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2015年 第37卷 第5期
2015, 37(5): 1017-1022.
doi: 10.11999/JEIT141124
摘要:
增加相參積累時間是提高數(shù)字電視外輻射源雷達探測能力的一種較為常見的技術，但當目標速度和加速度較大時，長時間相參積累會使目標回波面臨距離徙動和多普勒徙動，且當外輻射源雷達信號在慢時域為非均勻采樣(如中國移動多媒體廣播信號)時，廣泛采用的如Keystone變換和Radon-Fourier變換等徙動補償算法已不能很好地適用。該文研究了一種基于兩次短傅里葉變換的徙動補償算法，可同時適用于非均勻和均勻采樣信號，并在此基礎上提出一種修正算法，修正后的該算法能檢測具有更大速度和加速度的目標，同時用于均勻采樣時，相對已有一些算法其運算量更小。文中首先分析了非均勻采樣信號的特殊性及該特殊性帶來的新困難，接著基于該特殊信號的多普勒處理闡述了徙動機理與該徙動補償算法的基本原理。仿真和實測數(shù)據處理證明了該算法的有效性。
增加相參積累時間是提高數(shù)字電視外輻射源雷達探測能力的一種較為常見的技術，但當目標速度和加速度較大時，長時間相參積累會使目標回波面臨距離徙動和多普勒徙動，且當外輻射源雷達信號在慢時域為非均勻采樣(如中國移動多媒體廣播信號)時，廣泛采用的如Keystone變換和Radon-Fourier變換等徙動補償算法已不能很好地適用。該文研究了一種基于兩次短傅里葉變換的徙動補償算法，可同時適用于非均勻和均勻采樣信號，并在此基礎上提出一種修正算法，修正后的該算法能檢測具有更大速度和加速度的目標，同時用于均勻采樣時，相對已有一些算法其運算量更小。文中首先分析了非均勻采樣信號的特殊性及該特殊性帶來的新困難，接著基于該特殊信號的多普勒處理闡述了徙動機理與該徙動補償算法的基本原理。仿真和實測數(shù)據處理證明了該算法的有效性。
2015, 37(5): 1023-1030.
doi: 10.11999/JEIT140899
摘要:
針對無源雷達壓縮感知成像，該文提出一種基于稀疏貝葉斯學習的高分辨成像算法?；谝淮慰炫哪Ｊ较碌臒o源雷達回波模型，文中首先考慮目標散射系數(shù)的統(tǒng)計特性及其對微波頻率的依賴關系，將無源雷達成像轉化為MMV(Multiple Measurement Vector)聯(lián)合稀疏優(yōu)化問題；然后對目標建立了級聯(lián)形式的稀疏先驗模型，并利用稀疏貝葉斯學習技術進行求解。相比之前基于目標確定性假設的稀疏恢復方法，所提算法更好地利用了目標的統(tǒng)計先驗信息，具有能夠自適應調整參數(shù)(目標模型參數(shù)和未知噪聲功率)和高分辨反演目標等優(yōu)點。仿真結果驗證了該算法的有效性。
針對無源雷達壓縮感知成像，該文提出一種基于稀疏貝葉斯學習的高分辨成像算法?；谝淮慰炫哪Ｊ较碌臒o源雷達回波模型，文中首先考慮目標散射系數(shù)的統(tǒng)計特性及其對微波頻率的依賴關系，將無源雷達成像轉化為MMV(Multiple Measurement Vector)聯(lián)合稀疏優(yōu)化問題；然后對目標建立了級聯(lián)形式的稀疏先驗模型，并利用稀疏貝葉斯學習技術進行求解。相比之前基于目標確定性假設的稀疏恢復方法，所提算法更好地利用了目標的統(tǒng)計先驗信息，具有能夠自適應調整參數(shù)(目標模型參數(shù)和未知噪聲功率)和高分辨反演目標等優(yōu)點。仿真結果驗證了該算法的有效性。
2015, 37(5): 1031-1037.
doi: 10.11999/JEIT140973
摘要:
瞬態(tài)干擾持續(xù)時間短、強度大，嚴重影響天波超視距雷達的性能。傳統(tǒng)的瞬態(tài)干擾抑制方法需要預先抑制海雜波，且只能抑制強瞬態(tài)干擾，不能抑制弱瞬態(tài)干擾和噪聲，該文提出一種基于矩陣補全的瞬態(tài)干擾抑制算法，該方法首先利用Teager-Kaiser算子進行瞬態(tài)干擾檢測，然后將干擾數(shù)據剔除，最后利用海雜波和目標回波構成的Hankel矩陣的低秩性，通過改進的低秩矩陣補全算法進行數(shù)據恢復。該算法不僅能夠抑制強瞬態(tài)干擾，而且能同時抑制弱瞬態(tài)干擾和噪聲，提高了回波信號的信噪比。實測和仿真數(shù)據處理結果證明了算法的有效性。
瞬態(tài)干擾持續(xù)時間短、強度大，嚴重影響天波超視距雷達的性能。傳統(tǒng)的瞬態(tài)干擾抑制方法需要預先抑制海雜波，且只能抑制強瞬態(tài)干擾，不能抑制弱瞬態(tài)干擾和噪聲，該文提出一種基于矩陣補全的瞬態(tài)干擾抑制算法，該方法首先利用Teager-Kaiser算子進行瞬態(tài)干擾檢測，然后將干擾數(shù)據剔除，最后利用海雜波和目標回波構成的Hankel矩陣的低秩性，通過改進的低秩矩陣補全算法進行數(shù)據恢復。該算法不僅能夠抑制強瞬態(tài)干擾，而且能同時抑制弱瞬態(tài)干擾和噪聲，提高了回波信號的信噪比。實測和仿真數(shù)據處理結果證明了算法的有效性。
2015, 37(5): 1038-1043.
doi: 10.11999/JEIT140911
摘要:
在非均勻雜波背景下，針對旁瓣雜波抑制問題，該文提出一種基于先驗信息的機載多輸入多輸出(MIMO)雷達發(fā)射方向圖設計方法。該方法利用目標和雜波在空域和多普勒域的2維先驗信息，以最大化雷達空時匹配濾波后的輸出信雜噪比(SCNR)為準則，建立關于發(fā)射信號相關矩陣的優(yōu)化代價函數(shù)，并采用半正定規(guī)劃(SDP)方法進行求解。仿真表明，在非均勻雜波背景下，采用該文方法優(yōu)化設計的發(fā)射方向圖可有效提高空時2維匹配濾波后的輸出信雜噪比。
在非均勻雜波背景下，針對旁瓣雜波抑制問題，該文提出一種基于先驗信息的機載多輸入多輸出(MIMO)雷達發(fā)射方向圖設計方法。該方法利用目標和雜波在空域和多普勒域的2維先驗信息，以最大化雷達空時匹配濾波后的輸出信雜噪比(SCNR)為準則，建立關于發(fā)射信號相關矩陣的優(yōu)化代價函數(shù)，并采用半正定規(guī)劃(SDP)方法進行求解。仿真表明，在非均勻雜波背景下，采用該文方法優(yōu)化設計的發(fā)射方向圖可有效提高空時2維匹配濾波后的輸出信雜噪比。
2015, 37(5): 1044-1050.
doi: 10.11999/JEIT141222
摘要:
非正側視陣列構型會導致機載雷達回波數(shù)據非均勻，從而嚴重削弱傳統(tǒng)空時自適應處理算法的雜波抑制性能。針對此問題，該文提出一種對陣元誤差穩(wěn)健的非均勻雜波抑制方法。該方法首先根據雷達系統(tǒng)參數(shù)等先驗信息構造雜波表示基；然后在考慮陣元誤差下對待檢測單元數(shù)據進行迭代的最小二乘擬合，文中推導出了該問題的閉式解；最后對擬合后的剩余數(shù)據進行脈沖多普勒處理以及恒虛警檢測。該方法不需要訓練樣本，且能夠在沒有俯仰自由度的情況下對機載非正側視陣雷達的非均勻雜波進行有效抑制。仿真結果驗證了該方法的有效性。
非正側視陣列構型會導致機載雷達回波數(shù)據非均勻，從而嚴重削弱傳統(tǒng)空時自適應處理算法的雜波抑制性能。針對此問題，該文提出一種對陣元誤差穩(wěn)健的非均勻雜波抑制方法。該方法首先根據雷達系統(tǒng)參數(shù)等先驗信息構造雜波表示基；然后在考慮陣元誤差下對待檢測單元數(shù)據進行迭代的最小二乘擬合，文中推導出了該問題的閉式解；最后對擬合后的剩余數(shù)據進行脈沖多普勒處理以及恒虛警檢測。該方法不需要訓練樣本，且能夠在沒有俯仰自由度的情況下對機載非正側視陣雷達的非均勻雜波進行有效抑制。仿真結果驗證了該方法的有效性。
2015, 37(5): 1051-1057.
