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2016年 第38卷 第4期
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2016, 38(4): 763-779.
doi: 10.11999/JEIT160072
摘要:
該文給出了極大平面圖$G$的色多項(xiàng)式遞推計(jì)算公式：若$\delta(G)=4$, $W_4^\nu$是$G$中輪心為$\nu$，輪圈為$\nu_1\nu_2\nu_3\nu_4\nu_1$的4-輪，則$f(G,4)=f(G_1,4)+f(G_2,4)$，其中$G_1=(G-\nu)\circ{\nu_1,\nu_3}$, $G_2=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_4}$；若$\delta(G)=5$,$W_5^\nu$是$G$中$\nu$為輪心，以$\nu_1\nu_2\nu_3\nu_4\nu_5\nu_1$為輪圈的5-輪，則$f(G,4)=[f(G_1,4)-f(G_1\cup{\nu_1\nu_4,\nu_1\nu_3},4)] +[f(G_2,4)-f(G_2\cup {\nu_3\nu_1,\nu_3\nu_5},4)]+ [f(G_3,4)-f(G_3\cup {\nu_1\nu_4},4)]$，其中$G_1=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_5}$, $G_2=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_4}$, $G_3=(G-\nu)\circ{\nu_3,\nu_5}$，“$\circ$”表示收縮運(yùn)算；進(jìn)而討論了使用公式證明四色猜想的應(yīng)用：將四色猜想轉(zhuǎn)化成研究一種特殊圖類：4-色漏斗型偽唯一4-色極大平面圖。
該文給出了極大平面圖$G$的色多項(xiàng)式遞推計(jì)算公式：若$\delta(G)=4$, $W_4^\nu$是$G$中輪心為$\nu$，輪圈為$\nu_1\nu_2\nu_3\nu_4\nu_1$的4-輪，則$f(G,4)=f(G_1,4)+f(G_2,4)$，其中$G_1=(G-\nu)\circ{\nu_1,\nu_3}$, $G_2=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_4}$；若$\delta(G)=5$,$W_5^\nu$是$G$中$\nu$為輪心，以$\nu_1\nu_2\nu_3\nu_4\nu_5\nu_1$為輪圈的5-輪，則$f(G,4)=[f(G_1,4)-f(G_1\cup{\nu_1\nu_4,\nu_1\nu_3},4)] +[f(G_2,4)-f(G_2\cup {\nu_3\nu_1,\nu_3\nu_5},4)]+ [f(G_3,4)-f(G_3\cup {\nu_1\nu_4},4)]$，其中$G_1=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_5}$, $G_2=(G-\nu)\circ{\nu_2,\nu_4}$, $G_3=(G-\nu)\circ{\nu_3,\nu_5}$，“$\circ$”表示收縮運(yùn)算；進(jìn)而討論了使用公式證明四色猜想的應(yīng)用：將四色猜想轉(zhuǎn)化成研究一種特殊圖類：4-色漏斗型偽唯一4-色極大平面圖。
2016, 38(4): 780-786.
doi: 10.11999/JEIT150774
摘要:
針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中端對(duì)端帶寬、時(shí)延和丟包率等的差異性日益加劇，導(dǎo)致TCP傳輸性能嚴(yán)重退化，該文提出一種鏈路自適應(yīng)TCP擁塞控制算法(INVS)。INVS在擁塞避免階段初期采用基于指數(shù)函數(shù)的凸窗口增長函數(shù)，以提高鏈路利用率；在窗口增長函數(shù)中引入了自適應(yīng)增長因子實(shí)現(xiàn)窗口增長速率與鏈路狀態(tài)相匹配；采用了自適應(yīng)隊(duì)列門限的丟包區(qū)分策略以提高無線環(huán)境下TCP的性能。性能分析和評(píng)估表明，INVS提高了TCP擁塞控制算法的吞吐量、公平性、鏈路利用率和RTT公平性。
針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中端對(duì)端帶寬、時(shí)延和丟包率等的差異性日益加劇，導(dǎo)致TCP傳輸性能嚴(yán)重退化，該文提出一種鏈路自適應(yīng)TCP擁塞控制算法(INVS)。INVS在擁塞避免階段初期采用基于指數(shù)函數(shù)的凸窗口增長函數(shù)，以提高鏈路利用率；在窗口增長函數(shù)中引入了自適應(yīng)增長因子實(shí)現(xiàn)窗口增長速率與鏈路狀態(tài)相匹配；采用了自適應(yīng)隊(duì)列門限的丟包區(qū)分策略以提高無線環(huán)境下TCP的性能。性能分析和評(píng)估表明，INVS提高了TCP擁塞控制算法的吞吐量、公平性、鏈路利用率和RTT公平性。
2016, 38(4): 787-794.
doi: 10.11999/JEIT150674
摘要:
針對(duì)空間信息網(wǎng)絡(luò)(Space Information Network, SIN)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源嚴(yán)重受限及存儲(chǔ)可靠性問題，該文提出一種基于LT(Luby Transform)碼的分布式存儲(chǔ)策略(Distributed Storage Strategy based on LT codes, DSSLT)。采用定向隨機(jī)漫步機(jī)制，使得源數(shù)據(jù)包能夠更快地遍歷整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。在信息估計(jì)階段利用基于ID的估計(jì)方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)全局信息估計(jì)，使所有節(jié)點(diǎn)快速獲得網(wǎng)絡(luò)全局信息。合理的數(shù)據(jù)包選擇機(jī)制使得最終編碼度分布趨于期望的度分布。分析和仿真結(jié)果表明，與具有代表性的分布式存儲(chǔ)策略相比，該方法大幅度減少了數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)的隨機(jī)漫步步長，同時(shí)提高了譯碼性能，簡單易行。
針對(duì)空間信息網(wǎng)絡(luò)(Space Information Network, SIN)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源嚴(yán)重受限及存儲(chǔ)可靠性問題，該文提出一種基于LT(Luby Transform)碼的分布式存儲(chǔ)策略(Distributed Storage Strategy based on LT codes, DSSLT)。采用定向隨機(jī)漫步機(jī)制，使得源數(shù)據(jù)包能夠更快地遍歷整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。在信息估計(jì)階段利用基于ID的估計(jì)方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)全局信息估計(jì)，使所有節(jié)點(diǎn)快速獲得網(wǎng)絡(luò)全局信息。合理的數(shù)據(jù)包選擇機(jī)制使得最終編碼度分布趨于期望的度分布。分析和仿真結(jié)果表明，與具有代表性的分布式存儲(chǔ)策略相比，該方法大幅度減少了數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)的隨機(jī)漫步步長，同時(shí)提高了譯碼性能，簡單易行。
2016, 38(4): 795-802.
doi: 10.11999/IEIT160019
摘要:
社交網(wǎng)絡(luò)中的影響最大化問題是指在特定的傳播模型下，如何尋找k個(gè)最具影響力的節(jié)點(diǎn)使得在該模型下社交網(wǎng)絡(luò)中被影響的節(jié)點(diǎn)最多，信息傳播的范圍最廣。該問題是一個(gè)優(yōu)化問題，并且已經(jīng)被證明是NP-難的?？紤]到圖的最小點(diǎn)覆蓋和反饋點(diǎn)集中的頂點(diǎn)對(duì)圖的連通性影響較大，該文提出一種基于最小點(diǎn)覆蓋和反饋點(diǎn)集的社交網(wǎng)絡(luò)影響最大化算法(Minimum Vertex Covering and Feedback Vertex Set, MVCFVS)，并給出了具體的仿真實(shí)驗(yàn)和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最新的算法比較，該算法得到的節(jié)點(diǎn)集在多種模型下都具有優(yōu)異的傳播效果，例如在獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型和加權(quán)級(jí)聯(lián)模型中超過當(dāng)前最好的算法，并且還具有更快的收斂速度。
社交網(wǎng)絡(luò)中的影響最大化問題是指在特定的傳播模型下，如何尋找k個(gè)最具影響力的節(jié)點(diǎn)使得在該模型下社交網(wǎng)絡(luò)中被影響的節(jié)點(diǎn)最多，信息傳播的范圍最廣。該問題是一個(gè)優(yōu)化問題，并且已經(jīng)被證明是NP-難的?？紤]到圖的最小點(diǎn)覆蓋和反饋點(diǎn)集中的頂點(diǎn)對(duì)圖的連通性影響較大，該文提出一種基于最小點(diǎn)覆蓋和反饋點(diǎn)集的社交網(wǎng)絡(luò)影響最大化算法(Minimum Vertex Covering and Feedback Vertex Set, MVCFVS)，并給出了具體的仿真實(shí)驗(yàn)和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最新的算法比較，該算法得到的節(jié)點(diǎn)集在多種模型下都具有優(yōu)異的傳播效果，例如在獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型和加權(quán)級(jí)聯(lián)模型中超過當(dāng)前最好的算法，并且還具有更快的收斂速度。
2016, 38(4): 803-810.
