张翼鹏
- 作品数：23 被引量：57H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军南京炮兵学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>
- 武器装备作战运用实验设计中因子聚合研究被引量：2
- 2015年
- 针对高层次武器装备作战运用仿真实验中的模型参数组合爆炸的问题,提出对实验因子进行聚合的仿真实验设计思路。首先提出了一种向下分解与向上聚合相结合的聚合实验因子构建思路,给出了基于长度量的实验因子聚合模型,研究了基于矢量量化的聚合实验因子值域确定方法,为系统级(部队级)武器装备作战运用仿真实验设计提供有益参考。
- 姚雾云黄贡献张翼鹏
- 关键词：作战运用
- 基于Wireless Insite的城镇厂区MIMO信道特性分析被引量：1
- 2015年
- 为分析城镇厂区的MIMO信道特性,文中建立了特定厂区的3D确定性模型,并针对2.45 GHz和5.8 GHz两种载波频率,利用Wireless Insite软件对厂区MIMO信道的接收功率、路径损耗和时延扩展等信道特性参数进行了仿真分析。结果表明,4×4MIMO系统下两种载波频率路径损耗相差不大,2.45 GHz相对5.8 GHz能获得较高的接收功率,但时延扩展严重。综合考虑,5.8 GHz频段更适合城镇厂区MIMO信道的铺设,但需要考虑增加发射功率和减小覆盖范围等问题。
- 苏国杰徐光辉王华力刘洋张翼鹏
- 关键词：WIRELESS无线信道建模MIMO信道特性
- 基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法被引量：2
- 2016年
- 针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。
- 黄清泉陈亮庞亮张翼鹏
- 关键词：SHIFT
- 量子遗传神经网络语音水印算法被引量：2
- 2013年
- 传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量。
- 郝欢陈亮张翼鹏
- 关键词：BP神经网络梯度下降法量子遗传算法
- 改进的低时延语音增强算法被引量：2
- 2014年
- 针对目前语音增强存在较大时延的问题,提出一种低时延语音增强算法。在传统的先验信噪比估计和噪声估计的基础上,对判决引导算法进行低时延的改进,并提出了一种基于语音存在概率和语音激活检测相结合的噪声估计方法,本文的算法采用对数MMSE估计器结合语音存在概率。采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与其他几种算法进行了对比,实验结果表明,该算法有效降低了时延,可以很好的跟踪非平稳噪声,在信噪比较低的情况小可以取得很好的增强效果,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。
- 庞亮陈亮张翼鹏
- 关键词：语音增强判决引导先验信噪比估计
- 一种SQUID传感器基线漂移和工频干扰联合抑制新方法被引量：4
- 2016年
- 基于超导量子干涉器件的低频微弱磁场测量系统,在无磁屏蔽环境下工作时容易受到大地磁场和输电线路干扰,测量数据中混叠有严重的基线漂移和工频谐波干扰。为了提高微弱磁场信号检测性能,本文提出了一种基线漂移和工频干扰联合抑制新方法。该方法首先利用噪声辅助的多维经验模式分解部分重构信号,消除基线漂移带来的非平稳性影响。然后根据工频干扰的短时平稳特性,采用最小二乘法对工频干扰进行抑制。数值仿真和不同环境下实测数据处理结果表明,与自适应滤波方法相比,本文方法对于基线漂移和工频干扰具有更好的处理效果,满足系统在野外无磁屏蔽条件下的应用要求。
- 郝欢王华力张翼鹏
- 关键词：最小二乘
- 采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法被引量：7
- 2013年
- 传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘(RLS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-Marquardt(LM)训练的神经网络收敛算法。通过将神经网络的误差函数归一化,然后采用LM算法作为训练算法,实现了神经网络的快速收敛。理论分析和实验仿真表明,与采用最速下降法的NLMS准则和采用LM算法的LMS准则相比,本文算法收敛速度快,归一化均方误差更小,应用于神经网络水印系统中实现了水印信息的盲提取,能更好的抵抗噪声、低通滤波和重量化等攻击,性能平均提高了4%。
- 郝欢陈亮张翼鹏
- 关键词：最小均方误差
- 采用量子神经网络的音频水印新算法被引量：5
- 2013年
- 提出了一种采用小波变换和量子神经网络的音频数字水印算法。首先对分帧的音频信号进行小波分解,利用量子神经网络将音频信号的小波低频系数映射为数字水印;然后利用分类准确小波低频系数替换少量分类模糊的小波低频系数,提高水印检测正确率。实验结果表明,通过合理选择替换门限,可以提高算法的鲁棒性,有效抵御噪声、低通滤波、重采样、重量化等攻击。在无门限条件下,相比BP神经网络的水印检测正确率平均提高约1"。
- 张翼鹏陈亮郝欢
- 关键词：小波变换量子神经网络音频水印
- 极化阵列抗主瓣干扰性能研究被引量：5
- 2015年
- 为改善极化敏感阵列主瓣抗干扰性能,分析了基于特征空间投影算法的交替极化敏感阵列的主瓣干扰抑制性能,并与常规极化敏感阵列进行了比较.讨论了期望信号和干扰信号的空域和极化域匹配系数对阵列输出信干噪比的影响;分析了在期望信号导向矢量失配情况下,采用特征空间投影算法改善两种极化敏感阵列的主瓣抗干扰性能.理论分析和仿真结果表明:在期望信号导向矢量存在误差情况下,基于特征空间投影算法的交替极化敏感阵列具有良好的稳健性.交替极化敏感阵列系统复杂度低、更易于工程实现.
- 罗章凯王华力张翼鹏董文斌
- 关键词：极化敏感阵列主瓣干扰
- 基于增益字典查询的语音增强算法
- 2015年
- 对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差。所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值。最后采用ITU-T P.826PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比。实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。
- 庞亮陈亮张翼鹏黄清泉
- 关键词：语音增强判决引导
