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2015年 第37卷 第7期
2015, 37(7): 1525-1530.
doi: 10.11999/JEIT141540
摘要:
在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，高效且準(zhǔn)確的頻譜感知是必不可少的一個環(huán)節(jié)。該文主要研究了MIMO場景下的頻譜感知問題?？紤]到頻譜被主用戶占用和頻譜空閑這兩種場景下，認(rèn)知用戶各天線接收到信號之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)有差異，針對接收信號的采樣協(xié)方差矩陣，提出了局部方差的概念，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于局部方差的MIMO頻譜感知方法。根據(jù)漸近分布理論，推導(dǎo)了所述方法的理論檢測門限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分別分析了AWGN信道和Rayleigh信道下該方法的檢測性能，并與相關(guān)的感知算法進(jìn)行了對比。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境下，該文所提方法相比其他方法檢測性能更高，且所需的采樣點(diǎn)數(shù)更小，能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精確的檢測。
在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，高效且準(zhǔn)確的頻譜感知是必不可少的一個環(huán)節(jié)。該文主要研究了MIMO場景下的頻譜感知問題?？紤]到頻譜被主用戶占用和頻譜空閑這兩種場景下，認(rèn)知用戶各天線接收到信號之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)有差異，針對接收信號的采樣協(xié)方差矩陣，提出了局部方差的概念，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于局部方差的MIMO頻譜感知方法。根據(jù)漸近分布理論，推導(dǎo)了所述方法的理論檢測門限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分別分析了AWGN信道和Rayleigh信道下該方法的檢測性能，并與相關(guān)的感知算法進(jìn)行了對比。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境下，該文所提方法相比其他方法檢測性能更高，且所需的采樣點(diǎn)數(shù)更小，能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精確的檢測。
2015, 37(7): 1531-1537.
doi: 10.11999/JEIT141283
摘要:
在認(rèn)知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對檢測頻段突然被主用戶(PU)占用導(dǎo)致次用戶頻譜檢測性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，該算法通過將檢測周期后半部分采樣點(diǎn)的瞬時采樣值累加到檢測周期前半部分采樣點(diǎn)的瞬時采樣值上，在不延長檢測時間的基礎(chǔ)上，提高了整個檢測周期的判決統(tǒng)計(jì)值，從而提高了系統(tǒng)檢測性能。并且從理論上詳細(xì)分析了該算法的檢測概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法和傳統(tǒng)能量檢測算法，并且保證了不錯的用戶數(shù)據(jù)吞吐量。
在認(rèn)知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對檢測頻段突然被主用戶(PU)占用導(dǎo)致次用戶頻譜檢測性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，該算法通過將檢測周期后半部分采樣點(diǎn)的瞬時采樣值累加到檢測周期前半部分采樣點(diǎn)的瞬時采樣值上，在不延長檢測時間的基礎(chǔ)上，提高了整個檢測周期的判決統(tǒng)計(jì)值，從而提高了系統(tǒng)檢測性能。并且從理論上詳細(xì)分析了該算法的檢測概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法和傳統(tǒng)能量檢測算法，并且保證了不錯的用戶數(shù)據(jù)吞吐量。
2015, 37(7): 1538-1543.
doi: 10.11999/JEIT141275
摘要:
對于多徑自干擾信道場景下同時同頻全雙工(CCFD)無線通信系統(tǒng)，考慮射頻域多抽頭自干擾抵消技術(shù)，現(xiàn)有研究多集中于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，缺少抽頭個數(shù)與延遲設(shè)置、幅度和相位等參數(shù)對自干擾抵消性能的影響分析，不利于工程參數(shù)的選取。針對此問題，在已知抽頭個數(shù)和延遲設(shè)置的情況下，該文給出各個抽頭幅度和相位的求解方法，并推導(dǎo)了幅度和相位誤差對自干擾抵消性能影響的理論表達(dá)式。分析與仿真表明，對于特定抽頭個數(shù)，當(dāng)最大抽頭延遲小于自干擾信號主徑延遲時，自干擾抵消值隨著最大抽頭延遲的增加而增加，而當(dāng)最大抽頭延遲大于約兩倍自干擾信號主徑延遲時，自干擾抵消值隨著最大抽頭延遲的增加而減少；對于特定抽頭延遲范圍，當(dāng)抽頭個數(shù)增加或自干擾信號帶寬減少時，自干擾抵消值隨之變大；對于特定的延遲設(shè)置，隨著幅度或相位誤差的增加，自干擾抵消值越來越小。
對于多徑自干擾信道場景下同時同頻全雙工(CCFD)無線通信系統(tǒng)，考慮射頻域多抽頭自干擾抵消技術(shù)，現(xiàn)有研究多集中于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，缺少抽頭個數(shù)與延遲設(shè)置、幅度和相位等參數(shù)對自干擾抵消性能的影響分析，不利于工程參數(shù)的選取。針對此問題，在已知抽頭個數(shù)和延遲設(shè)置的情況下，該文給出各個抽頭幅度和相位的求解方法，并推導(dǎo)了幅度和相位誤差對自干擾抵消性能影響的理論表達(dá)式。分析與仿真表明，對于特定抽頭個數(shù)，當(dāng)最大抽頭延遲小于自干擾信號主徑延遲時，自干擾抵消值隨著最大抽頭延遲的增加而增加，而當(dāng)最大抽頭延遲大于約兩倍自干擾信號主徑延遲時，自干擾抵消值隨著最大抽頭延遲的增加而減少；對于特定抽頭延遲范圍，當(dāng)抽頭個數(shù)增加或自干擾信號帶寬減少時，自干擾抵消值隨之變大；對于特定的延遲設(shè)置，隨著幅度或相位誤差的增加，自干擾抵消值越來越小。
2015, 37(7): 1544-1549.
doi: 10.11999/JEIT141382
摘要:
基于頻率選擇性信道中由一個發(fā)射節(jié)點(diǎn)、一個目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò)，該文提出一種新型的分布式波束形成技術(shù)。該技術(shù)除了在中繼節(jié)點(diǎn)上采用濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)策略之外，在接收節(jié)點(diǎn)也配備一個有限長響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)濾波器，共同均衡發(fā)射節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道。該文中，此兩種濾波器將得到聯(lián)合優(yōu)化以提高接收節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量，并同時滿足中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率限制。仿真結(jié)果表明，相較于放大而后轉(zhuǎn)發(fā)以及濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)但無接收濾波器的波束形成器而言，所提波束形成技術(shù)極大地提高了頻率選擇性信道中中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
基于頻率選擇性信道中由一個發(fā)射節(jié)點(diǎn)、一個目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò)，該文提出一種新型的分布式波束形成技術(shù)。該技術(shù)除了在中繼節(jié)點(diǎn)上采用濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)策略之外，在接收節(jié)點(diǎn)也配備一個有限長響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)濾波器，共同均衡發(fā)射節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道。該文中，此兩種濾波器將得到聯(lián)合優(yōu)化以提高接收節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量，并同時滿足中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率限制。仿真結(jié)果表明，相較于放大而后轉(zhuǎn)發(fā)以及濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)但無接收濾波器的波束形成器而言，所提波束形成技術(shù)極大地提高了頻率選擇性信道中中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
2015, 37(7): 1550-1555.
doi: 10.11999/JEIT141455
摘要:
雙向中繼協(xié)同通信系統(tǒng)的兩用戶節(jié)點(diǎn)通過中繼節(jié)點(diǎn)相互交換信息，顯示了其在頻譜效率上的優(yōu)勢。在系統(tǒng)裝備多天線的情況下，為進(jìn)一步改善誤比特率性能，論文提出一種基于格規(guī)約算法的用戶聯(lián)合預(yù)編碼與檢測算法。該算法通過一次復(fù)數(shù)域格規(guī)約處理來提高信道增益矩陣的正交性，預(yù)編碼和檢測算法聯(lián)合應(yīng)用處理后的矩陣，中繼節(jié)點(diǎn)僅需要對接收信號進(jìn)行求模運(yùn)算和放大轉(zhuǎn)發(fā)，算法的復(fù)雜度主要集中在兩用戶節(jié)點(diǎn)上。仿真結(jié)果顯示：相比于傳統(tǒng)的預(yù)編碼和檢測算法，用戶聯(lián)合預(yù)編碼與檢測算法在計(jì)算復(fù)雜度僅增加了對信道增益矩陣一次格規(guī)約計(jì)算的前提下，可顯著降低系統(tǒng)的誤比特率，提高分集增益，具有工程實(shí)用價值。
雙向中繼協(xié)同通信系統(tǒng)的兩用戶節(jié)點(diǎn)通過中繼節(jié)點(diǎn)相互交換信息，顯示了其在頻譜效率上的優(yōu)勢。在系統(tǒng)裝備多天線的情況下，為進(jìn)一步改善誤比特率性能，論文提出一種基于格規(guī)約算法的用戶聯(lián)合預(yù)編碼與檢測算法。該算法通過一次復(fù)數(shù)域格規(guī)約處理來提高信道增益矩陣的正交性，預(yù)編碼和檢測算法聯(lián)合應(yīng)用處理后的矩陣，中繼節(jié)點(diǎn)僅需要對接收信號進(jìn)行求模運(yùn)算和放大轉(zhuǎn)發(fā)，算法的復(fù)雜度主要集中在兩用戶節(jié)點(diǎn)上。仿真結(jié)果顯示：相比于傳統(tǒng)的預(yù)編碼和檢測算法，用戶聯(lián)合預(yù)編碼與檢測算法在計(jì)算復(fù)雜度僅增加了對信道增益矩陣一次格規(guī)約計(jì)算的前提下，可顯著降低系統(tǒng)的誤比特率，提高分集增益，具有工程實(shí)用價值。
2015, 37(7): 1556-1561.
