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2017年 第39卷 第5期
2017, 39(5): 1017-1023.
doi: 10.11999/JEIT161040
摘要:
為有效提高強(qiáng)雜波及目標(biāo)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)特性條件下的雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)探測能力，該文結(jié)合時(shí)頻分布(TFD)類動(dòng)目標(biāo)檢測和稀疏表示方法的優(yōu)勢，建立了短時(shí)稀疏TFD(ST-STFD)原理框架，提出短時(shí)稀疏傅里葉變換(ST-SFT)和短時(shí)稀疏分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(ST-SFRFT)雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，并應(yīng)用于海上目標(biāo)微動(dòng)特征提取及檢測中。實(shí)測雷達(dá)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，該方法在時(shí)間-稀疏域能夠?qū)崿F(xiàn)時(shí)變信號(hào)的高分辨低復(fù)雜度時(shí)頻表示，具有運(yùn)算效率高、時(shí)頻分辨好、抗雜波等優(yōu)點(diǎn)，為進(jìn)一步提升雷達(dá)雜波抑制和動(dòng)目標(biāo)檢測能力提供了新的思路和途徑。
為有效提高強(qiáng)雜波及目標(biāo)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)特性條件下的雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)探測能力，該文結(jié)合時(shí)頻分布(TFD)類動(dòng)目標(biāo)檢測和稀疏表示方法的優(yōu)勢，建立了短時(shí)稀疏TFD(ST-STFD)原理框架，提出短時(shí)稀疏傅里葉變換(ST-SFT)和短時(shí)稀疏分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(ST-SFRFT)雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，并應(yīng)用于海上目標(biāo)微動(dòng)特征提取及檢測中。實(shí)測雷達(dá)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，該方法在時(shí)間-稀疏域能夠?qū)崿F(xiàn)時(shí)變信號(hào)的高分辨低復(fù)雜度時(shí)頻表示，具有運(yùn)算效率高、時(shí)頻分辨好、抗雜波等優(yōu)點(diǎn)，為進(jìn)一步提升雷達(dá)雜波抑制和動(dòng)目標(biāo)檢測能力提供了新的思路和途徑。
2017, 39(5): 1024-1029.
doi: 10.11999/JEIT160763
摘要:
FMCW InSAR系統(tǒng)由于載機(jī)平臺(tái)高度低，氣流擾動(dòng)嚴(yán)重，位置和姿態(tài)變化大，且微機(jī)電系統(tǒng)慣性測量單元(MEMS IMU)測量精度低，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)較大的時(shí)變基線，嚴(yán)重影響數(shù)字高程模型(DEM)精度。針對(duì)這一問題，該文提出了一種FMCW InSAR系統(tǒng)的時(shí)變基線估計(jì)方法。首先利用雙通道單視復(fù)圖像數(shù)據(jù)，估計(jì)出各個(gè)距離門內(nèi)的時(shí)變基線導(dǎo)數(shù)，然后建立時(shí)變基線的距離向空變模型，利用隨機(jī)抽樣一致性檢驗(yàn)的方法對(duì)模型進(jìn)行求解，解得水平和垂直向的時(shí)變基線導(dǎo)數(shù)值，對(duì)其積分得到時(shí)變基線值。最后通過FMCW InSAR實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)變基線進(jìn)行估計(jì)，并與高精度位置和姿態(tài)測量系統(tǒng)(POS)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了所提方法的有效性。
FMCW InSAR系統(tǒng)由于載機(jī)平臺(tái)高度低，氣流擾動(dòng)嚴(yán)重，位置和姿態(tài)變化大，且微機(jī)電系統(tǒng)慣性測量單元(MEMS IMU)測量精度低，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)較大的時(shí)變基線，嚴(yán)重影響數(shù)字高程模型(DEM)精度。針對(duì)這一問題，該文提出了一種FMCW InSAR系統(tǒng)的時(shí)變基線估計(jì)方法。首先利用雙通道單視復(fù)圖像數(shù)據(jù)，估計(jì)出各個(gè)距離門內(nèi)的時(shí)變基線導(dǎo)數(shù)，然后建立時(shí)變基線的距離向空變模型，利用隨機(jī)抽樣一致性檢驗(yàn)的方法對(duì)模型進(jìn)行求解，解得水平和垂直向的時(shí)變基線導(dǎo)數(shù)值，對(duì)其積分得到時(shí)變基線值。最后通過FMCW InSAR實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)變基線進(jìn)行估計(jì)，并與高精度位置和姿態(tài)測量系統(tǒng)(POS)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了所提方法的有效性。
2017, 39(5): 1030-1035.
doi: 10.11999/JEIT160684
摘要:
利用毫米波線性調(diào)頻連續(xù)波(LFMCW)雷達(dá)探測水面時(shí)，靜止目標(biāo)的回波以及噪聲通常會(huì)淹沒水面本身的回波信號(hào)，導(dǎo)致采用傳統(tǒng)成像算法得到的結(jié)果中難以看到水面波浪紋理。針對(duì)這一問題，該文提出一種面向水面紋理的毫米波LFMCW雷達(dá)成像算法，該算法在距離向上采用Dechirp技術(shù)進(jìn)行距離壓縮，在方位向上進(jìn)行分塊處理。方位向分塊處理過程中，首先根據(jù)靜止目標(biāo)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波多普勒頻率不同的特性，在頻域去除靜止目標(biāo)回波的干擾；然后基于水面電磁散射特性，采用最大似然估計(jì)方法估計(jì)方位向頻譜參數(shù)，計(jì)算水面回波能量。采用該算法對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果顯示該算法能夠獲得水面紋理信息，成像結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)成像算法。
利用毫米波線性調(diào)頻連續(xù)波(LFMCW)雷達(dá)探測水面時(shí)，靜止目標(biāo)的回波以及噪聲通常會(huì)淹沒水面本身的回波信號(hào)，導(dǎo)致采用傳統(tǒng)成像算法得到的結(jié)果中難以看到水面波浪紋理。針對(duì)這一問題，該文提出一種面向水面紋理的毫米波LFMCW雷達(dá)成像算法，該算法在距離向上采用Dechirp技術(shù)進(jìn)行距離壓縮，在方位向上進(jìn)行分塊處理。方位向分塊處理過程中，首先根據(jù)靜止目標(biāo)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波多普勒頻率不同的特性，在頻域去除靜止目標(biāo)回波的干擾；然后基于水面電磁散射特性，采用最大似然估計(jì)方法估計(jì)方位向頻譜參數(shù)，計(jì)算水面回波能量。采用該算法對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果顯示該算法能夠獲得水面紋理信息，成像結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)成像算法。
2017, 39(5): 1036-1043.
doi: 10.11999/JEIT160747
摘要:
在非均勻環(huán)境下，針對(duì)傳統(tǒng)樣本挑選、樣本加權(quán)等方法由于數(shù)據(jù)利用率低導(dǎo)致獨(dú)立同分布訓(xùn)練樣本不足的問題，該文提出一種在空時(shí)2維譜平面聯(lián)合距離維逐空-時(shí)頻點(diǎn)譜估計(jì)與濾波的協(xié)方差矩陣估計(jì)方法。該方法根據(jù)雜波和目標(biāo)在距離-空時(shí)2維譜平面的分布特性，逐點(diǎn)頻估計(jì)待檢測單元雜波譜，并采用中值濾波方式消除目標(biāo)污染對(duì)地物雜波譜估計(jì)的干擾；最后重構(gòu)無空時(shí)孔徑損失的雜波協(xié)方差矩陣。仿真結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)非均勻統(tǒng)計(jì)STAP方法，所提的距離-空時(shí)2維譜濾波方法能夠在樣本數(shù)不足時(shí)有效緩解目標(biāo)信號(hào)污染、離散地形雜波或孤立干擾引起的STAP性能下降問題。
在非均勻環(huán)境下，針對(duì)傳統(tǒng)樣本挑選、樣本加權(quán)等方法由于數(shù)據(jù)利用率低導(dǎo)致獨(dú)立同分布訓(xùn)練樣本不足的問題，該文提出一種在空時(shí)2維譜平面聯(lián)合距離維逐空-時(shí)頻點(diǎn)譜估計(jì)與濾波的協(xié)方差矩陣估計(jì)方法。該方法根據(jù)雜波和目標(biāo)在距離-空時(shí)2維譜平面的分布特性，逐點(diǎn)頻估計(jì)待檢測單元雜波譜，并采用中值濾波方式消除目標(biāo)污染對(duì)地物雜波譜估計(jì)的干擾；最后重構(gòu)無空時(shí)孔徑損失的雜波協(xié)方差矩陣。仿真結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)非均勻統(tǒng)計(jì)STAP方法，所提的距離-空時(shí)2維譜濾波方法能夠在樣本數(shù)不足時(shí)有效緩解目標(biāo)信號(hào)污染、離散地形雜波或孤立干擾引起的STAP性能下降問題。
2017, 39(5): 1044-1050.