doi: 10.11999/JEIT150750
摘要:
針對(duì)現(xiàn)有信任機(jī)制不能很好表達(dá)信任的不確定性，且缺乏有效處理分布式網(wǎng)絡(luò)中存在的不誠實(shí)推薦和策略性欺騙等問題，該文提出一種集成直覺模糊信息的自適應(yīng)信任評(píng)估模型。為了激勵(lì)提供可信服務(wù)的實(shí)體，懲罰不良行為實(shí)體，該模型結(jié)合服務(wù)持續(xù)性強(qiáng)度和時(shí)間衰減因子，計(jì)算實(shí)體直接信任直覺模糊數(shù)。同時(shí)利用實(shí)體的推薦可信度和行為一致性過濾不誠實(shí)推薦行為。除此之外，為了克服綜合信任聚合計(jì)算中權(quán)重確定較主觀的問題，給出了一種新的自適應(yīng)權(quán)重分配方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型在提高實(shí)體服務(wù)積極性和抑制惡意欺詐行為中，都有較好的適應(yīng)性和有效性。
針對(duì)現(xiàn)有信任機(jī)制不能很好表達(dá)信任的不確定性，且缺乏有效處理分布式網(wǎng)絡(luò)中存在的不誠實(shí)推薦和策略性欺騙等問題，該文提出一種集成直覺模糊信息的自適應(yīng)信任評(píng)估模型。為了激勵(lì)提供可信服務(wù)的實(shí)體，懲罰不良行為實(shí)體，該模型結(jié)合服務(wù)持續(xù)性強(qiáng)度和時(shí)間衰減因子，計(jì)算實(shí)體直接信任直覺模糊數(shù)。同時(shí)利用實(shí)體的推薦可信度和行為一致性過濾不誠實(shí)推薦行為。除此之外，為了克服綜合信任聚合計(jì)算中權(quán)重確定較主觀的問題，給出了一種新的自適應(yīng)權(quán)重分配方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型在提高實(shí)體服務(wù)積極性和抑制惡意欺詐行為中，都有較好的適應(yīng)性和有效性。
2016, 38(4): 811-818.
doi: 10.11999/JEIT150748
摘要:
不確定因素在現(xiàn)實(shí)世界中普遍存在，因此研究不確定網(wǎng)絡(luò)條件可信近鄰查詢具有重要意義。該文給出一種新的解決方法。將不確定網(wǎng)絡(luò)建模為不確定賦權(quán)圖，定義不確定圖的樣本圖，樣本圖指數(shù)，基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，可達(dá)路徑長度及可達(dá)路徑期望長度，并給出基于不確定理論的高效不確定圖條件可信近鄰查詢算法。將不確定網(wǎng)絡(luò)上的近鄰查詢等價(jià)地轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)上的近臨查詢問題。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提可信近鄰查詢算法能夠從非確定角度解決不確定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的近鄰查詢問題。
不確定因素在現(xiàn)實(shí)世界中普遍存在，因此研究不確定網(wǎng)絡(luò)條件可信近鄰查詢具有重要意義。該文給出一種新的解決方法。將不確定網(wǎng)絡(luò)建模為不確定賦權(quán)圖，定義不確定圖的樣本圖，樣本圖指數(shù)，基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，可達(dá)路徑長度及可達(dá)路徑期望長度，并給出基于不確定理論的高效不確定圖條件可信近鄰查詢算法。將不確定網(wǎng)絡(luò)上的近鄰查詢等價(jià)地轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)上的近臨查詢問題。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提可信近鄰查詢算法能夠從非確定角度解決不確定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的近鄰查詢問題。
2016, 38(4): 819-826.
doi: 10.11999/JEIT150498
摘要:
MIBS是適用于RFID和傳感資源受限環(huán)境的輕量級(jí)分組算法。該文構(gòu)造了一些關(guān)于MIBS的8輪零相關(guān)線性逼近，結(jié)合密鑰擴(kuò)展算法的特點(diǎn)和部分和技術(shù)，對(duì)13輪MIBS-80進(jìn)行了多維零相關(guān)分析。該分析大體需要262.1個(gè)已知明文和274.9次加密。此外，利用零相關(guān)線性逼近和積分區(qū)分器之間的內(nèi)在聯(lián)系，推導(dǎo)出8輪的積分區(qū)分器，并且對(duì)11輪的MIBS-80進(jìn)行了積分攻擊，大體需要260個(gè)選擇明文和259.8次加密。
MIBS是適用于RFID和傳感資源受限環(huán)境的輕量級(jí)分組算法。該文構(gòu)造了一些關(guān)于MIBS的8輪零相關(guān)線性逼近，結(jié)合密鑰擴(kuò)展算法的特點(diǎn)和部分和技術(shù)，對(duì)13輪MIBS-80進(jìn)行了多維零相關(guān)分析。該分析大體需要262.1個(gè)已知明文和274.9次加密。此外，利用零相關(guān)線性逼近和積分區(qū)分器之間的內(nèi)在聯(lián)系，推導(dǎo)出8輪的積分區(qū)分器，并且對(duì)11輪的MIBS-80進(jìn)行了積分攻擊，大體需要260個(gè)選擇明文和259.8次加密。
2016, 38(4): 827-833.
doi: 10.11999/JEIT150474
摘要:
該文構(gòu)建面向密碼應(yīng)用的多核處理器性能模型，對(duì)多核密碼處理器設(shè)計(jì)提供理論支持和有效建議。通過引入密碼并行處理特征、數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間、同步時(shí)間等因素，建立基于Amdahl定律擴(kuò)展的多核密碼處理器性能模型，基于提出的性能模型，對(duì)多核密碼處理器設(shè)計(jì)空間進(jìn)行搜索。模擬分析表明，影響多核密碼處理器性能的關(guān)鍵因素是密碼應(yīng)用的可開發(fā)并行度、并行部分所占比例以及運(yùn)算過程的通信次數(shù)。
該文構(gòu)建面向密碼應(yīng)用的多核處理器性能模型，對(duì)多核密碼處理器設(shè)計(jì)提供理論支持和有效建議。通過引入密碼并行處理特征、數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間、同步時(shí)間等因素，建立基于Amdahl定律擴(kuò)展的多核密碼處理器性能模型，基于提出的性能模型，對(duì)多核密碼處理器設(shè)計(jì)空間進(jìn)行搜索。模擬分析表明，影響多核密碼處理器性能的關(guān)鍵因素是密碼應(yīng)用的可開發(fā)并行度、并行部分所占比例以及運(yùn)算過程的通信次數(shù)。
2016, 38(4): 834-840.
