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2017年 第39卷 第7期
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2017, 39(7): 1525-1531.
doi: 10.11999/JEIT160988
摘要:
該文提出一種基于4元數(shù)的寬線性自適應(yīng)波束形成方法，該方法在利用4元數(shù)構(gòu)建單個(gè)陣元輸出的基礎(chǔ)上，通過(guò)充分挖掘4元數(shù)的3種對(duì)合信息，聯(lián)合信號(hào)的非圓特性，建立4元數(shù)域?qū)显鰪V信號(hào)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)4元數(shù)域?qū)捑€性自適應(yīng)波束形成。同傳統(tǒng)4元數(shù)波束形成技術(shù)相比，該方法對(duì)非圓信號(hào)的接收性能顯著提升，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)陣列虛擬孔徑擴(kuò)展，增大自適應(yīng)波束形成干擾抑制自由度。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提波束形成方法的性能。
該文提出一種基于4元數(shù)的寬線性自適應(yīng)波束形成方法，該方法在利用4元數(shù)構(gòu)建單個(gè)陣元輸出的基礎(chǔ)上，通過(guò)充分挖掘4元數(shù)的3種對(duì)合信息，聯(lián)合信號(hào)的非圓特性，建立4元數(shù)域?qū)显鰪V信號(hào)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)4元數(shù)域?qū)捑€性自適應(yīng)波束形成。同傳統(tǒng)4元數(shù)波束形成技術(shù)相比，該方法對(duì)非圓信號(hào)的接收性能顯著提升，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)陣列虛擬孔徑擴(kuò)展，增大自適應(yīng)波束形成干擾抑制自由度。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提波束形成方法的性能。
2017, 39(7): 1532-1538.
doi: 10.11999/JEIT160841
摘要:
為了提高脈沖噪聲下盲均衡器的性能，該文提出一種基于概率密度函數(shù)匹配與分?jǐn)?shù)低階矩的并行盲均衡算法。首先采用概率密度函數(shù)匹配的思想進(jìn)行盲均衡，充分利用其收斂速度快的優(yōu)勢(shì)。為了解決此均衡過(guò)程中引起的相位信息損失以及抑制脈沖噪聲能力差的問(wèn)題，又以并行的方式結(jié)合判決信號(hào)的分?jǐn)?shù)低階矩，并以此作為代價(jià)函數(shù)來(lái)共同更新盲均衡器的權(quán)向量，進(jìn)一步提高了算法在脈沖噪聲下的收斂速度與收斂精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提算法在有效解決相位旋轉(zhuǎn)問(wèn)題的同時(shí)較好地抑制了脈沖噪聲，此外還具有較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差，穩(wěn)健性較強(qiáng)。
為了提高脈沖噪聲下盲均衡器的性能，該文提出一種基于概率密度函數(shù)匹配與分?jǐn)?shù)低階矩的并行盲均衡算法。首先采用概率密度函數(shù)匹配的思想進(jìn)行盲均衡，充分利用其收斂速度快的優(yōu)勢(shì)。為了解決此均衡過(guò)程中引起的相位信息損失以及抑制脈沖噪聲能力差的問(wèn)題，又以并行的方式結(jié)合判決信號(hào)的分?jǐn)?shù)低階矩，并以此作為代價(jià)函數(shù)來(lái)共同更新盲均衡器的權(quán)向量，進(jìn)一步提高了算法在脈沖噪聲下的收斂速度與收斂精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提算法在有效解決相位旋轉(zhuǎn)問(wèn)題的同時(shí)較好地抑制了脈沖噪聲，此外還具有較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差，穩(wěn)健性較強(qiáng)。
2017, 39(7): 1539-1545.
doi: 10.11999/JEIT161137
摘要:
該文基于雙圈均勻圓形陣列，提出一種互耦自校正算法，對(duì)圓陣內(nèi)部和圓陣之間的互耦進(jìn)行了同時(shí)校正。算法利用雙圈均勻圓陣特殊的互耦矩陣特性，對(duì)角度信息和互耦系數(shù)進(jìn)行解耦合，用較少的計(jì)算量依次估計(jì)出信號(hào)角度和互耦系數(shù)，完成級(jí)聯(lián)估計(jì)。算法減少了搜索維數(shù)且無(wú)需互耦系數(shù)矩陣的任何先驗(yàn)信息，也不需要額外的輔助校正源，簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。理論分析和仿真結(jié)果均表明所提算法精度高、分辨力強(qiáng)，可以有效地解決雙圈均勻圓陣的互耦問(wèn)題。
該文基于雙圈均勻圓形陣列，提出一種互耦自校正算法，對(duì)圓陣內(nèi)部和圓陣之間的互耦進(jìn)行了同時(shí)校正。算法利用雙圈均勻圓陣特殊的互耦矩陣特性，對(duì)角度信息和互耦系數(shù)進(jìn)行解耦合，用較少的計(jì)算量依次估計(jì)出信號(hào)角度和互耦系數(shù)，完成級(jí)聯(lián)估計(jì)。算法減少了搜索維數(shù)且無(wú)需互耦系數(shù)矩陣的任何先驗(yàn)信息，也不需要額外的輔助校正源，簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。理論分析和仿真結(jié)果均表明所提算法精度高、分辨力強(qiáng)，可以有效地解決雙圈均勻圓陣的互耦問(wèn)題。
2017, 39(7): 1546-1553.
doi: 10.11999/JEIT161171
摘要:
相位成像的關(guān)鍵是相位恢復(fù)。由于相位信息的丟失，相位恢復(fù)通常是不適定的，如何利用合適的先驗(yàn)信息進(jìn)行相位恢復(fù)是一個(gè)重要問(wèn)題。該文在SPICA成像系統(tǒng)下提出了基于結(jié)構(gòu)稀疏性的單次曝光相位成像算法。該算法利用圖像全變差的重疊組結(jié)構(gòu)稀疏性，將重疊的結(jié)構(gòu)稀疏正則項(xiàng)以卷積形式表示，使求解過(guò)程更簡(jiǎn)單，并利用最速下降法求解相應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在有噪聲的情況下能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)圖像的重構(gòu)。
相位成像的關(guān)鍵是相位恢復(fù)。由于相位信息的丟失，相位恢復(fù)通常是不適定的，如何利用合適的先驗(yàn)信息進(jìn)行相位恢復(fù)是一個(gè)重要問(wèn)題。該文在SPICA成像系統(tǒng)下提出了基于結(jié)構(gòu)稀疏性的單次曝光相位成像算法。該算法利用圖像全變差的重疊組結(jié)構(gòu)稀疏性，將重疊的結(jié)構(gòu)稀疏正則項(xiàng)以卷積形式表示，使求解過(guò)程更簡(jiǎn)單，并利用最速下降法求解相應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在有噪聲的情況下能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)圖像的重構(gòu)。
2017, 39(7): 1554-1562.
doi: 10.11999/JEIT160908
摘要:
該文結(jié)合概率理論和可能性理論，提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。首先，將未知隸屬度和聚類中心作為隨機(jī)變量，為每個(gè)隨機(jī)變量選擇一個(gè)合適的概率分布，提出貝葉斯可能性聚類模型；在此基礎(chǔ)上，基于貝葉斯推理和和蒙特卡洛采樣方法，通過(guò)最大后驗(yàn)概率框架求解貝葉斯可能性聚類模型中的未知參數(shù)，從而提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。并對(duì)算法收斂性、算法復(fù)雜度等方面作了理論探討。在合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，所提算法擴(kuò)展了傳統(tǒng)可能性聚類性能，改進(jìn)了聚類結(jié)果。
該文結(jié)合概率理論和可能性理論，提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。首先，將未知隸屬度和聚類中心作為隨機(jī)變量，為每個(gè)隨機(jī)變量選擇一個(gè)合適的概率分布，提出貝葉斯可能性聚類模型；在此基礎(chǔ)上，基于貝葉斯推理和和蒙特卡洛采樣方法，通過(guò)最大后驗(yàn)概率框架求解貝葉斯可能性聚類模型中的未知參數(shù)，從而提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。并對(duì)算法收斂性、算法復(fù)雜度等方面作了理論探討。在合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，所提算法擴(kuò)展了傳統(tǒng)可能性聚類性能，改進(jìn)了聚類結(jié)果。
2017, 39(7): 1563-1570.
doi: 10.11999/JEIT161133
摘要:
在利用相對(duì)屬性學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)零樣本圖像分類中，現(xiàn)有的方法并沒(méi)有考慮屬性與類別之間的關(guān)系，為此該文提出一種基于共享特征相對(duì)屬性的零樣本圖像分類方法。該方法采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想來(lái)共同學(xué)習(xí)類別分類器和屬性分類器，獲得一個(gè)低維的共享特征子空間，挖掘?qū)傩耘c類別之間的關(guān)系。同時(shí)，利用共享特征來(lái)學(xué)習(xí)屬性排序函數(shù)，得到基于共享特征的相對(duì)屬性模型，解決了相對(duì)屬性學(xué)習(xí)過(guò)程中丟失屬性與類別關(guān)系的問(wèn)題。另外，將基于共享特征的相對(duì)屬性模型用于零樣本圖像分類中，有效提高了零樣本圖像分類的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明，該方法具有較高的相對(duì)屬性學(xué)習(xí)性能和零樣本圖像分類精度。
在利用相對(duì)屬性學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)零樣本圖像分類中，現(xiàn)有的方法并沒(méi)有考慮屬性與類別之間的關(guān)系，為此該文提出一種基于共享特征相對(duì)屬性的零樣本圖像分類方法。該方法采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想來(lái)共同學(xué)習(xí)類別分類器和屬性分類器，獲得一個(gè)低維的共享特征子空間，挖掘?qū)傩耘c類別之間的關(guān)系。同時(shí)，利用共享特征來(lái)學(xué)習(xí)屬性排序函數(shù)，得到基于共享特征的相對(duì)屬性模型，解決了相對(duì)屬性學(xué)習(xí)過(guò)程中丟失屬性與類別關(guān)系的問(wèn)題。另外，將基于共享特征的相對(duì)屬性模型用于零樣本圖像分類中，有效提高了零樣本圖像分類的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明，該方法具有較高的相對(duì)屬性學(xué)習(xí)性能和零樣本圖像分類精度。
2017, 39(7): 1571-1577.
