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一种基于属性空间相似性的模糊聚类算法
施伟锋, 卓金宝, 兰莹
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180974
[摘要](223) [HTML全文](0) [PDF 386KB](14)
摘要:
模糊C均值(FCM)聚类算法及其相关改进算法基于最大模糊隶属度原则确定聚类结果,没有充分利用迭代后的模糊隶属度矩阵和簇类中心的样本属性特征信息,影响聚类准确度。针对这个问题,该文提出一种新的改进思路:改进FCM算法输出定类原则。给出二元属性拓扑子空间中属性相似度的定义,最终提出一种基于属性空间相似性的改进FCM算法:首先,选择FCM算法聚类后模糊隶属度低于聚类置信度的样本作为存疑样本;然后,计算存疑样本与聚类后聚类中心的属性相似度;最后,基于最大属性相似度原则更新存疑样本的簇类标签。通过UCI数据集实验,证明算法不仅有效,还较一些基于最大模糊隶属度原则定类的改进算法具有更优的聚类评价指标。
基于终端能耗和系统时延最小化的边缘计算卸载及资源分配机制
代美玲, 刘周斌, 郭少勇, 邵苏杰, 邱雪松
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180970
[摘要](287) [HTML全文](0) [PDF 1351KB](24)
摘要:
通过移动边缘计算下移云端的应用功能和处理能力支撑计算密集或时延敏感任务的执行成为当前的发展趋势。但面对众多移动终端用户时,如何有效利用计算资源有限的边缘节点来保障终端用户服务质量(QoS)成为关键问题。为此,该文融合边缘云与远端云构建了一种分层的边缘云计算架构,以此架构为基础,以最小化移动设备能耗和任务执行时间为目标,将问题形式化描述为资源约束下的最小化能耗和时延加权和的凸优化问题,并提出基于乘子法的计算卸载及资源分配机制解决该问题。实验结果表明,在计算任务量很大的情况下,提出的计算卸载及资源分配机制能够有效降低移动终端能耗,并在任务执行时延方面较局部计算与计算卸载机制分别降低最高60%与10%,提高系统性能。
大规模MIMO系统上行链路时间-空间结构信道估计算法
路新华, MANCHÓNCarles Navarro, 王忠勇, 张传宗
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180676
[摘要](307) [HTML全文](0) [PDF 1065KB](20)
摘要:
针对大规模多入多出(MIMO)系统上行链路非平稳空间相关信道的估计问题,该文利用信道的时间-空间2维稀疏结构信息,应用狄利克雷过程(DP)和变分贝叶斯推理(VBI),设计了一种低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法,提高了信道估计精度。由于平稳空间相关信道难以适用于大规模MIMO系统,该文借助于狄利克雷过程构建了非平稳空间相关信道先验模型,可将具有空间关联的多个物理信道映射为具有相同时延结构的概率信道,并应用变分贝叶斯推理设计了低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法。实验结果验证了所提算法的有效性,且具有对系统关键参数鲁棒性的优点。
基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计
秦华标, 曹钦平
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190058
[摘要](296) [HTML全文](0) [PDF 1911KB](28)
摘要:
针对卷积神经网络(CNN)计算量大、计算时间长的问题,该文提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的卷积神经网络硬件加速器。首先通过深入分析卷积层的前向运算原理和探索卷积层运算的并行性,设计了一种输入通道并行、输出通道并行以及卷积窗口深度流水的硬件架构。然后在上述架构中设计了全并行乘法-加法树模块来加速卷积运算和高效的窗口缓存模块来实现卷积窗口的流水线操作。最后实验结果表明,该文提出的加速器能效比达到32.73 GOPS/W,比现有的解决方案高了34%,同时性能达到了317.86 GOPS。
基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法
周武杰, 潘婷, 顾鹏笠, 翟治年
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180957
[摘要](383) [HTML全文](0) [PDF 1200KB](17)
摘要:
针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个残差网络块的加入增加网络模型的深度;考虑到上采样过程中不同尺度信息的多样性,将提取特征过程中各种尺寸的特征图与上采样过程中相同尺寸的特征图进行融合,从而提高深度估计的精确度。此外,对4个残差网络块提取的高级特征采用金字塔池化网络块进行场景解析,最后将金字塔池化网络块输出的特征图恢复到原始图像尺寸并与上采样模块的输出一同输入预测层。通过在KITTI数据集上进行实验,结果表明该文所提的基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法优于现有的估计方法。
秩和非参数检测器在杂波边缘中的性能
孟祥伟
