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2016年 第38卷 第6期
2016, 38(6): 1271-1327.
doi: 10.11999/JEIT160224
摘要:
業(yè)已證明四色猜想的數(shù)學證明可歸結(jié)為刻畫4-色漏斗型偽唯一4-色極大平面圖的特征。為刻畫此類極大平面圖的結(jié)構(gòu)特征，本文提出一種構(gòu)造極大平面圖的方法 擴縮運算。研究發(fā)現(xiàn)：此方法的關(guān)鍵問題是需要清楚一種構(gòu)形，稱為多米諾構(gòu)形。文中構(gòu)造性地給出了多米諾構(gòu)形的充要條件；在此基礎上提出并建立了一個圖的祖先圖與子孫圖理論與構(gòu)造方法。特別證明了：任一最小度4的n(9)-階極大平面圖必含(n-2)-階或(n-3)-階祖先圖；給出極大平面圖的遞推構(gòu)造法，并用此方法構(gòu)造出6~12-階所有最小度的4極大平面圖。擴縮運算是本系列文章的基石。
業(yè)已證明四色猜想的數(shù)學證明可歸結(jié)為刻畫4-色漏斗型偽唯一4-色極大平面圖的特征。為刻畫此類極大平面圖的結(jié)構(gòu)特征，本文提出一種構(gòu)造極大平面圖的方法 擴縮運算。研究發(fā)現(xiàn)：此方法的關(guān)鍵問題是需要清楚一種構(gòu)形，稱為多米諾構(gòu)形。文中構(gòu)造性地給出了多米諾構(gòu)形的充要條件；在此基礎上提出并建立了一個圖的祖先圖與子孫圖理論與構(gòu)造方法。特別證明了：任一最小度4的n(9)-階極大平面圖必含(n-2)-階或(n-3)-階祖先圖；給出極大平面圖的遞推構(gòu)造法，并用此方法構(gòu)造出6~12-階所有最小度的4極大平面圖。擴縮運算是本系列文章的基石。
2016, 38(6): 1328-1353.
doi: 10.11999/JEIT160409
摘要:
一個極大平面圖若是從K4出發(fā)，不斷地在三角面上嵌入3度頂點得到的，則稱此極大平面圖為遞歸極大平面圖。唯一4-色極大平面圖猜想是指：一個平面圖是唯一4-可著色的當且僅當它是遞歸極大平面圖。此猜想已有43年歷史，是圖著色理論中繼四色猜想之后另一個著名的未解猜想。為此，該文相繼深入研究了啞鈴極大平面圖與遞歸極大平面圖的結(jié)構(gòu)與特性，結(jié)合該系列文章(2)的擴縮運算，給出了證明唯一4-色極大平面圖猜想的一種思路。
一個極大平面圖若是從K4出發(fā)，不斷地在三角面上嵌入3度頂點得到的，則稱此極大平面圖為遞歸極大平面圖。唯一4-色極大平面圖猜想是指：一個平面圖是唯一4-可著色的當且僅當它是遞歸極大平面圖。此猜想已有43年歷史，是圖著色理論中繼四色猜想之后另一個著名的未解猜想。為此，該文相繼深入研究了啞鈴極大平面圖與遞歸極大平面圖的結(jié)構(gòu)與特性，結(jié)合該系列文章(2)的擴縮運算，給出了證明唯一4-色極大平面圖猜想的一種思路。
2016, 38(6): 1354-1361.
doi: 10.11999/JEIT150872
摘要:
光無線混合網(wǎng)絡的生存性保障程度與部署成本之間存在矛盾。為提高網(wǎng)絡資源利用率，該文提出一種低成本的無線功能部署策略。根據(jù)網(wǎng)絡中無線功能部署情況，綜合考慮網(wǎng)絡生存性保障程度及部署成本兩方面因素，在此基礎上，提出基于向量評價的二進制粒子群算法實現(xiàn)其優(yōu)化過程，進而，由進化得到的種群粒子不斷調(diào)整光網(wǎng)絡單元選取，以較低的成本實現(xiàn)較強生存性的網(wǎng)絡部署。結(jié)果表明所提出的無線功能部署策略能有效提高網(wǎng)絡的生存性，并大幅度的降低網(wǎng)絡成本。
光無線混合網(wǎng)絡的生存性保障程度與部署成本之間存在矛盾。為提高網(wǎng)絡資源利用率，該文提出一種低成本的無線功能部署策略。根據(jù)網(wǎng)絡中無線功能部署情況，綜合考慮網(wǎng)絡生存性保障程度及部署成本兩方面因素，在此基礎上，提出基于向量評價的二進制粒子群算法實現(xiàn)其優(yōu)化過程，進而，由進化得到的種群粒子不斷調(diào)整光網(wǎng)絡單元選取，以較低的成本實現(xiàn)較強生存性的網(wǎng)絡部署。結(jié)果表明所提出的無線功能部署策略能有效提高網(wǎng)絡的生存性，并大幅度的降低網(wǎng)絡成本。
2016, 38(6): 1362-1367.
doi: 10.11999/JEIT151027
摘要:
無線環(huán)境復雜經(jīng)常導致高誤碼率的出現(xiàn)，該文結(jié)合無線傳感網(wǎng)對傳輸能耗有較高要求的特點，針對分組協(xié)議字段錯誤修復問題提出基于貝葉斯網(wǎng)絡的最大后驗修復方法MAP-BN。該方法使得傳感網(wǎng)節(jié)點在無需任何編碼的情況下可以得到向前糾錯的能力。MAP-BN算法利用貝葉斯網(wǎng)絡對分組協(xié)議字段的先驗信息進行建模，并在此基礎上利用動態(tài)規(guī)劃算法進行最大后驗概率推理，成功降低了最大后驗修復的計算復雜度。仿真和分析結(jié)果表明，MAP-BN算法具有良好的數(shù)據(jù)差錯控制能力，并可以很大程度上提升網(wǎng)絡節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的能效性。
無線環(huán)境復雜經(jīng)常導致高誤碼率的出現(xiàn)，該文結(jié)合無線傳感網(wǎng)對傳輸能耗有較高要求的特點，針對分組協(xié)議字段錯誤修復問題提出基于貝葉斯網(wǎng)絡的最大后驗修復方法MAP-BN。該方法使得傳感網(wǎng)節(jié)點在無需任何編碼的情況下可以得到向前糾錯的能力。MAP-BN算法利用貝葉斯網(wǎng)絡對分組協(xié)議字段的先驗信息進行建模，并在此基礎上利用動態(tài)規(guī)劃算法進行最大后驗概率推理，成功降低了最大后驗修復的計算復雜度。仿真和分析結(jié)果表明，MAP-BN算法具有良好的數(shù)據(jù)差錯控制能力，并可以很大程度上提升網(wǎng)絡節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的能效性。
2016, 38(6): 1368-1376.
