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2015年 第37卷 第9期
2015, 37(9): 2033-2039.
doi: 10.11999/JEIT150031
摘要:
該文針對視覺跟蹤中運動目標(biāo)的魯棒性跟蹤問題，將深度學(xué)習(xí)引入視覺跟蹤領(lǐng)域，提出一種基于多層卷積濾波特征的目標(biāo)跟蹤算法。該算法利用分層學(xué)習(xí)得到的主成分分析(PCA)特征向量，對原始圖像進(jìn)行多層卷積濾波，從而提取出圖像更深層次的抽象表達(dá)，然后利用巴氏距離進(jìn)行特征相似度匹配估計，進(jìn)而結(jié)合粒子濾波算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。結(jié)果表明，這種多層卷積濾波提取到的特征能夠更好地表達(dá)目標(biāo)，所提跟蹤算法對光照變化、遮擋、異面旋轉(zhuǎn)、攝像機抖動都具有很好的不變性，對平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)也具有一定的不變性，在具有此類特點的視頻序列上表現(xiàn)出非常好的魯棒性。
該文針對視覺跟蹤中運動目標(biāo)的魯棒性跟蹤問題，將深度學(xué)習(xí)引入視覺跟蹤領(lǐng)域，提出一種基于多層卷積濾波特征的目標(biāo)跟蹤算法。該算法利用分層學(xué)習(xí)得到的主成分分析(PCA)特征向量，對原始圖像進(jìn)行多層卷積濾波，從而提取出圖像更深層次的抽象表達(dá)，然后利用巴氏距離進(jìn)行特征相似度匹配估計，進(jìn)而結(jié)合粒子濾波算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。結(jié)果表明，這種多層卷積濾波提取到的特征能夠更好地表達(dá)目標(biāo)，所提跟蹤算法對光照變化、遮擋、異面旋轉(zhuǎn)、攝像機抖動都具有很好的不變性，對平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)也具有一定的不變性，在具有此類特點的視頻序列上表現(xiàn)出非常好的魯棒性。
2015, 37(9): 2040-2046.
doi: 10.11999/JEIT150086
摘要:
該文對Dempster-Shafer(DS)理論以及Dezert-Smarandache理論(DSmT)進(jìn)行了深入研究，為了能夠在僅需較低計算復(fù)雜度的前提下得到更加精確的融合結(jié)果，提出一種新的快速DSmT-DS近似推理融合方法。該方法針對超冪集空間僅單子焦元具有信度賦值的情況，將超冪集空間拆分映射成元素為各單子焦元和其補集的二元集合的新的超冪集空間，并求出每個補集的信度賦值；再運用Dezert-Smarandache框架中的第5條比例沖突分配規(guī)則(DSmT+PCR5)在新的超冪集空間的二元集合子空間下對多證據(jù)源進(jìn)行融合，得到各單子焦元的融合結(jié)果；然后通過歸一化處理求得各單子焦元的信度賦值。通過理論分析得出該文方法的融合結(jié)果是介于Dezert-Smarandache框架中的第5條比例沖突分配規(guī)則(DSmT+PCR5)及Dempster-Shafer(DS)框架下的 Dempster 組合規(guī)則之間。該文方法在需要較低計算復(fù)雜度的前提下，可以得到優(yōu)于Dempster組合規(guī)則的近似融合結(jié)果。最后通過多個角度與已有方法進(jìn)行對比，驗證了該文方法的優(yōu)越性。
該文對Dempster-Shafer(DS)理論以及Dezert-Smarandache理論(DSmT)進(jìn)行了深入研究，為了能夠在僅需較低計算復(fù)雜度的前提下得到更加精確的融合結(jié)果，提出一種新的快速DSmT-DS近似推理融合方法。該方法針對超冪集空間僅單子焦元具有信度賦值的情況，將超冪集空間拆分映射成元素為各單子焦元和其補集的二元集合的新的超冪集空間，并求出每個補集的信度賦值；再運用Dezert-Smarandache框架中的第5條比例沖突分配規(guī)則(DSmT+PCR5)在新的超冪集空間的二元集合子空間下對多證據(jù)源進(jìn)行融合，得到各單子焦元的融合結(jié)果；然后通過歸一化處理求得各單子焦元的信度賦值。通過理論分析得出該文方法的融合結(jié)果是介于Dezert-Smarandache框架中的第5條比例沖突分配規(guī)則(DSmT+PCR5)及Dempster-Shafer(DS)框架下的 Dempster 組合規(guī)則之間。該文方法在需要較低計算復(fù)雜度的前提下，可以得到優(yōu)于Dempster組合規(guī)則的近似融合結(jié)果。最后通過多個角度與已有方法進(jìn)行對比，驗證了該文方法的優(yōu)越性。
2015, 37(9): 2047-2054.
doi: 10.11999/JEIT141473
摘要:
針對傳統(tǒng)C-V模型對顏色不均勻圖像分割失敗并且對初始輪廓和位置敏感問題，以及現(xiàn)有符號距離正則項存在周期性振蕩和局部極值問題。該文提出結(jié)合局部能量信息和改進(jìn)的符號距離正則項的圖像目標(biāo)分割算法。首先，將全局圖像信息擴展到HSV空間，并使用局部能量項信息分析每個像素及其領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)計特性，從而在較少的迭代次數(shù)內(nèi)有效分割顏色分布不均勻圖像。其次，改進(jìn)現(xiàn)有符號距離正則項，改進(jìn)后的符號距離正則項在避免水平集函數(shù)的重新初始化的同時，提高了計算效率，保證了水平集函數(shù)演化過程的穩(wěn)定性。然后，定義閾值判斷法的水平集函數(shù)演化的終止準(zhǔn)則，使曲線準(zhǔn)確演化到目標(biāo)輪廓。該算法與同類模型的對比實驗表明該模型具有較高的分割精度和對初始輪廓的魯棒性。
針對傳統(tǒng)C-V模型對顏色不均勻圖像分割失敗并且對初始輪廓和位置敏感問題，以及現(xiàn)有符號距離正則項存在周期性振蕩和局部極值問題。該文提出結(jié)合局部能量信息和改進(jìn)的符號距離正則項的圖像目標(biāo)分割算法。首先，將全局圖像信息擴展到HSV空間，并使用局部能量項信息分析每個像素及其領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)計特性，從而在較少的迭代次數(shù)內(nèi)有效分割顏色分布不均勻圖像。其次，改進(jìn)現(xiàn)有符號距離正則項，改進(jìn)后的符號距離正則項在避免水平集函數(shù)的重新初始化的同時，提高了計算效率，保證了水平集函數(shù)演化過程的穩(wěn)定性。然后，定義閾值判斷法的水平集函數(shù)演化的終止準(zhǔn)則，使曲線準(zhǔn)確演化到目標(biāo)輪廓。該算法與同類模型的對比實驗表明該模型具有較高的分割精度和對初始輪廓的魯棒性。
2015, 37(9): 2055-2061.
doi: 10.11999/JEIT150173
摘要:
該文針對傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法無法有效模擬人類視覺系統(tǒng)(HVS)存在的不足，提出基于小波分析的加權(quán)稀疏保真度(Weighting Sparse Fidelity, WSF)圖像評價算法。算法以模擬人類視覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為切入點，對圖像進(jìn)行一階小波分解得到4個不同方向的子帶圖像，然后將子帶圖像分成88大小的圖像塊，采用快速獨立分量分析(FastICA)的方法對各個圖像塊進(jìn)行訓(xùn)練并提取圖像特征檢測矩陣，根據(jù)特征檢測矩陣計算各子帶圖像塊的稀疏特征值并建立稀疏保真度質(zhì)量評價模型。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)細(xì)節(jié)信息的不同對低頻子帶圖像進(jìn)行區(qū)間劃分并設(shè)置視覺權(quán)重，使之更加接近人眼的主觀視覺。實驗中對LIVE庫中所有圖像進(jìn)行算法驗證，其結(jié)果表明，所提方法能很好地對各種失真類型的圖像進(jìn)行評價?；谛〔ǚ治龅南∈璞Ｕ娑仍u價算法能夠有效模擬人類視覺系統(tǒng)的多頻特性和視覺皮層感知機制，彌補現(xiàn)有圖像質(zhì)量評價方法在此方面的不足。
該文針對傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法無法有效模擬人類視覺系統(tǒng)(HVS)存在的不足，提出基于小波分析的加權(quán)稀疏保真度(Weighting Sparse Fidelity, WSF)圖像評價算法。算法以模擬人類視覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為切入點，對圖像進(jìn)行一階小波分解得到4個不同方向的子帶圖像，然后將子帶圖像分成88大小的圖像塊，采用快速獨立分量分析(FastICA)的方法對各個圖像塊進(jìn)行訓(xùn)練并提取圖像特征檢測矩陣，根據(jù)特征檢測矩陣計算各子帶圖像塊的稀疏特征值并建立稀疏保真度質(zhì)量評價模型。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)細(xì)節(jié)信息的不同對低頻子帶圖像進(jìn)行區(qū)間劃分并設(shè)置視覺權(quán)重，使之更加接近人眼的主觀視覺。實驗中對LIVE庫中所有圖像進(jìn)行算法驗證，其結(jié)果表明，所提方法能很好地對各種失真類型的圖像進(jìn)行評價?；谛〔ǚ治龅南∈璞Ｕ娑仍u價算法能夠有效模擬人類視覺系統(tǒng)的多頻特性和視覺皮層感知機制，彌補現(xiàn)有圖像質(zhì)量評價方法在此方面的不足。
2015, 37(9): 2062-2068.
