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2015年 第37卷 第8期
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2015, 37(8): 1779-1785.
doi: 10.11999/JEIT150053
摘要:
為了提高雷達(dá)輻射源特征參數(shù)存在互相交疊和多個(gè)模式情況的雷達(dá)輻射源正確識(shí)別率，該文提出一種基于云模型的DSm(Dezert-Smarandache)證據(jù)建模及雷達(dá)輻射源識(shí)別方法。該方法首先將存在互相交疊和多個(gè)模式的先驗(yàn)雷達(dá)輻射源特征參數(shù)進(jìn)行基于云模型的DSm建模，然后將含有噪聲的測(cè)量信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行基于云模型的DSm隸屬度賦值，再通過(guò)隸屬度與基本信度賦值的關(guān)系求得DSm模型的基本信度賦值，最后通過(guò)DSmT+PCR5的方法將多傳感器測(cè)量信號(hào)的同特征的基本信度賦值進(jìn)行融合，再將各特征的融合結(jié)果進(jìn)行DSmT+PCR5融合得到最終的識(shí)別結(jié)果，如果僅為單傳感器測(cè)量信號(hào)的特征參數(shù)，則僅將不同特征參數(shù)的基本信度賦值進(jìn)行DSmT+PCR5得到融合識(shí)別結(jié)果。最后通過(guò)多種情況下的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該文方法的優(yōu)越性。
為了提高雷達(dá)輻射源特征參數(shù)存在互相交疊和多個(gè)模式情況的雷達(dá)輻射源正確識(shí)別率，該文提出一種基于云模型的DSm(Dezert-Smarandache)證據(jù)建模及雷達(dá)輻射源識(shí)別方法。該方法首先將存在互相交疊和多個(gè)模式的先驗(yàn)雷達(dá)輻射源特征參數(shù)進(jìn)行基于云模型的DSm建模，然后將含有噪聲的測(cè)量信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行基于云模型的DSm隸屬度賦值，再通過(guò)隸屬度與基本信度賦值的關(guān)系求得DSm模型的基本信度賦值，最后通過(guò)DSmT+PCR5的方法將多傳感器測(cè)量信號(hào)的同特征的基本信度賦值進(jìn)行融合，再將各特征的融合結(jié)果進(jìn)行DSmT+PCR5融合得到最終的識(shí)別結(jié)果，如果僅為單傳感器測(cè)量信號(hào)的特征參數(shù)，則僅將不同特征參數(shù)的基本信度賦值進(jìn)行DSmT+PCR5得到融合識(shí)別結(jié)果。最后通過(guò)多種情況下的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該文方法的優(yōu)越性。
2015, 37(8): 1786-1792.
doi: 10.11999/JEIT141505
摘要:
在非均勻環(huán)境中，缺乏獨(dú)立同分布的訓(xùn)練樣本會(huì)使空時(shí)自適應(yīng)處理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)算法性能?chē)?yán)重下降。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，該文提出一種基于環(huán)境動(dòng)態(tài)感知的空時(shí)自適應(yīng)處理方法。該方法首先通過(guò)發(fā)射一組正交信號(hào)感知觀測(cè)場(chǎng)景獲取雜波信息；然后利用雜波信息結(jié)合平臺(tái)參數(shù)及系統(tǒng)參數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)雜波的協(xié)方差矩陣；最后將預(yù)測(cè)的協(xié)方差矩陣與樣本協(xié)方差矩陣進(jìn)行組合以構(gòu)造空時(shí)濾波器。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的知識(shí)輔助類(lèi)STAP算法相比，該方法在缺乏準(zhǔn)確先驗(yàn)知識(shí)的情況下依然可以有效地抑制非均勻環(huán)境中的雜波。
在非均勻環(huán)境中，缺乏獨(dú)立同分布的訓(xùn)練樣本會(huì)使空時(shí)自適應(yīng)處理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)算法性能?chē)?yán)重下降。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，該文提出一種基于環(huán)境動(dòng)態(tài)感知的空時(shí)自適應(yīng)處理方法。該方法首先通過(guò)發(fā)射一組正交信號(hào)感知觀測(cè)場(chǎng)景獲取雜波信息；然后利用雜波信息結(jié)合平臺(tái)參數(shù)及系統(tǒng)參數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)雜波的協(xié)方差矩陣；最后將預(yù)測(cè)的協(xié)方差矩陣與樣本協(xié)方差矩陣進(jìn)行組合以構(gòu)造空時(shí)濾波器。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的知識(shí)輔助類(lèi)STAP算法相比，該方法在缺乏準(zhǔn)確先驗(yàn)知識(shí)的情況下依然可以有效地抑制非均勻環(huán)境中的雜波。
2015, 37(8): 1793-1800.
doi: 10.11999/JEIT141300
摘要:
傳統(tǒng)相關(guān)處理算法不能完全解決寬角合成孔徑雷達(dá)(WASAR)成像中目標(biāo)的散射特性隨觀測(cè)角度變化的問(wèn)題。稀疏信號(hào)處理為該問(wèn)題提供一種新思路，各向異性問(wèn)題可以建模成欠定方程組。隨角度增大，未知量的規(guī)模以觀測(cè)孔徑數(shù)目的線(xiàn)性規(guī)模增長(zhǎng)，導(dǎo)致成功重建難度增大，甚至是重建失敗。該文提出一種基于信息傳遞原理的寬角合成孔徑雷達(dá)成像方法。根據(jù)寬角合成孔徑雷達(dá)的觀測(cè)幾何及目標(biāo)散射特性在不同角度之間存在的相關(guān)性，建立基于結(jié)構(gòu)稀疏的成像模型；然后利用信息傳遞原理，提出基于結(jié)構(gòu)稀疏復(fù)數(shù)信息傳遞(GCAMP)的成像算法求解該成像模型。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
傳統(tǒng)相關(guān)處理算法不能完全解決寬角合成孔徑雷達(dá)(WASAR)成像中目標(biāo)的散射特性隨觀測(cè)角度變化的問(wèn)題。稀疏信號(hào)處理為該問(wèn)題提供一種新思路，各向異性問(wèn)題可以建模成欠定方程組。隨角度增大，未知量的規(guī)模以觀測(cè)孔徑數(shù)目的線(xiàn)性規(guī)模增長(zhǎng)，導(dǎo)致成功重建難度增大，甚至是重建失敗。該文提出一種基于信息傳遞原理的寬角合成孔徑雷達(dá)成像方法。根據(jù)寬角合成孔徑雷達(dá)的觀測(cè)幾何及目標(biāo)散射特性在不同角度之間存在的相關(guān)性，建立基于結(jié)構(gòu)稀疏的成像模型；然后利用信息傳遞原理，提出基于結(jié)構(gòu)稀疏復(fù)數(shù)信息傳遞(GCAMP)的成像算法求解該成像模型。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
2015, 37(8): 1801-1807.
doi: 10.11999/JEIT141563
摘要:
通過(guò)調(diào)整空間距離較遠(yuǎn)的雷達(dá)發(fā)射天線(xiàn)的發(fā)射時(shí)間和初始相位可控制電磁波能量在空間的分布來(lái)增強(qiáng)感興趣空間區(qū)域的信號(hào)能量。該文分析分布式雷達(dá)相參發(fā)射的原理，給出形成干涉峰點(diǎn)的條件，定義空間干涉能量分布函數(shù)來(lái)反映發(fā)射信號(hào)能量較平均能量的增益，其最大值為發(fā)射天線(xiàn)個(gè)數(shù)。在遠(yuǎn)場(chǎng)和近場(chǎng)條件下分析信號(hào)空間能量分布的特點(diǎn)，表明它在遠(yuǎn)場(chǎng)近天線(xiàn)距離呈條紋狀，在近場(chǎng)遠(yuǎn)天線(xiàn)距離呈類(lèi)晶體結(jié)構(gòu)或獨(dú)峰結(jié)構(gòu)。為了讓目標(biāo)在干涉峰點(diǎn)內(nèi)部，分布式相參發(fā)射在低頻率、小目標(biāo)的跟蹤狀態(tài)更有效。
通過(guò)調(diào)整空間距離較遠(yuǎn)的雷達(dá)發(fā)射天線(xiàn)的發(fā)射時(shí)間和初始相位可控制電磁波能量在空間的分布來(lái)增強(qiáng)感興趣空間區(qū)域的信號(hào)能量。該文分析分布式雷達(dá)相參發(fā)射的原理，給出形成干涉峰點(diǎn)的條件，定義空間干涉能量分布函數(shù)來(lái)反映發(fā)射信號(hào)能量較平均能量的增益，其最大值為發(fā)射天線(xiàn)個(gè)數(shù)。在遠(yuǎn)場(chǎng)和近場(chǎng)條件下分析信號(hào)空間能量分布的特點(diǎn)，表明它在遠(yuǎn)場(chǎng)近天線(xiàn)距離呈條紋狀，在近場(chǎng)遠(yuǎn)天線(xiàn)距離呈類(lèi)晶體結(jié)構(gòu)或獨(dú)峰結(jié)構(gòu)。為了讓目標(biāo)在干涉峰點(diǎn)內(nèi)部，分布式相參發(fā)射在低頻率、小目標(biāo)的跟蹤狀態(tài)更有效。
2015, 37(8): 1808-1813.
doi: 10.11999/JEIT141633
摘要:
快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)最初用于超寬帶SAR成像，并在聚束SAR信號(hào)處理領(lǐng)域取得了巨大的成功。然而，由于積分孔徑和角域升采樣的限制，F(xiàn)FBP算法難以直接用于條帶SAR處理。為了提高FFBP算法在條帶SAR處理的實(shí)用性，該文從積分孔徑和角域波數(shù)帶寬的角度出發(fā)，提出一種適用于條帶SAR處理的重疊圖像法。該方法極大地保留FFBP算法的運(yùn)算效率，有效地避免因角域升采樣帶來(lái)數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題。最后，通過(guò)斜視條帶SAR仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)最初用于超寬帶SAR成像，并在聚束SAR信號(hào)處理領(lǐng)域取得了巨大的成功。然而，由于積分孔徑和角域升采樣的限制，F(xiàn)FBP算法難以直接用于條帶SAR處理。為了提高FFBP算法在條帶SAR處理的實(shí)用性，該文從積分孔徑和角域波數(shù)帶寬的角度出發(fā)，提出一種適用于條帶SAR處理的重疊圖像法。該方法極大地保留FFBP算法的運(yùn)算效率，有效地避免因角域升采樣帶來(lái)數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題。最后，通過(guò)斜視條帶SAR仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
2015, 37(8): 1814-1820.
