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2015年 第37卷 第6期
2015, 37(6): 1271-1278.
doi: 10.11999/JEIT141259
摘要:
移動自組織網(wǎng)絡(luò)資源有限，且節(jié)點之間共享無線信道并以協(xié)作的方式完成消息轉(zhuǎn)發(fā)，導(dǎo)致所傳輸消息的機(jī)密性較為脆弱。為保護(hù)消息內(nèi)容的機(jī)密性，該文提出一種間斷連接移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。各節(jié)點對原始消息進(jìn)行切割，并利用多副本消息轉(zhuǎn)發(fā)過程的冗余性和節(jié)點相似性控制各片段消息在不相交的路徑上進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，進(jìn)而由網(wǎng)絡(luò)中的擺渡節(jié)點收集、檢驗并還原、加密得到僅目的節(jié)點能夠解密的完整消息，確保轉(zhuǎn)發(fā)過程中消息的機(jī)密性、完整性。數(shù)值分析表明所提機(jī)制在保障網(wǎng)絡(luò)性能前提下，能有效保護(hù)消息的機(jī)密性。
移動自組織網(wǎng)絡(luò)資源有限，且節(jié)點之間共享無線信道并以協(xié)作的方式完成消息轉(zhuǎn)發(fā)，導(dǎo)致所傳輸消息的機(jī)密性較為脆弱。為保護(hù)消息內(nèi)容的機(jī)密性，該文提出一種間斷連接移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。各節(jié)點對原始消息進(jìn)行切割，并利用多副本消息轉(zhuǎn)發(fā)過程的冗余性和節(jié)點相似性控制各片段消息在不相交的路徑上進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，進(jìn)而由網(wǎng)絡(luò)中的擺渡節(jié)點收集、檢驗并還原、加密得到僅目的節(jié)點能夠解密的完整消息，確保轉(zhuǎn)發(fā)過程中消息的機(jī)密性、完整性。數(shù)值分析表明所提機(jī)制在保障網(wǎng)絡(luò)性能前提下，能有效保護(hù)消息的機(jī)密性。
2015, 37(6): 1279-1284.
doi: 10.11999/JEIT141303
摘要:
對等網(wǎng)(P2P)系統(tǒng)因其開放性和匿名性等特點易受到惡意攻擊和非法濫用，建立基于社區(qū)的信任模型是一個行之有效的解決途徑。而現(xiàn)有的模型忽略了節(jié)點的動態(tài)性、活躍度及影響范圍。該文在分析了P2P用戶模型后，提出一種基于拓?fù)鋭莸腜2P社區(qū)推薦信任模型，綜合評估了節(jié)點的影響力、交易量及信任度。在該模型中，分別建立了社區(qū)內(nèi)部和跨社區(qū)信任度計算機(jī)制，給出了超級節(jié)點評選算法。最后的仿真實驗結(jié)果驗證了該信任模型的有效性和魯棒性。
對等網(wǎng)(P2P)系統(tǒng)因其開放性和匿名性等特點易受到惡意攻擊和非法濫用，建立基于社區(qū)的信任模型是一個行之有效的解決途徑。而現(xiàn)有的模型忽略了節(jié)點的動態(tài)性、活躍度及影響范圍。該文在分析了P2P用戶模型后，提出一種基于拓?fù)鋭莸腜2P社區(qū)推薦信任模型，綜合評估了節(jié)點的影響力、交易量及信任度。在該模型中，分別建立了社區(qū)內(nèi)部和跨社區(qū)信任度計算機(jī)制，給出了超級節(jié)點評選算法。最后的仿真實驗結(jié)果驗證了該信任模型的有效性和魯棒性。
2015, 37(6): 1285-1290.
doi: 10.11999/JEIT140995
摘要:
在延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中，為了發(fā)現(xiàn)在其通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點必須不斷地探測周圍的環(huán)境。這個接觸探測過程極其耗費能量。如果網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點探測太過頻繁，會耗費很多能量，且使得網(wǎng)絡(luò)能量的使用效率降低。另一方面，稀疏的探測可能導(dǎo)致節(jié)點失去和其它節(jié)點的接觸，從而錯失交換數(shù)據(jù)的機(jī)會。因此，在延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中能量效率和接觸機(jī)會之間存在著一種折中的關(guān)系。為了研究這種折中關(guān)系，該文首先對基于隨機(jī)路點模型(Random Way-Point model, RWP)的接觸探測過程進(jìn)行建模，得到恒定探測間隔下接觸探測概率的表達(dá)式，并且證明在所有平均探測間隔相同的策略中，以恒定間隔探測的策略是最優(yōu)的。其次，基于提出的理論模型，分析不同情況下能量效率和接觸探測概率之間的折中。最后，通過仿真實驗驗證該理論模型的正確性。
在延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中，為了發(fā)現(xiàn)在其通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點必須不斷地探測周圍的環(huán)境。這個接觸探測過程極其耗費能量。如果網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點探測太過頻繁，會耗費很多能量，且使得網(wǎng)絡(luò)能量的使用效率降低。另一方面，稀疏的探測可能導(dǎo)致節(jié)點失去和其它節(jié)點的接觸，從而錯失交換數(shù)據(jù)的機(jī)會。因此，在延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中能量效率和接觸機(jī)會之間存在著一種折中的關(guān)系。為了研究這種折中關(guān)系，該文首先對基于隨機(jī)路點模型(Random Way-Point model, RWP)的接觸探測過程進(jìn)行建模，得到恒定探測間隔下接觸探測概率的表達(dá)式，并且證明在所有平均探測間隔相同的策略中，以恒定間隔探測的策略是最優(yōu)的。其次，基于提出的理論模型，分析不同情況下能量效率和接觸探測概率之間的折中。最后，通過仿真實驗驗證該理論模型的正確性。
2015, 37(6): 1291-1297.
doi: 10.11999/JEIT141182
摘要:
針對平面路由難以適應(yīng)較大規(guī)模水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的局限，該文提出一種能更好地適用于較大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法DLCR(Dynamic Layered Clustering Routing)。該算法將網(wǎng)絡(luò)自上向下劃分為多層，并選擇層內(nèi)與sink節(jié)點距離較近、剩余能量較高的節(jié)點作為簇頭節(jié)點，從而降低簇頭節(jié)點的通信能耗。為了避免同一節(jié)點連續(xù)被選舉為簇頭節(jié)點，提出一種動態(tài)分層機(jī)制，每一輪數(shù)據(jù)采集周期都將網(wǎng)絡(luò)重新劃分為多層。實驗證明DLCR不僅具有良好的穩(wěn)定性，還降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的壽命。
針對平面路由難以適應(yīng)較大規(guī)模水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的局限，該文提出一種能更好地適用于較大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法DLCR(Dynamic Layered Clustering Routing)。該算法將網(wǎng)絡(luò)自上向下劃分為多層，并選擇層內(nèi)與sink節(jié)點距離較近、剩余能量較高的節(jié)點作為簇頭節(jié)點，從而降低簇頭節(jié)點的通信能耗。為了避免同一節(jié)點連續(xù)被選舉為簇頭節(jié)點，提出一種動態(tài)分層機(jī)制，每一輪數(shù)據(jù)采集周期都將網(wǎng)絡(luò)重新劃分為多層。實驗證明DLCR不僅具有良好的穩(wěn)定性，還降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的壽命。
2015, 37(6): 1298-1303.
doi: 10.11999/JEIT141158
摘要:
針對正交頻分多址(OFDMA)系統(tǒng)下行鏈路多業(yè)務(wù)自適應(yīng)調(diào)度的問題，該文首先以最大化系統(tǒng)吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)、每種業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)保證為約束條件，建立了一種通用的多業(yè)務(wù)自適應(yīng)資源分配模型。為解決此優(yōu)化問題，提出了一種具體的自適應(yīng)資源調(diào)度算法。該算法對實時業(yè)務(wù)按照用戶選擇最好的信道的原則分配盡可能少的資源以保證其QoS，對非實時業(yè)務(wù)把盡可能多的剩余資源按照信道選擇最好的用戶的原則進(jìn)行分配，充分利用信道資源，提升系統(tǒng)容量。仿真結(jié)果表明，該算法保證了下行OFDMA系統(tǒng)吞吐量的同時，在實時業(yè)務(wù)的延時和丟包率等方面有一定的優(yōu)越性。
針對正交頻分多址(OFDMA)系統(tǒng)下行鏈路多業(yè)務(wù)自適應(yīng)調(diào)度的問題，該文首先以最大化系統(tǒng)吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)、每種業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)保證為約束條件，建立了一種通用的多業(yè)務(wù)自適應(yīng)資源分配模型。為解決此優(yōu)化問題，提出了一種具體的自適應(yīng)資源調(diào)度算法。該算法對實時業(yè)務(wù)按照用戶選擇最好的信道的原則分配盡可能少的資源以保證其QoS，對非實時業(yè)務(wù)把盡可能多的剩余資源按照信道選擇最好的用戶的原則進(jìn)行分配，充分利用信道資源，提升系統(tǒng)容量。仿真結(jié)果表明，該算法保證了下行OFDMA系統(tǒng)吞吐量的同時，在實時業(yè)務(wù)的延時和丟包率等方面有一定的優(yōu)越性。
2015, 37(6): 1304-1309.
