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2015年 第37卷 第11期
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2015, 37(11): 2541-2547.
doi: 10.11999/JEIT150483
摘要:
水下圖像成像過程與霧天圖像雖然類似，但因水對(duì)光的選擇性吸收和光的散射作用，水下圖像存在顏色衰減并呈現(xiàn)藍(lán)(綠)色基調(diào)，傳統(tǒng)的去霧方法用于水下圖像復(fù)原時(shí)效果欠佳。針對(duì)這類方法出現(xiàn)的缺點(diǎn)，該文根據(jù)先去除顏色失真后去除背景散射的思路，提出一種新的水下圖像復(fù)原方法。結(jié)合光在水中的衰減特性，提出適用于水下圖像的顏色失真去除方法，并利用散射系數(shù)與波長(zhǎng)的關(guān)系修正各通道透射率；另外，該文改進(jìn)的背景光估計(jì)方法可有效避免人工光源、白色物體、噪聲等影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該文方法在恢復(fù)場(chǎng)景物體原本顏色和去除背景散射方面效果良好。
水下圖像成像過程與霧天圖像雖然類似，但因水對(duì)光的選擇性吸收和光的散射作用，水下圖像存在顏色衰減并呈現(xiàn)藍(lán)(綠)色基調(diào)，傳統(tǒng)的去霧方法用于水下圖像復(fù)原時(shí)效果欠佳。針對(duì)這類方法出現(xiàn)的缺點(diǎn)，該文根據(jù)先去除顏色失真后去除背景散射的思路，提出一種新的水下圖像復(fù)原方法。結(jié)合光在水中的衰減特性，提出適用于水下圖像的顏色失真去除方法，并利用散射系數(shù)與波長(zhǎng)的關(guān)系修正各通道透射率；另外，該文改進(jìn)的背景光估計(jì)方法可有效避免人工光源、白色物體、噪聲等影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該文方法在恢復(fù)場(chǎng)景物體原本顏色和去除背景散射方面效果良好。
2015, 37(11): 2548-2554.
doi: 10.11999/JEIT150303
摘要:
體繪制技術(shù)生成的圖像中丟失了深度信息，已有的增強(qiáng)深度感知方法通常只針對(duì)某些結(jié)構(gòu)區(qū)域，犧牲其它結(jié)構(gòu)信息的同時(shí)又直接修改體繪制算法。面向光線投射體繪制算法，該文提出一種增強(qiáng)深度感知的方法，不直接修改光線投射算法。投影均勻網(wǎng)格到體數(shù)據(jù)表面，網(wǎng)格跟隨表面變形后經(jīng)光線投射繪制在結(jié)果圖像中，用戶根據(jù)變形網(wǎng)格能夠感知圖像中的深度信息。同時(shí)，為突顯變形網(wǎng)格所反映的深度信息，對(duì)投影后的網(wǎng)格線進(jìn)行深度相關(guān)的著色，并添加投影輔助線以連接不同深度表面上的投影網(wǎng)格。算法在統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)下并行執(zhí)行后，不僅能夠?qū)崟r(shí)生成圖像支持用戶的交互控制，且圖像中增強(qiáng)深度感知的效果明顯，特別是當(dāng)體數(shù)據(jù)包含多個(gè)分離或者交叉物體時(shí)。
體繪制技術(shù)生成的圖像中丟失了深度信息，已有的增強(qiáng)深度感知方法通常只針對(duì)某些結(jié)構(gòu)區(qū)域，犧牲其它結(jié)構(gòu)信息的同時(shí)又直接修改體繪制算法。面向光線投射體繪制算法，該文提出一種增強(qiáng)深度感知的方法，不直接修改光線投射算法。投影均勻網(wǎng)格到體數(shù)據(jù)表面，網(wǎng)格跟隨表面變形后經(jīng)光線投射繪制在結(jié)果圖像中，用戶根據(jù)變形網(wǎng)格能夠感知圖像中的深度信息。同時(shí)，為突顯變形網(wǎng)格所反映的深度信息，對(duì)投影后的網(wǎng)格線進(jìn)行深度相關(guān)的著色，并添加投影輔助線以連接不同深度表面上的投影網(wǎng)格。算法在統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)下并行執(zhí)行后，不僅能夠?qū)崟r(shí)生成圖像支持用戶的交互控制，且圖像中增強(qiáng)深度感知的效果明顯，特別是當(dāng)體數(shù)據(jù)包含多個(gè)分離或者交叉物體時(shí)。
2015, 37(11): 2555-2563.
doi: 10.11999/JEIT150619
摘要:
該文針對(duì)現(xiàn)有的基于圖的流形排序的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法中僅使用k-正則圖刻畫各個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間連接性的不足以及先驗(yàn)背景假設(shè)過于理想化的缺陷，提出一種改進(jìn)的方法，旨在保持高查全率的同時(shí)，提高準(zhǔn)確率。在構(gòu)造圖模型時(shí)，先采用仿射傳播聚類將各超像素(節(jié)點(diǎn))自適應(yīng)地劃分為不同的顏色類，在傳統(tǒng)的k-正則圖的基礎(chǔ)上，將屬于同一顏色類且空間上位于同一連通區(qū)域的各個(gè)節(jié)點(diǎn)也連接在一起；而在選取背景種子點(diǎn)時(shí)，根據(jù)邊界連接性賦予位于圖像邊界的超像素不同的背景權(quán)重，采用圖割方法篩選出真正的背景種子點(diǎn)；最后，采用經(jīng)典的流形排序算法計(jì)算顯著性。在常用的MSRA-1000和復(fù)雜的SOD數(shù)據(jù)庫上同7種流行算法的4種量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了所提改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性。
該文針對(duì)現(xiàn)有的基于圖的流形排序的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法中僅使用k-正則圖刻畫各個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間連接性的不足以及先驗(yàn)背景假設(shè)過于理想化的缺陷，提出一種改進(jìn)的方法，旨在保持高查全率的同時(shí)，提高準(zhǔn)確率。在構(gòu)造圖模型時(shí)，先采用仿射傳播聚類將各超像素(節(jié)點(diǎn))自適應(yīng)地劃分為不同的顏色類，在傳統(tǒng)的k-正則圖的基礎(chǔ)上，將屬于同一顏色類且空間上位于同一連通區(qū)域的各個(gè)節(jié)點(diǎn)也連接在一起；而在選取背景種子點(diǎn)時(shí)，根據(jù)邊界連接性賦予位于圖像邊界的超像素不同的背景權(quán)重，采用圖割方法篩選出真正的背景種子點(diǎn)；最后，采用經(jīng)典的流形排序算法計(jì)算顯著性。在常用的MSRA-1000和復(fù)雜的SOD數(shù)據(jù)庫上同7種流行算法的4種量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了所提改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性。
2015, 37(11): 2564-2570.
doi: 10.11999/JEIT150124
摘要:
在中醫(yī)舌診客觀化研究進(jìn)程中，以2維舌圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行分析所獲得的舌體特征信息有限，制約了舌診的客觀化發(fā)展。在將光度立體法用于靜態(tài)舌模型表面3維重建的可行性研究基礎(chǔ)之上，為了對(duì)真實(shí)舌體表面進(jìn)行3維重建，該文設(shè)計(jì)一種舌體3維動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)，用于舌像采集；然后采用光度立體法依次求出舌體表面的法向量、紋理反射率和深度信息，并基于DirectX進(jìn)行3維顯示；最后針對(duì)舌體表面高光區(qū)域?qū)χ亟ńY(jié)果的影響，采用高光剔除算法剔除高光。經(jīng)高光剔除后的重建結(jié)果和原來相比，在重建精度和魯棒性等方面都有更好的表現(xiàn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該重建方法的平均相對(duì)誤差約為7.24%，重建結(jié)果可形象地表達(dá)舌體的表面形態(tài)和齒痕等細(xì)節(jié)信息，可輔助中醫(yī)進(jìn)行診斷。
在中醫(yī)舌診客觀化研究進(jìn)程中，以2維舌圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行分析所獲得的舌體特征信息有限，制約了舌診的客觀化發(fā)展。在將光度立體法用于靜態(tài)舌模型表面3維重建的可行性研究基礎(chǔ)之上，為了對(duì)真實(shí)舌體表面進(jìn)行3維重建，該文設(shè)計(jì)一種舌體3維動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)，用于舌像采集；然后采用光度立體法依次求出舌體表面的法向量、紋理反射率和深度信息，并基于DirectX進(jìn)行3維顯示；最后針對(duì)舌體表面高光區(qū)域?qū)χ亟ńY(jié)果的影響，采用高光剔除算法剔除高光。經(jīng)高光剔除后的重建結(jié)果和原來相比，在重建精度和魯棒性等方面都有更好的表現(xiàn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該重建方法的平均相對(duì)誤差約為7.24%，重建結(jié)果可形象地表達(dá)舌體的表面形態(tài)和齒痕等細(xì)節(jié)信息，可輔助中醫(yī)進(jìn)行診斷。
2015, 37(11): 2571-2577.