doi: 10.11999/JEIT140832
摘要:
針對非均勻雜波情況下的空時自適應處理的小樣本問題，該文提出一種基于權矩陣低秩逼近的空時自適應處理方法。與傳統(tǒng)的低秩逼近算法不同，利用空時導向矢量特殊的克羅累計性，該文重新構造新的權矩陣，使得該權矩陣的行數(shù)與列數(shù)盡可能地相近或相同，以減少算法所需的樣本個數(shù)和計算量。采用低秩逼近方法對新構造的權矩陣進行表示，則原二次優(yōu)化問題轉化為求解一個雙二次代價函數(shù)問題。實驗表明，改進的空時權矩陣低秩逼近方法能有效地提高空時自適應處理的收斂速度和降低算法復雜度。
針對非均勻雜波情況下的空時自適應處理的小樣本問題，該文提出一種基于權矩陣低秩逼近的空時自適應處理方法。與傳統(tǒng)的低秩逼近算法不同，利用空時導向矢量特殊的克羅累計性，該文重新構造新的權矩陣，使得該權矩陣的行數(shù)與列數(shù)盡可能地相近或相同，以減少算法所需的樣本個數(shù)和計算量。采用低秩逼近方法對新構造的權矩陣進行表示，則原二次優(yōu)化問題轉化為求解一個雙二次代價函數(shù)問題。實驗表明，改進的空時權矩陣低秩逼近方法能有效地提高空時自適應處理的收斂速度和降低算法復雜度。
2015, 37(5): 1058-1064.
doi: 10.11999/JEIT141226
摘要:
主動雷達隱身技術是目標雷達特征控制技術(也稱雷達隱身技術)的重要分支。該文針對美國的一篇關于主動雷達隱身裝置(是一種智能蒙皮)的專利進行了深入的定量分析。首先介紹該裝置的基本工作原理，給出電磁場約束方程組；其次，推導移相器轉移相位與入射波長、入射角以及該裝置組成的空間位置關系等因素的定量關系；最后，通過數(shù)值仿真分別討論入射波長、入射角、空間位置關系等因素對該裝置隱身性能的影響，并得出一些有意義的結論。
主動雷達隱身技術是目標雷達特征控制技術(也稱雷達隱身技術)的重要分支。該文針對美國的一篇關于主動雷達隱身裝置(是一種智能蒙皮)的專利進行了深入的定量分析。首先介紹該裝置的基本工作原理，給出電磁場約束方程組；其次，推導移相器轉移相位與入射波長、入射角以及該裝置組成的空間位置關系等因素的定量關系；最后，通過數(shù)值仿真分別討論入射波長、入射角、空間位置關系等因素對該裝置隱身性能的影響，并得出一些有意義的結論。
2015, 37(5): 1065-1070.
doi: 10.11999/JEIT141041
摘要:
該文提出一種針對窄帶雷達信號存在樣本缺失情況下的信號重構算法。由于窄帶雷達體制下，目標回波近似服從復高斯分布。在這一前提下，首先建立描述樣本缺失觀測信號與未知完整信號間關系的概率模型，然后根據貝葉斯準則推導出在給定樣本缺失觀測信號條件下完整信號的后驗分布，最后利用期望最大(Expectation Maximization, EM)算法得到模型中參數(shù)的最大似然估計，進而得到完整信號的重構。該方法的優(yōu)勢是只需利用樣本缺失觀測信號就可以重構出未知的完整信號，除了復高斯分布的假設，不需要其他任何樣本信息和先驗假設幫助參數(shù)學習?；趯崪y數(shù)據的實驗結果和與現(xiàn)有算法的比較結果表明該方法能夠獲得較好的重構性能。
該文提出一種針對窄帶雷達信號存在樣本缺失情況下的信號重構算法。由于窄帶雷達體制下，目標回波近似服從復高斯分布。在這一前提下，首先建立描述樣本缺失觀測信號與未知完整信號間關系的概率模型，然后根據貝葉斯準則推導出在給定樣本缺失觀測信號條件下完整信號的后驗分布，最后利用期望最大(Expectation Maximization, EM)算法得到模型中參數(shù)的最大似然估計，進而得到完整信號的重構。該方法的優(yōu)勢是只需利用樣本缺失觀測信號就可以重構出未知的完整信號，除了復高斯分布的假設，不需要其他任何樣本信息和先驗假設幫助參數(shù)學習?；趯崪y數(shù)據的實驗結果和與現(xiàn)有算法的比較結果表明該方法能夠獲得較好的重構性能。
2015, 37(5): 1071-1077.
doi: 10.11999/JEIT140737
摘要:
寬帶噪聲雷達參數(shù)估計時通常會采用寬帶互模糊函數(shù)的方法，但是在處理機動目標時這種方法需要在距離、速度及加速度3維搜索而導致運算量巨大，為此該文提出一種基于共軛噪聲組的機動目標參數(shù)估計算法。該算法首先根據回波伸縮效應預設多路通道，每路通道截取固定長度的噪聲組內信號進行混頻，然后利用分數(shù)階傅里葉變換(FrFT)估計混頻信號的多普勒相位，根據相位信息構造補償函數(shù)，并對補償后的噪聲組信號利用頻域尺度相關(FSC)算法估計回波的時延，最后聯(lián)立多普勒相位及時延信息獲取目標的距離、速度和加速度。該算法避免了目標參數(shù)3維搜索的過程，無需時域重構回波信號，較寬帶互模糊函數(shù)方法極大地降低了運算量，整個算法都可通過快速傅里葉變換(FFT)實現(xiàn)，便于系統(tǒng)實時處理。仿真結果驗證了該算法的有效性及優(yōu)勢。
寬帶噪聲雷達參數(shù)估計時通常會采用寬帶互模糊函數(shù)的方法，但是在處理機動目標時這種方法需要在距離、速度及加速度3維搜索而導致運算量巨大，為此該文提出一種基于共軛噪聲組的機動目標參數(shù)估計算法。該算法首先根據回波伸縮效應預設多路通道，每路通道截取固定長度的噪聲組內信號進行混頻，然后利用分數(shù)階傅里葉變換(FrFT)估計混頻信號的多普勒相位，根據相位信息構造補償函數(shù)，并對補償后的噪聲組信號利用頻域尺度相關(FSC)算法估計回波的時延，最后聯(lián)立多普勒相位及時延信息獲取目標的距離、速度和加速度。該算法避免了目標參數(shù)3維搜索的過程，無需時域重構回波信號，較寬帶互模糊函數(shù)方法極大地降低了運算量，整個算法都可通過快速傅里葉變換(FFT)實現(xiàn)，便于系統(tǒng)實時處理。仿真結果驗證了該算法的有效性及優(yōu)勢。
2015, 37(5): 1078-1084.
doi: 10.11999/JEIT141061
摘要:
彈道目標進動及結構參數(shù)的提取是彈道導彈目標識別的關鍵。該文提出一種基于逆合成孔徑雷達(ISAR)像序列實現(xiàn)錐體目標進動及結構參數(shù)估計的方法。基于電磁仿真數(shù)據及錐體目標的微動特性，忽略旋轉對稱錐體目標的自旋運動，采用距離-瞬時多普勒算法生成目標的ISAR像序列，之后采用CLEAN算法將ISAR像序列中的強散射源坐標信息提取出來；推導了錐體滑動型強散射源在成像平面上的投影軌跡公式，該公式可為進動錐體目標成像特性模擬及參數(shù)估計提供數(shù)學參考。分析觀察視角對錐體目標ISAR像可觀測強散射源的影響，給出了估計進動及結構參數(shù)的具體方法；最后仿真驗證了成像算法及投影軌跡公式的正確性，并依據提取的坐標信息估計目標的進動及結構參數(shù)信息。
彈道目標進動及結構參數(shù)的提取是彈道導彈目標識別的關鍵。該文提出一種基于逆合成孔徑雷達(ISAR)像序列實現(xiàn)錐體目標進動及結構參數(shù)估計的方法。基于電磁仿真數(shù)據及錐體目標的微動特性，忽略旋轉對稱錐體目標的自旋運動，采用距離-瞬時多普勒算法生成目標的ISAR像序列，之后采用CLEAN算法將ISAR像序列中的強散射源坐標信息提取出來；推導了錐體滑動型強散射源在成像平面上的投影軌跡公式，該公式可為進動錐體目標成像特性模擬及參數(shù)估計提供數(shù)學參考。分析觀察視角對錐體目標ISAR像可觀測強散射源的影響，給出了估計進動及結構參數(shù)的具體方法；最后仿真驗證了成像算法及投影軌跡公式的正確性，并依據提取的坐標信息估計目標的進動及結構參數(shù)信息。
2015, 37(5): 1085-1090.