doi: 10.11999/JEIT141340
摘要:
在密集布放環(huán)境中，超高頻射頻識別標(biāo)簽(UHF RFID)會受到相鄰標(biāo)簽的干擾產(chǎn)生互阻抗，導(dǎo)致讀取率下降?；诙丝诰W(wǎng)絡(luò)和八木陣列天線的理論，該文分析天線結(jié)構(gòu)與互阻抗的關(guān)系，并解釋標(biāo)簽天線傳輸系數(shù)和增益的變化原因。進(jìn)而提出一種密集布放環(huán)境中的標(biāo)簽互阻設(shè)計方法。仿真和測試結(jié)果表明，新標(biāo)簽不僅單一性能良好，且互相間的干擾小，適用于多標(biāo)簽密集布放環(huán)境中的射頻識別系統(tǒng)。
在密集布放環(huán)境中，超高頻射頻識別標(biāo)簽(UHF RFID)會受到相鄰標(biāo)簽的干擾產(chǎn)生互阻抗，導(dǎo)致讀取率下降?；诙丝诰W(wǎng)絡(luò)和八木陣列天線的理論，該文分析天線結(jié)構(gòu)與互阻抗的關(guān)系，并解釋標(biāo)簽天線傳輸系數(shù)和增益的變化原因。進(jìn)而提出一種密集布放環(huán)境中的標(biāo)簽互阻設(shè)計方法。仿真和測試結(jié)果表明，新標(biāo)簽不僅單一性能良好，且互相間的干擾小，適用于多標(biāo)簽密集布放環(huán)境中的射頻識別系統(tǒng)。
2015, 37(6): 1310-1316.
doi: 10.11999/JEIT141037
摘要:
針對新型高效數(shù)字噴泉碼RaptorQ碼譯碼復(fù)雜度高的問題，利用它是系統(tǒng)碼的特性，該文提出一種降維快速譯碼算法。該算法利用預(yù)先計算的逆矩陣，將譯碼過程中對接收編碼約束矩陣的求逆轉(zhuǎn)化為對更小維數(shù)矩陣的求逆，以降低譯碼復(fù)雜度。算法譯碼效果與現(xiàn)有譯碼算法等價。仿真結(jié)果表明，在信道符號刪除概率較低(小于0.2)時，該算法的譯碼速度顯著高于現(xiàn)有算法。
針對新型高效數(shù)字噴泉碼RaptorQ碼譯碼復(fù)雜度高的問題，利用它是系統(tǒng)碼的特性，該文提出一種降維快速譯碼算法。該算法利用預(yù)先計算的逆矩陣，將譯碼過程中對接收編碼約束矩陣的求逆轉(zhuǎn)化為對更小維數(shù)矩陣的求逆，以降低譯碼復(fù)雜度。算法譯碼效果與現(xiàn)有譯碼算法等價。仿真結(jié)果表明，在信道符號刪除概率較低(小于0.2)時，該算法的譯碼速度顯著高于現(xiàn)有算法。
2015, 37(6): 1317-1322.
doi: 10.11999/JEIT140860
摘要:
測量矩陣是壓縮感知(Compressed Sensing, CS)的重要組成部分，確定性的測量矩陣易于硬件實現(xiàn)，但是重構(gòu)信號的精度一般不如隨機(jī)矩陣。針對這一缺點，該文提出并構(gòu)造了一種新的確定性測量矩陣，稱作分塊的有序范德蒙矩陣。范德蒙矩陣具有線性不相關(guān)的性質(zhì)，在此基礎(chǔ)上加上分塊操作和對元素進(jìn)行有序排列得到的分塊的有序范德蒙矩陣，實現(xiàn)了時域中的非均勻采樣，特別適合于維數(shù)較大的自然圖像信號。仿真實驗表明，對于圖像信號該矩陣具有遠(yuǎn)高于高斯矩陣的重構(gòu)精度，可以作為實際中的測量矩陣使用。
測量矩陣是壓縮感知(Compressed Sensing, CS)的重要組成部分，確定性的測量矩陣易于硬件實現(xiàn)，但是重構(gòu)信號的精度一般不如隨機(jī)矩陣。針對這一缺點，該文提出并構(gòu)造了一種新的確定性測量矩陣，稱作分塊的有序范德蒙矩陣。范德蒙矩陣具有線性不相關(guān)的性質(zhì)，在此基礎(chǔ)上加上分塊操作和對元素進(jìn)行有序排列得到的分塊的有序范德蒙矩陣，實現(xiàn)了時域中的非均勻采樣，特別適合于維數(shù)較大的自然圖像信號。仿真實驗表明，對于圖像信號該矩陣具有遠(yuǎn)高于高斯矩陣的重構(gòu)精度，可以作為實際中的測量矩陣使用。
2015, 37(6): 1323-1329.
doi: 10.11999/JEIT141180
摘要:
針對現(xiàn)有的相位鍵控(PSK)編碼信號碼速率估計方法在Alpha穩(wěn)定分布中性能嚴(yán)重退化的問題，該文提出一種基于柯西分布的碼速率最大似然估計(CMLE)新方法，該方法可同時估計碼速率與定時偏差。CMLE利用窗口法將信號劃分為定時偏差窗和多個寬度一定的非重疊且已同步的時域窗，每個窗只包含一個碼元符號；在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，利用窗中符號信息構(gòu)造了基于柯西分布的似然函數(shù)，可同時獲得定時偏差窗寬與碼元符號窗寬的最大似然估計。仿真結(jié)果表明，該方法能有效抑制Alpha穩(wěn)定分布噪聲并具有良好的參數(shù)估計性能。
針對現(xiàn)有的相位鍵控(PSK)編碼信號碼速率估計方法在Alpha穩(wěn)定分布中性能嚴(yán)重退化的問題，該文提出一種基于柯西分布的碼速率最大似然估計(CMLE)新方法，該方法可同時估計碼速率與定時偏差。CMLE利用窗口法將信號劃分為定時偏差窗和多個寬度一定的非重疊且已同步的時域窗，每個窗只包含一個碼元符號；在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，利用窗中符號信息構(gòu)造了基于柯西分布的似然函數(shù)，可同時獲得定時偏差窗寬與碼元符號窗寬的最大似然估計。仿真結(jié)果表明，該方法能有效抑制Alpha穩(wěn)定分布噪聲并具有良好的參數(shù)估計性能。
2015, 37(6): 1330-1335.
doi: 10.11999/JEIT141605
摘要:
對于一類非線性信號的去噪問題，該文提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的有效迭代方法。對現(xiàn)有奇異值差分譜方法在兩類不同非線性信號上的去噪效果進(jìn)行了對比，指出在信號不具有明顯特征頻率、非周期性變化時這一方法并不適用，并分析了現(xiàn)象產(chǎn)生的原因；然后針對該類信號的特點重新定義了Hankel矩陣結(jié)構(gòu)，給出有效奇異值的確定方式，并通過SVD多次迭代過程實現(xiàn)對該類信號的有效去噪。對實際飛行數(shù)據(jù)去噪的實驗結(jié)果表明，該方法對提出的一類信號對象不僅去噪效果良好，而且可提高運(yùn)算效率。
對于一類非線性信號的去噪問題，該文提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的有效迭代方法。對現(xiàn)有奇異值差分譜方法在兩類不同非線性信號上的去噪效果進(jìn)行了對比，指出在信號不具有明顯特征頻率、非周期性變化時這一方法并不適用，并分析了現(xiàn)象產(chǎn)生的原因；然后針對該類信號的特點重新定義了Hankel矩陣結(jié)構(gòu)，給出有效奇異值的確定方式，并通過SVD多次迭代過程實現(xiàn)對該類信號的有效去噪。對實際飛行數(shù)據(jù)去噪的實驗結(jié)果表明，該方法對提出的一類信號對象不僅去噪效果良好，而且可提高運(yùn)算效率。
2015, 37(6): 1336-1342.