doi: 10.11999/JEIT150831
摘要:
基于服務質(zhì)量(QoS)的Web服務最優(yōu)選擇是一個熱點問題。高度動態(tài)的QoS數(shù)據(jù)導致QoS模型的不確定性，對可靠的Web服務選擇構(gòu)成巨大的挑戰(zhàn)，該文提出動態(tài)QoS數(shù)據(jù)驅(qū)動的可靠Web服務選擇(DQoS_RSS)。首先利用均值標準差刻畫QoS數(shù)據(jù)的效益和風險，提高QoS描述的準確度；接著建立不確定服務Skyline集，縮小搜索空間，提高選擇效率；借鑒優(yōu)劣解距離法(TOPSIS)，設計2種Web服務選擇算法，獲得體現(xiàn)用戶需求的最優(yōu)服務。另外，介紹2種QoS模型轉(zhuǎn)換器，以及能夠適應QoS動態(tài)變化的QoS模型自適應調(diào)整機制。最后，實驗分析驗證了該方法的優(yōu)越性和高效性。
基于服務質(zhì)量(QoS)的Web服務最優(yōu)選擇是一個熱點問題。高度動態(tài)的QoS數(shù)據(jù)導致QoS模型的不確定性，對可靠的Web服務選擇構(gòu)成巨大的挑戰(zhàn)，該文提出動態(tài)QoS數(shù)據(jù)驅(qū)動的可靠Web服務選擇(DQoS_RSS)。首先利用均值標準差刻畫QoS數(shù)據(jù)的效益和風險，提高QoS描述的準確度；接著建立不確定服務Skyline集，縮小搜索空間，提高選擇效率；借鑒優(yōu)劣解距離法(TOPSIS)，設計2種Web服務選擇算法，獲得體現(xiàn)用戶需求的最優(yōu)服務。另外，介紹2種QoS模型轉(zhuǎn)換器，以及能夠適應QoS動態(tài)變化的QoS模型自適應調(diào)整機制。最后，實驗分析驗證了該方法的優(yōu)越性和高效性。
2016, 38(6): 1377-1384.
doi: 10.11999/JEIT150944
摘要:
針對星載交換結(jié)構(gòu)受空間輻射影響造成的可靠性嚴重下降問題，該文提出了一種支持全分布式調(diào)度的三級Clos網(wǎng)絡及其全分布式容錯(Fully Distributed Fault Tolerant, FDFT)調(diào)度算法，以提高星載交換結(jié)構(gòu)在交叉點故障下的容錯能力。該Clos網(wǎng)絡的中間級和輸出級采用聯(lián)合輸入交叉點隊列，以支持Clos網(wǎng)絡和交換單元內(nèi)部的全分布式調(diào)度。FDFT采用一種分布式故障檢測算法獲得交叉點故障信息?；趯徊纥c故障影響范圍的分析，F(xiàn)DFT在輸入級采用一種容錯信元分發(fā)算法，實現(xiàn)無故障路徑的負載均衡。理論分析證明，當任一輸入/輸出級交換單元故障個數(shù)不超過(m-n)或所有中間級交換單元故障個數(shù)不超過(m-n)時，其中m, n分別為輸入級交換單元輸入、輸出端口數(shù)，F(xiàn)DFT能夠達到100%吞吐率。仿真結(jié)果進一步驗證，故障隨機發(fā)生情況下，F(xiàn)DFT能夠抵抗比故障任意發(fā)生情況下更多的故障，且在不同的業(yè)務場景下具有良好的吞吐率和時延性能。
針對星載交換結(jié)構(gòu)受空間輻射影響造成的可靠性嚴重下降問題，該文提出了一種支持全分布式調(diào)度的三級Clos網(wǎng)絡及其全分布式容錯(Fully Distributed Fault Tolerant, FDFT)調(diào)度算法，以提高星載交換結(jié)構(gòu)在交叉點故障下的容錯能力。該Clos網(wǎng)絡的中間級和輸出級采用聯(lián)合輸入交叉點隊列，以支持Clos網(wǎng)絡和交換單元內(nèi)部的全分布式調(diào)度。FDFT采用一種分布式故障檢測算法獲得交叉點故障信息?；趯徊纥c故障影響范圍的分析，F(xiàn)DFT在輸入級采用一種容錯信元分發(fā)算法，實現(xiàn)無故障路徑的負載均衡。理論分析證明，當任一輸入/輸出級交換單元故障個數(shù)不超過(m-n)或所有中間級交換單元故障個數(shù)不超過(m-n)時，其中m, n分別為輸入級交換單元輸入、輸出端口數(shù)，F(xiàn)DFT能夠達到100%吞吐率。仿真結(jié)果進一步驗證，故障隨機發(fā)生情況下，F(xiàn)DFT能夠抵抗比故障任意發(fā)生情況下更多的故障，且在不同的業(yè)務場景下具有良好的吞吐率和時延性能。
2016, 38(6): 1385-1390.
doi: 10.11999/JEIT150967
摘要:
該文提出一種特征域的傳輸方案(ETS)，用以提高窄帶干擾下MIMO系統(tǒng)的容量。首先，發(fā)射端在特征域產(chǎn)生N路發(fā)射信息，然后根據(jù)窄帶干擾信號的統(tǒng)計特征，通過預編碼將發(fā)射信息從特征域變換至時域進行傳輸。在接收端，時域的接收信號再次被變換為N路特征域信號。據(jù)此，期望信道被劃分為N路并行子信道，根據(jù)各子信道的干擾分布采用相對應的傳輸方案，以最大化干擾場景下信道的利用率。由計算機仿真可得，當系統(tǒng)容量為15 bit/(s?Hz)時，該文所提特征域傳輸方案相對于傳統(tǒng)干擾抑制算法在22 MIMO系統(tǒng)中取得了約10 dB的性能增益。
該文提出一種特征域的傳輸方案(ETS)，用以提高窄帶干擾下MIMO系統(tǒng)的容量。首先，發(fā)射端在特征域產(chǎn)生N路發(fā)射信息，然后根據(jù)窄帶干擾信號的統(tǒng)計特征，通過預編碼將發(fā)射信息從特征域變換至時域進行傳輸。在接收端，時域的接收信號再次被變換為N路特征域信號。據(jù)此，期望信道被劃分為N路并行子信道，根據(jù)各子信道的干擾分布采用相對應的傳輸方案，以最大化干擾場景下信道的利用率。由計算機仿真可得，當系統(tǒng)容量為15 bit/(s?Hz)時，該文所提特征域傳輸方案相對于傳統(tǒng)干擾抑制算法在22 MIMO系統(tǒng)中取得了約10 dB的性能增益。
2016, 38(6): 1391-1397.