doi: 10.11999/JEIT141641
摘要:
針對結(jié)構(gòu)相似(SSIM)圖像質(zhì)量評價算法沒有考慮人眼視覺多通道性和對圖像高失真評價的不穩(wěn)定性，提出一種基于視覺顯著失真度的圖像質(zhì)量自適應(yīng)融合(VSAP)評價方法。該方法首先采用log-Gabor濾波提取圖像的高頻、中頻及低頻3層視覺特征，基于log-Gabor變換尺度和方向權(quán)重系數(shù)計算特征值的相似度；然后基于視覺閾值多分辨性迭加計算出特征值的失真度；最后，根據(jù)視覺失真度自適應(yīng)融合相似度評價與失真度評價獲得圖像質(zhì)量的最終客觀評價。實驗結(jié)果表明，VSAP方法不但對圖像不同類型失真的客觀評價與主觀感知具有更高的相關(guān)性，而且3個主要指標(biāo)斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)(SROCC)、曲線擬合相關(guān)系數(shù)(CC)和均方根誤差(RMSE)對圖像不同水平失真的整體評價性能更穩(wěn)定，明顯優(yōu)于其它評價方法。
針對結(jié)構(gòu)相似(SSIM)圖像質(zhì)量評價算法沒有考慮人眼視覺多通道性和對圖像高失真評價的不穩(wěn)定性，提出一種基于視覺顯著失真度的圖像質(zhì)量自適應(yīng)融合(VSAP)評價方法。該方法首先采用log-Gabor濾波提取圖像的高頻、中頻及低頻3層視覺特征，基于log-Gabor變換尺度和方向權(quán)重系數(shù)計算特征值的相似度；然后基于視覺閾值多分辨性迭加計算出特征值的失真度；最后，根據(jù)視覺失真度自適應(yīng)融合相似度評價與失真度評價獲得圖像質(zhì)量的最終客觀評價。實驗結(jié)果表明，VSAP方法不但對圖像不同類型失真的客觀評價與主觀感知具有更高的相關(guān)性，而且3個主要指標(biāo)斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)(SROCC)、曲線擬合相關(guān)系數(shù)(CC)和均方根誤差(RMSE)對圖像不同水平失真的整體評價性能更穩(wěn)定，明顯優(yōu)于其它評價方法。
2015, 37(9): 2069-2075.
doi: 10.11999/JEIT150003
摘要:
針對大部分骨架計算方法對輪廓噪聲的極端敏感性問題，該文提出一種基于貝葉斯模型的骨架裁剪方法。該方法利用貝葉斯理論對骨架及其生長過程進(jìn)行建模，進(jìn)而通過對模型的迭代優(yōu)化實現(xiàn)骨架候選分支的篩選裁剪。由于已有的重建誤差率在分析骨架時不能很好地體現(xiàn)骨架簡潔程度，故該文在骨架重建誤差率的基礎(chǔ)上綜合考慮骨架簡潔度，提出骨架有效率的概念來對骨架做客觀定量分析。實驗結(jié)果表明該文算法對輪廓噪聲具有較好的魯棒性，且裁剪出的骨架相比現(xiàn)有算法得到的骨架結(jié)構(gòu)更加簡單，對形狀描述更加準(zhǔn)確。
針對大部分骨架計算方法對輪廓噪聲的極端敏感性問題，該文提出一種基于貝葉斯模型的骨架裁剪方法。該方法利用貝葉斯理論對骨架及其生長過程進(jìn)行建模，進(jìn)而通過對模型的迭代優(yōu)化實現(xiàn)骨架候選分支的篩選裁剪。由于已有的重建誤差率在分析骨架時不能很好地體現(xiàn)骨架簡潔程度，故該文在骨架重建誤差率的基礎(chǔ)上綜合考慮骨架簡潔度，提出骨架有效率的概念來對骨架做客觀定量分析。實驗結(jié)果表明該文算法對輪廓噪聲具有較好的魯棒性，且裁剪出的骨架相比現(xiàn)有算法得到的骨架結(jié)構(gòu)更加簡單，對形狀描述更加準(zhǔn)確。
2015, 37(9): 2076-2081.
doi: 10.11999/JEIT150165
摘要:
基于簡易深度成像設(shè)備的動作捕捉系統(tǒng)因其與傳統(tǒng)設(shè)備相比更加廉價且易于使用而倍受關(guān)注。然而，此類設(shè)備圖像分辨率很低，肢體間互相遮擋，缺乏3維動作重建的基本數(shù)據(jù)條件。該文融合人體關(guān)節(jié)點父子關(guān)系與關(guān)節(jié)點在運動中的多階馬爾可夫性，提出一個描述人體關(guān)節(jié)點空間關(guān)系與動態(tài)特性的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)模型，基于該DBN模型并利用高爾夫揮桿運動的相似性，構(gòu)建了一種高爾夫揮桿3維重建系統(tǒng)DBN-Motion(DBN-based Motion reconstruction system)，使用簡易深度成像設(shè)備Kinect，有效地解決了肢體遮擋的問題，實現(xiàn)了高爾夫揮桿動作的捕獲和3維重建。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在重建精度上媲美商用光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)。
基于簡易深度成像設(shè)備的動作捕捉系統(tǒng)因其與傳統(tǒng)設(shè)備相比更加廉價且易于使用而倍受關(guān)注。然而，此類設(shè)備圖像分辨率很低，肢體間互相遮擋，缺乏3維動作重建的基本數(shù)據(jù)條件。該文融合人體關(guān)節(jié)點父子關(guān)系與關(guān)節(jié)點在運動中的多階馬爾可夫性，提出一個描述人體關(guān)節(jié)點空間關(guān)系與動態(tài)特性的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)模型，基于該DBN模型并利用高爾夫揮桿運動的相似性，構(gòu)建了一種高爾夫揮桿3維重建系統(tǒng)DBN-Motion(DBN-based Motion reconstruction system)，使用簡易深度成像設(shè)備Kinect，有效地解決了肢體遮擋的問題，實現(xiàn)了高爾夫揮桿動作的捕獲和3維重建。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在重建精度上媲美商用光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)。
2015, 37(9): 2082-2088.
doi: 10.11999/JEIT150074
摘要:
經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時，會考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間，其帶來一個重要缺陷：如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高，則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜，使系統(tǒng)復(fù)雜度增加而導(dǎo)致解釋性下降。該文針對此缺陷，探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構(gòu)建新方法。新方法構(gòu)建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間，而且獲取的模糊規(guī)則可對應(yīng)于不同的特征子空間，從而具有更接近人類思維的推理機制。模擬和真實數(shù)據(jù)集上的建模結(jié)果表明，新方法增強了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性，同時所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。
經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時，會考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間，其帶來一個重要缺陷：如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高，則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜，使系統(tǒng)復(fù)雜度增加而導(dǎo)致解釋性下降。該文針對此缺陷，探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構(gòu)建新方法。新方法構(gòu)建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間，而且獲取的模糊規(guī)則可對應(yīng)于不同的特征子空間，從而具有更接近人類思維的推理機制。模擬和真實數(shù)據(jù)集上的建模結(jié)果表明，新方法增強了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性，同時所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。
2015, 37(9): 2089-2096.