doi: 10.11999/JEIT150856
摘要:
針對(duì)音頻載體在隱藏機(jī)密信息時(shí)，存在隱藏容量小、隱蔽性不高和魯棒性較差等不足，該文提出一種基于小波變換的音頻信息隱藏新算法。該算法利用人耳聽覺系統(tǒng)對(duì)語音信號(hào)的中高頻信息微小變化不敏感的特性，調(diào)節(jié)語音段小波變換的中高頻系數(shù)，進(jìn)而改變每級(jí)小波變換高頻系數(shù)前后兩部分的能量狀態(tài)來隱藏二進(jìn)制機(jī)密信息。首先測(cè)試隱藏深度、隱藏頻段和載體語音分段長度3個(gè)參數(shù)對(duì)載體語音質(zhì)量和機(jī)密信息誤碼率的影響，選擇算法所需的最佳參數(shù)，然后測(cè)試算法的可行性和各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，最后對(duì)算法進(jìn)行常見的5種攻擊測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)密信息的盲提??；具有良好的隱蔽性和魯棒性，能夠抵御加噪、低通濾波、重采樣、重量化和回聲干擾等多種攻擊；具有較大的隱藏容量，且語音分段長度越短，隱藏容量越大。
針對(duì)音頻載體在隱藏機(jī)密信息時(shí)，存在隱藏容量小、隱蔽性不高和魯棒性較差等不足，該文提出一種基于小波變換的音頻信息隱藏新算法。該算法利用人耳聽覺系統(tǒng)對(duì)語音信號(hào)的中高頻信息微小變化不敏感的特性，調(diào)節(jié)語音段小波變換的中高頻系數(shù)，進(jìn)而改變每級(jí)小波變換高頻系數(shù)前后兩部分的能量狀態(tài)來隱藏二進(jìn)制機(jī)密信息。首先測(cè)試隱藏深度、隱藏頻段和載體語音分段長度3個(gè)參數(shù)對(duì)載體語音質(zhì)量和機(jī)密信息誤碼率的影響，選擇算法所需的最佳參數(shù)，然后測(cè)試算法的可行性和各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，最后對(duì)算法進(jìn)行常見的5種攻擊測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)密信息的盲提??；具有良好的隱蔽性和魯棒性，能夠抵御加噪、低通濾波、重采樣、重量化和回聲干擾等多種攻擊；具有較大的隱藏容量，且語音分段長度越短，隱藏容量越大。
2016, 38(4): 841-847.
doi: 10.11999/JEIT150695
摘要:
該文基于物理層安全理論，針對(duì)能量受限的無線中繼網(wǎng)絡(luò)提出一種綠色的保密通信方案。該方案在節(jié)點(diǎn)功率約束和系統(tǒng)最小目標(biāo)保密速率要求下，通過最優(yōu)功率控制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的安全能效最大化，并基于分式規(guī)劃、對(duì)偶分解和DC(Difference of Convex functions)規(guī)劃理論提出了一種迭代的功率分配算法。通過仿真比較，能效優(yōu)化可以顯著提升系統(tǒng)的安全能效，然而相對(duì)于保密速率最大化會(huì)有一定保密速率損失，這是由于能效和保密之間存在固有的折中。但是，能效優(yōu)化的保密速率仍然大于發(fā)送總功率最小化的保密速率。
該文基于物理層安全理論，針對(duì)能量受限的無線中繼網(wǎng)絡(luò)提出一種綠色的保密通信方案。該方案在節(jié)點(diǎn)功率約束和系統(tǒng)最小目標(biāo)保密速率要求下，通過最優(yōu)功率控制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的安全能效最大化，并基于分式規(guī)劃、對(duì)偶分解和DC(Difference of Convex functions)規(guī)劃理論提出了一種迭代的功率分配算法。通過仿真比較，能效優(yōu)化可以顯著提升系統(tǒng)的安全能效，然而相對(duì)于保密速率最大化會(huì)有一定保密速率損失，這是由于能效和保密之間存在固有的折中。但是，能效優(yōu)化的保密速率仍然大于發(fā)送總功率最小化的保密速率。
2016, 38(4): 848-855.
doi: 10.11999/JEIT150673
摘要:
該文首次對(duì)13輪MIBS-80算法進(jìn)行了不可能差分分析。首先基于MIBS-80中S盒的不可能差分篩選明文對(duì)，其次通過第1輪輪密鑰與第2輪輪密鑰、第1輪輪密鑰與第13輪輪密鑰之間的制約關(guān)系進(jìn)一步篩選明文對(duì)。該文的攻擊排除掉的明文對(duì)數(shù)量是已有的不可能差分攻擊排除掉的明文對(duì)數(shù)量的218.2倍，因而同時(shí)降低了攻擊的存儲(chǔ)復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度。此外，該文多次利用查表的方法求出攻擊中涉及的密鑰，進(jìn)一步降低了攻擊所需的時(shí)間復(fù)雜度和存儲(chǔ)復(fù)雜度。最后，該文利用獨(dú)立的80 bit輪密鑰來恢復(fù)主密鑰，確保得到正確密鑰。該文的攻擊需要260.1個(gè)選擇明文，269.5次13輪加密，存儲(chǔ)量為271.2個(gè)64 bit，該結(jié)果優(yōu)于已有的不可能差分攻擊。
該文首次對(duì)13輪MIBS-80算法進(jìn)行了不可能差分分析。首先基于MIBS-80中S盒的不可能差分篩選明文對(duì)，其次通過第1輪輪密鑰與第2輪輪密鑰、第1輪輪密鑰與第13輪輪密鑰之間的制約關(guān)系進(jìn)一步篩選明文對(duì)。該文的攻擊排除掉的明文對(duì)數(shù)量是已有的不可能差分攻擊排除掉的明文對(duì)數(shù)量的218.2倍，因而同時(shí)降低了攻擊的存儲(chǔ)復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度。此外，該文多次利用查表的方法求出攻擊中涉及的密鑰，進(jìn)一步降低了攻擊所需的時(shí)間復(fù)雜度和存儲(chǔ)復(fù)雜度。最后，該文利用獨(dú)立的80 bit輪密鑰來恢復(fù)主密鑰，確保得到正確密鑰。該文的攻擊需要260.1個(gè)選擇明文，269.5次13輪加密，存儲(chǔ)量為271.2個(gè)64 bit，該結(jié)果優(yōu)于已有的不可能差分攻擊。
2016, 38(4): 856-862.
doi: 10.11999/JEIT150811
摘要:
該文考慮一種分布式大規(guī)模MIMO系統(tǒng)，假設(shè)基站端與用戶之間的信道為萊斯信道，研究了該系統(tǒng)中基站選擇的算法。首先給出了系統(tǒng)采用匹配濾波和迫零預(yù)編碼時(shí)，用戶下行可達(dá)速率的閉式表達(dá)式，并分析了系統(tǒng)的功率效率性能。然后基于此閉式表達(dá)式，以最大化系統(tǒng)的頻譜效率為目標(biāo)，提出了基于增量選擇和基于用戶優(yōu)先級(jí)的基站選擇算法。這兩種算法只需要系統(tǒng)獲取基站端與用戶之間的信道統(tǒng)計(jì)特征信息，從而有效降低了系統(tǒng)開銷。仿真結(jié)果表明，所提出的兩種基站選擇算法性能仍能逼近最優(yōu)算法。特別地，當(dāng)采用匹配濾波預(yù)編碼且基站端天線數(shù)趨于無窮時(shí)，基于用戶優(yōu)先級(jí)的基站選擇算法優(yōu)于基于增量選擇的算法。
該文考慮一種分布式大規(guī)模MIMO系統(tǒng)，假設(shè)基站端與用戶之間的信道為萊斯信道，研究了該系統(tǒng)中基站選擇的算法。首先給出了系統(tǒng)采用匹配濾波和迫零預(yù)編碼時(shí)，用戶下行可達(dá)速率的閉式表達(dá)式，并分析了系統(tǒng)的功率效率性能。然后基于此閉式表達(dá)式，以最大化系統(tǒng)的頻譜效率為目標(biāo)，提出了基于增量選擇和基于用戶優(yōu)先級(jí)的基站選擇算法。這兩種算法只需要系統(tǒng)獲取基站端與用戶之間的信道統(tǒng)計(jì)特征信息，從而有效降低了系統(tǒng)開銷。仿真結(jié)果表明，所提出的兩種基站選擇算法性能仍能逼近最優(yōu)算法。特別地，當(dāng)采用匹配濾波預(yù)編碼且基站端天線數(shù)趨于無窮時(shí)，基于用戶優(yōu)先級(jí)的基站選擇算法優(yōu)于基于增量選擇的算法。
2016, 38(4): 863-869.