doi: 10.11999/JEIT140818
摘要:
針對遠程隱身目標微弱回波的低信噪比檢測和多普勒模糊下的參數(shù)測量問題，該文采用隨機脈沖重復間隔Radon-Fourier變換(RPRI-RFT)實現(xiàn)回波脈沖的長時間相參積累和盲速旁瓣(BSSL)抑制。通過分析PRI隨機抖動量與多普勒模糊旁瓣均值、隨機調制噪聲譜方差的定量關系，表明增加積累脈沖數(shù)量可以降低調制噪聲的影響，并針對脈沖數(shù)增加導致的回波跨距離單元的問題，提出RPRI-RFT實現(xiàn)回波脈沖的有效相參積累。理論分析和仿真結果表明，RPRI-RFT能夠降低隨機調制噪聲，同時可以抑制盲速旁瓣，從而有效提高低重復頻率雷達對遠程、微弱高速多目標的檢測和測量能力。
針對遠程隱身目標微弱回波的低信噪比檢測和多普勒模糊下的參數(shù)測量問題，該文采用隨機脈沖重復間隔Radon-Fourier變換(RPRI-RFT)實現(xiàn)回波脈沖的長時間相參積累和盲速旁瓣(BSSL)抑制。通過分析PRI隨機抖動量與多普勒模糊旁瓣均值、隨機調制噪聲譜方差的定量關系，表明增加積累脈沖數(shù)量可以降低調制噪聲的影響，并針對脈沖數(shù)增加導致的回波跨距離單元的問題，提出RPRI-RFT實現(xiàn)回波脈沖的有效相參積累。理論分析和仿真結果表明，RPRI-RFT能夠降低隨機調制噪聲，同時可以抑制盲速旁瓣，從而有效提高低重復頻率雷達對遠程、微弱高速多目標的檢測和測量能力。
2015, 37(5): 1091-1096.
doi: 10.11999/JEIT140985
摘要:
該文針對進動錐體目標的微動特性提取，建立等效散射點模型下的微多普勒頻率與目標運動參數(shù)關系。結合進動調制的微多普勒頻率近似正弦變化規(guī)律的特點，提出基于瞬時頻率估計和隨機抽樣一致性(RANSAC)的進動目標微多普勒頻率提取方法。該方法將回波信號分為若干段，每一段的回波信號近似為若干線性調頻(LFM)信號分量之和，通過調頻Relax算法估計各信號分量的瞬時頻率，并通過隨機抽樣一致性算法估計散射點的微多普勒曲線?；诜抡鏀?shù)據和電磁計算數(shù)據的實驗驗證了該方法的有效性及穩(wěn)健性。
該文針對進動錐體目標的微動特性提取，建立等效散射點模型下的微多普勒頻率與目標運動參數(shù)關系。結合進動調制的微多普勒頻率近似正弦變化規(guī)律的特點，提出基于瞬時頻率估計和隨機抽樣一致性(RANSAC)的進動目標微多普勒頻率提取方法。該方法將回波信號分為若干段，每一段的回波信號近似為若干線性調頻(LFM)信號分量之和，通過調頻Relax算法估計各信號分量的瞬時頻率，并通過隨機抽樣一致性算法估計散射點的微多普勒曲線?；诜抡鏀?shù)據和電磁計算數(shù)據的實驗驗證了該方法的有效性及穩(wěn)健性。
2015, 37(5): 1097-1103.
doi: 10.11999/JEIT140924
摘要:
針對高脈沖重復頻率(PRF)雷達對微弱目標的檢測跟蹤問題，該文提出一種雷達測距模糊條件下基于檢測前跟蹤(TBD)的微弱目標跟蹤方法。該算法借用TBD的思想精髓，對于每一時刻的量測，既不進行目標有無的檢測也不解距離模糊，而是將目標檢測和解距離模糊統(tǒng)一在目標真實航跡的獲取中。首先通過批處理把目標的模糊量測在所有模糊區(qū)間進行多假設擴展，從而提取量測的時空相關信息；然后基于目標真實航跡在時空上的連續(xù)性和不同PRF量測之間的相關性，通過TBD方法得到目標航跡，同時實現(xiàn)解距離模糊。與同類研究相比, 該方法將微弱目標解距離模糊問題統(tǒng)一到目標航跡的檢測確認過程中，避免了低信噪比(SNR)造成的航跡漏檢，為實現(xiàn)高脈沖重復頻率雷達微弱目標的檢測跟蹤提供了一種新的思路。最后，通過仿真驗證了該算法的有效性。
針對高脈沖重復頻率(PRF)雷達對微弱目標的檢測跟蹤問題，該文提出一種雷達測距模糊條件下基于檢測前跟蹤(TBD)的微弱目標跟蹤方法。該算法借用TBD的思想精髓，對于每一時刻的量測，既不進行目標有無的檢測也不解距離模糊，而是將目標檢測和解距離模糊統(tǒng)一在目標真實航跡的獲取中。首先通過批處理把目標的模糊量測在所有模糊區(qū)間進行多假設擴展，從而提取量測的時空相關信息；然后基于目標真實航跡在時空上的連續(xù)性和不同PRF量測之間的相關性，通過TBD方法得到目標航跡，同時實現(xiàn)解距離模糊。與同類研究相比, 該方法將微弱目標解距離模糊問題統(tǒng)一到目標航跡的檢測確認過程中，避免了低信噪比(SNR)造成的航跡漏檢，為實現(xiàn)高脈沖重復頻率雷達微弱目標的檢測跟蹤提供了一種新的思路。最后，通過仿真驗證了該算法的有效性。
2015, 37(5): 1104-1110.
doi: 10.11999/JEIT140692
摘要:
針對寬帶雷達信號得到的距離擴展目標在有較大運動速度時積累檢測困難的問題，該文提出一種基于Hough變換的檢測器(HTD)。利用距離擴展目標高分辨距離像信號的相鄰回波之間信號具有較大相關系數(shù)這一特點，在互相關序號與相關時間2維平面使用Hough變換進行積累來檢測目標。理論推導表明Hough變換檢測器不需要目標散射中心分布的先驗知識和目標的運動信息，具有恒虛警(CFAR)性能。計算機仿真實驗表明Hough變換檢測器具有比不依賴散射中心分布信息的廣義似然比(NSDD-GLRT)檢測器更好的檢測能力。
針對寬帶雷達信號得到的距離擴展目標在有較大運動速度時積累檢測困難的問題，該文提出一種基于Hough變換的檢測器(HTD)。利用距離擴展目標高分辨距離像信號的相鄰回波之間信號具有較大相關系數(shù)這一特點，在互相關序號與相關時間2維平面使用Hough變換進行積累來檢測目標。理論推導表明Hough變換檢測器不需要目標散射中心分布的先驗知識和目標的運動信息，具有恒虛警(CFAR)性能。計算機仿真實驗表明Hough變換檢測器具有比不依賴散射中心分布信息的廣義似然比(NSDD-GLRT)檢測器更好的檢測能力。
2015, 37(5): 1111-1115.