doi: 10.11999/JEIT141478
摘要:
為了更加有效地預(yù)測圖像中吸引視覺注意的關(guān)鍵區(qū)域，該文提出一種融合相位一致性與2維主成分分析(2DPCA)的顯著性方法。該方法不同于傳統(tǒng)的利用相位譜的方式，而是提出采用相位一致性(PC)獲取圖像中重要的特征點和邊緣信息，經(jīng)快速漂移超像素優(yōu)化后，融合局部和全局顏色對比度，生成低層特征顯著圖。接著提出利用2DPCA提取圖像塊的主成分后，計算主成分空間中圖像塊的局部和全局可區(qū)分性，得到模式顯著圖。最后，通過空間離散度度量分配合適的權(quán)重，使兩者融合，提取顯著性區(qū)域。在兩種人眼跟蹤數(shù)據(jù)庫上與5種經(jīng)典算法的實驗對比結(jié)果表明，該算法能更加準(zhǔn)確地預(yù)測人眼視覺關(guān)注點。
為了更加有效地預(yù)測圖像中吸引視覺注意的關(guān)鍵區(qū)域，該文提出一種融合相位一致性與2維主成分分析(2DPCA)的顯著性方法。該方法不同于傳統(tǒng)的利用相位譜的方式，而是提出采用相位一致性(PC)獲取圖像中重要的特征點和邊緣信息，經(jīng)快速漂移超像素優(yōu)化后，融合局部和全局顏色對比度，生成低層特征顯著圖。接著提出利用2DPCA提取圖像塊的主成分后，計算主成分空間中圖像塊的局部和全局可區(qū)分性，得到模式顯著圖。最后，通過空間離散度度量分配合適的權(quán)重，使兩者融合，提取顯著性區(qū)域。在兩種人眼跟蹤數(shù)據(jù)庫上與5種經(jīng)典算法的實驗對比結(jié)果表明，該算法能更加準(zhǔn)確地預(yù)測人眼視覺關(guān)注點。
2015, 37(9): 2097-2102.
doi: 10.11999/JEIT150033
摘要:
該文提出一種基于多尺度分解的k鄰域隨機查找快速圖像修復(fù)方法。基于雙邊濾波下采樣分解圖像，從圖像最粗糙層開始，對每一粗糙層采用基于最小堆的k鄰域隨機查找算法快速搜索最佳匹配塊，利用魯棒優(yōu)先級函數(shù)確定下一待修復(fù)塊。每一粗糙層修復(fù)后用雙邊濾波上采樣重建下一粗糙層，迭代得到最終的修復(fù)結(jié)果。與相關(guān)工作比較，所提方法的修復(fù)結(jié)果能夠保持圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，取得更高的修復(fù)質(zhì)量。利用客觀指標(biāo)評價修復(fù)結(jié)果。實驗結(jié)果表明該方法有效易行，修復(fù)的圖像具有良好的可視效果。
該文提出一種基于多尺度分解的k鄰域隨機查找快速圖像修復(fù)方法。基于雙邊濾波下采樣分解圖像，從圖像最粗糙層開始，對每一粗糙層采用基于最小堆的k鄰域隨機查找算法快速搜索最佳匹配塊，利用魯棒優(yōu)先級函數(shù)確定下一待修復(fù)塊。每一粗糙層修復(fù)后用雙邊濾波上采樣重建下一粗糙層，迭代得到最終的修復(fù)結(jié)果。與相關(guān)工作比較，所提方法的修復(fù)結(jié)果能夠保持圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，取得更高的修復(fù)質(zhì)量。利用客觀指標(biāo)評價修復(fù)結(jié)果。實驗結(jié)果表明該方法有效易行，修復(fù)的圖像具有良好的可視效果。
2015, 37(9): 2103-2109.
doi: 10.11999/JEIT150019
摘要:
無切分維吾爾文文檔識別技術(shù)能夠有效避免字符切分錯誤，但是對于低數(shù)據(jù)資源的新樣本類型，原有模型往往難以獲得較高的識別性能。為此，該文提出共享常用維文字體間相對穩(wěn)定的字符結(jié)構(gòu)信息，并用Bootstrap方法提高樣本利用效率的解決方法。通過在實際書籍樣本上的實驗表明，僅利用規(guī)模約原始訓(xùn)練樣本1/5的新類型樣本，該方法在測試集上的平均字符識別準(zhǔn)確率就可以達(dá)到95.05%；而與常用的最大后驗概率估計方法相比，也能使識別錯誤率相對降低55.76%~63.84%。因此，該方法能夠有效解決低數(shù)據(jù)資源條件下的維文字符建模問題，實現(xiàn)對新樣本類型的高性能識別。
無切分維吾爾文文檔識別技術(shù)能夠有效避免字符切分錯誤，但是對于低數(shù)據(jù)資源的新樣本類型，原有模型往往難以獲得較高的識別性能。為此，該文提出共享常用維文字體間相對穩(wěn)定的字符結(jié)構(gòu)信息，并用Bootstrap方法提高樣本利用效率的解決方法。通過在實際書籍樣本上的實驗表明，僅利用規(guī)模約原始訓(xùn)練樣本1/5的新類型樣本，該方法在測試集上的平均字符識別準(zhǔn)確率就可以達(dá)到95.05%；而與常用的最大后驗概率估計方法相比，也能使識別錯誤率相對降低55.76%~63.84%。因此，該方法能夠有效解決低數(shù)據(jù)資源條件下的維文字符建模問題，實現(xiàn)對新樣本類型的高性能識別。
2015, 37(9): 2110-2116.
doi: 10.11999/JEIT141651
摘要:
針對陣列通道不一致性引起的幅相誤差校正問題，基于多級維納濾波器(MSWF)，該文提出幅相誤差快速校正的簡化的多級維納濾波器(SMSWF)算法。SMSWF算法利用校正源的方位和波形信息對陣列幅相參數(shù)進(jìn)行估計，無需估計協(xié)方差矩陣和進(jìn)行特征值分解，大大地減小了計算量，且具有與特征分解方法相同的幅相參數(shù)估計性能。研究發(fā)現(xiàn)，單個信源入射到陣列且信源波形已知時，SMSWF算法獲得的信號子空間等價于特征分解法得到的信號子空間，這表明SMSWF算法能夠替代特征分解法，從而極大減小基于特征分解法的信號處理方法的計算量。大量計算機仿真和消聲水池試驗驗證了SMSWF算法的優(yōu)越性能。
針對陣列通道不一致性引起的幅相誤差校正問題，基于多級維納濾波器(MSWF)，該文提出幅相誤差快速校正的簡化的多級維納濾波器(SMSWF)算法。SMSWF算法利用校正源的方位和波形信息對陣列幅相參數(shù)進(jìn)行估計，無需估計協(xié)方差矩陣和進(jìn)行特征值分解，大大地減小了計算量，且具有與特征分解方法相同的幅相參數(shù)估計性能。研究發(fā)現(xiàn)，單個信源入射到陣列且信源波形已知時，SMSWF算法獲得的信號子空間等價于特征分解法得到的信號子空間，這表明SMSWF算法能夠替代特征分解法，從而極大減小基于特征分解法的信號處理方法的計算量。大量計算機仿真和消聲水池試驗驗證了SMSWF算法的優(yōu)越性能。
2015, 37(9): 2117-2123.
doi: 10.11999/JEIT150139
摘要:
借鑒語音聲學(xué)的研究成果，音色可作為區(qū)分不同目標(biāo)的依據(jù)。由于艦船輻射噪聲的音色信息包含在其信號的波形結(jié)構(gòu)特征中，可以通過提取艦船輻射噪聲的波形結(jié)構(gòu)特征判斷目標(biāo)類型。該文對水面目標(biāo)信號時域波形結(jié)構(gòu)特征提取進(jìn)行了研究，構(gòu)建了基于信號統(tǒng)計特性的特征矢量，包括過零點波長、峰峰幅度、過零點波長差分以及波列面積等。應(yīng)用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)作為分類器識別兩類水面目標(biāo)信號，核函數(shù)為徑向基函數(shù)(RBF)。提出了差分進(jìn)化和粒子群算法的混合算法，優(yōu)化了懲罰因子和徑向基函數(shù)參數(shù)的選取，兩類目標(biāo)的識別率較常規(guī)的網(wǎng)格搜索法有顯著提高。
借鑒語音聲學(xué)的研究成果，音色可作為區(qū)分不同目標(biāo)的依據(jù)。由于艦船輻射噪聲的音色信息包含在其信號的波形結(jié)構(gòu)特征中，可以通過提取艦船輻射噪聲的波形結(jié)構(gòu)特征判斷目標(biāo)類型。該文對水面目標(biāo)信號時域波形結(jié)構(gòu)特征提取進(jìn)行了研究，構(gòu)建了基于信號統(tǒng)計特性的特征矢量，包括過零點波長、峰峰幅度、過零點波長差分以及波列面積等。應(yīng)用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)作為分類器識別兩類水面目標(biāo)信號，核函數(shù)為徑向基函數(shù)(RBF)。提出了差分進(jìn)化和粒子群算法的混合算法，優(yōu)化了懲罰因子和徑向基函數(shù)參數(shù)的選取，兩類目標(biāo)的識別率較常規(guī)的網(wǎng)格搜索法有顯著提高。
2015, 37(9): 2124-2131.