doi: 10.11999/JEIT150703
摘要:
該文提出一種基于多重分形特征的數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別新方法。對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理，基于2維數(shù)據(jù)陣列求取信號(hào)的廣義維數(shù)和多重分形譜；詳細(xì)討論了權(quán)重因子q對(duì)多重分形譜的影響，提取了13個(gè)多重分形特征參數(shù)；設(shè)計(jì)了基于多重分形特征的支持向量機(jī)分類器對(duì)不同信號(hào)進(jìn)行調(diào)制方式識(shí)別。仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比情況下具有很好的識(shí)別性能。
該文提出一種基于多重分形特征的數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別新方法。對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理，基于2維數(shù)據(jù)陣列求取信號(hào)的廣義維數(shù)和多重分形譜；詳細(xì)討論了權(quán)重因子q對(duì)多重分形譜的影響，提取了13個(gè)多重分形特征參數(shù)；設(shè)計(jì)了基于多重分形特征的支持向量機(jī)分類器對(duì)不同信號(hào)進(jìn)行調(diào)制方式識(shí)別。仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比情況下具有很好的識(shí)別性能。
2016, 38(4): 870-876.
doi: 10.11999/JEIT150463
摘要:
方向調(diào)制技術(shù)采用多天射陣列在天線端綜合出具有方向特性的數(shù)字調(diào)制信號(hào)，是近年來物理層安全通信領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一?，F(xiàn)有方向調(diào)制信號(hào)綜合算法主要基于遺傳算法和矢量法，但由于不同文獻(xiàn)研究的通信系統(tǒng)模型不同，基于這兩種算法的方向調(diào)制信號(hào)應(yīng)用都具有一定的局限性。該文從竊聽接收機(jī)所在的非期望方位接收方向調(diào)制信號(hào)星座點(diǎn)之間的相對(duì)相位關(guān)系產(chǎn)生畸變這一方向調(diào)制信號(hào)物理層安全本質(zhì)出發(fā)，提出一種基于相位賦形的方向調(diào)制信號(hào)綜合算法。首先根據(jù)不同的通信模型建立期望的相位波束空間覆蓋函數(shù)，然后對(duì)期望的賦形相位波束采用空間傅里葉變換得到發(fā)射陣列的加權(quán)值。仿真結(jié)果表明該文提出的方向調(diào)制信號(hào)綜合算法適用于筆形相位波束單用戶信道、扇形相位波束的廣播信道和多用戶正交信道等不同的通信應(yīng)用場(chǎng)景，為方向調(diào)制信號(hào)在不同通信場(chǎng)景中的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。
方向調(diào)制技術(shù)采用多天射陣列在天線端綜合出具有方向特性的數(shù)字調(diào)制信號(hào)，是近年來物理層安全通信領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一?，F(xiàn)有方向調(diào)制信號(hào)綜合算法主要基于遺傳算法和矢量法，但由于不同文獻(xiàn)研究的通信系統(tǒng)模型不同，基于這兩種算法的方向調(diào)制信號(hào)應(yīng)用都具有一定的局限性。該文從竊聽接收機(jī)所在的非期望方位接收方向調(diào)制信號(hào)星座點(diǎn)之間的相對(duì)相位關(guān)系產(chǎn)生畸變這一方向調(diào)制信號(hào)物理層安全本質(zhì)出發(fā)，提出一種基于相位賦形的方向調(diào)制信號(hào)綜合算法。首先根據(jù)不同的通信模型建立期望的相位波束空間覆蓋函數(shù)，然后對(duì)期望的賦形相位波束采用空間傅里葉變換得到發(fā)射陣列的加權(quán)值。仿真結(jié)果表明該文提出的方向調(diào)制信號(hào)綜合算法適用于筆形相位波束單用戶信道、扇形相位波束的廣播信道和多用戶正交信道等不同的通信應(yīng)用場(chǎng)景，為方向調(diào)制信號(hào)在不同通信場(chǎng)景中的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。
2016, 38(4): 877-884.
doi: 10.11999/JEIT150671
摘要:
基于連續(xù)相位調(diào)制(CPM)的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼(PNC)由于其高效的吞吐率和頻譜利用率特性引起了越來越多的關(guān)注?，F(xiàn)有關(guān)于CPM-PNC檢測(cè)的研究大多建立在到達(dá)中繼端的兩節(jié)點(diǎn)信號(hào)載波相位完全同步或相位差已知的基礎(chǔ)上。實(shí)際應(yīng)用中，這一載波相位差不可避免，也很難準(zhǔn)確估計(jì)。針對(duì)這一問題，該文提出一種中繼端存在未知載波相位差條件下的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)算法。該算法根據(jù)最大似然檢測(cè)原理，通過觀察多個(gè)碼元來實(shí)現(xiàn)中間碼元的檢測(cè)，充分利用了CPM信號(hào)的相位記憶特性。仿真結(jié)果表明，該文所提出的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)算法性能優(yōu)越。而且隨著觀察窗口長度的增大，其性能顯著提高并逐漸趨近最優(yōu)相干檢測(cè)性能。在誤碼率(BER)為10-4 時(shí)，相比于非相干單符號(hào)檢測(cè)，觀察窗口長度為5個(gè)碼元時(shí)的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)有6.7 dB的性能增益。
基于連續(xù)相位調(diào)制(CPM)的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼(PNC)由于其高效的吞吐率和頻譜利用率特性引起了越來越多的關(guān)注?，F(xiàn)有關(guān)于CPM-PNC檢測(cè)的研究大多建立在到達(dá)中繼端的兩節(jié)點(diǎn)信號(hào)載波相位完全同步或相位差已知的基礎(chǔ)上。實(shí)際應(yīng)用中，這一載波相位差不可避免，也很難準(zhǔn)確估計(jì)。針對(duì)這一問題，該文提出一種中繼端存在未知載波相位差條件下的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)算法。該算法根據(jù)最大似然檢測(cè)原理，通過觀察多個(gè)碼元來實(shí)現(xiàn)中間碼元的檢測(cè)，充分利用了CPM信號(hào)的相位記憶特性。仿真結(jié)果表明，該文所提出的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)算法性能優(yōu)越。而且隨著觀察窗口長度的增大，其性能顯著提高并逐漸趨近最優(yōu)相干檢測(cè)性能。在誤碼率(BER)為10-4 時(shí)，相比于非相干單符號(hào)檢測(cè)，觀察窗口長度為5個(gè)碼元時(shí)的CPM-PNC非相干多符號(hào)檢測(cè)有6.7 dB的性能增益。
2016, 38(4): 885-891.
doi: 10.11999/JEIT150669
摘要:
在單載波頻域均衡水聲通信系統(tǒng)中，混合結(jié)構(gòu)的時(shí)-頻域判決反饋均衡器(H-DFE)計(jì)算復(fù)雜度高，不利于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)；而基于硬判決的塊迭代判決反饋均衡器(HD-IBDFE)存在錯(cuò)誤符號(hào)判決造成系統(tǒng)性能下降問題，同時(shí)需要估計(jì)判決符號(hào)和發(fā)射數(shù)據(jù)之間的互相關(guān)函數(shù)。該文對(duì)水聲通信中基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡(SD-IBDFE)接收機(jī)算法進(jìn)行了研究，通過對(duì)均衡器輸出信號(hào)進(jìn)行軟判決，并將符號(hào)軟信息進(jìn)行反饋，提高了系統(tǒng)性能，同時(shí)采用迭代信道估計(jì)方法來適應(yīng)水聲信道的時(shí)變性。通過仿真比較得出，該方法在水聲信道條件下明顯優(yōu)于HD- IBDFE。對(duì)湖上試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，在淺水1.8 km通信距離下，單通道無編碼QPSK調(diào)制可實(shí)現(xiàn)10-3的誤碼率并達(dá)到3000 bps的有效數(shù)據(jù)率。
在單載波頻域均衡水聲通信系統(tǒng)中，混合結(jié)構(gòu)的時(shí)-頻域判決反饋均衡器(H-DFE)計(jì)算復(fù)雜度高，不利于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)；而基于硬判決的塊迭代判決反饋均衡器(HD-IBDFE)存在錯(cuò)誤符號(hào)判決造成系統(tǒng)性能下降問題，同時(shí)需要估計(jì)判決符號(hào)和發(fā)射數(shù)據(jù)之間的互相關(guān)函數(shù)。該文對(duì)水聲通信中基于軟判決的塊迭代判決反饋均衡(SD-IBDFE)接收機(jī)算法進(jìn)行了研究，通過對(duì)均衡器輸出信號(hào)進(jìn)行軟判決，并將符號(hào)軟信息進(jìn)行反饋，提高了系統(tǒng)性能，同時(shí)采用迭代信道估計(jì)方法來適應(yīng)水聲信道的時(shí)變性。通過仿真比較得出，該方法在水聲信道條件下明顯優(yōu)于HD- IBDFE。對(duì)湖上試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，在淺水1.8 km通信距離下，單通道無編碼QPSK調(diào)制可實(shí)現(xiàn)10-3的誤碼率并達(dá)到3000 bps的有效數(shù)據(jù)率。
2016, 38(4): 892-898.