doi: 10.11999/JEIT141322
摘要:
為了解決窄帶干擾條件下含有未知載頻的直擴(kuò)信號的偽碼序列的估計(jì)問題，該文在已知碼片速率和偽碼周期的前提下，提出一種結(jié)合矩陣特征分解和線性調(diào)頻Z變換的偽碼序列盲估計(jì)算法。該方法對接收信號分段獲得觀察向量，并對觀察向量的相關(guān)矩陣進(jìn)行特征分解，最后應(yīng)用改進(jìn)的最小描述長度(MDL)準(zhǔn)則和線性調(diào)頻Z變換(CZT)對特征向量進(jìn)行處理，可以估計(jì)出窄帶干擾信號，同時還可以估計(jì)出信號的載頻和偽碼序列。仿真實(shí)驗(yàn)給出了不同干擾信號和不同偽碼序列長度時算法的性能曲線，理論分析和仿真結(jié)果都表明了該方法能有效地工作在較低的信噪比下。
為了解決窄帶干擾條件下含有未知載頻的直擴(kuò)信號的偽碼序列的估計(jì)問題，該文在已知碼片速率和偽碼周期的前提下，提出一種結(jié)合矩陣特征分解和線性調(diào)頻Z變換的偽碼序列盲估計(jì)算法。該方法對接收信號分段獲得觀察向量，并對觀察向量的相關(guān)矩陣進(jìn)行特征分解，最后應(yīng)用改進(jìn)的最小描述長度(MDL)準(zhǔn)則和線性調(diào)頻Z變換(CZT)對特征向量進(jìn)行處理，可以估計(jì)出窄帶干擾信號，同時還可以估計(jì)出信號的載頻和偽碼序列。仿真實(shí)驗(yàn)給出了不同干擾信號和不同偽碼序列長度時算法的性能曲線，理論分析和仿真結(jié)果都表明了該方法能有效地工作在較低的信噪比下。
2015, 37(7): 1562-1568.
doi: 10.11999/JEIT141204
摘要:
針對缺乏有效聯(lián)盟收益分配機(jī)制，導(dǎo)致發(fā)送端拒絕協(xié)作，同時發(fā)送信號，造成接收端信號重疊，該文提出一種基于博弈的安全聯(lián)盟組網(wǎng)方法。首先，將協(xié)作博弈機(jī)制中的收益分?jǐn)倷C(jī)制引入安全聯(lián)盟組網(wǎng)自適應(yīng)形成方法，建立發(fā)送端聯(lián)盟組網(wǎng)模型。然后，為實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟方式組網(wǎng)，基于博弈方法將聯(lián)盟組網(wǎng)相比非聯(lián)盟時增加的總安全速率作為可轉(zhuǎn)移的收益函數(shù)，平均分配給組網(wǎng)內(nèi)各個發(fā)送端；之后，發(fā)送端遍歷所有可能形成的聯(lián)盟組網(wǎng)，得到均攤收益最大的聯(lián)盟組網(wǎng)方式；最后，發(fā)送端自適應(yīng)形成該聯(lián)盟組網(wǎng)，無需發(fā)送信號或相同需求下竊聽信道條件最壞的發(fā)送端發(fā)信號，其余所有發(fā)送端通過發(fā)送人工噪聲進(jìn)行協(xié)作。仿真分析驗(yàn)證了該方法的公平性和有效性，當(dāng)發(fā)送端功率等于20 mW時，高斯信道下的網(wǎng)絡(luò)平均安全速率相比初始狀態(tài)提高1.8 。
針對缺乏有效聯(lián)盟收益分配機(jī)制，導(dǎo)致發(fā)送端拒絕協(xié)作，同時發(fā)送信號，造成接收端信號重疊，該文提出一種基于博弈的安全聯(lián)盟組網(wǎng)方法。首先，將協(xié)作博弈機(jī)制中的收益分?jǐn)倷C(jī)制引入安全聯(lián)盟組網(wǎng)自適應(yīng)形成方法，建立發(fā)送端聯(lián)盟組網(wǎng)模型。然后，為實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟方式組網(wǎng)，基于博弈方法將聯(lián)盟組網(wǎng)相比非聯(lián)盟時增加的總安全速率作為可轉(zhuǎn)移的收益函數(shù)，平均分配給組網(wǎng)內(nèi)各個發(fā)送端；之后，發(fā)送端遍歷所有可能形成的聯(lián)盟組網(wǎng)，得到均攤收益最大的聯(lián)盟組網(wǎng)方式；最后，發(fā)送端自適應(yīng)形成該聯(lián)盟組網(wǎng)，無需發(fā)送信號或相同需求下竊聽信道條件最壞的發(fā)送端發(fā)信號，其余所有發(fā)送端通過發(fā)送人工噪聲進(jìn)行協(xié)作。仿真分析驗(yàn)證了該方法的公平性和有效性，當(dāng)發(fā)送端功率等于20 mW時，高斯信道下的網(wǎng)絡(luò)平均安全速率相比初始狀態(tài)提高1.8 。
2015, 37(7): 1569-1574.
doi: 10.11999/JEIT141364
摘要:
現(xiàn)有的關(guān)于物理層網(wǎng)絡(luò)編碼(PNC)的研究多建立在時鐘已完全同步的基礎(chǔ)上，對PNC的符號時鐘同步研究較少。而實(shí)際上符號時鐘在PNC中是必不可少的。針對這一問題，該文提出一種新的基于正交訓(xùn)練序列適用于雙向中繼信道PNC的符號時鐘估計(jì)方法。該方法根據(jù)最大似然估計(jì)準(zhǔn)則，運(yùn)用基于離散傅里葉變換(DFT)的插值算法來估計(jì)時鐘誤差。仿真結(jié)果表明，所提出的DFT插值算法性能優(yōu)越，在信噪比(SNR)大于10 dB的條件下，系統(tǒng)的均方誤差(MSE)性能比經(jīng)典優(yōu)選采樣點(diǎn)法提升1個數(shù)量級，并且非常逼近修正克拉美羅界(MCRB)。
現(xiàn)有的關(guān)于物理層網(wǎng)絡(luò)編碼(PNC)的研究多建立在時鐘已完全同步的基礎(chǔ)上，對PNC的符號時鐘同步研究較少。而實(shí)際上符號時鐘在PNC中是必不可少的。針對這一問題，該文提出一種新的基于正交訓(xùn)練序列適用于雙向中繼信道PNC的符號時鐘估計(jì)方法。該方法根據(jù)最大似然估計(jì)準(zhǔn)則，運(yùn)用基于離散傅里葉變換(DFT)的插值算法來估計(jì)時鐘誤差。仿真結(jié)果表明，所提出的DFT插值算法性能優(yōu)越，在信噪比(SNR)大于10 dB的條件下，系統(tǒng)的均方誤差(MSE)性能比經(jīng)典優(yōu)選采樣點(diǎn)法提升1個數(shù)量級，并且非常逼近修正克拉美羅界(MCRB)。
2015, 37(7): 1575-1579.
doi: 10.11999/JEIT141459
摘要:
咬尾卷積碼的傳統(tǒng)譯碼算法沒有考慮咬尾格形圖的循環(huán)性，譯碼起始位置固定，譯碼效率相對較低。該文首次證明了咬尾卷積碼基于格形圖的譯碼算法與譯碼起始位置無關(guān)，即從任意位置開始譯碼得到的最優(yōu)咬尾路徑即為全局最優(yōu)咬尾路徑?；诖颂岢鲆环N基于可信位置排序的咬尾卷積碼譯碼算法。新算法利用咬尾格形圖的循環(huán)性，根據(jù)接收到的信道輸出序列估算每個譯碼起始位置的可靠性，從而選擇一個可靠性最高的譯碼起始位置。和傳統(tǒng)譯碼算法相比，所提算法具有更快的收斂速度。
咬尾卷積碼的傳統(tǒng)譯碼算法沒有考慮咬尾格形圖的循環(huán)性，譯碼起始位置固定，譯碼效率相對較低。該文首次證明了咬尾卷積碼基于格形圖的譯碼算法與譯碼起始位置無關(guān)，即從任意位置開始譯碼得到的最優(yōu)咬尾路徑即為全局最優(yōu)咬尾路徑?；诖颂岢鲆环N基于可信位置排序的咬尾卷積碼譯碼算法。新算法利用咬尾格形圖的循環(huán)性，根據(jù)接收到的信道輸出序列估算每個譯碼起始位置的可靠性，從而選擇一個可靠性最高的譯碼起始位置。和傳統(tǒng)譯碼算法相比，所提算法具有更快的收斂速度。
2015, 37(7): 1580-1585.