doi: 10.11999/JEIT141618
摘要:
非線性隨機共振系統(tǒng)具有利用噪聲增強微弱信號的能力，為強噪聲背景下的信號檢測開辟了新的途徑。該文提出一種變參數(shù)隨機共振(VPSR)模型，實現(xiàn)對非周期信號的有效檢測、噪聲去除和信號恢復(fù)。通過以恢復(fù)信號的擬合決定系數(shù)和互相關(guān)系數(shù)作為評判標(biāo)準(zhǔn)，研究分析了不同參數(shù)變化對系統(tǒng)輸出的影響，分析結(jié)果表明該模型能有效地從噪聲背景中恢復(fù)時變信號。該方法拓展了隨機共振用于時變信號檢測技術(shù)的領(lǐng)域，在時變信號檢測和處理以及雷達(dá)通訊等方向有著一定的潛在應(yīng)用價值。
非線性隨機共振系統(tǒng)具有利用噪聲增強微弱信號的能力，為強噪聲背景下的信號檢測開辟了新的途徑。該文提出一種變參數(shù)隨機共振(VPSR)模型，實現(xiàn)對非周期信號的有效檢測、噪聲去除和信號恢復(fù)。通過以恢復(fù)信號的擬合決定系數(shù)和互相關(guān)系數(shù)作為評判標(biāo)準(zhǔn)，研究分析了不同參數(shù)變化對系統(tǒng)輸出的影響，分析結(jié)果表明該模型能有效地從噪聲背景中恢復(fù)時變信號。該方法拓展了隨機共振用于時變信號檢測技術(shù)的領(lǐng)域，在時變信號檢測和處理以及雷達(dá)通訊等方向有著一定的潛在應(yīng)用價值。
2015, 37(9): 2132-2137.
doi: 10.11999/JEIT150204
摘要:
為了解決傳統(tǒng)GPS接收機對弱信號頻率牽引速度比較慢、成功率較低的問題，該文提出基于FFT的頻率估計方法。為了克服導(dǎo)航數(shù)據(jù)比特反轉(zhuǎn)帶來的影響，用平方法和差分法分別構(gòu)造的新變量作為FFT運算的輸入。實驗結(jié)果顯示，沒有比特邊沿先驗信息的情況下，差分構(gòu)造變量的方法在21 dBHz弱信號時正確估計頻率概率在95%以上，有比特邊沿先驗信息的情況下，平方構(gòu)造變量的方法在19 dBHz弱信號下正確檢測頻率概率仍能達(dá)到95%。
為了解決傳統(tǒng)GPS接收機對弱信號頻率牽引速度比較慢、成功率較低的問題，該文提出基于FFT的頻率估計方法。為了克服導(dǎo)航數(shù)據(jù)比特反轉(zhuǎn)帶來的影響，用平方法和差分法分別構(gòu)造的新變量作為FFT運算的輸入。實驗結(jié)果顯示，沒有比特邊沿先驗信息的情況下，差分構(gòu)造變量的方法在21 dBHz弱信號時正確估計頻率概率在95%以上，有比特邊沿先驗信息的情況下，平方構(gòu)造變量的方法在19 dBHz弱信號下正確檢測頻率概率仍能達(dá)到95%。
2015, 37(9): 2138-2143.
doi: 10.11999/JEIT150116
摘要:
該文提出基于時間-調(diào)頻斜率分布(TCD)的目標(biāo)回波線性調(diào)頻(LFM)信號的多普勒調(diào)頻斜率估計算法。分析目標(biāo)回波LFM信號的TCD表明自項和交叉項均在多普勒調(diào)頻斜率處取得極大值，采用垂直調(diào)頻斜率軸投影積分可以有效抑制TCD的非多普勒調(diào)頻斜率交叉項及噪聲，增強多普勒調(diào)頻斜率項。同時，采用二次搜索方法搜索TCD投影積分量最大值保證多普勒調(diào)頻斜率估計精度，有效減少運算量；理論分析表明，通過合理控制搜索步長，可以使得計算耗時在一定條件下最小。仿真實驗驗證了該方法的有效性，該方法具有較高的估計精度以及抗噪性能。
該文提出基于時間-調(diào)頻斜率分布(TCD)的目標(biāo)回波線性調(diào)頻(LFM)信號的多普勒調(diào)頻斜率估計算法。分析目標(biāo)回波LFM信號的TCD表明自項和交叉項均在多普勒調(diào)頻斜率處取得極大值，采用垂直調(diào)頻斜率軸投影積分可以有效抑制TCD的非多普勒調(diào)頻斜率交叉項及噪聲，增強多普勒調(diào)頻斜率項。同時，采用二次搜索方法搜索TCD投影積分量最大值保證多普勒調(diào)頻斜率估計精度，有效減少運算量；理論分析表明，通過合理控制搜索步長，可以使得計算耗時在一定條件下最小。仿真實驗驗證了該方法的有效性，該方法具有較高的估計精度以及抗噪性能。
2015, 37(9): 2144-2150.
doi: 10.11999/JEIT141659
摘要:
該文提出一種基于頻譜殘留變換的紅外遙感圖像艦船目標(biāo)檢測方法。該方法首先根據(jù)海洋紅外圖像中自然背景和干擾的特性設(shè)計頻譜殘留變換的模型參數(shù)；然后對海洋紅外圖像實施頻譜殘留變換；最后在變換圖像上進(jìn)行目標(biāo)檢測。實驗結(jié)果表明：該方法可以有效消除紅外圖像中的大尺度干擾和圖像噪聲，增強圖像中艦船目標(biāo)的信雜比，提高艦船檢測的準(zhǔn)確性。
該文提出一種基于頻譜殘留變換的紅外遙感圖像艦船目標(biāo)檢測方法。該方法首先根據(jù)海洋紅外圖像中自然背景和干擾的特性設(shè)計頻譜殘留變換的模型參數(shù)；然后對海洋紅外圖像實施頻譜殘留變換；最后在變換圖像上進(jìn)行目標(biāo)檢測。實驗結(jié)果表明：該方法可以有效消除紅外圖像中的大尺度干擾和圖像噪聲，增強圖像中艦船目標(biāo)的信雜比，提高艦船檢測的準(zhǔn)確性。
2015, 37(9): 2151-2157.
doi: 10.11999/JEIT150125
摘要:
InISAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)的3維幾何估計，更加有利于目標(biāo)的分類和識別。同時多功能ISAR/InISAR系統(tǒng)針對的多是機動性很強的目標(biāo)，在某些情況下對單個目標(biāo)僅能獲取稀疏孔徑觀測，尤其是在目標(biāo)存在機動特性的情況下，更是增加了ISAR成像的難度，這些對傳統(tǒng)的ISAR成像算法提出了挑戰(zhàn)。為了解決上述這些問題，該文針對機動目標(biāo)提出一種基于稀疏孔徑的聯(lián)合稀疏約束InISAR 3維成像方法。對勻加速轉(zhuǎn)動的目標(biāo)，回波的多普勒調(diào)制可以建模成線性調(diào)頻的形式，并用chirp-傅里葉字典來表征其機動性。接著將聯(lián)合的多通道InISAR 2維成像轉(zhuǎn)化為聯(lián)合稀疏約束的最優(yōu)化求解問題，并用改進(jìn)的OMP算法進(jìn)行求解。然后利用各個通道估計的ISAR圖像和調(diào)頻參數(shù)實現(xiàn)對目標(biāo)的3維幾何重構(gòu)。相比于單通道獨立成像，聯(lián)合多通道稀疏約束成像能獲得更好的2維和3維成像結(jié)果。最后，進(jìn)行實測數(shù)據(jù)實驗以驗證該文算法的有效性。
InISAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)的3維幾何估計，更加有利于目標(biāo)的分類和識別。同時多功能ISAR/InISAR系統(tǒng)針對的多是機動性很強的目標(biāo)，在某些情況下對單個目標(biāo)僅能獲取稀疏孔徑觀測，尤其是在目標(biāo)存在機動特性的情況下，更是增加了ISAR成像的難度，這些對傳統(tǒng)的ISAR成像算法提出了挑戰(zhàn)。為了解決上述這些問題，該文針對機動目標(biāo)提出一種基于稀疏孔徑的聯(lián)合稀疏約束InISAR 3維成像方法。對勻加速轉(zhuǎn)動的目標(biāo)，回波的多普勒調(diào)制可以建模成線性調(diào)頻的形式，并用chirp-傅里葉字典來表征其機動性。接著將聯(lián)合的多通道InISAR 2維成像轉(zhuǎn)化為聯(lián)合稀疏約束的最優(yōu)化求解問題，并用改進(jìn)的OMP算法進(jìn)行求解。然后利用各個通道估計的ISAR圖像和調(diào)頻參數(shù)實現(xiàn)對目標(biāo)的3維幾何重構(gòu)。相比于單通道獨立成像，聯(lián)合多通道稀疏約束成像能獲得更好的2維和3維成像結(jié)果。最后，進(jìn)行實測數(shù)據(jù)實驗以驗證該文算法的有效性。
2015, 37(9): 2158-2163.