doi: 10.11999/JEIT150974
摘要:
頻譜感知是認知無線電網(wǎng)絡中關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，為了保證主用戶不受干擾，要求感知算法必須具有較高的檢測效率和檢測精度。該文主要研究MIMO場景下的頻譜感知問題，利用非圓信號的特性，提出一種基于局部最大功效不變檢驗(LMPIT)的頻譜感知方法。根據(jù)漸近分布理論，推導了所述方法的理論檢測門限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分別分析了不同信道環(huán)境下該方法的檢測性能，并與相關(guān)的感知算法進行對比。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境下，文中提出的方法相比其他方法檢測性能更高，且所需的采樣點數(shù)更小，能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精確的檢測。
頻譜感知是認知無線電網(wǎng)絡中關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，為了保證主用戶不受干擾，要求感知算法必須具有較高的檢測效率和檢測精度。該文主要研究MIMO場景下的頻譜感知問題，利用非圓信號的特性，提出一種基于局部最大功效不變檢驗(LMPIT)的頻譜感知方法。根據(jù)漸近分布理論，推導了所述方法的理論檢測門限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分別分析了不同信道環(huán)境下該方法的檢測性能，并與相關(guān)的感知算法進行對比。結(jié)果表明：在相同的環(huán)境下，文中提出的方法相比其他方法檢測性能更高，且所需的采樣點數(shù)更小，能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精確的檢測。
2016, 38(6): 1398-1405.
doi: 10.11999/JEIT150860
摘要:
針對高速高動態(tài)接收機在長偽碼周期、大頻偏情況下的快速捕獲問題，該文提出一種基于碼相位壓縮相關(guān)器與快速傅里葉變換(CCPC-FFT)的雙駐留偽碼快速捕獲方法。在第一駐留階段，利用碼相位壓縮相關(guān)器對相鄰碼相位進行快速、粗略的壓縮搜索，同時利用FFT算法完成對多普勒頻偏的并行捕獲；在第二駐留階段，利用傳統(tǒng)的相關(guān)積分方法對第一駐留捕獲的所有碼相位進行逐個精確搜索。給出了系統(tǒng)性能的理論分析模型，并通過蒙特卡洛仿真驗證了理論分析的正確性。最后仿真結(jié)果表明：新方法在平均捕獲時間上比2維壓縮相關(guān)(TDCC)捕獲方法進一步縮短，同時提高了頻偏的捕獲帶寬和精度，且針對長碼的捕獲比其他基于FFT的方法節(jié)省資源。
針對高速高動態(tài)接收機在長偽碼周期、大頻偏情況下的快速捕獲問題，該文提出一種基于碼相位壓縮相關(guān)器與快速傅里葉變換(CCPC-FFT)的雙駐留偽碼快速捕獲方法。在第一駐留階段，利用碼相位壓縮相關(guān)器對相鄰碼相位進行快速、粗略的壓縮搜索，同時利用FFT算法完成對多普勒頻偏的并行捕獲；在第二駐留階段，利用傳統(tǒng)的相關(guān)積分方法對第一駐留捕獲的所有碼相位進行逐個精確搜索。給出了系統(tǒng)性能的理論分析模型，并通過蒙特卡洛仿真驗證了理論分析的正確性。最后仿真結(jié)果表明：新方法在平均捕獲時間上比2維壓縮相關(guān)(TDCC)捕獲方法進一步縮短，同時提高了頻偏的捕獲帶寬和精度，且針對長碼的捕獲比其他基于FFT的方法節(jié)省資源。
2016, 38(6): 1406-1411.
doi: 10.11999/JEIT150845
摘要:
可撤銷的屬性加密方案是屬性加密方案的延伸和擴展。該文構(gòu)造了細粒度屬性撤銷下的具有兩個可撤銷屬性列表的密鑰策略的屬性加密方案，該方案是對含有單個屬性撤銷列表方案的推廣，新方案涉及兩個屬性撤銷列表，允許兩個列表中被撤銷用戶存在交集或者無關(guān)，同時利用追蹤算法，判定了用戶與私鑰的關(guān)聯(lián)性。在選擇安全模型下證明了方案的安全性，將方案的安全性規(guī)約到求解判定性雙線性Diffie-Hellman 指數(shù)問題上。
可撤銷的屬性加密方案是屬性加密方案的延伸和擴展。該文構(gòu)造了細粒度屬性撤銷下的具有兩個可撤銷屬性列表的密鑰策略的屬性加密方案，該方案是對含有單個屬性撤銷列表方案的推廣，新方案涉及兩個屬性撤銷列表，允許兩個列表中被撤銷用戶存在交集或者無關(guān)，同時利用追蹤算法，判定了用戶與私鑰的關(guān)聯(lián)性。在選擇安全模型下證明了方案的安全性，將方案的安全性規(guī)約到求解判定性雙線性Diffie-Hellman 指數(shù)問題上。
2016, 38(6): 1412-1418.
doi: 10.11999/JEIT150911
摘要:
隱私保護技術(shù)是當前信息安全領(lǐng)域的研究熱點。然而，現(xiàn)階段集合并集運算中的隱私保護技術(shù)側(cè)重理論研究，在實驗模型的開發(fā)上較為欠缺。針對該問題，該文首先設計了保護隱私的集合合并運算電路、去重電路和混淆電路，并應用YAO氏通用混淆電路估值技術(shù)提出了一種布爾電路上保護隱私的集合并集協(xié)議。然后，該文使用模擬器視圖仿真法證明了協(xié)議的安全性。最后，基于MightBeEvil中的YAO氏混淆電路估值框架，開發(fā)了該文理論方案對應的實驗模型。實驗結(jié)果表明，在安全計算稀疏集合的并集時，所提算法效率優(yōu)于當前布爾電路上的其他算法。
隱私保護技術(shù)是當前信息安全領(lǐng)域的研究熱點。然而，現(xiàn)階段集合并集運算中的隱私保護技術(shù)側(cè)重理論研究，在實驗模型的開發(fā)上較為欠缺。針對該問題，該文首先設計了保護隱私的集合合并運算電路、去重電路和混淆電路，并應用YAO氏通用混淆電路估值技術(shù)提出了一種布爾電路上保護隱私的集合并集協(xié)議。然后，該文使用模擬器視圖仿真法證明了協(xié)議的安全性。最后，基于MightBeEvil中的YAO氏混淆電路估值框架，開發(fā)了該文理論方案對應的實驗模型。實驗結(jié)果表明，在安全計算稀疏集合的并集時，所提算法效率優(yōu)于當前布爾電路上的其他算法。
2016, 38(6): 1419-1423.
doi: 10.11999/JEIT151056
摘要:
該文利用復數(shù)稀疏信號的時域相互關(guān)系提出一種新的稀疏貝葉斯算法(CTSBL)。該算法利用復數(shù)信號的實部與虛部分量具有相同的稀疏結(jié)構(gòu)的特點，提升估計信號的稀疏程度。同時將多個測量信號間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息引入到了信號恢復中，使原始的多測量稀疏信號恢復問題轉(zhuǎn)變?yōu)閱螠y量塊稀疏信號恢復問題，使恢復性能得到了提升。理論分析和仿真結(jié)果證明，提出的CTSBL算法相較于目前的針對復數(shù)信號的多測量矢量貝葉斯壓縮感知(CMTBCS)算法和塊正交匹配追蹤算法(BOMP)在估計精度上具有更好的性能。
該文利用復數(shù)稀疏信號的時域相互關(guān)系提出一種新的稀疏貝葉斯算法(CTSBL)。該算法利用復數(shù)信號的實部與虛部分量具有相同的稀疏結(jié)構(gòu)的特點，提升估計信號的稀疏程度。同時將多個測量信號間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息引入到了信號恢復中，使原始的多測量稀疏信號恢復問題轉(zhuǎn)變?yōu)閱螠y量塊稀疏信號恢復問題，使恢復性能得到了提升。理論分析和仿真結(jié)果證明，提出的CTSBL算法相較于目前的針對復數(shù)信號的多測量矢量貝葉斯壓縮感知(CMTBCS)算法和塊正交匹配追蹤算法(BOMP)在估計精度上具有更好的性能。
2016, 38(6): 1424-1430.