doi: 10.11999/JEIT141516
摘要:
俯沖合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像由于垂直向下速度的存在，使得沿水平飛行方向不再滿(mǎn)足平移不變性，導(dǎo)致常規(guī)全孔徑成像算法無(wú)法直接運(yùn)用于俯沖段的大斜視子孔徑成像。針對(duì)這些問(wèn)題，該文基于俯沖等效平飛模型以及子孔徑成像特性提出一種俯沖段子孔徑SAR大斜視成像算法 頻域相位濾波算法(FPFA)。其創(chuàng)新思想是通過(guò)方位頻域引入濾波因子校正方位空變。由于俯沖等效平飛模型會(huì)造成成像平面的旋轉(zhuǎn)，引起較大的圖像畸變，為了解決該問(wèn)題，該文進(jìn)一步提出一種基于反向投影的快速幾何校正方法，得到近似無(wú)畸變或畸變較小的地距圖像。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證該文成像方法和幾何校正方法的有效性。
俯沖合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像由于垂直向下速度的存在，使得沿水平飛行方向不再滿(mǎn)足平移不變性，導(dǎo)致常規(guī)全孔徑成像算法無(wú)法直接運(yùn)用于俯沖段的大斜視子孔徑成像。針對(duì)這些問(wèn)題，該文基于俯沖等效平飛模型以及子孔徑成像特性提出一種俯沖段子孔徑SAR大斜視成像算法 頻域相位濾波算法(FPFA)。其創(chuàng)新思想是通過(guò)方位頻域引入濾波因子校正方位空變。由于俯沖等效平飛模型會(huì)造成成像平面的旋轉(zhuǎn)，引起較大的圖像畸變，為了解決該問(wèn)題，該文進(jìn)一步提出一種基于反向投影的快速幾何校正方法，得到近似無(wú)畸變或畸變較小的地距圖像。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證該文成像方法和幾何校正方法的有效性。
2015, 37(8): 1821-1827.
doi: 10.11999/JEIT141468
摘要:
目標(biāo)分解是實(shí)現(xiàn)極化合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)分類(lèi)、檢測(cè)與識(shí)別應(yīng)用的重要手段。傳統(tǒng)方法由于優(yōu)先對(duì)體散射分量進(jìn)行提取，其體散射能量的高估或二面角散射能量的低估現(xiàn)象較為嚴(yán)重。該文通過(guò)引入極化相似度量，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)地對(duì)基本散射機(jī)制的最優(yōu)匹配模型進(jìn)行選擇。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)極化相似度量確定基本散射機(jī)制散射能量提取的優(yōu)先順序，并以各階次剩余矩陣能量非負(fù)為約束，最終確定面散射、二面角散射、體散射這3種基本散射機(jī)制的能量貢獻(xiàn)值。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果及其與光學(xué)圖像的對(duì)比結(jié)果表明，該文方法獲取的極化目標(biāo)分解結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠準(zhǔn)確地提取目標(biāo)區(qū)域的基本散射特征。
目標(biāo)分解是實(shí)現(xiàn)極化合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)分類(lèi)、檢測(cè)與識(shí)別應(yīng)用的重要手段。傳統(tǒng)方法由于優(yōu)先對(duì)體散射分量進(jìn)行提取，其體散射能量的高估或二面角散射能量的低估現(xiàn)象較為嚴(yán)重。該文通過(guò)引入極化相似度量，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)地對(duì)基本散射機(jī)制的最優(yōu)匹配模型進(jìn)行選擇。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)極化相似度量確定基本散射機(jī)制散射能量提取的優(yōu)先順序，并以各階次剩余矩陣能量非負(fù)為約束，最終確定面散射、二面角散射、體散射這3種基本散射機(jī)制的能量貢獻(xiàn)值。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果及其與光學(xué)圖像的對(duì)比結(jié)果表明，該文方法獲取的極化目標(biāo)分解結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠準(zhǔn)確地提取目標(biāo)區(qū)域的基本散射特征。
2015, 37(8): 1828-1835.
doi: 10.11999/JEIT141295
摘要:
該文針對(duì)L型陣列MIMO雷達(dá)的2維角度估計(jì)問(wèn)題，基于ESPRIT算法提出兩種降維DOA估計(jì)方法。首先通過(guò)降維矩陣的設(shè)計(jì)及回波數(shù)據(jù)的降維變換，將高維回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至低維信號(hào)空間；然后分別基于特征分解和傳播算子獲得信號(hào)子空間的估計(jì)，最后利用ESPRIT算法實(shí)現(xiàn)2維空間角參量的聯(lián)合估計(jì)及參數(shù)的自動(dòng)配對(duì)。算法不犧牲陣列孔徑，最大程度地降低了回波數(shù)據(jù)的維數(shù)，具有更低的運(yùn)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該文理論分析的正確性和算法的有效性。
該文針對(duì)L型陣列MIMO雷達(dá)的2維角度估計(jì)問(wèn)題，基于ESPRIT算法提出兩種降維DOA估計(jì)方法。首先通過(guò)降維矩陣的設(shè)計(jì)及回波數(shù)據(jù)的降維變換，將高維回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至低維信號(hào)空間；然后分別基于特征分解和傳播算子獲得信號(hào)子空間的估計(jì)，最后利用ESPRIT算法實(shí)現(xiàn)2維空間角參量的聯(lián)合估計(jì)及參數(shù)的自動(dòng)配對(duì)。算法不犧牲陣列孔徑，最大程度地降低了回波數(shù)據(jù)的維數(shù)，具有更低的運(yùn)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該文理論分析的正確性和算法的有效性。
2015, 37(8): 1836-1842.
doi: 10.11999/JEIT140950
摘要:
圓跡合成孔徑雷達(dá)(CSAR)高分辨率成像，對(duì)慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性提出了更高的要求，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)是關(guān)鍵技術(shù)之一。該文首先分析了軌跡測(cè)量誤差引起的相位誤差，然后針對(duì)相位誤差的空變性給出一種基于定標(biāo)器相位梯度提取的圓跡SAR軌跡重建方法。該方法從SAR回波數(shù)據(jù)中提取定標(biāo)器沿方位向的相位梯度，結(jié)合多個(gè)定標(biāo)器的相位梯度，利用三邊測(cè)量法重建高精度圓跡SAR軌跡，用于獲取高質(zhì)量的CSAR圖像。該方法解決了軌跡測(cè)量誤差引起的圖像散焦問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)整個(gè)場(chǎng)景的有效聚焦。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。
圓跡合成孔徑雷達(dá)(CSAR)高分辨率成像，對(duì)慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性提出了更高的要求，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)是關(guān)鍵技術(shù)之一。該文首先分析了軌跡測(cè)量誤差引起的相位誤差，然后針對(duì)相位誤差的空變性給出一種基于定標(biāo)器相位梯度提取的圓跡SAR軌跡重建方法。該方法從SAR回波數(shù)據(jù)中提取定標(biāo)器沿方位向的相位梯度，結(jié)合多個(gè)定標(biāo)器的相位梯度，利用三邊測(cè)量法重建高精度圓跡SAR軌跡，用于獲取高質(zhì)量的CSAR圖像。該方法解決了軌跡測(cè)量誤差引起的圖像散焦問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)整個(gè)場(chǎng)景的有效聚焦。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。
2015, 37(8): 1843-1848.
doi: 10.11999/JEIT141485
摘要:
在天波超視距雷達(dá)(OTHR)中，基于時(shí)頻分析技術(shù)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法具有信噪比要求低和參數(shù)估計(jì)精度高等優(yōu)點(diǎn)。但是傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法計(jì)算量大，難以滿(mǎn)足實(shí)際工程應(yīng)用需要。針對(duì)該問(wèn)題，該文提出一種新的時(shí)頻分析方法，該方法構(gòu)造時(shí)間-頻率變化率的聯(lián)合域并沿時(shí)間軸進(jìn)行積分實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)。由于該算法積分路徑的特殊性，可以避免使用Hough變換，進(jìn)而減小算法計(jì)算量，使其滿(mǎn)足實(shí)際工程需要。仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比(SNR)下檢測(cè)效果好，運(yùn)算量低，且具有更高的參數(shù)估計(jì)精度；此外，該算法對(duì)不同時(shí)刻的頻率變化率成分進(jìn)行了積累，有效抑制了多機(jī)動(dòng)目標(biāo)引起的交叉項(xiàng)，避免了虛假目標(biāo)的出現(xiàn)。
在天波超視距雷達(dá)(OTHR)中，基于時(shí)頻分析技術(shù)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法具有信噪比要求低和參數(shù)估計(jì)精度高等優(yōu)點(diǎn)。但是傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法計(jì)算量大，難以滿(mǎn)足實(shí)際工程應(yīng)用需要。針對(duì)該問(wèn)題，該文提出一種新的時(shí)頻分析方法，該方法構(gòu)造時(shí)間-頻率變化率的聯(lián)合域并沿時(shí)間軸進(jìn)行積分實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)。由于該算法積分路徑的特殊性，可以避免使用Hough變換，進(jìn)而減小算法計(jì)算量，使其滿(mǎn)足實(shí)際工程需要。仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比(SNR)下檢測(cè)效果好，運(yùn)算量低，且具有更高的參數(shù)估計(jì)精度；此外，該算法對(duì)不同時(shí)刻的頻率變化率成分進(jìn)行了積累，有效抑制了多機(jī)動(dòng)目標(biāo)引起的交叉項(xiàng)，避免了虛假目標(biāo)的出現(xiàn)。
2015, 37(8): 1849-1854.