doi: 10.11999/JEIT140955
摘要:
多基線相位解纏繞問題可以轉化為求解L1范數(shù)優(yōu)化問題的最優(yōu)解，然而L1范數(shù)多基線相位解纏繞算法存在內存需求量大的問題，且對噪聲嚴重的干涉相位圖處理效果不理想。為了減少用線性規(guī)劃算法解L1范數(shù)多基線相位解纏繞時內存需求較大的問題，該文提出用L范數(shù)的懲罰函數(shù)來近似L1范數(shù)的懲罰函數(shù)以減少優(yōu)化模型中優(yōu)化變量的大小，從而將多基線相位解纏繞模型其目標函數(shù)變?yōu)長范數(shù)+L1范數(shù)的形式，并且優(yōu)化變量的大小減少了約57%。最后，通過一個噪聲嚴重的實測數(shù)據對該文算法進行了驗證，實驗結果表明，該文提出的方法不僅可以有效地解纏繞質量較好的條紋圖，同時對噪聲嚴重區(qū)還具有一定的濾波效果。
多基線相位解纏繞問題可以轉化為求解L1范數(shù)優(yōu)化問題的最優(yōu)解，然而L1范數(shù)多基線相位解纏繞算法存在內存需求量大的問題，且對噪聲嚴重的干涉相位圖處理效果不理想。為了減少用線性規(guī)劃算法解L1范數(shù)多基線相位解纏繞時內存需求較大的問題，該文提出用L范數(shù)的懲罰函數(shù)來近似L1范數(shù)的懲罰函數(shù)以減少優(yōu)化模型中優(yōu)化變量的大小，從而將多基線相位解纏繞模型其目標函數(shù)變?yōu)長范數(shù)+L1范數(shù)的形式，并且優(yōu)化變量的大小減少了約57%。最后，通過一個噪聲嚴重的實測數(shù)據對該文算法進行了驗證，實驗結果表明，該文提出的方法不僅可以有效地解纏繞質量較好的條紋圖，同時對噪聲嚴重區(qū)還具有一定的濾波效果。
2015, 37(5): 1116-1121.
doi: 10.11999/JEIT140928
摘要:
在大場景超高分辨率星載合成孔徑雷達(SAR)中，等效速度在方位向上的空變性會導致方位散焦，此時傳統(tǒng)的雙曲線斜距模型已經不再適用，針對這個問題，該文提出一種新的加速度斜距模型，該模型可以把速度的方位空變特性考慮在內。在此模型的基礎上，該文還給出了相應的信號處理和成像方法，首先通過方位時域重采樣消除速度的方位空變性，然后在2維頻域去除三次項和四次項誤差，最后再采用距離徙動算法(RMA)進行成像。仿真實驗的結果證明了新的加速度斜距模型和成像方法的有效性。
在大場景超高分辨率星載合成孔徑雷達(SAR)中，等效速度在方位向上的空變性會導致方位散焦，此時傳統(tǒng)的雙曲線斜距模型已經不再適用，針對這個問題，該文提出一種新的加速度斜距模型，該模型可以把速度的方位空變特性考慮在內。在此模型的基礎上，該文還給出了相應的信號處理和成像方法，首先通過方位時域重采樣消除速度的方位空變性，然后在2維頻域去除三次項和四次項誤差，最后再采用距離徙動算法(RMA)進行成像。仿真實驗的結果證明了新的加速度斜距模型和成像方法的有效性。
2015, 37(5): 1122-1127.
doi: 10.11999/JEIT141140
摘要:
該文將傳統(tǒng)區(qū)域統(tǒng)計分布特征變化檢測方法拓展到2維特征空間，提出一種基于2維概率密度函數(shù)比較的SAR圖像變化檢測方法。該方法首先將觀測區(qū)域內相鄰像素的灰度值組合成2維觀測矢量，而后采用2維Gram- Charlier展開式對觀測矢量在不同時相圖像中的2維概率密度函數(shù)分別進行估計，在此基礎上，借助K-L散度理論對2維概率密度函數(shù)在不同時相圖像間的變化大小進行定量分析以實現(xiàn)變化檢測。實驗結果表明，與傳統(tǒng)方法相比，該文方法具有更優(yōu)的檢測性能。
該文將傳統(tǒng)區(qū)域統(tǒng)計分布特征變化檢測方法拓展到2維特征空間，提出一種基于2維概率密度函數(shù)比較的SAR圖像變化檢測方法。該方法首先將觀測區(qū)域內相鄰像素的灰度值組合成2維觀測矢量，而后采用2維Gram- Charlier展開式對觀測矢量在不同時相圖像中的2維概率密度函數(shù)分別進行估計，在此基礎上，借助K-L散度理論對2維概率密度函數(shù)在不同時相圖像間的變化大小進行定量分析以實現(xiàn)變化檢測。實驗結果表明，與傳統(tǒng)方法相比，該文方法具有更優(yōu)的檢測性能。
2015, 37(5): 1128-1134.
doi: 10.11999/JEIT140923
摘要:
基于高光譜圖像特征空間幾何分布的端元提取方法通?？煞譃橥队邦愃惴ê蛦涡误w體積最大類算法，通常前者精度不好，后者計算復雜度較高。該文提出一種基于代數(shù)余子式的快速N-FINDR端元提取算法(FCA)，該算法融合了投影類算法速度快和單形體體積最大類算法精度高的優(yōu)勢，利用像元投影到端元矩陣元素的代數(shù)余子式構成的向量上的方法，尋找最大體積的單形體。此外，該算法在端元搜索方面較為靈活，每次迭代都可用純度更高的像元代替已有端元，因此能保證用該端元確定的單形體，可以將特征空間中全部像元包含在內。仿真和實際高光譜數(shù)據實驗結果表明，該文算法在精準提取出端元的同時，收斂速度非?？臁?/span>
基于高光譜圖像特征空間幾何分布的端元提取方法通?？煞譃橥队邦愃惴ê蛦涡误w體積最大類算法，通常前者精度不好，后者計算復雜度較高。該文提出一種基于代數(shù)余子式的快速N-FINDR端元提取算法(FCA)，該算法融合了投影類算法速度快和單形體體積最大類算法精度高的優(yōu)勢，利用像元投影到端元矩陣元素的代數(shù)余子式構成的向量上的方法，尋找最大體積的單形體。此外，該算法在端元搜索方面較為靈活，每次迭代都可用純度更高的像元代替已有端元，因此能保證用該端元確定的單形體，可以將特征空間中全部像元包含在內。仿真和實際高光譜數(shù)據實驗結果表明，該文算法在精準提取出端元的同時，收斂速度非?？臁?/span>
2015, 37(5): 1135-1140.
doi: 10.11999/JEIT140876
摘要:
在采用聯(lián)合CWH(Choi-Williams Hough)變換估計多周期線性調頻連續(xù)波(LFMCW)信號的參數(shù)時，當觀察時間大于一個周期時，輸出信號的信噪比不再隨時間的增加而增大，且時頻圖中會出現(xiàn)多個峰值干擾信號參數(shù)的估計。結合CWH對LFMCW 信號的能量聚集和相干累積思想，該文提出一種基于周期CWH變換的多周期LFMCW信號的參數(shù)估計算法，給出了多周期LFMCW信號的PCWH變換公式；分析了PCWH輸出信噪比與觀測時間和觀測樣本信噪比的關系；分析了參數(shù)估計精度。最后，數(shù)值仿真驗證了該算法的有效性，證明在對多周期LFMCW信號參數(shù)估計時，PCWH更優(yōu)。
在采用聯(lián)合CWH(Choi-Williams Hough)變換估計多周期線性調頻連續(xù)波(LFMCW)信號的參數(shù)時，當觀察時間大于一個周期時，輸出信號的信噪比不再隨時間的增加而增大，且時頻圖中會出現(xiàn)多個峰值干擾信號參數(shù)的估計。結合CWH對LFMCW 信號的能量聚集和相干累積思想，該文提出一種基于周期CWH變換的多周期LFMCW信號的參數(shù)估計算法，給出了多周期LFMCW信號的PCWH變換公式；分析了PCWH輸出信噪比與觀測時間和觀測樣本信噪比的關系；分析了參數(shù)估計精度。最后，數(shù)值仿真驗證了該算法的有效性，證明在對多周期LFMCW信號參數(shù)估計時，PCWH更優(yōu)。
2015, 37(5): 1141-1148.
doi: 10.11999/JEIT141019
摘要:
該文提出一種基于優(yōu)選特征軌跡的視頻穩(wěn)定算法。首先，采用改進的Harris角點檢測算子提取特征點，通過K-Means聚類算法剔除前景特征點。然后，利用幀間特征點的空間運動一致性減少錯誤匹配和時間運動相似性實現(xiàn)長時間跟蹤，從而獲取有效特征軌跡。最后，建立同時包含特征軌跡平滑度與視頻質量退化程度的目標函數(shù)計算視頻序列的幾何變換集以平滑特征軌跡獲取穩(wěn)定視頻。針對圖像扭曲產生的空白區(qū)，由當前幀定義區(qū)與參考幀的光流作引導來腐蝕，并通過圖像拼接填充仍屬于空白區(qū)的像素。經仿真驗證，該文方法穩(wěn)定的視頻，空白區(qū)面積僅為Matsushita方法的33%左右，對動態(tài)復雜場景和多個大運動前景均具有較高的有效性并可生成內容完整的視頻，既提高了視頻的視覺效果，又減輕了費時的邊界修復任務。
該文提出一種基于優(yōu)選特征軌跡的視頻穩(wěn)定算法。首先，采用改進的Harris角點檢測算子提取特征點，通過K-Means聚類算法剔除前景特征點。然后，利用幀間特征點的空間運動一致性減少錯誤匹配和時間運動相似性實現(xiàn)長時間跟蹤，從而獲取有效特征軌跡。最后，建立同時包含特征軌跡平滑度與視頻質量退化程度的目標函數(shù)計算視頻序列的幾何變換集以平滑特征軌跡獲取穩(wěn)定視頻。針對圖像扭曲產生的空白區(qū)，由當前幀定義區(qū)與參考幀的光流作引導來腐蝕，并通過圖像拼接填充仍屬于空白區(qū)的像素。經仿真驗證，該文方法穩(wěn)定的視頻，空白區(qū)面積僅為Matsushita方法的33%左右，對動態(tài)復雜場景和多個大運動前景均具有較高的有效性并可生成內容完整的視頻，既提高了視頻的視覺效果，又減輕了費時的邊界修復任務。
2015, 37(5): 1149-1153.
