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2020年 第42卷 第2期
2020, 42(2): 287-294.
doi: 10.11999/JEIT190667
摘要:
經(jīng)典對稱密碼算法的安全性在量子環(huán)境下面臨嚴峻的挑戰(zhàn)，促使研究者們開始探尋在經(jīng)典和量子環(huán)境下均具有安全性的密碼算法，后量子對稱密碼研究應運而生。該領域的研究目前仍處于初級階段，尚未形成完整的體系。該文對現(xiàn)有的研究成果進行歸類，從量子算法、密碼分析方法、安全性分析、可證明安全4個方面對后量子對稱密碼領域的研究現(xiàn)狀進行介紹。在分析研究現(xiàn)狀的基礎上，對后量子對稱密碼的發(fā)展趨勢進行預測，為對稱密碼在量子環(huán)境下的分析和設計提供參考。
經(jīng)典對稱密碼算法的安全性在量子環(huán)境下面臨嚴峻的挑戰(zhàn)，促使研究者們開始探尋在經(jīng)典和量子環(huán)境下均具有安全性的密碼算法，后量子對稱密碼研究應運而生。該領域的研究目前仍處于初級階段，尚未形成完整的體系。該文對現(xiàn)有的研究成果進行歸類，從量子算法、密碼分析方法、安全性分析、可證明安全4個方面對后量子對稱密碼領域的研究現(xiàn)狀進行介紹。在分析研究現(xiàn)狀的基礎上，對后量子對稱密碼的發(fā)展趨勢進行預測，為對稱密碼在量子環(huán)境下的分析和設計提供參考。
2020, 42(2): 295-306.
doi: 10.11999/JEIT190633
摘要:
廣義Feistel結(jié)構(gòu)(GFS)是設計對稱密碼算法的重要基礎結(jié)構(gòu)之一，其在經(jīng)典計算環(huán)境中受到了廣泛的研究。但是，量子計算環(huán)境下對GFS的安全性評估還相當稀少。該文在量子選擇明文攻擊(qCPA)條件下和量子選擇密文攻擊(qCCA)條件下，分別對Type-1 GFS進行研究，給出了改進的多項式時間量子區(qū)分器。在qCPA條件下，給出了3d – 3輪的多項式時間量子區(qū)分攻擊，其中\begin{document}$d(d \ge 3)$\end{document} ![]()
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廣義Feistel結(jié)構(gòu)(GFS)是設計對稱密碼算法的重要基礎結(jié)構(gòu)之一，其在經(jīng)典計算環(huán)境中受到了廣泛的研究。但是，量子計算環(huán)境下對GFS的安全性評估還相當稀少。該文在量子選擇明文攻擊(qCPA)條件下和量子選擇密文攻擊(qCCA)條件下，分別對Type-1 GFS進行研究，給出了改進的多項式時間量子區(qū)分器。在qCPA條件下，給出了3d – 3輪的多項式時間量子區(qū)分攻擊，其中
2020, 42(2): 307-314.
doi: 10.11999/JEIT190661
摘要:
由于量子通信協(xié)議理論上可以發(fā)現(xiàn)任何竊聽者的攻擊行為，因此其天然具有抗量子計算機攻擊的能力。高斯相干態(tài)光場相較于糾纏態(tài)光場更容易制備和實現(xiàn)，利用其實現(xiàn)量子通信網(wǎng)絡更具經(jīng)濟價值和實用價值。該文提出一種利用連續(xù)變量(CV)相干態(tài)光場就可以實現(xiàn)的測量設備無關(MDI)Cluster態(tài)量子通信網(wǎng)絡協(xié)議。在此網(wǎng)絡上可以方便地執(zhí)行量子秘密共享(QSS)協(xié)議和量子會議(QC)協(xié)議。該文提出了線型Cluster態(tài)實現(xiàn)任意部分用戶間QSS協(xié)議、星型Cluster態(tài)四用戶QSS協(xié)議和QC協(xié)議，并利用糾纏模型分析了選用對稱和非對稱網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)時，每種協(xié)議密鑰率和傳輸距離之間的變化關系。結(jié)論為在量子網(wǎng)絡中利用相干態(tài)實現(xiàn)QSS和QC協(xié)議提供了理論依據(jù)。
由于量子通信協(xié)議理論上可以發(fā)現(xiàn)任何竊聽者的攻擊行為，因此其天然具有抗量子計算機攻擊的能力。高斯相干態(tài)光場相較于糾纏態(tài)光場更容易制備和實現(xiàn)，利用其實現(xiàn)量子通信網(wǎng)絡更具經(jīng)濟價值和實用價值。該文提出一種利用連續(xù)變量(CV)相干態(tài)光場就可以實現(xiàn)的測量設備無關(MDI)Cluster態(tài)量子通信網(wǎng)絡協(xié)議。在此網(wǎng)絡上可以方便地執(zhí)行量子秘密共享(QSS)協(xié)議和量子會議(QC)協(xié)議。該文提出了線型Cluster態(tài)實現(xiàn)任意部分用戶間QSS協(xié)議、星型Cluster態(tài)四用戶QSS協(xié)議和QC協(xié)議，并利用糾纏模型分析了選用對稱和非對稱網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)時，每種協(xié)議密鑰率和傳輸距離之間的變化關系。結(jié)論為在量子網(wǎng)絡中利用相干態(tài)實現(xiàn)QSS和QC協(xié)議提供了理論依據(jù)。
2020, 42(2): 315-321.