doi: 10.11999/JEIT160966
摘要:
L1跟蹤表示模型的稀疏性約束，使其對(duì)局部遮擋具有良好的魯棒性，但同時(shí)也造成了跟蹤速度慢的問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，該文提出使用編碼遷移方法進(jìn)行視覺(jué)跟蹤。該方法利用低分辨率字典計(jì)算候選目標(biāo)表示系數(shù)，并使用高分辨率字典構(gòu)造觀測(cè)似然，有效地減小了跟蹤過(guò)程中的計(jì)算量。為了提高編碼遷移的精度和字典適應(yīng)背景干擾的能力，提出一種在線魯棒判別式聯(lián)合字典學(xué)習(xí)模型用于字典更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法具有良好的魯棒性和較快的跟蹤速度。
L1跟蹤表示模型的稀疏性約束，使其對(duì)局部遮擋具有良好的魯棒性，但同時(shí)也造成了跟蹤速度慢的問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，該文提出使用編碼遷移方法進(jìn)行視覺(jué)跟蹤。該方法利用低分辨率字典計(jì)算候選目標(biāo)表示系數(shù)，并使用高分辨率字典構(gòu)造觀測(cè)似然，有效地減小了跟蹤過(guò)程中的計(jì)算量。為了提高編碼遷移的精度和字典適應(yīng)背景干擾的能力，提出一種在線魯棒判別式聯(lián)合字典學(xué)習(xí)模型用于字典更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法具有良好的魯棒性和較快的跟蹤速度。
2017, 39(7): 1578-1584.
doi: 10.11999/JEIT161044
摘要:
為了對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行精確定位與跟蹤，建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，該文對(duì)基于運(yùn)動(dòng)信息的星圖暗弱空間運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究。首先建立一種新的空間運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)描述模型，然后提出基于相關(guān)系數(shù)矩陣的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法，最后提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，并給出了點(diǎn)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度的估計(jì)模型。根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和硬件平臺(tái)，提出了檢測(cè)概率和虛警率相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠在保持較低的虛警概率下獲得較高的檢測(cè)概率，優(yōu)于參與比較的其它目標(biāo)檢測(cè)方法。與單純擴(kuò)大望遠(yuǎn)鏡口徑相比，該方法為提高空間暗弱目標(biāo)識(shí)別能力提供了具有更高性價(jià)比的有效途徑。
為了對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行精確定位與跟蹤，建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，該文對(duì)基于運(yùn)動(dòng)信息的星圖暗弱空間運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究。首先建立一種新的空間運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)描述模型，然后提出基于相關(guān)系數(shù)矩陣的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法，最后提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，并給出了點(diǎn)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度的估計(jì)模型。根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和硬件平臺(tái)，提出了檢測(cè)概率和虛警率相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠在保持較低的虛警概率下獲得較高的檢測(cè)概率，優(yōu)于參與比較的其它目標(biāo)檢測(cè)方法。與單純擴(kuò)大望遠(yuǎn)鏡口徑相比，該方法為提高空間暗弱目標(biāo)識(shí)別能力提供了具有更高性價(jià)比的有效途徑。
2017, 39(7): 1585-1591.
doi: 10.11999/JEIT161121
摘要:
隨著社會(huì)信息化水平的提高及不穩(wěn)定因素的增加，人們迫切需要更加可靠的識(shí)別技術(shù)對(duì)身份進(jìn)行認(rèn)證。因此，利用生物特征進(jìn)行鑒定已成為時(shí)下熱潮。其中的指紋識(shí)別更是因其方便性和可靠性受到普遍認(rèn)同。傳統(tǒng)的指紋識(shí)別方法基于特征點(diǎn)比對(duì)尋求相似性，此種方法特征點(diǎn)尋找容易出錯(cuò)，且隨著指紋的模糊、破壞、污損或是其他問(wèn)題，均會(huì)使識(shí)別率明顯降低。針對(duì)這些問(wèn)題，該文提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法對(duì)污損指紋圖像進(jìn)行分類識(shí)別。CBF-FFPF算法提取指紋中心點(diǎn)分塊圖像及特征點(diǎn)模糊化圖，合并后輸入CNN網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行指紋深層特征識(shí)別。將該算法與基于主成分分析(KPCA)，超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和k近鄰分類器(KNN)的指紋識(shí)別算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的CBF-FFPF算法對(duì)污損指紋識(shí)別有更高的識(shí)別率和更好的魯棒性。
隨著社會(huì)信息化水平的提高及不穩(wěn)定因素的增加，人們迫切需要更加可靠的識(shí)別技術(shù)對(duì)身份進(jìn)行認(rèn)證。因此，利用生物特征進(jìn)行鑒定已成為時(shí)下熱潮。其中的指紋識(shí)別更是因其方便性和可靠性受到普遍認(rèn)同。傳統(tǒng)的指紋識(shí)別方法基于特征點(diǎn)比對(duì)尋求相似性，此種方法特征點(diǎn)尋找容易出錯(cuò)，且隨著指紋的模糊、破壞、污損或是其他問(wèn)題，均會(huì)使識(shí)別率明顯降低。針對(duì)這些問(wèn)題，該文提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法對(duì)污損指紋圖像進(jìn)行分類識(shí)別。CBF-FFPF算法提取指紋中心點(diǎn)分塊圖像及特征點(diǎn)模糊化圖，合并后輸入CNN網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行指紋深層特征識(shí)別。將該算法與基于主成分分析(KPCA)，超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和k近鄰分類器(KNN)的指紋識(shí)別算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的CBF-FFPF算法對(duì)污損指紋識(shí)別有更高的識(shí)別率和更好的魯棒性。
2017, 39(7): 1592-1598.
doi: 10.11999/JEIT160984
摘要:
為了提高顯著性算法對(duì)不同類圖像的適用性以及結(jié)果的完整性，該文提出一種基于自適應(yīng)閾值合并的分割過(guò)程與新的背景選擇方法相結(jié)合的顯著性檢測(cè)算法。在分割過(guò)程中，生成相鄰區(qū)塊的RGB以及LAB共六通道融合的顏色差值序列，采用區(qū)塊面積參數(shù)的反比例模型生成自適應(yīng)閾值與顏色差值序列進(jìn)行對(duì)比合并。在背景選擇過(guò)程中，根據(jù)局部區(qū)域背景-主體-背景的相對(duì)位置關(guān)系線索，得到背景區(qū)域，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行邊緣優(yōu)化。該算法與其它算法相比得到的顯著圖不需要外接其他閾值算法即生成二值圖，自適應(yīng)閾值合并能排除復(fù)雜環(huán)境中的物體細(xì)節(jié)，專注于同等級(jí)大小物體的顯著性對(duì)比。
為了提高顯著性算法對(duì)不同類圖像的適用性以及結(jié)果的完整性，該文提出一種基于自適應(yīng)閾值合并的分割過(guò)程與新的背景選擇方法相結(jié)合的顯著性檢測(cè)算法。在分割過(guò)程中，生成相鄰區(qū)塊的RGB以及LAB共六通道融合的顏色差值序列，采用區(qū)塊面積參數(shù)的反比例模型生成自適應(yīng)閾值與顏色差值序列進(jìn)行對(duì)比合并。在背景選擇過(guò)程中，根據(jù)局部區(qū)域背景-主體-背景的相對(duì)位置關(guān)系線索，得到背景區(qū)域，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行邊緣優(yōu)化。該算法與其它算法相比得到的顯著圖不需要外接其他閾值算法即生成二值圖，自適應(yīng)閾值合并能排除復(fù)雜環(huán)境中的物體細(xì)節(jié)，專注于同等級(jí)大小物體的顯著性對(duì)比。
2017, 39(7): 1599-1605.