doi: 10.11999/JEIT150842
摘要:
針對(duì)彈性光網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)分割的資源分配策略消耗更多保護(hù)帶與設(shè)備端口，浪費(fèi)頻譜資源和增加網(wǎng)絡(luò)能耗的問題，該文提出一種頻譜感知的業(yè)務(wù)分割再合并的資源分配策略。為新業(yè)務(wù)分配頻譜資源時(shí)，先計(jì)算路徑上總鏈路剩余頻譜連續(xù)度，選擇使剩余頻譜連續(xù)度最大頻譜塊傳輸業(yè)務(wù)；當(dāng)路徑上頻隙數(shù)不滿足業(yè)務(wù)傳輸需求空閑頻譜塊時(shí)，將該業(yè)務(wù)分割為多個(gè)子業(yè)務(wù)，盡可能選取使剩余頻譜連續(xù)度最大的多個(gè)頻譜塊承載各子業(yè)務(wù)。當(dāng)監(jiān)視到子業(yè)務(wù)傳輸路徑上有可用頻隙數(shù)滿足業(yè)務(wù)傳輸所需空閑頻譜塊時(shí)，計(jì)算剩余頻譜連續(xù)度作為子業(yè)務(wù)合并觸發(fā)的判決條件，將子業(yè)務(wù)再合并后繼續(xù)傳輸。仿真結(jié)果表明該文提出的策略能有效降低網(wǎng)絡(luò)的帶寬阻塞率，并節(jié)約網(wǎng)絡(luò)的能耗。
針對(duì)彈性光網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)分割的資源分配策略消耗更多保護(hù)帶與設(shè)備端口，浪費(fèi)頻譜資源和增加網(wǎng)絡(luò)能耗的問題，該文提出一種頻譜感知的業(yè)務(wù)分割再合并的資源分配策略。為新業(yè)務(wù)分配頻譜資源時(shí)，先計(jì)算路徑上總鏈路剩余頻譜連續(xù)度，選擇使剩余頻譜連續(xù)度最大頻譜塊傳輸業(yè)務(wù)；當(dāng)路徑上頻隙數(shù)不滿足業(yè)務(wù)傳輸需求空閑頻譜塊時(shí)，將該業(yè)務(wù)分割為多個(gè)子業(yè)務(wù)，盡可能選取使剩余頻譜連續(xù)度最大的多個(gè)頻譜塊承載各子業(yè)務(wù)。當(dāng)監(jiān)視到子業(yè)務(wù)傳輸路徑上有可用頻隙數(shù)滿足業(yè)務(wù)傳輸所需空閑頻譜塊時(shí)，計(jì)算剩余頻譜連續(xù)度作為子業(yè)務(wù)合并觸發(fā)的判決條件，將子業(yè)務(wù)再合并后繼續(xù)傳輸。仿真結(jié)果表明該文提出的策略能有效降低網(wǎng)絡(luò)的帶寬阻塞率，并節(jié)約網(wǎng)絡(luò)的能耗。
2016, 38(4): 899-905.
doi: 10.11999/JEIT150726
摘要:
該文對(duì)二次雷達(dá)機(jī)制的協(xié)同式敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾資源分配問題進(jìn)行研究，將離散布谷鳥算法(Discrete Cuckoo Search, DCS)引入敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾資源分配問題。首先給出協(xié)同式敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾效果評(píng)估指標(biāo)，建立干擾資源分配模型，將模型簡化為一對(duì)一、多對(duì)少模型，使用DCS算法求解模型。針對(duì)Levy飛行后期出現(xiàn)搜索速度慢和精度低的問題，將遺傳算法中的交叉與變異操作引入DCS算法得到改進(jìn)的離散布谷鳥算法(Improved Discrete Cuckoo Search, DCS)，用以求解分配模型。仿真分析表明：所提干擾效果評(píng)估指標(biāo)可以合理地評(píng)估干擾效果；IDCS算法比IDCS算法收斂更快、耗時(shí)更短；IDCS算法與做出相應(yīng)改進(jìn)的遺傳算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)相比具有更好的尋優(yōu)能力。
該文對(duì)二次雷達(dá)機(jī)制的協(xié)同式敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾資源分配問題進(jìn)行研究，將離散布谷鳥算法(Discrete Cuckoo Search, DCS)引入敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾資源分配問題。首先給出協(xié)同式敵我識(shí)別系統(tǒng)的干擾效果評(píng)估指標(biāo)，建立干擾資源分配模型，將模型簡化為一對(duì)一、多對(duì)少模型，使用DCS算法求解模型。針對(duì)Levy飛行后期出現(xiàn)搜索速度慢和精度低的問題，將遺傳算法中的交叉與變異操作引入DCS算法得到改進(jìn)的離散布谷鳥算法(Improved Discrete Cuckoo Search, DCS)，用以求解分配模型。仿真分析表明：所提干擾效果評(píng)估指標(biāo)可以合理地評(píng)估干擾效果；IDCS算法比IDCS算法收斂更快、耗時(shí)更短；IDCS算法與做出相應(yīng)改進(jìn)的遺傳算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)相比具有更好的尋優(yōu)能力。
2016, 38(4): 906-912.
doi: 10.11999/JEIT150903
摘要:
在干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)或者被不同方向的雷達(dá)探測(cè)情況下，該文對(duì)傳統(tǒng)反向交叉眼和正交四點(diǎn)源反向交叉眼進(jìn)行了容限分析。在分析過程中引入了角度參數(shù)的概念，同時(shí)提出角度參數(shù)特定邊界值(AFSBV)作為評(píng)估兩種方案性能的指標(biāo)。進(jìn)一步推導(dǎo)得出角度參數(shù)特定邊界值關(guān)于相位偏移和幅度增益的閉合解，在干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)角取值不斷變化時(shí)，得出角度參數(shù)特定邊界值的最大值。這一結(jié)論能指導(dǎo)交叉眼干擾工程實(shí)踐中相位和幅度的取值范圍，使系統(tǒng)能滿足所有干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)或者被不同方向的雷達(dá)探測(cè)情況。
在干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)或者被不同方向的雷達(dá)探測(cè)情況下，該文對(duì)傳統(tǒng)反向交叉眼和正交四點(diǎn)源反向交叉眼進(jìn)行了容限分析。在分析過程中引入了角度參數(shù)的概念，同時(shí)提出角度參數(shù)特定邊界值(AFSBV)作為評(píng)估兩種方案性能的指標(biāo)。進(jìn)一步推導(dǎo)得出角度參數(shù)特定邊界值關(guān)于相位偏移和幅度增益的閉合解，在干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)角取值不斷變化時(shí)，得出角度參數(shù)特定邊界值的最大值。這一結(jié)論能指導(dǎo)交叉眼干擾工程實(shí)踐中相位和幅度的取值范圍，使系統(tǒng)能滿足所有干擾平臺(tái)旋轉(zhuǎn)或者被不同方向的雷達(dá)探測(cè)情況。
2016, 38(4): 913-918.
doi: 10.11999/JEIT150654
摘要:
論文根據(jù)彈載導(dǎo)航接收機(jī)的特點(diǎn)，建立了高動(dòng)態(tài)環(huán)境的抗干擾模型；針對(duì)高動(dòng)態(tài)環(huán)境下干擾的特點(diǎn)和傳統(tǒng)零陷加寬方法的不足，提出新的基于統(tǒng)計(jì)的空時(shí)零陷加寬方法。該方法能在高動(dòng)態(tài)條件和其它非理想因素引起的通道及數(shù)據(jù)失配的情況下有效地抑制干擾，大大增強(qiáng)彈載導(dǎo)航接收機(jī)抗干擾算法的魯棒性。仿真試驗(yàn)表明了所提方法的有效性。
論文根據(jù)彈載導(dǎo)航接收機(jī)的特點(diǎn)，建立了高動(dòng)態(tài)環(huán)境的抗干擾模型；針對(duì)高動(dòng)態(tài)環(huán)境下干擾的特點(diǎn)和傳統(tǒng)零陷加寬方法的不足，提出新的基于統(tǒng)計(jì)的空時(shí)零陷加寬方法。該方法能在高動(dòng)態(tài)條件和其它非理想因素引起的通道及數(shù)據(jù)失配的情況下有效地抑制干擾，大大增強(qiáng)彈載導(dǎo)航接收機(jī)抗干擾算法的魯棒性。仿真試驗(yàn)表明了所提方法的有效性。
2016, 38(4): 919-926.