doi: 10.11999/JEIT190587
摘要:
屬性基群簽名(ABGS)是一類特殊形式的群簽名，其允許擁有某些特定屬性的群成員匿名地代表整個群對消息進行簽名；當有爭議發(fā)生時，簽名打開實體可以有效地追蹤出真實簽名者。針對格上第1個支持本地驗證者撤銷的屬性基群簽名群公鑰尺寸過長，空間效率不高的問題，該文采用僅需固定矩陣個數(shù)的緊湊的身份編碼技術對群成員身份信息進行編碼，使得群公鑰尺寸與群成員個數(shù)無關；進一步地，給出新的Stern類統(tǒng)計零知識證明協(xié)議，該協(xié)議可以有效地證明群成員的簽名特權，而其撤銷標簽則通過單向和單射的帶誤差學習函數(shù)來進行承諾。
屬性基群簽名(ABGS)是一類特殊形式的群簽名，其允許擁有某些特定屬性的群成員匿名地代表整個群對消息進行簽名；當有爭議發(fā)生時，簽名打開實體可以有效地追蹤出真實簽名者。針對格上第1個支持本地驗證者撤銷的屬性基群簽名群公鑰尺寸過長，空間效率不高的問題，該文采用僅需固定矩陣個數(shù)的緊湊的身份編碼技術對群成員身份信息進行編碼，使得群公鑰尺寸與群成員個數(shù)無關；進一步地，給出新的Stern類統(tǒng)計零知識證明協(xié)議，該協(xié)議可以有效地證明群成員的簽名特權，而其撤銷標簽則通過單向和單射的帶誤差學習函數(shù)來進行承諾。
2020, 42(2): 322-326.
doi: 10.11999/JEIT190624
摘要:
Regev在2005年提出了含錯學習問題(LWE)，這個問題與隨機線性碼的譯碼問題密切相關，并且在密碼學特別是后量子密碼學中應用廣泛。原始的含錯學習問題是在隨機訪問模型下提出的，有證據(jù)證明該問題的困難性。許多研究者注意到的一個事實是當攻擊者可以選擇樣本時，該問題是容易的。但是目前據(jù)作者所知并沒有一個完整的求解算法。該文分析了查詢訪問模型下的帶有錯誤學習問題，給出了完整的求解算法。分析采用的工具是將該問題聯(lián)系到隱藏數(shù)問題，然后應用傅里葉學習算法進行列表譯碼。
Regev在2005年提出了含錯學習問題(LWE)，這個問題與隨機線性碼的譯碼問題密切相關，并且在密碼學特別是后量子密碼學中應用廣泛。原始的含錯學習問題是在隨機訪問模型下提出的，有證據(jù)證明該問題的困難性。許多研究者注意到的一個事實是當攻擊者可以選擇樣本時，該問題是容易的。但是目前據(jù)作者所知并沒有一個完整的求解算法。該文分析了查詢訪問模型下的帶有錯誤學習問題，給出了完整的求解算法。分析采用的工具是將該問題聯(lián)系到隱藏數(shù)問題，然后應用傅里葉學習算法進行列表譯碼。
2020, 42(2): 327-332.
doi: 10.11999/JEIT190685
摘要:
由于基于最壞情況困難假設等優(yōu)點，基于格的密碼被認為是最具前景的抗量子密碼研究方向。作為格密碼的常用的兩個主要困難問題之一，含錯學習(LWE)問題被廣泛用于密碼算法的設計。為了提高格密碼算法的性能，Zhang等人(2019)提出了非對稱含錯學習問題，該文將從理論上詳細研究非對稱含錯學習問題和標準含錯學習問題關系，并證明在特定錯誤分布下非對稱含錯學習問題和含錯學習問題是多項式時間等價的，從而為基于非對稱含錯學習問題設計安全的格密碼算法奠定了理論基礎。
由于基于最壞情況困難假設等優(yōu)點，基于格的密碼被認為是最具前景的抗量子密碼研究方向。作為格密碼的常用的兩個主要困難問題之一，含錯學習(LWE)問題被廣泛用于密碼算法的設計。為了提高格密碼算法的性能，Zhang等人(2019)提出了非對稱含錯學習問題，該文將從理論上詳細研究非對稱含錯學習問題和標準含錯學習問題關系，并證明在特定錯誤分布下非對稱含錯學習問題和含錯學習問題是多項式時間等價的，從而為基于非對稱含錯學習問題設計安全的格密碼算法奠定了理論基礎。
2020, 42(2): 333-340.