doi: 10.11999/JEIT141646
摘要:
當(dāng)前基于增量主成分分析(PCA)學(xué)習(xí)的跟蹤方法存在兩個(gè)問題，首先，觀測(cè)模型沒有考慮目標(biāo)外觀變化的連續(xù)性；其次，當(dāng)目標(biāo)外觀的低維流行分布為非線性結(jié)構(gòu)時(shí)，基于固定頻率更新模型的增量PCA學(xué)習(xí)不能適應(yīng)子空間模型的變化。為此，該文首先基于目標(biāo)外觀變化的連續(xù)性，在子空間模型中提出更合理的目標(biāo)先驗(yàn)概率分布假設(shè)。然后，根據(jù)當(dāng)前跟蹤結(jié)果與子空間模型之間的匹配程度，自適應(yīng)調(diào)整遺忘比例因子，使得子空間模型更能適應(yīng)目標(biāo)外觀變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法能有效提高跟蹤的魯棒性和精度。
當(dāng)前基于增量主成分分析(PCA)學(xué)習(xí)的跟蹤方法存在兩個(gè)問題，首先，觀測(cè)模型沒有考慮目標(biāo)外觀變化的連續(xù)性；其次，當(dāng)目標(biāo)外觀的低維流行分布為非線性結(jié)構(gòu)時(shí)，基于固定頻率更新模型的增量PCA學(xué)習(xí)不能適應(yīng)子空間模型的變化。為此，該文首先基于目標(biāo)外觀變化的連續(xù)性，在子空間模型中提出更合理的目標(biāo)先驗(yàn)概率分布假設(shè)。然后，根據(jù)當(dāng)前跟蹤結(jié)果與子空間模型之間的匹配程度，自適應(yīng)調(diào)整遺忘比例因子，使得子空間模型更能適應(yīng)目標(biāo)外觀變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法能有效提高跟蹤的魯棒性和精度。
2015, 37(11): 2578-2586.
doi: 10.11999/JEIT150143
摘要:
該文針對(duì)摳圖中前背景顏色歧義這一難題，提出快速隨機(jī)紋理算法來對(duì)顏色信息進(jìn)行有效的補(bǔ)償，先對(duì)原始圖像進(jìn)行稠密抽取得到初始紋理，后經(jīng)隨機(jī)投影降維，再根據(jù)前背景交疊度選擇最優(yōu)通道生成隨機(jī)紋理圖。結(jié)合生成的紋理信息，設(shè)計(jì)了空間、顏色、紋理聯(lián)合樣本選擇指標(biāo)。接著，綜合考慮局部近鄰和非局部近鄰的作用，對(duì)樣本選擇代價(jià)進(jìn)行濾波。最后論證近鄰迭代濾波與全局能量方程平滑的關(guān)系，推導(dǎo)了后期迭代平滑公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于隨機(jī)紋理的代價(jià)濾波式摳圖在前背景顏色分布近似時(shí)，能夠取得視覺和定量上更好的結(jié)果。
該文針對(duì)摳圖中前背景顏色歧義這一難題，提出快速隨機(jī)紋理算法來對(duì)顏色信息進(jìn)行有效的補(bǔ)償，先對(duì)原始圖像進(jìn)行稠密抽取得到初始紋理，后經(jīng)隨機(jī)投影降維，再根據(jù)前背景交疊度選擇最優(yōu)通道生成隨機(jī)紋理圖。結(jié)合生成的紋理信息，設(shè)計(jì)了空間、顏色、紋理聯(lián)合樣本選擇指標(biāo)。接著，綜合考慮局部近鄰和非局部近鄰的作用，對(duì)樣本選擇代價(jià)進(jìn)行濾波。最后論證近鄰迭代濾波與全局能量方程平滑的關(guān)系，推導(dǎo)了后期迭代平滑公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于隨機(jī)紋理的代價(jià)濾波式摳圖在前背景顏色分布近似時(shí)，能夠取得視覺和定量上更好的結(jié)果。
2015, 37(11): 2587-2593.
doi: 10.11999/JEIT141447
摘要:
圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在數(shù)字圖像處理中應(yīng)用廣泛，無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)更是近些年來的研究熱點(diǎn)。該文提出一種基于局部結(jié)構(gòu)的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法首先利用局部梯度選擇強(qiáng)邊緣區(qū)域，然后通過強(qiáng)邊緣的信息來評(píng)價(jià)圖像的質(zhì)量。該方法的創(chuàng)新之處在于：基于局部最大梯度的像素點(diǎn)質(zhì)量評(píng)價(jià)；利用強(qiáng)邊緣點(diǎn)的局部質(zhì)量來估計(jì)全局圖像質(zhì)量。該方法可以同時(shí)評(píng)價(jià)噪聲圖像和模糊圖像，圖像失真越嚴(yán)重，該方法的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)就越低。與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果比較表明，該文方法與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相關(guān)性很強(qiáng)，能很好地反映圖像質(zhì)量的視覺感知效果。
圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在數(shù)字圖像處理中應(yīng)用廣泛，無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)更是近些年來的研究熱點(diǎn)。該文提出一種基于局部結(jié)構(gòu)的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法首先利用局部梯度選擇強(qiáng)邊緣區(qū)域，然后通過強(qiáng)邊緣的信息來評(píng)價(jià)圖像的質(zhì)量。該方法的創(chuàng)新之處在于：基于局部最大梯度的像素點(diǎn)質(zhì)量評(píng)價(jià)；利用強(qiáng)邊緣點(diǎn)的局部質(zhì)量來估計(jì)全局圖像質(zhì)量。該方法可以同時(shí)評(píng)價(jià)噪聲圖像和模糊圖像，圖像失真越嚴(yán)重，該方法的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)就越低。與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果比較表明，該文方法與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相關(guān)性很強(qiáng)，能很好地反映圖像質(zhì)量的視覺感知效果。
2015, 37(11): 2594-2600.
doi: 10.11999/JEIT150364
摘要:
為了提高邊緣檢測(cè)精確度與抗噪性能，該文提出一種基于保角相位的圖像邊緣檢測(cè)新方法。該方法首先利用保角單演信號(hào)能夠表達(dá)不同本征維數(shù)的圖像局部結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，采用指數(shù)函數(shù)計(jì)算相位偏差，有效地抑制了相位一致模型邊緣檢測(cè)中產(chǎn)生的偽邊緣和噪聲，提高了邊緣檢測(cè)的精確度；其次，利用Poisson核在空域中有解析表示的優(yōu)勢(shì)，降低了算法復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的相位一致性圖像邊緣檢測(cè)方法相比，該方法提取的圖像邊緣更精確、更完整、更均勻，對(duì)噪聲具有更好的魯棒性，同時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度較低。
為了提高邊緣檢測(cè)精確度與抗噪性能，該文提出一種基于保角相位的圖像邊緣檢測(cè)新方法。該方法首先利用保角單演信號(hào)能夠表達(dá)不同本征維數(shù)的圖像局部結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，采用指數(shù)函數(shù)計(jì)算相位偏差，有效地抑制了相位一致模型邊緣檢測(cè)中產(chǎn)生的偽邊緣和噪聲，提高了邊緣檢測(cè)的精確度；其次，利用Poisson核在空域中有解析表示的優(yōu)勢(shì)，降低了算法復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的相位一致性圖像邊緣檢測(cè)方法相比，該方法提取的圖像邊緣更精確、更完整、更均勻，對(duì)噪聲具有更好的魯棒性，同時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度較低。
2015, 37(11): 2601-2607.