doi: 10.11999/JEIT160796
摘要:
參考信號(hào)的穩(wěn)健重構(gòu)是數(shù)字波形外輻射源雷達(dá)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其中信道估計(jì)的精度直接關(guān)系到重構(gòu)參考信號(hào)的純度。針對(duì)數(shù)字地面多媒體廣播(DTMB)外輻射源雷達(dá)在接收系統(tǒng)基帶采樣率是信號(hào)符號(hào)速率非整數(shù)倍時(shí)所面臨的參考信號(hào)重構(gòu)質(zhì)量問題，該文在壓縮感知的匹配追蹤算法基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的信道估計(jì)新算法。仿真分析表明，相比于廣泛采用的時(shí)域相關(guān)法和最小二乘(LS)算法，改進(jìn)后的算法有更好的頻率適應(yīng)性，魯棒性高，在多種信道環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)越。實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了采用所提出的信道估計(jì)算法可較大提升參考信號(hào)的重構(gòu)質(zhì)量，從而有利于目標(biāo)探測。
參考信號(hào)的穩(wěn)健重構(gòu)是數(shù)字波形外輻射源雷達(dá)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其中信道估計(jì)的精度直接關(guān)系到重構(gòu)參考信號(hào)的純度。針對(duì)數(shù)字地面多媒體廣播(DTMB)外輻射源雷達(dá)在接收系統(tǒng)基帶采樣率是信號(hào)符號(hào)速率非整數(shù)倍時(shí)所面臨的參考信號(hào)重構(gòu)質(zhì)量問題，該文在壓縮感知的匹配追蹤算法基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的信道估計(jì)新算法。仿真分析表明，相比于廣泛采用的時(shí)域相關(guān)法和最小二乘(LS)算法，改進(jìn)后的算法有更好的頻率適應(yīng)性，魯棒性高，在多種信道環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)越。實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了采用所提出的信道估計(jì)算法可較大提升參考信號(hào)的重構(gòu)質(zhì)量，從而有利于目標(biāo)探測。
2017, 39(5): 1051-1057.
doi: 10.11999/JEIT160774
摘要:
森林區(qū)域林下地形及樹高的反演是極化干涉雷達(dá)的一個(gè)重要應(yīng)用。該文首先對(duì)極化干涉SAR數(shù)據(jù)的相干區(qū)域進(jìn)行建模及運(yùn)用最優(yōu)正規(guī)矩陣近似干涉互相關(guān)矩陣，得到白化正規(guī)干涉互相關(guān)矩陣。白化正規(guī)干涉互相關(guān)矩陣的相干區(qū)域?yàn)橐粭l直線，任意求得兩個(gè)不同極化狀態(tài)下的相干系數(shù)進(jìn)行直線擬合，完成地表的估計(jì)，再結(jié)合體散射去相干與樹高之間的關(guān)系，運(yùn)用查表方法完成樹高的估計(jì)。該方法回避了傳統(tǒng)方法中求解所有極化狀態(tài)下的相干系數(shù)估計(jì)及相干區(qū)域邊緣提取的步驟，在簡化參數(shù)反演提升估計(jì)效率的同時(shí)獲得正確地表與樹高估計(jì)，最后運(yùn)用仿真數(shù)據(jù)完成算法有效性與可靠性的驗(yàn)證。
森林區(qū)域林下地形及樹高的反演是極化干涉雷達(dá)的一個(gè)重要應(yīng)用。該文首先對(duì)極化干涉SAR數(shù)據(jù)的相干區(qū)域進(jìn)行建模及運(yùn)用最優(yōu)正規(guī)矩陣近似干涉互相關(guān)矩陣，得到白化正規(guī)干涉互相關(guān)矩陣。白化正規(guī)干涉互相關(guān)矩陣的相干區(qū)域?yàn)橐粭l直線，任意求得兩個(gè)不同極化狀態(tài)下的相干系數(shù)進(jìn)行直線擬合，完成地表的估計(jì)，再結(jié)合體散射去相干與樹高之間的關(guān)系，運(yùn)用查表方法完成樹高的估計(jì)。該方法回避了傳統(tǒng)方法中求解所有極化狀態(tài)下的相干系數(shù)估計(jì)及相干區(qū)域邊緣提取的步驟，在簡化參數(shù)反演提升估計(jì)效率的同時(shí)獲得正確地表與樹高估計(jì)，最后運(yùn)用仿真數(shù)據(jù)完成算法有效性與可靠性的驗(yàn)證。
2017, 39(5): 1058-1063.
doi: 10.11999/JEIT160846
摘要:
該文研究了共形稀疏陣列在艇載外輻射源雷達(dá)中的應(yīng)用問題，并分析了艇載外輻射源雷達(dá)目標(biāo)探測性能。鑒于天線在雷達(dá)系統(tǒng)中的重要地位，重點(diǎn)分析了稀疏陣列數(shù)字波束形成(DBF)天線的布陣方式及天線方向圖指標(biāo)?；诮M合巴克碼實(shí)現(xiàn)艇身稀疏陣列共形布設(shè)，提出一種曲線陣列到直線陣列的補(bǔ)償方法，以獲得理想的DBF天線方向圖。針對(duì)曲線陣列可能存在的形變問題，采用分布式位置和姿態(tài)測量系統(tǒng)(POS)進(jìn)行形變誤差測量，經(jīng)曲線擬合后實(shí)施精確補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明所提方法的有效性。
該文研究了共形稀疏陣列在艇載外輻射源雷達(dá)中的應(yīng)用問題，并分析了艇載外輻射源雷達(dá)目標(biāo)探測性能。鑒于天線在雷達(dá)系統(tǒng)中的重要地位，重點(diǎn)分析了稀疏陣列數(shù)字波束形成(DBF)天線的布陣方式及天線方向圖指標(biāo)?；诮M合巴克碼實(shí)現(xiàn)艇身稀疏陣列共形布設(shè)，提出一種曲線陣列到直線陣列的補(bǔ)償方法，以獲得理想的DBF天線方向圖。針對(duì)曲線陣列可能存在的形變問題，采用分布式位置和姿態(tài)測量系統(tǒng)(POS)進(jìn)行形變誤差測量，經(jīng)曲線擬合后實(shí)施精確補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明所提方法的有效性。
2017, 39(5): 1064-1070.
doi: 10.11999/JEIT160870
摘要:
Sentinel-1合成孔徑雷達(dá)(SAR)衛(wèi)星具有測繪帶寬、重訪周期短、分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，為長時(shí)間的水域監(jiān)測提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2016年長江中下游地區(qū)洪澇災(zāi)害嚴(yán)重，鄱陽湖是長江干流的重要調(diào)蓄性湖泊之一，基于SAR圖像的鄱陽湖水域提取及其變化檢測具有重要意義。然而受相干斑噪聲的影響，尤其是在鄱陽湖分布較廣、地物背景較復(fù)雜、弱邊緣和模糊邊緣較多的情況下，傳統(tǒng)的水域分割方法邊緣保持性較差、提取精度較低。針對(duì)上述問題，該文提出一種基于局部窄帶的ACM邊緣提取算法，并將其應(yīng)用于Sentinel-1A獲取的鄱陽湖水域時(shí)序觀測圖像中。該算法首先采用兩級(jí)Otsu方法獲取初始輪廓，隨后在初始輪廓附近建立局部窄帶，最后在窄帶內(nèi)采用基于區(qū)域的ACM方法進(jìn)行輪廓線演化來解決弱邊緣或模糊邊緣問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在邊緣保持和分割精度上具有明顯優(yōu)勢，并且降低了計(jì)算時(shí)間。
Sentinel-1合成孔徑雷達(dá)(SAR)衛(wèi)星具有測繪帶寬、重訪周期短、分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，為長時(shí)間的水域監(jiān)測提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2016年長江中下游地區(qū)洪澇災(zāi)害嚴(yán)重，鄱陽湖是長江干流的重要調(diào)蓄性湖泊之一，基于SAR圖像的鄱陽湖水域提取及其變化檢測具有重要意義。然而受相干斑噪聲的影響，尤其是在鄱陽湖分布較廣、地物背景較復(fù)雜、弱邊緣和模糊邊緣較多的情況下，傳統(tǒng)的水域分割方法邊緣保持性較差、提取精度較低。針對(duì)上述問題，該文提出一種基于局部窄帶的ACM邊緣提取算法，并將其應(yīng)用于Sentinel-1A獲取的鄱陽湖水域時(shí)序觀測圖像中。該算法首先采用兩級(jí)Otsu方法獲取初始輪廓，隨后在初始輪廓附近建立局部窄帶，最后在窄帶內(nèi)采用基于區(qū)域的ACM方法進(jìn)行輪廓線演化來解決弱邊緣或模糊邊緣問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在邊緣保持和分割精度上具有明顯優(yōu)勢，并且降低了計(jì)算時(shí)間。
2017, 39(5): 1071-1078.