doi: 10.11999/JEIT190678
摘要:
當前基于格設計的能夠抵抗量子計算機攻擊的簽名方案是基于數(shù)論難題的傳統(tǒng)簽名方案的熱門候選替代。通過Fiat-Shamir變換以及拒絕采樣技術構(gòu)造格簽名是一種重要方法，共有5個格簽名方案提交到美國國家標準與技術局的后量子算法項目中，基于Fiat-Shamir變換進行設計的有兩個方案。其中Dilithium是基于模錯誤學習(MLWE)問題構(gòu)造的Fiat Shamir簽名，它的一個特性是在簽名算法中使用了高效簡潔的均勻采樣。Dilithium簽名方案構(gòu)造在一般格上，為了獲得更緊湊的公鑰尺寸，Dilithium對公鑰進行了壓縮。另一方面，NTRU格上的密碼方案比一般格上的密碼方案在效率和參數(shù)尺寸上有更大的優(yōu)勢，該文給出了Dilithium簽名在NTRU格上的一個高效變種方案，在繼承Dilithium簡潔設計的基礎上，綜合了NTRU和拒絕采樣的技術優(yōu)勢而無需額外的壓縮處理，進一步提升了基于格的Fiat-Shamir簽名的效率。
當前基于格設計的能夠抵抗量子計算機攻擊的簽名方案是基于數(shù)論難題的傳統(tǒng)簽名方案的熱門候選替代。通過Fiat-Shamir變換以及拒絕采樣技術構(gòu)造格簽名是一種重要方法，共有5個格簽名方案提交到美國國家標準與技術局的后量子算法項目中，基于Fiat-Shamir變換進行設計的有兩個方案。其中Dilithium是基于模錯誤學習(MLWE)問題構(gòu)造的Fiat Shamir簽名，它的一個特性是在簽名算法中使用了高效簡潔的均勻采樣。Dilithium簽名方案構(gòu)造在一般格上，為了獲得更緊湊的公鑰尺寸，Dilithium對公鑰進行了壓縮。另一方面，NTRU格上的密碼方案比一般格上的密碼方案在效率和參數(shù)尺寸上有更大的優(yōu)勢，該文給出了Dilithium簽名在NTRU格上的一個高效變種方案，在繼承Dilithium簡潔設計的基礎上，綜合了NTRU和拒絕采樣的技術優(yōu)勢而無需額外的壓縮處理，進一步提升了基于格的Fiat-Shamir簽名的效率。
2020, 42(2): 341-347.
doi: 10.11999/JEIT190679
摘要:
鑒于量子密碼在密鑰分配方面取得的巨大成功，人們也在嘗試利用量子性質(zhì)來設計其他各類密碼協(xié)議。匿名認證密鑰交換就是一類尚缺乏實用化量子實現(xiàn)途徑的密碼任務。為此，該文提出一個基于量子不經(jīng)意密鑰傳輸?shù)牧孔幽涿J證密鑰交換協(xié)議。它在滿足用戶匿名性和實現(xiàn)用戶與服務器雙向認證的前提下，為雙方建立了一個安全的會話密鑰。該協(xié)議的安全性基于量子力學原理，可以對抗量子計算的攻擊。此外，該協(xié)議中服務器的攻擊行為要么無法奏效，要么能夠與外部竊聽區(qū)分開(從而被認定為欺騙)，因此服務器通常不敢冒著名譽受損的風險來實施欺騙。
鑒于量子密碼在密鑰分配方面取得的巨大成功，人們也在嘗試利用量子性質(zhì)來設計其他各類密碼協(xié)議。匿名認證密鑰交換就是一類尚缺乏實用化量子實現(xiàn)途徑的密碼任務。為此，該文提出一個基于量子不經(jīng)意密鑰傳輸?shù)牧孔幽涿J證密鑰交換協(xié)議。它在滿足用戶匿名性和實現(xiàn)用戶與服務器雙向認證的前提下，為雙方建立了一個安全的會話密鑰。該協(xié)議的安全性基于量子力學原理，可以對抗量子計算的攻擊。此外，該協(xié)議中服務器的攻擊行為要么無法奏效，要么能夠與外部竊聽區(qū)分開(從而被認定為欺騙)，因此服務器通常不敢冒著名譽受損的風險來實施欺騙。
2020, 42(2): 348-354.
doi: 10.11999/JEIT190187
摘要:
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、云計算等信息技術與工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)的整合，工業(yè)數(shù)據(jù)的安全正面臨著極大風險。為了能在這樣一個復雜的分布式環(huán)境中保護數(shù)據(jù)的機密性和完整性，該文采用基于屬性的加密(ABE)算法，設計一種集數(shù)據(jù)加密、訪問控制、解密外包、數(shù)據(jù)驗證為一體的通信方案，同時具有密文長度恒定的特點。最后，從正確性、安全性和性能開銷3個方面對方案進行詳細的分析，并通過仿真驗證得出該算法具有低解密開銷的優(yōu)勢。
2020, 42(2): 355-363.