doi: 10.11999/JEIT161090
摘要:
間接免疫熒光(IIF)HEp-2細(xì)胞圖像分析是自身免疫疾病診斷的重要依據(jù)，然而由于類內(nèi)的變化與類間的相似性，HEp-2細(xì)胞染色模式分類具有很大難度。該文提出一種結(jié)合紋理和形狀信息的有效分類方法，借鑒CLBP原理，提出具有完整信息描述能力的局部三值模式CLTP(Completed Local Triple Pattern)描述子來(lái)提取紋理信息，同時(shí)采用IFV(Improved Fisher Vector)模型和Rootsift特征來(lái)描繪形狀信息，通過(guò)紋理和形狀信息的結(jié)合，最終訓(xùn)練得到SVM分類器在ICPR 2012與ICIP 2013數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明，所提方法在細(xì)胞級(jí)測(cè)試中優(yōu)于其它方法，擁有競(jìng)爭(zhēng)性的分類性能。
間接免疫熒光(IIF)HEp-2細(xì)胞圖像分析是自身免疫疾病診斷的重要依據(jù)，然而由于類內(nèi)的變化與類間的相似性，HEp-2細(xì)胞染色模式分類具有很大難度。該文提出一種結(jié)合紋理和形狀信息的有效分類方法，借鑒CLBP原理，提出具有完整信息描述能力的局部三值模式CLTP(Completed Local Triple Pattern)描述子來(lái)提取紋理信息，同時(shí)采用IFV(Improved Fisher Vector)模型和Rootsift特征來(lái)描繪形狀信息，通過(guò)紋理和形狀信息的結(jié)合，最終訓(xùn)練得到SVM分類器在ICPR 2012與ICIP 2013數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明，所提方法在細(xì)胞級(jí)測(cè)試中優(yōu)于其它方法，擁有競(jìng)爭(zhēng)性的分類性能。
2017, 39(7): 1606-1611.
doi: 10.11999/JEIT160933
摘要:
斜視TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)成像模式中，場(chǎng)景內(nèi)各點(diǎn)目標(biāo)多普勒中心頻率的差異導(dǎo)致方位向信號(hào)欠采樣并加劇頻譜的耦合。針對(duì)TOPSAR的回波特點(diǎn)，該文提出一種新的TOPSAR全孔徑成像算法：首先引入高階視向速度補(bǔ)償消除回波信號(hào)的頻域模糊；接著用非線性變標(biāo)法對(duì)方位空變性進(jìn)行補(bǔ)償；最后用2維線性變標(biāo)算法校正高階視向速度補(bǔ)償產(chǎn)生的幾何形變問(wèn)題。與傳統(tǒng)算法相比，該文算法可在擴(kuò)展較少數(shù)據(jù)量的情況下避免插值運(yùn)算，提高成像效率。仿真結(jié)果證明了算法的正確性和有效性。
斜視TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)成像模式中，場(chǎng)景內(nèi)各點(diǎn)目標(biāo)多普勒中心頻率的差異導(dǎo)致方位向信號(hào)欠采樣并加劇頻譜的耦合。針對(duì)TOPSAR的回波特點(diǎn)，該文提出一種新的TOPSAR全孔徑成像算法：首先引入高階視向速度補(bǔ)償消除回波信號(hào)的頻域模糊；接著用非線性變標(biāo)法對(duì)方位空變性進(jìn)行補(bǔ)償；最后用2維線性變標(biāo)算法校正高階視向速度補(bǔ)償產(chǎn)生的幾何形變問(wèn)題。與傳統(tǒng)算法相比，該文算法可在擴(kuò)展較少數(shù)據(jù)量的情況下避免插值運(yùn)算，提高成像效率。仿真結(jié)果證明了算法的正確性和有效性。
2017, 39(7): 1612-1618.
doi: 10.11999/JEIT160915
摘要:
為解決在站開式距離的人體隱藏危險(xiǎn)品檢測(cè)問(wèn)題，利用目標(biāo)對(duì)雷達(dá)回波的退極化現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)對(duì)槍支等金屬物的遠(yuǎn)距離檢測(cè)。通過(guò)測(cè)量待測(cè)對(duì)象的雷達(dá)的不同極化方向的回波并計(jì)算出檢測(cè)參量，就可以據(jù)此判斷待測(cè)對(duì)象是否攜帶有隱藏危險(xiǎn)品。為驗(yàn)證該方法有效性，設(shè)計(jì)并研制了一套140 GHz寬帶極化雷達(dá)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：一方面，對(duì)于槍支，或者簡(jiǎn)易爆炸物等退極化效應(yīng)顯著的目標(biāo)，系統(tǒng)具有較好的檢測(cè)效果；另一方面，對(duì)于退極化效應(yīng)不明顯的目標(biāo)的檢測(cè)以及檢測(cè)距離的增加會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的虛警和漏警概率增大， 從而降低檢測(cè)性能。 通過(guò)增大發(fā)射天線尺寸可以改善檢測(cè)效果，并且通過(guò)檢測(cè)參量的優(yōu)化可以提高同等距離下檢測(cè)性能。
為解決在站開式距離的人體隱藏危險(xiǎn)品檢測(cè)問(wèn)題，利用目標(biāo)對(duì)雷達(dá)回波的退極化現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)對(duì)槍支等金屬物的遠(yuǎn)距離檢測(cè)。通過(guò)測(cè)量待測(cè)對(duì)象的雷達(dá)的不同極化方向的回波并計(jì)算出檢測(cè)參量，就可以據(jù)此判斷待測(cè)對(duì)象是否攜帶有隱藏危險(xiǎn)品。為驗(yàn)證該方法有效性，設(shè)計(jì)并研制了一套140 GHz寬帶極化雷達(dá)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：一方面，對(duì)于槍支，或者簡(jiǎn)易爆炸物等退極化效應(yīng)顯著的目標(biāo)，系統(tǒng)具有較好的檢測(cè)效果；另一方面，對(duì)于退極化效應(yīng)不明顯的目標(biāo)的檢測(cè)以及檢測(cè)距離的增加會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的虛警和漏警概率增大， 從而降低檢測(cè)性能。 通過(guò)增大發(fā)射天線尺寸可以改善檢測(cè)效果，并且通過(guò)檢測(cè)參量的優(yōu)化可以提高同等距離下檢測(cè)性能。
2017, 39(7): 1619-1625.
doi: 10.11999/JEIT161094
摘要:
針對(duì)機(jī)載氣象雷達(dá)下視探測(cè)微下?lián)舯┝鲿r(shí)，有用氣象信號(hào)會(huì)淹沒(méi)在強(qiáng)雜波背景中的問(wèn)題，該文提出一種基于多通道聯(lián)合自適應(yīng)處理的、能夠用于分布式氣象目標(biāo)中心風(fēng)速估計(jì)的降維處理器結(jié)構(gòu)。該處理器通過(guò)前置的窄帶多普勒濾波將全空時(shí)雜波局域化為特定多普勒通道下的定向有源干擾，然后在空域逐多普勒通道進(jìn)行自適應(yīng)處理，最后利用頻率質(zhì)心法求取中心風(fēng)速估計(jì)。仿真結(jié)果表明，在強(qiáng)雜波背景下，所提方法可以獲得較為精確風(fēng)場(chǎng)速度估計(jì)結(jié)果，由于采用了降維結(jié)構(gòu)，較最優(yōu)處理器在運(yùn)算量上有了明顯減少。
針對(duì)機(jī)載氣象雷達(dá)下視探測(cè)微下?lián)舯┝鲿r(shí)，有用氣象信號(hào)會(huì)淹沒(méi)在強(qiáng)雜波背景中的問(wèn)題，該文提出一種基于多通道聯(lián)合自適應(yīng)處理的、能夠用于分布式氣象目標(biāo)中心風(fēng)速估計(jì)的降維處理器結(jié)構(gòu)。該處理器通過(guò)前置的窄帶多普勒濾波將全空時(shí)雜波局域化為特定多普勒通道下的定向有源干擾，然后在空域逐多普勒通道進(jìn)行自適應(yīng)處理，最后利用頻率質(zhì)心法求取中心風(fēng)速估計(jì)。仿真結(jié)果表明，在強(qiáng)雜波背景下，所提方法可以獲得較為精確風(fēng)場(chǎng)速度估計(jì)結(jié)果，由于采用了降維結(jié)構(gòu)，較最優(yōu)處理器在運(yùn)算量上有了明顯減少。
2017, 39(7): 1626-1633.
doi: 10.11999/JEIT161060
摘要:
該文基于憶阻器、憶容器和憶感器的物理模型與記憶機(jī)理，提出一種統(tǒng)一形式的記憶器件模型。在此基礎(chǔ)上結(jié)合線性電壓控制浮地阻抗(VCFI)電路與電流積分器，構(gòu)建一種通用的記憶器件模擬器。該電路在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)保持不變的情況下，通過(guò)接入不同性質(zhì)的元件能分別模擬憶阻器、憶容器和憶感器的電學(xué)行為。最后將提出的憶阻器、憶容器和憶感器分別替換RLC串聯(lián)諧振電路中的電阻、電容和電感元件，并從時(shí)域和頻域兩方面研究了記憶器件對(duì)電路的影響。PSPICE仿真結(jié)果驗(yàn)證了該模擬器的可行性和有效性。
該文基于憶阻器、憶容器和憶感器的物理模型與記憶機(jī)理，提出一種統(tǒng)一形式的記憶器件模型。在此基礎(chǔ)上結(jié)合線性電壓控制浮地阻抗(VCFI)電路與電流積分器，構(gòu)建一種通用的記憶器件模擬器。該電路在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)保持不變的情況下，通過(guò)接入不同性質(zhì)的元件能分別模擬憶阻器、憶容器和憶感器的電學(xué)行為。最后將提出的憶阻器、憶容器和憶感器分別替換RLC串聯(lián)諧振電路中的電阻、電容和電感元件，并從時(shí)域和頻域兩方面研究了記憶器件對(duì)電路的影響。PSPICE仿真結(jié)果驗(yàn)證了該模擬器的可行性和有效性。
2017, 39(7): 1634-1639.