doi: 10.11999/JEIT160798
摘要:
為了解決高分辨率遙感影像中相同地物目標(biāo)異質(zhì)性和空間破碎性增大及不同地物目標(biāo)的相似性增強(qiáng)所帶來的分割新問題，該文提出一種融入空間關(guān)系的高斯混合模型(GMM)高分辨遙感影像監(jiān)督分割方法。該方法首先按分割區(qū)域進(jìn)行監(jiān)督采樣，并通過最小二乘法進(jìn)行直方圖擬合，對(duì)影像中的每個(gè)類別區(qū)域建立GMM用來精確表征高分辨遙感影像每個(gè)分割區(qū)域復(fù)雜的地物光譜特征；然后在GMM的概率測度域融入空間關(guān)系，使每個(gè)像素的區(qū)域所屬由該像素鄰域窗口內(nèi)所有像素概率測度共同決定，以刻畫高分辨率遙感影像中像素間的空間相關(guān)性；最后按照最大概率測度原則完成對(duì)高分辨率遙感影像的分割。為了驗(yàn)證文中算法的可行性與有效性分別對(duì)合成影像及真實(shí)高分辨率遙感影像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，并和經(jīng)典的FCM方法及HMRF-FCM方法進(jìn)行對(duì)比，定量與定性的結(jié)果證明了文中方法能夠提高分割精度。
為了解決高分辨率遙感影像中相同地物目標(biāo)異質(zhì)性和空間破碎性增大及不同地物目標(biāo)的相似性增強(qiáng)所帶來的分割新問題，該文提出一種融入空間關(guān)系的高斯混合模型(GMM)高分辨遙感影像監(jiān)督分割方法。該方法首先按分割區(qū)域進(jìn)行監(jiān)督采樣，并通過最小二乘法進(jìn)行直方圖擬合，對(duì)影像中的每個(gè)類別區(qū)域建立GMM用來精確表征高分辨遙感影像每個(gè)分割區(qū)域復(fù)雜的地物光譜特征；然后在GMM的概率測度域融入空間關(guān)系，使每個(gè)像素的區(qū)域所屬由該像素鄰域窗口內(nèi)所有像素概率測度共同決定，以刻畫高分辨率遙感影像中像素間的空間相關(guān)性；最后按照最大概率測度原則完成對(duì)高分辨率遙感影像的分割。為了驗(yàn)證文中算法的可行性與有效性分別對(duì)合成影像及真實(shí)高分辨率遙感影像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，并和經(jīng)典的FCM方法及HMRF-FCM方法進(jìn)行對(duì)比，定量與定性的結(jié)果證明了文中方法能夠提高分割精度。
2017, 39(5): 1079-1087.
doi: 10.11999/JEIT160762
摘要:
視覺跟蹤中，高效魯棒的特征表達(dá)是解決復(fù)雜環(huán)境下跟蹤漂移問題的關(guān)鍵。該文針對(duì)深層網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練復(fù)雜費(fèi)時(shí)及單網(wǎng)絡(luò)跟蹤易漂移的問題，在粒子濾波框架下，提出一種基于自適應(yīng)深度稀疏網(wǎng)絡(luò)的在線跟蹤算法。該算法利用ReLU激活函數(shù)，針對(duì)不同類型目標(biāo)構(gòu)建了一種具有自適應(yīng)選擇性的深度稀疏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，僅通過有限標(biāo)簽樣本的在線訓(xùn)練，就可得到魯棒的跟蹤網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：與當(dāng)前主流的跟蹤算法相比，該算法的平均跟蹤成功率和精度均為最好，且與同樣基于深度學(xué)習(xí)的DLT算法相比分別提高了20.64%和17.72%。在光照變化、相似背景等復(fù)雜環(huán)境下，該算法表現(xiàn)出了良好的魯棒性，能夠有效地解決跟蹤漂移問題。
視覺跟蹤中，高效魯棒的特征表達(dá)是解決復(fù)雜環(huán)境下跟蹤漂移問題的關(guān)鍵。該文針對(duì)深層網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練復(fù)雜費(fèi)時(shí)及單網(wǎng)絡(luò)跟蹤易漂移的問題，在粒子濾波框架下，提出一種基于自適應(yīng)深度稀疏網(wǎng)絡(luò)的在線跟蹤算法。該算法利用ReLU激活函數(shù)，針對(duì)不同類型目標(biāo)構(gòu)建了一種具有自適應(yīng)選擇性的深度稀疏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，僅通過有限標(biāo)簽樣本的在線訓(xùn)練，就可得到魯棒的跟蹤網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：與當(dāng)前主流的跟蹤算法相比，該算法的平均跟蹤成功率和精度均為最好，且與同樣基于深度學(xué)習(xí)的DLT算法相比分別提高了20.64%和17.72%。在光照變化、相似背景等復(fù)雜環(huán)境下，該算法表現(xiàn)出了良好的魯棒性，能夠有效地解決跟蹤漂移問題。
2017, 39(5): 1088-1095.
doi: 10.11999/JEIT160730
摘要:
分割運(yùn)動(dòng)手部時(shí)，為了不依賴不合理的假設(shè)和解決手臉遮擋問題，該文提出一種基于膚色、灰度、深度和運(yùn)動(dòng)線索的分割方法。首先，利用灰度與深度光流的方差信息來自適應(yīng)提取運(yùn)動(dòng)感興趣區(qū)域(Motion Region of Interest, MRoI)，以定位人體運(yùn)動(dòng)部位。然后，在MRoI中檢測滿足膚色與自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)約束的角點(diǎn)作為皮膚種子點(diǎn)。接著，根據(jù)膚色、深度與運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)則將皮膚種子點(diǎn)生長為候選手部區(qū)域。最后，通過邊緣深度梯度、骨架提取和最優(yōu)路徑搜索從候選手部區(qū)域中分割出運(yùn)動(dòng)手部區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不同情形下，特別是手臉遮擋時(shí)，該方法可以有效和準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動(dòng)手部區(qū)域。
分割運(yùn)動(dòng)手部時(shí)，為了不依賴不合理的假設(shè)和解決手臉遮擋問題，該文提出一種基于膚色、灰度、深度和運(yùn)動(dòng)線索的分割方法。首先，利用灰度與深度光流的方差信息來自適應(yīng)提取運(yùn)動(dòng)感興趣區(qū)域(Motion Region of Interest, MRoI)，以定位人體運(yùn)動(dòng)部位。然后，在MRoI中檢測滿足膚色與自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)約束的角點(diǎn)作為皮膚種子點(diǎn)。接著，根據(jù)膚色、深度與運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)則將皮膚種子點(diǎn)生長為候選手部區(qū)域。最后，通過邊緣深度梯度、骨架提取和最優(yōu)路徑搜索從候選手部區(qū)域中分割出運(yùn)動(dòng)手部區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不同情形下，特別是手臉遮擋時(shí)，該方法可以有效和準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動(dòng)手部區(qū)域。
2017, 39(5): 1096-1100.
doi: 10.11999/JEIT160765
摘要:
為了解決近海岸海冰探測的難題，該文針對(duì)岸基平臺(tái)提出一種利用GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)進(jìn)行海冰厚度探測的方法。該方法首先計(jì)算GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)和直射信號(hào)的強(qiáng)度比，即反射信號(hào)相關(guān)功率和直射信號(hào)相關(guān)功率的比值；然后根據(jù)海冰厚度的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷玫胶１穸鹊男畔?。為了?yàn)證該方法的有效性，在遼寧鲅魚圈區(qū)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)中對(duì)GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)進(jìn)行了長期觀測，結(jié)果表明，GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)反演的海冰厚度值為10~20 cm，與同比觀測值之間具有很好的一致性。
為了解決近海岸海冰探測的難題，該文針對(duì)岸基平臺(tái)提出一種利用GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)進(jìn)行海冰厚度探測的方法。該方法首先計(jì)算GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)和直射信號(hào)的強(qiáng)度比，即反射信號(hào)相關(guān)功率和直射信號(hào)相關(guān)功率的比值；然后根據(jù)海冰厚度的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷玫胶１穸鹊男畔?。為了?yàn)證該方法的有效性，在遼寧鲅魚圈區(qū)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)中對(duì)GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)進(jìn)行了長期觀測，結(jié)果表明，GNSS衛(wèi)星反射信號(hào)反演的海冰厚度值為10~20 cm，與同比觀測值之間具有很好的一致性。
2017, 39(5): 1101-1108.
doi: 10.11999/JEIT160663
摘要:
頻譜域光學(xué)相干層析技術(shù)是一種廣泛應(yīng)用于眼科疾病診斷的成像技術(shù)，而視網(wǎng)膜層分割對(duì)青光眼的診斷有很好的參考價(jià)值。該文利用隨機(jī)森林分類器尋找視網(wǎng)膜層間單像素寬的邊界，隨機(jī)森林分類器由12個(gè)特征訓(xùn)練產(chǎn)生，其中相對(duì)灰度特征和鄰域特征較好地解決灰度不均勻的分割誤差大問題。對(duì)10組帶有青光眼病變的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行分割，并與傳統(tǒng)算法和Iowa軟件進(jìn)行比較，平均邊界絕對(duì)誤差為9.202.57 m, 11.332.99 m和10.273.01 m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以較好地分割視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層。
頻譜域光學(xué)相干層析技術(shù)是一種廣泛應(yīng)用于眼科疾病診斷的成像技術(shù)，而視網(wǎng)膜層分割對(duì)青光眼的診斷有很好的參考價(jià)值。該文利用隨機(jī)森林分類器尋找視網(wǎng)膜層間單像素寬的邊界，隨機(jī)森林分類器由12個(gè)特征訓(xùn)練產(chǎn)生，其中相對(duì)灰度特征和鄰域特征較好地解決灰度不均勻的分割誤差大問題。對(duì)10組帶有青光眼病變的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行分割，并與傳統(tǒng)算法和Iowa軟件進(jìn)行比較，平均邊界絕對(duì)誤差為9.202.57 m, 11.332.99 m和10.273.01 m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以較好地分割視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層。
2017, 39(5): 1109-1115.