doi: 10.11999/JEIT141466
摘要:
在管理與優(yōu)化雷達(dá)有限資源的應(yīng)用中，目標(biāo)的雷達(dá)截面積的起伏會(huì)對(duì)資源分配后的效果產(chǎn)生巨大的影響。針對(duì)該問(wèn)題，該文提出一種對(duì)目標(biāo)的雷達(dá)截面積進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。該方法首先對(duì)回波進(jìn)行處理以獲取目標(biāo)雷達(dá)截面積的測(cè)量值，進(jìn)而通過(guò)概率密度轉(zhuǎn)移的方法對(duì)目標(biāo)在下一個(gè)時(shí)刻的雷達(dá)截面積進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)來(lái)自3種飛機(jī)的雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算，驗(yàn)證了該預(yù)測(cè)方法能夠得到較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值。最后，建立功率分配的優(yōu)化方程，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了對(duì)雷達(dá)截面積準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能夠提高功率分配后的測(cè)量精度。
在管理與優(yōu)化雷達(dá)有限資源的應(yīng)用中，目標(biāo)的雷達(dá)截面積的起伏會(huì)對(duì)資源分配后的效果產(chǎn)生巨大的影響。針對(duì)該問(wèn)題，該文提出一種對(duì)目標(biāo)的雷達(dá)截面積進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。該方法首先對(duì)回波進(jìn)行處理以獲取目標(biāo)雷達(dá)截面積的測(cè)量值，進(jìn)而通過(guò)概率密度轉(zhuǎn)移的方法對(duì)目標(biāo)在下一個(gè)時(shí)刻的雷達(dá)截面積進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)來(lái)自3種飛機(jī)的雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算，驗(yàn)證了該預(yù)測(cè)方法能夠得到較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值。最后，建立功率分配的優(yōu)化方程，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了對(duì)雷達(dá)截面積準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能夠提高功率分配后的測(cè)量精度。
2015, 37(8): 1855-1861.
doi: 10.11999/JEIT141472
摘要:
現(xiàn)有的多傳感器航跡抗差關(guān)聯(lián)算法，如基于圖像配準(zhǔn)技術(shù)、基于參照拓?fù)潢P(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，計(jì)算流程復(fù)雜，難以在工程實(shí)踐中實(shí)時(shí)應(yīng)用。該文結(jié)合海面艦船目標(biāo)航跡分布特點(diǎn)，基于單元平均恒虛警檢測(cè)原理，提出了適用于自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)和雷達(dá)航跡數(shù)據(jù)的可信關(guān)聯(lián)算法，為對(duì)海雷達(dá)系統(tǒng)誤差配準(zhǔn)和海戰(zhàn)場(chǎng)多傳感器信息融合的快速有效實(shí)現(xiàn)提供保證。蒙特卡洛仿真結(jié)果表明，可信關(guān)聯(lián)算法在海面目標(biāo)環(huán)境下具有較高的關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性；算法的平均耗時(shí)與現(xiàn)有抗差關(guān)聯(lián)算法相比顯著降低；基于航跡可信關(guān)聯(lián)結(jié)果完成對(duì)雷達(dá)的自動(dòng)標(biāo)校，將雷達(dá)量測(cè)數(shù)據(jù)的平均誤差降低了近90%。
現(xiàn)有的多傳感器航跡抗差關(guān)聯(lián)算法，如基于圖像配準(zhǔn)技術(shù)、基于參照拓?fù)潢P(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，計(jì)算流程復(fù)雜，難以在工程實(shí)踐中實(shí)時(shí)應(yīng)用。該文結(jié)合海面艦船目標(biāo)航跡分布特點(diǎn)，基于單元平均恒虛警檢測(cè)原理，提出了適用于自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)和雷達(dá)航跡數(shù)據(jù)的可信關(guān)聯(lián)算法，為對(duì)海雷達(dá)系統(tǒng)誤差配準(zhǔn)和海戰(zhàn)場(chǎng)多傳感器信息融合的快速有效實(shí)現(xiàn)提供保證。蒙特卡洛仿真結(jié)果表明，可信關(guān)聯(lián)算法在海面目標(biāo)環(huán)境下具有較高的關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性；算法的平均耗時(shí)與現(xiàn)有抗差關(guān)聯(lián)算法相比顯著降低；基于航跡可信關(guān)聯(lián)結(jié)果完成對(duì)雷達(dá)的自動(dòng)標(biāo)校，將雷達(dá)量測(cè)數(shù)據(jù)的平均誤差降低了近90%。
2015, 37(8): 1862-1867.
doi: 10.11999/JEIT141615
摘要:
面向靜止軌道光學(xué)遙感衛(wèi)星，該文提出一種海上運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)快速檢測(cè)方法。該方法首先利用多結(jié)構(gòu)多尺度形態(tài)學(xué)濾波對(duì)海洋背景遙感圖像進(jìn)行背景抑制；然后采用自適應(yīng)閾值分割和自組織聚類(lèi)獲得候選目標(biāo)；再根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征，利用靜止軌道衛(wèi)星凝視序列圖像對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)移動(dòng)式鄰域判決，剔除虛假目標(biāo)；最后關(guān)聯(lián)艦船目標(biāo)以及融合衛(wèi)星平臺(tái)數(shù)據(jù)，可快速計(jì)算艦船狀態(tài)等深層次動(dòng)態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析表明，所提方法能有效檢測(cè)海洋背景遙感圖像中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)，準(zhǔn)確獲取各個(gè)艦船位置、航速、航向、運(yùn)動(dòng)軌跡等信息，具有算法簡(jiǎn)單，目標(biāo)檢測(cè)率高、虛警率低，穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。該方法為我國(guó)靜止軌道光學(xué)遙感衛(wèi)星在軌數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。
面向靜止軌道光學(xué)遙感衛(wèi)星，該文提出一種海上運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)快速檢測(cè)方法。該方法首先利用多結(jié)構(gòu)多尺度形態(tài)學(xué)濾波對(duì)海洋背景遙感圖像進(jìn)行背景抑制；然后采用自適應(yīng)閾值分割和自組織聚類(lèi)獲得候選目標(biāo)；再根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征，利用靜止軌道衛(wèi)星凝視序列圖像對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)移動(dòng)式鄰域判決，剔除虛假目標(biāo)；最后關(guān)聯(lián)艦船目標(biāo)以及融合衛(wèi)星平臺(tái)數(shù)據(jù)，可快速計(jì)算艦船狀態(tài)等深層次動(dòng)態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析表明，所提方法能有效檢測(cè)海洋背景遙感圖像中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)，準(zhǔn)確獲取各個(gè)艦船位置、航速、航向、運(yùn)動(dòng)軌跡等信息，具有算法簡(jiǎn)單，目標(biāo)檢測(cè)率高、虛警率低，穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。該方法為我國(guó)靜止軌道光學(xué)遙感衛(wèi)星在軌數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。
2015, 37(8): 1868-1873.
doi: 10.11999/JEIT141238
摘要:
為了滿(mǎn)足對(duì)復(fù)雜導(dǎo)彈測(cè)量和檢測(cè)的需要，該文建立了具有尾翼的復(fù)雜導(dǎo)彈模型，研究在極窄脈沖照射條件下該導(dǎo)彈目標(biāo)散射特性。利用時(shí)域有限差分(Finite-Difference Time Domain, FDTD)法計(jì)算該導(dǎo)彈模型的瞬時(shí)散射回波，分析遠(yuǎn)場(chǎng)電磁波不同入射條件下導(dǎo)彈散射回波特性及近場(chǎng)不同轉(zhuǎn)角條件下導(dǎo)彈瞬時(shí)散射回波特性。通過(guò)對(duì)該導(dǎo)彈瞬時(shí)散射回波特性分析，得出了目標(biāo)散射中心的成因及散射波形特點(diǎn)，在雷達(dá)應(yīng)用領(lǐng)域具有一定的理論參考價(jià)值。
為了滿(mǎn)足對(duì)復(fù)雜導(dǎo)彈測(cè)量和檢測(cè)的需要，該文建立了具有尾翼的復(fù)雜導(dǎo)彈模型，研究在極窄脈沖照射條件下該導(dǎo)彈目標(biāo)散射特性。利用時(shí)域有限差分(Finite-Difference Time Domain, FDTD)法計(jì)算該導(dǎo)彈模型的瞬時(shí)散射回波，分析遠(yuǎn)場(chǎng)電磁波不同入射條件下導(dǎo)彈散射回波特性及近場(chǎng)不同轉(zhuǎn)角條件下導(dǎo)彈瞬時(shí)散射回波特性。通過(guò)對(duì)該導(dǎo)彈瞬時(shí)散射回波特性分析，得出了目標(biāo)散射中心的成因及散射波形特點(diǎn)，在雷達(dá)應(yīng)用領(lǐng)域具有一定的理論參考價(jià)值。
2015, 37(8): 1874-1878.
doi: 10.11999/JEIT141542
摘要:
多快拍(MMV)問(wèn)題旨在恢復(fù)具有相同稀疏結(jié)構(gòu)的多列信號(hào)。在傳統(tǒng)陣列信號(hào)處理中MMV問(wèn)題的求解通常采用多重信號(hào)分類(lèi)(MUSIC)等確定性方法實(shí)現(xiàn)，但當(dāng)快拍數(shù)不足或存在相干源時(shí)該類(lèi)方法失效；而在壓縮感知(CS)的概率求解模型下，即使信源相干也能得到恢復(fù)結(jié)果，但現(xiàn)有算法普遍性能不足。近期Kim等人的研究表明，將CS與MUSIC相結(jié)合可得到比二者更加優(yōu)秀的性能和更為寬泛的使用條件，該方法被稱(chēng)作壓縮感知 MUSIC或CS-MUSIC算法。作為一種投影型非凸優(yōu)化算法，差值映射(DM)最早用于解決X射線(xiàn)晶體學(xué)中的相位恢復(fù)問(wèn)題，并逐漸在其他非凸及壓縮感知問(wèn)題的求解中展示出優(yōu)良性能。該文提出一種基于差值映射的CS-MUSIC算法，仿真結(jié)果表明該算法在MMV問(wèn)題求解中十分有效，相比經(jīng)典CS-MUSIC具有更高的恢復(fù)成功率。
多快拍(MMV)問(wèn)題旨在恢復(fù)具有相同稀疏結(jié)構(gòu)的多列信號(hào)。在傳統(tǒng)陣列信號(hào)處理中MMV問(wèn)題的求解通常采用多重信號(hào)分類(lèi)(MUSIC)等確定性方法實(shí)現(xiàn)，但當(dāng)快拍數(shù)不足或存在相干源時(shí)該類(lèi)方法失效；而在壓縮感知(CS)的概率求解模型下，即使信源相干也能得到恢復(fù)結(jié)果，但現(xiàn)有算法普遍性能不足。近期Kim等人的研究表明，將CS與MUSIC相結(jié)合可得到比二者更加優(yōu)秀的性能和更為寬泛的使用條件，該方法被稱(chēng)作壓縮感知 MUSIC或CS-MUSIC算法。作為一種投影型非凸優(yōu)化算法，差值映射(DM)最早用于解決X射線(xiàn)晶體學(xué)中的相位恢復(fù)問(wèn)題，并逐漸在其他非凸及壓縮感知問(wèn)題的求解中展示出優(yōu)良性能。該文提出一種基于差值映射的CS-MUSIC算法，仿真結(jié)果表明該算法在MMV問(wèn)題求解中十分有效，相比經(jīng)典CS-MUSIC具有更高的恢復(fù)成功率。
2015, 37(8): 1879-1885.