doi: 10.11999/JEIT141294
摘要:
高效的差錯控制編碼技術(shù)(ECC)可以增強(qiáng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)的能量利用效率。為了充分利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含的分集資源應(yīng)對惡劣信道環(huán)境導(dǎo)致的高差錯概率，該文研究了基于根校驗(yàn)全分集LDPC碼的差錯控制編碼技術(shù)。首先，提出在分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，基于根校驗(yàn)全分集LDPC碼的編碼方案；其次，設(shè)計(jì)了適用于所提方案的速率兼容全分集LDPC碼字結(jié)構(gòu)。最后，分析了所提編碼系統(tǒng)的能效。仿真結(jié)果表明，在信道條件較差的環(huán)境中(仿真中，信道噪聲大于410-4 mW)，采用該文的編碼方案，能夠顯著提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能效。
高效的差錯控制編碼技術(shù)(ECC)可以增強(qiáng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)的能量利用效率。為了充分利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含的分集資源應(yīng)對惡劣信道環(huán)境導(dǎo)致的高差錯概率，該文研究了基于根校驗(yàn)全分集LDPC碼的差錯控制編碼技術(shù)。首先，提出在分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，基于根校驗(yàn)全分集LDPC碼的編碼方案；其次，設(shè)計(jì)了適用于所提方案的速率兼容全分集LDPC碼字結(jié)構(gòu)。最后，分析了所提編碼系統(tǒng)的能效。仿真結(jié)果表明，在信道條件較差的環(huán)境中(仿真中，信道噪聲大于410-4 mW)，采用該文的編碼方案，能夠顯著提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能效。
2015, 37(7): 1586-1590.
doi: 10.11999/JEIT141219
摘要:
針對現(xiàn)有的異常事件檢測算法準(zhǔn)確率低和能量開銷較大等問題，該文提出一種基于壓縮感知(CS)和GM(1,1) 的異常事件檢測方案。首先，基于分簇的思想將傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮采樣后傳輸至Sink，針對傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)稀疏度未知的特點(diǎn)，提出一種基于步長自適應(yīng)的塊稀疏信號重構(gòu)算法。然后，Sink基于CM(1,1)對節(jié)點(diǎn)發(fā)生的異常進(jìn)行預(yù)測，并對節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于其它異常檢測算法，該算法的誤警率和漏檢率較低，在保證異常事件檢測可靠性的同時，有效地節(jié)省了節(jié)點(diǎn)能量。
針對現(xiàn)有的異常事件檢測算法準(zhǔn)確率低和能量開銷較大等問題，該文提出一種基于壓縮感知(CS)和GM(1,1) 的異常事件檢測方案。首先，基于分簇的思想將傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮采樣后傳輸至Sink，針對傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)稀疏度未知的特點(diǎn)，提出一種基于步長自適應(yīng)的塊稀疏信號重構(gòu)算法。然后，Sink基于CM(1,1)對節(jié)點(diǎn)發(fā)生的異常進(jìn)行預(yù)測，并對節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于其它異常檢測算法，該算法的誤警率和漏檢率較低，在保證異常事件檢測可靠性的同時，有效地節(jié)省了節(jié)點(diǎn)能量。
2015, 37(7): 1591-1597.
doi: 10.11999/JEIT141198
摘要:
間斷連接無線網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)以協(xié)作方式完成消息投遞，惡意節(jié)點(diǎn)將嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能。利用節(jié)點(diǎn)歷史行為信息，該文提出一種惡意節(jié)點(diǎn)容忍的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略，節(jié)點(diǎn)結(jié)合直接觀察信息與鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦信息，通過動態(tài)推薦聲譽(yù)閾值感知節(jié)點(diǎn)惡意行為，進(jìn)而利用證據(jù)理論量化節(jié)點(diǎn)信任度，從而檢測網(wǎng)絡(luò)中串謀及獨(dú)立的惡意節(jié)點(diǎn)，為消息選擇最優(yōu)的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。結(jié)果表明，在帶有串謀的惡意攻擊下，所提出的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略能準(zhǔn)確檢測出惡意節(jié)點(diǎn)，并顯著提高消息投遞率，改善平均時延。
間斷連接無線網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)以協(xié)作方式完成消息投遞，惡意節(jié)點(diǎn)將嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能。利用節(jié)點(diǎn)歷史行為信息，該文提出一種惡意節(jié)點(diǎn)容忍的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略，節(jié)點(diǎn)結(jié)合直接觀察信息與鄰居節(jié)點(diǎn)的推薦信息，通過動態(tài)推薦聲譽(yù)閾值感知節(jié)點(diǎn)惡意行為，進(jìn)而利用證據(jù)理論量化節(jié)點(diǎn)信任度，從而檢測網(wǎng)絡(luò)中串謀及獨(dú)立的惡意節(jié)點(diǎn)，為消息選擇最優(yōu)的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。結(jié)果表明，在帶有串謀的惡意攻擊下，所提出的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略能準(zhǔn)確檢測出惡意節(jié)點(diǎn)，并顯著提高消息投遞率，改善平均時延。
2015, 37(7): 1598-1605.
doi: 10.11999/JEIT141336
摘要:
針對網(wǎng)絡(luò)有限測量資源與多樣化測量需求之間矛盾日趨凸顯的問題，該文在可重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)測量模型基礎(chǔ)上，對網(wǎng)絡(luò)測量任務(wù)部署問題進(jìn)行建模，并提出一種測量任務(wù)部署算法。該算法利用測量構(gòu)件復(fù)用及組合原理，高效利用網(wǎng)絡(luò)測量資源，從而支持對多樣化并發(fā)測量任務(wù)的部署。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，算法在任務(wù)部署成功率和任務(wù)部署時間性能指標(biāo)上較GCTS (Task-execution Scheduling schemes based on Graph Coloring)算法均得到顯著提高，任務(wù)部署成功率不低于90%。
針對網(wǎng)絡(luò)有限測量資源與多樣化測量需求之間矛盾日趨凸顯的問題，該文在可重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)測量模型基礎(chǔ)上，對網(wǎng)絡(luò)測量任務(wù)部署問題進(jìn)行建模，并提出一種測量任務(wù)部署算法。該算法利用測量構(gòu)件復(fù)用及組合原理，高效利用網(wǎng)絡(luò)測量資源，從而支持對多樣化并發(fā)測量任務(wù)的部署。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，算法在任務(wù)部署成功率和任務(wù)部署時間性能指標(biāo)上較GCTS (Task-execution Scheduling schemes based on Graph Coloring)算法均得到顯著提高，任務(wù)部署成功率不低于90%。
2015, 37(7): 1606-1611.
doi: 10.11999/JEIT141379
摘要:
高速IP網(wǎng)絡(luò)的流量測量與異常檢測是網(wǎng)絡(luò)測量領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。針對目前網(wǎng)絡(luò)流量測量算法對小流估計(jì)精度偏低，對異常流量篩選能力較差的缺陷，該文提出一種基于業(yè)務(wù)流已抽樣長度與完全抽樣閾值S的自適應(yīng)流抽樣算法(AFPT)。AFPT算法根據(jù)完全抽樣閾值S篩選對異常流量敏感相關(guān)的小流，同時根據(jù)業(yè)務(wù)流已抽樣長度自適應(yīng)調(diào)整抽樣概率。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AFPT算法的估計(jì)誤差與理論上界相符，具有較強(qiáng)的異常流量篩選能力，能夠有效提高異常檢測算法的準(zhǔn)確率。
高速IP網(wǎng)絡(luò)的流量測量與異常檢測是網(wǎng)絡(luò)測量領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。針對目前網(wǎng)絡(luò)流量測量算法對小流估計(jì)精度偏低，對異常流量篩選能力較差的缺陷，該文提出一種基于業(yè)務(wù)流已抽樣長度與完全抽樣閾值S的自適應(yīng)流抽樣算法(AFPT)。AFPT算法根據(jù)完全抽樣閾值S篩選對異常流量敏感相關(guān)的小流，同時根據(jù)業(yè)務(wù)流已抽樣長度自適應(yīng)調(diào)整抽樣概率。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AFPT算法的估計(jì)誤差與理論上界相符，具有較強(qiáng)的異常流量篩選能力，能夠有效提高異常檢測算法的準(zhǔn)確率。
2015, 37(7): 1612-1619.