doi: 10.11999/JEIT150919
摘要:
針對干擾平臺旋轉(zhuǎn)或者在不同方向被探測的情況，該文提出正交多點源反向交叉眼方案，并對方案進行了嚴格的數(shù)學推導和理論分析，得出了角度偏差與其他影響因素的閉合解公式。閉合解公式為與傳統(tǒng)兩點源反向交叉眼和正交四點源反向交叉眼的對比和評估提供了數(shù)學依據(jù)，同時為優(yōu)化方案性能提供了理論依據(jù)。通過對比分析了采用正交陣列和線性排布干擾單元的工程實踐方法的數(shù)學本質(zhì)。將穩(wěn)定因數(shù)和系統(tǒng)在相同雷達指向角時的角度偏差作為衡量指標，對所提方案和以往的方案進行了數(shù)學和實例分析，突顯了所提方案在產(chǎn)生穩(wěn)定的角度偏差方面和產(chǎn)生有效的角度偏差方面的優(yōu)越性。
針對干擾平臺旋轉(zhuǎn)或者在不同方向被探測的情況，該文提出正交多點源反向交叉眼方案，并對方案進行了嚴格的數(shù)學推導和理論分析，得出了角度偏差與其他影響因素的閉合解公式。閉合解公式為與傳統(tǒng)兩點源反向交叉眼和正交四點源反向交叉眼的對比和評估提供了數(shù)學依據(jù)，同時為優(yōu)化方案性能提供了理論依據(jù)。通過對比分析了采用正交陣列和線性排布干擾單元的工程實踐方法的數(shù)學本質(zhì)。將穩(wěn)定因數(shù)和系統(tǒng)在相同雷達指向角時的角度偏差作為衡量指標，對所提方案和以往的方案進行了數(shù)學和實例分析，突顯了所提方案在產(chǎn)生穩(wěn)定的角度偏差方面和產(chǎn)生有效的角度偏差方面的優(yōu)越性。
2016, 38(6): 1431-1437.
doi: 10.11999/JEIT151008
摘要:
應用于缺失數(shù)據(jù)恢復的迭代自適應方法(IAA)被證實可利用20%的有效數(shù)據(jù)估計信號參數(shù)，并能高精度恢復缺失數(shù)據(jù)，優(yōu)于經(jīng)典GAPES方法，但當缺失數(shù)據(jù)超過80%時其數(shù)據(jù)恢復性能迅速下降。該文基于稀疏迭代協(xié)方差估計提出一種新的缺失數(shù)據(jù)譜分析方法(M-SPICE)及針對該方法的缺失數(shù)據(jù)修正時域重建方法。該方法將加權(quán)缺失數(shù)據(jù)協(xié)方差擬合代價函數(shù)轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問題，構(gòu)造循環(huán)最小化器保證缺失數(shù)據(jù)參數(shù)估計的全局收斂特性，通過對缺失數(shù)據(jù)估計算子的更新實現(xiàn)了時域重建方法的修正，使其在有效數(shù)據(jù)功率譜欠估計的情況下獲得更高的數(shù)據(jù)重建精度。仿真實驗表明無論是數(shù)據(jù)塊缺失還是任意缺失，該方法均能夠利用更少的有效數(shù)據(jù)進行譜分析，并重建大比例缺失數(shù)據(jù)。
應用于缺失數(shù)據(jù)恢復的迭代自適應方法(IAA)被證實可利用20%的有效數(shù)據(jù)估計信號參數(shù)，并能高精度恢復缺失數(shù)據(jù)，優(yōu)于經(jīng)典GAPES方法，但當缺失數(shù)據(jù)超過80%時其數(shù)據(jù)恢復性能迅速下降。該文基于稀疏迭代協(xié)方差估計提出一種新的缺失數(shù)據(jù)譜分析方法(M-SPICE)及針對該方法的缺失數(shù)據(jù)修正時域重建方法。該方法將加權(quán)缺失數(shù)據(jù)協(xié)方差擬合代價函數(shù)轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問題，構(gòu)造循環(huán)最小化器保證缺失數(shù)據(jù)參數(shù)估計的全局收斂特性，通過對缺失數(shù)據(jù)估計算子的更新實現(xiàn)了時域重建方法的修正，使其在有效數(shù)據(jù)功率譜欠估計的情況下獲得更高的數(shù)據(jù)重建精度。仿真實驗表明無論是數(shù)據(jù)塊缺失還是任意缺失，該方法均能夠利用更少的有效數(shù)據(jù)進行譜分析，并重建大比例缺失數(shù)據(jù)。
2016, 38(6): 1438-1445.
doi: 10.11999/JEIT150849
摘要:
針對雜波環(huán)境下的多目標跟蹤數(shù)據(jù)互聯(lián)問題，該文提出基于全鄰模糊聚類的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。該算法根據(jù)確認區(qū)域中量測的分布和點跡-航跡關(guān)聯(lián)規(guī)則構(gòu)造統(tǒng)計距離，以各目標的預測位置為聚類中心，利用模糊聚類方法，計算相關(guān)波門內(nèi)候選量測與不同目標互聯(lián)的概率，通過概率加權(quán)融合對各目標狀態(tài)與協(xié)方差進行更新。仿真分析表明，與經(jīng)典的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比，ANFCJPDA較大程度地改善了算法的實時性，并且跟蹤精度與JPDA相當。
針對雜波環(huán)境下的多目標跟蹤數(shù)據(jù)互聯(lián)問題，該文提出基于全鄰模糊聚類的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。該算法根據(jù)確認區(qū)域中量測的分布和點跡-航跡關(guān)聯(lián)規(guī)則構(gòu)造統(tǒng)計距離，以各目標的預測位置為聚類中心，利用模糊聚類方法，計算相關(guān)波門內(nèi)候選量測與不同目標互聯(lián)的概率，通過概率加權(quán)融合對各目標狀態(tài)與協(xié)方差進行更新。仿真分析表明，與經(jīng)典的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比，ANFCJPDA較大程度地改善了算法的實時性，并且跟蹤精度與JPDA相當。
2016, 38(6): 1446-1451.