doi: 10.11999/JEIT150108
摘要:
：針對傳統(tǒng)局部最優(yōu)檢測器在顯著非高斯雜波背景下導(dǎo)致檢測性能下降的問題，該文提出一種分?jǐn)?shù)低階局部最優(yōu)雷達(dá)目標(biāo)檢測方法。首先對局部最優(yōu)檢測器的模型進(jìn)行簡化，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量理論，利用分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣描述雜波的相關(guān)特征，并以分?jǐn)?shù)低階二次型作為局部最優(yōu)檢測器的權(quán)值，改善了顯著非高斯雜波背景下的雷達(dá)目標(biāo)檢測性能。利用仿真數(shù)據(jù)和IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗分析，結(jié)果表明，針對顯著的非高斯雜波背景下的弱目標(biāo)信號，相對于傳統(tǒng)的局部最優(yōu)檢測方法，該文方法的檢測性能顯著提高。
：針對傳統(tǒng)局部最優(yōu)檢測器在顯著非高斯雜波背景下導(dǎo)致檢測性能下降的問題，該文提出一種分?jǐn)?shù)低階局部最優(yōu)雷達(dá)目標(biāo)檢測方法。首先對局部最優(yōu)檢測器的模型進(jìn)行簡化，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量理論，利用分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣描述雜波的相關(guān)特征，并以分?jǐn)?shù)低階二次型作為局部最優(yōu)檢測器的權(quán)值，改善了顯著非高斯雜波背景下的雷達(dá)目標(biāo)檢測性能。利用仿真數(shù)據(jù)和IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗分析，結(jié)果表明，針對顯著的非高斯雜波背景下的弱目標(biāo)信號，相對于傳統(tǒng)的局部最優(yōu)檢測方法，該文方法的檢測性能顯著提高。
2015, 37(9): 2164-2170.
doi: 10.11999/JEIT141523
摘要:
該文針對發(fā)射陣列、接收陣列以及多級延遲器均為非均勻配置的雙基地MIMO雷達(dá)，提出基于時域和空域二次自由度擴展的發(fā)射角、接收角以及多普勒頻率估計的ESPRIT (Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques)新方法。該方法利用雙基地MIMO雷達(dá)特殊的方向矢量特點(矩陣的Khatri-Rao積形式)，對接收信號進(jìn)行兩次行置換以及去冗余處理，實現(xiàn)了時域和空域孔徑自由度的二次擴展。然后對新數(shù)據(jù)進(jìn)行時空滑窗處理，利用ESPRIT算法分別估計出目標(biāo)的收發(fā)角以及多普勒頻率。理論和仿真結(jié)果表明：在相同陣元和延遲級數(shù)情況下，所提算法的估計性能優(yōu)于四線性分解和多維ESPRIT算法，且能估計出更多的目標(biāo)，此外，通過最小冗余配置，極大地降低了陣列和延遲器的配置需求，更利于實際工程應(yīng)用。
該文針對發(fā)射陣列、接收陣列以及多級延遲器均為非均勻配置的雙基地MIMO雷達(dá)，提出基于時域和空域二次自由度擴展的發(fā)射角、接收角以及多普勒頻率估計的ESPRIT (Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques)新方法。該方法利用雙基地MIMO雷達(dá)特殊的方向矢量特點(矩陣的Khatri-Rao積形式)，對接收信號進(jìn)行兩次行置換以及去冗余處理，實現(xiàn)了時域和空域孔徑自由度的二次擴展。然后對新數(shù)據(jù)進(jìn)行時空滑窗處理，利用ESPRIT算法分別估計出目標(biāo)的收發(fā)角以及多普勒頻率。理論和仿真結(jié)果表明：在相同陣元和延遲級數(shù)情況下，所提算法的估計性能優(yōu)于四線性分解和多維ESPRIT算法，且能估計出更多的目標(biāo)，此外，通過最小冗余配置，極大地降低了陣列和延遲器的配置需求，更利于實際工程應(yīng)用。
2015, 37(9): 2171-2176.
doi: 10.11999/JEIT141593
摘要:
針對認(rèn)知雷達(dá)合成的時域恒模波形能量譜誤差大的問題，該文提出了一種基于迭代凸優(yōu)化的恒模波形合成方法。該方法首先將波形合成過程轉(zhuǎn)化成峰均功率比(PAPR)約束下的優(yōu)化問題，克服了常規(guī)波形合成過程中時域和頻域獨立優(yōu)化導(dǎo)致的整體收斂速度慢，局部最優(yōu)值能量譜誤差大的問題。其次通過最小化加權(quán)誤差矢量值(WEVM)降低阻帶功率水平，提高干擾及強雜波抑制能力。最后通過一系列變換操作將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成二階錐規(guī)劃(SOCP)問題求解。計算機仿真驗證了所提算法的有效性。
針對認(rèn)知雷達(dá)合成的時域恒模波形能量譜誤差大的問題，該文提出了一種基于迭代凸優(yōu)化的恒模波形合成方法。該方法首先將波形合成過程轉(zhuǎn)化成峰均功率比(PAPR)約束下的優(yōu)化問題，克服了常規(guī)波形合成過程中時域和頻域獨立優(yōu)化導(dǎo)致的整體收斂速度慢，局部最優(yōu)值能量譜誤差大的問題。其次通過最小化加權(quán)誤差矢量值(WEVM)降低阻帶功率水平，提高干擾及強雜波抑制能力。最后通過一系列變換操作將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成二階錐規(guī)劃(SOCP)問題求解。計算機仿真驗證了所提算法的有效性。
2015, 37(9): 2177-2182.
doi: 10.11999/JEIT150079
摘要:
天地波混合體制高頻雷達(dá)(簡稱天地波雷達(dá)，HFHSSWR)海面一階譜的頻移和展寬特性，使得其一階譜的提取比高頻地波雷達(dá)(HFSWR)更困難。該文研究了天地波雷達(dá)一階譜頻移和展寬特性，并基于其在2維距離-多普勒譜上連續(xù)分布的特點，將信噪比方法應(yīng)用于天地波雷達(dá)一階譜提取。通過雙基地角、電離層和海流等對一階譜頻移及展寬特性的定量分析，確定了信噪比方法中一階譜中心位置、譜峰寬度、左右一階譜間距等參數(shù)的計算方法和取值范圍。并利用2維信噪比方法，解決由于天地波雷達(dá)信噪比下降引起的一階譜邊界檢測不精確的問題。最后，將信噪比法分別應(yīng)用于仿真和實測天地波雷達(dá)數(shù)據(jù)，驗證了方法的有效性。
天地波混合體制高頻雷達(dá)(簡稱天地波雷達(dá)，HFHSSWR)海面一階譜的頻移和展寬特性，使得其一階譜的提取比高頻地波雷達(dá)(HFSWR)更困難。該文研究了天地波雷達(dá)一階譜頻移和展寬特性，并基于其在2維距離-多普勒譜上連續(xù)分布的特點，將信噪比方法應(yīng)用于天地波雷達(dá)一階譜提取。通過雙基地角、電離層和海流等對一階譜頻移及展寬特性的定量分析，確定了信噪比方法中一階譜中心位置、譜峰寬度、左右一階譜間距等參數(shù)的計算方法和取值范圍。并利用2維信噪比方法，解決由于天地波雷達(dá)信噪比下降引起的一階譜邊界檢測不精確的問題。最后，將信噪比法分別應(yīng)用于仿真和實測天地波雷達(dá)數(shù)據(jù)，驗證了方法的有效性。
2015, 37(9): 2183-2190.
doi: 10.11999/JEIT141580
摘要:
該文在同頻全雙工技術(shù)快速發(fā)展的背景下，針對物理層安全研究中波束成形技術(shù)的高復(fù)雜度和發(fā)端天線選擇(TAS)技術(shù)的低性能，提出一種聯(lián)合發(fā)端天線選擇和收端人工噪聲(AN)的物理層安全傳輸方法TAS-rAN。首先，有多根天線的發(fā)端，利用天線選擇技術(shù)，選取能使合法接收方接收信噪比最大的天線發(fā)送保密消息；其次，有同頻全雙工能力的收端，在接收到消息的同時，發(fā)送人工噪聲來擾亂竊聽方對保密消息的竊聽。在Nakagami-m信道下，推導(dǎo)了安全中斷概率的閉合表達(dá)式，并基于此，得到非零安全容量的概率表達(dá)式；通過漸進(jìn)安全中斷概率的推導(dǎo)，得到TAS-rAN方法的安全分集度。仿真結(jié)果表明，與已有的TAS-single和TAS-Alamouti方法相比，TAS-rAN安全方法具有較強的穩(wěn)定性，且能提供更優(yōu)的安全性能。
該文在同頻全雙工技術(shù)快速發(fā)展的背景下，針對物理層安全研究中波束成形技術(shù)的高復(fù)雜度和發(fā)端天線選擇(TAS)技術(shù)的低性能，提出一種聯(lián)合發(fā)端天線選擇和收端人工噪聲(AN)的物理層安全傳輸方法TAS-rAN。首先，有多根天線的發(fā)端，利用天線選擇技術(shù)，選取能使合法接收方接收信噪比最大的天線發(fā)送保密消息；其次，有同頻全雙工能力的收端，在接收到消息的同時，發(fā)送人工噪聲來擾亂竊聽方對保密消息的竊聽。在Nakagami-m信道下，推導(dǎo)了安全中斷概率的閉合表達(dá)式，并基于此，得到非零安全容量的概率表達(dá)式；通過漸進(jìn)安全中斷概率的推導(dǎo)，得到TAS-rAN方法的安全分集度。仿真結(jié)果表明，與已有的TAS-single和TAS-Alamouti方法相比，TAS-rAN安全方法具有較強的穩(wěn)定性，且能提供更優(yōu)的安全性能。
2015, 37(9): 2191-2197.