doi: 10.11999/JEIT150468
摘要:
為了更好地解決高維數(shù)據(jù)矩陣低秩稀疏分解問題，該文提出以Max-范數(shù)凸化秩函數(shù)的Max極小化模型，并給出該模型的相應(yīng)算法。在對(duì)新模型計(jì)算復(fù)雜性分析的基礎(chǔ)上，該文進(jìn)一步提出了Max約束模型，改進(jìn)模型不僅在分解問題中效果良好，且相應(yīng)的投影梯度算法具有更強(qiáng)的時(shí)效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的兩組模型對(duì)于低秩稀疏分解問題均行之有效。
為了更好地解決高維數(shù)據(jù)矩陣低秩稀疏分解問題，該文提出以Max-范數(shù)凸化秩函數(shù)的Max極小化模型，并給出該模型的相應(yīng)算法。在對(duì)新模型計(jì)算復(fù)雜性分析的基礎(chǔ)上，該文進(jìn)一步提出了Max約束模型，改進(jìn)模型不僅在分解問題中效果良好，且相應(yīng)的投影梯度算法具有更強(qiáng)的時(shí)效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的兩組模型對(duì)于低秩稀疏分解問題均行之有效。
2015, 37(11): 2608-2612.
doi: 10.11999/JEIT150179
摘要:
針對(duì)全變分算法在壓縮感知磁共振成像(CS-MRI)重構(gòu)過程中存在階梯效應(yīng)的問題，該文研究3種基于全變分?jǐn)U展方法的CS-MRI成像算法，即高階全變分、總廣義變分和組合稀疏全變分，并將其與平移不變離散小波稀疏基相結(jié)合，建立稀疏模型，采用快速復(fù)合分裂算法求解CS-MRI重構(gòu)的凸優(yōu)化問題。同時(shí)，討論了全變分及其擴(kuò)展方法對(duì)兩種不同磁共振圖像數(shù)據(jù)和徑向欠采樣模式重構(gòu)CS-MRI的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于全變分?jǐn)U展的重構(gòu)算法能有效解決全變分重建中存在階梯效應(yīng)的缺點(diǎn)；另外，相比高階全變分和總廣義變分重構(gòu)算法，組合稀疏全變分方法具有更好的重建效果，獲得更高重構(gòu)信噪比。
針對(duì)全變分算法在壓縮感知磁共振成像(CS-MRI)重構(gòu)過程中存在階梯效應(yīng)的問題，該文研究3種基于全變分?jǐn)U展方法的CS-MRI成像算法，即高階全變分、總廣義變分和組合稀疏全變分，并將其與平移不變離散小波稀疏基相結(jié)合，建立稀疏模型，采用快速復(fù)合分裂算法求解CS-MRI重構(gòu)的凸優(yōu)化問題。同時(shí)，討論了全變分及其擴(kuò)展方法對(duì)兩種不同磁共振圖像數(shù)據(jù)和徑向欠采樣模式重構(gòu)CS-MRI的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于全變分?jǐn)U展的重構(gòu)算法能有效解決全變分重建中存在階梯效應(yīng)的缺點(diǎn)；另外，相比高階全變分和總廣義變分重構(gòu)算法，組合稀疏全變分方法具有更好的重建效果，獲得更高重構(gòu)信噪比。
2015, 37(11): 2613-2620.
doi: 10.11999/JEIT150318
摘要:
該文利用局部正交約束，采用反向投影策略，提出一種基于算子的信號(hào)自適應(yīng)分解方法。該方法將輸入信號(hào)建模為多個(gè)基本信號(hào)和一個(gè)殘差信號(hào)之和，并且基本信號(hào)落在所定義算子的零空間中。通過仿真和實(shí)際信號(hào)的實(shí)驗(yàn)，展示了所提算法對(duì)于解決信號(hào)處理中的模式混疊問題的可行性，有效性和實(shí)用性。
該文利用局部正交約束，采用反向投影策略，提出一種基于算子的信號(hào)自適應(yīng)分解方法。該方法將輸入信號(hào)建模為多個(gè)基本信號(hào)和一個(gè)殘差信號(hào)之和，并且基本信號(hào)落在所定義算子的零空間中。通過仿真和實(shí)際信號(hào)的實(shí)驗(yàn)，展示了所提算法對(duì)于解決信號(hào)處理中的模式混疊問題的可行性，有效性和實(shí)用性。
2015, 37(11): 2621-2627.
doi: 10.11999/JEIT150390
摘要:
該文針對(duì)全盲條件下單接收天線的空時(shí)分組碼(STBC)識(shí)別問題，提出一種基于四階累積量識(shí)別方法。使用接收信號(hào)的四階累積量作為特征參數(shù)，利用高階累積量對(duì)零均值高斯噪聲不敏感的特性，首先求取各種STBC的四階累積量理論值，再對(duì)采樣信號(hào)四階累積量進(jìn)行區(qū)間檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)STBC的識(shí)別。該算法不需要信道信息和噪聲參數(shù)，仿真結(jié)果表明，該算法在單天線條件下性能較好。
該文針對(duì)全盲條件下單接收天線的空時(shí)分組碼(STBC)識(shí)別問題，提出一種基于四階累積量識(shí)別方法。使用接收信號(hào)的四階累積量作為特征參數(shù)，利用高階累積量對(duì)零均值高斯噪聲不敏感的特性，首先求取各種STBC的四階累積量理論值，再對(duì)采樣信號(hào)四階累積量進(jìn)行區(qū)間檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)STBC的識(shí)別。該算法不需要信道信息和噪聲參數(shù)，仿真結(jié)果表明，該算法在單天線條件下性能較好。
2015, 37(11): 2628-2633.
doi: 10.11999/JEIT150298
摘要:
針對(duì)大規(guī)模的離散傅里葉變換(DFT)調(diào)制濾波器組設(shè)計(jì)算法復(fù)雜度高的問題，該文提出一種基于無約束優(yōu)化的快速設(shè)計(jì)算法。該算法將兩個(gè)原型濾波器的設(shè)計(jì)問題歸結(jié)為一個(gè)無約束優(yōu)化問題,將濾波器組的傳遞失真，混疊失真以及原型濾波器阻帶能量的加權(quán)和作為目標(biāo)函數(shù)。進(jìn)而，采用雙迭代機(jī)制來求解該優(yōu)化問題。在單步迭代中，運(yùn)用矩陣求逆的等效條件和Toeplitz矩陣求逆的快速算法，顯著地降低了迭代的計(jì)算代價(jià)。仿真對(duì)比表明,與已有的設(shè)計(jì)算法相比,新算法計(jì)算代價(jià)低 ,可以得到整體性能更好的濾波器組,并且可以快速設(shè)計(jì)大規(guī)模的濾波器組。
針對(duì)大規(guī)模的離散傅里葉變換(DFT)調(diào)制濾波器組設(shè)計(jì)算法復(fù)雜度高的問題，該文提出一種基于無約束優(yōu)化的快速設(shè)計(jì)算法。該算法將兩個(gè)原型濾波器的設(shè)計(jì)問題歸結(jié)為一個(gè)無約束優(yōu)化問題,將濾波器組的傳遞失真，混疊失真以及原型濾波器阻帶能量的加權(quán)和作為目標(biāo)函數(shù)。進(jìn)而，采用雙迭代機(jī)制來求解該優(yōu)化問題。在單步迭代中，運(yùn)用矩陣求逆的等效條件和Toeplitz矩陣求逆的快速算法，顯著地降低了迭代的計(jì)算代價(jià)。仿真對(duì)比表明,與已有的設(shè)計(jì)算法相比,新算法計(jì)算代價(jià)低 ,可以得到整體性能更好的濾波器組,并且可以快速設(shè)計(jì)大規(guī)模的濾波器組。
2015, 37(11): 2634-2641.