doi: 10.11999/JEIT181163
摘要:
針對低速率語音編碼問題，該文提出基于G.723.1編碼標準的信息隱藏算法。在基音預測編碼過程中，通過控制閉環(huán)基音周期(自適應碼本)的搜索范圍，該文結(jié)合隨機位置選擇方法(RPS)和矩陣編碼方法(MCM)，實現(xiàn)秘密信息的嵌入，在語音編碼過程中實現(xiàn)了信息的隱藏。RPS方法的采用降低了載體碼字之間的關聯(lián)性，MCM方法的采用降低了載體的改變率。實驗結(jié)果證明，該文算法下PESQ惡化率平均值最大為1.63%，隱蔽性良好。
2020, 42(2): 364-370.
doi: 10.11999/JEIT190111
摘要:
針對現(xiàn)有超像素分割方法無法自動確定合適的超像素數(shù)目，以及難以有效貼合圖像目標邊界等問題，該文提出一種新的利用局部信息進行多層級簡單線性迭代聚類的圖像超像素分割方法。首先，運用基于局部信息的簡單線性迭代聚類(LI-SLIC)對原始圖像進行超像素初分割，然后，根據(jù)超像素的色彩標準差對其進行自適應多層級迭代分割，直至每個超像素塊的色彩標準差小于預設閾值，最后，利用相鄰超像素間的色彩差異對過分割的超像素進行合并。為驗證方法的有效性，該文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共數(shù)據(jù)庫作為實驗數(shù)據(jù)集，并與其他多種超像素分割方法進行了比較。實驗結(jié)果表明，該文提出的超像素分割方法能更精確貼合圖像目標邊界，有效抑制圖像過分割和欠分割。
2020, 42(2): 371-378.
doi: 10.11999/JEIT190135
摘要:
多元醫(yī)學信號的典型代表有多模態(tài)睡眠圖和多通道腦電圖等，采用無監(jiān)督深度學習表征多元醫(yī)學信號是目前健康信息學領域中的一個研究熱點。為了解決現(xiàn)有模型沒有充分結(jié)合醫(yī)學信號多元時序結(jié)構(gòu)特點的問題，該文提出了一種無監(jiān)督的多級上下文深度卷積自編碼器(mCtx-CAE)。首先改進傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，提出一種多元卷積自編碼模塊，以提取信號片段內(nèi)的多元上下文特征；其次，提出采用語義學習技術對信號片段間的時序信息進行自編碼，進一步提取時序上下文特征；最后通過共享特征表示設計目標函數(shù)，訓練端到端的多級上下文自編碼器。實驗結(jié)果表明，該文所提模型在兩種應用于不同醫(yī)療場景下的多模態(tài)和多通道數(shù)據(jù)集(UCD和CHB-MIT)上表現(xiàn)均優(yōu)于其它無監(jiān)督特征學習方法，能有效提高多元醫(yī)學信號的融合特征表達能力，對提高臨床時序數(shù)據(jù)的分析效率有著重要意義。
2020, 42(2): 379-385.
doi: 10.11999/JEIT190154
摘要:
為了挖掘說話人識別領域中人臉和語音的相關性，該文設計多模態(tài)生成對抗網(wǎng)絡(GAN)，將人臉特征和語音特征映射到聯(lián)系更加緊密的公共空間，隨后利用3元組損失對兩個模態(tài)的聯(lián)系進一步約束，拉近相同個體跨模態(tài)樣本的特征距離，拉遠不同個體跨模態(tài)樣本的特征距離。最后通過計算公共空間特征的跨模態(tài)余弦距離判斷人臉和語音是否匹配，并使用Softmax識別說話人身份。實驗結(jié)果表明，該方法能有效地提升說話人識別準確率。
2020, 42(2): 386-393.
doi: 10.11999/JEIT190186
摘要:
在極限學習機(ELM)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和訓練模式的基礎上，該文提出了相關熵融合極限學習機(CF-ELM)。針對多數(shù)分類方法中表示級特征融合不充分的問題，該文將核映射與系數(shù)加權相結(jié)合，提出了能夠有效融合表示級特征的融合極限學習機(F-ELM)。在此基礎上，用相關熵損失函數(shù)替代均方誤差(MSE)損失函數(shù)，推導出用于訓練F-ELM各層權重矩陣的相關熵循環(huán)更新公式，以增強其分類能力與魯棒性。為了檢驗方法的可行性，該文分別在數(shù)據(jù)庫Caltech 101, MSRC和15 Scene上進行實驗。實驗結(jié)果證明，該文所提CF-ELM能夠在原有基礎上進一步融合表示級特征，從而提高分類正確率。
2020, 42(2): 394-402.