doi: 10.11999/JEIT141579
摘要:
該文研究存在多個相互勾結(jié)的單天線竊聽者的多中繼傳輸系統(tǒng)中，采用零空間人工噪聲和放大轉(zhuǎn)發(fā)的中繼波束賦形的物理層安全傳輸方案。在中繼竊聽端的信道狀態(tài)信息不準(zhǔn)確的情況下，基于半定規(guī)劃理論，對中繼的波束賦形加權(quán)矩陣和人工噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，有效減少相互勾結(jié)的多個竊聽者所獲得的信息量，顯著提高系統(tǒng)保密容量，是一種具有良好魯棒性的物理層安全傳輸方案。仿真結(jié)果顯示方案具有良好的性能。
該文研究存在多個相互勾結(jié)的單天線竊聽者的多中繼傳輸系統(tǒng)中，采用零空間人工噪聲和放大轉(zhuǎn)發(fā)的中繼波束賦形的物理層安全傳輸方案。在中繼竊聽端的信道狀態(tài)信息不準(zhǔn)確的情況下，基于半定規(guī)劃理論，對中繼的波束賦形加權(quán)矩陣和人工噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，有效減少相互勾結(jié)的多個竊聽者所獲得的信息量，顯著提高系統(tǒng)保密容量，是一種具有良好魯棒性的物理層安全傳輸方案。仿真結(jié)果顯示方案具有良好的性能。
2015, 37(9): 2198-2203.
doi: 10.11999/JEIT150088
摘要:
該文針對多用戶大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)移動通信上行系統(tǒng)，提出一種基于能效優(yōu)化的資源分配算法。所提方法在采用最大比合并(MRC)接收情況下，滿足用戶數(shù)據(jù)速率和可容忍的干擾水平約束條件下，以最大化系統(tǒng)能效下界為準(zhǔn)則建立優(yōu)化模型。根據(jù)分?jǐn)?shù)規(guī)劃的性質(zhì)，把原始的分?jǐn)?shù)最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成減式的形式，進(jìn)而采用凸優(yōu)化的方法，通過聯(lián)合調(diào)整基站端的發(fā)射天線數(shù)和用戶的發(fā)射功率來優(yōu)化能效函數(shù)。仿真結(jié)果表明，所提算法與窮舉算法在能效上的差距不足9%，并且有較好的系統(tǒng)頻譜效率性能，同時算法復(fù)雜度得到了顯著降低。
該文針對多用戶大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)移動通信上行系統(tǒng)，提出一種基于能效優(yōu)化的資源分配算法。所提方法在采用最大比合并(MRC)接收情況下，滿足用戶數(shù)據(jù)速率和可容忍的干擾水平約束條件下，以最大化系統(tǒng)能效下界為準(zhǔn)則建立優(yōu)化模型。根據(jù)分?jǐn)?shù)規(guī)劃的性質(zhì)，把原始的分?jǐn)?shù)最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成減式的形式，進(jìn)而采用凸優(yōu)化的方法，通過聯(lián)合調(diào)整基站端的發(fā)射天線數(shù)和用戶的發(fā)射功率來優(yōu)化能效函數(shù)。仿真結(jié)果表明，所提算法與窮舉算法在能效上的差距不足9%，并且有較好的系統(tǒng)頻譜效率性能，同時算法復(fù)雜度得到了顯著降低。
2015, 37(9): 2204-2210.
doi: 10.11999/JFIT141621
摘要:
該文在基于隨機不完全著色干擾避免資源調(diào)度算法基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)式隨機不完全著色算法以優(yōu)化無線體域網(wǎng)間干擾協(xié)調(diào)，通過控制已著色節(jié)點繼續(xù)參與下一輪的著色算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)更高的資源空間復(fù)用，通過限制相鄰節(jié)點分配顏色數(shù)量差距保證節(jié)點間資源分配的公平性。仿真結(jié)果表明該文所提改進(jìn)式隨機不完全著色算法可在避免無線體域網(wǎng)用戶間干擾的同時，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量和頻譜空間復(fù)用率。
該文在基于隨機不完全著色干擾避免資源調(diào)度算法基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)式隨機不完全著色算法以優(yōu)化無線體域網(wǎng)間干擾協(xié)調(diào)，通過控制已著色節(jié)點繼續(xù)參與下一輪的著色算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)更高的資源空間復(fù)用，通過限制相鄰節(jié)點分配顏色數(shù)量差距保證節(jié)點間資源分配的公平性。仿真結(jié)果表明該文所提改進(jìn)式隨機不完全著色算法可在避免無線體域網(wǎng)用戶間干擾的同時，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量和頻譜空間復(fù)用率。
2015, 37(9): 2211-2217.
doi: 10.11999/JEIT141395
摘要:
針對ZigBee通信中易遭受同頻攻擊導(dǎo)致數(shù)據(jù)阻塞和失真問題，該文提出一種同頻攻擊檢測模型。該模型利用信號頻譜的高斯分布規(guī)律和同頻攻擊對變換域幅值的影響進(jìn)行同頻攻擊檢測。在此基礎(chǔ)上，通過嵌入空閑頻帶信道跳變機制和基于可變退避周期及接入概率的自適應(yīng)退避算法，給出了同頻攻擊檢測抑制方案。實驗結(jié)果表明，該文模型和方案可以有效抵御同頻攻擊。
針對ZigBee通信中易遭受同頻攻擊導(dǎo)致數(shù)據(jù)阻塞和失真問題，該文提出一種同頻攻擊檢測模型。該模型利用信號頻譜的高斯分布規(guī)律和同頻攻擊對變換域幅值的影響進(jìn)行同頻攻擊檢測。在此基礎(chǔ)上，通過嵌入空閑頻帶信道跳變機制和基于可變退避周期及接入概率的自適應(yīng)退避算法，給出了同頻攻擊檢測抑制方案。實驗結(jié)果表明，該文模型和方案可以有效抵御同頻攻擊。
2015, 37(9): 2218-2224.
doi: 10.11999/JEIT150023
摘要:
針對網(wǎng)絡(luò)流量特征屬性不確定性和模糊性的特點，將直覺模糊推理理論引入異常檢測領(lǐng)域，該文提出一種基于包含度的直覺模糊推理異常檢測方法。首先設(shè)計異常檢測中特征屬性的隸屬度與非隸屬度函數(shù)，其次，給出基于包含度的強相似度計算方法并生成推理規(guī)則庫，再次給出多維多重式直覺模糊推理規(guī)則，最后建立異常檢測中的直覺模糊推理方法。通過對異常檢測標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集KDD99的實驗，驗證該方法的有效性，與常見經(jīng)典異常檢測方法對比，該方法具有更良好的檢測效果。
針對網(wǎng)絡(luò)流量特征屬性不確定性和模糊性的特點，將直覺模糊推理理論引入異常檢測領(lǐng)域，該文提出一種基于包含度的直覺模糊推理異常檢測方法。首先設(shè)計異常檢測中特征屬性的隸屬度與非隸屬度函數(shù)，其次，給出基于包含度的強相似度計算方法并生成推理規(guī)則庫，再次給出多維多重式直覺模糊推理規(guī)則，最后建立異常檢測中的直覺模糊推理方法。通過對異常檢測標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集KDD99的實驗，驗證該方法的有效性，與常見經(jīng)典異常檢測方法對比，該方法具有更良好的檢測效果。
2015, 37(9): 2225-2231.