doi: 10.11999/JEIT141538
摘要:
針對(duì)L型陣列2維波達(dá)角(2D-DOA)估計(jì)問(wèn)題，該文提出了一種新的基于秩減估計(jì)器的算法。該算法利用輔助角將2D-DOA估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為兩個(gè)級(jí)聯(lián)的1D-DOA估計(jì)問(wèn)題：首先采用基于傳播算子的秩減估計(jì)器獲得高精度的輔助角估計(jì)；其次利用輔助角估計(jì)結(jié)果獲得某一入射角的一元代價(jià)函數(shù)，借鑒root-MUSIC算法通過(guò)對(duì)多項(xiàng)式求根獲得某一入射角估計(jì)，而另一入射角估計(jì)可由已得角度估計(jì)和輔助角估計(jì)通過(guò)簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)換獲得且兩入射角之間無(wú)需配對(duì)。運(yùn)算量分析表明，該算法運(yùn)算量與JEADE算法接近，大于CODE和root-MUSIC算法。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在不同信噪比、快拍數(shù)目條件下可獲得高精度的DOA估計(jì)結(jié)果。
針對(duì)L型陣列2維波達(dá)角(2D-DOA)估計(jì)問(wèn)題，該文提出了一種新的基于秩減估計(jì)器的算法。該算法利用輔助角將2D-DOA估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為兩個(gè)級(jí)聯(lián)的1D-DOA估計(jì)問(wèn)題：首先采用基于傳播算子的秩減估計(jì)器獲得高精度的輔助角估計(jì)；其次利用輔助角估計(jì)結(jié)果獲得某一入射角的一元代價(jià)函數(shù)，借鑒root-MUSIC算法通過(guò)對(duì)多項(xiàng)式求根獲得某一入射角估計(jì)，而另一入射角估計(jì)可由已得角度估計(jì)和輔助角估計(jì)通過(guò)簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)換獲得且兩入射角之間無(wú)需配對(duì)。運(yùn)算量分析表明，該算法運(yùn)算量與JEADE算法接近，大于CODE和root-MUSIC算法。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在不同信噪比、快拍數(shù)目條件下可獲得高精度的DOA估計(jì)結(jié)果。
2015, 37(8): 1886-1891.
doi: 10.11999/JEIT141208
摘要:
針對(duì)經(jīng)典高分辨波達(dá)方位(DOA)估計(jì)方法在低信噪比下分辨性能較差的問(wèn)題，該文提出一種適用于主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)的基于互相關(guān)矩陣的改進(jìn)多重信號(hào)分類(lèi)(MUSIC)高分辨方位估計(jì)方法(I-MUSIC)。該方法首先利用主動(dòng)聲吶發(fā)射信號(hào)已知的特性，將發(fā)射信號(hào)與陣元接收信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)，利用互相關(guān)序列形成新的空域協(xié)方差矩陣，再進(jìn)行特征分解。理論分析表明，互相關(guān)處理在抑制噪聲的同時(shí)保留了陣元之間的相位信息，可以得到比MUSIC方法更準(zhǔn)確的子空間劃分，進(jìn)而提高低信噪比方位估計(jì)性能。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于相關(guān)時(shí)間門(mén)限的改進(jìn)MUSIC高分辨方位估計(jì)(T-MUSIC)方法，通過(guò)對(duì)互相關(guān)序列設(shè)置時(shí)間門(mén)限進(jìn)一步提高方位估計(jì)信噪比。仿真結(jié)果表明，與MUSIC方法相比，I-MUSIC與T-MUSIC可以分別使低信噪比時(shí)的估計(jì)性能提高3 dB和6 dB，相應(yīng)平均估計(jì)誤差分別為原方法的77%和53%。在陣元間接收噪聲存在相關(guān)性時(shí)，T-MUSIC與I-MUSIC方法相比可獲得8 dB的估計(jì)增益，估計(jì)性能更優(yōu)。I-MUSIC與T-MUSIC應(yīng)用于多目標(biāo)主動(dòng)探測(cè)，可大幅提高探測(cè)系統(tǒng)在低信噪比下的方位估計(jì)性能。
針對(duì)經(jīng)典高分辨波達(dá)方位(DOA)估計(jì)方法在低信噪比下分辨性能較差的問(wèn)題，該文提出一種適用于主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)的基于互相關(guān)矩陣的改進(jìn)多重信號(hào)分類(lèi)(MUSIC)高分辨方位估計(jì)方法(I-MUSIC)。該方法首先利用主動(dòng)聲吶發(fā)射信號(hào)已知的特性，將發(fā)射信號(hào)與陣元接收信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)，利用互相關(guān)序列形成新的空域協(xié)方差矩陣，再進(jìn)行特征分解。理論分析表明，互相關(guān)處理在抑制噪聲的同時(shí)保留了陣元之間的相位信息，可以得到比MUSIC方法更準(zhǔn)確的子空間劃分，進(jìn)而提高低信噪比方位估計(jì)性能。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于相關(guān)時(shí)間門(mén)限的改進(jìn)MUSIC高分辨方位估計(jì)(T-MUSIC)方法，通過(guò)對(duì)互相關(guān)序列設(shè)置時(shí)間門(mén)限進(jìn)一步提高方位估計(jì)信噪比。仿真結(jié)果表明，與MUSIC方法相比，I-MUSIC與T-MUSIC可以分別使低信噪比時(shí)的估計(jì)性能提高3 dB和6 dB，相應(yīng)平均估計(jì)誤差分別為原方法的77%和53%。在陣元間接收噪聲存在相關(guān)性時(shí)，T-MUSIC與I-MUSIC方法相比可獲得8 dB的估計(jì)增益，估計(jì)性能更優(yōu)。I-MUSIC與T-MUSIC應(yīng)用于多目標(biāo)主動(dòng)探測(cè)，可大幅提高探測(cè)系統(tǒng)在低信噪比下的方位估計(jì)性能。
2015, 37(8): 1892-1899.
doi: 10.11999/JEIT141420
摘要:
圖像插值是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題，利用插值技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)圖像的縮放和圖像恢復(fù)。傳統(tǒng)的插值方法易使邊緣產(chǎn)生鋸齒效應(yīng)或使插值結(jié)果模糊不清。該文提出一種基于角點(diǎn)保護(hù)的偏微分方程插值方法。該方法針對(duì)圖像中不同的特征進(jìn)行特定插值，在保持邊緣結(jié)構(gòu)清晰的同時(shí)，還能保護(hù)尖銳的角形結(jié)構(gòu)，有效改善插值后圖像的整體視覺(jué)效果和峰值信噪比。此外，對(duì)方程的主要參數(shù)進(jìn)行分析，提出了相應(yīng)的參數(shù)確定方法，從而提高該方法的適用性。
圖像插值是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題，利用插值技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)圖像的縮放和圖像恢復(fù)。傳統(tǒng)的插值方法易使邊緣產(chǎn)生鋸齒效應(yīng)或使插值結(jié)果模糊不清。該文提出一種基于角點(diǎn)保護(hù)的偏微分方程插值方法。該方法針對(duì)圖像中不同的特征進(jìn)行特定插值，在保持邊緣結(jié)構(gòu)清晰的同時(shí)，還能保護(hù)尖銳的角形結(jié)構(gòu)，有效改善插值后圖像的整體視覺(jué)效果和峰值信噪比。此外，對(duì)方程的主要參數(shù)進(jìn)行分析，提出了相應(yīng)的參數(shù)確定方法，從而提高該方法的適用性。
2015, 37(8): 1900-1905.
doi: 10.11999/JEIT141515
摘要:
針對(duì)帶不確定模型參數(shù)和噪聲方差的線(xiàn)性離散多傳感器系統(tǒng)，基于極大極小魯棒估值原理，該文提出一種魯棒協(xié)方差交叉(CI)融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器。首先，用引入虛擬噪聲補(bǔ)償不確定模型參數(shù)，把模型參數(shù)和噪聲方差兩者不確定的多傳感器系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為僅噪聲方差不確定的系統(tǒng)。其次，應(yīng)用Lyapunov方程證明局部魯棒Kalman濾波器的魯棒性，進(jìn)而保證CI融合Kalman濾波的魯棒性，且證明了CI融合器的魯棒精度高于每個(gè)局部濾波器的魯棒精度。最后，給出一個(gè)仿真例子來(lái)說(shuō)明如何搜索不確定參數(shù)的魯棒域，并驗(yàn)證所提出的魯棒Kalman濾波器的優(yōu)良性能。
針對(duì)帶不確定模型參數(shù)和噪聲方差的線(xiàn)性離散多傳感器系統(tǒng)，基于極大極小魯棒估值原理，該文提出一種魯棒協(xié)方差交叉(CI)融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器。首先，用引入虛擬噪聲補(bǔ)償不確定模型參數(shù)，把模型參數(shù)和噪聲方差兩者不確定的多傳感器系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為僅噪聲方差不確定的系統(tǒng)。其次，應(yīng)用Lyapunov方程證明局部魯棒Kalman濾波器的魯棒性，進(jìn)而保證CI融合Kalman濾波的魯棒性，且證明了CI融合器的魯棒精度高于每個(gè)局部濾波器的魯棒精度。最后，給出一個(gè)仿真例子來(lái)說(shuō)明如何搜索不確定參數(shù)的魯棒域，并驗(yàn)證所提出的魯棒Kalman濾波器的優(yōu)良性能。
2015, 37(8): 1906-1912.
