题进行详细分析.首先针对单传感器情形,深入讨论RFS的几类典型近似技术,包括:概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(MeMBer)滤波器以及泛化标签多伯努利(GLMB)滤波器,对其发展脉络进行分析,并对高斯混合(GM)及序贯蒙特卡罗(SMC)实现中面临的问题进行研究;其次,针对多传感器情形,介绍时空配准问题的处理方法,并分别从集中式、分布式融合两个方面对基于RFS多传感器多目标跟踪技术进行分析;再次,对RFS滤波器在实际应用中面临的困难及挑战进行分析;最后,基于现有研究进展,提出RFS在多目标跟踪领域未来需重点关注及研究的方向.
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- 关键词：随机有限集多目标跟踪贝叶斯估计高斯混合多传感器时空配准
- 基于岭最小截平方的传感器稳健配准方法
- 2019年
- 传感器配准是多传感器数据融合系统获得性能优势的关键前提.受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,传感器配准常常工作在非理想关联环境中,依赖于理想关联假设的传统配准方法性能衰退严重.另一方面,传统传感器配准方法对目标分布场景敏感,当目标密集分布时,配准问题呈现病态性,估计结果数值不稳定.本文重点研究非理想关联及场景病态性共存时的传感器稳健配准问题,提出了系统误差的岭最小截平方(Ridge Least Trimmed Squares,RLTS)估计方法.该方法结合了岭回归(Ridge Regression,RR)与最小截平方(Least Trimmed Squares,LTS)估计的优点,能够有效应对错误关联及病态性的不良影响.仿真实验证实了所提方法的稳健性能.
- 田威彭华甫黄高明黄高明王雪宝
- 关键词：病态性
- 多传感器数据融合中错误关联的生成机理及影响分析被引量：3
- 2018年
- 航迹关联是多传感器系统误差估计与航迹融合的先决条件.在全局最近邻框架下,给出了关联出错的条件,讨论了空关联费用、系统误差、虚警漏报等因素对错误关联生成的影响.理论分析与仿真示例表明错误关联对系统误差估计的影响与随机误差有显著差异,错误关联会导致系统误差估计结果出现严重偏差.
- 田威黄高明彭华甫
- 关键词：数据融合航迹关联航迹融合
- 基于幅度信息的标签多伯努利滤波算法被引量：1
- 2018年
- 杂波环境下,现有多目标跟踪滤波器会出现性能衰减。对此,提出了基于幅度信息(amplitude information,AI)的广义标签多伯努利(generalized labeled multi-Bernoulli,GLMB)滤波算法(AI-GLMB)。通常杂波幅度低于目标回波幅度,通过引入幅度信息对目标状态进行扩展,建立幅度似然函数,推导新的更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现方法。仿真结果表明,AI-GLMB算法能有效适应高杂波环境,同幅度信息辅助的概率假设密度滤波算法、幅度信息势平衡多伯努利滤波算法及传统GLMB滤波算法相比,其跟踪精度更高。
- 彭华甫黄高明黄高明邱昊
- 关键词：随机有限集多目标跟踪