doi: 10.11999/JEIT150679
摘要:
該文主要針對(duì)加速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)及成像問題，推導(dǎo)了加速度目標(biāo)的SAR回波頻譜，分析了回波相位三次項(xiàng)估計(jì)和補(bǔ)償對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)和SAR成像的必要性。提出一種利用Hough變換估計(jì)距離走動(dòng)率和徑向速度、相位補(bǔ)償法校正距離徙動(dòng)效應(yīng)，并基于三階多項(xiàng)式傅里葉變換(LPFT)對(duì)三次相位估計(jì)的新方法。利用Hough變換，在不明顯增加計(jì)算量的前提下，達(dá)到加速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)精確估計(jì)和精確聚焦成像的目的。最后通過仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法的有效性。
該文主要針對(duì)加速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)及成像問題，推導(dǎo)了加速度目標(biāo)的SAR回波頻譜，分析了回波相位三次項(xiàng)估計(jì)和補(bǔ)償對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)和SAR成像的必要性。提出一種利用Hough變換估計(jì)距離走動(dòng)率和徑向速度、相位補(bǔ)償法校正距離徙動(dòng)效應(yīng)，并基于三階多項(xiàng)式傅里葉變換(LPFT)對(duì)三次相位估計(jì)的新方法。利用Hough變換，在不明顯增加計(jì)算量的前提下，達(dá)到加速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)精確估計(jì)和精確聚焦成像的目的。最后通過仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法的有效性。
2016, 38(4): 927-933.
doi: 10.11999/JEIT150814
摘要:
正交頻分線性調(diào)頻(OFD-LFM)信號(hào)是多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)的一種常用發(fā)射波形，在分析其空時(shí)特性的基礎(chǔ)上，針對(duì)空域合成信號(hào)自相關(guān)旁瓣存在的問題，該文提出一種非均勻間隔的OFD-LFM波形，并給出了相應(yīng)的波形設(shè)計(jì)方法。該方法建立空時(shí)聯(lián)合優(yōu)化的模型，采用序列二次規(guī)劃求解得到各信號(hào)的頻率間隔和初相。所設(shè)計(jì)波形的發(fā)射方向圖近似全向，空域合成信號(hào)具有良好的相關(guān)性能。
正交頻分線性調(diào)頻(OFD-LFM)信號(hào)是多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)的一種常用發(fā)射波形，在分析其空時(shí)特性的基礎(chǔ)上，針對(duì)空域合成信號(hào)自相關(guān)旁瓣存在的問題，該文提出一種非均勻間隔的OFD-LFM波形，并給出了相應(yīng)的波形設(shè)計(jì)方法。該方法建立空時(shí)聯(lián)合優(yōu)化的模型，采用序列二次規(guī)劃求解得到各信號(hào)的頻率間隔和初相。所設(shè)計(jì)波形的發(fā)射方向圖近似全向，空域合成信號(hào)具有良好的相關(guān)性能。
2016, 38(4): 934-940.
doi: 10.11999/JEIT150711
摘要:
矩陣CFAR檢測(cè)器是根據(jù)信息幾何理論提出的，但其恒虛警特性沒有從理論上得到分析，且檢測(cè)性能也有待進(jìn)一步提高。該文首先根據(jù)矩陣流形上正態(tài)律的概念從理論上推導(dǎo)了矩陣CFAR檢測(cè)器的恒虛警特性，并在此基礎(chǔ)上，利用積累性能更好的KLD(Kullback-Leibler Divergence)代替測(cè)地線距離，提出了一種改進(jìn)的矩陣CFAR檢測(cè)器。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)方法具有更好的檢測(cè)性能。
矩陣CFAR檢測(cè)器是根據(jù)信息幾何理論提出的，但其恒虛警特性沒有從理論上得到分析，且檢測(cè)性能也有待進(jìn)一步提高。該文首先根據(jù)矩陣流形上正態(tài)律的概念從理論上推導(dǎo)了矩陣CFAR檢測(cè)器的恒虛警特性，并在此基礎(chǔ)上，利用積累性能更好的KLD(Kullback-Leibler Divergence)代替測(cè)地線距離，提出了一種改進(jìn)的矩陣CFAR檢測(cè)器。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)方法具有更好的檢測(cè)性能。
2016, 38(4): 941-949.
doi: 10.11999/JEIT150736
摘要:
雙站前視低頻超寬帶(UWB)SAR兼具雙站前視的復(fù)雜成像構(gòu)型和低頻UWB的強(qiáng)距離方位耦合兩個(gè)特點(diǎn)，因此極大地增加了實(shí)現(xiàn)高精度成像處理的難度。針對(duì)這個(gè)問題，該文提出一種基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的雙站前視低頻UWB SAR成像處理方法。首先，基于雙站前視低頻UWB SAR的成像幾何構(gòu)型和信號(hào)模型，給出了雙站前視低頻UWB SAR 原始BP算法成像的原理和流程。其次，在上述基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了雙站前視低頻UWB SAR FFBP算法成像處理的精確相位誤差形式，并分析了相位誤差對(duì)成像處理的影響，據(jù)此建立了雙站前視低頻UWB SAR FFBP成像處理中的子孔徑和子區(qū)域劃分原則。接下來，給出了雙站前視低頻UWB SAR FFBP算法成像處理流程，并對(duì)比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后，利用仿真實(shí)驗(yàn)證明了文中所作理論分析的正確性和所提方法的有效性。
雙站前視低頻超寬帶(UWB)SAR兼具雙站前視的復(fù)雜成像構(gòu)型和低頻UWB的強(qiáng)距離方位耦合兩個(gè)特點(diǎn)，因此極大地增加了實(shí)現(xiàn)高精度成像處理的難度。針對(duì)這個(gè)問題，該文提出一種基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的雙站前視低頻UWB SAR成像處理方法。首先，基于雙站前視低頻UWB SAR的成像幾何構(gòu)型和信號(hào)模型，給出了雙站前視低頻UWB SAR 原始BP算法成像的原理和流程。其次，在上述基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了雙站前視低頻UWB SAR FFBP算法成像處理的精確相位誤差形式，并分析了相位誤差對(duì)成像處理的影響，據(jù)此建立了雙站前視低頻UWB SAR FFBP成像處理中的子孔徑和子區(qū)域劃分原則。接下來，給出了雙站前視低頻UWB SAR FFBP算法成像處理流程，并對(duì)比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后，利用仿真實(shí)驗(yàn)證明了文中所作理論分析的正確性和所提方法的有效性。
2016, 38(4): 950-957.