doi: 10.11999/JEIT141613
摘要:
國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)圖像目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別和視頻編碼傳輸問(wèn)題都分別進(jìn)行了大量研究，但是對(duì)于視頻編碼參數(shù)對(duì)目標(biāo)識(shí)別性能影響的定量關(guān)系，還沒(méi)有公開(kāi)的文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo)。針對(duì)這一問(wèn)題，該文選擇典型的目標(biāo)識(shí)別算法可變部件模型(DPM)和最常用的視頻編碼方法H.264/AVC作用測(cè)試對(duì)象，通過(guò)設(shè)計(jì)的編碼和檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，研究了碼率和分辨率參數(shù)對(duì)視頻目標(biāo)識(shí)別性能的影響，并擬合了識(shí)別性能隨碼率和分辨率變化的函數(shù)關(guān)系。通過(guò)選取編碼器合適的碼率和分辨率工作參數(shù)，可以獲得信道帶寬與視頻目標(biāo)識(shí)別性能的折中，為設(shè)計(jì)不同視頻應(yīng)用的編碼優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)提供了依據(jù)。
國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)圖像目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別和視頻編碼傳輸問(wèn)題都分別進(jìn)行了大量研究，但是對(duì)于視頻編碼參數(shù)對(duì)目標(biāo)識(shí)別性能影響的定量關(guān)系，還沒(méi)有公開(kāi)的文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo)。針對(duì)這一問(wèn)題，該文選擇典型的目標(biāo)識(shí)別算法可變部件模型(DPM)和最常用的視頻編碼方法H.264/AVC作用測(cè)試對(duì)象，通過(guò)設(shè)計(jì)的編碼和檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，研究了碼率和分辨率參數(shù)對(duì)視頻目標(biāo)識(shí)別性能的影響，并擬合了識(shí)別性能隨碼率和分辨率變化的函數(shù)關(guān)系。通過(guò)選取編碼器合適的碼率和分辨率工作參數(shù)，可以獲得信道帶寬與視頻目標(biāo)識(shí)別性能的折中，為設(shè)計(jì)不同視頻應(yīng)用的編碼優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)提供了依據(jù)。
2015, 37(8): 1913-1919.
doi: 10.11999/JEIT141194
摘要:
該文針對(duì)人臉圖像受到非剛性變化的影響，如旋轉(zhuǎn)、姿態(tài)以及表情變化等，提出一種基于稠密尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)特征對(duì)齊(Dense SIFT Feature Alignment, DSFA)的稀疏表達(dá)人臉識(shí)別算法。整個(gè)算法包含兩個(gè)步驟：首先利用DSFA方法對(duì)齊訓(xùn)練和測(cè)試樣本；然后設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的稀疏表達(dá)模型進(jìn)行人臉識(shí)別。為加快DSFA步驟的執(zhí)行速度，還設(shè)計(jì)了一種由粗到精的層次化對(duì)齊機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在ORL，AR和LFW 3個(gè)典型數(shù)據(jù)集上，該文方法都獲得了最高的識(shí)別精度。該文方法比傳統(tǒng)稀疏表達(dá)方法在識(shí)別精度上平均提高了4.3%，同時(shí)提高了大約6倍的識(shí)別效率。
該文針對(duì)人臉圖像受到非剛性變化的影響，如旋轉(zhuǎn)、姿態(tài)以及表情變化等，提出一種基于稠密尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)特征對(duì)齊(Dense SIFT Feature Alignment, DSFA)的稀疏表達(dá)人臉識(shí)別算法。整個(gè)算法包含兩個(gè)步驟：首先利用DSFA方法對(duì)齊訓(xùn)練和測(cè)試樣本；然后設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的稀疏表達(dá)模型進(jìn)行人臉識(shí)別。為加快DSFA步驟的執(zhí)行速度，還設(shè)計(jì)了一種由粗到精的層次化對(duì)齊機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在ORL，AR和LFW 3個(gè)典型數(shù)據(jù)集上，該文方法都獲得了最高的識(shí)別精度。該文方法比傳統(tǒng)稀疏表達(dá)方法在識(shí)別精度上平均提高了4.3%，同時(shí)提高了大約6倍的識(shí)別效率。
2015, 37(8): 1920-1925.
doi: 10.11999/JEIT141532
摘要:
Viterbi譯碼算法廣泛應(yīng)用于無(wú)線(xiàn)數(shù)字通信系統(tǒng)，一般采用比特對(duì)數(shù)似然信息(LLR)作為譯碼器的輸入。針對(duì)M-FSK信號(hào)，該文提出一種采用信號(hào)解調(diào)得到的M維能量信息，直接作為譯碼器分支度量值，并給出了相應(yīng)的Viterbi譯碼算法。在加性高斯白噪聲(AWGN)和瑞利(Rayleigh)衰落信道下對(duì)所提算法的BER性能進(jìn)行了理論推導(dǎo)，得到了閉合表達(dá)式。通過(guò)仿真驗(yàn)證了理論推導(dǎo)的正確性，與常規(guī)Viterbi算法相比，所提算法避免了比特LLR和分支度量值的計(jì)算，降低了算法復(fù)雜度和減少了信息損失，提高了M-FSK信號(hào)軟解調(diào)Viterbi譯碼算法的BER性能，是一種更適用于工程實(shí)現(xiàn)的M-FSK信號(hào)的Viterbi譯碼算法。
Viterbi譯碼算法廣泛應(yīng)用于無(wú)線(xiàn)數(shù)字通信系統(tǒng)，一般采用比特對(duì)數(shù)似然信息(LLR)作為譯碼器的輸入。針對(duì)M-FSK信號(hào)，該文提出一種采用信號(hào)解調(diào)得到的M維能量信息，直接作為譯碼器分支度量值，并給出了相應(yīng)的Viterbi譯碼算法。在加性高斯白噪聲(AWGN)和瑞利(Rayleigh)衰落信道下對(duì)所提算法的BER性能進(jìn)行了理論推導(dǎo)，得到了閉合表達(dá)式。通過(guò)仿真驗(yàn)證了理論推導(dǎo)的正確性，與常規(guī)Viterbi算法相比，所提算法避免了比特LLR和分支度量值的計(jì)算，降低了算法復(fù)雜度和減少了信息損失，提高了M-FSK信號(hào)軟解調(diào)Viterbi譯碼算法的BER性能，是一種更適用于工程實(shí)現(xiàn)的M-FSK信號(hào)的Viterbi譯碼算法。
2015, 37(8): 1926-1930.
doi: 10.11999/JEIT141556
摘要:
該文提出了一種針對(duì)高誤碼條件下Turbo碼交織器的恢復(fù)方法，應(yīng)用于碼率為1/3的并行級(jí)聯(lián)Turbo碼。信道編碼識(shí)別是非合作信號(hào)處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容，Turbo碼交織器的恢復(fù)是其中的一個(gè)難點(diǎn)?，F(xiàn)有的識(shí)別方法可以有效地處理無(wú)誤碼時(shí)的問(wèn)題，而實(shí)際通信中Turbo碼經(jīng)常應(yīng)用于信道質(zhì)量較差的情況，此時(shí)誤碼率會(huì)較高，且碼長(zhǎng)較長(zhǎng)，這些方法將失效。利用校驗(yàn)向量的特征，可將交織器的每個(gè)位置分離開(kāi)來(lái)，單獨(dú)求解，使得交織器中每個(gè)位置的恢復(fù)僅依賴(lài)于幾個(gè)相關(guān)的位置，避免了誤碼累加效應(yīng)，從而解決了在高誤碼率，長(zhǎng)碼長(zhǎng)時(shí)的識(shí)別問(wèn)題，其復(fù)雜度較低。在仿真結(jié)果中，對(duì)典型的長(zhǎng)度達(dá)10000的隨機(jī)交織器，接收序列10%誤碼率的情況下，實(shí)現(xiàn)了正確的恢復(fù)。
該文提出了一種針對(duì)高誤碼條件下Turbo碼交織器的恢復(fù)方法，應(yīng)用于碼率為1/3的并行級(jí)聯(lián)Turbo碼。信道編碼識(shí)別是非合作信號(hào)處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容，Turbo碼交織器的恢復(fù)是其中的一個(gè)難點(diǎn)?，F(xiàn)有的識(shí)別方法可以有效地處理無(wú)誤碼時(shí)的問(wèn)題，而實(shí)際通信中Turbo碼經(jīng)常應(yīng)用于信道質(zhì)量較差的情況，此時(shí)誤碼率會(huì)較高，且碼長(zhǎng)較長(zhǎng)，這些方法將失效。利用校驗(yàn)向量的特征，可將交織器的每個(gè)位置分離開(kāi)來(lái)，單獨(dú)求解，使得交織器中每個(gè)位置的恢復(fù)僅依賴(lài)于幾個(gè)相關(guān)的位置，避免了誤碼累加效應(yīng)，從而解決了在高誤碼率，長(zhǎng)碼長(zhǎng)時(shí)的識(shí)別問(wèn)題，其復(fù)雜度較低。在仿真結(jié)果中，對(duì)典型的長(zhǎng)度達(dá)10000的隨機(jī)交織器，接收序列10%誤碼率的情況下，實(shí)現(xiàn)了正確的恢復(fù)。
2015, 37(8): 1931-1936.