doi: 10.11999/JEIT141255
摘要:
針對現(xiàn)有基于角色的訪問控制(RBAC)研究存在角色設(shè)置單一使得適應(yīng)性差、多域環(huán)境下角色或權(quán)限冗余、對資源管理關(guān)注不夠等問題，論文提出支持資源管理的基于雙層角色和組織的訪問控制模型。通過雙層角色劃分，提出基于職能角色和任務(wù)角色的雙層角色架構(gòu)，使得模型更加符合實(shí)際，也更具適應(yīng)性；引入組織的概念并與雙層角色相結(jié)合，對角色和權(quán)限的概念加以擴(kuò)展，形式化定義了提出的基于雙層角色和組織的訪問控制模型，描述了影響模型安全的職責(zé)分離約束和勢約束。對模型的表達(dá)能力、復(fù)雜度進(jìn)行了分析，分析表明該機(jī)制不僅保留了RBAC的特點(diǎn)與優(yōu)勢，且比RBAC具有較低的復(fù)雜度并更適合于由多個相似組織構(gòu)成的分布式多域環(huán)境。
針對現(xiàn)有基于角色的訪問控制(RBAC)研究存在角色設(shè)置單一使得適應(yīng)性差、多域環(huán)境下角色或權(quán)限冗余、對資源管理關(guān)注不夠等問題，論文提出支持資源管理的基于雙層角色和組織的訪問控制模型。通過雙層角色劃分，提出基于職能角色和任務(wù)角色的雙層角色架構(gòu)，使得模型更加符合實(shí)際，也更具適應(yīng)性；引入組織的概念并與雙層角色相結(jié)合，對角色和權(quán)限的概念加以擴(kuò)展，形式化定義了提出的基于雙層角色和組織的訪問控制模型，描述了影響模型安全的職責(zé)分離約束和勢約束。對模型的表達(dá)能力、復(fù)雜度進(jìn)行了分析，分析表明該機(jī)制不僅保留了RBAC的特點(diǎn)與優(yōu)勢，且比RBAC具有較低的復(fù)雜度并更適合于由多個相似組織構(gòu)成的分布式多域環(huán)境。
2015, 37(7): 1620-1625.
doi: 10.11999/JEIT141415
摘要:
針對數(shù)據(jù)流上的聚類任務(wù)受到時間、空間限制等問題，該文提出一種基于權(quán)值衰減的數(shù)據(jù)流模糊微簇聚類算法(WDSMC)。該算法使用改進(jìn)的帶權(quán)值的模糊C均值算法進(jìn)行處理，并采用微簇結(jié)構(gòu)和權(quán)值時間衰減結(jié)構(gòu)提高聚類質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)表明，相對于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流加權(quán)模糊C均值聚類(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚類精度。
針對數(shù)據(jù)流上的聚類任務(wù)受到時間、空間限制等問題，該文提出一種基于權(quán)值衰減的數(shù)據(jù)流模糊微簇聚類算法(WDSMC)。該算法使用改進(jìn)的帶權(quán)值的模糊C均值算法進(jìn)行處理，并采用微簇結(jié)構(gòu)和權(quán)值時間衰減結(jié)構(gòu)提高聚類質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)表明，相對于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流加權(quán)模糊C均值聚類(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚類精度。
2015, 37(7): 1626-1632.
doi: 10.11999/JEIT141433
摘要:
分類是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)模型判定未知樣本的類標(biāo)號。與傳統(tǒng)的分類思想不同，該文從影響函數(shù)的角度理解分類，即從訓(xùn)練樣本集對未知樣本的影響來判定未知樣本的類標(biāo)號。首先介紹基于影響函數(shù)分類的思想；其次給出影響函數(shù)的定義，設(shè)計(jì)3種影響函數(shù)；最后基于這3種影響函數(shù)，提出基于影響函數(shù)的k-近鄰(kNN)分類方法。并將該方法應(yīng)用到非平衡數(shù)據(jù)集分類中。在18個UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于影響函數(shù)的k-近鄰分類方法的分類性能好于傳統(tǒng)的k-近鄰分類方法，且對非平衡數(shù)據(jù)集分類有效。
分類是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)模型判定未知樣本的類標(biāo)號。與傳統(tǒng)的分類思想不同，該文從影響函數(shù)的角度理解分類，即從訓(xùn)練樣本集對未知樣本的影響來判定未知樣本的類標(biāo)號。首先介紹基于影響函數(shù)分類的思想；其次給出影響函數(shù)的定義，設(shè)計(jì)3種影響函數(shù)；最后基于這3種影響函數(shù)，提出基于影響函數(shù)的k-近鄰(kNN)分類方法。并將該方法應(yīng)用到非平衡數(shù)據(jù)集分類中。在18個UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于影響函數(shù)的k-近鄰分類方法的分類性能好于傳統(tǒng)的k-近鄰分類方法，且對非平衡數(shù)據(jù)集分類有效。
2015, 37(7): 1633-1638.
doi: 10.11999/JEIT141429
摘要:
針對目前大多數(shù)面向指針應(yīng)用程序的線程數(shù)據(jù)預(yù)取方法在預(yù)取距離控制方面的不足，該文提出一種基于緩存行為特征的數(shù)據(jù)預(yù)取距離控制策略。該策略利用指針應(yīng)用程序執(zhí)行時的數(shù)據(jù)緩存特征構(gòu)建預(yù)取距離控制模型，以避免共享緩存污染，降低系統(tǒng)資源競爭，并通過忽略對部分非循環(huán)依賴數(shù)據(jù)預(yù)取平衡幫助線程與主線程間的執(zhí)行任務(wù)，提高線程數(shù)據(jù)預(yù)取的時效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過該策略控制線程數(shù)據(jù)預(yù)取距離能進(jìn)一步提高線程預(yù)取性能。
針對目前大多數(shù)面向指針應(yīng)用程序的線程數(shù)據(jù)預(yù)取方法在預(yù)取距離控制方面的不足，該文提出一種基于緩存行為特征的數(shù)據(jù)預(yù)取距離控制策略。該策略利用指針應(yīng)用程序執(zhí)行時的數(shù)據(jù)緩存特征構(gòu)建預(yù)取距離控制模型，以避免共享緩存污染，降低系統(tǒng)資源競爭，并通過忽略對部分非循環(huán)依賴數(shù)據(jù)預(yù)取平衡幫助線程與主線程間的執(zhí)行任務(wù)，提高線程數(shù)據(jù)預(yù)取的時效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過該策略控制線程數(shù)據(jù)預(yù)取距離能進(jìn)一步提高線程預(yù)取性能。
2015, 37(7): 1639-1645.
doi: 10.11999/JEIT141324
摘要:
目前壓縮測量的應(yīng)用研究主要集中在重構(gòu)圖像方面，但是很多應(yīng)用中最終目的是檢測和跟蹤。直接基于壓縮測量的檢測和跟蹤問題尚未解決。該文首次建立一種壓縮域到空間域的映射模型，并提出一種無需重構(gòu)任何圖像且直接從低維壓縮測量中經(jīng)解碼進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的方法，并分析其應(yīng)用于天基紅外探測的可能性。該方法利用Hadamard測量矩陣構(gòu)建紅外壓縮成像系統(tǒng)，采用自適應(yīng)壓縮背景差分法從低維壓縮測量信息中分離背景和前景，再從壓縮前景信息中解碼目標(biāo)空間位置，并結(jié)合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和Kalman濾波算法解決了雜波環(huán)境下點(diǎn)目標(biāo)跟蹤問題。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能利用少量壓縮測量實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，并減小探測器規(guī)格及相關(guān)算法的計(jì)算復(fù)雜度和存儲代價。
目前壓縮測量的應(yīng)用研究主要集中在重構(gòu)圖像方面，但是很多應(yīng)用中最終目的是檢測和跟蹤。直接基于壓縮測量的檢測和跟蹤問題尚未解決。該文首次建立一種壓縮域到空間域的映射模型，并提出一種無需重構(gòu)任何圖像且直接從低維壓縮測量中經(jīng)解碼進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的方法，并分析其應(yīng)用于天基紅外探測的可能性。該方法利用Hadamard測量矩陣構(gòu)建紅外壓縮成像系統(tǒng)，采用自適應(yīng)壓縮背景差分法從低維壓縮測量信息中分離背景和前景，再從壓縮前景信息中解碼目標(biāo)空間位置，并結(jié)合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和Kalman濾波算法解決了雜波環(huán)境下點(diǎn)目標(biāo)跟蹤問題。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能利用少量壓縮測量實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，并減小探測器規(guī)格及相關(guān)算法的計(jì)算復(fù)雜度和存儲代價。
2015, 37(7): 1646-1653.
doi: 10.11999/JEIT141362
摘要:
為解決基于外觀模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤易出現(xiàn)目標(biāo)漂移甚至跟蹤失敗的問題，該文提出以跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測(TLD)算法為框架，基于增強(qiáng)群跟蹤器(FoT)和深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法。FoT實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的預(yù)測與跟蹤，增添基于時空上下文級聯(lián)預(yù)測器提高預(yù)測局部跟蹤器的成功率，快速隨機(jī)采樣一致性算法評估全局運(yùn)動模型，提高目標(biāo)跟蹤的精確度。深度去噪自編碼器和支持向量機(jī)分類器構(gòu)建深度檢測器，結(jié)合全局多尺度掃描窗口搜索策略檢測可能的目標(biāo)。加權(quán)P-N學(xué)習(xí)對樣本加權(quán)處理，提高分類器的分類精確度。與其它跟蹤算法相比較，在復(fù)雜環(huán)境下，不同圖片序列實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在遮擋、相似背景等條件下具有更高的準(zhǔn)確度和魯棒性。
為解決基于外觀模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤易出現(xiàn)目標(biāo)漂移甚至跟蹤失敗的問題，該文提出以跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測(TLD)算法為框架，基于增強(qiáng)群跟蹤器(FoT)和深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法。FoT實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的預(yù)測與跟蹤，增添基于時空上下文級聯(lián)預(yù)測器提高預(yù)測局部跟蹤器的成功率，快速隨機(jī)采樣一致性算法評估全局運(yùn)動模型，提高目標(biāo)跟蹤的精確度。深度去噪自編碼器和支持向量機(jī)分類器構(gòu)建深度檢測器，結(jié)合全局多尺度掃描窗口搜索策略檢測可能的目標(biāo)。加權(quán)P-N學(xué)習(xí)對樣本加權(quán)處理，提高分類器的分類精確度。與其它跟蹤算法相比較，在復(fù)雜環(huán)境下，不同圖片序列實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在遮擋、相似背景等條件下具有更高的準(zhǔn)確度和魯棒性。
2015, 37(7): 1654-1659.