doi: 10.11999/JEIT150205
摘要:
密鑰信息泄露是互聯(lián)云服務(wù)難題之一，為解決該問題，該文提出一種基于屬性環(huán)簽名的用戶密鑰撤銷方案。該方案以互聯(lián)云的用戶密文訪問方法為研究對象，論述了無屬性泄露的密文矩陣映射機制，多授權(quán)者自主擴展屬性集生成密鑰，從而令云服務(wù)提供者(CSP)無法獲得用戶完整屬性，達(dá)到消除屬性存儲負(fù)載的目的。另外，該方案以撤銷環(huán)與單調(diào)張成算法為基礎(chǔ)設(shè)計用戶簽名驗證撤銷機制，令CSP、授權(quán)者與用戶共同組成屬性環(huán)，接受CSP定義密文訪問結(jié)構(gòu)，用戶簽名只有通過源CSP驗證才能訪問密文，授權(quán)者撤銷部分屬性失效用戶解密密鑰，從而達(dá)到權(quán)限撤銷不影響其它用戶訪問的目的。該方案以密文策略屬性基加密(CP-ABE)與單調(diào)張成算法為基礎(chǔ)設(shè)計多用戶組合屬性共謀抵抗機制，用以保護(hù)屬性的機密性。最后，給出該方案通信成本和計算效率的性能分析，用以驗證該方法的有效性。
密鑰信息泄露是互聯(lián)云服務(wù)難題之一，為解決該問題，該文提出一種基于屬性環(huán)簽名的用戶密鑰撤銷方案。該方案以互聯(lián)云的用戶密文訪問方法為研究對象，論述了無屬性泄露的密文矩陣映射機制，多授權(quán)者自主擴展屬性集生成密鑰，從而令云服務(wù)提供者(CSP)無法獲得用戶完整屬性，達(dá)到消除屬性存儲負(fù)載的目的。另外，該方案以撤銷環(huán)與單調(diào)張成算法為基礎(chǔ)設(shè)計用戶簽名驗證撤銷機制，令CSP、授權(quán)者與用戶共同組成屬性環(huán)，接受CSP定義密文訪問結(jié)構(gòu)，用戶簽名只有通過源CSP驗證才能訪問密文，授權(quán)者撤銷部分屬性失效用戶解密密鑰，從而達(dá)到權(quán)限撤銷不影響其它用戶訪問的目的。該方案以密文策略屬性基加密(CP-ABE)與單調(diào)張成算法為基礎(chǔ)設(shè)計多用戶組合屬性共謀抵抗機制，用以保護(hù)屬性的機密性。最后，給出該方案通信成本和計算效率的性能分析，用以驗證該方法的有效性。
2015, 37(9): 2232-2237.
doi: 10.11999/JEIT150058
摘要:
針對多徑路由帶來的端到端測量路徑不確定性以及布爾模型不能很好地解決多擁塞鏈路的問題，該文在識別端到端測量路徑的基礎(chǔ)上，提出一種基于擴展?fàn)顟B(tài)空間的網(wǎng)絡(luò)擁塞鏈路識別算法。首先基于探測流時延相關(guān)性進(jìn)行自適應(yīng)聚類，進(jìn)而得到各路徑與探測流之間的映射關(guān)系。其次采用多門限的方式，將具有不同丟包程度的擁塞路徑賦予不同的擁塞狀態(tài)。最后將擁塞鏈路識別問題轉(zhuǎn)化為一個約束最優(yōu)化問題，并提出基于擴展?fàn)顟B(tài)空間的擁塞鏈路識別算法(ESSCLI)算法求解該問題。仿真結(jié)果表明，ESSCLI算法能夠在多種不同網(wǎng)絡(luò)場景下取得比當(dāng)前算法更高的擁塞鏈路檢測率。
針對多徑路由帶來的端到端測量路徑不確定性以及布爾模型不能很好地解決多擁塞鏈路的問題，該文在識別端到端測量路徑的基礎(chǔ)上，提出一種基于擴展?fàn)顟B(tài)空間的網(wǎng)絡(luò)擁塞鏈路識別算法。首先基于探測流時延相關(guān)性進(jìn)行自適應(yīng)聚類，進(jìn)而得到各路徑與探測流之間的映射關(guān)系。其次采用多門限的方式，將具有不同丟包程度的擁塞路徑賦予不同的擁塞狀態(tài)。最后將擁塞鏈路識別問題轉(zhuǎn)化為一個約束最優(yōu)化問題，并提出基于擴展?fàn)顟B(tài)空間的擁塞鏈路識別算法(ESSCLI)算法求解該問題。仿真結(jié)果表明，ESSCLI算法能夠在多種不同網(wǎng)絡(luò)場景下取得比當(dāng)前算法更高的擁塞鏈路檢測率。
2015, 37(9): 2238-2245.
doi: 10.11999/JEIT141649
摘要:
現(xiàn)實世界存在大量二分網(wǎng)絡(luò)，研究其社區(qū)結(jié)構(gòu)有助于從新角度認(rèn)識和理解異質(zhì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。非負(fù)矩陣分解模型能夠克服二分結(jié)構(gòu)的限制，有效地挖掘二分網(wǎng)絡(luò)的潛在結(jié)構(gòu)，但也存在著時間復(fù)雜度高、收斂慢等問題。該文提出一種基于圖正則化的三重非負(fù)矩陣分解(NMTF)算法應(yīng)用于二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，通過圖正則化將用戶子空間和目標(biāo)子空間的內(nèi)部連接關(guān)系作為約束項引入到三重非負(fù)矩陣分解模型中；同時將NMTF分解為兩個最小化近似誤差的子問題，并給出了乘性迭代算法以交替更新因子矩陣，從而簡化矩陣分解迭代，加快收斂速度。實驗和分析證明：對于計算機生成網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)，該文提出的社區(qū)劃分方法均表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，能夠快速準(zhǔn)確地挖掘二分網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
現(xiàn)實世界存在大量二分網(wǎng)絡(luò)，研究其社區(qū)結(jié)構(gòu)有助于從新角度認(rèn)識和理解異質(zhì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。非負(fù)矩陣分解模型能夠克服二分結(jié)構(gòu)的限制，有效地挖掘二分網(wǎng)絡(luò)的潛在結(jié)構(gòu)，但也存在著時間復(fù)雜度高、收斂慢等問題。該文提出一種基于圖正則化的三重非負(fù)矩陣分解(NMTF)算法應(yīng)用于二分網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，通過圖正則化將用戶子空間和目標(biāo)子空間的內(nèi)部連接關(guān)系作為約束項引入到三重非負(fù)矩陣分解模型中；同時將NMTF分解為兩個最小化近似誤差的子問題，并給出了乘性迭代算法以交替更新因子矩陣，從而簡化矩陣分解迭代，加快收斂速度。實驗和分析證明：對于計算機生成網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)，該文提出的社區(qū)劃分方法均表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，能夠快速準(zhǔn)確地挖掘二分網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
2015, 37(9): 2246-2253.
doi: 10.11999/JEIT141626
摘要:
構(gòu)建層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的有效方法。該文將拓?fù)錁?gòu)建過程分為由簇成員組成的感知層和由簇頭組成的平面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層，建立了基于無線信號不規(guī)則性的網(wǎng)絡(luò)能耗模型以及節(jié)點成簇穩(wěn)定性模型，提出了基于無線信號不規(guī)則性的層次型拓?fù)淇刂?WSIBTC)算法。WSIBTC算法根據(jù)節(jié)點平均有效傳輸距離將監(jiān)測區(qū)域劃分為多個子區(qū)域，由成簇穩(wěn)定性和節(jié)點在簇中的位置決定最終簇頭，簇頭間形成平面拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。分析和仿真結(jié)果表明由WSIBTC算法得到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浯蠓鹊靥嵘司W(wǎng)絡(luò)生存時間。
構(gòu)建層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的有效方法。該文將拓?fù)錁?gòu)建過程分為由簇成員組成的感知層和由簇頭組成的平面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層，建立了基于無線信號不規(guī)則性的網(wǎng)絡(luò)能耗模型以及節(jié)點成簇穩(wěn)定性模型，提出了基于無線信號不規(guī)則性的層次型拓?fù)淇刂?WSIBTC)算法。WSIBTC算法根據(jù)節(jié)點平均有效傳輸距離將監(jiān)測區(qū)域劃分為多個子區(qū)域，由成簇穩(wěn)定性和節(jié)點在簇中的位置決定最終簇頭，簇頭間形成平面拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。分析和仿真結(jié)果表明由WSIBTC算法得到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浯蠓鹊靥嵘司W(wǎng)絡(luò)生存時間。
2015, 37(9): 2254-2259.