doi: 10.11999/JEIT160657
摘要:
在實(shí)際應(yīng)用中，噪聲不可避免，因此，圖像去噪一直是圖像處理領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，并且近年來受到越來越多的研究者的青睞。該文首先基于Meridian分布和全變分(Total Variational, TV)的統(tǒng)計(jì)特性，提出一種全變分模型來復(fù)原alpha穩(wěn)態(tài)噪聲環(huán)境下的含噪聲圖像。此外，為了保證模型解的唯一性，對(duì)提出的全變分模型添加了一個(gè)二次懲罰項(xiàng)，得到一個(gè)嚴(yán)格凸的全變分模型，然后，使用原始-對(duì)偶算法對(duì)提出的全變分模型進(jìn)行求解，并證明了該算法的收斂性。最后，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出模型的可行性與有效性。
在實(shí)際應(yīng)用中，噪聲不可避免，因此，圖像去噪一直是圖像處理領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，并且近年來受到越來越多的研究者的青睞。該文首先基于Meridian分布和全變分(Total Variational, TV)的統(tǒng)計(jì)特性，提出一種全變分模型來復(fù)原alpha穩(wěn)態(tài)噪聲環(huán)境下的含噪聲圖像。此外，為了保證模型解的唯一性，對(duì)提出的全變分模型添加了一個(gè)二次懲罰項(xiàng)，得到一個(gè)嚴(yán)格凸的全變分模型，然后，使用原始-對(duì)偶算法對(duì)提出的全變分模型進(jìn)行求解，并證明了該算法的收斂性。最后，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出模型的可行性與有效性。
2017, 39(5): 1116-1122.
doi: 10.11999/JEIT160712
摘要:
視頻監(jiān)控是安防的重要組成部分，智能監(jiān)控?cái)z像頭以其豐富的異常行為識(shí)別功能，極大地增強(qiáng)了監(jiān)控場所的安全。隨著部署的智能攝像頭日漸增多以及視頻監(jiān)控網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，海量的視頻數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)、檢索及分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。該文提出智能攝像頭異常報(bào)警事件驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)智能處理方法，具體包括：多點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析的異常事件自動(dòng)預(yù)警、事件驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控視頻選擇性存儲(chǔ)以及異常行為事件約束的關(guān)聯(lián)檢索，以期提高大數(shù)據(jù)時(shí)代監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的深度利用效率。實(shí)踐案例證實(shí)，所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)異常事件的可信預(yù)警，錄像視頻選擇性的高效保存和破案線索的快速發(fā)現(xiàn)。
視頻監(jiān)控是安防的重要組成部分，智能監(jiān)控?cái)z像頭以其豐富的異常行為識(shí)別功能，極大地增強(qiáng)了監(jiān)控場所的安全。隨著部署的智能攝像頭日漸增多以及視頻監(jiān)控網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，海量的視頻數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)、檢索及分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。該文提出智能攝像頭異常報(bào)警事件驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)智能處理方法，具體包括：多點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析的異常事件自動(dòng)預(yù)警、事件驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控視頻選擇性存儲(chǔ)以及異常行為事件約束的關(guān)聯(lián)檢索，以期提高大數(shù)據(jù)時(shí)代監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的深度利用效率。實(shí)踐案例證實(shí)，所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)異常事件的可信預(yù)警，錄像視頻選擇性的高效保存和破案線索的快速發(fā)現(xiàn)。
2017, 39(5): 1123-1129.
doi: 10.11999/JEIT160710
摘要:
針對(duì)傳統(tǒng)的模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)及其改進(jìn)算法對(duì)樣本進(jìn)行聚類時(shí)存在對(duì)噪聲敏感及邊界樣本聚類不夠準(zhǔn)確等問題，該文提出一種基于空間相關(guān)性模糊C均值聚類改進(jìn)算法。首先分析樣本的空間分布特征及相互影響，設(shè)計(jì)樣本的影響值來改進(jìn)聚類中心計(jì)算方法及距離計(jì)算函數(shù)，然后結(jié)合鄰域信息，通過在鄰域內(nèi)樣本隸屬度求和過程中引入一控制參數(shù)來重新定義模糊隸屬度矩陣，從而實(shí)現(xiàn)鄰域樣本的隸屬平滑。理論分析和實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法對(duì)含有大量噪聲的樣本及圖像中各區(qū)域邊界值的處理有較好的效果。
針對(duì)傳統(tǒng)的模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)及其改進(jìn)算法對(duì)樣本進(jìn)行聚類時(shí)存在對(duì)噪聲敏感及邊界樣本聚類不夠準(zhǔn)確等問題，該文提出一種基于空間相關(guān)性模糊C均值聚類改進(jìn)算法。首先分析樣本的空間分布特征及相互影響，設(shè)計(jì)樣本的影響值來改進(jìn)聚類中心計(jì)算方法及距離計(jì)算函數(shù)，然后結(jié)合鄰域信息，通過在鄰域內(nèi)樣本隸屬度求和過程中引入一控制參數(shù)來重新定義模糊隸屬度矩陣，從而實(shí)現(xiàn)鄰域樣本的隸屬平滑。理論分析和實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法對(duì)含有大量噪聲的樣本及圖像中各區(qū)域邊界值的處理有較好的效果。
2017, 39(5): 1130-1135.
doi: 10.11999/JEIT160779
摘要:
為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性，該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先，每個(gè)樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個(gè)最大同類球。然后根據(jù)各個(gè)同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨(dú)有性對(duì)同類球進(jìn)行約簡。再根據(jù)約簡后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯(cuò)誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù)，采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個(gè)10折交叉驗(yàn)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性，該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先，每個(gè)樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個(gè)最大同類球。然后根據(jù)各個(gè)同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨(dú)有性對(duì)同類球進(jìn)行約簡。再根據(jù)約簡后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯(cuò)誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù)，采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個(gè)10折交叉驗(yàn)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
2017, 39(5): 1136-1141.
doi: 10.11999/JEIT160736
摘要:
極化碼與混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳結(jié)合的傳輸方案適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的短數(shù)據(jù)包場景?，F(xiàn)有的極化碼與蔡司合并結(jié)合的傳輸方案能夠提供合并增益，但并未提供編碼增益。極化碼與增量冗余結(jié)合的傳輸方案能夠獲得更好的性能，但計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于短數(shù)據(jù)包場景。該文提出一種改進(jìn)型極化碼與混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳結(jié)合的傳輸方案。與現(xiàn)有的極化碼與蔡司合并結(jié)合的傳輸方案相比，當(dāng)碼率為1/2、重傳次數(shù)為1時(shí)，該方案能夠獲得額外的0.7 dB的編碼增益，與碼率為1/4的極化碼性能相近。該文所提方案的編譯碼復(fù)雜度相比于碼率為1/4的極化碼，降低了50%的復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方案的有效性。
極化碼與混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳結(jié)合的傳輸方案適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的短數(shù)據(jù)包場景?，F(xiàn)有的極化碼與蔡司合并結(jié)合的傳輸方案能夠提供合并增益，但并未提供編碼增益。極化碼與增量冗余結(jié)合的傳輸方案能夠獲得更好的性能，但計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于短數(shù)據(jù)包場景。該文提出一種改進(jìn)型極化碼與混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳結(jié)合的傳輸方案。與現(xiàn)有的極化碼與蔡司合并結(jié)合的傳輸方案相比，當(dāng)碼率為1/2、重傳次數(shù)為1時(shí)，該方案能夠獲得額外的0.7 dB的編碼增益，與碼率為1/4的極化碼性能相近。該文所提方案的編譯碼復(fù)雜度相比于碼率為1/4的極化碼，降低了50%的復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方案的有效性。
2017, 39(5): 1142-1149.
doi: 10.11999/JEIT160746
摘要:
D2D通信技術(shù)結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是通信行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一，而協(xié)作通信能夠滿足高數(shù)據(jù)速率、廣覆蓋范圍的通信需求。為了促進(jìn)用戶間協(xié)作通信的有效性和信任度，針對(duì)D2D協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)，該文首先提出一種綜合社交因素和物理因素的協(xié)作D2D中繼模型。進(jìn)而基于中斷概率提出一種中繼選擇方案，降低D2D通信的中斷概率，提高系統(tǒng)吞吐量；同時(shí)通過最優(yōu)化理論對(duì)源設(shè)備和中繼設(shè)備進(jìn)行最優(yōu)功率分配。仿真表明在相同條件下，該算法具有明顯優(yōu)于傳統(tǒng)中繼選擇算法的性能，經(jīng)過最優(yōu)功率分配能夠進(jìn)一步降低通信系統(tǒng)的中斷概率。
D2D通信技術(shù)結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是通信行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一，而協(xié)作通信能夠滿足高數(shù)據(jù)速率、廣覆蓋范圍的通信需求。為了促進(jìn)用戶間協(xié)作通信的有效性和信任度，針對(duì)D2D協(xié)作通信網(wǎng)絡(luò)，該文首先提出一種綜合社交因素和物理因素的協(xié)作D2D中繼模型。進(jìn)而基于中斷概率提出一種中繼選擇方案，降低D2D通信的中斷概率，提高系統(tǒng)吞吐量；同時(shí)通過最優(yōu)化理論對(duì)源設(shè)備和中繼設(shè)備進(jìn)行最優(yōu)功率分配。仿真表明在相同條件下，該算法具有明顯優(yōu)于傳統(tǒng)中繼選擇算法的性能，經(jīng)過最優(yōu)功率分配能夠進(jìn)一步降低通信系統(tǒng)的中斷概率。
2017, 39(5): 1150-1156.