doi: 10.11999/JEIT141530
摘要:
該文提出了一種可適用于加性高斯白噪聲(AWGN)信道的融合擴(kuò)展窗噴泉碼(Expanding Window Fountain, EWF)和規(guī)則變量節(jié)點(diǎn)度LT碼(Regularized variable-node Luby Transform, RLT)策略的不等差錯(cuò)保護(hù)(UEP)算法，稱(chēng)為EWF-RLT編碼算法。首先利用擴(kuò)展窗口技術(shù)給不同重要等級(jí)的數(shù)據(jù)加窗，編碼時(shí)讓較高重要等級(jí)數(shù)據(jù)以更高的概率參與編碼；同時(shí)，結(jié)合規(guī)則變量節(jié)點(diǎn)度算法，改變傳統(tǒng)LT 碼編碼過(guò)程中隨機(jī)選取鄰居節(jié)點(diǎn)的編碼方式，使較高重要等級(jí)的數(shù)據(jù)具有較大的最小變量節(jié)點(diǎn)度，改善錯(cuò)誤平層現(xiàn)象。分析和仿真結(jié)果表明，該文提出的EWF-RLT算法與傳統(tǒng)算法相比，能對(duì)較高重要等級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行更強(qiáng)的保護(hù)，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量；在UEP方案設(shè)計(jì)中，加入RLT碼編碼參數(shù)，使得該文方案更加靈活與適用。
該文提出了一種可適用于加性高斯白噪聲(AWGN)信道的融合擴(kuò)展窗噴泉碼(Expanding Window Fountain, EWF)和規(guī)則變量節(jié)點(diǎn)度LT碼(Regularized variable-node Luby Transform, RLT)策略的不等差錯(cuò)保護(hù)(UEP)算法，稱(chēng)為EWF-RLT編碼算法。首先利用擴(kuò)展窗口技術(shù)給不同重要等級(jí)的數(shù)據(jù)加窗，編碼時(shí)讓較高重要等級(jí)數(shù)據(jù)以更高的概率參與編碼；同時(shí)，結(jié)合規(guī)則變量節(jié)點(diǎn)度算法，改變傳統(tǒng)LT 碼編碼過(guò)程中隨機(jī)選取鄰居節(jié)點(diǎn)的編碼方式，使較高重要等級(jí)的數(shù)據(jù)具有較大的最小變量節(jié)點(diǎn)度，改善錯(cuò)誤平層現(xiàn)象。分析和仿真結(jié)果表明，該文提出的EWF-RLT算法與傳統(tǒng)算法相比，能對(duì)較高重要等級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行更強(qiáng)的保護(hù)，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量；在UEP方案設(shè)計(jì)中，加入RLT碼編碼參數(shù)，使得該文方案更加靈活與適用。
2015, 37(8): 1937-1943.
doi: 10.11999/JEIT141609
摘要:
在復(fù)雜深空通信環(huán)境中，自適應(yīng)能力的強(qiáng)弱對(duì)低密度奇偶校驗(yàn)(LDPC)碼譯碼器能否保持長(zhǎng)期穩(wěn)定工作具有重要影響。該文通過(guò)對(duì)DVB-S2標(biāo)準(zhǔn)LDPC碼譯碼器各功能模塊的IP化設(shè)計(jì)，將動(dòng)態(tài)自適應(yīng)理論參數(shù)化映射到各功能模塊中，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)LDPC碼譯碼器的設(shè)計(jì)?；赟tratix IV系列FPGA的驗(yàn)證結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)自適應(yīng)LDPC譯碼器可以滿(mǎn)足不同碼率碼長(zhǎng)及不同性能需求下的譯碼。同時(shí)，單譯碼通道可以保證譯碼數(shù)據(jù)信息吞吐率達(dá)到40.9~71.7 Mbps。
在復(fù)雜深空通信環(huán)境中，自適應(yīng)能力的強(qiáng)弱對(duì)低密度奇偶校驗(yàn)(LDPC)碼譯碼器能否保持長(zhǎng)期穩(wěn)定工作具有重要影響。該文通過(guò)對(duì)DVB-S2標(biāo)準(zhǔn)LDPC碼譯碼器各功能模塊的IP化設(shè)計(jì)，將動(dòng)態(tài)自適應(yīng)理論參數(shù)化映射到各功能模塊中，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)LDPC碼譯碼器的設(shè)計(jì)?；赟tratix IV系列FPGA的驗(yàn)證結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)自適應(yīng)LDPC譯碼器可以滿(mǎn)足不同碼率碼長(zhǎng)及不同性能需求下的譯碼。同時(shí)，單譯碼通道可以保證譯碼數(shù)據(jù)信息吞吐率達(dá)到40.9~71.7 Mbps。
2015, 37(8): 1944-1949.
doi: 10.11999/JEIT141454
摘要:
余數(shù)系統(tǒng)由于具有增強(qiáng)傳輸信息在并行系統(tǒng)中魯棒性的優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用在無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)(WLAN)以及碼分多址通信技術(shù)(CDMA)等領(lǐng)域。而余數(shù)系統(tǒng)中的糾錯(cuò)檢錯(cuò)是保證傳輸數(shù)據(jù)可靠性和高效性的關(guān)鍵問(wèn)題。該文根據(jù)有限環(huán)上剩余類(lèi)的性質(zhì)提出溢出判定定理，不重復(fù)判斷定理和唯一性區(qū)間搜索定理，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出采用模運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)中國(guó)剩余定理進(jìn)行快速恢復(fù)的單錯(cuò)誤糾錯(cuò)算法，將復(fù)雜度降低為O(k,r)；提出不重復(fù)判定糾錯(cuò)算法；并對(duì)于一般錯(cuò)誤情形，設(shè)計(jì)通過(guò)比較算子實(shí)現(xiàn)的搜索糾錯(cuò)算法。其中搜索糾錯(cuò)算法能直接實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最大糾錯(cuò)能力，且避免依靠復(fù)雜模運(yùn)算算子實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)吞吐率得以提高；與傳統(tǒng)算法相比，計(jì)算復(fù)雜度由多項(xiàng)式級(jí)降低至對(duì)數(shù)級(jí)。
余數(shù)系統(tǒng)由于具有增強(qiáng)傳輸信息在并行系統(tǒng)中魯棒性的優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用在無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)(WLAN)以及碼分多址通信技術(shù)(CDMA)等領(lǐng)域。而余數(shù)系統(tǒng)中的糾錯(cuò)檢錯(cuò)是保證傳輸數(shù)據(jù)可靠性和高效性的關(guān)鍵問(wèn)題。該文根據(jù)有限環(huán)上剩余類(lèi)的性質(zhì)提出溢出判定定理，不重復(fù)判斷定理和唯一性區(qū)間搜索定理，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出采用模運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)中國(guó)剩余定理進(jìn)行快速恢復(fù)的單錯(cuò)誤糾錯(cuò)算法，將復(fù)雜度降低為O(k,r)；提出不重復(fù)判定糾錯(cuò)算法；并對(duì)于一般錯(cuò)誤情形，設(shè)計(jì)通過(guò)比較算子實(shí)現(xiàn)的搜索糾錯(cuò)算法。其中搜索糾錯(cuò)算法能直接實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最大糾錯(cuò)能力，且避免依靠復(fù)雜模運(yùn)算算子實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)吞吐率得以提高；與傳統(tǒng)算法相比，計(jì)算復(fù)雜度由多項(xiàng)式級(jí)降低至對(duì)數(shù)級(jí)。
2015, 37(8): 1950-1956.
doi: 10.11999/JEIT141507
摘要:
為提高符號(hào)間干擾(ISI)信道條件下信號(hào)接收的可靠性，該文研究單載波通信系統(tǒng)的多天線(xiàn)空間分集接收問(wèn)題，提出一種迭代頻域合成均衡算法。該算法推導(dǎo)先驗(yàn)信息條件下合成均衡器的頻域傳輸函數(shù)，并借助快速傅里葉變換(FFT)實(shí)現(xiàn)合成均衡器系數(shù)和均衡濾波的高效計(jì)算。仿真結(jié)果表明，相比時(shí)域算法，該算法能夠在不損失性能的前提下，大幅降低運(yùn)算復(fù)雜度。與單載波頻域均衡(SC-FDE)算法相比，該算法不需要在數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)中插入循環(huán)前綴(CP)，提高頻譜利用率，能夠直接應(yīng)用于現(xiàn)有單載波通信系統(tǒng)。
為提高符號(hào)間干擾(ISI)信道條件下信號(hào)接收的可靠性，該文研究單載波通信系統(tǒng)的多天線(xiàn)空間分集接收問(wèn)題，提出一種迭代頻域合成均衡算法。該算法推導(dǎo)先驗(yàn)信息條件下合成均衡器的頻域傳輸函數(shù)，并借助快速傅里葉變換(FFT)實(shí)現(xiàn)合成均衡器系數(shù)和均衡濾波的高效計(jì)算。仿真結(jié)果表明，相比時(shí)域算法，該算法能夠在不損失性能的前提下，大幅降低運(yùn)算復(fù)雜度。與單載波頻域均衡(SC-FDE)算法相比，該算法不需要在數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)中插入循環(huán)前綴(CP)，提高頻譜利用率，能夠直接應(yīng)用于現(xiàn)有單載波通信系統(tǒng)。
2015, 37(8): 1957-1963.
doi: 10.11999/JEIT141585
摘要:
大多數(shù)干擾對(duì)齊算法都假定發(fā)送端可以獲得理想的信道狀態(tài)信息(CSI)，由于信道估計(jì)誤差、反饋延遲等原因，實(shí)際通信系統(tǒng)中CSI往往是有誤差的。為此，該文提出一種基于QR分解的穩(wěn)健干擾對(duì)齊算法。對(duì)含有誤差的聯(lián)合接收信號(hào)進(jìn)行基于QR分解的預(yù)處理，消除一半有誤差的干擾；然后在有誤差的等效信道聯(lián)合矩陣下，充分考慮信道誤差和干擾的影響，通過(guò)最小化發(fā)送端泄漏到非目標(biāo)接收端的干擾信號(hào)功率來(lái)設(shè)計(jì)預(yù)編碼矩陣，并基于最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則來(lái)設(shè)計(jì)干擾抑制矩陣。最后，在理想CSI和誤差CSI的情況下，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，證明了該算法有效地提高了系統(tǒng)性能。
大多數(shù)干擾對(duì)齊算法都假定發(fā)送端可以獲得理想的信道狀態(tài)信息(CSI)，由于信道估計(jì)誤差、反饋延遲等原因，實(shí)際通信系統(tǒng)中CSI往往是有誤差的。為此，該文提出一種基于QR分解的穩(wěn)健干擾對(duì)齊算法。對(duì)含有誤差的聯(lián)合接收信號(hào)進(jìn)行基于QR分解的預(yù)處理，消除一半有誤差的干擾；然后在有誤差的等效信道聯(lián)合矩陣下，充分考慮信道誤差和干擾的影響，通過(guò)最小化發(fā)送端泄漏到非目標(biāo)接收端的干擾信號(hào)功率來(lái)設(shè)計(jì)預(yù)編碼矩陣，并基于最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則來(lái)設(shè)計(jì)干擾抑制矩陣。最后，在理想CSI和誤差CSI的情況下，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，證明了該算法有效地提高了系統(tǒng)性能。
2015, 37(8): 1964-1970.
