李飞
- 作品数：9 被引量：84H指数：6
- 供职机构：西北工业大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于PPSO-MPC的多雷达协同反隐身指示搜索任务规划被引量：1
- 2015年
- 针对ESM/雷达协同反隐身探测中的指示搜索问题,引入模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,给出指示搜索任务规划的MPC框架,建立指示搜索的目标状态预测模型和在线滚动优化模型.针对模型求解,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,设计了高维矩阵粒子编码方式,引入尺度计算因子处理边界约束,引入概率模型处理离散变量,设计实现了一种"多主节点-单从节点"的(Multi-Master-Single-Slave,MM-SS)多种群并行计算策略.仿真结果表明,所建立的模型能够在不确定、多目标环境下实现对多雷达的高效协同控制,所提出的模型求解算法能够实现对滚动优化问题的快速、高效求解,即模型和算法的有效性得到了验证.
- 高晓光万开方李波李飞
- 关键词：反隐身MPCPSO
- GNSS接收机自主完好性监测算法研究被引量：10
- 2007年
- 随着GPS等卫星导航系统的广泛应用,实际导航中对接收机的导航定位精度也提出了越来越高的要求。目前对此较为有效的方法就是利用接收机自主完好性监测来保证,该方法日益受到重视。常用的自主完好性监测方法有伪距比较法、最小二乘残差法和Parity方法,针对利用最小二乘残差法实现的GNSS接收机自主完好性监测算法进行研究。
- 李飞段哲民龚诚贺卫东
- 基于改进并行回火算法的RBM网络训练研究被引量：7
- 2017年
- 目前受限玻尔兹曼机网络训练算法主要是基于采样的算法.当用采样算法进行梯度计算时,得到的采样梯度是真实梯度的近似值,采样梯度和真实梯度之间存在较大的误差,这严重影响了网络的训练效果.针对该问题,本文首先分析了采样梯度和真实梯度之间的数值误差和方向误差,以及它们对网络训练性能的影响,然后从马尔科夫采样的角度对以上问题进行了理论分析,并建立了梯度修正模型,通过修正梯度对采样梯度进行数值和方向的调节,并提出了基于改进并行回火算法的训练算法,即GFPT(Gradient fixing parallel tempering)算法.最后给出GFPT算法与现有算法的对比实验,仿真结果表明,GFPT算法可以极大地减小采样梯度和真实梯度之间的误差,大幅度提升受限玻尔兹曼机网络的训练效果.
- 李飞高晓光万开方
- 关键词：采样算法
- 基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法被引量：6
- 2019年
- 目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)的深度拟合网络(DFN),并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。
- 高晓光李新宇岳勐琪张金辉赵利强吴高峰李飞
- 关键词：神经网络
- GPS接收机自主完好性监视算法研究及仿真被引量：15
- 2009年
- 随着GPS等卫星导航技术的广泛应用,在实际导航中对接收机的导航定位精度,尤其对定位的有效性提出了越来越高的要求。目前对此较为有效的方法就是利用接收机自主完好性监视(RAIM)进行保障,而且该方法日益凸显出其优越性。常用的自主完好性监视方法有伪距比较、最小二乘残差估计以及Parity方法,本文针对最小二乘残差估计方法实现的RAIM算法进行了研究和仿真,图形和数据化的仿真结果充分证明了该方法的可行性。
- 李飞段哲民龚诚
- 关键词：GPS
- 基于权值动量的RBM加速学习算法研究被引量：11
- 2017年
- 动量算法理论上可以加速受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)网络的训练速度.本文通过对现有动量算法进行仿真研究,发现现有动量算法在受限玻尔兹曼机网络训练中加速效果较差,且在训练后期逐渐失去了加速性能.针对以上问题,本文首先基于Gibbs采样收敛性定理对现有动量算法进行了理论分析,证明了现有动量算法的加速效果是以牺牲网络权值为代价的;然后,本文进一步对网络权值进行研究,发现网络权值中包含大量真实梯度的方向信息,这些方向信息可以用来对网络进行训练;基于此,本文提出了基于网络权值的权值动量算法,最后给出了仿真实验.实验结果表明,本文提出的动量算法具有更好的加速效果,并且在训练后期仍然能够保持较好的加速性能,可以很好地弥补现有动量算法的不足.
- 李飞高晓光万开方
- 基于动态Gibbs采样的RBM训练算法研究被引量：16
- 2016年
- 目前大部分受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machines,RBMs)训练算法都是以多步Gibbs采样为基础的采样算法.本文针对多步Gibbs采样过程中出现的采样发散和训练速度过慢的问题,首先,对问题进行实验描述,给出了问题的具体形式;然后,从马尔科夫采样的角度对多步Gibbs采样的收敛性质进行了理论分析,证明了多步Gibbs采样在受限玻尔兹曼机训练初期较差的收敛性质是造成采样发散和训练速度过慢的主要原因;最后,提出了动态Gibbs采样算法,给出了对比仿真实验.实验结果表明,动态Gibbs采样算法可以有效地克服采样发散的问题,并且能够以微小的运行时间为代价获得更高的训练精度.
- 李飞高晓光万开方
- 关键词：GIBBS采样采样算法
- 数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究被引量：5
- 2018年
- 针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。
- 高晓光李飞李飞
- 关键词：离散粒子群数据丢包丢包补偿多传感器管理
- GPS/INS组合导航系统优越性研究及仿真被引量：18
- 2008年
- GPS和INS在导航过程中具有优势互补的特点,以适当的方法将两者组合起来成为1个组合导航系统,必定可以提高系统的整体导航精度及导航性能。本文在以Simulink为平台对INS、GPS进行单独仿真的基础上,充分考虑了各种误差情况,并结合深紧耦合的Kalman滤波器,对GPS/INS组合导航定位优越性进行了仿真验证,同时对GPS/INS组合时的数据同步问题作了较为详细地阐述。Simulink图形化的仿真结果不仅证明了组合导航提高导航精度的可行性,而且证实,通过适当的组合,系统的整体性能可以得到较为有效的改善。
- 李飞段哲民龚诚
- 关键词：组合导航MATLAB/SIMULINKKALMAN滤波数据同步