doi: 10.11999/JEIT150106
摘要:
異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)聚類分析是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究問題之一。利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，該文提出一種基于嵌入技術(shù)的星型模式的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的快速聚類算法。首先從相容的角度將異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為若干個(gè)相容的二部圖，使用隨機(jī)映射和一種線性時(shí)間求解程序快速計(jì)算出每個(gè)二部圖的近似通勤距離嵌入，每個(gè)嵌入都存在一個(gè)子集指示目標(biāo)數(shù)據(jù)集；然后，使用這些指示子集構(gòu)建一個(gè)通用的聚類模型；最后，將所有指示子集的類設(shè)置標(biāo)號(hào)，通過計(jì)算指示同一目標(biāo)對(duì)象的指示數(shù)據(jù)與標(biāo)號(hào)相同類的中心點(diǎn)的加權(quán)距離總和，同時(shí)劃分所有的指示子集，從而快速獲得通用模型的極小值。通過理論分析及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該文算法聚類速度快，聚類準(zhǔn)確率高。
異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)聚類分析是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究問題之一。利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，該文提出一種基于嵌入技術(shù)的星型模式的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的快速聚類算法。首先從相容的角度將異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為若干個(gè)相容的二部圖，使用隨機(jī)映射和一種線性時(shí)間求解程序快速計(jì)算出每個(gè)二部圖的近似通勤距離嵌入，每個(gè)嵌入都存在一個(gè)子集指示目標(biāo)數(shù)據(jù)集；然后，使用這些指示子集構(gòu)建一個(gè)通用的聚類模型；最后，將所有指示子集的類設(shè)置標(biāo)號(hào)，通過計(jì)算指示同一目標(biāo)對(duì)象的指示數(shù)據(jù)與標(biāo)號(hào)相同類的中心點(diǎn)的加權(quán)距離總和，同時(shí)劃分所有的指示子集，從而快速獲得通用模型的極小值。通過理論分析及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該文算法聚類速度快，聚類準(zhǔn)確率高。
2015, 37(11): 2642-2649.
doi: 10.11999/JEIT150273
摘要:
端信息跳變是目前主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)防御領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。該文構(gòu)建了固定策略下的定時(shí)隙端信息跳變模型，分析了固定跳變周期引起的防御收益下降和跳變邊界數(shù)據(jù)包丟失造成的服務(wù)損失問題。提出了基于非廣延熵和Sibson熵融合的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)異常度量算法，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了端信息跳變周期和跳變空間自調(diào)整策略，構(gòu)建了主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)防御模型，提高了防御收益。給出了基于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)測(cè)的跳變周期拉伸策略，保證了跳變邊界的服務(wù)質(zhì)量。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提模型在網(wǎng)絡(luò)防御中的有效性和良好的服務(wù)性。
端信息跳變是目前主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)防御領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。該文構(gòu)建了固定策略下的定時(shí)隙端信息跳變模型，分析了固定跳變周期引起的防御收益下降和跳變邊界數(shù)據(jù)包丟失造成的服務(wù)損失問題。提出了基于非廣延熵和Sibson熵融合的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)異常度量算法，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了端信息跳變周期和跳變空間自調(diào)整策略，構(gòu)建了主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)防御模型，提高了防御收益。給出了基于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)測(cè)的跳變周期拉伸策略，保證了跳變邊界的服務(wù)質(zhì)量。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提模型在網(wǎng)絡(luò)防御中的有效性和良好的服務(wù)性。
2015, 37(11): 2650-2656.
doi: 10.11999/JEIT150252
摘要:
為了解決分布式衛(wèi)星光網(wǎng)絡(luò)波長(zhǎng)路由分配復(fù)雜的問題，論文提出基于小窗口策略的蟻群優(yōu)化算法。采用鏈路可持續(xù)時(shí)間和波長(zhǎng)空閑率作為啟發(fā)函數(shù)，在實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的同時(shí)，降低網(wǎng)絡(luò)的擁塞率；引入小窗口策略引導(dǎo)螞蟻在最小路由請(qǐng)求區(qū)域內(nèi)進(jìn)行選路，提高了算法的收斂速度；通過計(jì)算相鄰鏈路空閑波長(zhǎng)的交集，實(shí)現(xiàn)了由單只螞蟻同時(shí)完成路由選擇和波長(zhǎng)分配。對(duì)單主星和雙主星兩種場(chǎng)景下的算法性能進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明：與經(jīng)典的Dijkstra+FF算法相比較，單主星和雙主星時(shí)的網(wǎng)絡(luò)擁塞率最高分別降低了0.5和0.7，網(wǎng)絡(luò)資源利用率改善最高可達(dá)到0.45和0.50。
為了解決分布式衛(wèi)星光網(wǎng)絡(luò)波長(zhǎng)路由分配復(fù)雜的問題，論文提出基于小窗口策略的蟻群優(yōu)化算法。采用鏈路可持續(xù)時(shí)間和波長(zhǎng)空閑率作為啟發(fā)函數(shù)，在實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的同時(shí)，降低網(wǎng)絡(luò)的擁塞率；引入小窗口策略引導(dǎo)螞蟻在最小路由請(qǐng)求區(qū)域內(nèi)進(jìn)行選路，提高了算法的收斂速度；通過計(jì)算相鄰鏈路空閑波長(zhǎng)的交集，實(shí)現(xiàn)了由單只螞蟻同時(shí)完成路由選擇和波長(zhǎng)分配。對(duì)單主星和雙主星兩種場(chǎng)景下的算法性能進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明：與經(jīng)典的Dijkstra+FF算法相比較，單主星和雙主星時(shí)的網(wǎng)絡(luò)擁塞率最高分別降低了0.5和0.7，網(wǎng)絡(luò)資源利用率改善最高可達(dá)到0.45和0.50。
2015, 37(11): 2657-2663.
doi: 10.11999/JEIT150450
摘要:
基于分布式天線的全雙工中繼系統(tǒng)結(jié)合了全雙工中繼兩跳同時(shí)同頻傳輸?shù)哪芰头植际教炀€高效覆蓋的特性，為提升小區(qū)邊緣和嚴(yán)重陰影衰落區(qū)域的頻譜效率提供了一種有效途徑。在自干擾抵消非理想的多用戶場(chǎng)景下，利用分布式多天線波束成形可實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)中自干擾和多用戶干擾的聯(lián)合抑制。為此，該文首先建立了在各分布式天線節(jié)點(diǎn)獨(dú)立發(fā)射功率約束下最大化多用戶端到端和速率的最優(yōu)化系統(tǒng)模型，進(jìn)而提出一種雙層迭代算法，解決原問題的非凸性求解難題。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性，表明在多用戶分布式天線全雙工中繼系統(tǒng)中，所提波束成形設(shè)計(jì)能夠有效抑制自干擾和多用戶干擾，顯著提高系統(tǒng)頻譜效率。
基于分布式天線的全雙工中繼系統(tǒng)結(jié)合了全雙工中繼兩跳同時(shí)同頻傳輸?shù)哪芰头植际教炀€高效覆蓋的特性，為提升小區(qū)邊緣和嚴(yán)重陰影衰落區(qū)域的頻譜效率提供了一種有效途徑。在自干擾抵消非理想的多用戶場(chǎng)景下，利用分布式多天線波束成形可實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)中自干擾和多用戶干擾的聯(lián)合抑制。為此，該文首先建立了在各分布式天線節(jié)點(diǎn)獨(dú)立發(fā)射功率約束下最大化多用戶端到端和速率的最優(yōu)化系統(tǒng)模型，進(jìn)而提出一種雙層迭代算法，解決原問題的非凸性求解難題。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性，表明在多用戶分布式天線全雙工中繼系統(tǒng)中，所提波束成形設(shè)計(jì)能夠有效抑制自干擾和多用戶干擾，顯著提高系統(tǒng)頻譜效率。
2015, 37(11): 2664-2671.
doi: 10.11999/JEIT150137
摘要:
該文研究頻率選擇性信道中多用戶點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分布式中繼網(wǎng)絡(luò)波束形成技術(shù)。為了均衡源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道，該文提出的波束形成技術(shù)在中繼節(jié)點(diǎn)上采用有限長(zhǎng)響應(yīng)濾波器和濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)傳輸方法，以最小化中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射總功率為目標(biāo)，同時(shí)滿足所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)。該波束形成優(yōu)化問題的直接形式由于其非凸性而難以求得最優(yōu)解。該文采用半定松弛(SDP)方法將其近似為凸優(yōu)化問題，進(jìn)而可以用內(nèi)點(diǎn)法高效快速求解。仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)的放大而后轉(zhuǎn)發(fā)的波束形成技術(shù)，所提波束形成方法能有效提高頻率選擇性信道中多用戶中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
該文研究頻率選擇性信道中多用戶點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分布式中繼網(wǎng)絡(luò)波束形成技術(shù)。為了均衡源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道，該文提出的波束形成技術(shù)在中繼節(jié)點(diǎn)上采用有限長(zhǎng)響應(yīng)濾波器和濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)傳輸方法，以最小化中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射總功率為目標(biāo)，同時(shí)滿足所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)。該波束形成優(yōu)化問題的直接形式由于其非凸性而難以求得最優(yōu)解。該文采用半定松弛(SDP)方法將其近似為凸優(yōu)化問題，進(jìn)而可以用內(nèi)點(diǎn)法高效快速求解。仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)的放大而后轉(zhuǎn)發(fā)的波束形成技術(shù)，所提波束形成方法能有效提高頻率選擇性信道中多用戶中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
2015, 37(11): 2672-2677.