doi: 10.11999/JEIT160590
摘要:
該文在無線云條件下提出一種能量受限的聯(lián)合動(dòng)態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)定價(jià)算法。構(gòu)造了包括能量限制和流量限制的李雅普諾夫函數(shù)，把多個(gè)約束條件下的長期利潤優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為最小化李雅普諾夫偏移和罰函數(shù)加權(quán)，保證了電力公司對(duì)云服務(wù)運(yùn)營商的有限能量要求以及云用戶對(duì)業(yè)務(wù)流量的要求，并且使云服務(wù)運(yùn)營商的長期利潤得到優(yōu)化。
該文在無線云條件下提出一種能量受限的聯(lián)合動(dòng)態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)定價(jià)算法。構(gòu)造了包括能量限制和流量限制的李雅普諾夫函數(shù)，把多個(gè)約束條件下的長期利潤優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為最小化李雅普諾夫偏移和罰函數(shù)加權(quán)，保證了電力公司對(duì)云服務(wù)運(yùn)營商的有限能量要求以及云用戶對(duì)業(yè)務(wù)流量的要求，并且使云服務(wù)運(yùn)營商的長期利潤得到優(yōu)化。
2017, 39(5): 1157-1163.
doi: 10.11999/JEIT160768
摘要:
針對(duì)無線信道動(dòng)態(tài)衰落特性引起的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位誤差較大的問題，該文提出基于密度的空間聚類(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)子空間匹配算法，有效剔除大誤差點(diǎn)，提高定位精度。首先通過劃分信號(hào)空間，構(gòu)建多個(gè)子空間，在子空間中利用加權(quán)K近鄰匹配算法(Weighted K Nearest Neighbor, WKNN)估計(jì)出目標(biāo)位置；然后利用DBSCAN對(duì)估計(jì)位置進(jìn)行聚類以剔除異常點(diǎn)；最后結(jié)合概率模型確定最終估計(jì)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于DBSCAN的子空間匹配算法能有效剔除大誤差點(diǎn)，提高蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位系統(tǒng)的整體性能。
針對(duì)無線信道動(dòng)態(tài)衰落特性引起的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位誤差較大的問題，該文提出基于密度的空間聚類(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)子空間匹配算法，有效剔除大誤差點(diǎn)，提高定位精度。首先通過劃分信號(hào)空間，構(gòu)建多個(gè)子空間，在子空間中利用加權(quán)K近鄰匹配算法(Weighted K Nearest Neighbor, WKNN)估計(jì)出目標(biāo)位置；然后利用DBSCAN對(duì)估計(jì)位置進(jìn)行聚類以剔除異常點(diǎn)；最后結(jié)合概率模型確定最終估計(jì)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于DBSCAN的子空間匹配算法能有效剔除大誤差點(diǎn)，提高蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位系統(tǒng)的整體性能。
2017, 39(5): 1164-1169.
doi: 10.11999/JEIT161104
摘要:
在鏈路資源受限條件下的擴(kuò)頻通信應(yīng)用中，多址干擾是限制系統(tǒng)多用戶服務(wù)能力和通信質(zhì)量的主要因素。該文針對(duì)多址干擾消除問題，首次將格基約減理論應(yīng)用到擴(kuò)頻通信多址干擾消除中，提出基于格基約減輔助的多用戶檢測算法，通過格基約減變換實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)間互相關(guān)矩陣的正交性優(yōu)化，使多用戶檢測算法性能得到改進(jìn)，以較低的運(yùn)算復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)了逼近最大似然算法的檢測性能。該算法在對(duì)抗強(qiáng)遠(yuǎn)近效應(yīng)方面表現(xiàn)出優(yōu)異性能，不同于傳統(tǒng)多用戶檢測算法在惡劣多址環(huán)境下檢測性能的嚴(yán)重退化，該算法能夠保持對(duì)最大似然檢測算法性能的逼近，可以使擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的傳輸可靠性、多用戶服務(wù)能力以及環(huán)境適應(yīng)性得到顯著增強(qiáng)。
在鏈路資源受限條件下的擴(kuò)頻通信應(yīng)用中，多址干擾是限制系統(tǒng)多用戶服務(wù)能力和通信質(zhì)量的主要因素。該文針對(duì)多址干擾消除問題，首次將格基約減理論應(yīng)用到擴(kuò)頻通信多址干擾消除中，提出基于格基約減輔助的多用戶檢測算法，通過格基約減變換實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)間互相關(guān)矩陣的正交性優(yōu)化，使多用戶檢測算法性能得到改進(jìn)，以較低的運(yùn)算復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)了逼近最大似然算法的檢測性能。該算法在對(duì)抗強(qiáng)遠(yuǎn)近效應(yīng)方面表現(xiàn)出優(yōu)異性能，不同于傳統(tǒng)多用戶檢測算法在惡劣多址環(huán)境下檢測性能的嚴(yán)重退化，該算法能夠保持對(duì)最大似然檢測算法性能的逼近，可以使擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的傳輸可靠性、多用戶服務(wù)能力以及環(huán)境適應(yīng)性得到顯著增強(qiáng)。
2017, 39(5): 1170-1177.
doi: 10.11999/JEIT160642
摘要:
5G及未來移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)虛擬化的場景下，資源的管理與編排是實(shí)現(xiàn)虛擬化演進(jìn)分組核心網(wǎng)(vEPC)業(yè)務(wù)高效部署的關(guān)鍵問題。vEPC中業(yè)務(wù)功能的載體是服務(wù)功能鏈(SFC)，不同服務(wù)功能鏈的控制信令與多媒體數(shù)據(jù)流呈現(xiàn)負(fù)載差異化特點(diǎn)。該文針對(duì)傳統(tǒng)算法資源定比分配所導(dǎo)致的負(fù)載不均問題，提出服務(wù)功能鏈的控制層和轉(zhuǎn)發(fā)層解耦的映射模型，解耦后不同層的服務(wù)鏈可以獨(dú)立地?cái)U(kuò)容和縮容，實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)按需切片。拓?fù)溆成潆A段引入圖相似理論，提出一種基于子圖同構(gòu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法VF2-H，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的全局資源度優(yōu)選映射子網(wǎng)，通過圖特征分析設(shè)置剪枝條件，采用回溯機(jī)制進(jìn)行啟發(fā)式搜索。仿真結(jié)果表明，該算法在租戶請(qǐng)求接收率、長期收益開銷比等方面均具有良好的性能。
5G及未來移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)虛擬化的場景下，資源的管理與編排是實(shí)現(xiàn)虛擬化演進(jìn)分組核心網(wǎng)(vEPC)業(yè)務(wù)高效部署的關(guān)鍵問題。vEPC中業(yè)務(wù)功能的載體是服務(wù)功能鏈(SFC)，不同服務(wù)功能鏈的控制信令與多媒體數(shù)據(jù)流呈現(xiàn)負(fù)載差異化特點(diǎn)。該文針對(duì)傳統(tǒng)算法資源定比分配所導(dǎo)致的負(fù)載不均問題，提出服務(wù)功能鏈的控制層和轉(zhuǎn)發(fā)層解耦的映射模型，解耦后不同層的服務(wù)鏈可以獨(dú)立地?cái)U(kuò)容和縮容，實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)按需切片。拓?fù)溆成潆A段引入圖相似理論，提出一種基于子圖同構(gòu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法VF2-H，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的全局資源度優(yōu)選映射子網(wǎng)，通過圖特征分析設(shè)置剪枝條件，采用回溯機(jī)制進(jìn)行啟發(fā)式搜索。仿真結(jié)果表明，該算法在租戶請(qǐng)求接收率、長期收益開銷比等方面均具有良好的性能。
2017, 39(5): 1178-1184.