doi: 10.11999/JEIT141113
摘要:
基于目標(biāo)位置量測的一些量測轉(zhuǎn)換方法已被廣泛使用在目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中，使得卡爾曼濾波器得以在直角坐標(biāo)系中應(yīng)用。但是，這些量測轉(zhuǎn)換方法有一些會導(dǎo)致估計性能惡化的根本缺陷。事實上，除了位置量測外，理論計算和實踐已經(jīng)證明，包含目標(biāo)速度信息的多普勒量測具有有效提高目標(biāo)狀態(tài)估計精度的潛力。該文在直角坐標(biāo)系下提出一種可使用轉(zhuǎn)換多普勒量測(即距離量測與多普勒量測的乘積)的濾波器。從理論上講，它是在最佳線性無偏估計準(zhǔn)則下的最優(yōu)線性無偏濾波器，并且避免了量測轉(zhuǎn)換方法的根本缺陷。通過將近似處理后的新型最優(yōu)線性濾波器與目前4種流行的方法進(jìn)行仿真比較，驗證了所提出的濾波器的優(yōu)越性。
基于目標(biāo)位置量測的一些量測轉(zhuǎn)換方法已被廣泛使用在目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中，使得卡爾曼濾波器得以在直角坐標(biāo)系中應(yīng)用。但是，這些量測轉(zhuǎn)換方法有一些會導(dǎo)致估計性能惡化的根本缺陷。事實上，除了位置量測外，理論計算和實踐已經(jīng)證明，包含目標(biāo)速度信息的多普勒量測具有有效提高目標(biāo)狀態(tài)估計精度的潛力。該文在直角坐標(biāo)系下提出一種可使用轉(zhuǎn)換多普勒量測(即距離量測與多普勒量測的乘積)的濾波器。從理論上講，它是在最佳線性無偏估計準(zhǔn)則下的最優(yōu)線性無偏濾波器，并且避免了量測轉(zhuǎn)換方法的根本缺陷。通過將近似處理后的新型最優(yōu)線性濾波器與目前4種流行的方法進(jìn)行仿真比較，驗證了所提出的濾波器的優(yōu)越性。
2015, 37(6): 1343-1349.
doi: 10.11999/JEIT141122
摘要:
傳統(tǒng)的語音端點檢測方法對輔音，特別是受到噪聲污染的清音部分與背景噪聲之間分離能力不足。針對上述問題，該文提出一種基于Fisher線性判別分析的梅爾頻率倒譜系數(shù)(F-MFCC)端點檢測方法。將清音信號和背景噪聲視為兩類分類問題，采用Fisher準(zhǔn)則求解具有判別信息的最佳投影方向，使得投影后的特征參數(shù)具有最小類內(nèi)散度和最大類間散度，從而增大清音與背景噪聲的可分離性。在不同語音庫上的實驗結(jié)果表明，F(xiàn)-MFCC能夠在不同信噪比和背景噪聲條件下提高語音端點檢測的準(zhǔn)確率。
傳統(tǒng)的語音端點檢測方法對輔音，特別是受到噪聲污染的清音部分與背景噪聲之間分離能力不足。針對上述問題，該文提出一種基于Fisher線性判別分析的梅爾頻率倒譜系數(shù)(F-MFCC)端點檢測方法。將清音信號和背景噪聲視為兩類分類問題，采用Fisher準(zhǔn)則求解具有判別信息的最佳投影方向，使得投影后的特征參數(shù)具有最小類內(nèi)散度和最大類間散度，從而增大清音與背景噪聲的可分離性。在不同語音庫上的實驗結(jié)果表明，F(xiàn)-MFCC能夠在不同信噪比和背景噪聲條件下提高語音端點檢測的準(zhǔn)確率。
2015, 37(6): 1350-1356.
doi: 10.11999/JEIT141264
摘要:
本征音子說話人自適應(yīng)算法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量充足時可以取得很好的自適應(yīng)效果，但在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量不足時會出現(xiàn)嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象。為此該文提出一種基于本征音子說話人子空間的說話人自適應(yīng)算法來克服這一問題。首先給出基于隱馬爾可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的語音識別系統(tǒng)中本征音子說話人自適應(yīng)的基本原理。其次通過引入說話人子空間對不同說話人的本征音子矩陣間的相關(guān)性信息進(jìn)行建模；然后通過估計說話人相關(guān)坐標(biāo)矢量得到一種新的本征音子說話人子空間自適應(yīng)算法。最后將本征音子說話人子空間自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)說話人子空間自適應(yīng)算法進(jìn)行了對比?；谖④浾Z料庫的漢語連續(xù)語音識別實驗表明，與本征音子說話人自適應(yīng)算法相比，該算法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量極少時能大幅提升性能，較好地克服過擬合現(xiàn)象。與本征音自適應(yīng)算法相比，該算法以較小的性能犧牲代價獲得了更低的空間復(fù)雜度而更具實用性。
本征音子說話人自適應(yīng)算法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量充足時可以取得很好的自適應(yīng)效果，但在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量不足時會出現(xiàn)嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象。為此該文提出一種基于本征音子說話人子空間的說話人自適應(yīng)算法來克服這一問題。首先給出基于隱馬爾可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的語音識別系統(tǒng)中本征音子說話人自適應(yīng)的基本原理。其次通過引入說話人子空間對不同說話人的本征音子矩陣間的相關(guān)性信息進(jìn)行建模；然后通過估計說話人相關(guān)坐標(biāo)矢量得到一種新的本征音子說話人子空間自適應(yīng)算法。最后將本征音子說話人子空間自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)說話人子空間自適應(yīng)算法進(jìn)行了對比?；谖④浾Z料庫的漢語連續(xù)語音識別實驗表明，與本征音子說話人自適應(yīng)算法相比，該算法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量極少時能大幅提升性能，較好地克服過擬合現(xiàn)象。與本征音自適應(yīng)算法相比，該算法以較小的性能犧牲代價獲得了更低的空間復(fù)雜度而更具實用性。
2015, 37(6): 1357-1364.
doi: 10.11999/JEIT141134
摘要:
針對目標(biāo)跟蹤過程中的目標(biāo)表觀變化、背景干擾及發(fā)生遮擋等問題，該文提出一種基于局部分塊和模型更新的視覺跟蹤算法。該文采用粗搜索與精搜索相結(jié)合的雙層搜索方法來提高目標(biāo)的定位精度。首先，在包含部分背景區(qū)域的初始跟蹤區(qū)域內(nèi)構(gòu)建目標(biāo)模型。然后，利用基于積分直方圖的局部窮搜索算法初步確定目標(biāo)的位置，接著在當(dāng)前跟蹤區(qū)域內(nèi)通過分塊學(xué)習(xí)來精確搜索目標(biāo)的最終位置。最后，利用創(chuàng)建的模型更新域?qū)δ繕?biāo)模型進(jìn)行更新。該文主要針對分塊跟蹤中的背景抑制、模型更新等方面進(jìn)行了研究，實驗結(jié)果表明該算法對目標(biāo)表觀變化、背景干擾及遮擋情況的處理能力都有所增強(qiáng)。
針對目標(biāo)跟蹤過程中的目標(biāo)表觀變化、背景干擾及發(fā)生遮擋等問題，該文提出一種基于局部分塊和模型更新的視覺跟蹤算法。該文采用粗搜索與精搜索相結(jié)合的雙層搜索方法來提高目標(biāo)的定位精度。首先，在包含部分背景區(qū)域的初始跟蹤區(qū)域內(nèi)構(gòu)建目標(biāo)模型。然后，利用基于積分直方圖的局部窮搜索算法初步確定目標(biāo)的位置，接著在當(dāng)前跟蹤區(qū)域內(nèi)通過分塊學(xué)習(xí)來精確搜索目標(biāo)的最終位置。最后，利用創(chuàng)建的模型更新域?qū)δ繕?biāo)模型進(jìn)行更新。該文主要針對分塊跟蹤中的背景抑制、模型更新等方面進(jìn)行了研究，實驗結(jié)果表明該算法對目標(biāo)表觀變化、背景干擾及遮擋情況的處理能力都有所增強(qiáng)。
2015, 37(6): 1365-1371.
doi: 10.11999/JEIT140960
摘要:
該文提出一種新的基于特征統(tǒng)計的形狀描述方法。通過對中心-輪廓距離(CCD)和傳統(tǒng)鏈碼(Chaincode)的聯(lián)合統(tǒng)計分析，使用中心-輪廓距離對形狀進(jìn)行層次分解，對各層的形狀映射部分的鏈碼描述進(jìn)行統(tǒng)計分析，從而形成中心-輪廓距離和鏈碼的聯(lián)合統(tǒng)計(JSCCDC)描述子。形狀之間的相似性可以用JSCCDC的城區(qū)距離來描述。實驗結(jié)果表明，該表示方法兼具了形狀的全局特征和局部特征，相比于傳統(tǒng)的特征加權(quán)方法具有更優(yōu)越的性能，在形狀匹配和形狀檢索中具有較高的精度和可靠性。
該文提出一種新的基于特征統(tǒng)計的形狀描述方法。通過對中心-輪廓距離(CCD)和傳統(tǒng)鏈碼(Chaincode)的聯(lián)合統(tǒng)計分析，使用中心-輪廓距離對形狀進(jìn)行層次分解，對各層的形狀映射部分的鏈碼描述進(jìn)行統(tǒng)計分析，從而形成中心-輪廓距離和鏈碼的聯(lián)合統(tǒng)計(JSCCDC)描述子。形狀之間的相似性可以用JSCCDC的城區(qū)距離來描述。實驗結(jié)果表明，該表示方法兼具了形狀的全局特征和局部特征，相比于傳統(tǒng)的特征加權(quán)方法具有更優(yōu)越的性能，在形狀匹配和形狀檢索中具有較高的精度和可靠性。
2015, 37(6): 1372-1377.