doi: 10.11999/JEIT150026
摘要:
該文針對(duì)時(shí)變頻率選擇性衰落信道下高階連續(xù)相位調(diào)制(CPM)信號(hào)盲均衡中存在的均衡性能較差、復(fù)雜度較高以及收斂速度慢等問題，從雙向自適應(yīng)信道均衡的角度出發(fā)，將線性調(diào)制信號(hào)均衡中使用的前后向自適應(yīng)軟輸入軟輸出(FABA-SISO)算法推廣，建立一種新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法，并結(jié)合逐幸存處理(PSP)思想和Kalman濾波，提出一種適用于高階CPM信號(hào)的自適應(yīng)盲均衡算法。該算法通過使用FABA-SISO算法，同時(shí)利用過去、現(xiàn)在和將來的觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行Kalman濾波信道估計(jì)，有效改善了信道估計(jì)的精度，同時(shí)使用PSP算法來降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，使得算法具有較好的工程應(yīng)用性。仿真結(jié)果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收斂性。
該文針對(duì)時(shí)變頻率選擇性衰落信道下高階連續(xù)相位調(diào)制(CPM)信號(hào)盲均衡中存在的均衡性能較差、復(fù)雜度較高以及收斂速度慢等問題，從雙向自適應(yīng)信道均衡的角度出發(fā)，將線性調(diào)制信號(hào)均衡中使用的前后向自適應(yīng)軟輸入軟輸出(FABA-SISO)算法推廣，建立一種新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法，并結(jié)合逐幸存處理(PSP)思想和Kalman濾波，提出一種適用于高階CPM信號(hào)的自適應(yīng)盲均衡算法。該算法通過使用FABA-SISO算法，同時(shí)利用過去、現(xiàn)在和將來的觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行Kalman濾波信道估計(jì)，有效改善了信道估計(jì)的精度，同時(shí)使用PSP算法來降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，使得算法具有較好的工程應(yīng)用性。仿真結(jié)果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收斂性。
2015, 37(11): 2678-2684.
doi: 10.11999/JEIT150227
摘要:
針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)存在安全威脅和能量受限的問題，該文研究了基于ST(Save-then-Transmit)協(xié)議的能量收集型高斯竊聽信道的安全通信。首先，對(duì)系統(tǒng)安全速率最大化進(jìn)行研究；其次，為進(jìn)一步提高系統(tǒng)安全速率，給出了協(xié)作抗干擾方案，并討論了該方案提高安全速率的充分必要條件，且提出了該方案下安全速率的迭代優(yōu)化算法；最后，給出了一種復(fù)雜度低的單輔助端的選擇方案。仿真結(jié)果表明，第1種優(yōu)化方案明顯提高了系統(tǒng)的安全速率；第2種協(xié)作抗干擾方案可進(jìn)一步提高系統(tǒng)的安全速率且收斂速度較快；當(dāng)原能量收集型高斯竊聽信道不能進(jìn)行安全通信時(shí)，協(xié)作抗干擾方案可在一定條件下實(shí)現(xiàn)安全傳輸。
針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)存在安全威脅和能量受限的問題，該文研究了基于ST(Save-then-Transmit)協(xié)議的能量收集型高斯竊聽信道的安全通信。首先，對(duì)系統(tǒng)安全速率最大化進(jìn)行研究；其次，為進(jìn)一步提高系統(tǒng)安全速率，給出了協(xié)作抗干擾方案，并討論了該方案提高安全速率的充分必要條件，且提出了該方案下安全速率的迭代優(yōu)化算法；最后，給出了一種復(fù)雜度低的單輔助端的選擇方案。仿真結(jié)果表明，第1種優(yōu)化方案明顯提高了系統(tǒng)的安全速率；第2種協(xié)作抗干擾方案可進(jìn)一步提高系統(tǒng)的安全速率且收斂速度較快；當(dāng)原能量收集型高斯竊聽信道不能進(jìn)行安全通信時(shí)，協(xié)作抗干擾方案可在一定條件下實(shí)現(xiàn)安全傳輸。
2015, 37(11): 2685-2690.
doi: 10.11999/JEIT150261
摘要:
由于傳統(tǒng)編碼方式對(duì)屏幕圖像的編碼效果不佳，該文根據(jù)屏幕圖像包含大量非連續(xù)色調(diào)內(nèi)容的特點(diǎn)，在HEVC(High Efficiency Video Coding)基礎(chǔ)上，提出一種新的幀內(nèi)編碼模式稱為幀內(nèi)串匹配(Intra String Copy, ISC)?；舅枷胧窃贖EVC的編碼單元(Coding Unit, CU)級(jí)別上，引入字典編碼工具：編碼時(shí)，在一定長(zhǎng)度的字典窗口內(nèi)，利用散列表，對(duì)當(dāng)前CU內(nèi)的像素，進(jìn)行串搜索和匹配；解碼時(shí)，根據(jù)像素串匹配的距離和匹配長(zhǎng)度，在重建緩存內(nèi)復(fù)制相應(yīng)位置像素重建當(dāng)前CU像素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在編碼復(fù)雜度增加很少的情況下，對(duì)于典型的屏幕圖像測(cè)試序列，在全幀內(nèi)(All Intra, AI)，隨機(jī)接入(Random Access, RA)，低延遲(Low-delay B, LB)3種配置下，有損編碼模式比HEVC分別節(jié)省碼率15.1%, 12.0%, 8.3%，無損編碼模式分別節(jié)省碼率23.3%, 14.9%, 11.6%。
由于傳統(tǒng)編碼方式對(duì)屏幕圖像的編碼效果不佳，該文根據(jù)屏幕圖像包含大量非連續(xù)色調(diào)內(nèi)容的特點(diǎn)，在HEVC(High Efficiency Video Coding)基礎(chǔ)上，提出一種新的幀內(nèi)編碼模式稱為幀內(nèi)串匹配(Intra String Copy, ISC)?；舅枷胧窃贖EVC的編碼單元(Coding Unit, CU)級(jí)別上，引入字典編碼工具：編碼時(shí)，在一定長(zhǎng)度的字典窗口內(nèi)，利用散列表，對(duì)當(dāng)前CU內(nèi)的像素，進(jìn)行串搜索和匹配；解碼時(shí)，根據(jù)像素串匹配的距離和匹配長(zhǎng)度，在重建緩存內(nèi)復(fù)制相應(yīng)位置像素重建當(dāng)前CU像素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在編碼復(fù)雜度增加很少的情況下，對(duì)于典型的屏幕圖像測(cè)試序列，在全幀內(nèi)(All Intra, AI)，隨機(jī)接入(Random Access, RA)，低延遲(Low-delay B, LB)3種配置下，有損編碼模式比HEVC分別節(jié)省碼率15.1%, 12.0%, 8.3%，無損編碼模式分別節(jié)省碼率23.3%, 14.9%, 11.6%。
2015, 37(11): 2691-2696.
doi: 10.11999/JEIT 150164
摘要:
旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)是一類重要的密碼學(xué)函數(shù)，研究其重量和非線性度等密碼學(xué)性質(zhì)具有很好的理論價(jià)值。區(qū)別于已有的計(jì)算方法，該文利用特定的正規(guī)基把這些布爾函數(shù)的問題轉(zhuǎn)化為有限域上的指數(shù)和問題，得到了4 ?? n和n=2s 時(shí)一些二次旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)的重量和非線性度的新結(jié)果。使用所提的方法，可以計(jì)算幾乎全部的二次旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)的重量和非線性度。所提的新方法對(duì)于研究一般的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)具有一定的參考意義。
旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)是一類重要的密碼學(xué)函數(shù)，研究其重量和非線性度等密碼學(xué)性質(zhì)具有很好的理論價(jià)值。區(qū)別于已有的計(jì)算方法，該文利用特定的正規(guī)基把這些布爾函數(shù)的問題轉(zhuǎn)化為有限域上的指數(shù)和問題，得到了4 ?? n和n=2s 時(shí)一些二次旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)的重量和非線性度的新結(jié)果。使用所提的方法，可以計(jì)算幾乎全部的二次旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)的重量和非線性度。所提的新方法對(duì)于研究一般的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱布爾函數(shù)具有一定的參考意義。
2015, 37(11): 2697-2704.