doi: 10.11999/JEIT190159
摘要:
針對行人再識別中由于外觀差異不顯著導致特征描述不準確的問題，該文提出一種基于雙向參考集矩陣度量學習(BRM2L)的行人再識別算法。首先通過互近鄰算法獲得每個攝像頭下的互近鄰參考集，為保證參考集的魯棒性，聯(lián)合考慮各攝像頭下的互近鄰參考集獲得雙向參考集。通過雙向參考集挖掘出困難樣本進行特征描述，從而得到準確的外觀差異描述。最后利用該特征描述進行更有效的矩陣度量學習。在多個公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證明了該算法比現(xiàn)有算法具有更好的行人再識別性能。
2020, 42(2): 403-409.
doi: 10.11999/JEIT180728
摘要:
衛(wèi)星健康狀況監(jiān)測是衛(wèi)星安全保障的重要基礎，而衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)又是衛(wèi)星健康狀況分析的唯一數(shù)據(jù)來源。因此，衛(wèi)星遙測缺失數(shù)據(jù)的準確預測是衛(wèi)星健康分析的重要前瞻性手段。針對極軌衛(wèi)星多組成系統(tǒng)、多儀器載荷以及多監(jiān)測指標形成的高維數(shù)據(jù)特點，該文提出一種基于張量分解的衛(wèi)星遙測缺失數(shù)據(jù)預測算法(TFP)，以解決當前數(shù)據(jù)預測方法大多面向低維數(shù)據(jù)或只能針對特定維度的不足。所提算法將遙測數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)、載荷、指標以及時間等多維因素作為統(tǒng)一的整體進行張量建模，以完整、準確地表達數(shù)據(jù)的高維特征；其次，通過張量分解計算數(shù)據(jù)模型的成分特征，通過成分特征可對張量模型進行準確重構(gòu)，并在重構(gòu)過程中對缺失數(shù)據(jù)進行準確預測；最后，提出一種高效的優(yōu)化算法實現(xiàn)相關的張量計算，并對算法中最優(yōu)參數(shù)設置進行嚴格的理論推導。實驗結(jié)果表明，所提算法的預測準確度優(yōu)于當前大部分預測算法。
2020, 42(2): 410-417.
doi: 10.11999/JEIT190052
摘要:
該文設計實現(xiàn)了一種全數(shù)字前饋式時間交織模數(shù)轉(zhuǎn)換器(TIADC)時間誤差校準算法，其中采樣時間誤差提取采用改進的時間誤差函數(shù)求導模塊的前饋式提取方法，可以提高在輸入信號頻率較高時誤差提取的準確度；同時，為了降低誤差提取單元的復雜性，采用了以減法實現(xiàn)的時間誤差函數(shù)；最后，采用基于1階泰勒補償完成時間誤差的實時校正。仿真驗證表明，應用于4通道14位TIADC系統(tǒng)，當輸入信號為多頻信號時，系統(tǒng)動態(tài)性能無雜散動態(tài)范圍(SFDR)從48.6 dB提高到80.7 dB。與傳統(tǒng)基于前饋校準結(jié)構(gòu)對比，可以將有效校準輸入信號帶寬從0.19提高到0.39，提高了校準算法的應用范圍。
2020, 42(2): 418-424.
doi: 10.11999/JEIT181003
摘要:
根據(jù)對馬刺線的原理分析，該文提出一種新型馬刺線結(jié)構(gòu)，并在此基礎上設計出一種新穎的超寬帶功分器(頻率范圍為2.5～13.2 GHz)。該超寬帶功分器尺寸較小，制作結(jié)構(gòu)簡單，帶內(nèi)傳輸特性好，輸入與輸出端口的回波損耗均小于–12 dB，帶內(nèi)插入損耗小于3.5 dB。在設計過程中，根據(jù)理想傳輸線模型，利用奇偶模分析方法，推導出設計的目標函數(shù)，并利用天牛須算法對其進行優(yōu)化設計，有效提高了功分器的設計準確性和靈活性。為了驗證設計的準確性，采用材料RO4003C作為基板設計超寬帶功分器。實驗結(jié)果表明，采用新型馬刺線結(jié)構(gòu)的超寬帶功分器結(jié)合天牛須算法有效縮短了計算時間，提高了設計精度，可以廣泛運用于超寬帶功分器設計。
2020, 42(2): 425-429.
doi: 10.11999/JEIT190050
摘要:
相比于傳統(tǒng)高階時域有限差分算法(FDTD)而言，該文提出了一種改進的高階FDTD的優(yōu)化方法，該算法基于安培環(huán)路定律，通過計算機技術尋找到一組最優(yōu)的系數(shù)使得FDTD方法的全局色散誤差達到最小，通過不同分辨率下的點源輻射模擬證明了該方法在較低分辨率的情況下仍然具有極低的相位誤差，對于解決電大尺寸結(jié)構(gòu)建模中的數(shù)值色散等問題提供了有效的解決方案。
2020, 42(2): 430-437.