doi: 10.11999/JEIT141325
摘要:
現(xiàn)有子空間跟蹤方法較好地解決了目標(biāo)表觀變化和遮擋問題，但是它對復(fù)雜背景下目標(biāo)跟蹤的魯棒性較差。針對此問題，該文首先提出一種基于Fisher準(zhǔn)則的在線判別式字典學(xué)習(xí)模型，利用塊坐標(biāo)下降和替換操作設(shè)計(jì)了該模型的在線學(xué)習(xí)算法用于視覺跟蹤模板更新。其次，定義候選目標(biāo)編碼系數(shù)與目標(biāo)樣本編碼系數(shù)均值之間的距離為系數(shù)誤差，提出以候選目標(biāo)的重構(gòu)誤差與系數(shù)誤差的組合作為粒子濾波的觀測似然跟蹤目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與現(xiàn)有跟蹤方法相比，該文跟蹤方法具有較強(qiáng)的魯棒性和較高的跟蹤精度。
現(xiàn)有子空間跟蹤方法較好地解決了目標(biāo)表觀變化和遮擋問題，但是它對復(fù)雜背景下目標(biāo)跟蹤的魯棒性較差。針對此問題，該文首先提出一種基于Fisher準(zhǔn)則的在線判別式字典學(xué)習(xí)模型，利用塊坐標(biāo)下降和替換操作設(shè)計(jì)了該模型的在線學(xué)習(xí)算法用于視覺跟蹤模板更新。其次，定義候選目標(biāo)編碼系數(shù)與目標(biāo)樣本編碼系數(shù)均值之間的距離為系數(shù)誤差，提出以候選目標(biāo)的重構(gòu)誤差與系數(shù)誤差的組合作為粒子濾波的觀測似然跟蹤目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與現(xiàn)有跟蹤方法相比，該文跟蹤方法具有較強(qiáng)的魯棒性和較高的跟蹤精度。
2015, 37(7): 1660-1666.
doi: 10.11999/JEIT141321
摘要:
針對核跟蹤算法中的背景信息棄用和空間結(jié)構(gòu)丟失問題，該文提出一種基于二階空間直方圖的雙核式目標(biāo)跟蹤算法。該算法以二階空間直方圖為目標(biāo)表示模型，以相似度和對比度為目標(biāo)判斷準(zhǔn)則，來建立全新的目標(biāo)函數(shù)；并依據(jù)多變量泰勒展開和目標(biāo)函數(shù)最大化方法，推導(dǎo)出雙核式目標(biāo)位移公式；最后使用均值漂移程序遞歸地獲得了目標(biāo)的最優(yōu)位置。通過對各種條件下運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤驗(yàn)證了算法的有效性。
針對核跟蹤算法中的背景信息棄用和空間結(jié)構(gòu)丟失問題，該文提出一種基于二階空間直方圖的雙核式目標(biāo)跟蹤算法。該算法以二階空間直方圖為目標(biāo)表示模型，以相似度和對比度為目標(biāo)判斷準(zhǔn)則，來建立全新的目標(biāo)函數(shù)；并依據(jù)多變量泰勒展開和目標(biāo)函數(shù)最大化方法，推導(dǎo)出雙核式目標(biāo)位移公式；最后使用均值漂移程序遞歸地獲得了目標(biāo)的最優(yōu)位置。通過對各種條件下運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤驗(yàn)證了算法的有效性。
2015, 37(7): 1667-1673.
doi: 10.11999/JEIT141271
摘要:
為了解決數(shù)字圖像多重復(fù)制粘貼篡改檢測問題，克服廣義2近鄰(g2NN)算法對匹配特征點(diǎn)漏檢的缺點(diǎn)，該文提出逆序廣義2近鄰(Rg2NN)算法。在計(jì)算匹配特征點(diǎn)時，該算法采用逆序方式計(jì)算特征點(diǎn)之間的匹配關(guān)系，可以更加準(zhǔn)確地計(jì)算出所有與待檢測特征點(diǎn)相匹配的特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明，Rg2NN算法比g2NN算法計(jì)算出來的匹配特征點(diǎn)更加準(zhǔn)確，提高了g2NN算法對多重復(fù)制粘貼篡改圖像的檢測能力，當(dāng)圖像中的一塊區(qū)域被復(fù)制后在多處粘貼，或多塊區(qū)域被復(fù)制粘貼時可以準(zhǔn)確計(jì)算出復(fù)制粘貼區(qū)域。
為了解決數(shù)字圖像多重復(fù)制粘貼篡改檢測問題，克服廣義2近鄰(g2NN)算法對匹配特征點(diǎn)漏檢的缺點(diǎn)，該文提出逆序廣義2近鄰(Rg2NN)算法。在計(jì)算匹配特征點(diǎn)時，該算法采用逆序方式計(jì)算特征點(diǎn)之間的匹配關(guān)系，可以更加準(zhǔn)確地計(jì)算出所有與待檢測特征點(diǎn)相匹配的特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明，Rg2NN算法比g2NN算法計(jì)算出來的匹配特征點(diǎn)更加準(zhǔn)確，提高了g2NN算法對多重復(fù)制粘貼篡改圖像的檢測能力，當(dāng)圖像中的一塊區(qū)域被復(fù)制后在多處粘貼，或多塊區(qū)域被復(fù)制粘貼時可以準(zhǔn)確計(jì)算出復(fù)制粘貼區(qū)域。
2015, 37(7): 1674-1680.
doi: 10.11999/JEIT141501
摘要:
針對固定步長LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同時滿足快速收斂和小穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差的問題，該文提出了迭代變步長LMS算法(IVSSLMS)。與已有的變步長LMS算法(VSSLMS)不同，該算法的步長因子不再是由輸出誤差信號控制，而是建立了與迭代時間的改進(jìn)Logistic函數(shù)非線性關(guān)系，克服了定步長算法收斂慢及已有變步長算法抗噪聲干擾能力差的問題。最后從理論上分析了算法的性能，給出了其參數(shù)取值方法。理論分析和仿真均表明，所提算法能夠在快速收斂情況下獲得小的穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差，在有色噪聲干擾下穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差比已有算法降低了約7 dB。
針對固定步長LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同時滿足快速收斂和小穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差的問題，該文提出了迭代變步長LMS算法(IVSSLMS)。與已有的變步長LMS算法(VSSLMS)不同，該算法的步長因子不再是由輸出誤差信號控制，而是建立了與迭代時間的改進(jìn)Logistic函數(shù)非線性關(guān)系，克服了定步長算法收斂慢及已有變步長算法抗噪聲干擾能力差的問題。最后從理論上分析了算法的性能，給出了其參數(shù)取值方法。理論分析和仿真均表明，所提算法能夠在快速收斂情況下獲得小的穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差，在有色噪聲干擾下穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差比已有算法降低了約7 dB。
2015, 37(7): 1681-1687.
doi: 10.11999/JEIT141450
摘要:
考慮到投影矩陣對壓縮感知(CS)算法性能的影響，該文提出一種優(yōu)化投影矩陣的算法。該方法提出可導(dǎo)的閾值函數(shù)，通過收縮Gram矩陣非對角元的方法壓縮投影矩陣和稀疏字典的相關(guān)系數(shù)，引入基于沃爾夫條件(Wolfes conditions)的梯度下降法求解最佳投影矩陣，達(dá)到提高投影矩陣優(yōu)化算法穩(wěn)定度和重構(gòu)信號精度的目的。通過基追蹤(BP)算法和正交匹配追蹤(OMP)算法求解l0優(yōu)化問題，用壓縮感知方法實(shí)現(xiàn)隨機(jī)稀疏向量、小波測試信號和圖像信號的感知和重構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的投影矩陣優(yōu)化算法能較大地提高重構(gòu)信號的精度。
考慮到投影矩陣對壓縮感知(CS)算法性能的影響，該文提出一種優(yōu)化投影矩陣的算法。該方法提出可導(dǎo)的閾值函數(shù)，通過收縮Gram矩陣非對角元的方法壓縮投影矩陣和稀疏字典的相關(guān)系數(shù)，引入基于沃爾夫條件(Wolfes conditions)的梯度下降法求解最佳投影矩陣，達(dá)到提高投影矩陣優(yōu)化算法穩(wěn)定度和重構(gòu)信號精度的目的。通過基追蹤(BP)算法和正交匹配追蹤(OMP)算法求解l0優(yōu)化問題，用壓縮感知方法實(shí)現(xiàn)隨機(jī)稀疏向量、小波測試信號和圖像信號的感知和重構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的投影矩陣優(yōu)化算法能較大地提高重構(gòu)信號的精度。
2015, 37(7): 1688-1694.