doi: 10.11999/JEIT150170
摘要:
該文提出一種基于壓縮感知和三次相位變換(Cubic Phase Transform, CPT)的低復(fù)雜度空中機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法。首先利用CPT將機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)中的兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行分離，然后采用壓縮感知技術(shù)完成機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)。在機(jī)載雷達(dá)發(fā)射脈沖數(shù)有限的情況下，該方法能夠獲得準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)結(jié)果；仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法有效性。
該文提出一種基于壓縮感知和三次相位變換(Cubic Phase Transform, CPT)的低復(fù)雜度空中機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法。首先利用CPT將機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)中的兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行分離，然后采用壓縮感知技術(shù)完成機(jī)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)。在機(jī)載雷達(dá)發(fā)射脈沖數(shù)有限的情況下，該方法能夠獲得準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)結(jié)果；仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法有效性。
2015, 37(11): 2705-2712.
doi: 10.11999/JEIT141334
摘要:
該文針對(duì)低頻超寬帶(UWB)干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)，提出一種新的干涉相位絕對(duì)值估計(jì)方法。該方法首先對(duì)干涉圖像進(jìn)行非參數(shù)模型的精配準(zhǔn)，并利用配準(zhǔn)偏移量生成配準(zhǔn)相位。然后將配準(zhǔn)相位從干涉相位中去除，得到失配相位。最后估計(jì)失配相位的絕對(duì)相位，進(jìn)而得到絕對(duì)干涉相位的值。該方法利用失配相位具有無相位纏繞或只在相干性較差區(qū)域存在相位纏繞的特性估計(jì)其絕對(duì)相位，相比傳統(tǒng)的絕對(duì)干涉相位估計(jì)方法具有更小的運(yùn)算復(fù)雜度。P波段UWB InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
該文針對(duì)低頻超寬帶(UWB)干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)，提出一種新的干涉相位絕對(duì)值估計(jì)方法。該方法首先對(duì)干涉圖像進(jìn)行非參數(shù)模型的精配準(zhǔn)，并利用配準(zhǔn)偏移量生成配準(zhǔn)相位。然后將配準(zhǔn)相位從干涉相位中去除，得到失配相位。最后估計(jì)失配相位的絕對(duì)相位，進(jìn)而得到絕對(duì)干涉相位的值。該方法利用失配相位具有無相位纏繞或只在相干性較差區(qū)域存在相位纏繞的特性估計(jì)其絕對(duì)相位，相比傳統(tǒng)的絕對(duì)干涉相位估計(jì)方法具有更小的運(yùn)算復(fù)雜度。P波段UWB InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
2015, 37(11): 2713-2718.
doi: 10.11999/JEIT150282
摘要:
合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)可以獲得比傳統(tǒng)雷達(dá)高度計(jì)更高的測(cè)量精度，延遲校正是其中的核心技術(shù)。在雷達(dá)收發(fā)脈沖的間隔內(nèi)，由于衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離變化會(huì)帶來殘余誤差，這點(diǎn)在現(xiàn)有的延遲校正算法中都未考慮。該文研究了垂直速度和水平速度對(duì)延遲校正的影響，建立了合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)的延遲校正模型，提出了一個(gè)新的延遲校正算法，消除了衛(wèi)星垂直速度和水平速度帶來的殘余誤差。最后通過計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明，該文提出的算法可得到準(zhǔn)確的校正結(jié)果。
合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)可以獲得比傳統(tǒng)雷達(dá)高度計(jì)更高的測(cè)量精度，延遲校正是其中的核心技術(shù)。在雷達(dá)收發(fā)脈沖的間隔內(nèi)，由于衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離變化會(huì)帶來殘余誤差，這點(diǎn)在現(xiàn)有的延遲校正算法中都未考慮。該文研究了垂直速度和水平速度對(duì)延遲校正的影響，建立了合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)的延遲校正模型，提出了一個(gè)新的延遲校正算法，消除了衛(wèi)星垂直速度和水平速度帶來的殘余誤差。最后通過計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明，該文提出的算法可得到準(zhǔn)確的校正結(jié)果。
2015, 37(11): 2719-2726.
doi: 10.11999/JEIT150235
摘要:
針對(duì)ISAR自聚焦成像，該文提出一種基于貝葉斯壓縮感知的高分辨率成像算法。首先利用目標(biāo)圖像的稀疏特性構(gòu)建級(jí)聯(lián)形式的稀疏先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，同時(shí)將相位誤差建模為均勻分布模型；然后基于最大后驗(yàn)準(zhǔn)則，依據(jù)貝葉斯壓縮感知理論交替迭代求解目標(biāo)圖像和相位誤差。與傳統(tǒng)稀疏方法相比，所提算法進(jìn)一步利用了目標(biāo)圖像的聯(lián)合稀疏信息，將ISAR CS成像轉(zhuǎn)化為MMV聯(lián)合稀疏優(yōu)化問題的求解，可以有效改善自聚焦的精度以及成像質(zhì)量。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
針對(duì)ISAR自聚焦成像，該文提出一種基于貝葉斯壓縮感知的高分辨率成像算法。首先利用目標(biāo)圖像的稀疏特性構(gòu)建級(jí)聯(lián)形式的稀疏先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，同時(shí)將相位誤差建模為均勻分布模型；然后基于最大后驗(yàn)準(zhǔn)則，依據(jù)貝葉斯壓縮感知理論交替迭代求解目標(biāo)圖像和相位誤差。與傳統(tǒng)稀疏方法相比，所提算法進(jìn)一步利用了目標(biāo)圖像的聯(lián)合稀疏信息，將ISAR CS成像轉(zhuǎn)化為MMV聯(lián)合稀疏優(yōu)化問題的求解，可以有效改善自聚焦的精度以及成像質(zhì)量。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
2015, 37(11): 2727-2734.
doi: 10.11999/JEIT150193
摘要:
目前對(duì)線性調(diào)頻(LFM)脈沖壓縮雷達(dá)轉(zhuǎn)發(fā)欺騙干擾主要通過移頻調(diào)制轉(zhuǎn)發(fā)和采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)實(shí)現(xiàn)，常規(guī)轉(zhuǎn)發(fā)干擾樣式簡(jiǎn)單，干擾信號(hào)規(guī)律性強(qiáng)、復(fù)雜度低。該文提出一種基于間歇采樣的多載波調(diào)制轉(zhuǎn)發(fā)新型干擾樣式。首先引用碼片的概念對(duì)間歇采樣過程重新建模，在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)當(dāng)前采樣碼片附加不同移頻量，結(jié)合多載波并行調(diào)制體制對(duì)其進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換，利用不同次轉(zhuǎn)發(fā)信號(hào)各子載波間的干擾累積，實(shí)現(xiàn)對(duì)LFM脈沖壓縮雷達(dá)的數(shù)量、幅度、空間分布可控的逼真假目標(biāo)干擾。仿真表明該干擾樣式比移頻干擾和直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾具有更好的干擾效果。
目前對(duì)線性調(diào)頻(LFM)脈沖壓縮雷達(dá)轉(zhuǎn)發(fā)欺騙干擾主要通過移頻調(diào)制轉(zhuǎn)發(fā)和采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)實(shí)現(xiàn)，常規(guī)轉(zhuǎn)發(fā)干擾樣式簡(jiǎn)單，干擾信號(hào)規(guī)律性強(qiáng)、復(fù)雜度低。該文提出一種基于間歇采樣的多載波調(diào)制轉(zhuǎn)發(fā)新型干擾樣式。首先引用碼片的概念對(duì)間歇采樣過程重新建模，在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)當(dāng)前采樣碼片附加不同移頻量，結(jié)合多載波并行調(diào)制體制對(duì)其進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換，利用不同次轉(zhuǎn)發(fā)信號(hào)各子載波間的干擾累積，實(shí)現(xiàn)對(duì)LFM脈沖壓縮雷達(dá)的數(shù)量、幅度、空間分布可控的逼真假目標(biāo)干擾。仿真表明該干擾樣式比移頻干擾和直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾具有更好的干擾效果。
2015, 37(11): 2735-2741.