doi: 10.11999/JEIT141185
摘要:
傳統(tǒng)的全景圖像拼接算法，多采用Harris角點的特征提取或尺度不變特征轉換?(SIFT)的特征匹配算子的方式，對存在重合部分的圖像進行圖像拼接處理。但對于車載全景圖像拼接算法而言，車身四周采集到的4幅魚眼畸變圖像，使用特征提取算子的方法進行的拼接，運算的復雜度高，效率低，不能滿足車載設備的實時性要求。針對這一問題，該文提出一種專門應用在車載系統(tǒng)的車載全景圖像拼接算法，并對其進行Matlab仿真，最大限度提高算法的運算效率，以滿足車載系統(tǒng)實時性的要求，真實的反應路況信息，輔助駕駛員安全駕駛。
傳統(tǒng)的全景圖像拼接算法，多采用Harris角點的特征提取或尺度不變特征轉換?(SIFT)的特征匹配算子的方式，對存在重合部分的圖像進行圖像拼接處理。但對于車載全景圖像拼接算法而言，車身四周采集到的4幅魚眼畸變圖像，使用特征提取算子的方法進行的拼接，運算的復雜度高，效率低，不能滿足車載設備的實時性要求。針對這一問題，該文提出一種專門應用在車載系統(tǒng)的車載全景圖像拼接算法，并對其進行Matlab仿真，最大限度提高算法的運算效率，以滿足車載系統(tǒng)實時性的要求，真實的反應路況信息，輔助駕駛員安全駕駛。
2015, 37(5): 1154-1159.
doi: 10.11999/JEIT141083
摘要:
為提高下肢表面肌電信號步態(tài)識別的準確性和實時性，該文提出一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法優(yōu)化支持向量機(SVM)的模式識別方法。首先對消噪后的肌電信號提取積分肌電值和方差作為特征樣本，然后利用PSO算法優(yōu)化SVM的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，最后利用步態(tài)動作的肌電信號樣本數(shù)據對構造的SVM分類器進行訓練、測試。實驗結果表明PSO-SVM分類器對下肢正常行走5個步態(tài)的識別率，明顯高于未經參數(shù)優(yōu)化的SVM分類器，優(yōu)化后平均識別率達到97.8%，并兼顧了分類的準確性和自適應性。
為提高下肢表面肌電信號步態(tài)識別的準確性和實時性，該文提出一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法優(yōu)化支持向量機(SVM)的模式識別方法。首先對消噪后的肌電信號提取積分肌電值和方差作為特征樣本，然后利用PSO算法優(yōu)化SVM的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，最后利用步態(tài)動作的肌電信號樣本數(shù)據對構造的SVM分類器進行訓練、測試。實驗結果表明PSO-SVM分類器對下肢正常行走5個步態(tài)的識別率，明顯高于未經參數(shù)優(yōu)化的SVM分類器，優(yōu)化后平均識別率達到97.8%，并兼顧了分類的準確性和自適應性。
2015, 37(5): 1160-1166.
doi: 10.11999/JEIT140997
摘要:
針對矩形跟蹤框在邊緣處包含較多背景信息的問題，該文提出一種基于規(guī)范化梯度特征的帶權分塊壓縮感知的目標特征提取方法。該方法將壓縮感知測量矩陣轉化為分塊對角矩陣，且根據塊的重要程度分配適當?shù)臋嘀兀s小測量矩陣規(guī)模，簡化特征提取運算，弱化背景干擾。然后將提取的特征輸入變先驗概率的貝葉斯分類器，變先驗概率的分類器充分利用已有的跟蹤結果，從一定程度預測了目標的運動方向，減小候選目標的分類歧義性，使得每一幀的分類函數(shù)根據以往跟蹤結果進行變化，提高了分類的準確度。實驗在8個具有常見跟蹤難度的序列中測試，并與目前較流行的4種目標跟蹤算法在跟蹤效果、成功率等方面進行比較，結果從多個角度表明，該文提出的目標跟蹤算法具有較高的準確度和穩(wěn)定性。
針對矩形跟蹤框在邊緣處包含較多背景信息的問題，該文提出一種基于規(guī)范化梯度特征的帶權分塊壓縮感知的目標特征提取方法。該方法將壓縮感知測量矩陣轉化為分塊對角矩陣，且根據塊的重要程度分配適當?shù)臋嘀兀s小測量矩陣規(guī)模，簡化特征提取運算，弱化背景干擾。然后將提取的特征輸入變先驗概率的貝葉斯分類器，變先驗概率的分類器充分利用已有的跟蹤結果，從一定程度預測了目標的運動方向，減小候選目標的分類歧義性，使得每一幀的分類函數(shù)根據以往跟蹤結果進行變化，提高了分類的準確度。實驗在8個具有常見跟蹤難度的序列中測試，并與目前較流行的4種目標跟蹤算法在跟蹤效果、成功率等方面進行比較，結果從多個角度表明，該文提出的目標跟蹤算法具有較高的準確度和穩(wěn)定性。
2015, 37(5): 1167-1172.
doi: 10.11999/JEIT141077
摘要:
針對傳統(tǒng)免疫網絡分類算法在記憶細胞確定上缺乏有效的指導，該文提出一種基于動態(tài)識別鄰域的免疫網絡分類算法。算法采用核函數(shù)表示機制來描述抗體-抗原之間的親和度；利用抗原對構造動態(tài)識別鄰域來指導抗體群體的進化，并選擇鄰域中距離對偶抗原最近的抗體為記憶細胞。算法被應用于多分類問題及高維分類問題來進行算法性能分析，同時，算法被應用于多個標準數(shù)據集的分類來評估算法的整體性能。分類結果表明該算法對于標準測試數(shù)據集有良好的分類性能，這說明基于動態(tài)識別鄰域的訓練方法能夠有效地指導記憶細胞的生成，顯著地改善分類器的性能。
針對傳統(tǒng)免疫網絡分類算法在記憶細胞確定上缺乏有效的指導，該文提出一種基于動態(tài)識別鄰域的免疫網絡分類算法。算法采用核函數(shù)表示機制來描述抗體-抗原之間的親和度；利用抗原對構造動態(tài)識別鄰域來指導抗體群體的進化，并選擇鄰域中距離對偶抗原最近的抗體為記憶細胞。算法被應用于多分類問題及高維分類問題來進行算法性能分析，同時，算法被應用于多個標準數(shù)據集的分類來評估算法的整體性能。分類結果表明該算法對于標準測試數(shù)據集有良好的分類性能，這說明基于動態(tài)識別鄰域的訓練方法能夠有效地指導記憶細胞的生成，顯著地改善分類器的性能。
2015, 37(5): 1173-1179.