doi: 10.11999/JEIT150077
摘要:
針對低頻地波衰減因子預(yù)測算法中積分方程算法與其它經(jīng)典算法在均勻/分段均勻光滑路徑模型下求解結(jié)果不一致的問題進(jìn)行研究分析。引入球面校正因子和高程轉(zhuǎn)換技術(shù)，對積分方程方法進(jìn)行改進(jìn)，提高其與其它經(jīng)典算法在光滑路徑模型下預(yù)測結(jié)果的一致性。在此基礎(chǔ)上，將改進(jìn)算法用于實際不規(guī)則地面模型地波衰減因子預(yù)測，并與實測結(jié)果進(jìn)行比較。與原算法相比，改進(jìn)后的算法更適合考慮地球曲率影響下復(fù)雜長距離地面及空中地波衰減因子的求解。
針對低頻地波衰減因子預(yù)測算法中積分方程算法與其它經(jīng)典算法在均勻/分段均勻光滑路徑模型下求解結(jié)果不一致的問題進(jìn)行研究分析。引入球面校正因子和高程轉(zhuǎn)換技術(shù)，對積分方程方法進(jìn)行改進(jìn)，提高其與其它經(jīng)典算法在光滑路徑模型下預(yù)測結(jié)果的一致性。在此基礎(chǔ)上，將改進(jìn)算法用于實際不規(guī)則地面模型地波衰減因子預(yù)測，并與實測結(jié)果進(jìn)行比較。與原算法相比，改進(jìn)后的算法更適合考慮地球曲率影響下復(fù)雜長距離地面及空中地波衰減因子的求解。
2015, 37(9): 2260-2264.
doi: 10.11999/JEIT150192
摘要:
該文利用多模穩(wěn)態(tài)非線性理論，研究損耗材料加載和導(dǎo)引中心半徑調(diào)節(jié)對回旋行波管穩(wěn)定性改善的效果。結(jié)果表明，隨著損耗材料電導(dǎo)率的減小返波振蕩強度逐漸減小直至完全消失，同時工作模式輸出功率顯著增大；適當(dāng)增大導(dǎo)引中心半徑后，完全抑制返波振蕩需要的損耗更小，可以減輕熱損耗散熱的困難，同時還能減小管子輸出性能對電導(dǎo)率變化的敏感性。
該文利用多模穩(wěn)態(tài)非線性理論，研究損耗材料加載和導(dǎo)引中心半徑調(diào)節(jié)對回旋行波管穩(wěn)定性改善的效果。結(jié)果表明，隨著損耗材料電導(dǎo)率的減小返波振蕩強度逐漸減小直至完全消失，同時工作模式輸出功率顯著增大；適當(dāng)增大導(dǎo)引中心半徑后，完全抑制返波振蕩需要的損耗更小，可以減輕熱損耗散熱的困難，同時還能減小管子輸出性能對電導(dǎo)率變化的敏感性。
2015, 37(9): 2265-2271.
doi: 10.11999/JEIT150095
摘要:
隨著數(shù)字微流控生物芯片在生化領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，對芯片可靠性和制造成本的要求也越來越高，在線測試對于確保微流控生物芯片正常工作異常重要。該文針對引腳約束的數(shù)字微流控生物芯片，提出一種基于改進(jìn)最大最小蟻群算法的在線并行測試方案，在滿足各種約束條件的情況下，采用偽隨機比例原則，建立禁忌判斷策略，自適應(yīng)地改變信息素的殘留系數(shù)，實現(xiàn)引腳約束數(shù)字微流控生物芯片的在線并行測試。實驗結(jié)果表明，該方法可以同時用于離線和在線測試，相對于單液滴離線和在線測試，可有效減少芯片的測試時間，提高了測試工作效率。
隨著數(shù)字微流控生物芯片在生化領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，對芯片可靠性和制造成本的要求也越來越高，在線測試對于確保微流控生物芯片正常工作異常重要。該文針對引腳約束的數(shù)字微流控生物芯片，提出一種基于改進(jìn)最大最小蟻群算法的在線并行測試方案，在滿足各種約束條件的情況下，采用偽隨機比例原則，建立禁忌判斷策略，自適應(yīng)地改變信息素的殘留系數(shù)，實現(xiàn)引腳約束數(shù)字微流控生物芯片的在線并行測試。實驗結(jié)果表明，該方法可以同時用于離線和在線測試，相對于單液滴離線和在線測試，可有效減少芯片的測試時間，提高了測試工作效率。
2015, 37(9): 2272-2276.
doi: 10.11999/JEIT150167
摘要:
該文基于迭代散射算法(ISP)對柱體陣列的散射場進(jìn)行分析。通過矢量柱面波函數(shù)展開，根據(jù)理想導(dǎo)體表面邊界條件，建立柱體表面入射場與散射場的關(guān)系式。將前一次迭代時柱體陣列的近區(qū)散射場作為下一次迭代的入射場，推導(dǎo)出柱體陣列散射場系數(shù)間的迭代關(guān)系。通過分析不同迭代次數(shù)下2~4個柱體的散射場，確定3次迭代即可保證算法的準(zhǔn)確度。對比數(shù)值結(jié)果表明，迭代散射算法具有與矩量法(MoM)結(jié)果同等的準(zhǔn)確度，并具有明顯優(yōu)于矩量法的計算速度。
該文基于迭代散射算法(ISP)對柱體陣列的散射場進(jìn)行分析。通過矢量柱面波函數(shù)展開，根據(jù)理想導(dǎo)體表面邊界條件，建立柱體表面入射場與散射場的關(guān)系式。將前一次迭代時柱體陣列的近區(qū)散射場作為下一次迭代的入射場，推導(dǎo)出柱體陣列散射場系數(shù)間的迭代關(guān)系。通過分析不同迭代次數(shù)下2~4個柱體的散射場，確定3次迭代即可保證算法的準(zhǔn)確度。對比數(shù)值結(jié)果表明，迭代散射算法具有與矩量法(MoM)結(jié)果同等的準(zhǔn)確度，并具有明顯優(yōu)于矩量法的計算速度。
2015, 37(9): 2277-2281.
doi: 10.11999/JEIT141566
摘要:
為了避免如WiMax, WLAN和X頻段衛(wèi)星系統(tǒng)等窄帶通信系統(tǒng)對超寬帶通信系統(tǒng)的影響，該文提出一種具有可控三陷波特性的超寬帶天線。該天線通過在輻射貼片和接地板上開槽，并在基板背面增加環(huán)形寄生單元的方法實現(xiàn)三陷波特性。天線在3.1~10.6 GHz的超寬帶頻段內(nèi)能夠有效地工作并抑制3種不同的窄帶通信系統(tǒng)的干擾。同時在環(huán)形寄生單元處增加開關(guān)設(shè)置，使天線能夠?qū)崿F(xiàn)雙/三陷波的功能切換，并增強陷波性能。實測和仿真結(jié)果吻合，該天線實現(xiàn)了良好的陷波功能，在工作頻段內(nèi)有良好的輻射方向特性。
為了避免如WiMax, WLAN和X頻段衛(wèi)星系統(tǒng)等窄帶通信系統(tǒng)對超寬帶通信系統(tǒng)的影響，該文提出一種具有可控三陷波特性的超寬帶天線。該天線通過在輻射貼片和接地板上開槽，并在基板背面增加環(huán)形寄生單元的方法實現(xiàn)三陷波特性。天線在3.1~10.6 GHz的超寬帶頻段內(nèi)能夠有效地工作并抑制3種不同的窄帶通信系統(tǒng)的干擾。同時在環(huán)形寄生單元處增加開關(guān)設(shè)置，使天線能夠?qū)崿F(xiàn)雙/三陷波的功能切換，并增強陷波性能。實測和仿真結(jié)果吻合，該天線實現(xiàn)了良好的陷波功能，在工作頻段內(nèi)有良好的輻射方向特性。
2015, 37(9): 2282-2286.
doi: 10.11999/JEIT150105
摘要:
為了降低傳感器的驅(qū)動電壓，提高該器件的品質(zhì)因數(shù)和信噪比，該文研究封裝材料和工藝對真空封裝性能的影響，針對一種微機電系統(tǒng)(MEMS)諧振式微型電場敏感結(jié)構(gòu)芯片，采用獨特的共晶鍵合技術(shù)，實現(xiàn)該傳感器的芯片級真空封裝。實驗結(jié)果表明，該傳感器封裝后的品質(zhì)因數(shù)達(dá)到了30727.4，是常壓封裝的500倍；該封裝器件具有更低的驅(qū)動電壓，只需要直流分量100 mV和交流分量60 mVp-p，與常壓測試時相比，分別只有原來的1/200和1/16。
為了降低傳感器的驅(qū)動電壓，提高該器件的品質(zhì)因數(shù)和信噪比，該文研究封裝材料和工藝對真空封裝性能的影響，針對一種微機電系統(tǒng)(MEMS)諧振式微型電場敏感結(jié)構(gòu)芯片，采用獨特的共晶鍵合技術(shù)，實現(xiàn)該傳感器的芯片級真空封裝。實驗結(jié)果表明，該傳感器封裝后的品質(zhì)因數(shù)達(dá)到了30727.4，是常壓封裝的500倍；該封裝器件具有更低的驅(qū)動電壓，只需要直流分量100 mV和交流分量60 mVp-p，與常壓測試時相比，分別只有原來的1/200和1/16。