doi: 10.11999/JEIT141442
摘要:
針對(duì)靈活網(wǎng)格光網(wǎng)絡(luò)中如何節(jié)約轉(zhuǎn)發(fā)器與頻譜資源的問(wèn)題，該文研究了多點(diǎn)到多點(diǎn)組播業(yè)務(wù)的光路環(huán)路由機(jī)制，提出一種基于距離自適應(yīng)和有效共享路徑感知的光疏導(dǎo)方法。通過(guò)設(shè)計(jì)一種基于距離自適應(yīng)的預(yù)處理機(jī)制，該疏導(dǎo)方法能根據(jù)業(yè)務(wù)成員節(jié)點(diǎn)的分布特點(diǎn)和距離自適應(yīng)準(zhǔn)則靈活地為業(yè)務(wù)構(gòu)建光路環(huán)；在路由與頻譜分配階段，該疏導(dǎo)方法通過(guò)構(gòu)造一個(gè)面向光疏導(dǎo)的業(yè)務(wù)決策矩陣和一個(gè)優(yōu)先調(diào)度向量，將業(yè)務(wù)疏導(dǎo)到與當(dāng)前業(yè)務(wù)具有有效共享路徑最多的已路由業(yè)務(wù)上，并優(yōu)先分配所需的頻譜空間以提高光疏導(dǎo)的成功率，實(shí)現(xiàn)節(jié)約轉(zhuǎn)發(fā)器與頻譜資源的目的。仿真結(jié)果表明，該文提出的光疏導(dǎo)方法可以有效地減少業(yè)務(wù)消耗的轉(zhuǎn)發(fā)器數(shù)目和子載波數(shù)目。
針對(duì)靈活網(wǎng)格光網(wǎng)絡(luò)中如何節(jié)約轉(zhuǎn)發(fā)器與頻譜資源的問(wèn)題，該文研究了多點(diǎn)到多點(diǎn)組播業(yè)務(wù)的光路環(huán)路由機(jī)制，提出一種基于距離自適應(yīng)和有效共享路徑感知的光疏導(dǎo)方法。通過(guò)設(shè)計(jì)一種基于距離自適應(yīng)的預(yù)處理機(jī)制，該疏導(dǎo)方法能根據(jù)業(yè)務(wù)成員節(jié)點(diǎn)的分布特點(diǎn)和距離自適應(yīng)準(zhǔn)則靈活地為業(yè)務(wù)構(gòu)建光路環(huán)；在路由與頻譜分配階段，該疏導(dǎo)方法通過(guò)構(gòu)造一個(gè)面向光疏導(dǎo)的業(yè)務(wù)決策矩陣和一個(gè)優(yōu)先調(diào)度向量，將業(yè)務(wù)疏導(dǎo)到與當(dāng)前業(yè)務(wù)具有有效共享路徑最多的已路由業(yè)務(wù)上，并優(yōu)先分配所需的頻譜空間以提高光疏導(dǎo)的成功率，實(shí)現(xiàn)節(jié)約轉(zhuǎn)發(fā)器與頻譜資源的目的。仿真結(jié)果表明，該文提出的光疏導(dǎo)方法可以有效地減少業(yè)務(wù)消耗的轉(zhuǎn)發(fā)器數(shù)目和子載波數(shù)目。
2015, 37(8): 1971-1977.
doi: 10.11999/JEIT141604
摘要:
為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性，該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量，且攻擊效果更為顯著。
為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性，該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量，且攻擊效果更為顯著。
2015, 37(8): 1978-1983.
doi: 10.11999/JEIT141385
摘要:
該文依據(jù)授權(quán)子集的個(gè)數(shù)將共享份劃分若干塊，按照共享份分塊構(gòu)造的設(shè)計(jì)思路，結(jié)合(n, n)異或單秘密視覺(jué)密碼的加密矩陣，構(gòu)造了異或區(qū)域遞增式視覺(jué)密碼的秘密分享與恢復(fù)流程。與現(xiàn)有方案相比，該方案可以實(shí)現(xiàn)解密區(qū)域圖像的完全恢復(fù)，且明顯減小了共享份的大小。
該文依據(jù)授權(quán)子集的個(gè)數(shù)將共享份劃分若干塊，按照共享份分塊構(gòu)造的設(shè)計(jì)思路，結(jié)合(n, n)異或單秘密視覺(jué)密碼的加密矩陣，構(gòu)造了異或區(qū)域遞增式視覺(jué)密碼的秘密分享與恢復(fù)流程。與現(xiàn)有方案相比，該方案可以實(shí)現(xiàn)解密區(qū)域圖像的完全恢復(fù)，且明顯減小了共享份的大小。
2015, 37(8): 1984-1988.
doi: 10.11999/JEIT141506
摘要:
利用格上判定帶誤差學(xué)習(xí)問(wèn)題(Ring-DLWE)困難假設(shè)，該文基于Peikert的調(diào)和技術(shù)構(gòu)造認(rèn)證密鑰交換方案。在標(biāo)準(zhǔn)模型下，該方案是CK模型中可證明安全的，并達(dá)到弱前向安全性(wPFS)。與現(xiàn)有的基于LWE的密鑰交換方案相比，該方案使用平衡的密鑰提取函數(shù)，因而保護(hù)共享會(huì)話(huà)密鑰，同時(shí)因其基于格中困難問(wèn)題，所以能抵抗量子攻擊。
利用格上判定帶誤差學(xué)習(xí)問(wèn)題(Ring-DLWE)困難假設(shè)，該文基于Peikert的調(diào)和技術(shù)構(gòu)造認(rèn)證密鑰交換方案。在標(biāo)準(zhǔn)模型下，該方案是CK模型中可證明安全的，并達(dá)到弱前向安全性(wPFS)。與現(xiàn)有的基于LWE的密鑰交換方案相比，該方案使用平衡的密鑰提取函數(shù)，因而保護(hù)共享會(huì)話(huà)密鑰，同時(shí)因其基于格中困難問(wèn)題，所以能抵抗量子攻擊。
2015, 37(8): 1989-1993.
doi: 10.11999/JEIT141601
摘要:
自從F5算法提出以來(lái)，出現(xiàn)了一批基于標(biāo)簽的Grbner基算法，它們使用了不同的選擇策略且減少冗余多項(xiàng)式的準(zhǔn)則也各不相同。為了滿(mǎn)足正確終止性，這些算法的策略和準(zhǔn)則必須滿(mǎn)足一些一般的規(guī)律。根據(jù)這些規(guī)律，該文提出了一個(gè)框架，使大多數(shù)算法成為該框架的實(shí)例。隨后，利用重寫(xiě)基的性質(zhì)，得到了框架的簡(jiǎn)單正確終止證明。為了得到F5算法的簡(jiǎn)單證明，該文對(duì)F5算法的約化操作進(jìn)行合理的化簡(jiǎn)。特別地，對(duì)于齊次F5算法，證明了其復(fù)雜的選擇策略等價(jià)于按模序選擇。這樣，齊次F5算法就能看成框架的一個(gè)特例，從而得到了F5算法的簡(jiǎn)單證明。
自從F5算法提出以來(lái)，出現(xiàn)了一批基于標(biāo)簽的Grbner基算法，它們使用了不同的選擇策略且減少冗余多項(xiàng)式的準(zhǔn)則也各不相同。為了滿(mǎn)足正確終止性，這些算法的策略和準(zhǔn)則必須滿(mǎn)足一些一般的規(guī)律。根據(jù)這些規(guī)律，該文提出了一個(gè)框架，使大多數(shù)算法成為該框架的實(shí)例。隨后，利用重寫(xiě)基的性質(zhì)，得到了框架的簡(jiǎn)單正確終止證明。為了得到F5算法的簡(jiǎn)單證明，該文對(duì)F5算法的約化操作進(jìn)行合理的化簡(jiǎn)。特別地，對(duì)于齊次F5算法，證明了其復(fù)雜的選擇策略等價(jià)于按模序選擇。這樣，齊次F5算法就能看成框架的一個(gè)特例，從而得到了F5算法的簡(jiǎn)單證明。
2015, 37(8): 1994-1999.
doi: 10.11999/JEIT141635
摘要:
該文分析了He等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)簽名方案和Ming等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動(dòng)攻擊，He方案存在KGC被動(dòng)攻擊和KGC主動(dòng)攻擊。該文描述了KGC對(duì)兩個(gè)方案的攻擊過(guò)程，分析了兩個(gè)方案存在KGC攻擊的原因，最后對(duì)Ming方案提出了兩類(lèi)改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問(wèn)題，同時(shí)也保持了原方案聚合簽名長(zhǎng)度固定的優(yōu)勢(shì)。
該文分析了He等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)簽名方案和Ming等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動(dòng)攻擊，He方案存在KGC被動(dòng)攻擊和KGC主動(dòng)攻擊。該文描述了KGC對(duì)兩個(gè)方案的攻擊過(guò)程，分析了兩個(gè)方案存在KGC攻擊的原因，最后對(duì)Ming方案提出了兩類(lèi)改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問(wèn)題，同時(shí)也保持了原方案聚合簽名長(zhǎng)度固定的優(yōu)勢(shì)。
2015, 37(8): 2000-2006.
