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应变(001)p型金属氧化物半导体反型层空穴量子化与电导率有效质量

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物理学报 2014年第23期63卷 428-433页

作者：刘伟峰宋建军西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体材料与器件重点实验室西安710071

基于k·p微扰理论框架,研究建立了单轴张/压应变Si,Si基双轴应变p型金属氧化物半导体(PMOS)反型层空穴量子化有效质量与空穴面内电导率有效质量模型.结果表明:对于单轴应力PMOS,选择单轴压应力可有效增强器件的性能;同等增强PMOS空穴迁... 详细信息

基于k·p微扰理论框架,研究建立了单轴张/压应变Si,Si基双轴应变p型金属氧化物半导体(PMOS)反型层空穴量子化有效质量与空穴面内电导率有效质量模型.结果表明:对于单轴应力PMOS,选择单轴压应力可有效增强器件的性能;同等增强PMOS空穴迁移率,需要施加的单轴力强度小于双轴力的强度;在选择双轴应力增强器件性能时,应优先选择应变Si1-x Ge x作为沟道材料.所获得的量化理论结论可为Si基及其他应变器件的物理理解及设计提供重要理论参考.

关键词：应变 p型金属氧化物半导体沟道设计

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未知杂波环境下的多目标跟踪算法

自动化学报 2009年第7期35卷 851-858页

作者：连峰韩崇昭刘伟峰西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所西安710049

提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法.该算法通过有限混合模型(Finite mixtrue model,FMM)建立多目标似然函数,其中混合模型参数可通过期望极大化(Expectation maximum,EM)算法及模型合并与删除技术得到.由估计的混合模型参数可... 详细信息

提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法.该算法通过有限混合模型(Finite mixtrue model,FMM)建立多目标似然函数,其中混合模型参数可通过期望极大化(Expectation maximum,EM)算法及模型合并与删除技术得到.由估计的混合模型参数可进一步得到杂波模型估计、目标个数估计以及多目标状态估计.类似基于随机有限集(Random finite set,RFS)的多目标跟踪算法,该算法也可避免目标与测量的关联过程.仿真实验表明,当杂波分布未知并且较复杂时,本文算法的估计效果要明显优于未进行杂波拟合时的多目标跟踪算法.

关键词：多目标跟踪未知杂波模型有限混合模型聚类期望最大化

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高压下铜的声子谱和弹性系数

高压物理学报 2008年第4期22卷 337-342页

作者：马桂存刘伟峰北京应用物理与计算数学研究所北京100088

以Foiles、Baskes和Daw提出的嵌入原子势(EAM)为基础,并结合Vinet-Rose形式的普适物态方程,建立了金属铜原子间的EAM势。在此基础上,用EAM势和第一原理微扰理论方法计算了高压下铜的声子谱和弹性系数。通过适当地调整嵌入原子势参数,这... 详细信息

以Foiles、Baskes和Daw提出的嵌入原子势(EAM)为基础,并结合Vinet-Rose形式的普适物态方程,建立了金属铜原子间的EAM势。在此基础上,用EAM势和第一原理微扰理论方法计算了高压下铜的声子谱和弹性系数。通过适当地调整嵌入原子势参数,这两种方法几乎能够给出完全一致的结果。而且,晶格振动声子谱和比热的理论值与实验值也符合得非常好。

关键词：密度泛函微扰论铜高压声子谱嵌入原子势(EAM)

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基于OSPA距离的航迹关联方法

航空学报 2012年第6期33卷 1083-1092页

作者：刘伟峰文成林杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

提出一种基于最优次模式分配(OSPA)距离的多传感器航迹关联方法,把每一个局部传感器航迹看做一个航迹集合,通过OSPA距离度量各个航迹集合之间的距离,具有最短OSPA距离的航迹属于同一个目标航迹;针对航迹关联实时性的要求,进一步给出具... 详细信息

提出一种基于最优次模式分配(OSPA)距离的多传感器航迹关联方法,把每一个局部传感器航迹看做一个航迹集合,通过OSPA距离度量各个航迹集合之间的距离,具有最短OSPA距离的航迹属于同一个目标航迹;针对航迹关联实时性的要求,进一步给出具有滑窗的航迹OSPA递推方法。最终结果表明,本文方法不仅可以有效保持航迹的历史信息和几何特征信息,而且可以有效地关联航迹交叉、航迹分叉和航迹异步等问题。通过与加权关联方法、独立序贯方法的仿真比较,证明其在关联精度、异步等几个方面具有比较好的优势。