doi: 10.11999/JEIT161096
摘要:
反饋環(huán)路是模擬電路中有效容錯(cuò)的電路結(jié)構(gòu)。反饋電路也因其存儲(chǔ)性能而被廣泛使用于數(shù)字電路的時(shí)序電路中，但是反饋電路在數(shù)字電路的組合電路的穩(wěn)定特性鮮少被人研究，尤其是低功耗應(yīng)用。以馬氏隨機(jī)場(chǎng)為理論的MRF電路以其低功耗下的高穩(wěn)定性得到研究和關(guān)注，但其電路的反饋結(jié)構(gòu)缺乏理論支持和依據(jù)，因此馬氏隨機(jī)場(chǎng)電路的容錯(cuò)特性未被清晰得以解釋。該文以利用概率CMOS建模概率門來(lái)分析MRF核心反饋環(huán)NAND-NAND，從理論上證明了反饋電路輸出的計(jì)算正確概率具有遞增且上有界的特點(diǎn)，并數(shù)學(xué)證明了MRF的核心反饋環(huán)電路具有優(yōu)于傳統(tǒng)CMOS電路的容錯(cuò)性能。其理論推導(dǎo)結(jié)果與測(cè)試結(jié)果呈現(xiàn)一致性。
反饋環(huán)路是模擬電路中有效容錯(cuò)的電路結(jié)構(gòu)。反饋電路也因其存儲(chǔ)性能而被廣泛使用于數(shù)字電路的時(shí)序電路中，但是反饋電路在數(shù)字電路的組合電路的穩(wěn)定特性鮮少被人研究，尤其是低功耗應(yīng)用。以馬氏隨機(jī)場(chǎng)為理論的MRF電路以其低功耗下的高穩(wěn)定性得到研究和關(guān)注，但其電路的反饋結(jié)構(gòu)缺乏理論支持和依據(jù)，因此馬氏隨機(jī)場(chǎng)電路的容錯(cuò)特性未被清晰得以解釋。該文以利用概率CMOS建模概率門來(lái)分析MRF核心反饋環(huán)NAND-NAND，從理論上證明了反饋電路輸出的計(jì)算正確概率具有遞增且上有界的特點(diǎn)，并數(shù)學(xué)證明了MRF的核心反饋環(huán)電路具有優(yōu)于傳統(tǒng)CMOS電路的容錯(cuò)性能。其理論推導(dǎo)結(jié)果與測(cè)試結(jié)果呈現(xiàn)一致性。
2017, 39(7): 1640-1645.
doi: 10.11999/JEIT161113
摘要:
納米工藝下，老化效應(yīng)與軟差錯(cuò)共同引發(fā)的集成電路可靠性問(wèn)題至關(guān)重要。該文分析偏置溫度不穩(wěn)定性(BTI)，包括負(fù)偏置溫度不穩(wěn)定性(NBTI)和正偏置溫度不穩(wěn)定性(PBTI)對(duì)軟差錯(cuò)率的影響，提出從關(guān)鍵電荷值和延遲兩個(gè)因素綜合考慮。首先分析BTI效應(yīng)下兩個(gè)因素如何變化，推導(dǎo)了延遲受BTI影響的變化模型，介紹關(guān)鍵電荷的變化機(jī)理。然后探討將兩個(gè)因素結(jié)合到軟差錯(cuò)率(SER)評(píng)估中，推導(dǎo)了融入關(guān)鍵電荷值的SER計(jì)算模型，提出將延遲的變化導(dǎo)入到電氣屏蔽中的方法。基于ISCAS89基準(zhǔn)電路上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了綜合兩種因素考慮BTI效應(yīng)評(píng)估SER的有效性和準(zhǔn)確性。
納米工藝下，老化效應(yīng)與軟差錯(cuò)共同引發(fā)的集成電路可靠性問(wèn)題至關(guān)重要。該文分析偏置溫度不穩(wěn)定性(BTI)，包括負(fù)偏置溫度不穩(wěn)定性(NBTI)和正偏置溫度不穩(wěn)定性(PBTI)對(duì)軟差錯(cuò)率的影響，提出從關(guān)鍵電荷值和延遲兩個(gè)因素綜合考慮。首先分析BTI效應(yīng)下兩個(gè)因素如何變化，推導(dǎo)了延遲受BTI影響的變化模型，介紹關(guān)鍵電荷的變化機(jī)理。然后探討將兩個(gè)因素結(jié)合到軟差錯(cuò)率(SER)評(píng)估中，推導(dǎo)了融入關(guān)鍵電荷值的SER計(jì)算模型，提出將延遲的變化導(dǎo)入到電氣屏蔽中的方法。基于ISCAS89基準(zhǔn)電路上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了綜合兩種因素考慮BTI效應(yīng)評(píng)估SER的有效性和準(zhǔn)確性。
2017, 39(7): 1646-1650.
doi: 10.11999/JEIT161088
摘要:
該文提出一種基于傳遞函數(shù)的有效方法，可以預(yù)測(cè)自偏置PLL電源噪聲引起的抖動(dòng)性能。PLL的復(fù)制偏置調(diào)整器的電源噪聲敏感度由小信號(hào)分析提取，分析表明需要在閉環(huán)帶寬和電源噪聲敏感度之間做權(quán)衡。作為例子，該文分析了一款具體的自偏置PLL電路的電源噪聲性能，該P(yáng)LL為一款相位插值CDR提供時(shí)鐘。所提方法與瞬態(tài)仿真的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明該方法可以預(yù)測(cè)周期抖動(dòng)數(shù)值，具有相當(dāng)精度。同樣，該方法也對(duì)提高自偏置PLL噪聲性能有指導(dǎo)意義。
該文提出一種基于傳遞函數(shù)的有效方法，可以預(yù)測(cè)自偏置PLL電源噪聲引起的抖動(dòng)性能。PLL的復(fù)制偏置調(diào)整器的電源噪聲敏感度由小信號(hào)分析提取，分析表明需要在閉環(huán)帶寬和電源噪聲敏感度之間做權(quán)衡。作為例子，該文分析了一款具體的自偏置PLL電路的電源噪聲性能，該P(yáng)LL為一款相位插值CDR提供時(shí)鐘。所提方法與瞬態(tài)仿真的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明該方法可以預(yù)測(cè)周期抖動(dòng)數(shù)值，具有相當(dāng)精度。同樣，該方法也對(duì)提高自偏置PLL噪聲性能有指導(dǎo)意義。
2017, 39(7): 1651-1657.
doi: 10.11999/JEIT160993
摘要:
針對(duì)大量出現(xiàn)的未知猝發(fā)類幅相調(diào)制信號(hào)，包括PSK, APSK, QAM等，該文提出一種通用的前向載波相位恢復(fù)方法。該方法基于星座對(duì)稱性，從星座點(diǎn)的相位信息出發(fā)，構(gòu)造折疊相位(WP)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)了此類信號(hào)無(wú)區(qū)分調(diào)制類型，無(wú)需訓(xùn)練序列的載波相位盲估計(jì)。仿真表明，此方法相比現(xiàn)有算法，相同數(shù)據(jù)量，相同信噪比下優(yōu)勢(shì)明顯，靈活性，魯棒性均優(yōu)于現(xiàn)有算法，適合非合作接收條件下猝發(fā)信號(hào)處理工程實(shí)踐。
針對(duì)大量出現(xiàn)的未知猝發(fā)類幅相調(diào)制信號(hào)，包括PSK, APSK, QAM等，該文提出一種通用的前向載波相位恢復(fù)方法。該方法基于星座對(duì)稱性，從星座點(diǎn)的相位信息出發(fā)，構(gòu)造折疊相位(WP)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)了此類信號(hào)無(wú)區(qū)分調(diào)制類型，無(wú)需訓(xùn)練序列的載波相位盲估計(jì)。仿真表明，此方法相比現(xiàn)有算法，相同數(shù)據(jù)量，相同信噪比下優(yōu)勢(shì)明顯，靈活性，魯棒性均優(yōu)于現(xiàn)有算法，適合非合作接收條件下猝發(fā)信號(hào)處理工程實(shí)踐。
2017, 39(7): 1658-1665.