doi: 10.11999/JEIT150561
摘要:
空間錐體目標(biāo)在自由段是典型的微動(dòng)目標(biāo)。該文研究了基于雙視角距離像的空間錐體目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法，估計(jì)的目標(biāo)參數(shù)包括進(jìn)動(dòng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)。首先分析了雷達(dá)俯仰角在空間錐體目標(biāo)自由段的變化情況，并且利用建立的目標(biāo)進(jìn)動(dòng)模型，得到了目標(biāo)散射中心在雷達(dá)視線(RLOS)上的投影方程。然后基于雙視角下的距離像序列推導(dǎo)出目標(biāo)參數(shù)的解析解，并引入彈道信息來解決半錐角的估計(jì)對(duì)信噪比(SNR)要求較高的問題。最后利用電磁計(jì)算數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的有效性。
空間錐體目標(biāo)在自由段是典型的微動(dòng)目標(biāo)。該文研究了基于雙視角距離像的空間錐體目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法，估計(jì)的目標(biāo)參數(shù)包括進(jìn)動(dòng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)。首先分析了雷達(dá)俯仰角在空間錐體目標(biāo)自由段的變化情況，并且利用建立的目標(biāo)進(jìn)動(dòng)模型，得到了目標(biāo)散射中心在雷達(dá)視線(RLOS)上的投影方程。然后基于雙視角下的距離像序列推導(dǎo)出目標(biāo)參數(shù)的解析解，并引入彈道信息來解決半錐角的估計(jì)對(duì)信噪比(SNR)要求較高的問題。最后利用電磁計(jì)算數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的有效性。
2015, 37(11): 2742-2748.
doi: 10.11999/JEIT150274
摘要:
在進(jìn)行單頻連續(xù)波表層穿透雷達(dá)的柱面2維無損檢測(cè)成像掃描時(shí)，發(fā)現(xiàn)明暗相間的條紋現(xiàn)象，這是雷達(dá)成像掃描的一種主要干擾，會(huì)嚴(yán)重降低目標(biāo)的成像效果。該文簡(jiǎn)單分析了曲面干涉條紋的產(chǎn)生機(jī)理，并且基于柱面與目標(biāo)的譜域分布特性差異，提出譜域干涉條紋濾波方法。針對(duì)小目標(biāo)具有較規(guī)律的譜域角度分布特性，沿角度進(jìn)行譜域插值的補(bǔ)償，以消除譜域?yàn)V波丟失目標(biāo)譜信息的影響。此外，結(jié)合波前成像算法，給出了實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、處理高效的譜域?yàn)V波成像處理流程。通過仿真分析和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該文方法能夠有效去除柱面的干涉條紋，形成清晰的目標(biāo)圖像。與傳統(tǒng)的減平均方法的對(duì)比證實(shí)該文方法更有效。
在進(jìn)行單頻連續(xù)波表層穿透雷達(dá)的柱面2維無損檢測(cè)成像掃描時(shí)，發(fā)現(xiàn)明暗相間的條紋現(xiàn)象，這是雷達(dá)成像掃描的一種主要干擾，會(huì)嚴(yán)重降低目標(biāo)的成像效果。該文簡(jiǎn)單分析了曲面干涉條紋的產(chǎn)生機(jī)理，并且基于柱面與目標(biāo)的譜域分布特性差異，提出譜域干涉條紋濾波方法。針對(duì)小目標(biāo)具有較規(guī)律的譜域角度分布特性，沿角度進(jìn)行譜域插值的補(bǔ)償，以消除譜域?yàn)V波丟失目標(biāo)譜信息的影響。此外，結(jié)合波前成像算法，給出了實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、處理高效的譜域?yàn)V波成像處理流程。通過仿真分析和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該文方法能夠有效去除柱面的干涉條紋，形成清晰的目標(biāo)圖像。與傳統(tǒng)的減平均方法的對(duì)比證實(shí)該文方法更有效。
2015, 37(11): 2749-2755.
doi: 10.11999/JEIT150301
摘要:
雙站雷達(dá)在反隱身、超低空防御方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但雙站測(cè)量裝置較為復(fù)雜，地表參數(shù)的準(zhǔn)確獲取工作耗時(shí)耗力，且精度難以保證，地表雙站雷達(dá)散射數(shù)據(jù)極其匱乏。為解決上述問題，該文以L/S/X/Ku波段裸土、水泥地和粗糙沙地后向散射實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例，忽略地表的精細(xì)結(jié)構(gòu)，采用等效面散射模型和遺傳算法反演了各地表的等效介電常數(shù)和粗糙度參數(shù)，獲取其等效參數(shù)統(tǒng)計(jì)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)地表雙站雷達(dá)散射回波的預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：該等效面散射模型保證了地表的后向和雙站散射回波預(yù)測(cè)精度；地表雙站雷達(dá)散射回波隨入射波頻率的增大而增大；隨散射角的增大先增大而后減小，并在鏡像方向出現(xiàn)最大值；隨散射方位角的增大，地表散射回波先減小而后增大，HH極化雙站散射回波的最小值一般出現(xiàn)在 方位角處，而VV極化雙站散射回波的最小值位置隨入射角的增大從 方位角向小角度方向偏移，并與入射波頻率、地表濕度以及粗糙度參數(shù)相關(guān)，該雙站散射特性可用于地表參數(shù)的反演以及目標(biāo)的反隱身研究。
雙站雷達(dá)在反隱身、超低空防御方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但雙站測(cè)量裝置較為復(fù)雜，地表參數(shù)的準(zhǔn)確獲取工作耗時(shí)耗力，且精度難以保證，地表雙站雷達(dá)散射數(shù)據(jù)極其匱乏。為解決上述問題，該文以L/S/X/Ku波段裸土、水泥地和粗糙沙地后向散射實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例，忽略地表的精細(xì)結(jié)構(gòu)，采用等效面散射模型和遺傳算法反演了各地表的等效介電常數(shù)和粗糙度參數(shù)，獲取其等效參數(shù)統(tǒng)計(jì)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)地表雙站雷達(dá)散射回波的預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：該等效面散射模型保證了地表的后向和雙站散射回波預(yù)測(cè)精度；地表雙站雷達(dá)散射回波隨入射波頻率的增大而增大；隨散射角的增大先增大而后減小，并在鏡像方向出現(xiàn)最大值；隨散射方位角的增大，地表散射回波先減小而后增大，HH極化雙站散射回波的最小值一般出現(xiàn)在 方位角處，而VV極化雙站散射回波的最小值位置隨入射角的增大從 方位角向小角度方向偏移，并與入射波頻率、地表濕度以及粗糙度參數(shù)相關(guān)，該雙站散射特性可用于地表參數(shù)的反演以及目標(biāo)的反隱身研究。
2015, 37(11): 2756-2761.
doi: 10.11999/JEIT150036
摘要:
單領(lǐng)航者自主水下航行器(AUV)協(xié)同導(dǎo)航算法中，系統(tǒng)模型是非線性的，擴(kuò)展Kalman濾波(EKF)是針對(duì)非線性系統(tǒng)的很有影響力的濾波算法，但是，EKF算法的性能嚴(yán)格依賴于一系列模型參數(shù)，而這些參數(shù)往往需要花費(fèi)很大的代價(jià)來捕獲，并且常需要人工調(diào)整。該文應(yīng)用一種能自動(dòng)學(xué)習(xí)Kalman濾波噪聲協(xié)方差參數(shù)的方法，通過仿真分析，證明了該學(xué)習(xí)算法可以完全自主并且高效、準(zhǔn)確地輸出Kalman濾波噪聲參數(shù)，進(jìn)一步提高了單領(lǐng)航者AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。
單領(lǐng)航者自主水下航行器(AUV)協(xié)同導(dǎo)航算法中，系統(tǒng)模型是非線性的，擴(kuò)展Kalman濾波(EKF)是針對(duì)非線性系統(tǒng)的很有影響力的濾波算法，但是，EKF算法的性能嚴(yán)格依賴于一系列模型參數(shù)，而這些參數(shù)往往需要花費(fèi)很大的代價(jià)來捕獲，并且常需要人工調(diào)整。該文應(yīng)用一種能自動(dòng)學(xué)習(xí)Kalman濾波噪聲協(xié)方差參數(shù)的方法，通過仿真分析，證明了該學(xué)習(xí)算法可以完全自主并且高效、準(zhǔn)確地輸出Kalman濾波噪聲參數(shù)，進(jìn)一步提高了單領(lǐng)航者AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。
2015, 37(11): 2762-2768.