doi: 10.11999/JEIT141284
摘要:
保密通信方法研究的是如何保證路由信息在傳輸?shù)倪^(guò)程中的安全性，是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的核心技術(shù)之一。針對(duì)現(xiàn)階段大多無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議都存在路由安全性問(wèn)題，該文從均衡能耗的角度出發(fā)，引入保密通信協(xié)議(SCP)保密通信方法，提出一種能耗均衡的保密通信協(xié)議，并對(duì)該協(xié)議的安全方案進(jìn)行了分析。然后對(duì)協(xié)議的性能進(jìn)行了仿真，結(jié)果證明了該協(xié)議在能耗和安全性上的性能和利用價(jià)值。
保密通信方法研究的是如何保證路由信息在傳輸?shù)倪^(guò)程中的安全性，是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的核心技術(shù)之一。針對(duì)現(xiàn)階段大多無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議都存在路由安全性問(wèn)題，該文從均衡能耗的角度出發(fā)，引入保密通信協(xié)議(SCP)保密通信方法，提出一種能耗均衡的保密通信協(xié)議，并對(duì)該協(xié)議的安全方案進(jìn)行了分析。然后對(duì)協(xié)議的性能進(jìn)行了仿真，結(jié)果證明了該協(xié)議在能耗和安全性上的性能和利用價(jià)值。
2015, 37(8): 2007-2013.
doi: 10.11999/JEIT141286
摘要:
云計(jì)算數(shù)據(jù)中心由通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)連接的大量服務(wù)器構(gòu)成，一種有效的節(jié)能措施是維持與系統(tǒng)負(fù)載成比例的活躍服務(wù)器數(shù)量同時(shí)切換剩余服務(wù)器到空閑模式，由此分別產(chǎn)生操作能耗和切換能耗。該文研究如何動(dòng)態(tài)配置活躍服務(wù)器數(shù)量以最小化數(shù)據(jù)中心能耗(操作與切換能耗之和)的問(wèn)題。首先，建立了問(wèn)題的NP數(shù)學(xué)模型，并分析了無(wú)切換能耗情況下最優(yōu)解的特性；其次，通過(guò)消除整數(shù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的遞推過(guò)程，推導(dǎo)具有多項(xiàng)式復(fù)雜度的最優(yōu)靜態(tài)算法；最后，采用對(duì)未來(lái)負(fù)載的最壞預(yù)測(cè)結(jié)果作為約束制定了優(yōu)化在線(xiàn)策略。仿真結(jié)果表明，所提出的靜態(tài)最優(yōu)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略能夠適應(yīng)外界負(fù)載的劇烈變化趨勢(shì)始終謹(jǐn)慎調(diào)整活躍服務(wù)器和休眠服務(wù)器的比例，以接近最優(yōu)的能耗代價(jià)維持?jǐn)?shù)據(jù)中心的平穩(wěn)運(yùn)行。
云計(jì)算數(shù)據(jù)中心由通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)連接的大量服務(wù)器構(gòu)成，一種有效的節(jié)能措施是維持與系統(tǒng)負(fù)載成比例的活躍服務(wù)器數(shù)量同時(shí)切換剩余服務(wù)器到空閑模式，由此分別產(chǎn)生操作能耗和切換能耗。該文研究如何動(dòng)態(tài)配置活躍服務(wù)器數(shù)量以最小化數(shù)據(jù)中心能耗(操作與切換能耗之和)的問(wèn)題。首先，建立了問(wèn)題的NP數(shù)學(xué)模型，并分析了無(wú)切換能耗情況下最優(yōu)解的特性；其次，通過(guò)消除整數(shù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的遞推過(guò)程，推導(dǎo)具有多項(xiàng)式復(fù)雜度的最優(yōu)靜態(tài)算法；最后，采用對(duì)未來(lái)負(fù)載的最壞預(yù)測(cè)結(jié)果作為約束制定了優(yōu)化在線(xiàn)策略。仿真結(jié)果表明，所提出的靜態(tài)最優(yōu)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略能夠適應(yīng)外界負(fù)載的劇烈變化趨勢(shì)始終謹(jǐn)慎調(diào)整活躍服務(wù)器和休眠服務(wù)器的比例，以接近最優(yōu)的能耗代價(jià)維持?jǐn)?shù)據(jù)中心的平穩(wěn)運(yùn)行。
2015, 37(8): 2014-2020.
doi: 10.11999/JEIT141574
摘要:
針對(duì)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的協(xié)議首部容易出錯(cuò)問(wèn)題，該文在研究基于循環(huán)冗余校驗(yàn)的協(xié)議首部糾錯(cuò)算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于子集約束的糾錯(cuò)算法。該算法利用接收比特的置信度信息以接收向量為中心構(gòu)建約束子集，從而縮小運(yùn)算搜索范圍，克服此前算法運(yùn)算復(fù)雜度高的缺陷。隨后，結(jié)合無(wú)線(xiàn)信號(hào)類(lèi)型與信道模型，對(duì)算法的測(cè)試長(zhǎng)度參數(shù)的取值范圍進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，對(duì)于不同信噪比的無(wú)線(xiàn)信號(hào)，該算法可通過(guò)改變測(cè)試長(zhǎng)度來(lái)調(diào)節(jié)約束子集大小，實(shí)現(xiàn)在保證較好性能條件下有效地降低運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo)，具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
針對(duì)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的協(xié)議首部容易出錯(cuò)問(wèn)題，該文在研究基于循環(huán)冗余校驗(yàn)的協(xié)議首部糾錯(cuò)算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于子集約束的糾錯(cuò)算法。該算法利用接收比特的置信度信息以接收向量為中心構(gòu)建約束子集，從而縮小運(yùn)算搜索范圍，克服此前算法運(yùn)算復(fù)雜度高的缺陷。隨后，結(jié)合無(wú)線(xiàn)信號(hào)類(lèi)型與信道模型，對(duì)算法的測(cè)試長(zhǎng)度參數(shù)的取值范圍進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，對(duì)于不同信噪比的無(wú)線(xiàn)信號(hào)，該算法可通過(guò)改變測(cè)試長(zhǎng)度來(lái)調(diào)節(jié)約束子集大小，實(shí)現(xiàn)在保證較好性能條件下有效地降低運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo)，具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
2015, 37(8): 2021-2027.
doi: 10.11999/JEIT141527
摘要:
在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)異構(gòu)的環(huán)境中，能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題并不是最小化工作節(jié)點(diǎn)和鏈路數(shù)。該文針對(duì)此問(wèn)題，構(gòu)建底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和鏈路的負(fù)載能耗模型，并以能耗最優(yōu)為目標(biāo)，建立虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，提出一種能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。該算法在節(jié)點(diǎn)映射階段以最小化能耗和協(xié)調(diào)鏈路映射為原則，將虛擬節(jié)點(diǎn)映射至綜合資源能力最大的底層節(jié)點(diǎn)上，并采用改進(jìn)的能耗感知k最短路徑法進(jìn)行鏈路映射。仿真結(jié)果表明，該算法顯著減少虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗，且底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)異構(gòu)性越大，能耗優(yōu)勢(shì)更為明顯。
在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)異構(gòu)的環(huán)境中，能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題并不是最小化工作節(jié)點(diǎn)和鏈路數(shù)。該文針對(duì)此問(wèn)題，構(gòu)建底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和鏈路的負(fù)載能耗模型，并以能耗最優(yōu)為目標(biāo)，建立虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，提出一種能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。該算法在節(jié)點(diǎn)映射階段以最小化能耗和協(xié)調(diào)鏈路映射為原則，將虛擬節(jié)點(diǎn)映射至綜合資源能力最大的底層節(jié)點(diǎn)上，并采用改進(jìn)的能耗感知k最短路徑法進(jìn)行鏈路映射。仿真結(jié)果表明，該算法顯著減少虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗，且底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)異構(gòu)性越大，能耗優(yōu)勢(shì)更為明顯。
2015, 37(8): 2028-2032.
doi: 10.11999/JEIT141654
摘要:
壓縮感知理論已經(jīng)在測(cè)控(TTC)通信相關(guān)領(lǐng)域有初步應(yīng)用嘗試，能夠有效降低采樣率和數(shù)據(jù)率，但同時(shí)其重構(gòu)算法復(fù)雜度偏高、計(jì)算資源消耗過(guò)大，這與系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求之間存在矛盾。論文基于直擴(kuò)測(cè)控(DS TTC)通信信號(hào)稀疏性，對(duì)傳統(tǒng)偽碼跟蹤環(huán)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于隨機(jī)解調(diào)壓縮采樣的壓縮域偽碼跟蹤環(huán)。該環(huán)路不再需要進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)處理，能夠直接從直擴(kuò)測(cè)控通信信號(hào)的壓縮采樣值中提取偽碼(PN)延時(shí)相位信息。該文首先深入分析所提出環(huán)路模型及其鑒別特性，其次通過(guò)研究交叉噪聲特性，對(duì)跟蹤精度進(jìn)行理論分析。分析和仿真結(jié)果表明，所提出環(huán)路能夠在壓縮域?qū)崿F(xiàn)偽碼延時(shí)相位跟蹤。該環(huán)路可以應(yīng)用在基于壓縮感知的直擴(kuò)、混擴(kuò)信號(hào)處理等相關(guān)領(lǐng)域，具有一定工程應(yīng)用價(jià)值。
壓縮感知理論已經(jīng)在測(cè)控(TTC)通信相關(guān)領(lǐng)域有初步應(yīng)用嘗試，能夠有效降低采樣率和數(shù)據(jù)率，但同時(shí)其重構(gòu)算法復(fù)雜度偏高、計(jì)算資源消耗過(guò)大，這與系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求之間存在矛盾。論文基于直擴(kuò)測(cè)控(DS TTC)通信信號(hào)稀疏性，對(duì)傳統(tǒng)偽碼跟蹤環(huán)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于隨機(jī)解調(diào)壓縮采樣的壓縮域偽碼跟蹤環(huán)。該環(huán)路不再需要進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)處理，能夠直接從直擴(kuò)測(cè)控通信信號(hào)的壓縮采樣值中提取偽碼(PN)延時(shí)相位信息。該文首先深入分析所提出環(huán)路模型及其鑒別特性，其次通過(guò)研究交叉噪聲特性，對(duì)跟蹤精度進(jìn)行理論分析。分析和仿真結(jié)果表明，所提出環(huán)路能夠在壓縮域?qū)崿F(xiàn)偽碼延時(shí)相位跟蹤。該環(huán)路可以應(yīng)用在基于壓縮感知的直擴(kuò)、混擴(kuò)信號(hào)處理等相關(guān)領(lǐng)域，具有一定工程應(yīng)用價(jià)值。