doi: 10.11999/JEIT140907
摘要:
該文針對Reed-Solomon碼糾錯算法計算復雜度較高、運算時間較長等問題，提出一種自適應數(shù)據逐層分解的Reed-Solomon碼的迭代譯碼糾錯方法。首先，接收碼通過逐層分解將隨機錯誤或突發(fā)錯誤分散于不同的子序列中，縮小突發(fā)或隨機錯誤的查找范圍；其次，制定約束規(guī)則確定錯誤數(shù)目，同時根據不同的伴隨矩陣維數(shù)自適應選擇迭代求解關鍵方程的方法，定位子序列中誤碼的位置；最后，計算正確碼字，結束糾錯。實驗測試表明，該算法在保證不漏檢誤碼的前提下，能夠有效簡化計算多項式的維數(shù)，減少計算量和復雜度，糾錯時效優(yōu)于DFT(Discrete Fourier Transform)算法和BM(Berlekamp-Massey)算法。特別是對2維碼數(shù)據的糾錯測試中，與傳統(tǒng)算法相比，該算法糾錯時效可提升一個數(shù)量級。
該文針對Reed-Solomon碼糾錯算法計算復雜度較高、運算時間較長等問題，提出一種自適應數(shù)據逐層分解的Reed-Solomon碼的迭代譯碼糾錯方法。首先，接收碼通過逐層分解將隨機錯誤或突發(fā)錯誤分散于不同的子序列中，縮小突發(fā)或隨機錯誤的查找范圍；其次，制定約束規(guī)則確定錯誤數(shù)目，同時根據不同的伴隨矩陣維數(shù)自適應選擇迭代求解關鍵方程的方法，定位子序列中誤碼的位置；最后，計算正確碼字，結束糾錯。實驗測試表明，該算法在保證不漏檢誤碼的前提下，能夠有效簡化計算多項式的維數(shù)，減少計算量和復雜度，糾錯時效優(yōu)于DFT(Discrete Fourier Transform)算法和BM(Berlekamp-Massey)算法。特別是對2維碼數(shù)據的糾錯測試中，與傳統(tǒng)算法相比，該算法糾錯時效可提升一個數(shù)量級。
2015, 37(5): 1180-1186.
doi: 10.11999/JEIT141073
摘要:
對于采用大規(guī)模MIMO技術的時分雙工系統(tǒng)，天線互易誤差會破壞上下行信道互易特性，大幅降低預編碼算法下行傳輸性能。由于實際系統(tǒng)難以完全消除天線互易誤差，該文以最大化各用戶平均信泄噪比為目標，根據天線互易誤差的統(tǒng)計特性，設計了對該誤差具有魯棒性的線性預編碼算法。同時為了進一步降低用戶接收端的等效噪聲功率，該文還將該線性魯棒預編碼算法擴展為基于矢量擾動的非線性魯棒預編碼算法，并通過減格輔助技術降低其擾動矢量求解復雜度，使其更適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)應用。計算機仿真結果表明在存在基站天線互易誤差條件下，該文所提出的線性與非線性魯棒性預編碼算法的性能均優(yōu)于傳統(tǒng)預編碼算法的性能。
對于采用大規(guī)模MIMO技術的時分雙工系統(tǒng)，天線互易誤差會破壞上下行信道互易特性，大幅降低預編碼算法下行傳輸性能。由于實際系統(tǒng)難以完全消除天線互易誤差，該文以最大化各用戶平均信泄噪比為目標，根據天線互易誤差的統(tǒng)計特性，設計了對該誤差具有魯棒性的線性預編碼算法。同時為了進一步降低用戶接收端的等效噪聲功率，該文還將該線性魯棒預編碼算法擴展為基于矢量擾動的非線性魯棒預編碼算法，并通過減格輔助技術降低其擾動矢量求解復雜度，使其更適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)應用。計算機仿真結果表明在存在基站天線互易誤差條件下，該文所提出的線性與非線性魯棒性預編碼算法的性能均優(yōu)于傳統(tǒng)預編碼算法的性能。
2015, 37(5): 1187-1193.
doi: 10.11999/JEIT140994
摘要:
針對協(xié)方差信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI)不理想導致的通信系統(tǒng)安全性能惡化問題，該文提出一種魯棒的人工噪聲輔助的物理層安全發(fā)送方法。該方法基于非理想的協(xié)方差信道信息，對發(fā)送者的波束成形向量及人工噪聲協(xié)方差進行聯(lián)合優(yōu)化設計，從而最大化系統(tǒng)的最差情況安全速率(Worst-Case Secrecy Rate, WCSR)。該功率受限的安全速率最大化問題是非凸的，采用半定松弛(SemiDefinite Relaxation, SDR)技術和Lagrange對偶理論將其轉化為一系列的半定規(guī)劃(SemiDefinite Program, SDP)問題進行求解。仿真結果表明，與現(xiàn)有方案相比，所提方法的安全性能有了明顯的提升。
針對協(xié)方差信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI)不理想導致的通信系統(tǒng)安全性能惡化問題，該文提出一種魯棒的人工噪聲輔助的物理層安全發(fā)送方法。該方法基于非理想的協(xié)方差信道信息，對發(fā)送者的波束成形向量及人工噪聲協(xié)方差進行聯(lián)合優(yōu)化設計，從而最大化系統(tǒng)的最差情況安全速率(Worst-Case Secrecy Rate, WCSR)。該功率受限的安全速率最大化問題是非凸的，采用半定松弛(SemiDefinite Relaxation, SDR)技術和Lagrange對偶理論將其轉化為一系列的半定規(guī)劃(SemiDefinite Program, SDP)問題進行求解。仿真結果表明，與現(xiàn)有方案相比，所提方法的安全性能有了明顯的提升。
2015, 37(5): 1194-1199.
doi: 10.11999/JEIT140986
摘要:
在多蜂窩MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)協(xié)作通信系統(tǒng)中，該文研究了基站站點服從泊松點過程(PPP)分布時，協(xié)作基站(BSs)和用戶對采用干擾對齊技術的中斷概率和網絡吞吐量性能，推導了完全信道狀態(tài)信息(CSI)和部分CSI兩種情況下的上述性能的解析表達式，并分析了系統(tǒng)性能與協(xié)作參數(shù)的單調關系。仿真分析發(fā)現(xiàn)：在完全CSI情況下，網絡吞吐量隨著基站密度、協(xié)作基站數(shù)、天線數(shù)的增加而增加；在部分CSI情況下，由于綜合考慮了信道訓練和有限反饋帶來的資源開銷以及量化CSI引入的信道失真，存在一個使網絡吞吐量最大的最優(yōu)協(xié)作基站數(shù)，當天線數(shù)較少或用戶移動速度較小時，應有較多的基站參與協(xié)作，當天線數(shù)較多或用戶移動速度較大時，應適當減少協(xié)作基站數(shù)。
在多蜂窩MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)協(xié)作通信系統(tǒng)中，該文研究了基站站點服從泊松點過程(PPP)分布時，協(xié)作基站(BSs)和用戶對采用干擾對齊技術的中斷概率和網絡吞吐量性能，推導了完全信道狀態(tài)信息(CSI)和部分CSI兩種情況下的上述性能的解析表達式，并分析了系統(tǒng)性能與協(xié)作參數(shù)的單調關系。仿真分析發(fā)現(xiàn)：在完全CSI情況下，網絡吞吐量隨著基站密度、協(xié)作基站數(shù)、天線數(shù)的增加而增加；在部分CSI情況下，由于綜合考慮了信道訓練和有限反饋帶來的資源開銷以及量化CSI引入的信道失真，存在一個使網絡吞吐量最大的最優(yōu)協(xié)作基站數(shù)，當天線數(shù)較少或用戶移動速度較小時，應有較多的基站參與協(xié)作，當天線數(shù)較多或用戶移動速度較大時，應適當減少協(xié)作基站數(shù)。
2015, 37(5): 1200-1206.
doi: 10.11999/JEIT140933
摘要:
FlexRay正成為新一代車載通信網絡。為解決FlexRay靜態(tài)段調度(FSSS)的幀標志(FID)分配難題，該文提出一種基于周期特征的自動模型系數(shù)矩陣生成(AMCMG)算法，在大規(guī)模FSSS時，可快速得到最優(yōu)調度模型的各類消息調度屬性并確定系統(tǒng)所需的最少FID數(shù)；為進一步確定消息相位，并最終得到完整的周期調度表，根據不同周期消息之間調度的兼容性，提出了一種可實現(xiàn)最優(yōu)規(guī)劃的基于相位保留規(guī)則FID分配(PRFIDA)算法；最后，仿真實驗結果表明AMCMG算法能快速正確地建立調度模型，同時PRFIDA算法可以實現(xiàn)消息在已知調度屬性時的FID最優(yōu)分配。
FlexRay正成為新一代車載通信網絡。為解決FlexRay靜態(tài)段調度(FSSS)的幀標志(FID)分配難題，該文提出一種基于周期特征的自動模型系數(shù)矩陣生成(AMCMG)算法，在大規(guī)模FSSS時，可快速得到最優(yōu)調度模型的各類消息調度屬性并確定系統(tǒng)所需的最少FID數(shù)；為進一步確定消息相位，并最終得到完整的周期調度表，根據不同周期消息之間調度的兼容性，提出了一種可實現(xiàn)最優(yōu)規(guī)劃的基于相位保留規(guī)則FID分配(PRFIDA)算法；最后，仿真實驗結果表明AMCMG算法能快速正確地建立調度模型，同時PRFIDA算法可以實現(xiàn)消息在已知調度屬性時的FID最優(yōu)分配。
2015, 37(5): 1207-1213.