doi: 10.11999/JEIT150786
摘要:
該文對(duì)雷達(dá)地面目標(biāo)高分辨1維距離像目標(biāo)識(shí)別中的庫外目標(biāo)鑒別問題，提出一種基于訓(xùn)練特征空間分布的雷達(dá)地面目標(biāo)鑒別器。在訓(xùn)練階段利用基于相關(guān)系數(shù)預(yù)處理的K-Means聚類方法對(duì)庫內(nèi)目標(biāo)樣本特征空間進(jìn)行區(qū)域劃分，并采用基于空間分布的支撐向量域描述方法確定樣本特征空間的邊界與支撐向量，利用樣本特征空間邊界與加權(quán)K近鄰原則對(duì)目標(biāo)類別進(jìn)行判決。該方法解決了庫內(nèi)目標(biāo)與庫外目標(biāo)的鑒別問題，提高了目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的總體性能。針對(duì)多種不同姿態(tài)下目標(biāo)特征空間非均勻聚合的特點(diǎn)，對(duì)訓(xùn)練樣本特征空間進(jìn)行區(qū)域劃分，減小模板匹配搜索運(yùn)算規(guī)模，保證目標(biāo)鑒別所需的實(shí)時(shí)性工作要求。最后通過仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法具備優(yōu)良的鑒別性能與良好的實(shí)時(shí)處理能力。
該文對(duì)雷達(dá)地面目標(biāo)高分辨1維距離像目標(biāo)識(shí)別中的庫外目標(biāo)鑒別問題，提出一種基于訓(xùn)練特征空間分布的雷達(dá)地面目標(biāo)鑒別器。在訓(xùn)練階段利用基于相關(guān)系數(shù)預(yù)處理的K-Means聚類方法對(duì)庫內(nèi)目標(biāo)樣本特征空間進(jìn)行區(qū)域劃分，并采用基于空間分布的支撐向量域描述方法確定樣本特征空間的邊界與支撐向量，利用樣本特征空間邊界與加權(quán)K近鄰原則對(duì)目標(biāo)類別進(jìn)行判決。該方法解決了庫內(nèi)目標(biāo)與庫外目標(biāo)的鑒別問題，提高了目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的總體性能。針對(duì)多種不同姿態(tài)下目標(biāo)特征空間非均勻聚合的特點(diǎn)，對(duì)訓(xùn)練樣本特征空間進(jìn)行區(qū)域劃分，減小模板匹配搜索運(yùn)算規(guī)模，保證目標(biāo)鑒別所需的實(shí)時(shí)性工作要求。最后通過仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法具備優(yōu)良的鑒別性能與良好的實(shí)時(shí)處理能力。
2016, 38(4): 958-963.
doi: 10.11999/JEIT150812
摘要:
為解決空間遙感圖像數(shù)據(jù)量及信道帶寬之間的矛盾，該文提出一種基于JPEG2000的感興趣區(qū)域(Region Of Interest, ROI)編碼算法。主流的JPEG2000 ROI編碼算法難以兼顧ROI質(zhì)量和系統(tǒng)計(jì)算量，且在低碼率編碼時(shí)有完全丟失背景的隱患。該算法通過精確控制各子帶中背景系數(shù)的精度，使ROI分配到更多碼流。并引入了人眼視覺特性，使較少的背景碼流產(chǎn)生盡量好的視覺效果。另外，根據(jù)該算法提出了針對(duì)矩形ROI的超大規(guī)模集成電路(VLSI)設(shè)計(jì)，此設(shè)計(jì)經(jīng)過簡單調(diào)整，亦可適用于主流的ROI編碼算法。測(cè)試結(jié)果表明，該算法在ROI質(zhì)量和重建圖像視覺效果上均表現(xiàn)優(yōu)異，且支持任意形狀ROI編碼，兼容JPEG2000協(xié)議。該VLSI設(shè)計(jì)僅使JPEG2000系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間增加一個(gè)周期，具有極高的吞吐率，可滿足實(shí)時(shí)處理要求。
為解決空間遙感圖像數(shù)據(jù)量及信道帶寬之間的矛盾，該文提出一種基于JPEG2000的感興趣區(qū)域(Region Of Interest, ROI)編碼算法。主流的JPEG2000 ROI編碼算法難以兼顧ROI質(zhì)量和系統(tǒng)計(jì)算量，且在低碼率編碼時(shí)有完全丟失背景的隱患。該算法通過精確控制各子帶中背景系數(shù)的精度，使ROI分配到更多碼流。并引入了人眼視覺特性，使較少的背景碼流產(chǎn)生盡量好的視覺效果。另外，根據(jù)該算法提出了針對(duì)矩形ROI的超大規(guī)模集成電路(VLSI)設(shè)計(jì)，此設(shè)計(jì)經(jīng)過簡單調(diào)整，亦可適用于主流的ROI編碼算法。測(cè)試結(jié)果表明，該算法在ROI質(zhì)量和重建圖像視覺效果上均表現(xiàn)優(yōu)異，且支持任意形狀ROI編碼，兼容JPEG2000協(xié)議。該VLSI設(shè)計(jì)僅使JPEG2000系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間增加一個(gè)周期，具有極高的吞吐率，可滿足實(shí)時(shí)處理要求。
2016, 38(4): 964-969.
doi: 10.11999/JEIT150841
摘要:
干涉儀利用通道間的相關(guān)運(yùn)算進(jìn)行測(cè)量，是干涉式成像的基本單元。太赫茲成像在安全檢查、軍事偵查等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。將干涉成像測(cè)量引入太赫茲領(lǐng)域后，為解決相關(guān)運(yùn)算中高速信號(hào)的相位同步問題，該文提出基于低速FPGA控制的交叉同步方案，用低硬件代價(jià)解決高速采樣信號(hào)的相位同步問題，并完成了一套多通道高速數(shù)字相關(guān)系統(tǒng)。系統(tǒng)的最高采樣速率為5 GHz, ADC有效位數(shù)大于等于6位，相關(guān)器積分時(shí)間可調(diào)。最后，利用該數(shù)字相關(guān)器和相應(yīng)的太赫茲微波元器件搭建了中心頻率為0.44 THz的干涉儀，并得到了清晰的干涉條紋，其線性相位誤差小于2 。該研究為今后設(shè)計(jì)太赫茲干涉成像儀提供了基本單元。
干涉儀利用通道間的相關(guān)運(yùn)算進(jìn)行測(cè)量，是干涉式成像的基本單元。太赫茲成像在安全檢查、軍事偵查等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。將干涉成像測(cè)量引入太赫茲領(lǐng)域后，為解決相關(guān)運(yùn)算中高速信號(hào)的相位同步問題，該文提出基于低速FPGA控制的交叉同步方案，用低硬件代價(jià)解決高速采樣信號(hào)的相位同步問題，并完成了一套多通道高速數(shù)字相關(guān)系統(tǒng)。系統(tǒng)的最高采樣速率為5 GHz, ADC有效位數(shù)大于等于6位，相關(guān)器積分時(shí)間可調(diào)。最后，利用該數(shù)字相關(guān)器和相應(yīng)的太赫茲微波元器件搭建了中心頻率為0.44 THz的干涉儀，并得到了清晰的干涉條紋，其線性相位誤差小于2 。該研究為今后設(shè)計(jì)太赫茲干涉成像儀提供了基本單元。
2016, 38(4): 970-977.
doi: 10.11999/JEIT 150749
摘要:
基于孔徑空分復(fù)用的共享孔徑交錯(cuò)稀疏布陣是實(shí)現(xiàn)機(jī)載多功能天線的有效途徑。該文提出一種基于改進(jìn)迭代FFT算法的均勻線陣交錯(cuò)稀疏布陣方法?；诰鶆蚓€陣天線激勵(lì)與方向圖的傅里葉變換關(guān)系，通過對(duì)目標(biāo)方向圖采樣的頻譜分析，采用交叉選取子陣激勵(lì)的方法對(duì)子陣單元進(jìn)行稀疏優(yōu)化布陣，實(shí)現(xiàn)了子陣頻譜能量的均勻分配，確保了交錯(cuò)稀疏子陣方向圖的一致性。在此基礎(chǔ)上采用迭代FFT算法對(duì)稀疏交錯(cuò)子陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于基于差集及遺傳算法的稀疏交錯(cuò)優(yōu)化方法，該算法通過較少次數(shù)的迭代，可以實(shí)現(xiàn)等稀疏率和方向圖近似一致的交錯(cuò)稀疏布陣，而且可以獲得更低的副瓣電平。
基于孔徑空分復(fù)用的共享孔徑交錯(cuò)稀疏布陣是實(shí)現(xiàn)機(jī)載多功能天線的有效途徑。該文提出一種基于改進(jìn)迭代FFT算法的均勻線陣交錯(cuò)稀疏布陣方法?；诰鶆蚓€陣天線激勵(lì)與方向圖的傅里葉變換關(guān)系，通過對(duì)目標(biāo)方向圖采樣的頻譜分析，采用交叉選取子陣激勵(lì)的方法對(duì)子陣單元進(jìn)行稀疏優(yōu)化布陣，實(shí)現(xiàn)了子陣頻譜能量的均勻分配，確保了交錯(cuò)稀疏子陣方向圖的一致性。在此基礎(chǔ)上采用迭代FFT算法對(duì)稀疏交錯(cuò)子陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于基于差集及遺傳算法的稀疏交錯(cuò)優(yōu)化方法，該算法通過較少次數(shù)的迭代，可以實(shí)現(xiàn)等稀疏率和方向圖近似一致的交錯(cuò)稀疏布陣，而且可以獲得更低的副瓣電平。
2016, 38(4): 978-984.