关键词：跟踪航迹关联 OSPA距离航迹集合航迹交叉、分离与异步固定滑窗

基于BIC准则和Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

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电子学报 2011年第A3期39卷 134-139页

作者：刘伟峰杨爱兰杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIC准则和Gibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯... 详细信息

针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIC准则和Gibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯混合分布为例,分别利用具有不同个数的分布模型拟合观测数据,分析表明,该算法能够很好地学习混合高斯分布参数及个数.

关键词： BIC准则 Gibbs采样无监督学习有限混合模型

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基于随机采样的多量测目标跟踪算法

自动化学报 2013年第2期39卷 168-178页

作者：刘伟峰柴中文成林杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所杭州310018

在多目标跟踪领域,传统算法假设目标是点源辐射体,至多产生一个量测点,随着现代传感器技术的发展,可以获得一个目标的多个量测.本文研究当目标具有一定刚体几何形状并产生多量测的问题,这类目标称为多量测目标.首先,通过建立目标形状的... 详细信息

在多目标跟踪领域,传统算法假设目标是点源辐射体,至多产生一个量测点,随着现代传感器技术的发展,可以获得一个目标的多个量测.本文研究当目标具有一定刚体几何形状并产生多量测的问题,这类目标称为多量测目标.首先,通过建立目标形状的刚体参数模型,提出采用参数马尔科夫链采样的方法,估计目标的形状参数.其次,采用等效量测方法,获得目标形心点的运动状态.针对目标个数未知情况,在形状目标量测满足泊松分布假设条件下,采用泊松强度比方法获得目标的个数估计.本文定义了目标类型概率并给出了目标类型概率的递推算法.最后,通过三个具有不同形状和分布的多量测目标在二维平面的匀速(Constantvelocity,CV)运动进行验证说明,实验表明:所给方法在目标运动状态估计方面能够获得比较高的估计精度,目标形状估计能够比较稳定精确地估计目标形状的变化.此外,500次蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)仿真实验表明,多量测目标的跟踪丢失率约为1.4%.

关键词：多量测目标跟踪信息融合形状参数多量测马尔科夫链采样

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多模型概率假设密度平滑器

自动化学报 2010年第7期36卷 939-950页

作者：连峰韩崇昭刘伟峰元向辉西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所西安710049 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS... 详细信息

针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价.

关键词：多个机动目标跟踪概率假设密度滤波器概率假设密度平滑器交互式多模型

基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法

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自动化学报 2010年第5期36卷 731-741页

作者：连峰韩崇昭刘伟峰元向辉西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所西安710049 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了... 详细信息

提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布,这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum,EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法,MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态,但它的计算量要大于EM算法.

关键词：群目标跟踪粒子概率假设密度滤波器高斯混合模型期望最大化算法马尔科夫链蒙特卡洛算法

高斯混合扩展目标概率假设密度滤波器的收敛性分析

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自动化学报 2012年第8期38卷 1343-1352页

作者：连峰韩崇昭刘伟峰元向辉西安交通大学电子与信息工程学院智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

研究了高斯混合扩展目标概率假设密度(Gaussian mixture extended-target probability hypothesis density,GM-EPHD)滤波器的收敛性问题,证明了在杂波强度先验已知且扩展目标的期望测量个数连续有界的假设条件下,若该GM-EPHD滤波器的GM... 详细信息

研究了高斯混合扩展目标概率假设密度(Gaussian mixture extended-target probability hypothesis density,GM-EPHD)滤波器的收敛性问题,证明了在杂波强度先验已知且扩展目标的期望测量个数连续有界的假设条件下,若该GM-EPHD滤波器的GM项趋于无穷多,那么它一致收敛于真实的EPHD滤波器.并且,本文还证明了该算法在弱非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似实现—EK-GM-EPHD滤波器,在每个GM项的协方差趋于0时,也一致收敛于真实的EPHD滤波器.本文的研究目的在于从理论上给出GM-EPHD和EK-GM-EPHD滤波器的收敛性结果以及它们满足一致收敛性的条件.

关键词：扩展目标跟踪概率假设密度滤波器高斯混合方法收敛性分析