doi: 10.11999/JEIT141513
摘要:
傳統(tǒng)的幅度約束波束形成器是一個非凸問題，需將原始模型化為線性規(guī)劃進(jìn)行間接求解。該文針對均勻線陣提出一種相位響應(yīng)固定幅度響應(yīng)約束(PFMC)的穩(wěn)健波束形成方法。利用權(quán)矢量逆序列對應(yīng)的傳遞函數(shù)與陣列響應(yīng)函數(shù)只差一個相位因子這一性質(zhì)，將陣列響應(yīng)的相位設(shè)置為固定的線性相位，僅對陣列響應(yīng)的實(shí)數(shù)幅度進(jìn)行約束，從而得到一個凸的代價函數(shù)，最優(yōu)權(quán)矢量可以利用內(nèi)點(diǎn)法求出。同時考慮到協(xié)方差矩陣誤差，利用最壞(WC)情況性能最優(yōu)原理提出PFMC-WC算法改善PFMC的性能。與傳統(tǒng)幅度約束波束形成器相比，減少了約束個數(shù)并省掉了恢復(fù)權(quán)矢量過程，從而降低了計(jì)算量。此外，由于相位響應(yīng)得到保證，該文算法相對于傳統(tǒng)算法具有更好的性能。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文算法的有效性。
傳統(tǒng)的幅度約束波束形成器是一個非凸問題，需將原始模型化為線性規(guī)劃進(jìn)行間接求解。該文針對均勻線陣提出一種相位響應(yīng)固定幅度響應(yīng)約束(PFMC)的穩(wěn)健波束形成方法。利用權(quán)矢量逆序列對應(yīng)的傳遞函數(shù)與陣列響應(yīng)函數(shù)只差一個相位因子這一性質(zhì)，將陣列響應(yīng)的相位設(shè)置為固定的線性相位，僅對陣列響應(yīng)的實(shí)數(shù)幅度進(jìn)行約束，從而得到一個凸的代價函數(shù)，最優(yōu)權(quán)矢量可以利用內(nèi)點(diǎn)法求出。同時考慮到協(xié)方差矩陣誤差，利用最壞(WC)情況性能最優(yōu)原理提出PFMC-WC算法改善PFMC的性能。與傳統(tǒng)幅度約束波束形成器相比，減少了約束個數(shù)并省掉了恢復(fù)權(quán)矢量過程，從而降低了計(jì)算量。此外，由于相位響應(yīng)得到保證，該文算法相對于傳統(tǒng)算法具有更好的性能。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文算法的有效性。
2015, 37(7): 1695-1701.
doi: 10.11999/JEIT141315
摘要:
為了有效輔助跳頻(FH)網(wǎng)臺分選和信號識別、跟蹤，該文用正交偶極子對構(gòu)造極化敏感陣列，基于空間極化時頻分析，在欠定條件下實(shí)現(xiàn)了多跳頻信號波達(dá)方向(Direction Of Arrival, DOA)與極化狀態(tài)的高效聯(lián)合估計(jì)。首先建立跳頻信號的極化敏感陣列觀察模型，然后根據(jù)參考陣元時頻分析結(jié)果建立各跳信號的空間極化時頻分布矩陣，再利用該矩陣中蘊(yùn)含的信號極化-空域特征信息分別運(yùn)用線性、二次型空間極化時頻以及多項(xiàng)式求根共3種方法實(shí)現(xiàn)DOA與極化參數(shù)聯(lián)合估計(jì)，最后蒙特卡羅仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
為了有效輔助跳頻(FH)網(wǎng)臺分選和信號識別、跟蹤，該文用正交偶極子對構(gòu)造極化敏感陣列，基于空間極化時頻分析，在欠定條件下實(shí)現(xiàn)了多跳頻信號波達(dá)方向(Direction Of Arrival, DOA)與極化狀態(tài)的高效聯(lián)合估計(jì)。首先建立跳頻信號的極化敏感陣列觀察模型，然后根據(jù)參考陣元時頻分析結(jié)果建立各跳信號的空間極化時頻分布矩陣，再利用該矩陣中蘊(yùn)含的信號極化-空域特征信息分別運(yùn)用線性、二次型空間極化時頻以及多項(xiàng)式求根共3種方法實(shí)現(xiàn)DOA與極化參數(shù)聯(lián)合估計(jì)，最后蒙特卡羅仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
2015, 37(7): 1702-1709.
doi: 10.11999/JEIT141317
摘要:
該文針對幾種偽隨機(jī)碼調(diào)制脈沖串信號，包括偽隨機(jī)二相編碼(PRBC)脈沖串信號、偽隨機(jī)脈位調(diào)制(PPM)脈沖串信號及偽隨機(jī)脈位調(diào)制與偽隨機(jī)二相編碼復(fù)合(PRBC-PPM)脈沖串信號，為解決單通道多分量情況下的信號分離和參數(shù)提取問題，提出基于奇異值比譜和周期積累的載頻及偽碼波形估計(jì)方法。通過構(gòu)建奇異值比譜估計(jì)廣義周期并完成周期積累，再取平方進(jìn)行FFT變換，并以去載頻處理后信號的實(shí)部累加和為衡量標(biāo)準(zhǔn)，精確估計(jì)出載頻并完成脈位波形估計(jì)。最后通過內(nèi)積計(jì)算估計(jì)出幅度和初始相位。仿真與分析說明該文方法在不同信噪比下的有效性。
該文針對幾種偽隨機(jī)碼調(diào)制脈沖串信號，包括偽隨機(jī)二相編碼(PRBC)脈沖串信號、偽隨機(jī)脈位調(diào)制(PPM)脈沖串信號及偽隨機(jī)脈位調(diào)制與偽隨機(jī)二相編碼復(fù)合(PRBC-PPM)脈沖串信號，為解決單通道多分量情況下的信號分離和參數(shù)提取問題，提出基于奇異值比譜和周期積累的載頻及偽碼波形估計(jì)方法。通過構(gòu)建奇異值比譜估計(jì)廣義周期并完成周期積累，再取平方進(jìn)行FFT變換，并以去載頻處理后信號的實(shí)部累加和為衡量標(biāo)準(zhǔn)，精確估計(jì)出載頻并完成脈位波形估計(jì)。最后通過內(nèi)積計(jì)算估計(jì)出幅度和初始相位。仿真與分析說明該文方法在不同信噪比下的有效性。
2015, 37(7): 1710-1715.
doi: 10.11999/JEIT141339
摘要:
針對一般結(jié)構(gòu)的分布式全相參雷達(dá)，研究了基于相關(guān)法的時延差和相位差估計(jì)性能以及輸出信噪比增益(oSNRg)。首先分別建立多輸入多輸出(MIMO)模式和全相參(FC)模式下的信號模型。然后重點(diǎn)分析估計(jì)相位差時的相位模糊問題，并提出一種有效的解模糊方法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)輸入信噪比足夠高時，相關(guān)法能夠獲得穩(wěn)健的相干參數(shù)估計(jì)，且oSNRg接近理想值。
針對一般結(jié)構(gòu)的分布式全相參雷達(dá)，研究了基于相關(guān)法的時延差和相位差估計(jì)性能以及輸出信噪比增益(oSNRg)。首先分別建立多輸入多輸出(MIMO)模式和全相參(FC)模式下的信號模型。然后重點(diǎn)分析估計(jì)相位差時的相位模糊問題，并提出一種有效的解模糊方法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)輸入信噪比足夠高時，相關(guān)法能夠獲得穩(wěn)健的相干參數(shù)估計(jì)，且oSNRg接近理想值。
2015, 37(7): 1716-1722.