doi: 10.11999/JEIT160693
摘要:
在構(gòu)建雙層無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，匯聚層覆蓋需要考慮無重復(fù)覆蓋面積、匯聚節(jié)點(diǎn)連通性和能耗平衡這3個(gè)關(guān)鍵問題。該文將上述3個(gè)問題統(tǒng)籌為多目標(biāo)優(yōu)化難題(MOP)，提出一種面向匯聚節(jié)點(diǎn)覆蓋的量子狼群進(jìn)化算法(QWPEA)，選擇出候選頭狼(CLW)群體，以滑模交叉、量子旋轉(zhuǎn)門、非門變異等方法產(chǎn)生尋優(yōu)高效的下一代量子編碼人工狼。仿真結(jié)果表明，該文所提算法能夠有效減少匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù)，提高匯聚層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，并平衡網(wǎng)絡(luò)能耗，適于大范圍，大規(guī)模傳感器節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)部署環(huán)境。在800 m800 m面積部署傳感器節(jié)點(diǎn)達(dá)到1000個(gè)時(shí)，匯聚有效覆蓋率較MOPSO, NSGA-II算法分別高29.55%和25.93%，匯聚通信能耗率分別高15.27%和18.63%，匯聚占通率分別低14.01%和15.46%。
在構(gòu)建雙層無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，匯聚層覆蓋需要考慮無重復(fù)覆蓋面積、匯聚節(jié)點(diǎn)連通性和能耗平衡這3個(gè)關(guān)鍵問題。該文將上述3個(gè)問題統(tǒng)籌為多目標(biāo)優(yōu)化難題(MOP)，提出一種面向匯聚節(jié)點(diǎn)覆蓋的量子狼群進(jìn)化算法(QWPEA)，選擇出候選頭狼(CLW)群體，以滑模交叉、量子旋轉(zhuǎn)門、非門變異等方法產(chǎn)生尋優(yōu)高效的下一代量子編碼人工狼。仿真結(jié)果表明，該文所提算法能夠有效減少匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù)，提高匯聚層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，并平衡網(wǎng)絡(luò)能耗，適于大范圍，大規(guī)模傳感器節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)部署環(huán)境。在800 m800 m面積部署傳感器節(jié)點(diǎn)達(dá)到1000個(gè)時(shí)，匯聚有效覆蓋率較MOPSO, NSGA-II算法分別高29.55%和25.93%，匯聚通信能耗率分別高15.27%和18.63%，匯聚占通率分別低14.01%和15.46%。
2017, 39(5): 1185-1192.
doi: 10.11999/JEIT160740
摘要:
隨著以O(shè)penFlow為代表的多匹配域包分類規(guī)則的出現(xiàn)，匹配域數(shù)量的不斷增加、流表寬度的不斷增大以及流表規(guī)模的不斷膨脹，大大增加了硬件存儲(chǔ)的壓力。為提高現(xiàn)有三態(tài)內(nèi)容可尋此存儲(chǔ)器(TCAM)資源利用率，該文提出一種基于規(guī)則集特征分析的匹配域裁剪模型Field Trimmer。一方面基于對(duì)規(guī)則集中匹配域的邏輯關(guān)系分析，實(shí)現(xiàn)匹配域的合并, 從而減少匹配域的數(shù)量；另一方面基于對(duì)規(guī)則集統(tǒng)計(jì)規(guī)律的分析，實(shí)現(xiàn)匹配域的裁剪，使用部分匹配域來達(dá)到整體的匹配效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于其他方案，該方案在較小的時(shí)間復(fù)雜度下，能夠進(jìn)一步節(jié)省OpenFlow流表的TCAM存儲(chǔ)空間需求50%左右；對(duì)于常見的包分類規(guī)則集，該方案所需的儲(chǔ)存空間能夠節(jié)省40%以上。
隨著以O(shè)penFlow為代表的多匹配域包分類規(guī)則的出現(xiàn)，匹配域數(shù)量的不斷增加、流表寬度的不斷增大以及流表規(guī)模的不斷膨脹，大大增加了硬件存儲(chǔ)的壓力。為提高現(xiàn)有三態(tài)內(nèi)容可尋此存儲(chǔ)器(TCAM)資源利用率，該文提出一種基于規(guī)則集特征分析的匹配域裁剪模型Field Trimmer。一方面基于對(duì)規(guī)則集中匹配域的邏輯關(guān)系分析，實(shí)現(xiàn)匹配域的合并, 從而減少匹配域的數(shù)量；另一方面基于對(duì)規(guī)則集統(tǒng)計(jì)規(guī)律的分析，實(shí)現(xiàn)匹配域的裁剪，使用部分匹配域來達(dá)到整體的匹配效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于其他方案，該方案在較小的時(shí)間復(fù)雜度下，能夠進(jìn)一步節(jié)省OpenFlow流表的TCAM存儲(chǔ)空間需求50%左右；對(duì)于常見的包分類規(guī)則集，該方案所需的儲(chǔ)存空間能夠節(jié)省40%以上。
2017, 39(5): 1193-1199.
doi: 10.11999/JEIT160792
摘要:
虛擬機(jī)遷移是數(shù)據(jù)中心提供的重要功能之一，可以有效地均衡各個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施中的工作負(fù)載。為有效地減少虛擬機(jī)遷移的總時(shí)間和對(duì)服務(wù)性能的影響，該文提出基于代價(jià)評(píng)估的啟發(fā)式算法(Heuristic Algorithm based on Cost Evaluation, HACE)。算法在虛擬機(jī)遷移的每一步中綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中的剩余帶寬和遷移時(shí)間，通過有機(jī)結(jié)合并行算法和啟發(fā)式算法，解決軟件定義網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)中心大量虛擬機(jī)同時(shí)遷移時(shí)的遷移序列問題。算法在保證安全、依賴關(guān)系和性能要求的同時(shí)，減少虛擬機(jī)的總遷移時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與貪心算法相比，該算法能夠減少虛擬機(jī)總遷移時(shí)間達(dá)到52.1%，提高遷移性能，確保服務(wù)質(zhì)量。
虛擬機(jī)遷移是數(shù)據(jù)中心提供的重要功能之一，可以有效地均衡各個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施中的工作負(fù)載。為有效地減少虛擬機(jī)遷移的總時(shí)間和對(duì)服務(wù)性能的影響，該文提出基于代價(jià)評(píng)估的啟發(fā)式算法(Heuristic Algorithm based on Cost Evaluation, HACE)。算法在虛擬機(jī)遷移的每一步中綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中的剩余帶寬和遷移時(shí)間，通過有機(jī)結(jié)合并行算法和啟發(fā)式算法，解決軟件定義網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)中心大量虛擬機(jī)同時(shí)遷移時(shí)的遷移序列問題。算法在保證安全、依賴關(guān)系和性能要求的同時(shí)，減少虛擬機(jī)的總遷移時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與貪心算法相比，該算法能夠減少虛擬機(jī)總遷移時(shí)間達(dá)到52.1%，提高遷移性能，確保服務(wù)質(zhì)量。
2017, 39(5): 1200-1205.
doi: 10.11999/JEIT160687
摘要:
針對(duì)盲目廣播帶來的廣播風(fēng)暴問題，該文提出一種新的3維FANETs自適應(yīng)廣播協(xié)議NABP。NABP應(yīng)用跨層設(shè)計(jì)的方法，在維持原有協(xié)議層間結(jié)構(gòu)分離的基礎(chǔ)上，允許路由層共享MAC層的接收信號(hào)強(qiáng)度信息，并根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)分組時(shí)增加通信范圍計(jì)算出轉(zhuǎn)發(fā)概率，傾向于讓增加通信范圍大的節(jié)點(diǎn)以高概率轉(zhuǎn)發(fā)分組，從而減少了分組在網(wǎng)絡(luò)中的重復(fù)傳輸，降低了節(jié)點(diǎn)間的競爭和碰撞，提高廣播效率。NS-2仿真結(jié)果表明：與flooding + 802.11和fp-flooding+802.11協(xié)議相比，NABP提高了轉(zhuǎn)播節(jié)省率、減少了平均端對(duì)端延遲和平均丟包率。
針對(duì)盲目廣播帶來的廣播風(fēng)暴問題，該文提出一種新的3維FANETs自適應(yīng)廣播協(xié)議NABP。NABP應(yīng)用跨層設(shè)計(jì)的方法，在維持原有協(xié)議層間結(jié)構(gòu)分離的基礎(chǔ)上，允許路由層共享MAC層的接收信號(hào)強(qiáng)度信息，并根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)分組時(shí)增加通信范圍計(jì)算出轉(zhuǎn)發(fā)概率，傾向于讓增加通信范圍大的節(jié)點(diǎn)以高概率轉(zhuǎn)發(fā)分組，從而減少了分組在網(wǎng)絡(luò)中的重復(fù)傳輸，降低了節(jié)點(diǎn)間的競爭和碰撞，提高廣播效率。NS-2仿真結(jié)果表明：與flooding + 802.11和fp-flooding+802.11協(xié)議相比，NABP提高了轉(zhuǎn)播節(jié)省率、減少了平均端對(duì)端延遲和平均丟包率。
2017, 39(5): 1206-1212.
doi: 10.11999/JEIT160621
摘要:
隨著云計(jì)算的發(fā)展，越來越多的用戶在使用個(gè)人健康記錄(PHR)云管理系統(tǒng)，由于PHR包含了患者的隱私信息，因此一般在將PHR上傳到云平臺(tái)之前會(huì)先對(duì)其進(jìn)行加密?；诒容^的加密(CBE)在基于屬性的訪問策略中實(shí)現(xiàn)了時(shí)間比較，然而CBE加密時(shí)間與訪問策略中的屬性數(shù)目線性增長，從而導(dǎo)致其開銷過大；同時(shí)，方案難以實(shí)時(shí)撤銷用戶的訪問權(quán)限。該文提出支持用戶撤銷的細(xì)粒度訪問控制(FGUR)方案，通過將屬性層次引入到CBE中，同時(shí)結(jié)合廣播密文策略的基于屬性加密(BCP-ABE)，高效地實(shí)現(xiàn)PHR云管理系統(tǒng)中的細(xì)粒度訪問控制及用戶實(shí)時(shí)撤銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與CBE相比，F(xiàn)GUR方案在加密開銷和動(dòng)態(tài)訪問權(quán)限方面具有更好的性能。
隨著云計(jì)算的發(fā)展，越來越多的用戶在使用個(gè)人健康記錄(PHR)云管理系統(tǒng)，由于PHR包含了患者的隱私信息，因此一般在將PHR上傳到云平臺(tái)之前會(huì)先對(duì)其進(jìn)行加密?；诒容^的加密(CBE)在基于屬性的訪問策略中實(shí)現(xiàn)了時(shí)間比較，然而CBE加密時(shí)間與訪問策略中的屬性數(shù)目線性增長，從而導(dǎo)致其開銷過大；同時(shí)，方案難以實(shí)時(shí)撤銷用戶的訪問權(quán)限。該文提出支持用戶撤銷的細(xì)粒度訪問控制(FGUR)方案，通過將屬性層次引入到CBE中，同時(shí)結(jié)合廣播密文策略的基于屬性加密(BCP-ABE)，高效地實(shí)現(xiàn)PHR云管理系統(tǒng)中的細(xì)粒度訪問控制及用戶實(shí)時(shí)撤銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與CBE相比，F(xiàn)GUR方案在加密開銷和動(dòng)態(tài)訪問權(quán)限方面具有更好的性能。
2017, 39(5): 1213-1218.