doi: 10.11999/JEIT151021
摘要:
在自跟蹤接收機中，當輸入信噪比較低時，需要通過相參積累來提高信噪比才能獲得滿意的測角精度。傳統(tǒng)提高信噪比的方法為通道內(nèi)的碼捕獲算法，需要進行在時間維和多普勒維的2維搜索，必要時還需要進行第3維位跳變的搜索補償，運算量非常大，無法實現(xiàn)快速測角。該文提出一種基于通道間互相關(guān)的相參積累快速測角算法，新算法具有結(jié)構(gòu)簡單、運算量低、幾乎零延遲的優(yōu)點，且測角精度可以達到傳統(tǒng)相參積累方法的水平，容易滿足自跟蹤接收機快速測角的要求；理論推導和仿真驗證了新算法的有效性。
在自跟蹤接收機中，當輸入信噪比較低時，需要通過相參積累來提高信噪比才能獲得滿意的測角精度。傳統(tǒng)提高信噪比的方法為通道內(nèi)的碼捕獲算法，需要進行在時間維和多普勒維的2維搜索，必要時還需要進行第3維位跳變的搜索補償，運算量非常大，無法實現(xiàn)快速測角。該文提出一種基于通道間互相關(guān)的相參積累快速測角算法，新算法具有結(jié)構(gòu)簡單、運算量低、幾乎零延遲的優(yōu)點，且測角精度可以達到傳統(tǒng)相參積累方法的水平，容易滿足自跟蹤接收機快速測角的要求；理論推導和仿真驗證了新算法的有效性。
2016, 38(6): 1452-1459.
doi: 10.11999/JEIT151070
摘要:
針對LFM噪聲雷達波形旁瓣功率水平高的問題，該文將低旁瓣波形設計方法和LFM噪聲雷達波形設計方法相結(jié)合，提出一種新的低旁瓣LFM噪聲雷達波形設計方法。該方法首先建立低旁瓣LFM噪聲雷達波形設計目標函數(shù)，將確定性二次相位和隨機相位的組合關(guān)系轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題的約束條件，然后通過該文提出的修正循環(huán)算法(MCAN)迭代求解，使得設計的恒模LFM噪聲波形同時具有低旁瓣和高多普勒容忍性。最后，仿真結(jié)果表明該算法能夠降低波形模糊函數(shù)的距離-多普勒2維旁瓣，對靜止目標和運動目標均能夠起到較好的效果，且保證了波形的低截獲概率性能。
針對LFM噪聲雷達波形旁瓣功率水平高的問題，該文將低旁瓣波形設計方法和LFM噪聲雷達波形設計方法相結(jié)合，提出一種新的低旁瓣LFM噪聲雷達波形設計方法。該方法首先建立低旁瓣LFM噪聲雷達波形設計目標函數(shù)，將確定性二次相位和隨機相位的組合關(guān)系轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題的約束條件，然后通過該文提出的修正循環(huán)算法(MCAN)迭代求解，使得設計的恒模LFM噪聲波形同時具有低旁瓣和高多普勒容忍性。最后，仿真結(jié)果表明該算法能夠降低波形模糊函數(shù)的距離-多普勒2維旁瓣，對靜止目標和運動目標均能夠起到較好的效果，且保證了波形的低截獲概率性能。
2016, 38(6): 1460-1467.
doi: 10.11999/JEIT151042
摘要:
該文提出一種新的高速機動目標檢測與參數(shù)估計算法。首先，通過二階Keystone變換(KT)消除距離頻率與慢時間的二次耦合，并計算對稱瞬時自相關(guān)函數(shù)(SIAF)。其次，對SIAF不同維依次進行尺度逆傅里葉變換(SIFT)、尺度傅里葉變換(SFT)和快速傅里葉變換(FFT)實現(xiàn)能量積累，在新的參數(shù)空間進行峰值檢測得到徑向速度模糊數(shù)和徑向加速度估計值。最后，根據(jù)估計的參數(shù)構(gòu)造補償函數(shù)對距離徙動和多普勒擴散進行補償，并通過KT算法實現(xiàn)目標檢測和距離、模糊徑向速度的估計，結(jié)合補償?shù)膹较蛩俣饶：龜?shù)計算出不模糊徑向速度。 由于不需要進行參數(shù)搜索，并且SIFT和SFT均能通過FFT快速實現(xiàn)，因此算法計算量得到大幅度減小。仿真實驗驗證了該算法的有效性。
該文提出一種新的高速機動目標檢測與參數(shù)估計算法。首先，通過二階Keystone變換(KT)消除距離頻率與慢時間的二次耦合，并計算對稱瞬時自相關(guān)函數(shù)(SIAF)。其次，對SIAF不同維依次進行尺度逆傅里葉變換(SIFT)、尺度傅里葉變換(SFT)和快速傅里葉變換(FFT)實現(xiàn)能量積累，在新的參數(shù)空間進行峰值檢測得到徑向速度模糊數(shù)和徑向加速度估計值。最后，根據(jù)估計的參數(shù)構(gòu)造補償函數(shù)對距離徙動和多普勒擴散進行補償，并通過KT算法實現(xiàn)目標檢測和距離、模糊徑向速度的估計，結(jié)合補償?shù)膹较蛩俣饶：龜?shù)計算出不模糊徑向速度。 由于不需要進行參數(shù)搜索，并且SIFT和SFT均能通過FFT快速實現(xiàn)，因此算法計算量得到大幅度減小。仿真實驗驗證了該算法的有效性。
2016, 38(6): 1468-1474.
doi: 10.11999/JEIT151013
摘要:
現(xiàn)有的低仰角測高方法多采用鏡面反射模型，將直達波與多徑簡化為兩遠場點源；然而實際中不規(guī)則反射面使多徑回波波前畸變，遠場點源模型難以完全描述多徑信號。針對此模型失配問題，該文重點研究低仰角目標多徑模型，首先分析經(jīng)典多徑模型，對反射系數(shù)和反射面高度進行參數(shù)反演；然后提出一種擾動多徑模型，將反射面對多徑回波的影響建模為擾動反射系數(shù)，并利用最大似然算法反演擾動反射系數(shù)。計算機仿真結(jié)果驗證了參數(shù)反演方法的有效性；實測數(shù)據(jù)驗證了復雜情形下所建模型的合理性和反演方法的有效性，提高了低仰角測高算法在實際陣地的適用性。
現(xiàn)有的低仰角測高方法多采用鏡面反射模型，將直達波與多徑簡化為兩遠場點源；然而實際中不規(guī)則反射面使多徑回波波前畸變，遠場點源模型難以完全描述多徑信號。針對此模型失配問題，該文重點研究低仰角目標多徑模型，首先分析經(jīng)典多徑模型，對反射系數(shù)和反射面高度進行參數(shù)反演；然后提出一種擾動多徑模型，將反射面對多徑回波的影響建模為擾動反射系數(shù)，并利用最大似然算法反演擾動反射系數(shù)。計算機仿真結(jié)果驗證了參數(shù)反演方法的有效性；實測數(shù)據(jù)驗證了復雜情形下所建模型的合理性和反演方法的有效性，提高了低仰角測高算法在實際陣地的適用性。
2016, 38(6): 1475-1481.