doi: 10.11999/JEIT140935
摘要:
為了實現(xiàn)對中斷小區(qū)的自主補償，該文基于自組織網絡(SON)提出功率和傾角聯(lián)合優(yōu)化調整的小區(qū)中斷補償(COC)機制。首先以天線傾角和發(fā)射功率作為優(yōu)化對象，然后對COC定義了合理的優(yōu)化目標及評價指標，并對優(yōu)化模型進行分析，最終給出基于遺傳優(yōu)化算法的補償機制。在分時長期演進(TD-LTE)場景中進行仿真驗證，該機制與參考文獻中的3種算法相比，在覆蓋、干擾和吞吐量等方面均有明顯的改善。
為了實現(xiàn)對中斷小區(qū)的自主補償，該文基于自組織網絡(SON)提出功率和傾角聯(lián)合優(yōu)化調整的小區(qū)中斷補償(COC)機制。首先以天線傾角和發(fā)射功率作為優(yōu)化對象，然后對COC定義了合理的優(yōu)化目標及評價指標，并對優(yōu)化模型進行分析，最終給出基于遺傳優(yōu)化算法的補償機制。在分時長期演進(TD-LTE)場景中進行仿真驗證，該機制與參考文獻中的3種算法相比，在覆蓋、干擾和吞吐量等方面均有明顯的改善。
2015, 37(5): 1214-1219.
doi: 10.11999/JEIT140615
摘要:
當?shù)讓訑?shù)據的容量以及輪廓推薦指令個數(shù)增大時，輪廓推薦的時間代價將呈指數(shù)級增長，從而嚴重影響其推薦效率。為此，基于超對等分布式網絡(SPA)，該文提出預存儲w個輪廓快照來高效處理系統(tǒng)中u個輪廓推薦指令的分布式網絡輪廓推薦算法(EMSRDN)。EMSRDN算法充分考慮SPA網絡的數(shù)據存儲和通信特性，利用map/reduce分布式計算模型，通過初始快照集啟發(fā)式構造來快速產生最優(yōu)w個輪廓快照。理論分析和仿真實驗表明，該算法具有有效性和實用性。
當?shù)讓訑?shù)據的容量以及輪廓推薦指令個數(shù)增大時，輪廓推薦的時間代價將呈指數(shù)級增長，從而嚴重影響其推薦效率。為此，基于超對等分布式網絡(SPA)，該文提出預存儲w個輪廓快照來高效處理系統(tǒng)中u個輪廓推薦指令的分布式網絡輪廓推薦算法(EMSRDN)。EMSRDN算法充分考慮SPA網絡的數(shù)據存儲和通信特性，利用map/reduce分布式計算模型，通過初始快照集啟發(fā)式構造來快速產生最優(yōu)w個輪廓快照。理論分析和仿真實驗表明，該算法具有有效性和實用性。
2015, 37(5): 1220-1226.
doi: 10.11999/JEIT140874
摘要:
針對內容中心網絡節(jié)點普遍緩存帶來的隱私泄露問題，在兼顧內容分發(fā)性能的基礎上，該文提出一種面向隱私保護的協(xié)作緩存策略。該策略從信息熵的角度提出隱私度量指標，以增大攻擊者的不確定度為目標，首先對于緩存策略的合理性給予證明；其次，通過構建空間匿名區(qū)域，擴大用戶匿名集合，增大緩存內容的歸屬不確定性。緩存決策時，針對垂直請求路徑和水平匿名區(qū)域，分別提出沿途熱點緩存和局域hash協(xié)同的存儲策略，減小緩存冗余和隱私信息泄露。仿真結果表明，該策略可減小內容請求時延，提高緩存命中率，在提升內容分發(fā)效率的同時增強了用戶隱私保護水平。
針對內容中心網絡節(jié)點普遍緩存帶來的隱私泄露問題，在兼顧內容分發(fā)性能的基礎上，該文提出一種面向隱私保護的協(xié)作緩存策略。該策略從信息熵的角度提出隱私度量指標，以增大攻擊者的不確定度為目標，首先對于緩存策略的合理性給予證明；其次，通過構建空間匿名區(qū)域，擴大用戶匿名集合，增大緩存內容的歸屬不確定性。緩存決策時，針對垂直請求路徑和水平匿名區(qū)域，分別提出沿途熱點緩存和局域hash協(xié)同的存儲策略，減小緩存冗余和隱私信息泄露。仿真結果表明，該策略可減小內容請求時延，提高緩存命中率，在提升內容分發(fā)效率的同時增強了用戶隱私保護水平。
2015, 37(5): 1227-1233.
doi: 10.11999/JEIT140884
摘要:
組播是一種被廣泛應用的通信技術。組播源認證是組播安全中的重要問題，特別是在有擾信道中實現(xiàn)組播源認證具有很大的挑戰(zhàn)性。該文提出一種基于門限密碼的鏈式組播源認證技術，以解決有擾信道上的組播源認證問題?；诮M播源認證的安全需求和Dolev-Yao模型，該文首先給出鏈式組播源認證的安全假設和安全模型；然后結合Shamir的門限秘密共享技術，設計一種適合于有擾信道的組播源認證協(xié)議并進行了安全性分析。對協(xié)議的仿真結果表明，該文設計的組播源認證在保證較好的通信性能前提下具有良好的抗丟包能力。
組播是一種被廣泛應用的通信技術。組播源認證是組播安全中的重要問題，特別是在有擾信道中實現(xiàn)組播源認證具有很大的挑戰(zhàn)性。該文提出一種基于門限密碼的鏈式組播源認證技術，以解決有擾信道上的組播源認證問題?；诮M播源認證的安全需求和Dolev-Yao模型，該文首先給出鏈式組播源認證的安全假設和安全模型；然后結合Shamir的門限秘密共享技術，設計一種適合于有擾信道的組播源認證協(xié)議并進行了安全性分析。對協(xié)議的仿真結果表明，該文設計的組播源認證在保證較好的通信性能前提下具有良好的抗丟包能力。
2015, 37(5): 1234-1240.
doi: 10.11999/JEIT140851
摘要:
非安全環(huán)境中的無線傳感器網絡(WSN)可能存在惡意攻擊節(jié)點，惡意節(jié)點將會篡改其觀測數(shù)據以影響參數(shù)估計的準確性。為此，該文提出基于信譽機制的分布式擴散最小均方(R-dLMS)算法和擴散歸一化最小均方(R-dNLMS)算法。該算法能夠根據各節(jié)點對整個網絡參數(shù)估計的貢獻來設置相應的信譽值，從而減小惡意節(jié)點對網絡攻擊的影響。仿真結果表明，與無信譽值的算法相比，該算法的性能得到大幅度提高，且R-dNLMS算法在R-dLMS算法的基礎上，算法性能得到進一步提升。
非安全環(huán)境中的無線傳感器網絡(WSN)可能存在惡意攻擊節(jié)點，惡意節(jié)點將會篡改其觀測數(shù)據以影響參數(shù)估計的準確性。為此，該文提出基于信譽機制的分布式擴散最小均方(R-dLMS)算法和擴散歸一化最小均方(R-dNLMS)算法。該算法能夠根據各節(jié)點對整個網絡參數(shù)估計的貢獻來設置相應的信譽值，從而減小惡意節(jié)點對網絡攻擊的影響。仿真結果表明，與無信譽值的算法相比，該算法的性能得到大幅度提高，且R-dNLMS算法在R-dLMS算法的基礎上，算法性能得到進一步提升。
2015, 37(5): 1241-1247.