doi: 10.11999/JEIT190085
摘要:
為研究敵我識別(IFF)輻射源信號的細微特征，針對目前在復雜噪聲環(huán)境中IFF輻射源個體識別研究不足的問題，該文提出一種基于集成固有時間尺度分解的IFF輻射源個體識別算法。該算法應用集成固有時間尺度分解(EITD)將采樣信號自適應劃分為若干有實際意義的信號分量并求取IFF輻射源信號在時頻域的能量分布圖。通過對時頻能量譜的紋理分析，以圖像的紋理特征表征輻射源信號的無意調(diào)制特征，送入支持向量機(SVM)中進行分類識別。實驗表明，所提算法相較于基于希爾伯特-黃變換(HHT)、基于固有時間尺度分解(ITD)的輻射源個體識別方法在識別準確度上有較大提升。
2020, 42(2): 438-444.
doi: 10.11999/JEIT190146
摘要:
提高時頻分辨率對多分量非平穩(wěn)信號的分析與重建具有至關重要的作用。傳統(tǒng)的時頻分析方法由于窗口固定，分析頻率變化較快的信號時存在時頻聚集性不高的問題，無法自適應分辨多分量信號。該文針對頻率快速變化信號，利用信號的局部信息特征，提出一種自適應的時頻同步壓縮變換算法。該方法有效提升了已有同步壓縮變換時頻分辨率，特別適用于頻率接近且快速變換的多分量信號。同時，利用可分性條件，該文提出利用局部瑞利熵值對自適應窗口參數(shù)進行估計。最后，通過對合成信號和實測信號分析，證明了所提方法的可行性，對分析和重建復雜非平穩(wěn)信號具有重要意義。
2020, 42(2): 445-451.
doi: 10.11999/JEIT190160
摘要:
當樣本數(shù)不足時，由采樣協(xié)方差矩陣特征分解得到的噪聲子空間偏離其真實值，使得多重信號分類(MUSIC)算法目標角度(DOA)估計性能下降。為了解決這個問題，該文提出了一種迭代算法通過校正信號子空間來提高MUSIC算法性能。該方法首先利用采樣協(xié)方差矩陣特征分解得到的噪聲子空間粗略估計目標角度；其次基于信源的稀疏性和導向矢量的低秩特性，由上一步得到的目標角度以及其鄰域角度對應的導向矢量構(gòu)造一個新的信號子空間；最后通過解一個優(yōu)化問題來校正信號子空間。仿真結(jié)果表明，該算法有效地提高了子空間估計精度?；谛碌男盘栕涌臻g實現(xiàn)MUSIC DOA估計可以使得性能得到改善，且在低樣本數(shù)下改善尤為明顯。
2020, 42(2): 452-457.
doi: 10.11999/JEIT190110
摘要:
針對雷達采取間歇輻射的射頻隱身管控措施，以雙站測向交叉定位為例，該文研究了輻射時間比與定位性能的影響關系。首先分析了雷達間歇輻射的管控方法，然后在載機做勻速直線運動的假設下，采用克拉美羅下界(CRLB)方法，建立了輻射時間比對定位精度的影響模型。最后給出了模型的求解步驟并進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明，不同輻射時間比對定位性能的影響不同，在初始距離為100 km，輻射時間比小于0.5時，定位收斂時間超過10 s，可以有效降低測向交叉定位的性能。
2020, 42(2): 458-464.
doi: 10.11999/JEIT181002
摘要:
針對高超聲速(HSV)平臺雷達系統(tǒng)，該文提出一種基于高超聲速平臺前斜視多通道合成孔徑雷達地面動目標檢測(SAR-GMTI)雜波抑制方法。該方法先進行時域距離走動校正和距離壓縮，并補償距離向通道相位誤差實現(xiàn)距離向包絡對齊；然后再對方位多普勒擴展的信號進行3階線調(diào)頻傅里葉變換(CFT)壓縮，并補償方位向通道相位誤差實現(xiàn)方位向包絡對齊；接著在距離時域-方位CFT域利用數(shù)字波束形成(DBF)技術對雜波及其模糊分量置零進行空時自適應處理(STAP)，從而可以有效抑制靜止雜波及其模糊分量并提取出無模糊的運動目標回波信號。
2020, 42(2): 465-471.