doi: 10.11999/JEIT150995
摘要:
在寬帶多輸入多輸出(MIMO)雷達3維成像中，MIMO雷達收發(fā)陣元數(shù)量和空間分布的限制會導致圖像的2維橫向分辨率難以滿足實際需求。該文利用壓縮感知(CS)理論來實現(xiàn)圖像在2維橫向上的超分辨。考慮到對信號的每一維分別進行超分辨會損失各維間的耦合信息，提出一種基于Kronecker CS(KCS)的2維聯(lián)合超分辨方法；為解決KCS在多維高分辨應用中存儲量大、計算效率低的問題，進一步提出了一種基于低分辨3維圖像先驗信息的降維KCS方法。仿真和實測數(shù)據(jù)實驗驗證了方法的有效性。
在寬帶多輸入多輸出(MIMO)雷達3維成像中，MIMO雷達收發(fā)陣元數(shù)量和空間分布的限制會導致圖像的2維橫向分辨率難以滿足實際需求。該文利用壓縮感知(CS)理論來實現(xiàn)圖像在2維橫向上的超分辨。考慮到對信號的每一維分別進行超分辨會損失各維間的耦合信息，提出一種基于Kronecker CS(KCS)的2維聯(lián)合超分辨方法；為解決KCS在多維高分辨應用中存儲量大、計算效率低的問題，進一步提出了一種基于低分辨3維圖像先驗信息的降維KCS方法。仿真和實測數(shù)據(jù)實驗驗證了方法的有效性。
2016, 38(6): 1482-1488.
doi: 10.11999/JEIT150990
摘要:
在局部極坐標系下，快速多級后向投影算法(FFBPA)可以以較低的采樣率對子孔徑成像，但在不同局部極坐標系之間需大量的2維圖像域插值實現(xiàn)圖像融合。相比極坐標系，圖像融合在直角坐標系下更容易實現(xiàn)。但在直角坐標系下進行子孔徑成像的奈奎斯特采樣率較高，這將影響直角坐標系下的成像效率。該文針對此問題提出一種譜壓縮技術(shù)，通過對距離時域和距離頻域兩次補償，大幅壓縮了直角坐標系下子孔徑成像的方位譜寬度。該文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像質(zhì)量和優(yōu)于FFBPA的計算效率，且能夠應用于非線性軌道SAR。最后通過星載0.1 m仿真實驗和機載0.2 m實測實驗驗證了算法的有效性。
在局部極坐標系下，快速多級后向投影算法(FFBPA)可以以較低的采樣率對子孔徑成像，但在不同局部極坐標系之間需大量的2維圖像域插值實現(xiàn)圖像融合。相比極坐標系，圖像融合在直角坐標系下更容易實現(xiàn)。但在直角坐標系下進行子孔徑成像的奈奎斯特采樣率較高，這將影響直角坐標系下的成像效率。該文針對此問題提出一種譜壓縮技術(shù)，通過對距離時域和距離頻域兩次補償，大幅壓縮了直角坐標系下子孔徑成像的方位譜寬度。該文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像質(zhì)量和優(yōu)于FFBPA的計算效率，且能夠應用于非線性軌道SAR。最后通過星載0.1 m仿真實驗和機載0.2 m實測實驗驗證了算法的有效性。
2016, 38(6): 1489-1495.
doi: 10.11999/JEIT151334
摘要:
針對光學遙感圖像中受陰影干擾的油罐目標識別率低的問題，該文提出一種將改進的視覺顯著模型與似圓陰影區(qū)域特征檢測相結(jié)合的由粗到精的油罐目標檢測方法。首先建立改進的視覺顯著模型，將油罐從復雜背景中粗分離。然后對分離結(jié)果中由油罐產(chǎn)生的似圓陰影區(qū)域進行精檢測，得到疑似油罐目標。再去除陰影，獲得油罐目標的初步檢測結(jié)果。最后基于圖搜索策略及先驗知識，確定油罐目標并定位油庫區(qū)域。實驗結(jié)果表明，該方法對檢測光學遙感圖像中存在似圓陰影的油罐目標具有較高的魯棒性和準確率。同時，在不同環(huán)境的光學遙感圖像中使用該方法可快速準確地定位油庫區(qū)域。
針對光學遙感圖像中受陰影干擾的油罐目標識別率低的問題，該文提出一種將改進的視覺顯著模型與似圓陰影區(qū)域特征檢測相結(jié)合的由粗到精的油罐目標檢測方法。首先建立改進的視覺顯著模型，將油罐從復雜背景中粗分離。然后對分離結(jié)果中由油罐產(chǎn)生的似圓陰影區(qū)域進行精檢測，得到疑似油罐目標。再去除陰影，獲得油罐目標的初步檢測結(jié)果。最后基于圖搜索策略及先驗知識，確定油罐目標并定位油庫區(qū)域。實驗結(jié)果表明，該方法對檢測光學遙感圖像中存在似圓陰影的油罐目標具有較高的魯棒性和準確率。同時，在不同環(huán)境的光學遙感圖像中使用該方法可快速準確地定位油庫區(qū)域。
2016, 38(6): 1496-1502.
doi: 10.11999/JEIT150981
摘要:
GPS層析反演和電離層斜向返回探測反演可以給出電離層大尺度2維電子濃度分布，該文基于3次電離層垂測、GPS層析探測和斜向返回探測的實驗結(jié)果，比較了GPS層析反演和電離層斜向返回探測反演得到的大尺度電子密度2維分布。結(jié)果表明GPS層析和電離層斜向返回探測都能較好地重構(gòu)電離層電子密度分布，反映電離層大尺度的空間結(jié)構(gòu)。通過和電離層垂測結(jié)果的比較，表明GPS層析和斜向返回探測反演得到電離層F2層最大電子密度和峰高具有較好的精度。
GPS層析反演和電離層斜向返回探測反演可以給出電離層大尺度2維電子濃度分布，該文基于3次電離層垂測、GPS層析探測和斜向返回探測的實驗結(jié)果，比較了GPS層析反演和電離層斜向返回探測反演得到的大尺度電子密度2維分布。結(jié)果表明GPS層析和電離層斜向返回探測都能較好地重構(gòu)電離層電子密度分布，反映電離層大尺度的空間結(jié)構(gòu)。通過和電離層垂測結(jié)果的比較，表明GPS層析和斜向返回探測反演得到電離層F2層最大電子密度和峰高具有較好的精度。
2016, 38(6): 1503-1511.
doi: 10.11999/JEIT150950
摘要:
運動目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的難題，該文針對這一問題提出一種基于空時多線索融合的超像素運動目標檢測方法。首先利用簡單線性迭代聚類算法將當前幀分割為超像素集合，根據(jù)幀間的像素級時變線索找到當前幀中包含運動信息的前景超像素子塊；然后根據(jù)運動目標的一致性原則建立前一幀目標模型，結(jié)合目標空間線索進一步確定包含運動目標的檢測窗口，將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為目標分割問題，利用密集角點檢測將目標從窗口中分割出來。在多個具有挑戰(zhàn)性的公開視頻序列上同幾種流行檢測算法的實驗對比結(jié)果證明了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
運動目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的難題，該文針對這一問題提出一種基于空時多線索融合的超像素運動目標檢測方法。首先利用簡單線性迭代聚類算法將當前幀分割為超像素集合，根據(jù)幀間的像素級時變線索找到當前幀中包含運動信息的前景超像素子塊；然后根據(jù)運動目標的一致性原則建立前一幀目標模型，結(jié)合目標空間線索進一步確定包含運動目標的檢測窗口，將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為目標分割問題，利用密集角點檢測將目標從窗口中分割出來。在多個具有挑戰(zhàn)性的公開視頻序列上同幾種流行檢測算法的實驗對比結(jié)果證明了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
2016, 38(6): 1512-1518.