doi: 10.11999/JEIT160829
摘要:
異構(gòu)簽密可實(shí)現(xiàn)不同安全域之間數(shù)據(jù)通信的機(jī)密性、認(rèn)證性和不可偽造性。分析現(xiàn)有的異構(gòu)簽密方案，發(fā)現(xiàn)它們僅是針對(duì)單個(gè)消息而設(shè)計(jì)的，計(jì)算效率普遍較低，不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)。該文提出一個(gè)異構(gòu)的聚合簽密方案，該方案不但可以實(shí)現(xiàn)單個(gè)消息的簽密驗(yàn)證，而且可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)消息的聚合驗(yàn)證，并且驗(yàn)證需要的雙線性對(duì)個(gè)數(shù)固定，與所簽密消息的個(gè)數(shù)無關(guān)。同時(shí)，在隨機(jī)預(yù)言模型下，證明了方案的機(jī)密性和不可偽造性分別基于q雙線性Diffie-Hellman逆問題和離散對(duì)數(shù)問題。數(shù)值結(jié)果表明，該方案與現(xiàn)有方案相比在計(jì)算效率和傳輸效率上有著極大的提高。
異構(gòu)簽密可實(shí)現(xiàn)不同安全域之間數(shù)據(jù)通信的機(jī)密性、認(rèn)證性和不可偽造性。分析現(xiàn)有的異構(gòu)簽密方案，發(fā)現(xiàn)它們僅是針對(duì)單個(gè)消息而設(shè)計(jì)的，計(jì)算效率普遍較低，不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)。該文提出一個(gè)異構(gòu)的聚合簽密方案，該方案不但可以實(shí)現(xiàn)單個(gè)消息的簽密驗(yàn)證，而且可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)消息的聚合驗(yàn)證，并且驗(yàn)證需要的雙線性對(duì)個(gè)數(shù)固定，與所簽密消息的個(gè)數(shù)無關(guān)。同時(shí)，在隨機(jī)預(yù)言模型下，證明了方案的機(jī)密性和不可偽造性分別基于q雙線性Diffie-Hellman逆問題和離散對(duì)數(shù)問題。數(shù)值結(jié)果表明，該方案與現(xiàn)有方案相比在計(jì)算效率和傳輸效率上有著極大的提高。
2017, 39(5): 1219-1225.
doi: 10.11999/JEIT160795
摘要:
為了滿足現(xiàn)代通信的需求，多用戶接入技術(shù)是近年來混沌通信的一個(gè)重要發(fā)展趨勢。為了進(jìn)一步改善現(xiàn)有多用戶混沌通信方案的誤碼性能，該文提出一種多用戶分段移位差分混沌鍵控(MultiUser Segment Shift Differential Chaos Shift Keying, MU-SSDCSK)通信方案。該方案根據(jù)傳輸?shù)挠脩魯?shù)，將MU-SSDCSK中的參考信號(hào)等分成m個(gè)信號(hào)段，再將這m個(gè)信號(hào)段進(jìn)行移位，并配以不同的Walsh碼，形成相互正交的信息攜帶信號(hào)。文中推導(dǎo)了該系統(tǒng)在加性高斯白噪聲信道中的理論誤碼率公式并進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，該文提出的MU-SSDCSK方案能有效改善系統(tǒng)誤碼性能，在混沌通信領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用前景。
為了滿足現(xiàn)代通信的需求，多用戶接入技術(shù)是近年來混沌通信的一個(gè)重要發(fā)展趨勢。為了進(jìn)一步改善現(xiàn)有多用戶混沌通信方案的誤碼性能，該文提出一種多用戶分段移位差分混沌鍵控(MultiUser Segment Shift Differential Chaos Shift Keying, MU-SSDCSK)通信方案。該方案根據(jù)傳輸?shù)挠脩魯?shù)，將MU-SSDCSK中的參考信號(hào)等分成m個(gè)信號(hào)段，再將這m個(gè)信號(hào)段進(jìn)行移位，并配以不同的Walsh碼，形成相互正交的信息攜帶信號(hào)。文中推導(dǎo)了該系統(tǒng)在加性高斯白噪聲信道中的理論誤碼率公式并進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，該文提出的MU-SSDCSK方案能有效改善系統(tǒng)誤碼性能，在混沌通信領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用前景。
2017, 39(5): 1226-1232.
doi: 10.11999/JEIT160733
摘要:
為解決序列密碼中非線性布爾函數(shù)(Non-Linear Boolean Function, NLBF)硬件資源利用率低的問題，該文對(duì)以查找表(Look-Up Table, LUT)為基本構(gòu)件的利用率模型進(jìn)行研究，并結(jié)合適配算法的前期處理結(jié)果確定影響硬件利用率的3個(gè)基本參數(shù)(LUT大小、單元規(guī)模和輸入端口數(shù)目)；在此基礎(chǔ)上，以變量頻次為約束實(shí)現(xiàn)NLBF的映射，完成非線性運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)，單元支持多路并行處理。在SMIC 180 nm下進(jìn)行邏輯綜合，并行度為32時(shí)，工作頻率達(dá)到241 MHz，吞吐率為7.71 Gb/s；對(duì)不同NLBF進(jìn)行利用率評(píng)估，利用率均達(dá)到91.14%以上，并且隨著并行度增加，利用率不斷增大。
為解決序列密碼中非線性布爾函數(shù)(Non-Linear Boolean Function, NLBF)硬件資源利用率低的問題，該文對(duì)以查找表(Look-Up Table, LUT)為基本構(gòu)件的利用率模型進(jìn)行研究，并結(jié)合適配算法的前期處理結(jié)果確定影響硬件利用率的3個(gè)基本參數(shù)(LUT大小、單元規(guī)模和輸入端口數(shù)目)；在此基礎(chǔ)上，以變量頻次為約束實(shí)現(xiàn)NLBF的映射，完成非線性運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)，單元支持多路并行處理。在SMIC 180 nm下進(jìn)行邏輯綜合，并行度為32時(shí)，工作頻率達(dá)到241 MHz，吞吐率為7.71 Gb/s；對(duì)不同NLBF進(jìn)行利用率評(píng)估，利用率均達(dá)到91.14%以上，并且隨著并行度增加，利用率不斷增大。
2017, 39(5): 1233-1244.
doi: 10.11999/JEIT160716
摘要:
給定一個(gè)圖G及它的一個(gè)正常頂點(diǎn)著色f, G中任意兩種顏色的頂點(diǎn)導(dǎo)出子圖稱為G的一個(gè)2-色導(dǎo)出子圖，該2-色導(dǎo)出子圖的分支稱為G的一個(gè)2-色分支。Kempe變換是指將圖G的某個(gè)2-色分支實(shí)施顏色互換。若兩個(gè)著色之間可通過若干次Kempe變換達(dá)到對(duì)方，則這兩個(gè)著色是Kempe等價(jià)的。Mohar猜想當(dāng)k3時(shí)，對(duì)于任意的連通k-正則圖G，若G不是完全圖，則G的所有k-著色是Kempe等價(jià)的。Feghali等人解決了k=3時(shí)的情況，當(dāng)k4時(shí)，此猜想尚未解決。該文研究了k=4時(shí)的情況，證明了：(1)若G是一個(gè)連通度小于3的4-正則圖，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的；(2)若G是4-正則圖，且含有與4-輪或近5-階完全圖同構(gòu)的子圖，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的；(3)若G是一個(gè)3-連通4-正則圖，且G存在一個(gè)頂點(diǎn)x和一個(gè)4-著色f，滿足x的鄰域中有3個(gè)或4個(gè)頂點(diǎn)在f下著相同顏色，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的。
給定一個(gè)圖G及它的一個(gè)正常頂點(diǎn)著色f, G中任意兩種顏色的頂點(diǎn)導(dǎo)出子圖稱為G的一個(gè)2-色導(dǎo)出子圖，該2-色導(dǎo)出子圖的分支稱為G的一個(gè)2-色分支。Kempe變換是指將圖G的某個(gè)2-色分支實(shí)施顏色互換。若兩個(gè)著色之間可通過若干次Kempe變換達(dá)到對(duì)方，則這兩個(gè)著色是Kempe等價(jià)的。Mohar猜想當(dāng)k3時(shí)，對(duì)于任意的連通k-正則圖G，若G不是完全圖，則G的所有k-著色是Kempe等價(jià)的。Feghali等人解決了k=3時(shí)的情況，當(dāng)k4時(shí)，此猜想尚未解決。該文研究了k=4時(shí)的情況，證明了：(1)若G是一個(gè)連通度小于3的4-正則圖，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的；(2)若G是4-正則圖，且含有與4-輪或近5-階完全圖同構(gòu)的子圖，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的；(3)若G是一個(gè)3-連通4-正則圖，且G存在一個(gè)頂點(diǎn)x和一個(gè)4-著色f，滿足x的鄰域中有3個(gè)或4個(gè)頂點(diǎn)在f下著相同顏色，則G的所有4-著色是Kempe等價(jià)的。
2017, 39(5): 1245-1249.
