李鹏飞
- 作品数：35 被引量：75H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省省重点实验室科研基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术医药卫生航空宇航科学技术更多>>
- 基于稀疏化LS-SVM的宽频段波达方向估计
- 2012年
- 天线阵列的宽频段测向特性十分复杂,使采用智能学习的方法对波达方向进行估计时,面临着一个海量数据的复杂学习问题.采用LS-SVM建立来波方位估计模型,对LS-SVM的支持向量进行稀疏化,利用支持度高的支持向量作为训练样本,并通过二次学习获取了天线阵列的复杂测向能力,实现了宽频段波达方向的估计.实验结果表明,用稀疏化的支持向量进行二次学习,能显著提高来波方位估计的精度,在宽频段来波方位估计中有巨大的应用价值.
- 李鹏飞张旻钟子发
- 关键词：最小二乘支持向量机稀疏化宽频段波达方向
- 协方差矩阵输入的DOA估计方法被引量：3
- 2013年
- 利用支持向量回归机对非线性函数的拟合能力,将波达方向(DOA)估计问题转化为样本的智能学习问题。提取已知信号的协方差矩阵上三角部分作为样本输入特征,构建波达方向估计模型,获取复杂函数的拟合能力,达到对未知信号波达方向估计的目的。仿真实验表明该方法具有很高的估计精度和速度,在低信噪比和通道存在相位误差的情况下具有较强的适应能力,性能优于RBF神经网络法,具有较大的工程应用价值。
- 陶业荣安新宇张义军李鹏飞
- 关键词：协方差矩阵支持向量机
- 干涉仪测向中相位差精确测量技术研究被引量：2
- 2010年
- 相位差的精确测量在以相位为参考信息的测向体制中十分重要,直接影响了测向的精度。重点研究了相位差精确测量技术。在详细分析3种有效的测量方法基本原理基础上,比较精确地获取了信号的相位差,并通过大量的仿真实验比较3种方法在不同情况下的性能,为实际应用中选择合适的方法提供了依据。
- 李鹏飞张旻
- 关键词：干涉仪过零点检测快速傅里叶变换
- 未知信源数目的DOA估计方法被引量：4
- 2012年
- 针对信源数目未知情况下的DOA估计问题,该文提出了两种基于稀疏表示的DOA估计方法。一种是基于阵列协方差矩阵特征向量稀疏表示的DOA估计方法,首先证明了阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合,然后利用阵列协方差矩阵的最大特征向量建立稀疏模型进行DOA估计;另一种是基于阵列协方差矩阵高阶幂稀疏表示的DOA估计方法,根据信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间,利用协方差矩阵的高阶幂的列向量建立DOA估计的稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验验证,两种方法都不需要进行信号源数目的估计,具有较高的精度、较好的分辨力,对相干信号也具有优越的适应能力。
- 李鹏飞钟子发张旻
- 关键词：波达方向协方差矩阵特征向量
- 基于稀疏表示的宽带DOA估计被引量：10
- 2011年
- 提出一种基于空频域稀疏表示的宽带DOA估计方法。首先,用空间频率代替频率和方位角的二维组合构建过完备字典,字典的长度仅相当于窄带信号DOA估计的字典长度,却能实现宽带DOA估计。然后,对频域协方差矩阵进行特征分解,利用主特征向量建立稀疏模型进行DOA估计,提高了算法在低信噪比下的性能。理论分析和实验,证明了该方法可以对宽带范围内的多个窄带和宽带信号进行高精度的DOA估计,同时不需要进行任何处理即可直接应用于相干信号。
- 李鹏飞张旻钟子发
- 关键词：波达方向宽带空间频率
- 一种基于计算机视觉的中低空低速目标识别方法
- 本发明涉及视频图像识别技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的中低空低速目标识别方法，该方法包括：获取各帧中低空图像；获取各帧中低空图像中的各中低空目标区域和各角点，获取各角点的匹配角点及匹配序列；获取匹配角点的中低空位移...
- 黄靖王松汪小兵叶小江李江鹍李鹏飞梁仕恒黄婷
- 双颞浅动静脉额支扩张皮瓣治疗颌面部瘢痕手术方法改进及体会
- 张永生李鹏飞董海峰
- 基于SVM的来波方向估计方法被引量：5
- 2009年
- 提出了一种采用支持向量机（support vector machine,SVM）建立模型实现来波方向估计的新方法。提取已知方向来波信号在天线阵元间感应的相位差作为模型的输入,利用支持向量回归机对复杂函数的逼近能力构建方向估计模型。充分利用了SVM的结构风险最小原则和泛化能力,使得模型对低信噪比和通道误差具有较强的适应能力。通过正弦和余弦函数变换的方法,有效解决了360°~0°转换不连续性引起的逼近误差,提高了估计精度,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果验证了该方法的优越性和可行性。
- 李鹏飞张旻
- 关键词：支持向量机来波方向
- 基于空间锥角的RBF神经网络二维DoA估计
- 2012年
- 提出一种有效的RBF神经网络二维DoA降维训练方法.利用空间锥角分别对L阵列的两条直线阵进行RBF神经网络模型训练,通过已构建的两个模型对未知来波的空间锥角进行估计,两个空间锥角对应的两个空间半锥面形成的相交线就是来波入射路径.仿真实验结果表明所提方法能有效缩减训练样本集,并能极大降低模型构建的复杂度,而且具备很高的二维来波估计精度,具有广阔的工程应用前景.
- 翁晓君张旻李鹏飞
- 关键词：径向基神经网络
- 基于虚拟基线变换和RBFNN的宽频段DOA估计被引量：2
- 2012年
- 提出利用虚拟基线变换的方法解决了频率高端的相位模糊,克服由于相位模糊性造成的方向特征的多值模糊问题,从而简化了从方向特征到波达方向的映射关系。提取无模糊的方向特征,训练RBF神经,进行宽频段波达方向估计。理论分析和试验表明,该解模糊方法计算量小,能有效消除圆阵列的相位模糊,适用阵元数大于等于5的任意均匀圆阵列天线(6元除外);利用解模糊后的特征建立的DOA估计模型结构简单,性能大大优于直接建模和相关干涉仪法,具有优越的性能和工程实用性。
- 李鹏飞张旻钟子发
- 关键词：解模糊宽频段神经网络波达方向