doi: 10.11999/JEIT150986
摘要:
該文針對傳統(tǒng)機場噪聲預測模型存在的建模成本高、實用性差的不足，引入時間序列相空間重構(gòu)理論，提出一種新的基于快速極限學習機和差分進化算法的機場噪聲一體化預測模型。該模型利用相空間重構(gòu)理論對機場噪聲時間序列進行重構(gòu)，并使用快速極限學習機對重構(gòu)的相空間矢量進行學習建模，同時采用改進的差分進化算法實現(xiàn)對重構(gòu)參數(shù)和模型參數(shù)的同步優(yōu)化選擇，整個建模過程簡潔高效，無需人工干預。實驗結(jié)果表明，該一體化預測模型能較好地跟蹤機場噪聲的變化趨勢，且具有較同類模型更小的預測誤差。
該文針對傳統(tǒng)機場噪聲預測模型存在的建模成本高、實用性差的不足，引入時間序列相空間重構(gòu)理論，提出一種新的基于快速極限學習機和差分進化算法的機場噪聲一體化預測模型。該模型利用相空間重構(gòu)理論對機場噪聲時間序列進行重構(gòu)，并使用快速極限學習機對重構(gòu)的相空間矢量進行學習建模，同時采用改進的差分進化算法實現(xiàn)對重構(gòu)參數(shù)和模型參數(shù)的同步優(yōu)化選擇，整個建模過程簡潔高效，無需人工干預。實驗結(jié)果表明，該一體化預測模型能較好地跟蹤機場噪聲的變化趨勢，且具有較同類模型更小的預測誤差。
2016, 38(6): 1519-1527.
doi: 10.11999/JEIT150926
摘要:
在應急救援、商場導購、患者導醫(yī)、參觀引導等導航應用場景中，往往需要室內(nèi)平面圖作為先驗知識，從而使得大量室內(nèi)導航系統(tǒng)缺乏可擴展性和魯棒性。針對該問題，該文提出基于動態(tài)地標的在線室內(nèi)平面圖生成方法，減少現(xiàn)有方法對先驗知識的依賴。首先利用智能移動設備內(nèi)置的慣導傳感器數(shù)據(jù)和航位推算法獲取粗粒度移動軌跡，繼而提出一個同步靜態(tài)地標(樓梯、電梯以及手扶電梯等)和動態(tài)地標(軌跡拐點)的識別方法；其次，利用這些地標信息提出多用戶參與的軌跡自校正和組合方法實現(xiàn)室內(nèi)平面圖生成；最后，利用原型系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)評價所提方法。分析結(jié)果顯示，該文方法的最大誤差以及平均誤差分別為1.90 m和0.90 m。
在應急救援、商場導購、患者導醫(yī)、參觀引導等導航應用場景中，往往需要室內(nèi)平面圖作為先驗知識，從而使得大量室內(nèi)導航系統(tǒng)缺乏可擴展性和魯棒性。針對該問題，該文提出基于動態(tài)地標的在線室內(nèi)平面圖生成方法，減少現(xiàn)有方法對先驗知識的依賴。首先利用智能移動設備內(nèi)置的慣導傳感器數(shù)據(jù)和航位推算法獲取粗粒度移動軌跡，繼而提出一個同步靜態(tài)地標(樓梯、電梯以及手扶電梯等)和動態(tài)地標(軌跡拐點)的識別方法；其次，利用這些地標信息提出多用戶參與的軌跡自校正和組合方法實現(xiàn)室內(nèi)平面圖生成；最后，利用原型系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)評價所提方法。分析結(jié)果顯示，該文方法的最大誤差以及平均誤差分別為1.90 m和0.90 m。
2016, 38(6): 1528-1535.
doi: 10.11999/JEIT150982
摘要:
該文針對行人識別中的特征表示問題，提出一種混合結(jié)構(gòu)的分層特征表示方法，這種混合結(jié)構(gòu)結(jié)合了具有表示能力的詞袋結(jié)構(gòu)和學習適應性的深度分層結(jié)構(gòu)。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征，再通過一個由空間聚集受限玻爾茲曼機組成的深度分層編碼方法進行編碼。對于每個編碼層，利用稀疏性和選擇性正則化進行無監(jiān)督受限玻爾茲曼機學習，再應用監(jiān)督微調(diào)來增強分類任務中視覺特征表示，采用最大池化和空間金字塔方法得到高層圖像特征表示。最后采用線性支持向量機進行行人識別，提取深度分層特征遮擋等與目標無關(guān)部分自然分離，有效提高了后續(xù)識別的準確性。實驗結(jié)果證明了所提出方法具有較高的識別率。
該文針對行人識別中的特征表示問題，提出一種混合結(jié)構(gòu)的分層特征表示方法，這種混合結(jié)構(gòu)結(jié)合了具有表示能力的詞袋結(jié)構(gòu)和學習適應性的深度分層結(jié)構(gòu)。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征，再通過一個由空間聚集受限玻爾茲曼機組成的深度分層編碼方法進行編碼。對于每個編碼層，利用稀疏性和選擇性正則化進行無監(jiān)督受限玻爾茲曼機學習，再應用監(jiān)督微調(diào)來增強分類任務中視覺特征表示，采用最大池化和空間金字塔方法得到高層圖像特征表示。最后采用線性支持向量機進行行人識別，提取深度分層特征遮擋等與目標無關(guān)部分自然分離，有效提高了后續(xù)識別的準確性。實驗結(jié)果證明了所提出方法具有較高的識別率。
2016, 38(6): 1536-1540.
doi: 10.11999/JEIT150994
摘要:
該文基于MEMS電場敏感芯片，研制出了一種新型的地面大氣電場傳感器，解決了現(xiàn)有場磨式電場儀易磨損、功耗大、故障率高等問題。敏感芯片采用SOIMUMPS加工工藝制備，其芯片面積僅為5.5 mm5.5 mm。該文提出了傳感器敏感芯片的弱信號檢測方法，設計出了滿足環(huán)境適應性的傳感器整體結(jié)構(gòu)方案，并建立了傳感器的靈敏度分析模型。對電場傳感器進行測試，測量范圍為-50 kV/m~50 kV/m，總不確定度為0.67%，分辨力達到10 V/m，功耗僅為0.62 W。外場試驗結(jié)果表明，MEMS地面大氣電場傳感器在晴天和雷暴天的電場探測結(jié)果，與Campbell公司場磨式電場儀探測結(jié)果都有較好的一致性，說明該傳感器能滿足預測雷暴要求，實現(xiàn)雷電監(jiān)測和預警功能。
該文基于MEMS電場敏感芯片，研制出了一種新型的地面大氣電場傳感器，解決了現(xiàn)有場磨式電場儀易磨損、功耗大、故障率高等問題。敏感芯片采用SOIMUMPS加工工藝制備，其芯片面積僅為5.5 mm5.5 mm。該文提出了傳感器敏感芯片的弱信號檢測方法，設計出了滿足環(huán)境適應性的傳感器整體結(jié)構(gòu)方案，并建立了傳感器的靈敏度分析模型。對電場傳感器進行測試，測量范圍為-50 kV/m~50 kV/m，總不確定度為0.67%，分辨力達到10 V/m，功耗僅為0.62 W。外場試驗結(jié)果表明，MEMS地面大氣電場傳感器在晴天和雷暴天的電場探測結(jié)果，與Campbell公司場磨式電場儀探測結(jié)果都有較好的一致性，說明該傳感器能滿足預測雷暴要求，實現(xiàn)雷電監(jiān)測和預警功能。
2016, 38(6): 1541-1546.