doi: 10.11999/JEIT160647
摘要:
該文針對(duì)傳統(tǒng)濾波器在Ka波段難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)窄帶與集成的問題，采用基片集成波導(dǎo)結(jié)構(gòu)(SIW)設(shè)計(jì)了一款Ka波段平面窄帶帶通濾波器。該濾波器采用雙模圓腔與橢圓腔級(jí)聯(lián)的結(jié)構(gòu)，在上下邊帶分別產(chǎn)生一個(gè)傳輸零點(diǎn)，具有頻率高選擇特性。測試結(jié)果表明，該濾波器中心頻率35 GHz，相對(duì)帶寬2.85%，插入損耗約為3.4 dB，帶內(nèi)回波損耗大于15 dB，與仿真結(jié)果吻合較好，在毫米波系統(tǒng)中具有很好的應(yīng)用價(jià)值。
該文針對(duì)傳統(tǒng)濾波器在Ka波段難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)窄帶與集成的問題，采用基片集成波導(dǎo)結(jié)構(gòu)(SIW)設(shè)計(jì)了一款Ka波段平面窄帶帶通濾波器。該濾波器采用雙模圓腔與橢圓腔級(jí)聯(lián)的結(jié)構(gòu)，在上下邊帶分別產(chǎn)生一個(gè)傳輸零點(diǎn)，具有頻率高選擇特性。測試結(jié)果表明，該濾波器中心頻率35 GHz，相對(duì)帶寬2.85%，插入損耗約為3.4 dB，帶內(nèi)回波損耗大于15 dB，與仿真結(jié)果吻合較好，在毫米波系統(tǒng)中具有很好的應(yīng)用價(jià)值。
2017, 39(5): 1250-1255.
doi: 10.11999/JEIT160683
摘要:
為了研究潛艇周圍的感應(yīng)場，該文將潛艇的形狀理想化為一個(gè)旋轉(zhuǎn)對(duì)稱的長橢球殼體。該文導(dǎo)出了殼體內(nèi)外的感應(yīng)磁場表達(dá)式，采用解析方法分析討論在外加均勻恒定磁場下，殼體上產(chǎn)生的總感應(yīng)磁場以及各分量在不同緯度、不同放置方向和不同探測高度上的等值線分布。計(jì)算結(jié)果表明：隨著傳播距離的增加，感應(yīng)磁場逐漸變?nèi)酢Ｑ貧んw縱軸方向(z分量)的感應(yīng)磁場最顯著，而沿垂直方向(x分量)的感應(yīng)磁場最小。與高緯度相比，中緯度總感應(yīng)磁場和各分量更容易被磁力計(jì)探測到。隨著高度的增加，它們的探測范圍變化不大。殼體沿南北方向放置時(shí)更容易被探測到。
為了研究潛艇周圍的感應(yīng)場，該文將潛艇的形狀理想化為一個(gè)旋轉(zhuǎn)對(duì)稱的長橢球殼體。該文導(dǎo)出了殼體內(nèi)外的感應(yīng)磁場表達(dá)式，采用解析方法分析討論在外加均勻恒定磁場下，殼體上產(chǎn)生的總感應(yīng)磁場以及各分量在不同緯度、不同放置方向和不同探測高度上的等值線分布。計(jì)算結(jié)果表明：隨著傳播距離的增加，感應(yīng)磁場逐漸變?nèi)酢Ｑ貧んw縱軸方向(z分量)的感應(yīng)磁場最顯著，而沿垂直方向(x分量)的感應(yīng)磁場最小。與高緯度相比，中緯度總感應(yīng)磁場和各分量更容易被磁力計(jì)探測到。隨著高度的增加，它們的探測范圍變化不大。殼體沿南北方向放置時(shí)更容易被探測到。
2017, 39(5): 1256-1260.
doi: 10.11999/JEIT160637
摘要:
在能量分析攻擊中，為了提高攻擊效率，減少噪聲的影響，越來越多的預(yù)處理方法被使用，取得了很多顯著的效果。該文以在ATmega16上運(yùn)行的AES-128算法作為攻擊目標(biāo)，對(duì)采集的原始能量曲線進(jìn)行滑動(dòng)平均濾波，再通過相關(guān)能量分析(Correlation Power Analysis, CPA)攻擊確定滑動(dòng)平均濾波的最優(yōu)參數(shù)。通過與原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過Hanning窗低通濾波器濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)比，可以看出經(jīng)過滑動(dòng)平均濾波處理后，使用正確密鑰所得的CPA相關(guān)系數(shù)較原始數(shù)據(jù)或低通濾波處理后所得系數(shù)大，而錯(cuò)誤密鑰所得相關(guān)系數(shù)小。經(jīng)過滑動(dòng)平均處理后，不僅可以發(fā)現(xiàn)AES-128的10輪加密過程，而且經(jīng)過差分能量分析攻擊所得的尖峰較原始的更為明顯。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過滑動(dòng)平均濾波預(yù)處理后，能量分析攻擊的效率可明顯提高。
在能量分析攻擊中，為了提高攻擊效率，減少噪聲的影響，越來越多的預(yù)處理方法被使用，取得了很多顯著的效果。該文以在ATmega16上運(yùn)行的AES-128算法作為攻擊目標(biāo)，對(duì)采集的原始能量曲線進(jìn)行滑動(dòng)平均濾波，再通過相關(guān)能量分析(Correlation Power Analysis, CPA)攻擊確定滑動(dòng)平均濾波的最優(yōu)參數(shù)。通過與原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過Hanning窗低通濾波器濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)比，可以看出經(jīng)過滑動(dòng)平均濾波處理后，使用正確密鑰所得的CPA相關(guān)系數(shù)較原始數(shù)據(jù)或低通濾波處理后所得系數(shù)大，而錯(cuò)誤密鑰所得相關(guān)系數(shù)小。經(jīng)過滑動(dòng)平均處理后，不僅可以發(fā)現(xiàn)AES-128的10輪加密過程，而且經(jīng)過差分能量分析攻擊所得的尖峰較原始的更為明顯。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過滑動(dòng)平均濾波預(yù)處理后，能量分析攻擊的效率可明顯提高。
2017, 39(5): 1261-1265.
doi: 10.11999/JEIT160651
摘要:
基于拉格朗日乘子法，該文提出一種2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的迭代設(shè)計(jì)方法。在每次迭代中，原型濾波器的設(shè)計(jì)描述成一個(gè)約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問題。引入拉格朗日乘子法將問題轉(zhuǎn)化為無約束的優(yōu)化問題，通過求解線性矩陣方程得到優(yōu)化問題的解。針對(duì)矩陣方程中的系數(shù)矩陣的特點(diǎn)，運(yùn)用塊LU分解，顯著降低了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法相比，該文方法設(shè)計(jì)得到的2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的重構(gòu)誤差和阻帶衰減均有較大的改善。
基于拉格朗日乘子法，該文提出一種2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的迭代設(shè)計(jì)方法。在每次迭代中，原型濾波器的設(shè)計(jì)描述成一個(gè)約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問題。引入拉格朗日乘子法將問題轉(zhuǎn)化為無約束的優(yōu)化問題，通過求解線性矩陣方程得到優(yōu)化問題的解。針對(duì)矩陣方程中的系數(shù)矩陣的特點(diǎn)，運(yùn)用塊LU分解，顯著降低了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法相比，該文方法設(shè)計(jì)得到的2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的重構(gòu)誤差和阻帶衰減均有較大的改善。
2017, 39(5): 1266-1270.
doi: 10.11999/JEIT160548
摘要:
該文從算法層面對(duì)分組密碼固有的故障泄露特點(diǎn)進(jìn)行了分析，提出一種可用于刻畫其故障傳播特性的傳播軌跡框架，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了適用于單次和多次故障注入場景的抗故障攻擊能力度量方法。實(shí)驗(yàn)表明，該度量方法能夠有效刻畫不同故障注入場景下密鑰空間的變化規(guī)律，進(jìn)而揭示其算法層面的抗故障攻擊能力。
該文從算法層面對(duì)分組密碼固有的故障泄露特點(diǎn)進(jìn)行了分析，提出一種可用于刻畫其故障傳播特性的傳播軌跡框架，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了適用于單次和多次故障注入場景的抗故障攻擊能力度量方法。實(shí)驗(yàn)表明，該度量方法能夠有效刻畫不同故障注入場景下密鑰空間的變化規(guī)律，進(jìn)而揭示其算法層面的抗故障攻擊能力。