doi: 10.11999/JEIT141093
摘要:
為了避免圖像數(shù)據(jù)向量化后的維數(shù)災(zāi)難問題，以及增強(qiáng)對野值(outliers)及噪聲的魯棒性，該文提出一種基于L1-范數(shù)的2維線性判別分析(L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis, 2DLDA-L1)降維方法。它充分利用L1-范數(shù)對野值及噪聲的強(qiáng)魯棒性，并且直接在圖像矩陣上進(jìn)行投影降維。該文還提出一種快速迭代優(yōu)化算法，并給出了其單調(diào)收斂到局部最優(yōu)的證明。在多個圖像數(shù)據(jù)庫上的實驗驗證了該方法的魯棒性與高效性。
為了避免圖像數(shù)據(jù)向量化后的維數(shù)災(zāi)難問題，以及增強(qiáng)對野值(outliers)及噪聲的魯棒性，該文提出一種基于L1-范數(shù)的2維線性判別分析(L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis, 2DLDA-L1)降維方法。它充分利用L1-范數(shù)對野值及噪聲的強(qiáng)魯棒性，并且直接在圖像矩陣上進(jìn)行投影降維。該文還提出一種快速迭代優(yōu)化算法，并給出了其單調(diào)收斂到局部最優(yōu)的證明。在多個圖像數(shù)據(jù)庫上的實驗驗證了該方法的魯棒性與高效性。
2015, 37(6): 1378-1383.
doi: 10.11999/JEIT141241
摘要:
星載探測對儀器重量和體積的要求都很苛刻，而通常三極子天線需要一部三通道接收機(jī)以實現(xiàn)電磁波參數(shù)估計，不但重量和體積較大，而且存在通道串?dāng)_和增益不平衡的問題。該文提出兩種基于時分技術(shù)的三極子天線估計電磁波參數(shù)的算法，使得一個三極子天線只需要一部單通道接收機(jī)，不但減小接收機(jī)的體積、降低接收機(jī)的重量和費用，而且克服了通道串?dāng)_和增益不平衡的問題。仿真結(jié)果證明了算法的有效性。
星載探測對儀器重量和體積的要求都很苛刻，而通常三極子天線需要一部三通道接收機(jī)以實現(xiàn)電磁波參數(shù)估計，不但重量和體積較大，而且存在通道串?dāng)_和增益不平衡的問題。該文提出兩種基于時分技術(shù)的三極子天線估計電磁波參數(shù)的算法，使得一個三極子天線只需要一部單通道接收機(jī)，不但減小接收機(jī)的體積、降低接收機(jī)的重量和費用，而且克服了通道串?dāng)_和增益不平衡的問題。仿真結(jié)果證明了算法的有效性。
2015, 37(6): 1384-1388.
doi: 10.11999/JEIT141390
摘要:
人體血氧飽和度是基于脈搏波信號測量得到的，然而在脈搏波信號采集的過程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來的基線漂移和高頻噪聲，影響人體血氧飽和度的測量精度。因此，該文提出一種總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)與基于排列熵(Permutation Entropy, PE)的信號隨機(jī)性檢測相結(jié)合的方法，同時消除基線漂移和高頻噪聲。對脈搏波信號進(jìn)行EEMD分解，計算分解到得到的內(nèi)在模式分量的排列熵，選取閾值，分別判斷并剔除代表高頻噪聲和基線漂移的內(nèi)在模式分量。最后信號重構(gòu)就得到同時消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號。通過自行研制的測量裝置所采集的脈搏波信號進(jìn)行實驗驗證，利用信號的頻譜和交直流比R評價效果。結(jié)果表明：該方法有效地同時消除了脈搏波信號中的高頻噪聲和基線漂移，這將有利于人體血氧飽和度測量精度的提高。
人體血氧飽和度是基于脈搏波信號測量得到的，然而在脈搏波信號采集的過程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來的基線漂移和高頻噪聲，影響人體血氧飽和度的測量精度。因此，該文提出一種總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)與基于排列熵(Permutation Entropy, PE)的信號隨機(jī)性檢測相結(jié)合的方法，同時消除基線漂移和高頻噪聲。對脈搏波信號進(jìn)行EEMD分解，計算分解到得到的內(nèi)在模式分量的排列熵，選取閾值，分別判斷并剔除代表高頻噪聲和基線漂移的內(nèi)在模式分量。最后信號重構(gòu)就得到同時消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號。通過自行研制的測量裝置所采集的脈搏波信號進(jìn)行實驗驗證，利用信號的頻譜和交直流比R評價效果。結(jié)果表明：該方法有效地同時消除了脈搏波信號中的高頻噪聲和基線漂移，這將有利于人體血氧飽和度測量精度的提高。
2015, 37(6): 1389-1394.
doi: 10.11999/JEIT141254
摘要:
快速分級后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅減少了原始后投影算法的插值次數(shù)，提升運(yùn)算效率。然而圖像合成過程中仍然需要大量的圖像域2維插值操作，龐大的計算量限制了其在實際中的應(yīng)用。該文提出一種基于幾何校正的聚束SAR快速分級后投影算法。該算法利用幾何校正的方法實現(xiàn)子圖像配準(zhǔn)，即在滿足聚焦性能的前提下，通過距離維平移和角度維旋轉(zhuǎn)完成子圖像在不同坐標(biāo)系下的投影和子圖像合成。該算法避免了逐點插值運(yùn)算，進(jìn)一步降低了FFBP算法的計算量。仿真結(jié)果表明，該算法能高精度聚焦成像，并且其運(yùn)算效率相對于基于圖像域2維插值的FFBP算法顯著提高。
快速分級后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅減少了原始后投影算法的插值次數(shù)，提升運(yùn)算效率。然而圖像合成過程中仍然需要大量的圖像域2維插值操作，龐大的計算量限制了其在實際中的應(yīng)用。該文提出一種基于幾何校正的聚束SAR快速分級后投影算法。該算法利用幾何校正的方法實現(xiàn)子圖像配準(zhǔn)，即在滿足聚焦性能的前提下，通過距離維平移和角度維旋轉(zhuǎn)完成子圖像在不同坐標(biāo)系下的投影和子圖像合成。該算法避免了逐點插值運(yùn)算，進(jìn)一步降低了FFBP算法的計算量。仿真結(jié)果表明，該算法能高精度聚焦成像，并且其運(yùn)算效率相對于基于圖像域2維插值的FFBP算法顯著提高。
2015, 37(6): 1395-1401.
doi: 10.11999/JEIT140900
摘要:
在非均勻海雜波環(huán)境中，參考單元中的異常單元限制了采樣協(xié)方差矩陣(SCM)的估計性能，從而影響了傳統(tǒng)自適應(yīng)匹配濾波(AMF)檢測器的檢測性能。而考慮刪除異常單元的方法在參考單元數(shù)目有限時可能導(dǎo)致矩陣的奇異性。鑒于此，在保持參考單元數(shù)目不變條件下，該文設(shè)計一種基于功率中值與歸一化采樣協(xié)方差矩陣(MNSCM)的估計方法，并將其與匹配濾波器(MF)相結(jié)合，構(gòu)造一種新型的自適應(yīng)匹配濾波檢測器。與傳統(tǒng)的自適應(yīng)匹配濾波相比，該文設(shè)計的檢測器在實測和仿真海雜波數(shù)據(jù)條件下均具有明顯的性能優(yōu)勢。
在非均勻海雜波環(huán)境中，參考單元中的異常單元限制了采樣協(xié)方差矩陣(SCM)的估計性能，從而影響了傳統(tǒng)自適應(yīng)匹配濾波(AMF)檢測器的檢測性能。而考慮刪除異常單元的方法在參考單元數(shù)目有限時可能導(dǎo)致矩陣的奇異性。鑒于此，在保持參考單元數(shù)目不變條件下，該文設(shè)計一種基于功率中值與歸一化采樣協(xié)方差矩陣(MNSCM)的估計方法，并將其與匹配濾波器(MF)相結(jié)合，構(gòu)造一種新型的自適應(yīng)匹配濾波檢測器。與傳統(tǒng)的自適應(yīng)匹配濾波相比，該文設(shè)計的檢測器在實測和仿真海雜波數(shù)據(jù)條件下均具有明顯的性能優(yōu)勢。
2015, 37(6): 1402-1408.