doi: 10.11999/JEIT140902
摘要:
在射頻識別(RFID)的應用中，安全問題特別是用戶隱私問題正日益凸顯。因此，(用戶)標簽信息的隱私保護的需求越來越迫切。在RFID系統(tǒng)中，標簽的隱私保護不僅是對外部攻擊者，也應該包括閱讀器。而現(xiàn)有許多文獻提出的認證協(xié)議的安全僅針對外部攻擊者，甚至在外部攻擊者的不同攻擊方法下也并不能完全保證安全。該文提出兩個標簽對閱讀器匿名的認證協(xié)議：列表式RFID認證協(xié)議和密鑰更新式RFID認證協(xié)議。這兩個協(xié)議保證了閱讀器對標簽認證時，標簽的信息不僅對外部攻擊者是安全的而且對閱讀器也保持匿名和不可追蹤。相較于Armknecht等人提出的對閱讀器匿名和不可追蹤的認證協(xié)議，該文所提的協(xié)議不再需要增加第三方幫助來完成認證。并且密鑰更新式RFID匿名認證協(xié)議還保證了撤銷后的標簽對閱讀器也是匿名性和不可追蹤的。
在射頻識別(RFID)的應用中，安全問題特別是用戶隱私問題正日益凸顯。因此，(用戶)標簽信息的隱私保護的需求越來越迫切。在RFID系統(tǒng)中，標簽的隱私保護不僅是對外部攻擊者，也應該包括閱讀器。而現(xiàn)有許多文獻提出的認證協(xié)議的安全僅針對外部攻擊者，甚至在外部攻擊者的不同攻擊方法下也并不能完全保證安全。該文提出兩個標簽對閱讀器匿名的認證協(xié)議：列表式RFID認證協(xié)議和密鑰更新式RFID認證協(xié)議。這兩個協(xié)議保證了閱讀器對標簽認證時，標簽的信息不僅對外部攻擊者是安全的而且對閱讀器也保持匿名和不可追蹤。相較于Armknecht等人提出的對閱讀器匿名和不可追蹤的認證協(xié)議，該文所提的協(xié)議不再需要增加第三方幫助來完成認證。并且密鑰更新式RFID匿名認證協(xié)議還保證了撤銷后的標簽對閱讀器也是匿名性和不可追蹤的。
2015, 37(5): 1248-1254.
doi: 10.11999/JEIT141017
摘要:
為了滿足密文域水印嵌入的需要，該文基于壓縮感知技術，提出一種魯棒可分離的密文域水印算法。首先，內容擁有者將圖像進行不重疊分塊，利用邊緣檢測手段劃分重要塊和非重要塊。重要塊用傳統(tǒng)加密方式進行加密，非重要塊用壓縮感知技術進行加密，同時為水印嵌入留出一定空間，然后根據嵌入密鑰，實現(xiàn)二值水印的密文嵌入。在接收端獲取圖像內容和水印的方式是可分離的，同時根據含水印的密文圖像塊的像素分布特性可重新判斷塊的屬性，避免了傳輸塊屬性信息。此外，水印信息重復4次嵌入在密文圖像的不同區(qū)域，保證了水印的魯棒性。實驗結果顯示所提方案在抵抗適度攻擊時具有魯棒性和安全性。
為了滿足密文域水印嵌入的需要，該文基于壓縮感知技術，提出一種魯棒可分離的密文域水印算法。首先，內容擁有者將圖像進行不重疊分塊，利用邊緣檢測手段劃分重要塊和非重要塊。重要塊用傳統(tǒng)加密方式進行加密，非重要塊用壓縮感知技術進行加密，同時為水印嵌入留出一定空間，然后根據嵌入密鑰，實現(xiàn)二值水印的密文嵌入。在接收端獲取圖像內容和水印的方式是可分離的，同時根據含水印的密文圖像塊的像素分布特性可重新判斷塊的屬性，避免了傳輸塊屬性信息。此外，水印信息重復4次嵌入在密文圖像的不同區(qū)域，保證了水印的魯棒性。實驗結果顯示所提方案在抵抗適度攻擊時具有魯棒性和安全性。
2015, 37(5): 1255-1259.
doi: 10.11999/JEIT140930
摘要:
漸變鰭線陣在空間功率合成放大器中具有重要的應用價值。該文簡化漸變鰭線陣的模型，將漸變鰭線陣設計等效為TE模式波阻抗的漸變阻抗變換，采用譜域導納法計算漸變鰭線陣的傳播常數(shù)，依據小反射理論，提出一種新型基于Hecken形式的緊湊、寬帶漸變鰭線陣。利用高頻仿真軟件HFSS進行優(yōu)化仿真設計，通過引入槽線微帶過渡電路，實際加工了X波段22鰭線陣，背靠背測試結果表明：在X波段(8~12 GHz)內，反射系數(shù)小于-12 dB，插入損耗小于1 dB，實測結果與理論計算吻合。該文系統(tǒng)地給出漸變鰭線陣設計優(yōu)化的理論計算和仿真方法，對基于波導內空間功率合成模塊設計具有指導意義，具有良好的工程應用前景。
漸變鰭線陣在空間功率合成放大器中具有重要的應用價值。該文簡化漸變鰭線陣的模型，將漸變鰭線陣設計等效為TE模式波阻抗的漸變阻抗變換，采用譜域導納法計算漸變鰭線陣的傳播常數(shù)，依據小反射理論，提出一種新型基于Hecken形式的緊湊、寬帶漸變鰭線陣。利用高頻仿真軟件HFSS進行優(yōu)化仿真設計，通過引入槽線微帶過渡電路，實際加工了X波段22鰭線陣，背靠背測試結果表明：在X波段(8~12 GHz)內，反射系數(shù)小于-12 dB，插入損耗小于1 dB，實測結果與理論計算吻合。該文系統(tǒng)地給出漸變鰭線陣設計優(yōu)化的理論計算和仿真方法，對基于波導內空間功率合成模塊設計具有指導意義，具有良好的工程應用前景。
2015, 37(5): 1260-1265.
doi: 10.11999/JEIT141129
摘要:
真值表是表征邏輯輸入與輸出之間因果關系的重要工具，真值表約簡在數(shù)字邏輯電路的分析與設計中具有重要意義。該文將真值表看作邏輯信息系統(tǒng)，將真值表約簡轉化為邏輯信息系統(tǒng)的最簡規(guī)則獲取。采用粒計算分層?；乃枷?，在不同粒度下，利用粒矩陣的知識表示形式、粒矩陣中的啟發(fā)式知識以及粒矩陣運算，設計了多輸入多輸出真值表快速并行約簡算法。以發(fā)光二極管七段數(shù)字顯示器為例進行了算法說明，通過數(shù)學證明和算法復雜性分析證明了算法的正確性和有效性。
真值表是表征邏輯輸入與輸出之間因果關系的重要工具，真值表約簡在數(shù)字邏輯電路的分析與設計中具有重要意義。該文將真值表看作邏輯信息系統(tǒng)，將真值表約簡轉化為邏輯信息系統(tǒng)的最簡規(guī)則獲取。采用粒計算分層?；乃枷?，在不同粒度下，利用粒矩陣的知識表示形式、粒矩陣中的啟發(fā)式知識以及粒矩陣運算，設計了多輸入多輸出真值表快速并行約簡算法。以發(fā)光二極管七段數(shù)字顯示器為例進行了算法說明，通過數(shù)學證明和算法復雜性分析證明了算法的正確性和有效性。
2015, 37(5): 1266-1270.
doi: 10.11999/JEIT141121
摘要:
針對自適應空域隱寫術設計的關鍵問題，該文結合Canny邊緣檢測和校驗格編碼(STC)提出一種不需要同步邊信息的自適應空域隱寫方法。首先，根據秘密消息長度、載體圖像等因素確定Canny邊緣檢測算法中的參數(shù)取值，進而根據相應的參數(shù)取值使用Canny邊緣檢測算法來選擇載體圖像的邊緣區(qū)域。然后，分別定義邊緣區(qū)域像素和非邊緣區(qū)域像素的嵌入失真；最后，在載體像素的多個最低有效位平面(LSB)使用STC嵌入秘密消息。實驗結果表明：該隱寫方法在4種嵌入率情況下抵抗常見通用隱寫分析的性能優(yōu)于3種已有的隱寫方法，且在較小嵌入率情況下與空域通用小波相對失真方法(S-UNIWARD)相當。
針對自適應空域隱寫術設計的關鍵問題，該文結合Canny邊緣檢測和校驗格編碼(STC)提出一種不需要同步邊信息的自適應空域隱寫方法。首先，根據秘密消息長度、載體圖像等因素確定Canny邊緣檢測算法中的參數(shù)取值，進而根據相應的參數(shù)取值使用Canny邊緣檢測算法來選擇載體圖像的邊緣區(qū)域。然后，分別定義邊緣區(qū)域像素和非邊緣區(qū)域像素的嵌入失真；最后，在載體像素的多個最低有效位平面(LSB)使用STC嵌入秘密消息。實驗結果表明：該隱寫方法在4種嵌入率情況下抵抗常見通用隱寫分析的性能優(yōu)于3種已有的隱寫方法，且在較小嵌入率情況下與空域通用小波相對失真方法(S-UNIWARD)相當。