doi: 10.11999/JEIT160864
摘要:
為了提高M(jìn)LC NAND Flash的抗誤碼性能，該文提出一種基于優(yōu)化縮短極化碼的MLC NAND Flash差錯(cuò)控制方法。優(yōu)化縮短極化碼通過(guò)優(yōu)化刪減圖樣得到，首先通過(guò)比特翻轉(zhuǎn)重排序的方式得到基本刪減圖樣，進(jìn)而選擇具有更低信道容量的凍結(jié)比特組成優(yōu)化刪減圖樣，使得到的刪減比特全為凍結(jié)比特，可以顯著提高刪減算法的糾錯(cuò)性能。同時(shí)，根據(jù)MLC單元錯(cuò)誤的不對(duì)稱性，采用碼率自適應(yīng)的碼字對(duì)FLASH中MSB和LSB進(jìn)行不等錯(cuò)誤保護(hù)。仿真結(jié)果表明：當(dāng)誤幀率為10-3時(shí)，優(yōu)化縮短極化碼較相同碼長(zhǎng)的LDPC碼和基本縮短極化碼分別約有 3.72 ~5.89 dB和1.47~3.49 dB增益；相比基于同一碼率的優(yōu)化縮短極化碼方案，不等錯(cuò)誤保護(hù)的差錯(cuò)控制方案獲得約0.25 dB增益。
為了提高M(jìn)LC NAND Flash的抗誤碼性能，該文提出一種基于優(yōu)化縮短極化碼的MLC NAND Flash差錯(cuò)控制方法。優(yōu)化縮短極化碼通過(guò)優(yōu)化刪減圖樣得到，首先通過(guò)比特翻轉(zhuǎn)重排序的方式得到基本刪減圖樣，進(jìn)而選擇具有更低信道容量的凍結(jié)比特組成優(yōu)化刪減圖樣，使得到的刪減比特全為凍結(jié)比特，可以顯著提高刪減算法的糾錯(cuò)性能。同時(shí)，根據(jù)MLC單元錯(cuò)誤的不對(duì)稱性，采用碼率自適應(yīng)的碼字對(duì)FLASH中MSB和LSB進(jìn)行不等錯(cuò)誤保護(hù)。仿真結(jié)果表明：當(dāng)誤幀率為10-3時(shí)，優(yōu)化縮短極化碼較相同碼長(zhǎng)的LDPC碼和基本縮短極化碼分別約有 3.72 ~5.89 dB和1.47~3.49 dB增益；相比基于同一碼率的優(yōu)化縮短極化碼方案，不等錯(cuò)誤保護(hù)的差錯(cuò)控制方案獲得約0.25 dB增益。
2017, 39(7): 1666-1672.
doi: 10.11999/JEIT161045
摘要:
該文針對(duì)協(xié)議類型未知條件下非等幀長(zhǎng)同步字的盲識(shí)別問(wèn)題，提出一種基于多重分形譜的同步字盲識(shí)別算法。首先，在定義有偏性的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析比較協(xié)議幀、同步字和信息段中0, 1的概率分布，得出協(xié)議幀的有偏性小于同步字的結(jié)論。然后，利用上述結(jié)論并結(jié)合多重分形譜具有描述有偏性分布的特點(diǎn)，通過(guò)比較刪減前后待識(shí)別序列多重分形譜寬度的變化實(shí)現(xiàn)信息段的有效刪減，達(dá)到提高同步字濃度的目的。最后，在計(jì)算完成刪減的序列中固定長(zhǎng)度比特串濃度值分布的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了同步字的準(zhǔn)確識(shí)別。仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性，表明其具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
該文針對(duì)協(xié)議類型未知條件下非等幀長(zhǎng)同步字的盲識(shí)別問(wèn)題，提出一種基于多重分形譜的同步字盲識(shí)別算法。首先，在定義有偏性的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析比較協(xié)議幀、同步字和信息段中0, 1的概率分布，得出協(xié)議幀的有偏性小于同步字的結(jié)論。然后，利用上述結(jié)論并結(jié)合多重分形譜具有描述有偏性分布的特點(diǎn)，通過(guò)比較刪減前后待識(shí)別序列多重分形譜寬度的變化實(shí)現(xiàn)信息段的有效刪減，達(dá)到提高同步字濃度的目的。最后，在計(jì)算完成刪減的序列中固定長(zhǎng)度比特串濃度值分布的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了同步字的準(zhǔn)確識(shí)別。仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性，表明其具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
2017, 39(7): 1673-1680.
doi: 10.11999/JEIT161152
摘要:
為保證異構(gòu)密集網(wǎng)中多個(gè)竊聽者聯(lián)合竊聽時(shí)宏基站用戶的下行通信安全，該文提出一種抗多竊聽者的協(xié)作安全波束成形方案。該方案通過(guò)聯(lián)合設(shè)計(jì)宏基站和微基站的最優(yōu)協(xié)作波束成形矢量，使保密信息傳輸速率提升的同時(shí)，其他用戶的下行信號(hào)進(jìn)一步干擾竊聽者，從而最大化系統(tǒng)安全速率。為獲得最優(yōu)的協(xié)作波束成形矢量，在考慮其他合法用戶的服務(wù)質(zhì)量及基站功率限制時(shí)，對(duì)該安全速率最大化問(wèn)題進(jìn)行建模。采用半定松弛技術(shù)及Lagrange 對(duì)偶理論將原始的非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列的半定規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方案的有效性和安全性。
為保證異構(gòu)密集網(wǎng)中多個(gè)竊聽者聯(lián)合竊聽時(shí)宏基站用戶的下行通信安全，該文提出一種抗多竊聽者的協(xié)作安全波束成形方案。該方案通過(guò)聯(lián)合設(shè)計(jì)宏基站和微基站的最優(yōu)協(xié)作波束成形矢量，使保密信息傳輸速率提升的同時(shí)，其他用戶的下行信號(hào)進(jìn)一步干擾竊聽者，從而最大化系統(tǒng)安全速率。為獲得最優(yōu)的協(xié)作波束成形矢量，在考慮其他合法用戶的服務(wù)質(zhì)量及基站功率限制時(shí)，對(duì)該安全速率最大化問(wèn)題進(jìn)行建模。采用半定松弛技術(shù)及Lagrange 對(duì)偶理論將原始的非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列的半定規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方案的有效性和安全性。
2017, 39(7): 1681-1687.
doi: 10.11999/JEIT161055
摘要:
已有研究指出，在異步DS-CDMA系統(tǒng)中，每個(gè)用戶chip碼元使用常規(guī)7種波形中的雙波形(DW)可以有效地降低多址干擾。該文提出一種基于波形集(WS)設(shè)計(jì)降低多址干擾的新方法。對(duì)于任意多的用戶，均可以設(shè)計(jì)出由常規(guī)7種波形中2種或者3種波形構(gòu)成的WS。相對(duì)于DW方法，每個(gè)用戶只需要使用WS中的單一波形就可以進(jìn)一步提升其輸出端的信干噪比(SINR)和誤碼率(BER)性能。該文不僅給出了新方法中使用不同波形用戶接收端的SINR計(jì)算公式，同時(shí)給出了不同波形用戶改進(jìn)高斯近似 (IGA)下的BER。理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)仿真證實(shí)了：IGA與高斯近似 (GA)的BER相比，具有與實(shí)際仿真曲線更好的重合度；新方法IGA下BER推導(dǎo)的準(zhǔn)確性；基于WS的新方法相對(duì)于已有的DW方法可以進(jìn)一步降低MAI以及提升多用戶的SINR和BER性能。
已有研究指出，在異步DS-CDMA系統(tǒng)中，每個(gè)用戶chip碼元使用常規(guī)7種波形中的雙波形(DW)可以有效地降低多址干擾。該文提出一種基于波形集(WS)設(shè)計(jì)降低多址干擾的新方法。對(duì)于任意多的用戶，均可以設(shè)計(jì)出由常規(guī)7種波形中2種或者3種波形構(gòu)成的WS。相對(duì)于DW方法，每個(gè)用戶只需要使用WS中的單一波形就可以進(jìn)一步提升其輸出端的信干噪比(SINR)和誤碼率(BER)性能。該文不僅給出了新方法中使用不同波形用戶接收端的SINR計(jì)算公式，同時(shí)給出了不同波形用戶改進(jìn)高斯近似 (IGA)下的BER。理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)仿真證實(shí)了：IGA與高斯近似 (GA)的BER相比，具有與實(shí)際仿真曲線更好的重合度；新方法IGA下BER推導(dǎo)的準(zhǔn)確性；基于WS的新方法相對(duì)于已有的DW方法可以進(jìn)一步降低MAI以及提升多用戶的SINR和BER性能。
2017, 39(7): 1688-1696.
doi: 10.11999/JEIT161142
摘要:
視頻壓縮感知在采集端資源受限的視頻采集應(yīng)用場(chǎng)景有重要研究意義。重構(gòu)算法是視頻壓縮感知的關(guān)鍵技術(shù)，基于多假設(shè)預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)-殘差重構(gòu)框架具有良好的重構(gòu)性能。但現(xiàn)有的多假設(shè)預(yù)測(cè)算法大多在觀測(cè)域提出，這種預(yù)測(cè)方法由于受到不重疊分塊的限制，造成了預(yù)測(cè)幀的塊效應(yīng)，降低了重構(gòu)質(zhì)量。針對(duì)此問(wèn)題，該文將像素域多假設(shè)預(yù)測(cè)與觀測(cè)域多假設(shè)預(yù)測(cè)相結(jié)合，提出兩級(jí)多假設(shè)重構(gòu)思想(2sMHR)，并設(shè)計(jì)了基于圖像組(Gw_2sMHR)和基于幀(Fw_2sMHR)的兩種實(shí)現(xiàn)方法。仿真結(jié)果表明，所提2sMHR重構(gòu)算法能有效減小塊效應(yīng)，相比于現(xiàn)有最好的多假設(shè)預(yù)測(cè)算法具有更低的時(shí)間復(fù)雜度和更高的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
視頻壓縮感知在采集端資源受限的視頻采集應(yīng)用場(chǎng)景有重要研究意義。重構(gòu)算法是視頻壓縮感知的關(guān)鍵技術(shù)，基于多假設(shè)預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)-殘差重構(gòu)框架具有良好的重構(gòu)性能。但現(xiàn)有的多假設(shè)預(yù)測(cè)算法大多在觀測(cè)域提出，這種預(yù)測(cè)方法由于受到不重疊分塊的限制，造成了預(yù)測(cè)幀的塊效應(yīng)，降低了重構(gòu)質(zhì)量。針對(duì)此問(wèn)題，該文將像素域多假設(shè)預(yù)測(cè)與觀測(cè)域多假設(shè)預(yù)測(cè)相結(jié)合，提出兩級(jí)多假設(shè)重構(gòu)思想(2sMHR)，并設(shè)計(jì)了基于圖像組(Gw_2sMHR)和基于幀(Fw_2sMHR)的兩種實(shí)現(xiàn)方法。仿真結(jié)果表明，所提2sMHR重構(gòu)算法能有效減小塊效應(yīng)，相比于現(xiàn)有最好的多假設(shè)預(yù)測(cè)算法具有更低的時(shí)間復(fù)雜度和更高的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
2017, 39(7): 1697-1703.