doi: 10.11999/JEIT141012
摘要:
充分利用先驗信息是提高統(tǒng)計推斷性能的有效途徑之一。貝葉斯估計的先驗信息模型參數(shù)必須在設(shè)計階段確定下來，與待探測環(huán)境模型參數(shù)之間必然存在不一致性，從而有可能導(dǎo)致估計質(zhì)量的下降。該文首先給出了基于估計性能的先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)感知的一般性框架?；谠摽蚣?，針對白高斯噪聲中直流信號的貝葉斯估計器，分析了先驗失配條件下的估計性能，給出了一種先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)迭代感知的算法。利用計算機(jī)仿真分析了該估計器性能對先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的敏感性和穩(wěn)健性，分析了不同條件下的迭代感知過程。計算機(jī)仿真結(jié)果表明，該文給出的迭代感知方法建立了從估計性能到先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的反饋，通過估計器與待探測場景的多次交互，可以使得先驗?zāi)Ｐ团c當(dāng)前場景模型匹配。
充分利用先驗信息是提高統(tǒng)計推斷性能的有效途徑之一。貝葉斯估計的先驗信息模型參數(shù)必須在設(shè)計階段確定下來，與待探測環(huán)境模型參數(shù)之間必然存在不一致性，從而有可能導(dǎo)致估計質(zhì)量的下降。該文首先給出了基于估計性能的先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)感知的一般性框架?；谠摽蚣?，針對白高斯噪聲中直流信號的貝葉斯估計器，分析了先驗失配條件下的估計性能，給出了一種先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)迭代感知的算法。利用計算機(jī)仿真分析了該估計器性能對先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的敏感性和穩(wěn)健性，分析了不同條件下的迭代感知過程。計算機(jī)仿真結(jié)果表明，該文給出的迭代感知方法建立了從估計性能到先驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的反饋，通過估計器與待探測場景的多次交互，可以使得先驗?zāi)Ｐ团c當(dāng)前場景模型匹配。
2015, 37(6): 1409-1415.
doi: 10.11999/JEIT141131
摘要:
針對機(jī)載聚束合成孔徑雷達(dá)(SAR)慣導(dǎo)精度無法滿足高分辨SAR成像的問題，該文提出了一種結(jié)合極坐標(biāo)格式算法(PFA)的自聚焦算法，即由粗到精的混合多階段參數(shù)化最小熵(Hybrid Multistage Parameterized Minimum Entropy, HMPME)距離單元徙動校正方法和基于圖像對比度增強(qiáng)(Contrast Enhancement, CE)的變步長迭代相位誤差校正方法。該自聚焦算法可以直接嵌入到PFA處理中，精確地補(bǔ)償了慣導(dǎo)測量精度不足引起的越距離單元徙動(Range Cell Migration, RCM)和相位誤差，且對于低對比度、低信噪比場景數(shù)據(jù)有良好的聚焦性能。最后，利用仿真實驗和實測機(jī)載聚束SAR數(shù)據(jù)驗證了所提算法的有效性。
針對機(jī)載聚束合成孔徑雷達(dá)(SAR)慣導(dǎo)精度無法滿足高分辨SAR成像的問題，該文提出了一種結(jié)合極坐標(biāo)格式算法(PFA)的自聚焦算法，即由粗到精的混合多階段參數(shù)化最小熵(Hybrid Multistage Parameterized Minimum Entropy, HMPME)距離單元徙動校正方法和基于圖像對比度增強(qiáng)(Contrast Enhancement, CE)的變步長迭代相位誤差校正方法。該自聚焦算法可以直接嵌入到PFA處理中，精確地補(bǔ)償了慣導(dǎo)測量精度不足引起的越距離單元徙動(Range Cell Migration, RCM)和相位誤差，且對于低對比度、低信噪比場景數(shù)據(jù)有良好的聚焦性能。最后，利用仿真實驗和實測機(jī)載聚束SAR數(shù)據(jù)驗證了所提算法的有效性。
2015, 37(6): 1416-1423.
doi: 10.11999/JEIT141179
摘要:
在多目標(biāo)多任務(wù)情況下，通常要求雷達(dá)具有多種工作模式，以實現(xiàn)搜索、跟蹤等不同功能。傳統(tǒng)雷達(dá)在某一時刻只能實現(xiàn)一種功能，工作模式不夠靈活，很難高效利用系統(tǒng)資源。針對此問題，該文提出一種MIMO雷達(dá)多模式波形設(shè)計方法，該方法以方向圖逼近、期望方向的信號功率譜或頻譜逼近等為準(zhǔn)則，在恒模約束下建立關(guān)于波形矩陣的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用共軛梯度方法進(jìn)行優(yōu)化求解。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計波形在空域上具有多波束方向圖，波束指向上的信號具有多種工作模式的特性，可以同時實現(xiàn)搜索、跟蹤等功能。
在多目標(biāo)多任務(wù)情況下，通常要求雷達(dá)具有多種工作模式，以實現(xiàn)搜索、跟蹤等不同功能。傳統(tǒng)雷達(dá)在某一時刻只能實現(xiàn)一種功能，工作模式不夠靈活，很難高效利用系統(tǒng)資源。針對此問題，該文提出一種MIMO雷達(dá)多模式波形設(shè)計方法，該方法以方向圖逼近、期望方向的信號功率譜或頻譜逼近等為準(zhǔn)則，在恒模約束下建立關(guān)于波形矩陣的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用共軛梯度方法進(jìn)行優(yōu)化求解。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計波形在空域上具有多波束方向圖，波束指向上的信號具有多種工作模式的特性，可以同時實現(xiàn)搜索、跟蹤等功能。
2015, 37(6): 1424-1430.
doi: 10.11999/JEIT141106
摘要:
陣列天線合成孔徑雷達(dá)(SAR)可實現(xiàn)3維成像。為了提高成像質(zhì)量，使用測量設(shè)備獲取平臺的運(yùn)動信息以進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償，而測量誤差會影響補(bǔ)償及成像質(zhì)量，需對其進(jìn)行分析。該文首先建立了陣列天線SAR 3維成像模型和測量誤差分析模型，接著分別從位置和姿態(tài)角兩個方面分析了測量誤差對相位誤差的影響，并比較不同方向誤差影響的大小，然后通過仿真分析了誤差對成像指標(biāo)的影響，并引入姿態(tài)誤差基線比來量化姿態(tài)角誤差的影響。最后得出高程向和橫滾角測量誤差影響最大的結(jié)論，給出了限定要求下測量誤差的容忍值。該文的結(jié)論為測量設(shè)備的選取和設(shè)計以及成像和補(bǔ)償方法的選擇和分析提供了理論指導(dǎo)和參考。
陣列天線合成孔徑雷達(dá)(SAR)可實現(xiàn)3維成像。為了提高成像質(zhì)量，使用測量設(shè)備獲取平臺的運(yùn)動信息以進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償，而測量誤差會影響補(bǔ)償及成像質(zhì)量，需對其進(jìn)行分析。該文首先建立了陣列天線SAR 3維成像模型和測量誤差分析模型，接著分別從位置和姿態(tài)角兩個方面分析了測量誤差對相位誤差的影響，并比較不同方向誤差影響的大小，然后通過仿真分析了誤差對成像指標(biāo)的影響，并引入姿態(tài)誤差基線比來量化姿態(tài)角誤差的影響。最后得出高程向和橫滾角測量誤差影響最大的結(jié)論，給出了限定要求下測量誤差的容忍值。該文的結(jié)論為測量設(shè)備的選取和設(shè)計以及成像和補(bǔ)償方法的選擇和分析提供了理論指導(dǎo)和參考。
2015, 37(6): 1431-1436.
doi: 10.11999/JEIT141079
摘要:
針對集中式多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)波形設(shè)計中多個設(shè)計目標(biāo)同時優(yōu)化的問題，基于交替投影的思想，該文提出一種以任意維迭代譜逼近算法(ADISAA)為基礎(chǔ)的波形設(shè)計框架，通過可調(diào)的權(quán)重來協(xié)調(diào)發(fā)射方向圖匹配、良好的相關(guān)特性和頻譜凹口等多種功能的波形設(shè)計目標(biāo)，最終實現(xiàn)恒模波形設(shè)計。仿真結(jié)果表明，相對于已有的算法，在發(fā)射方向圖匹配的基礎(chǔ)上，該算法改善了發(fā)射波形在指定區(qū)間的相關(guān)特性，同時通過頻譜凹口的設(shè)計避開了受到色噪聲和有源干擾污染的頻段，算法的計算復(fù)雜度更低。
針對集中式多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)波形設(shè)計中多個設(shè)計目標(biāo)同時優(yōu)化的問題，基于交替投影的思想，該文提出一種以任意維迭代譜逼近算法(ADISAA)為基礎(chǔ)的波形設(shè)計框架，通過可調(diào)的權(quán)重來協(xié)調(diào)發(fā)射方向圖匹配、良好的相關(guān)特性和頻譜凹口等多種功能的波形設(shè)計目標(biāo)，最終實現(xiàn)恒模波形設(shè)計。仿真結(jié)果表明，相對于已有的算法，在發(fā)射方向圖匹配的基礎(chǔ)上，該算法改善了發(fā)射波形在指定區(qū)間的相關(guān)特性，同時通過頻譜凹口的設(shè)計避開了受到色噪聲和有源干擾污染的頻段，算法的計算復(fù)雜度更低。
2015, 37(6): 1437-1442.