doi: 10.11999/JEIT150209
摘要:
到達(dá)時(shí)間差(TDOA)直方圖分析是電子支援偵察雷達(dá)信號(hào)主分選的基礎(chǔ)；相關(guān)信號(hào)分選算法的性能與TDOA直方圖脈沖重復(fù)間隔(PRI)檢測(cè)門限的設(shè)定密切相關(guān)。為揭示PRI檢測(cè)門限與TDOA直方圖參數(shù)之間的關(guān)系，解決傳統(tǒng)PRI檢測(cè)門限依靠經(jīng)驗(yàn)設(shè)定、無法靈活調(diào)整的問題，該文從分析TDOA直方圖與脈沖序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)入手，推導(dǎo)了直方圖穩(wěn)定PRI、抖動(dòng)PRI和參差PRI檢測(cè)門限的解析表達(dá)式，提出了基于TDOA直方圖PRI檢測(cè)的信號(hào)分選算法，并通過仿真驗(yàn)證了算法的有效性。
到達(dá)時(shí)間差(TDOA)直方圖分析是電子支援偵察雷達(dá)信號(hào)主分選的基礎(chǔ)；相關(guān)信號(hào)分選算法的性能與TDOA直方圖脈沖重復(fù)間隔(PRI)檢測(cè)門限的設(shè)定密切相關(guān)。為揭示PRI檢測(cè)門限與TDOA直方圖參數(shù)之間的關(guān)系，解決傳統(tǒng)PRI檢測(cè)門限依靠經(jīng)驗(yàn)設(shè)定、無法靈活調(diào)整的問題，該文從分析TDOA直方圖與脈沖序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)入手，推導(dǎo)了直方圖穩(wěn)定PRI、抖動(dòng)PRI和參差PRI檢測(cè)門限的解析表達(dá)式，提出了基于TDOA直方圖PRI檢測(cè)的信號(hào)分選算法，并通過仿真驗(yàn)證了算法的有效性。
2015, 37(11): 2769-2775.
doi: 10.11999/JEIT 150306
摘要:
該文以研究微弱瞬態(tài)電磁輻射信號(hào)的探測(cè)手段為目的，提出廣義互相關(guān)與混沌序列預(yù)測(cè)相集成的檢測(cè)算法?；陔p天線測(cè)試和互相關(guān)信息估計(jì)方法，將低信噪比條件下非周期微弱放電信號(hào)的檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為周期性時(shí)延參數(shù)的估計(jì)問題，同時(shí)降低了噪聲水平?；诨煦珙A(yù)測(cè)方法對(duì)其估計(jì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的誤差均值即為目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)結(jié)果。通過仿真與實(shí)驗(yàn)分析對(duì)該方法的可行性進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明：在低信噪比條件下利用集成方法可有效抑制噪聲干擾的影響，相對(duì)于傳統(tǒng)互相關(guān)估計(jì)法或混沌預(yù)測(cè)法而言，對(duì)微弱瞬態(tài)電磁輻射信號(hào)具有較高的檢測(cè)概率，且需要的脈沖積累次數(shù)較少，提高了檢測(cè)效率，比較適合用于微弱電磁輻射源的遠(yuǎn)距離探測(cè)。
該文以研究微弱瞬態(tài)電磁輻射信號(hào)的探測(cè)手段為目的，提出廣義互相關(guān)與混沌序列預(yù)測(cè)相集成的檢測(cè)算法?；陔p天線測(cè)試和互相關(guān)信息估計(jì)方法，將低信噪比條件下非周期微弱放電信號(hào)的檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為周期性時(shí)延參數(shù)的估計(jì)問題，同時(shí)降低了噪聲水平?；诨煦珙A(yù)測(cè)方法對(duì)其估計(jì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的誤差均值即為目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)結(jié)果。通過仿真與實(shí)驗(yàn)分析對(duì)該方法的可行性進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明：在低信噪比條件下利用集成方法可有效抑制噪聲干擾的影響，相對(duì)于傳統(tǒng)互相關(guān)估計(jì)法或混沌預(yù)測(cè)法而言，對(duì)微弱瞬態(tài)電磁輻射信號(hào)具有較高的檢測(cè)概率，且需要的脈沖積累次數(shù)較少，提高了檢測(cè)效率，比較適合用于微弱電磁輻射源的遠(yuǎn)距離探測(cè)。
2015, 37(11): 2776-2789.
doi: 10.11999/JEIT150335
摘要:
正交頻分復(fù)用(OFDM)雷達(dá)是近些年才提出的一種新體制雷達(dá)，它借鑒了通信系統(tǒng)中正交多載頻的原理，相比于傳統(tǒng)雷達(dá)，具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。該文系統(tǒng)地介紹了OFDM雷達(dá)的特點(diǎn)，全面梳理了國內(nèi)外關(guān)于OFDM新體制雷達(dá)研究的文獻(xiàn)，總結(jié)了信號(hào)特性與波形設(shè)計(jì)、信號(hào)處理、新體制雷達(dá)系統(tǒng)等幾個(gè)重點(diǎn)方向的研究進(jìn)展，并分析了OFDM雷達(dá)未來的幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用前景。
正交頻分復(fù)用(OFDM)雷達(dá)是近些年才提出的一種新體制雷達(dá)，它借鑒了通信系統(tǒng)中正交多載頻的原理，相比于傳統(tǒng)雷達(dá)，具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。該文系統(tǒng)地介紹了OFDM雷達(dá)的特點(diǎn)，全面梳理了國內(nèi)外關(guān)于OFDM新體制雷達(dá)研究的文獻(xiàn)，總結(jié)了信號(hào)特性與波形設(shè)計(jì)、信號(hào)處理、新體制雷達(dá)系統(tǒng)等幾個(gè)重點(diǎn)方向的研究進(jìn)展，并分析了OFDM雷達(dá)未來的幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用前景。
2015, 37(11): 2790-2794.
doi: 10.11999/JEIT150399
摘要:
內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)是為了適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)通信模式的轉(zhuǎn)變，提供對(duì)可擴(kuò)展和高效內(nèi)容獲取的原生支持而提出一種新型的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，內(nèi)容緩存機(jī)制是其研究的關(guān)鍵問題之一。現(xiàn)有機(jī)制在緩存節(jié)點(diǎn)的選擇時(shí)往往過于集中，緩存負(fù)載分布嚴(yán)重不均，大大降低了網(wǎng)絡(luò)資源利用率以及系統(tǒng)的緩存性能。該文提出一種基于緩存遷移的協(xié)作緩存機(jī)制，首先在緩存節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)的中心性保證內(nèi)容盡可能緩存在位置更重要的節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，在緩存壓力過大時(shí)，通過可用緩存空間大小、緩存替換率以及網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性等信息選擇合適的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩存內(nèi)容的轉(zhuǎn)移，充分利用鄰居資源實(shí)現(xiàn)負(fù)載分擔(dān)。仿真結(jié)果表明該機(jī)制能有效地改善緩存負(fù)載在節(jié)點(diǎn)上分布的均衡性，提高緩存命中率和緩存資源利用率并降低平均接入代價(jià)。
內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)是為了適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)通信模式的轉(zhuǎn)變，提供對(duì)可擴(kuò)展和高效內(nèi)容獲取的原生支持而提出一種新型的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，內(nèi)容緩存機(jī)制是其研究的關(guān)鍵問題之一。現(xiàn)有機(jī)制在緩存節(jié)點(diǎn)的選擇時(shí)往往過于集中，緩存負(fù)載分布嚴(yán)重不均，大大降低了網(wǎng)絡(luò)資源利用率以及系統(tǒng)的緩存性能。該文提出一種基于緩存遷移的協(xié)作緩存機(jī)制，首先在緩存節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)的中心性保證內(nèi)容盡可能緩存在位置更重要的節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，在緩存壓力過大時(shí)，通過可用緩存空間大小、緩存替換率以及網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性等信息選擇合適的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩存內(nèi)容的轉(zhuǎn)移，充分利用鄰居資源實(shí)現(xiàn)負(fù)載分擔(dān)。仿真結(jié)果表明該機(jī)制能有效地改善緩存負(fù)載在節(jié)點(diǎn)上分布的均衡性，提高緩存命中率和緩存資源利用率并降低平均接入代價(jià)。