doi: 10.11999/JEIT161093
摘要:
針對(duì)混合供電的數(shù)據(jù)中心互聯(lián)彈性光網(wǎng)絡(luò)中，為了降低任播業(yè)務(wù)傳輸?shù)淖枞屎湍芎?，論文提出一種基于頻譜效率優(yōu)先的沖突感知(CSEFR)任播路由資源分配策略。該策略首先計(jì)算任播阻塞率優(yōu)化光路，按頻譜效率優(yōu)先準(zhǔn)則對(duì)光路重配置排序，用首次命中(FF)方式分配頻譜。如果任播的阻塞率優(yōu)化的光路目的節(jié)點(diǎn)是不可再生能源供電數(shù)據(jù)中心，則預(yù)留此阻塞率優(yōu)化光路，并為任播建立一條連接可再生能源供電數(shù)據(jù)中心頻譜效率次優(yōu)的能耗優(yōu)化光路，使用末端命中(LF)頻譜分配方式；若該阻塞率優(yōu)化光路連接的目的節(jié)點(diǎn)是可再生能源數(shù)據(jù)中心，且與其他任播的能耗優(yōu)化光路頻譜分配沖突，將沖突的任播能耗優(yōu)化光路重配置到其預(yù)留的阻塞率優(yōu)化光路傳輸以解決光路的頻譜沖突問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，論文提出的CSEFR策略能在大幅降低網(wǎng)絡(luò)不可再生能耗的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)阻塞率和能耗折中的路由策略，而且對(duì)不同數(shù)據(jù)中心配置的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境具有普適性。
針對(duì)混合供電的數(shù)據(jù)中心互聯(lián)彈性光網(wǎng)絡(luò)中，為了降低任播業(yè)務(wù)傳輸?shù)淖枞屎湍芎?，論文提出一種基于頻譜效率優(yōu)先的沖突感知(CSEFR)任播路由資源分配策略。該策略首先計(jì)算任播阻塞率優(yōu)化光路，按頻譜效率優(yōu)先準(zhǔn)則對(duì)光路重配置排序，用首次命中(FF)方式分配頻譜。如果任播的阻塞率優(yōu)化的光路目的節(jié)點(diǎn)是不可再生能源供電數(shù)據(jù)中心，則預(yù)留此阻塞率優(yōu)化光路，并為任播建立一條連接可再生能源供電數(shù)據(jù)中心頻譜效率次優(yōu)的能耗優(yōu)化光路，使用末端命中(LF)頻譜分配方式；若該阻塞率優(yōu)化光路連接的目的節(jié)點(diǎn)是可再生能源數(shù)據(jù)中心，且與其他任播的能耗優(yōu)化光路頻譜分配沖突，將沖突的任播能耗優(yōu)化光路重配置到其預(yù)留的阻塞率優(yōu)化光路傳輸以解決光路的頻譜沖突問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，論文提出的CSEFR策略能在大幅降低網(wǎng)絡(luò)不可再生能耗的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)阻塞率和能耗折中的路由策略，而且對(duì)不同數(shù)據(jù)中心配置的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境具有普適性。
2017, 39(7): 1704-1710.
doi: 10.11999/JEIT161185
摘要:
MORUS算法是CAESAR競(jìng)賽第3輪的候選認(rèn)證加密算法之一，該文評(píng)估了MORUS-640-128算法對(duì)碰撞攻擊的安全性。由碰撞關(guān)系確定一系列非線性方程，采用分塊分析的方法，從非線性方程中找到消息字差分間的信息泄漏規(guī)律，首次給出了算法在兩步后發(fā)生碰撞的必要條件集，確定了輸入差分的字分布情況。在此基礎(chǔ)上，將碰撞的必要條件轉(zhuǎn)化成偽布爾函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題，利用混合整數(shù)規(guī)劃模型進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法發(fā)生碰撞時(shí)，輸入差的漢明重量至少為28，其碰撞概率小于2-140 ，得到了比文獻(xiàn)[7]更緊致的概率上界(原為2-130)。結(jié)果表明MORUS-640-128算法具備良好的抗碰撞攻擊能力。
MORUS算法是CAESAR競(jìng)賽第3輪的候選認(rèn)證加密算法之一，該文評(píng)估了MORUS-640-128算法對(duì)碰撞攻擊的安全性。由碰撞關(guān)系確定一系列非線性方程，采用分塊分析的方法，從非線性方程中找到消息字差分間的信息泄漏規(guī)律，首次給出了算法在兩步后發(fā)生碰撞的必要條件集，確定了輸入差分的字分布情況。在此基礎(chǔ)上，將碰撞的必要條件轉(zhuǎn)化成偽布爾函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題，利用混合整數(shù)規(guī)劃模型進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法發(fā)生碰撞時(shí)，輸入差的漢明重量至少為28，其碰撞概率小于2-140 ，得到了比文獻(xiàn)[7]更緊致的概率上界(原為2-130)。結(jié)果表明MORUS-640-128算法具備良好的抗碰撞攻擊能力。
2017, 39(7): 1711-1718.
doi: 10.11999/JEIT161043
摘要:
為了有效地保證智能電網(wǎng)中業(yè)務(wù)的隔離性和解決智能電網(wǎng)無(wú)線資源高效分配問(wèn)題，該文借助網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)，提出一種面向電力無(wú)線虛擬專網(wǎng)的資源優(yōu)化分配機(jī)制。首先，根據(jù)電力無(wú)線專網(wǎng)的特點(diǎn)，提出電力無(wú)線專網(wǎng)虛擬化系統(tǒng)模型，并通過(guò)建立網(wǎng)絡(luò)模型抽象物理無(wú)線資源，實(shí)現(xiàn)資源共享；然后，綜合網(wǎng)絡(luò)成本、利潤(rùn)、業(yè)務(wù)隔離性約束、回程容量約束、QoS約束等因素，提出配用電接入網(wǎng)無(wú)線資源分配模型，且設(shè)計(jì)一種禁忌搜索的算法，在滿足業(yè)務(wù)隔離和業(yè)務(wù)QoS要求的情況下，解決了配用電無(wú)線專網(wǎng)最優(yōu)化虛擬資源分配。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的基于禁忌搜索的電力無(wú)線虛擬專網(wǎng)資源優(yōu)化分配機(jī)制，在滿足業(yè)務(wù)QoS要求的情況下，降低了基站能耗，并提高了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。
為了有效地保證智能電網(wǎng)中業(yè)務(wù)的隔離性和解決智能電網(wǎng)無(wú)線資源高效分配問(wèn)題，該文借助網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)，提出一種面向電力無(wú)線虛擬專網(wǎng)的資源優(yōu)化分配機(jī)制。首先，根據(jù)電力無(wú)線專網(wǎng)的特點(diǎn)，提出電力無(wú)線專網(wǎng)虛擬化系統(tǒng)模型，并通過(guò)建立網(wǎng)絡(luò)模型抽象物理無(wú)線資源，實(shí)現(xiàn)資源共享；然后，綜合網(wǎng)絡(luò)成本、利潤(rùn)、業(yè)務(wù)隔離性約束、回程容量約束、QoS約束等因素，提出配用電接入網(wǎng)無(wú)線資源分配模型，且設(shè)計(jì)一種禁忌搜索的算法，在滿足業(yè)務(wù)隔離和業(yè)務(wù)QoS要求的情況下，解決了配用電無(wú)線專網(wǎng)最優(yōu)化虛擬資源分配。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的基于禁忌搜索的電力無(wú)線虛擬專網(wǎng)資源優(yōu)化分配機(jī)制，在滿足業(yè)務(wù)QoS要求的情況下，降低了基站能耗，并提高了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。
2017, 39(7): 1719-1726.