doi: 10.11999/JEIT190147
摘要:
針對相控陣雷達時間資源分配問題，該文提出一種基于價值優(yōu)化的任務調(diào)度算法。首先建立任務調(diào)度屬性參數(shù)，對跟蹤任務隊列進行可行性分析和篩選操作，確定跟蹤任務調(diào)度屬性。其次，根據(jù)任務最大價值及其變化斜率，建立關于實際執(zhí)行時刻的動態(tài)任務價值函數(shù)，并基于此構(gòu)建任務調(diào)度的價值優(yōu)化模型，對跟蹤任務執(zhí)行時刻進行分配，以更好滿足及時性原則。最后，利用執(zhí)行跟蹤任務間的空閑時間片對搜索任務進行調(diào)度。仿真結(jié)果表明，該文算法有效減小了時間偏移量，提升了實現(xiàn)價值率。
2020, 42(2): 472-479.
doi: 10.11999/JEIT180940
摘要:
雙星TDOA/FDOA聯(lián)合定位通過時差曲面和頻差曲面進行定位，定位的精度受時差/頻差測量精度的影響。針對精確測量時差/頻差的需求，該文提出一種基于短合成孔徑的雙星干涉測量時差/頻差的方法，利用一定長度的合成孔徑提高測量精度。對于窄帶信號，該方法有估計單星多普勒頻率的能力，通過兩顆衛(wèi)星單獨估計的結(jié)果得到頻差；對于寬帶信號，通過雙星數(shù)據(jù)干涉可以獲得頻差的高精度估計。對于短期穩(wěn)定的雷達信號，STK仿真數(shù)據(jù)的處理結(jié)果證實了該方法在大范圍內(nèi)可以實現(xiàn)1 km的定位精度。
2020, 42(2): 480-487.
doi: 10.11999/JEIT190042
摘要:
針對異構(gòu)網(wǎng)絡中D2D通信復用蜂窩用戶頻譜時存在的頻譜分配問題，該文提出一種基于改進離散鴿群優(yōu)化(PIO)算法的D2D通信資源分配機制。通過設置信干噪比(SINR)門限值來保證用戶的通信服務質(zhì)量(QoS)，采用功率控制算法為用戶設置發(fā)射功率，使用基于運動權值的二進制離散鴿群優(yōu)化(MWBPIO)算法為D2D用戶進行資源分配，并將D2D通信技術與中繼技術進行有效結(jié)合，為邊緣用戶建立D2D中繼鏈路，保證邊緣用戶的通信質(zhì)量，最大化系統(tǒng)性能目標。仿真結(jié)果表明，該方案有效抑制了異構(gòu)通信系統(tǒng)中引入D2D用戶后導致的干擾問題，提高了邊緣用戶的通信質(zhì)量和系統(tǒng)的頻譜利用率以及系統(tǒng)的能效。
2020, 42(2): 488-494.
doi: 10.11999/JEIT181132
摘要:
針對現(xiàn)有腦機接口(BCI)分類器與大腦認知過程結(jié)合不夠緊密的問題，該文提出一種基于Chernoff加權的分類器集成框架方法，并用于同步運動想象腦機接口中。通過對訓練數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，獲得各時刻腦電信號(EEG)的統(tǒng)計特性，并建立基于大腦認知過程的高斯概率模型。然后利用Chernoff邊界特性得到該概率模型的最小誤差，并以此確定該時刻分類器的權重，通過對各時刻分類器的加權，實現(xiàn)同步腦機接口的信號分類。以腦機接口競賽數(shù)據(jù)作為測試，并與線性判決分析、支持向量機和極限學習方法分別結(jié)合構(gòu)成新的集成方法。由實驗結(jié)果可知，加權集成框架方法的分類性能比原獨立分類方法有顯著提高。
2020, 42(2): 495-502.
doi: 10.11999/JEIT181144
摘要:
超密集網(wǎng)絡(UDNs)拉近了終端與節(jié)點間的距離，使得網(wǎng)絡頻譜效率大幅度提高，擴展了系統(tǒng)容量，但是小區(qū)邊緣用戶的性能嚴重下降。合理規(guī)劃的虛擬小區(qū)(VC)只能降低中等規(guī)模UDNs的干擾，而重疊基站下的用戶的干擾需要協(xié)作用戶簇的方法來解決。該文提出了一種干擾增量降低(IIR)的用戶分簇算法，通過在簇間不斷交換帶來最大干擾的用戶，最小化簇內(nèi)的干擾和，最終最大化系統(tǒng)和速率。該算法在不提高K均值算法的復雜度的同時，不需要指定簇首，避免陷入局部最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，網(wǎng)絡密集部署時，有效提高系統(tǒng)和速率，尤其是邊緣用戶的吞吐量。
2020, 42(2): 503-510.