doi: 10.11999/JEIT141234
摘要:
該文提出了一種運(yùn)用協(xié)方差矩陣計算星載全極化SAR距離模糊的方法。首先分析了極化SAR距離模糊的成因及同極化和交叉極化通道間距離模糊能量的差異?，F(xiàn)有的距離模糊計算方法以散射矩陣為主，受相干斑影響，單一像素的散射強(qiáng)度不能表征分布目標(biāo)的反射率，因而在距離向相鄰的像素?zé)o法確定其距離模糊比。針對上述問題該文推導(dǎo)了基于分布目標(biāo)的極化SAR距離模糊的計算方法。結(jié)合Radarsat-2實測數(shù)據(jù)對這種新方法進(jìn)行了驗證。實驗表明，運(yùn)用協(xié)方差矩陣能夠很好地表征分布式目標(biāo)，由它計算得出的距離模糊比是平穩(wěn)、確定的。相比已有算法，所提方法能夠有效計算極化SAR分布式目標(biāo)的距離模糊。
該文提出了一種運(yùn)用協(xié)方差矩陣計算星載全極化SAR距離模糊的方法。首先分析了極化SAR距離模糊的成因及同極化和交叉極化通道間距離模糊能量的差異?，F(xiàn)有的距離模糊計算方法以散射矩陣為主，受相干斑影響，單一像素的散射強(qiáng)度不能表征分布目標(biāo)的反射率，因而在距離向相鄰的像素?zé)o法確定其距離模糊比。針對上述問題該文推導(dǎo)了基于分布目標(biāo)的極化SAR距離模糊的計算方法。結(jié)合Radarsat-2實測數(shù)據(jù)對這種新方法進(jìn)行了驗證。實驗表明，運(yùn)用協(xié)方差矩陣能夠很好地表征分布式目標(biāo)，由它計算得出的距離模糊比是平穩(wěn)、確定的。相比已有算法，所提方法能夠有效計算極化SAR分布式目標(biāo)的距離模糊。
2015, 37(6): 1443-1449.
doi: 10.11999/JEIT140948
摘要:
電離層閃爍會破壞星載合成孔徑雷達(dá)(SAR)回波信號之間的相關(guān)性，使其成像性能下降。已有的工作都是假設(shè)已知電離層電子密度的擾動開展的，但是目前的測量手段無法直接獲取該參量。該文利用?？谟^測站超高頻(UHF)頻段太陽活動高年和中等年份的實測數(shù)據(jù)，分析電離層閃爍的變化特征，并基于相位屏理論，給出一種利用閃爍指數(shù)評估電離層閃爍對星載P波段SAR系統(tǒng)影響效應(yīng)的方法。結(jié)果表明：電離層閃爍在低緯地區(qū)主要發(fā)生在夜間，且在兩分季高發(fā)；太陽活動高年，全年約有3.8%的時間會發(fā)生電離層閃爍現(xiàn)象；對于P波段SAR系統(tǒng)來說，弱閃爍使得方位向沖激響應(yīng)函數(shù)(IRF)的主瓣寬度和副瓣增益增大，分辨率下降；中等強(qiáng)度閃爍使得方位向沖激響應(yīng)函數(shù)發(fā)生嚴(yán)重的擾動，副瓣增益增大到主瓣的水平，主瓣中心也發(fā)生平移，可能使得系統(tǒng)無法直接成像。
電離層閃爍會破壞星載合成孔徑雷達(dá)(SAR)回波信號之間的相關(guān)性，使其成像性能下降。已有的工作都是假設(shè)已知電離層電子密度的擾動開展的，但是目前的測量手段無法直接獲取該參量。該文利用?？谟^測站超高頻(UHF)頻段太陽活動高年和中等年份的實測數(shù)據(jù)，分析電離層閃爍的變化特征，并基于相位屏理論，給出一種利用閃爍指數(shù)評估電離層閃爍對星載P波段SAR系統(tǒng)影響效應(yīng)的方法。結(jié)果表明：電離層閃爍在低緯地區(qū)主要發(fā)生在夜間，且在兩分季高發(fā)；太陽活動高年，全年約有3.8%的時間會發(fā)生電離層閃爍現(xiàn)象；對于P波段SAR系統(tǒng)來說，弱閃爍使得方位向沖激響應(yīng)函數(shù)(IRF)的主瓣寬度和副瓣增益增大，分辨率下降；中等強(qiáng)度閃爍使得方位向沖激響應(yīng)函數(shù)發(fā)生嚴(yán)重的擾動，副瓣增益增大到主瓣的水平，主瓣中心也發(fā)生平移，可能使得系統(tǒng)無法直接成像。
2015, 37(6): 1450-1456.
doi: 10.11999/JEIT141150
摘要:
空間交會對接微波雷達(dá)采用基于延遲鎖定環(huán)(DDLL)、鎖頻環(huán)(FLL)和鎖相環(huán)(PLL)的算法處理合作目標(biāo)轉(zhuǎn)發(fā)的直接序列擴(kuò)頻信號，獲得入射信號的時延、頻率及波達(dá)角(DOA)估計。針對當(dāng)前基于DDLL, FLL和PLL(DFP)的算法沒有充分利用接收信號有效信息的問題，該文提出一種基于極大似然估計(MLE)的低代價閉環(huán)跟蹤(MLBT)算法。該算法利用代價函數(shù)的梯度正比于參數(shù)誤差的特性，設(shè)計了參數(shù)誤差鑒別器。在此基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的擴(kuò)頻信號多參數(shù)跟蹤環(huán)路。分析并驗證了鑒別器的方差特性，從而給出MLBT算法的參數(shù)估計均方根誤差(RMSEs)下限。仿真實驗驗證了對MLBT算法參數(shù)估計均方根誤差下限分析的正確性。此外仿真結(jié)果表明，MLBT算法相比DFP算法有限地增加運(yùn)算量，同時獲得了更優(yōu)的參數(shù)估計性能。
空間交會對接微波雷達(dá)采用基于延遲鎖定環(huán)(DDLL)、鎖頻環(huán)(FLL)和鎖相環(huán)(PLL)的算法處理合作目標(biāo)轉(zhuǎn)發(fā)的直接序列擴(kuò)頻信號，獲得入射信號的時延、頻率及波達(dá)角(DOA)估計。針對當(dāng)前基于DDLL, FLL和PLL(DFP)的算法沒有充分利用接收信號有效信息的問題，該文提出一種基于極大似然估計(MLE)的低代價閉環(huán)跟蹤(MLBT)算法。該算法利用代價函數(shù)的梯度正比于參數(shù)誤差的特性，設(shè)計了參數(shù)誤差鑒別器。在此基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的擴(kuò)頻信號多參數(shù)跟蹤環(huán)路。分析并驗證了鑒別器的方差特性，從而給出MLBT算法的參數(shù)估計均方根誤差(RMSEs)下限。仿真實驗驗證了對MLBT算法參數(shù)估計均方根誤差下限分析的正確性。此外仿真結(jié)果表明，MLBT算法相比DFP算法有限地增加運(yùn)算量，同時獲得了更優(yōu)的參數(shù)估計性能。
2015, 37(6): 1457-1462.
doi: 10.11999/JEIT141227
摘要:
基于字典學(xué)習(xí)算法的信號稀疏表示被廣泛應(yīng)用于信號處理領(lǐng)域。由于字典原子間存在冗余性，求解信號的稀疏表示會受到觀測信號中擾動分量的影響，從而帶來表示的不確定性，不利于雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)目標(biāo)識別任務(wù)。針對這一問題，該文提出一種穩(wěn)健字典學(xué)習(xí)(SDL)算法，通過邊緣化信號丟失，構(gòu)建穩(wěn)健損失函數(shù)用于學(xué)習(xí)自適應(yīng)字典。該算法利用距離像在散射點不發(fā)生越距離單元走動的方位幀內(nèi)具有結(jié)構(gòu)相似性，約束臨近訓(xùn)練樣本間稀疏表示的非零元素位置相同，并通過結(jié)構(gòu)化稀疏約束選擇最優(yōu)子字典用于測試樣本的分類。基于實測HRRP數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性。
基于字典學(xué)習(xí)算法的信號稀疏表示被廣泛應(yīng)用于信號處理領(lǐng)域。由于字典原子間存在冗余性，求解信號的稀疏表示會受到觀測信號中擾動分量的影響，從而帶來表示的不確定性，不利于雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)目標(biāo)識別任務(wù)。針對這一問題，該文提出一種穩(wěn)健字典學(xué)習(xí)(SDL)算法，通過邊緣化信號丟失，構(gòu)建穩(wěn)健損失函數(shù)用于學(xué)習(xí)自適應(yīng)字典。該算法利用距離像在散射點不發(fā)生越距離單元走動的方位幀內(nèi)具有結(jié)構(gòu)相似性，約束臨近訓(xùn)練樣本間稀疏表示的非零元素位置相同，并通過結(jié)構(gòu)化稀疏約束選擇最優(yōu)子字典用于測試樣本的分類。基于實測HRRP數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性。
2015, 37(6): 1463-1469.