doi: 10.11999/JEIT161182
摘要:
在帶有噪聲干擾的車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)當(dāng)前基于決策樹的垂直切換算法存在切換精準(zhǔn)性不高的問(wèn)題，該文詳細(xì)分析并給出當(dāng)前算法決策過(guò)程中存在的錯(cuò)誤判決概率，提出一種基于決策樹的穩(wěn)健垂直切換算法。首先，采用卡爾曼濾波算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)屬性的預(yù)測(cè)值和當(dāng)前測(cè)量值，并結(jié)合它們各自的噪聲偏差，做出更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)屬性估計(jì)。其次，針對(duì)少量網(wǎng)絡(luò)屬性值出現(xiàn)在判決門限附近的情況，提出概率閾值區(qū)間法，通過(guò)二次檢測(cè)提高算法判決的準(zhǔn)確性。仿真結(jié)果表明，所提算法提高了切換判決精準(zhǔn)性和網(wǎng)絡(luò)總吞吐量，降低了乒乓效應(yīng)和切換失敗率，并得到了與傳統(tǒng)算法同階的時(shí)間復(fù)雜度性能結(jié)果。
在帶有噪聲干擾的車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)當(dāng)前基于決策樹的垂直切換算法存在切換精準(zhǔn)性不高的問(wèn)題，該文詳細(xì)分析并給出當(dāng)前算法決策過(guò)程中存在的錯(cuò)誤判決概率，提出一種基于決策樹的穩(wěn)健垂直切換算法。首先，采用卡爾曼濾波算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)屬性的預(yù)測(cè)值和當(dāng)前測(cè)量值，并結(jié)合它們各自的噪聲偏差，做出更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)屬性估計(jì)。其次，針對(duì)少量網(wǎng)絡(luò)屬性值出現(xiàn)在判決門限附近的情況，提出概率閾值區(qū)間法，通過(guò)二次檢測(cè)提高算法判決的準(zhǔn)確性。仿真結(jié)果表明，所提算法提高了切換判決精準(zhǔn)性和網(wǎng)絡(luò)總吞吐量，降低了乒乓效應(yīng)和切換失敗率，并得到了與傳統(tǒng)算法同階的時(shí)間復(fù)雜度性能結(jié)果。
2017, 39(7): 1727-1734.
doi: 10.11999/JEIT160820
摘要:
控制時(shí)延、控制平面的生存性和控制平面的控制冗余程度是軟件定義光網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)性能是否良好的重要判斷依據(jù)。該文提出時(shí)延約束下的控制器生存性部署方法，該方法充分考慮時(shí)延、生存性和控制器冗余等網(wǎng)絡(luò)性能因素，在用戶指定時(shí)延的前提下，確保每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)至少有兩條控制鏈路，以提高控制平面的生存性。同時(shí)，保證使用盡可能少的部署節(jié)點(diǎn)完成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋，以減少控制平面的控制冗余。仿真表明，該方法能夠有效地減少控制時(shí)延，提高控制平面的生存性，并減少控制器的部署個(gè)數(shù)，降低控制冗余，有效地提高了軟件定義光網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)性能。該方法保證至少兩條控制鏈路與C-MPC算法起到了相同的保護(hù)作用，與MCC算法相比，使SDON網(wǎng)絡(luò)控制平面可靠性提高了20%。同時(shí)，在指定時(shí)延10 ms的約束條件下，在NSF和COST239網(wǎng)絡(luò)中，與C-MPC算法相比所提算法分別減少了88%和75%的控制器部署。
控制時(shí)延、控制平面的生存性和控制平面的控制冗余程度是軟件定義光網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)性能是否良好的重要判斷依據(jù)。該文提出時(shí)延約束下的控制器生存性部署方法，該方法充分考慮時(shí)延、生存性和控制器冗余等網(wǎng)絡(luò)性能因素，在用戶指定時(shí)延的前提下，確保每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)至少有兩條控制鏈路，以提高控制平面的生存性。同時(shí)，保證使用盡可能少的部署節(jié)點(diǎn)完成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋，以減少控制平面的控制冗余。仿真表明，該方法能夠有效地減少控制時(shí)延，提高控制平面的生存性，并減少控制器的部署個(gè)數(shù)，降低控制冗余，有效地提高了軟件定義光網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)性能。該方法保證至少兩條控制鏈路與C-MPC算法起到了相同的保護(hù)作用，與MCC算法相比，使SDON網(wǎng)絡(luò)控制平面可靠性提高了20%。同時(shí)，在指定時(shí)延10 ms的約束條件下，在NSF和COST239網(wǎng)絡(luò)中，與C-MPC算法相比所提算法分別減少了88%和75%的控制器部署。
2017, 39(7): 1735-1740.
doi: 10.11999/JEIT161237
摘要:
經(jīng)典MDS-MAP算法在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中存在誤差較大及計(jì)算量隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大而急劇增加的缺點(diǎn)。該文設(shè)計(jì)了基于自身和鄰居節(jié)點(diǎn)剩余能量大小的成簇方法，形成的簇具有適當(dāng)節(jié)點(diǎn)連接度和簇大小，降低了下一步定位算法的計(jì)算量和誤差。然后對(duì)于僅有連通信息的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)，利用時(shí)間差測(cè)距方法獲得簇首與其他單跳節(jié)點(diǎn)間距離。提出多跳節(jié)點(diǎn)間距離誤差校正算法，利用相鄰節(jié)點(diǎn)的幾何關(guān)系及節(jié)點(diǎn)連接度信息，獲得簇內(nèi)多跳間隔節(jié)點(diǎn)距離。采用多維標(biāo)度技術(shù)計(jì)算各簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，融合簇間坐標(biāo)并通過(guò)錨節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)坐標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的定位。所提方法通過(guò)能量分簇及多跳間隔節(jié)點(diǎn)加權(quán)幾何距離校正算法，相對(duì)于經(jīng)典多維標(biāo)度算法定位提供更準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)間距離信息，能夠在進(jìn)一步提高定位精度的基礎(chǔ)上降低無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位功耗。
經(jīng)典MDS-MAP算法在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中存在誤差較大及計(jì)算量隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大而急劇增加的缺點(diǎn)。該文設(shè)計(jì)了基于自身和鄰居節(jié)點(diǎn)剩余能量大小的成簇方法，形成的簇具有適當(dāng)節(jié)點(diǎn)連接度和簇大小，降低了下一步定位算法的計(jì)算量和誤差。然后對(duì)于僅有連通信息的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)，利用時(shí)間差測(cè)距方法獲得簇首與其他單跳節(jié)點(diǎn)間距離。提出多跳節(jié)點(diǎn)間距離誤差校正算法，利用相鄰節(jié)點(diǎn)的幾何關(guān)系及節(jié)點(diǎn)連接度信息，獲得簇內(nèi)多跳間隔節(jié)點(diǎn)距離。采用多維標(biāo)度技術(shù)計(jì)算各簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，融合簇間坐標(biāo)并通過(guò)錨節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)坐標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的定位。所提方法通過(guò)能量分簇及多跳間隔節(jié)點(diǎn)加權(quán)幾何距離校正算法，相對(duì)于經(jīng)典多維標(biāo)度算法定位提供更準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)間距離信息，能夠在進(jìn)一步提高定位精度的基礎(chǔ)上降低無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位功耗。
2017, 39(7): 1741-1747.
doi: 10.11999/JEIT160971
摘要:
針對(duì)當(dāng)前可查詢加密方案大多不支持模糊查詢的不足，并且無(wú)法應(yīng)對(duì)惡意服務(wù)器的威脅，云計(jì)算亟需為用戶提供一種允許拼寫錯(cuò)誤并且可以驗(yàn)證查詢結(jié)果正確性的加密方案。同時(shí)考慮到云存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)經(jīng)常更新，提出一種動(dòng)態(tài)云存儲(chǔ)中支持可驗(yàn)證的模糊查詢加密方案。該方案通過(guò)編輯距離生成模糊關(guān)鍵詞集，并基于偽隨機(jī)函數(shù)、隨機(jī)排列函數(shù)等技術(shù)構(gòu)建安全索引，從而保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私。通過(guò)RSA累加器和哈希函數(shù)驗(yàn)證查詢結(jié)果的正確性，用于檢測(cè)惡意攻擊者的非法行為。安全分析證明該方案能夠保護(hù)用戶的隱私安全，并具有可驗(yàn)證性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案具有可行性與有效性。
針對(duì)當(dāng)前可查詢加密方案大多不支持模糊查詢的不足，并且無(wú)法應(yīng)對(duì)惡意服務(wù)器的威脅，云計(jì)算亟需為用戶提供一種允許拼寫錯(cuò)誤并且可以驗(yàn)證查詢結(jié)果正確性的加密方案。同時(shí)考慮到云存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)經(jīng)常更新，提出一種動(dòng)態(tài)云存儲(chǔ)中支持可驗(yàn)證的模糊查詢加密方案。該方案通過(guò)編輯距離生成模糊關(guān)鍵詞集，并基于偽隨機(jī)函數(shù)、隨機(jī)排列函數(shù)等技術(shù)構(gòu)建安全索引，從而保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私。通過(guò)RSA累加器和哈希函數(shù)驗(yàn)證查詢結(jié)果的正確性，用于檢測(cè)惡意攻擊者的非法行為。安全分析證明該方案能夠保護(hù)用戶的隱私安全，并具有可驗(yàn)證性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案具有可行性與有效性。
2017, 39(7): 1748-1758.