doi: 10.11999/JEIT150968
摘要:
物理不可克隆函數(shù)(Physical Unclonable Function, PUF)電路利用結(jié)構(gòu)完全相同的電路在制造過程中存在的隨機工藝偏差，產(chǎn)生具有唯一性、隨機性和不可克隆性的密鑰。該文通過對共源共柵電流鏡的研究，提出一種基于電流鏡工藝偏差的多端口可配置PUF電路。該PUF電路由輸入寄存器、偏差電壓源、復用網(wǎng)絡、判決器陣列和擾亂模塊構(gòu)成，通過激勵信號配置偏差電壓源，無需更換硬件便可實現(xiàn)輸出密鑰的變化，且可在一個時鐘周期內(nèi)輸出多位密鑰。在SMIC 65 nm CMOS工藝下，采用全定制方式設計具有36個輸出端口的PUF電路，版圖面積為24.8 m77.4 m。實驗結(jié)果表明，該PUF電路具有良好的唯一性和隨機性，且工作在不同溫度(-40~125C)和電壓(1.08~1.32 V)下的可靠性均大于97.4%，可應用于信息安全領(lǐng)域。
物理不可克隆函數(shù)(Physical Unclonable Function, PUF)電路利用結(jié)構(gòu)完全相同的電路在制造過程中存在的隨機工藝偏差，產(chǎn)生具有唯一性、隨機性和不可克隆性的密鑰。該文通過對共源共柵電流鏡的研究，提出一種基于電流鏡工藝偏差的多端口可配置PUF電路。該PUF電路由輸入寄存器、偏差電壓源、復用網(wǎng)絡、判決器陣列和擾亂模塊構(gòu)成，通過激勵信號配置偏差電壓源，無需更換硬件便可實現(xiàn)輸出密鑰的變化，且可在一個時鐘周期內(nèi)輸出多位密鑰。在SMIC 65 nm CMOS工藝下，采用全定制方式設計具有36個輸出端口的PUF電路，版圖面積為24.8 m77.4 m。實驗結(jié)果表明，該PUF電路具有良好的唯一性和隨機性，且工作在不同溫度(-40~125C)和電壓(1.08~1.32 V)下的可靠性均大于97.4%，可應用于信息安全領(lǐng)域。
2016, 38(6): 1547-1551.
doi: 10.11999/JEIT151039
摘要:
混沌系統(tǒng)是基于混沌的數(shù)據(jù)加密領(lǐng)域的一個重要研究對象，Logistic混沌映射是最簡單和有效的混沌系統(tǒng)，被廣泛應用在大多數(shù)混沌加密算法中，Logistic映射的安全性成為研究的熱點。針對Logistic序列存在的吸引子與空白區(qū)問題，該文提出一種基于初始值和分形控制參數(shù)之間關(guān)系的Logistic映射改進方法。利用兩者之間關(guān)系對映射自變量區(qū)間進行合理分段，擴大了混沌控制參數(shù)區(qū)域，將滿射范圍擴大到整個控制參數(shù)區(qū)間，使產(chǎn)生的序列分布更均勻，解決了穩(wěn)定窗與空白區(qū)等問題。通過將改進Logistic與其它分段Logistic映射進行仿真對比，實驗結(jié)果表明改進后的映射產(chǎn)生的序列混沌特性得到顯著加強，分布更均勻，具有更好的隨機性能測試指標。另外，改進Logistic映射計算復雜度低，實現(xiàn)簡單，在擴頻通信與混沌密碼等領(lǐng)域有廣闊的應用前景。
混沌系統(tǒng)是基于混沌的數(shù)據(jù)加密領(lǐng)域的一個重要研究對象，Logistic混沌映射是最簡單和有效的混沌系統(tǒng)，被廣泛應用在大多數(shù)混沌加密算法中，Logistic映射的安全性成為研究的熱點。針對Logistic序列存在的吸引子與空白區(qū)問題，該文提出一種基于初始值和分形控制參數(shù)之間關(guān)系的Logistic映射改進方法。利用兩者之間關(guān)系對映射自變量區(qū)間進行合理分段，擴大了混沌控制參數(shù)區(qū)域，將滿射范圍擴大到整個控制參數(shù)區(qū)間，使產(chǎn)生的序列分布更均勻，解決了穩(wěn)定窗與空白區(qū)等問題。通過將改進Logistic與其它分段Logistic映射進行仿真對比，實驗結(jié)果表明改進后的映射產(chǎn)生的序列混沌特性得到顯著加強，分布更均勻，具有更好的隨機性能測試指標。另外，改進Logistic映射計算復雜度低，實現(xiàn)簡單，在擴頻通信與混沌密碼等領(lǐng)域有廣闊的應用前景。
2016, 38(6): 1552-1556.
doi: 10.11999/JEIT151005
摘要:
提出一種新的基于圖割和邊緣行進的腹部CT序列圖像肝臟分割方法。首先，針對輸入序列的數(shù)據(jù)特征，建立肝臟亮度和外觀模型，突出肝臟區(qū)域抑制非肝臟區(qū)域；然后，將肝臟亮度、外觀模型以及相鄰切片之間的位置信息有效融入圖割能量函數(shù)，實現(xiàn)CT序列肝臟的自動初步分割；最后，針對血管欠分割問題，提出了一種基于邊緣行進的結(jié)果優(yōu)化方法。通過對XHCSU14和SLIVER07數(shù)據(jù)庫提供的30個病人肝臟序列的分割實驗，以及與其他多種肝臟分割方法的比較，表明該方法能完整有效地分割肝臟，準確性高，魯棒性強。
提出一種新的基于圖割和邊緣行進的腹部CT序列圖像肝臟分割方法。首先，針對輸入序列的數(shù)據(jù)特征，建立肝臟亮度和外觀模型，突出肝臟區(qū)域抑制非肝臟區(qū)域；然后，將肝臟亮度、外觀模型以及相鄰切片之間的位置信息有效融入圖割能量函數(shù)，實現(xiàn)CT序列肝臟的自動初步分割；最后，針對血管欠分割問題，提出了一種基于邊緣行進的結(jié)果優(yōu)化方法。通過對XHCSU14和SLIVER07數(shù)據(jù)庫提供的30個病人肝臟序列的分割實驗，以及與其他多種肝臟分割方法的比較，表明該方法能完整有效地分割肝臟，準確性高，魯棒性強。