doi: 10.11999/JEIT141022
摘要:
圓跡干涉SAR具有對場景目標(biāo)進(jìn)行全方位觀測測量的優(yōu)勢，為了滿足高分辨率圓跡SAR成像對高精度的場景數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的需求，該文提出了一種基于圓跡干涉SAR數(shù)據(jù)的高程估計方法。首先推導(dǎo)了采用后向投影(Back Projection, BP)算法時的圓跡干涉SAR信號模型，然后給出了基于圓跡干涉SAR處理的場景DEM提取流程，最后通過仿真實驗驗證了所提方法的有效性。
圓跡干涉SAR具有對場景目標(biāo)進(jìn)行全方位觀測測量的優(yōu)勢，為了滿足高分辨率圓跡SAR成像對高精度的場景數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的需求，該文提出了一種基于圓跡干涉SAR數(shù)據(jù)的高程估計方法。首先推導(dǎo)了采用后向投影(Back Projection, BP)算法時的圓跡干涉SAR信號模型，然后給出了基于圓跡干涉SAR處理的場景DEM提取流程，最后通過仿真實驗驗證了所提方法的有效性。
2015, 37(6): 1470-1475.
doi: 10.11999/JEIT141042
摘要:
2分隨機(jī)乘法模型的倍乘因子的分布要求是關(guān)于1/2對稱的，所以基于此模型仿真出海雜波數(shù)據(jù)的多重分形譜函數(shù)形狀比較受限制。該文在分析2分隨機(jī)乘法模型構(gòu)造過程的基礎(chǔ)上，提出N分隨機(jī)乘法模型，它是2分隨機(jī)乘法模型的推廣，但卻突破倍乘因子分布關(guān)于1/2對稱的限制，更利于仿真具有期望形狀的多重分形譜函數(shù)的海雜波數(shù)據(jù)。理論推導(dǎo)和實驗結(jié)果均表明倍乘因子的分布決定多重分形譜函數(shù)的形狀。
2分隨機(jī)乘法模型的倍乘因子的分布要求是關(guān)于1/2對稱的，所以基于此模型仿真出海雜波數(shù)據(jù)的多重分形譜函數(shù)形狀比較受限制。該文在分析2分隨機(jī)乘法模型構(gòu)造過程的基礎(chǔ)上，提出N分隨機(jī)乘法模型，它是2分隨機(jī)乘法模型的推廣，但卻突破倍乘因子分布關(guān)于1/2對稱的限制，更利于仿真具有期望形狀的多重分形譜函數(shù)的海雜波數(shù)據(jù)。理論推導(dǎo)和實驗結(jié)果均表明倍乘因子的分布決定多重分形譜函數(shù)的形狀。
2015, 37(6): 1476-1482.
doi: 10.11999/JEIT141504
摘要:
隨著反隱身技術(shù)的發(fā)展，米波雷達(dá)憑借其反隱身、反輻射導(dǎo)彈方面的天然優(yōu)勢，再度進(jìn)入科學(xué)界的視野。但米波雷達(dá)在探測低仰角目標(biāo)過程中受多路徑效應(yīng)影響嚴(yán)重，導(dǎo)致測高結(jié)果易出現(xiàn)較大偏差，無法滿足實際需要。而組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展為此問題找到了一個解決辦法。該文采用組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，僅利用米波雷達(dá)測得的距離和方位信息實現(xiàn)了目標(biāo)的3維定位，從而解決米波雷達(dá)測高困難的問題。考慮地球曲率的影響。該文所提出的米波組網(wǎng)雷達(dá)測高算法利用大地坐標(biāo)變換、坐標(biāo)系變換和數(shù)據(jù)變換，把各雷達(dá)數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個合理的工作平臺，即虛擬平面上，在該平面上對目標(biāo)進(jìn)行測高計算。對極小誤差法加以改進(jìn)，采用分辨率不高，但數(shù)據(jù)穩(wěn)定性好的方位角信息確定算法的搜索范圍；應(yīng)用分辨率較高的目標(biāo)距離信息來獲取最終的目標(biāo)經(jīng)度、緯度、海拔高度估值。由于地面強(qiáng)反射的原因，目標(biāo)的距離估值有些時候是不準(zhǔn)確的，該文設(shè)立了置信度判決準(zhǔn)則以驗證定位的有效性。通過仿真驗證，該算法具有較好的測高精度，可作為組網(wǎng)雷達(dá)行之有效的測高方法。
隨著反隱身技術(shù)的發(fā)展，米波雷達(dá)憑借其反隱身、反輻射導(dǎo)彈方面的天然優(yōu)勢，再度進(jìn)入科學(xué)界的視野。但米波雷達(dá)在探測低仰角目標(biāo)過程中受多路徑效應(yīng)影響嚴(yán)重，導(dǎo)致測高結(jié)果易出現(xiàn)較大偏差，無法滿足實際需要。而組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展為此問題找到了一個解決辦法。該文采用組網(wǎng)雷達(dá)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，僅利用米波雷達(dá)測得的距離和方位信息實現(xiàn)了目標(biāo)的3維定位，從而解決米波雷達(dá)測高困難的問題。考慮地球曲率的影響。該文所提出的米波組網(wǎng)雷達(dá)測高算法利用大地坐標(biāo)變換、坐標(biāo)系變換和數(shù)據(jù)變換，把各雷達(dá)數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個合理的工作平臺，即虛擬平面上，在該平面上對目標(biāo)進(jìn)行測高計算。對極小誤差法加以改進(jìn)，采用分辨率不高，但數(shù)據(jù)穩(wěn)定性好的方位角信息確定算法的搜索范圍；應(yīng)用分辨率較高的目標(biāo)距離信息來獲取最終的目標(biāo)經(jīng)度、緯度、海拔高度估值。由于地面強(qiáng)反射的原因，目標(biāo)的距離估值有些時候是不準(zhǔn)確的，該文設(shè)立了置信度判決準(zhǔn)則以驗證定位的有效性。通過仿真驗證，該算法具有較好的測高精度，可作為組網(wǎng)雷達(dá)行之有效的測高方法。
2015, 37(6): 1483-1489.
doi: 10.11999/JEIT140653
摘要:
該文在步進(jìn)頻信號的基礎(chǔ)上，把基于混沌調(diào)制的多載波相位編碼(Multi-Carrier Phase Coded, MCPC)信號作為子脈沖，用Costas跳頻代替頻率的線性步進(jìn)，設(shè)計出脈間Costas跳頻脈內(nèi)多載波混沌相位編碼(Inter-Pulse Costas frequency hopping and intra-pulse Multi-Carrier Chaotic Phase Coded, IPC-MCCPC)雷達(dá)信號，并對其模糊函數(shù)及自相關(guān)性能進(jìn)行了研究。仿真分析表明，該文設(shè)計的信號繼承了步進(jìn)頻信號用較小的瞬時帶寬合成較大的工作帶寬的優(yōu)點，同時有效克服了步進(jìn)頻信號存在的距離-速度耦合的缺點。脈內(nèi)多載波特性使得這種信號在保持總帶寬和步進(jìn)頻信號相等的條件下減少跳頻階數(shù)，從而提高信號處理的數(shù)據(jù)率；混沌調(diào)相的引入使得這種信號具有更強(qiáng)的保密性；脈間頻率的隨機(jī)跳變使其模糊函數(shù)具有更低的周期性旁瓣。這種信號眾多的參數(shù)、靈活的結(jié)構(gòu)及較大的調(diào)制復(fù)雜度，增加了偵察接收機(jī)匹配和識別的難度，從而提高雷達(dá)的反截獲性能。
該文在步進(jìn)頻信號的基礎(chǔ)上，把基于混沌調(diào)制的多載波相位編碼(Multi-Carrier Phase Coded, MCPC)信號作為子脈沖，用Costas跳頻代替頻率的線性步進(jìn)，設(shè)計出脈間Costas跳頻脈內(nèi)多載波混沌相位編碼(Inter-Pulse Costas frequency hopping and intra-pulse Multi-Carrier Chaotic Phase Coded, IPC-MCCPC)雷達(dá)信號，并對其模糊函數(shù)及自相關(guān)性能進(jìn)行了研究。仿真分析表明，該文設(shè)計的信號繼承了步進(jìn)頻信號用較小的瞬時帶寬合成較大的工作帶寬的優(yōu)點，同時有效克服了步進(jìn)頻信號存在的距離-速度耦合的缺點。脈內(nèi)多載波特性使得這種信號在保持總帶寬和步進(jìn)頻信號相等的條件下減少跳頻階數(shù)，從而提高信號處理的數(shù)據(jù)率；混沌調(diào)相的引入使得這種信號具有更強(qiáng)的保密性；脈間頻率的隨機(jī)跳變使其模糊函數(shù)具有更低的周期性旁瓣。這種信號眾多的參數(shù)、靈活的結(jié)構(gòu)及較大的調(diào)制復(fù)雜度，增加了偵察接收機(jī)匹配和識別的難度，從而提高雷達(dá)的反截獲性能。
2015, 37(6): 1490-1494.