doi: 10.11999/JEIT141220
摘要:
機(jī)載順軌干涉合成孔徑雷達(dá)(ATI-SAR)估計(jì)運(yùn)動目標(biāo)徑向速度的精度受干涉相位誤差、基線分量誤差等影響，因此為了得到較高的測速精度必須對ATI-SAR的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行定標(biāo)處理?；诿舾卸确匠痰亩?biāo)方法是干涉SAR定標(biāo)中的常用方法，但是其性能受敏感度矩陣條件數(shù)的影響，地面控制點(diǎn)(GCP)或角反射器的布設(shè)方式?jīng)Q定了敏感度矩陣的條件數(shù)大小。該文通過分析給出機(jī)載ATI-SAR系統(tǒng)定標(biāo)中GCP的布設(shè)策略，包括靜止GCP的布設(shè)方式及運(yùn)動GCP的數(shù)量、布設(shè)位置、運(yùn)動速度大小和方向的設(shè)置原則，并通過仿真手段對上述布設(shè)策略進(jìn)行了驗(yàn)證。
機(jī)載順軌干涉合成孔徑雷達(dá)(ATI-SAR)估計(jì)運(yùn)動目標(biāo)徑向速度的精度受干涉相位誤差、基線分量誤差等影響，因此為了得到較高的測速精度必須對ATI-SAR的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行定標(biāo)處理?；诿舾卸确匠痰亩?biāo)方法是干涉SAR定標(biāo)中的常用方法，但是其性能受敏感度矩陣條件數(shù)的影響，地面控制點(diǎn)(GCP)或角反射器的布設(shè)方式?jīng)Q定了敏感度矩陣的條件數(shù)大小。該文通過分析給出機(jī)載ATI-SAR系統(tǒng)定標(biāo)中GCP的布設(shè)策略，包括靜止GCP的布設(shè)方式及運(yùn)動GCP的數(shù)量、布設(shè)位置、運(yùn)動速度大小和方向的設(shè)置原則，并通過仿真手段對上述布設(shè)策略進(jìn)行了驗(yàn)證。
2015, 37(7): 1723-1728.
doi: 10.11999/JEIT141024
摘要:
針對不同地基雷達(dá)(GBR)部署方式對探測臨近空間高超聲速目標(biāo)的性能影響問題，該文建立臨近空間高超聲速目標(biāo)模型和GBR探測模型，依據(jù)目標(biāo)雷達(dá)截面積(RCS)、探測距離和觀測角隨時間的變化情況，提出檢測概率、跟蹤系數(shù)和資源冗余率3種雷達(dá)探測性能評估指標(biāo)，仿真分析GBR前沿部署、接力部署和要地部署方式對臨近空間高超聲速目標(biāo)探測性能的影響。結(jié)果表明，前沿部署和接力部署相結(jié)合的探測效果好，前沿部署首次發(fā)現(xiàn)目標(biāo)距離遠(yuǎn)，能提供的預(yù)警時間長，要地部署跟蹤時間短，資源冗余率高。研究結(jié)果具有一定現(xiàn)實(shí)意義和工程實(shí)踐性，能為臨近空間預(yù)警系統(tǒng)中GBR部署提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。
針對不同地基雷達(dá)(GBR)部署方式對探測臨近空間高超聲速目標(biāo)的性能影響問題，該文建立臨近空間高超聲速目標(biāo)模型和GBR探測模型，依據(jù)目標(biāo)雷達(dá)截面積(RCS)、探測距離和觀測角隨時間的變化情況，提出檢測概率、跟蹤系數(shù)和資源冗余率3種雷達(dá)探測性能評估指標(biāo)，仿真分析GBR前沿部署、接力部署和要地部署方式對臨近空間高超聲速目標(biāo)探測性能的影響。結(jié)果表明，前沿部署和接力部署相結(jié)合的探測效果好，前沿部署首次發(fā)現(xiàn)目標(biāo)距離遠(yuǎn)，能提供的預(yù)警時間長，要地部署跟蹤時間短，資源冗余率高。研究結(jié)果具有一定現(xiàn)實(shí)意義和工程實(shí)踐性，能為臨近空間預(yù)警系統(tǒng)中GBR部署提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。
2015, 37(7): 1729-1735.
doi: 10.11999/JEIT141245
摘要:
在合成孔徑雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)檢測(SAR-GMTI)中，由于場景中多個運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)動參數(shù)不同且在合成孔徑時間內(nèi)運(yùn)動參數(shù)隨時間變化，因此常規(guī)算法較難有效解決動目標(biāo)信號的距離徙動(RCM)和方位散焦問題，難以實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的精聚焦，從而影響動目標(biāo)定位精度。該文提出一種基于瞬時干涉的動目標(biāo)精聚焦和定位方法。首先提取單個動目標(biāo)信號，精提取瞬時干涉相位(IIP)并結(jié)合徑向速度解模糊得到動目標(biāo)瞬時徑向速度，經(jīng)過距離徙動補(bǔ)償并最終實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的精聚焦，提高動目標(biāo)定位精度。實(shí)測數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
在合成孔徑雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)檢測(SAR-GMTI)中，由于場景中多個運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)動參數(shù)不同且在合成孔徑時間內(nèi)運(yùn)動參數(shù)隨時間變化，因此常規(guī)算法較難有效解決動目標(biāo)信號的距離徙動(RCM)和方位散焦問題，難以實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的精聚焦，從而影響動目標(biāo)定位精度。該文提出一種基于瞬時干涉的動目標(biāo)精聚焦和定位方法。首先提取單個動目標(biāo)信號，精提取瞬時干涉相位(IIP)并結(jié)合徑向速度解模糊得到動目標(biāo)瞬時徑向速度，經(jīng)過距離徙動補(bǔ)償并最終實(shí)現(xiàn)動目標(biāo)的精聚焦，提高動目標(biāo)定位精度。實(shí)測數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
2015, 37(7): 1736-1742.
doi: 10.11999/JEIT141491
摘要:
針對地球同步軌道合成孔徑雷達(dá)(GEO SAR)成像距離向處理復(fù)雜，方位向空變性強(qiáng)問題，該文提出一種基于Chirp_z變換與方位變標(biāo)的成像算法。首先在回波模型中考慮停-走-停假設(shè)帶來的相位誤差，然后給出目標(biāo)點(diǎn)的斜距表達(dá)式，并利用泰勒級數(shù)對斜距進(jìn)行了高階展開，通過級數(shù)反演法得到信號頻譜表達(dá)式，利用高效的Chirp_z變換校正距離走動，簡化距離向處理，利用改進(jìn)的變標(biāo)因子校正方位向信號一次，二次，三次展開項(xiàng)系數(shù)線性時變性，并在方位頻域內(nèi)補(bǔ)償變標(biāo)操作引入的相位誤差。仿真結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)地球同步軌道SAR聚集成像。
針對地球同步軌道合成孔徑雷達(dá)(GEO SAR)成像距離向處理復(fù)雜，方位向空變性強(qiáng)問題，該文提出一種基于Chirp_z變換與方位變標(biāo)的成像算法。首先在回波模型中考慮停-走-停假設(shè)帶來的相位誤差，然后給出目標(biāo)點(diǎn)的斜距表達(dá)式，并利用泰勒級數(shù)對斜距進(jìn)行了高階展開，通過級數(shù)反演法得到信號頻譜表達(dá)式，利用高效的Chirp_z變換校正距離走動，簡化距離向處理，利用改進(jìn)的變標(biāo)因子校正方位向信號一次，二次，三次展開項(xiàng)系數(shù)線性時變性，并在方位頻域內(nèi)補(bǔ)償變標(biāo)操作引入的相位誤差。仿真結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)地球同步軌道SAR聚集成像。
2015, 37(7): 1743-1750.
doi: 10.11999/JEIT141383
摘要:
斜視SAR數(shù)據(jù)兩維波數(shù)域支撐區(qū)具有斜拉特性，并且斜視角越大，斜拉越明顯；在大斜視成像時，常規(guī)Omega-K成像直接選取矩形支撐區(qū)進(jìn)行處理，支撐區(qū)利用率低，難以滿足成像分辨率要求。針對子孔徑大斜視SAR數(shù)據(jù)成像，該文提出一種基于方位譜重采樣的改進(jìn)Omega-K算法。該算法通過坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)波數(shù)譜支撐區(qū)利用率的最大化，針對伴隨的方位空變問題，采用方位譜重采樣方法校正空變性，實(shí)現(xiàn)方位統(tǒng)一聚焦。另外，由于對于子孔徑數(shù)據(jù)處理，考慮位置支撐區(qū)受限，不同于傳統(tǒng)Omega-K方法，改進(jìn)Omega-K算法在方位波數(shù)域成像，避免了位置域成像需要的大量補(bǔ)零操作，提高了處理效率。點(diǎn)目標(biāo)數(shù)據(jù)仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了該文算法的有效性與實(shí)用性。
斜視SAR數(shù)據(jù)兩維波數(shù)域支撐區(qū)具有斜拉特性，并且斜視角越大，斜拉越明顯；在大斜視成像時，常規(guī)Omega-K成像直接選取矩形支撐區(qū)進(jìn)行處理，支撐區(qū)利用率低，難以滿足成像分辨率要求。針對子孔徑大斜視SAR數(shù)據(jù)成像，該文提出一種基于方位譜重采樣的改進(jìn)Omega-K算法。該算法通過坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)波數(shù)譜支撐區(qū)利用率的最大化，針對伴隨的方位空變問題，采用方位譜重采樣方法校正空變性，實(shí)現(xiàn)方位統(tǒng)一聚焦。另外，由于對于子孔徑數(shù)據(jù)處理，考慮位置支撐區(qū)受限，不同于傳統(tǒng)Omega-K方法，改進(jìn)Omega-K算法在方位波數(shù)域成像，避免了位置域成像需要的大量補(bǔ)零操作，提高了處理效率。點(diǎn)目標(biāo)數(shù)據(jù)仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了該文算法的有效性與實(shí)用性。
2015, 37(7): 1751-1756.