doi: 10.11999/JEIT190059
摘要:
網(wǎng)絡編碼由于其傳輸效率高的特性，近年來在無線多播網(wǎng)絡中得到廣泛的應用。針對無線多播網(wǎng)絡中丟包自動重傳效率低的問題，該文提出一種新的基于虛擬隊列中數(shù)據(jù)包到達時間的編碼調(diào)度策略(CSAT)。在CSAT策略中，為了提高編碼效率，采用虛擬隊列來存放初始以及未被所有接收者接收到的數(shù)據(jù)包?？紤]到隊列的穩(wěn)定性，CSAT策略按照一定的比率從主次隊列選擇發(fā)送；在次隊列發(fā)送數(shù)據(jù)包時，結(jié)合了編碼和非編碼兩種方式，根據(jù)數(shù)據(jù)包到達隊列的先后，選取能夠使較多數(shù)據(jù)包參與編碼的方式發(fā)送。仿真結(jié)果表明，該文所提的CSAT編碼調(diào)度策略在有效提高了數(shù)據(jù)包傳輸效率的同時，提高了網(wǎng)絡的吞吐量并降低了平均等待時延。
2020, 42(2): 511-518.
doi: 10.11999/JEIT190120
摘要:
在LTE-V2X系統(tǒng)中，針對車載用戶切換過程中蜂窩鏈路及SideLink(SL)鏈路質(zhì)量不高以及SL輔助切換過程中SL鏈路易中斷的問題，該文提出一種基于SL的聯(lián)合切換方案，主要包含：聯(lián)合切換流程設計、聯(lián)合切換信令流程設計以及聯(lián)合切換判決算法設計。首先，在聯(lián)合切換流程中利用SL技術實現(xiàn)聯(lián)合切換，并對執(zhí)行聯(lián)合切換的SL鏈路質(zhì)量進行篩選，以保證聯(lián)合切換的可靠性；其次，對聯(lián)合切換信令流程進行了完善，以優(yōu)化SL輔助切換過程中SL鏈路易中斷問題；最后，在聯(lián)合切換判決算法中將車載用戶的移動方向納入切換判決條件，從而減少不必要的切換。仿真結(jié)果顯示，該文所提方案能有效提升切換成功率，與此同時還能有效減少執(zhí)行LTE切換的次數(shù)。
2020, 42(2): 519-525.
doi: 10.11999/JEIT180676
摘要:
針對大規(guī)模多入多出(MIMO)系統(tǒng)上行鏈路非平穩(wěn)空間相關信道的估計問題，該文利用信道的時間-空間2維稀疏結(jié)構(gòu)信息，應用狄利克雷過程(DP)和變分貝葉斯推理(VBI)，設計了一種低導頻開銷和計算復雜度的信道估計迭代算法，提高了信道估計精度。由于平穩(wěn)空間相關信道難以適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)，該文借助于狄利克雷過程構(gòu)建了非平穩(wěn)空間相關信道先驗模型，可將具有空間關聯(lián)的多個物理信道映射為具有相同時延結(jié)構(gòu)的概率信道，并應用變分貝葉斯推理設計了低導頻開銷和計算復雜度的信道估計迭代算法。實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性，且具有對系統(tǒng)關鍵參數(shù)魯棒性的優(yōu)點。
2020, 42(2): 526-533.
doi: 10.11999/JEIT190006
摘要:
在支持車與車直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窩網(wǎng)絡場景下，針對V2V用戶與蜂窩用戶的干擾以及NOMA準則下的功率分配問題，該文提出一種基于能效的動態(tài)資源分配算法。該算法首先為了保證V2V用戶的時延及可靠性同時滿足蜂窩用戶的速率需求，聯(lián)合考慮子信道調(diào)度、功率分配和擁塞控制，建立了最大化系統(tǒng)能效的隨機優(yōu)化模型。其次，利用李雅普諾夫隨機優(yōu)化方法，通過控制可接入數(shù)據(jù)量保證隊列穩(wěn)定性以避免網(wǎng)絡擁塞，并根據(jù)實時網(wǎng)絡負載狀態(tài)動態(tài)地進行資源調(diào)度，設計一種次優(yōu)化子信道匹配算法獲得用戶調(diào)度方案，進一步，利用凸優(yōu)化理論和拉格朗日對偶分解方法得到功率分配策略。最后，仿真結(jié)果表明，該文算法可以滿足不同用戶的服務質(zhì)量(QoS)需求，并在保證網(wǎng)絡穩(wěn)定性前提下提高系統(tǒng)能效。
2020, 42(2): 534-540.
doi: 10.11999/JEIT190102
摘要:
正交頻分復用(OFDM)系統(tǒng)中，由于頻率發(fā)生選擇性衰落會導致信道在數(shù)據(jù)傳輸中產(chǎn)生符號間干擾，因此接收機往往需要知道信道狀態(tài)信息。而在海上通信的情況下，信道傳輸會受到多種外界因素的干擾，往往需要預先進行信道探測估計。為了提高估計性能，該文提出一種基于奇異值分解優(yōu)化觀測矩陣的快速貝葉斯匹配追蹤稀疏信道估計優(yōu)化算法(FBMPO)，該算法不僅能夠充分考慮海上通信的信道稀疏性，也能夠降低信道的不確定性帶來的影響。計算機仿真實驗表明，與傳統(tǒng)的信道估計算法相比，該算法能夠提高信道估計的精確度。