doi: 10.11999/JEIT141232
摘要:
為在新興的隨機(jī)有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟蹤雜波環(huán)境下的多目標(biāo)，該文提出基于高斯混合勢化概率假設(shè)密度(GM-CPHD)的脈沖多普勒雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤(MTT)算法。該算法在標(biāo)準(zhǔn)GM-CPHD基礎(chǔ)上，在使用位置量測更新狀態(tài)后，再利用多普勒量測進(jìn)行序貫更新，可獲得更精確的似然函數(shù)和狀態(tài)估計。仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性，表明在GM-CPHD基礎(chǔ)上引入目標(biāo)的多普勒信息可有效抑制雜波，顯著改善跟蹤性能。
為在新興的隨機(jī)有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟蹤雜波環(huán)境下的多目標(biāo)，該文提出基于高斯混合勢化概率假設(shè)密度(GM-CPHD)的脈沖多普勒雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤(MTT)算法。該算法在標(biāo)準(zhǔn)GM-CPHD基礎(chǔ)上，在使用位置量測更新狀態(tài)后，再利用多普勒量測進(jìn)行序貫更新，可獲得更精確的似然函數(shù)和狀態(tài)估計。仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性，表明在GM-CPHD基礎(chǔ)上引入目標(biāo)的多普勒信息可有效抑制雜波，顯著改善跟蹤性能。
2015, 37(6): 1495-1501.
doi: 10.11999/JEIT141059
摘要:
全極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)圖像蘊(yùn)含更豐富的散射信息，具有更多的可用特征。如何使用這些特征是極化SAR圖像分類中非常重要的一步，但是目前尚未對此提出非常明確的準(zhǔn)則。為了能夠有效地解決上述問題，該文提出一種基于特征加權(quán)集成的極化SAR圖像分類算法。該算法采用0-1矩陣分解集成方法對包括不同特征的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)獲得相應(yīng)加權(quán)系數(shù)，并通過對每個特征集獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成來提高極化SAR圖像分類性能。首先，輸入極化SAR數(shù)據(jù)，獲得極化特征作為原始特征集，并對其進(jìn)行隨機(jī)抽取獲得不同的特征子集；然后，使用0-1矩陣集成算法得到每個特征值相對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)；最后，通過對各個特征子集的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成得到最終極化SAR圖像分類結(jié)果。實測L波段和C波段極化數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，該算法可以有效地提高極化SAR圖像分類的準(zhǔn)確度。
全極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)圖像蘊(yùn)含更豐富的散射信息，具有更多的可用特征。如何使用這些特征是極化SAR圖像分類中非常重要的一步，但是目前尚未對此提出非常明確的準(zhǔn)則。為了能夠有效地解決上述問題，該文提出一種基于特征加權(quán)集成的極化SAR圖像分類算法。該算法采用0-1矩陣分解集成方法對包括不同特征的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)獲得相應(yīng)加權(quán)系數(shù)，并通過對每個特征集獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成來提高極化SAR圖像分類性能。首先，輸入極化SAR數(shù)據(jù)，獲得極化特征作為原始特征集，并對其進(jìn)行隨機(jī)抽取獲得不同的特征子集；然后，使用0-1矩陣集成算法得到每個特征值相對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)；最后，通過對各個特征子集的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成得到最終極化SAR圖像分類結(jié)果。實測L波段和C波段極化數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，該算法可以有效地提高極化SAR圖像分類的準(zhǔn)確度。
2015, 37(6): 1502-1506.
doi: 10.11999/JEIT141233
摘要:
針對對流層超視距無源探測中可能遇到收發(fā)天線波束不能對準(zhǔn)的情形，該文給出了對流層散射傳播偏移損耗的理論計算方法。利用收發(fā)天線窄波束的特點，假定高斯型的天線方向性函數(shù)，建立了對流層散射傳播接收功率中的方位項函數(shù)，得到了散射傳播偏移損耗理論公式。與文獻(xiàn)中的試驗數(shù)據(jù)比較發(fā)現(xiàn)：二者具有較好的一致性。另外對收發(fā)天線均偏離大圓路徑情形下的偏移損耗進(jìn)行了仿真。此種傳播損耗計算方法，可為對流層超視距傳播的無源定位與探測系統(tǒng)設(shè)計提供參考。
針對對流層超視距無源探測中可能遇到收發(fā)天線波束不能對準(zhǔn)的情形，該文給出了對流層散射傳播偏移損耗的理論計算方法。利用收發(fā)天線窄波束的特點，假定高斯型的天線方向性函數(shù)，建立了對流層散射傳播接收功率中的方位項函數(shù)，得到了散射傳播偏移損耗理論公式。與文獻(xiàn)中的試驗數(shù)據(jù)比較發(fā)現(xiàn)：二者具有較好的一致性。另外對收發(fā)天線均偏離大圓路徑情形下的偏移損耗進(jìn)行了仿真。此種傳播損耗計算方法，可為對流層超視距傳播的無源定位與探測系統(tǒng)設(shè)計提供參考。
2015, 37(6): 1507-1512.
doi: 10.11999/JEIT141195
摘要:
傳統(tǒng)電波折射修正算法普遍采用大氣球面分層假設(shè)，這類算法在修正高仰角測量目標(biāo)時具有較好的修正精度，然而對于低仰角、遠(yuǎn)距離目標(biāo)，修正精度還不高。該文提出一種折射修正算法，采用更精確的橢球面分層模型描述大氣分布，利用迭代遞推的方法計算修正后的目標(biāo)位置，相比傳統(tǒng)折射修正算法，計算量有所增加，但是提高了低仰角、遠(yuǎn)距離目標(biāo)測量數(shù)據(jù)折射修正精度，可用于事后數(shù)據(jù)處理。
傳統(tǒng)電波折射修正算法普遍采用大氣球面分層假設(shè)，這類算法在修正高仰角測量目標(biāo)時具有較好的修正精度，然而對于低仰角、遠(yuǎn)距離目標(biāo)，修正精度還不高。該文提出一種折射修正算法，采用更精確的橢球面分層模型描述大氣分布，利用迭代遞推的方法計算修正后的目標(biāo)位置，相比傳統(tǒng)折射修正算法，計算量有所增加，但是提高了低仰角、遠(yuǎn)距離目標(biāo)測量數(shù)據(jù)折射修正精度，可用于事后數(shù)據(jù)處理。
2015, 37(6): 1513-1519.
doi: 10.11999/JEIT141146
摘要:
為了減少測試數(shù)據(jù)和測試時間，該文提出一種基于鏡像對稱參考切片的多掃描鏈測試數(shù)據(jù)壓縮方法。采用兩個相互鏡像對稱的參考切片與掃描切片做相容性比較，提高了相容概率。若掃描切片與參考切片相容，只需要很少的幾位編碼就可以表示這個掃描切片，并且可以并行載入多掃描鏈；若不相容，參考切片被該掃描切片替換。提出一種最長相容策略，用來處理掃描切片與參考切片同時滿足多種相容關(guān)系時的選取問題。根據(jù)Huffman編碼原理確定不同相容情況的編碼碼字，可以進(jìn)一步提高測試數(shù)據(jù)的壓縮率。實驗結(jié)果表明所提方法的平均測試數(shù)據(jù)壓縮率達(dá)到了69.13%。
為了減少測試數(shù)據(jù)和測試時間，該文提出一種基于鏡像對稱參考切片的多掃描鏈測試數(shù)據(jù)壓縮方法。采用兩個相互鏡像對稱的參考切片與掃描切片做相容性比較，提高了相容概率。若掃描切片與參考切片相容，只需要很少的幾位編碼就可以表示這個掃描切片，并且可以并行載入多掃描鏈；若不相容，參考切片被該掃描切片替換。提出一種最長相容策略，用來處理掃描切片與參考切片同時滿足多種相容關(guān)系時的選取問題。根據(jù)Huffman編碼原理確定不同相容情況的編碼碼字，可以進(jìn)一步提高測試數(shù)據(jù)的壓縮率。實驗結(jié)果表明所提方法的平均測試數(shù)據(jù)壓縮率達(dá)到了69.13%。
2015, 37(6): 1520-1524.
doi: 10.11999/JEIT141248
摘要:
針對含有高噪聲、體外點及不完整點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)失效問題，該文提出以信息論為理論基礎(chǔ)，相對熵度量點云相似度的KL-Reg算法。該算法不需要顯式地建立對應(yīng)關(guān)系，首先將點云數(shù)據(jù)建模為高斯混合模型，然后用相對熵度量高斯混合模型間的分布距離，最后通過最小化分布距離計算模型變換。實驗結(jié)果表明所提的KL-Reg算法配準(zhǔn)精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)。
針對含有高噪聲、體外點及不完整點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)失效問題，該文提出以信息論為理論基礎(chǔ)，相對熵度量點云相似度的KL-Reg算法。該算法不需要顯式地建立對應(yīng)關(guān)系，首先將點云數(shù)據(jù)建模為高斯混合模型，然后用相對熵度量高斯混合模型間的分布距離，最后通過最小化分布距離計算模型變換。實驗結(jié)果表明所提的KL-Reg算法配準(zhǔn)精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)。