doi: 10.11999/JEIT141375
摘要:
當(dāng)干擾與目標(biāo)方位夾角較小時，基于單圓陣的方位全向米波雷達(dá)在進(jìn)行干擾對消時，目標(biāo)回波的對消損失較大，從而降低了干擾對消后的目標(biāo)檢測概率和目標(biāo)方位估計(jì)精度。針對此問題，該文提出一種基于雙圓陣的干擾對消和目標(biāo)方位角估計(jì)算法。該算法先利用小圓陣激勵出的-1, 0和1階相位模式初步估計(jì)干擾的方位角，后利用大圓陣激勵出對稱高階相位模式獲得精確的干擾方位角并利用其激勵出的非對稱高階相位模式進(jìn)行干擾對消和目標(biāo)方位角的估計(jì)。該算法相對于單圓陣的干擾對消和測角方法可以減小目標(biāo)回波的對消損失，提高干擾對消后的信噪比，從而增大目標(biāo)檢測概率和提高目標(biāo)方位角的估計(jì)精度，仿真結(jié)果證明了該算法的有效性。
當(dāng)干擾與目標(biāo)方位夾角較小時，基于單圓陣的方位全向米波雷達(dá)在進(jìn)行干擾對消時，目標(biāo)回波的對消損失較大，從而降低了干擾對消后的目標(biāo)檢測概率和目標(biāo)方位估計(jì)精度。針對此問題，該文提出一種基于雙圓陣的干擾對消和目標(biāo)方位角估計(jì)算法。該算法先利用小圓陣激勵出的-1, 0和1階相位模式初步估計(jì)干擾的方位角，后利用大圓陣激勵出對稱高階相位模式獲得精確的干擾方位角并利用其激勵出的非對稱高階相位模式進(jìn)行干擾對消和目標(biāo)方位角的估計(jì)。該算法相對于單圓陣的干擾對消和測角方法可以減小目標(biāo)回波的對消損失，提高干擾對消后的信噪比，從而增大目標(biāo)檢測概率和提高目標(biāo)方位角的估計(jì)精度，仿真結(jié)果證明了該算法的有效性。
2015, 37(7): 1757-1762.
doi: 10.11999/JEIT141228
摘要:
針對基于合成孔徑聲吶(SAS)圖像目標(biāo)識別的先驗(yàn)?zāi)０瀚@取困難、運(yùn)算復(fù)雜度高的問題，該文提出一種基于模型的改進(jìn)型相關(guān)快速識別方法。首先，基于構(gòu)造凸殼估計(jì)目標(biāo)姿態(tài)角，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成像幾何關(guān)系的估計(jì)；其次，提出改進(jìn)的基于隱藏點(diǎn)移除的目標(biāo)圖像快速生成方法，可實(shí)時得到各備選目標(biāo)對應(yīng)成像幾何關(guān)系的仿真圖像；進(jìn)而基于圖像相關(guān)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像識別；最后，仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于常規(guī)的直接模板識別方法，該方法識別率高，計(jì)算速度快。
針對基于合成孔徑聲吶(SAS)圖像目標(biāo)識別的先驗(yàn)?zāi)０瀚@取困難、運(yùn)算復(fù)雜度高的問題，該文提出一種基于模型的改進(jìn)型相關(guān)快速識別方法。首先，基于構(gòu)造凸殼估計(jì)目標(biāo)姿態(tài)角，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成像幾何關(guān)系的估計(jì)；其次，提出改進(jìn)的基于隱藏點(diǎn)移除的目標(biāo)圖像快速生成方法，可實(shí)時得到各備選目標(biāo)對應(yīng)成像幾何關(guān)系的仿真圖像；進(jìn)而基于圖像相關(guān)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像識別；最后，仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于常規(guī)的直接模板識別方法，該方法識別率高，計(jì)算速度快。
2015, 37(7): 1763-1768.
doi: 10.11999/JEIT141347
摘要:
針對水下目標(biāo)未知線譜的檢測問題，依據(jù)水下目標(biāo)輻射噪聲含有高強(qiáng)度穩(wěn)定線譜這一特征，該文提出一種基于瞬時相位方差加權(quán)的線譜檢測方法。該方法利用目標(biāo)線譜頻率單元對應(yīng)瞬時相位比較穩(wěn)定，背景噪聲頻率單元對應(yīng)瞬時相位比較隨機(jī)的特點(diǎn)，對各頻率單元進(jìn)行瞬時相位方差加權(quán)，可以進(jìn)一步抑制背景噪聲能量干擾，增強(qiáng)目標(biāo)線譜檢測信噪比(SNR)增益，實(shí)現(xiàn)對水下目標(biāo)輻射噪聲中未知線譜的檢測。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法可以較好地增強(qiáng)目標(biāo)線譜能量、抑制噪聲、提高信噪比，在抗復(fù)雜信道檢測、識別領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。
針對水下目標(biāo)未知線譜的檢測問題，依據(jù)水下目標(biāo)輻射噪聲含有高強(qiáng)度穩(wěn)定線譜這一特征，該文提出一種基于瞬時相位方差加權(quán)的線譜檢測方法。該方法利用目標(biāo)線譜頻率單元對應(yīng)瞬時相位比較穩(wěn)定，背景噪聲頻率單元對應(yīng)瞬時相位比較隨機(jī)的特點(diǎn)，對各頻率單元進(jìn)行瞬時相位方差加權(quán)，可以進(jìn)一步抑制背景噪聲能量干擾，增強(qiáng)目標(biāo)線譜檢測信噪比(SNR)增益，實(shí)現(xiàn)對水下目標(biāo)輻射噪聲中未知線譜的檢測。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法可以較好地增強(qiáng)目標(biāo)線譜能量、抑制噪聲、提高信噪比，在抗復(fù)雜信道檢測、識別領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。
2015, 37(7): 1769-1773.
doi: 10.11999/JEIT141403
摘要:
探索新的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)邏輯單元結(jié)構(gòu)一直是FPGA結(jié)構(gòu)研究的重點(diǎn)方向，與非邏輯錐(AIC)作為一種新的邏輯結(jié)構(gòu)成為FPGA新結(jié)構(gòu)的希望。然而實(shí)現(xiàn)高效且靈活的映射工具同樣是研究FPGA新結(jié)構(gòu)中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。該文實(shí)現(xiàn)了一個面向AIC結(jié)構(gòu)的FPGA映射工具，與當(dāng)前映射工具相比，具有更高的靈活性，能夠支持AIC結(jié)構(gòu)參數(shù)的調(diào)節(jié)，輔助支持進(jìn)行AIC單元結(jié)構(gòu)的探索改進(jìn)。同時，該文提出的AIC映射工具與原工具相比，面積指標(biāo)提高了33%~36%。
探索新的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)邏輯單元結(jié)構(gòu)一直是FPGA結(jié)構(gòu)研究的重點(diǎn)方向，與非邏輯錐(AIC)作為一種新的邏輯結(jié)構(gòu)成為FPGA新結(jié)構(gòu)的希望。然而實(shí)現(xiàn)高效且靈活的映射工具同樣是研究FPGA新結(jié)構(gòu)中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。該文實(shí)現(xiàn)了一個面向AIC結(jié)構(gòu)的FPGA映射工具，與當(dāng)前映射工具相比，具有更高的靈活性，能夠支持AIC結(jié)構(gòu)參數(shù)的調(diào)節(jié)，輔助支持進(jìn)行AIC單元結(jié)構(gòu)的探索改進(jìn)。同時，該文提出的AIC映射工具與原工具相比，面積指標(biāo)提高了33%~36%。
2015, 37(7): 1774-1778.
doi: 10.11999/JEIT141371
摘要:
該文針對超高頻射頻識別(UHF RFID)標(biāo)簽自身參數(shù)和標(biāo)簽間互相耦合對標(biāo)簽天線增益的影響，推導(dǎo)了相應(yīng)的理論模型。首先從輻射場的角度將標(biāo)簽等效為帶集總負(fù)載的對稱振子天線，然后基于對稱振子天線陣列的理論建立了小間隔雙標(biāo)簽天線增益的簡化模型，并對密集多標(biāo)簽應(yīng)用場合進(jìn)行了簡單拓展，仿真研究驗(yàn)證了所建模型的有效性。最后對增益的方向性和輻射效率進(jìn)行了研究，研究結(jié)果對密集標(biāo)簽的性能研究具有一定的指導(dǎo)意義。
該文針對超高頻射頻識別(UHF RFID)標(biāo)簽自身參數(shù)和標(biāo)簽間互相耦合對標(biāo)簽天線增益的影響，推導(dǎo)了相應(yīng)的理論模型。首先從輻射場的角度將標(biāo)簽等效為帶集總負(fù)載的對稱振子天線，然后基于對稱振子天線陣列的理論建立了小間隔雙標(biāo)簽天線增益的簡化模型，并對密集多標(biāo)簽應(yīng)用場合進(jìn)行了簡單拓展，仿真研究驗(yàn)證了所建模型的有效性。最后對增益的方向性和輻射效率進(jìn)行了研究，研究結(jié)果對密集標(biāo)簽的性能研究具有一定的指導(dǎo)意義。