doi: 10.11999/JEIT150781
摘要:
采用后向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，高維的輸入特征導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，識(shí)別性能降低。針對(duì)上述難點(diǎn)，該文提出一種基于譜回歸(SR)特征降維與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法。該方法首先對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行HOG特征提取，然后將提取的高維HOG特征進(jìn)行SR降維，最后把降維后的數(shù)據(jù)通過BP分類器進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法的降維和識(shí)別特性優(yōu)于傳統(tǒng)降維方法PCA, KPAC, LPP, KLPP等，能夠兼顧實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，提高了識(shí)別性能。
采用后向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，高維的輸入特征導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，識(shí)別性能降低。針對(duì)上述難點(diǎn)，該文提出一種基于譜回歸(SR)特征降維與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法。該方法首先對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行HOG特征提取，然后將提取的高維HOG特征進(jìn)行SR降維，最后把降維后的數(shù)據(jù)通過BP分類器進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法的降維和識(shí)別特性優(yōu)于傳統(tǒng)降維方法PCA, KPAC, LPP, KLPP等，能夠兼顧實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，提高了識(shí)別性能。
2016, 38(4): 985-992.
doi: 10.11999/JEIT150769
摘要:
坐標(biāo)下降(Coordinate Descent, CD)方法是求解大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題的有效方法，具有簡單操作流程和快速收斂速率。為了提高羅杰斯特回歸分類器(Logistic Regression Classifier, LRC)的泛化性能，受v-軟間隔支持向量機(jī)的啟發(fā)，該文提出一種v-軟間隔羅杰斯特回歸分類機(jī)(v-Soft Margin Logistic Regression Classifier, v-SMLRC)，證明了v-SMLRC對(duì)偶為一等式約束對(duì)偶坐標(biāo)下降CDdual并由此提出了適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)的v-SMLRC-CDdual。所提出的v-SMLRC-CDdual既能最大化類間間隔，又能有效提高LRC的泛化性能。大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)表明，v-SMLRC-CDdual分類性能優(yōu)于或等同于相關(guān)方法。
坐標(biāo)下降(Coordinate Descent, CD)方法是求解大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題的有效方法，具有簡單操作流程和快速收斂速率。為了提高羅杰斯特回歸分類器(Logistic Regression Classifier, LRC)的泛化性能，受v-軟間隔支持向量機(jī)的啟發(fā)，該文提出一種v-軟間隔羅杰斯特回歸分類機(jī)(v-Soft Margin Logistic Regression Classifier, v-SMLRC)，證明了v-SMLRC對(duì)偶為一等式約束對(duì)偶坐標(biāo)下降CDdual并由此提出了適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)的v-SMLRC-CDdual。所提出的v-SMLRC-CDdual既能最大化類間間隔，又能有效提高LRC的泛化性能。大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)表明，v-SMLRC-CDdual分類性能優(yōu)于或等同于相關(guān)方法。
2016, 38(4): 993-999.
doi: 10.11999/JEIT150785
摘要:
為了解決l1范數(shù)約束下的稀疏表示判別信息不足的問題，該文提出基于局部敏感核稀疏表示的視頻目標(biāo)跟蹤算法。為了提高目標(biāo)的線性可分性，首先將候選目標(biāo)的SIFT特征通過高斯核函數(shù)映射到高維核空間，然后在高維核空間中求解局部敏感約束下的核稀疏表示，將核稀疏表示經(jīng)過多尺度最大值池化得到候選目標(biāo)的表示，最后將候選目標(biāo)的表示代入在線的SVMs，選擇分類器得分最大的候選目標(biāo)作為目標(biāo)的跟蹤位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，由于利用了核稀疏表示下數(shù)據(jù)的局部性信息，使得算法的魯棒性得到一定程度的提高。
為了解決l1范數(shù)約束下的稀疏表示判別信息不足的問題，該文提出基于局部敏感核稀疏表示的視頻目標(biāo)跟蹤算法。為了提高目標(biāo)的線性可分性，首先將候選目標(biāo)的SIFT特征通過高斯核函數(shù)映射到高維核空間，然后在高維核空間中求解局部敏感約束下的核稀疏表示，將核稀疏表示經(jīng)過多尺度最大值池化得到候選目標(biāo)的表示，最后將候選目標(biāo)的表示代入在線的SVMs，選擇分類器得分最大的候選目標(biāo)作為目標(biāo)的跟蹤位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，由于利用了核稀疏表示下數(shù)據(jù)的局部性信息，使得算法的魯棒性得到一定程度的提高。
2016, 38(4): 1000-1011.
doi: 10.11999/JEIT151235
摘要:
頻控陣?yán)走_(dá)是近年來提出的一種新體制陣列雷達(dá)技術(shù)，它能夠形成具有距離依賴性的發(fā)射波束，克服了傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)不能有效控制發(fā)射波束的距離指向問題，并具有很多獨(dú)特的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。該文系統(tǒng)地介紹頻控陣?yán)走_(dá)的概念、原理和應(yīng)用特點(diǎn)，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于頻控陣?yán)走_(dá)技術(shù)的研究文獻(xiàn)，系統(tǒng)性地總結(jié)歸納頻控陣概念、基本原理及其雷達(dá)應(yīng)用特點(diǎn)等幾個(gè)方面的研究現(xiàn)狀，并分析頻控陣?yán)走_(dá)未來的應(yīng)用前景和亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。
頻控陣?yán)走_(dá)是近年來提出的一種新體制陣列雷達(dá)技術(shù)，它能夠形成具有距離依賴性的發(fā)射波束，克服了傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)不能有效控制發(fā)射波束的距離指向問題，并具有很多獨(dú)特的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。該文系統(tǒng)地介紹頻控陣?yán)走_(dá)的概念、原理和應(yīng)用特點(diǎn)，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于頻控陣?yán)走_(dá)技術(shù)的研究文獻(xiàn)，系統(tǒng)性地總結(jié)歸納頻控陣概念、基本原理及其雷達(dá)應(yīng)用特點(diǎn)等幾個(gè)方面的研究現(xiàn)狀，并分析頻控陣?yán)走_(dá)未來的應(yīng)用前景和亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。
2016, 38(4): 1012-1016.
doi: 10.11999/JEIT150897
摘要:
該文設(shè)計(jì)了一種低雷達(dá)散射截面(RCS)的寬帶磁電偶極子貼片天線，其中印刷在介質(zhì)板上的金屬貼片為電偶極子，3個(gè)金屬過孔連接輻射貼片與金屬地板構(gòu)成磁偶極子。整個(gè)天線采用T型漸變饋電結(jié)構(gòu)同時(shí)激勵(lì)電偶極子與磁偶極子，天線的頻帶范圍為7.81~13.65 GHz，覆蓋了整個(gè)X波段。實(shí)測(cè)和仿真結(jié)果表明，通過在磁電偶極子貼片天線底面采用開槽技術(shù)并優(yōu)化開槽的形狀、大小、位置等變量，在天線工作頻帶范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了RCS的減縮，最大縮減量達(dá)到了17.9 dB，同時(shí)天線保持了增益穩(wěn)定不變，E面、H面方向圖一致的特性。
該文設(shè)計(jì)了一種低雷達(dá)散射截面(RCS)的寬帶磁電偶極子貼片天線，其中印刷在介質(zhì)板上的金屬貼片為電偶極子，3個(gè)金屬過孔連接輻射貼片與金屬地板構(gòu)成磁偶極子。整個(gè)天線采用T型漸變饋電結(jié)構(gòu)同時(shí)激勵(lì)電偶極子與磁偶極子，天線的頻帶范圍為7.81~13.65 GHz，覆蓋了整個(gè)X波段。實(shí)測(cè)和仿真結(jié)果表明，通過在磁電偶極子貼片天線底面采用開槽技術(shù)并優(yōu)化開槽的形狀、大小、位置等變量，在天線工作頻帶范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了RCS的減縮，最大縮減量達(dá)到了17.9 dB，同時(shí)天線保持了增益穩(wěn)定不變，E面、H面方向圖一致的特性。