doi: 10.11999/JEIT161004
摘要:
作為清潔能源的一種形式，風(fēng)力發(fā)電目前在全世界受到高度關(guān)注。研究表明風(fēng)電場(chǎng)可能對(duì)航管監(jiān)視、氣象觀測(cè)等雷達(dá)設(shè)備產(chǎn)生顯著影響。該文在介紹風(fēng)輪機(jī)雷達(dá)散射特性及其微動(dòng)特征的基礎(chǔ)上，從影響評(píng)估與干擾抑制兩個(gè)方面系統(tǒng)分析了風(fēng)電場(chǎng)對(duì)航管監(jiān)視及氣象觀測(cè)等雷達(dá)設(shè)備的影響，對(duì)現(xiàn)有的影響評(píng)估方法與干擾抑制算法進(jìn)行了梳理，提出了其中的關(guān)鍵技術(shù)和尚待解決的問(wèn)題，給出了后續(xù)可能的發(fā)展方向與展望。
作為清潔能源的一種形式，風(fēng)力發(fā)電目前在全世界受到高度關(guān)注。研究表明風(fēng)電場(chǎng)可能對(duì)航管監(jiān)視、氣象觀測(cè)等雷達(dá)設(shè)備產(chǎn)生顯著影響。該文在介紹風(fēng)輪機(jī)雷達(dá)散射特性及其微動(dòng)特征的基礎(chǔ)上，從影響評(píng)估與干擾抑制兩個(gè)方面系統(tǒng)分析了風(fēng)電場(chǎng)對(duì)航管監(jiān)視及氣象觀測(cè)等雷達(dá)設(shè)備的影響，對(duì)現(xiàn)有的影響評(píng)估方法與干擾抑制算法進(jìn)行了梳理，提出了其中的關(guān)鍵技術(shù)和尚待解決的問(wèn)題，給出了后續(xù)可能的發(fā)展方向與展望。
2017, 39(7): 1759-1763.
doi: 10.11999/JEIT160860
摘要:
針對(duì)脈沖骨架周期固定的雷達(dá)脈沖信號(hào)輻射源無(wú)源定位問(wèn)題，該文提出一種基于虛擬時(shí)差的運(yùn)動(dòng)陣列空間無(wú)源定位算法，采用運(yùn)動(dòng)單陣列接收目標(biāo)輻射源信號(hào)，通過(guò)多次測(cè)量偵察站不同位置的脈沖到達(dá)時(shí)間來(lái)估計(jì)目標(biāo)輻射源位置。分別針對(duì)脈沖骨架周期已知和未知兩種情況，提出了一種基于高階統(tǒng)計(jì)量的無(wú)源定位算法，并推導(dǎo)了不同情況下定位精度的克拉美羅界。仿真實(shí)驗(yàn)表明，不同情況下定位算法定位精度逼近克拉美羅界，且脈沖骨架周期已知時(shí)虛擬時(shí)差無(wú)源定位算法定位精度優(yōu)于同孔徑實(shí)陣列TDOA無(wú)源定位算法定位精度，脈沖骨架周期未知時(shí)虛擬時(shí)差無(wú)源定位算法定位精度低于同孔徑實(shí)陣列TDOA無(wú)源定位算法定位精度。
針對(duì)脈沖骨架周期固定的雷達(dá)脈沖信號(hào)輻射源無(wú)源定位問(wèn)題，該文提出一種基于虛擬時(shí)差的運(yùn)動(dòng)陣列空間無(wú)源定位算法，采用運(yùn)動(dòng)單陣列接收目標(biāo)輻射源信號(hào)，通過(guò)多次測(cè)量偵察站不同位置的脈沖到達(dá)時(shí)間來(lái)估計(jì)目標(biāo)輻射源位置。分別針對(duì)脈沖骨架周期已知和未知兩種情況，提出了一種基于高階統(tǒng)計(jì)量的無(wú)源定位算法，并推導(dǎo)了不同情況下定位精度的克拉美羅界。仿真實(shí)驗(yàn)表明，不同情況下定位算法定位精度逼近克拉美羅界，且脈沖骨架周期已知時(shí)虛擬時(shí)差無(wú)源定位算法定位精度優(yōu)于同孔徑實(shí)陣列TDOA無(wú)源定位算法定位精度，脈沖骨架周期未知時(shí)虛擬時(shí)差無(wú)源定位算法定位精度低于同孔徑實(shí)陣列TDOA無(wú)源定位算法定位精度。
2017, 39(7): 1764-1768.
doi: 10.11999/JEIT160758
摘要:
該文基于互補(bǔ)天線的原理，研究了一種基于印刷振子和圓形微帶貼片的雙極化天線單元，其中印刷振子為電流輻射源，圓形微帶貼片等效為磁流輻射源，它們分別組成了兩個(gè)極化端口，在空間形成雙極化的輻射場(chǎng)。采用全波電磁仿真技術(shù)對(duì)該天線結(jié)構(gòu)進(jìn)行了電磁仿真和優(yōu)化設(shè)計(jì)，仿真結(jié)果表明，在工作頻帶范圍內(nèi)，所設(shè)計(jì)的雙極化天線的隔離度達(dá)到22 dB以上，在主輻射方向的交叉極化電平低于-20 dB。加工了雙極化天線單元并進(jìn)行了測(cè)試，其電壓駐波比、端口隔離度和交叉極化電平均滿足雙極化天線的技術(shù)指標(biāo)要求，驗(yàn)證了該雙極化天線設(shè)計(jì)的可行性。
該文基于互補(bǔ)天線的原理，研究了一種基于印刷振子和圓形微帶貼片的雙極化天線單元，其中印刷振子為電流輻射源，圓形微帶貼片等效為磁流輻射源，它們分別組成了兩個(gè)極化端口，在空間形成雙極化的輻射場(chǎng)。采用全波電磁仿真技術(shù)對(duì)該天線結(jié)構(gòu)進(jìn)行了電磁仿真和優(yōu)化設(shè)計(jì)，仿真結(jié)果表明，在工作頻帶范圍內(nèi)，所設(shè)計(jì)的雙極化天線的隔離度達(dá)到22 dB以上，在主輻射方向的交叉極化電平低于-20 dB。加工了雙極化天線單元并進(jìn)行了測(cè)試，其電壓駐波比、端口隔離度和交叉極化電平均滿足雙極化天線的技術(shù)指標(biāo)要求，驗(yàn)證了該雙極化天線設(shè)計(jì)的可行性。
2017, 39(7): 1769-1773.
doi: 10.11999/JEIT160819
摘要:
為加強(qiáng)短波裝備遠(yuǎn)距離通信和電子對(duì)抗的干擾能力，須提高近地架設(shè)的寬帶短波相控陣天線的性能，該文首先利用矩量法建立分析天線陣列的基本框架，然后再結(jié)合空域格林函數(shù)將天線剖分子模的輻射場(chǎng)分解成自由空間部分和含索末菲積分的部分，前者可以直接得到閉式表達(dá)，后者采用二級(jí)離散復(fù)鏡像方法得到近似解，經(jīng)過(guò)處理，阻抗矩陣填充速度極大提高。然后基于阻抗矩陣，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)理論并利用量子粒子群優(yōu)化方法(QPSO)對(duì)陣列的激勵(lì)相位進(jìn)行優(yōu)化，以控制波束指向和提高增益，能夠在電離層參數(shù)隨時(shí)空變化情況下，靈活地完成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)天波傳播，有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
為加強(qiáng)短波裝備遠(yuǎn)距離通信和電子對(duì)抗的干擾能力，須提高近地架設(shè)的寬帶短波相控陣天線的性能，該文首先利用矩量法建立分析天線陣列的基本框架，然后再結(jié)合空域格林函數(shù)將天線剖分子模的輻射場(chǎng)分解成自由空間部分和含索末菲積分的部分，前者可以直接得到閉式表達(dá)，后者采用二級(jí)離散復(fù)鏡像方法得到近似解，經(jīng)過(guò)處理，阻抗矩陣填充速度極大提高。然后基于阻抗矩陣，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)理論并利用量子粒子群優(yōu)化方法(QPSO)對(duì)陣列的激勵(lì)相位進(jìn)行優(yōu)化，以控制波束指向和提高增益，能夠在電離層參數(shù)隨時(shí)空變化情況下，靈活地完成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)天波傳播，有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
2017, 39(7): 1774-1778.
doi: 10.11999/JEIT161084
摘要:
針對(duì)傳感器系統(tǒng)誤差和觀測(cè)目標(biāo)不完全一致的情況下目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)中魯棒性問(wèn)題，該文提出一種基于t分布混合模型的抗差關(guān)聯(lián)算法。將航跡關(guān)聯(lián)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖像匹配中的非剛性點(diǎn)集匹配問(wèn)題，針對(duì)非共同觀測(cè)目標(biāo)影響關(guān)聯(lián)性能的問(wèn)題，將非共同觀測(cè)目標(biāo)的航跡視為圖像匹配中的異常點(diǎn)，建立了對(duì)異常點(diǎn)具有更好魯棒性的重拖尾t分布混合模型，利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的閉合解，在求解中為了確保航跡點(diǎn)間的運(yùn)動(dòng)一致性(CPD)，加入Tikhonov正則項(xiàng)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，所提算法在系統(tǒng)誤差和觀測(cè)目標(biāo)不完全一致情況下的魯棒性和有效性。
針對(duì)傳感器系統(tǒng)誤差和觀測(cè)目標(biāo)不完全一致的情況下目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)中魯棒性問(wèn)題，該文提出一種基于t分布混合模型的抗差關(guān)聯(lián)算法。將航跡關(guān)聯(lián)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖像匹配中的非剛性點(diǎn)集匹配問(wèn)題，針對(duì)非共同觀測(cè)目標(biāo)影響關(guān)聯(lián)性能的問(wèn)題，將非共同觀測(cè)目標(biāo)的航跡視為圖像匹配中的異常點(diǎn)，建立了對(duì)異常點(diǎn)具有更好魯棒性的重拖尾t分布混合模型，利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的閉合解，在求解中為了確保航跡點(diǎn)間的運(yùn)動(dòng)一致性(CPD)，加入Tikhonov正則項(xiàng)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，所提算法在系統(tǒng)誤差和觀測(cè)目標(biāo)不完全一致情況下的魯棒性和有效性。