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190136
[摘要](2) [HTML全文](0) [PDF 816KB](0)
摘要:
人们常用Rohling教授提出的3种典型背景即均匀背景、多目标和杂波边缘来对检测器的性能进行衡量,但在现有的文献中缺乏秩和(RS)非参数检测器在杂波边缘中虚警概率的解析表达式,缺乏RS检测器与经典的参量型检测器在杂波边缘中虚警控制能力的比较,这在理论研究上是不完整、不全面的。该文给出了RS检测器在杂波边缘中虚警概率的解析表达式,并比较了它与非相干积累单元平均(CA),选大(GO)和有序统计(OS)恒虚警方法在杂波边缘的虚警控制能力。可以看出,在强、弱杂波均为瑞利分布的情况下,RS检测器在杂波边缘的虚警控制能力处于非相干积累CA方法和非相干积累OS方法之间。但是当长拖尾分布的非高斯杂波进入参考滑窗时,非相干积累CA,GO和OS参量型检测方法的虚警概率都产生了3个以上数量级的上升,且不能回到原始设定的虚警概率。而RS检测器显示出了非参量检测器的优势,即当杂波背景的分布类型发生变化后,它仍然可以保持虚警概率的恒定。
一种全数字前馈式时间交织模数转换器时间误差后台校准算法
邓红辉, 闫辉, 肖瑞, 陈红梅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190052
[摘要](4) [HTML全文](0) [PDF 1611KB](0)
摘要:
该文设计实现了一种全数字前馈式时间交织模数转换器(TIADC)时间误差校准算法,其中采样时间误差提取采用改进的时间误差函数求导模块的前馈式提取方法,可以提高在输入信号频率较高时误差提取的准确度;同时,为了降低误差提取单元的复杂性,采用了以减法实现的时间误差函数;最后,采用基于1阶泰勒补偿完成时间误差的实时校正。仿真验证表明,应用于4通道14位TIADC系统,当输入信号为多频信号时,系统动态性能无杂散动态范围(SFDR)从48.6 dB提高到80.7 dB。与传统基于前馈校准结构对比,可以将有效校准输入信号带宽从0.19提高到0.39,提高了校准算法的应用范围。
自适应时频同步压缩算法研究
李林, 王林, 韩红霞, 姬红兵, 江莉
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190146
[摘要](4) [HTML全文](0) [PDF 2031KB](0)
摘要:
提高时频分辨率对多分量非平稳信号的分析与重建具有至关重要的作用。传统的时频分析方法由于窗口固定,分析频率变化较快的信号时存在时频聚集性不高的问题,无法自适应分辨多分量信号。该文针对频率快速变化信号,利用信号的局部信息特征,提出一种自适应的时频同步压缩变换算法。该方法有效提升了已有同步压缩变换时频分辨率,特别适用于频率接近且快速变换的多分量信号。同时,利用可分性条件,该文提出利用局部瑞利熵值对自适应窗口参数进行估计。最后,通过对合成信号和实测信号分析,证明了所提方法的可行性,对分析和重建复杂非平稳信号具有重要意义。
高分宽幅SAR系统下的方位多通道运动目标成像算法研究
王玉莹, 张志敏, 李宁, 范怀涛, 赵庆超
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190211
[摘要](4) [HTML全文](0) [PDF 1728KB](0)
摘要:
在方位多通道SAR系统中,由于运动目标的回波特性和静止目标的不同,传统的重构滤波器组方法对运动目标的重建是无效的。该文提出一种方位多通道SAR运动目标信号重构方法。该方法首先分析了方位多通道SAR系统中运动目标回波特性,并与静止目标回波形式进行对比,给出了传统重构方法失效的主要原因;通过引入运动目标的径向速度参数,有效实现了匀速运动目标的频谱重构,较好地抑制了方位多通道SAR系统中匀速运动目标的方位模糊。星载仿真实验结果验证了该重构方法的有效性。
M2M通信中一种基于能量效率与系统容量的多目标无线资源管理算法
徐少毅, 高帅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181168
[摘要](5) [HTML全文](0) [PDF 1390KB](0)
摘要:
机器对机器(M2M)通信和设备到设备(D2D)通信都是5G中的关键技术。而M2M通信特别需要考虑提高设备的能量效率(EE)以延长设备的生存周期。该文将M2M技术与D2D技术相结合,考虑M2M设备使用D2D技术进行通信,同时M2M设备复用蜂窝网络中的人对人(H2H)通信的频谱资源。为了同时保证两种系统的服务质量(QoS)需求,建立了最大化M2M的能量效率,最大化H2H系统容量和,以及最小化M2M系统对H2H系统干扰的多目标优化问题(MOOP)。为了解决该问题,采用惩罚函数的方法将二进制变量松弛约束,进而采用凹凸过程(CCCP)方法将非凸的单目标优化问题转化为凸优化问题,并最终通过加权切比雪夫算法得到原多目标优化问题的Pareto最优解。通过与传统的加权和算法进行比较,仿真结果证明了该算法的有效性。
基于回声状态网络的卫星信道在线盲均衡算法
杨凌, 赵膑, 陈亮, 李媛, 张国龙
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190034
[摘要](226) [HTML全文](0) [PDF 2002KB](14)
摘要:
针对非线性卫星信道,该文提出了两种基于回声状态网络(ESN)的在线盲均衡算法。利用ESN良好的非线性逼近能力,将发送信号的高阶统计量(HOS)代入ESN,结合常模算法(CMA)和多模算法(MMA)构造盲均衡的代价函数,并采用递归最小二乘(RLS)算法对ESN输出权值进行迭代寻优,实现了Volterra卫星信道下常模和多模信号的在线盲均衡。实验表明,该文算法可以有效降低非线性信道对发送信号产生的畸变,相较于传统的Volterra滤波方法,有更快的收敛速度和更低的均方误差值。
基于涡轮式气体流量传感器的用力呼气容量计算方法
王辰硕, 何光强, 李玥琪, 赵荣建, 陈贤祥, 杜利东, 赵湛, 方震
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190051
[摘要](185) [HTML全文](0) [PDF 1335KB](2)
摘要:
涡轮式气体流量传感器在用力肺功能测试中用于记录人体呼气信号,由于旋转惯性,对于相同用力呼气容量(FVC)值,测量结果因呼出气体流量而异,且差异值通常不可接受。针对该问题,该文通过在传统稳态涡轮流量计算模型的基础上引入速度惩罚项,构建一种FVC速度惩罚模型,与此同时,提出使用过幅降采样涡轮旋转周数算法,二者结合,提高了FVC测试结果的可接受性。利用国际通用的标准3 L定标桶,模拟真实用力肺功能测试过程,对算法的有效性进行验证。实验结果表明:该文所提出的方法能够有效降低前述差异,在一定程度上满足美国胸科协会(ATS)和欧洲呼吸学会(ERS)所提出的用力肺功能测试可接受标准和准确度要求。
基于ARIMA和遗传粒子群小波神经网络组合模型的交通流预测
殷礼胜, 唐圣期, 李胜, 何怡刚
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181073
[摘要](384) [HTML全文](0) [PDF 1696KB](25)
摘要:
针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIMA模型预测值和灰色关联系数大于0.6的相关性强的前3个时刻的历史数据作为小波神经网络(WNN)的输入,在兼顾历史数据的平稳和非平稳的情况下,进行了模型结构简化。在算法方面,通过遗传粒子群算法对小波神经网络的参数初始值进行最优选取,可使其结果在不易陷入局部最优的条件下加快网络训练收敛速度。实验结果表明,在预测精度方面,该方法的模型明显优于整合移动平均自回归模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络,在收敛速度方面,用遗传粒子群算法优化模型明显优于仅用遗传算法优化模型。
一种快速响应无片外电容低压差线性稳压器
佟星元, 李茂, 董嗣万
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181060
[摘要](101) [HTML全文](0) [PDF 2064KB](2)
摘要:
为了改善负载跳变对低压差线性稳压器(LDO)的影响,该文提出一种用于无片外电容LDO(CL-LDO)的新型快速响应技术。通过增加一条额外的快速通路,实现CL-LDO的快速瞬态响应,并且能够减小LDO输出过冲和下冲的幅度。该文电路基于0.18 μm CMOS工艺设计实现,面积为0.00529 mm2。流片测试结果表明,当输入电压范围为1.5 ~2.5 V时,输出电压为1.194 V;当负载电流以 1 μs的上升时间和下降时间在 100 μA~10 mA之间变化时,CL-LDO的过冲恢复时间为489.537 ns,下冲恢复为960.918 ns;相比未采用该技术的传统CL-LDO,响应速度能够提高7.41倍,输出过冲和下冲的电压幅值能够分别下降35.3%和78.1%。
基于相邻互相关函数-参数化中心频率-调频率分布-Keystone变换的无源雷达机动目标相参积累方法
赵勇胜, 胡德秀, 刘智鑫, 赵拥军, 赵闯
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180858
[摘要](11) [HTML全文](0) [PDF 2356KB](2)
摘要:
延长积累时间可以有效提高无源雷达的目标探测能力,但是对于高速机动目标,其速度、加速度、第二加速度等因素导致现有的检测算法在积累过程中发生距离徙动(RM)和多普勒频率徙动(DFM),使得目标检测性能恶化。该文针对无源雷达中变加速运动目标的长时间相参积累问题,提出了一种基于相邻互相关函数(ACCF)-参数化中心频率-调频率分布(PCFCRD)-Keystone变换(KT)的相参积累算法(ACCF-PCFCRD-KT)。该文首先给出了无源雷达中变加速运动目标的回波模型,分析了目标速度、加速度和第二加速度对相参积累的影响。针对目标第二加速度引起的多普勒频率弯曲,采用ACCF降低了距离和多普勒频率徙动的阶数,而后利用PCFCRD估计出目标加速度和第二加速度参数,在补偿了目标加速度和第二加速度引起的2次和3次徙动后,利用KT校正目标速度引起的线性徙动,并实现目标回波的积累。仿真结果表明,该算法可有效补偿无源雷达中目标运动导致的RM和DFM,对变加速机动目标的积累效果显著优于现有算法。
基于最优索引广义正交匹配追踪的非正交多址系统多用户检测
申滨, 吴和彪, 崔太平, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190270
[摘要](13) [HTML全文](0) [PDF 1772KB](2)
摘要:
作为5G的关键技术之一,非正交多址(NOMA)通过非正交方式访问无线通信资源,以实现提高频谱利用率、增加用户连接数的目的。本文提出将压缩感知(CS)及广义正交匹配追踪(gOMP)算法引入上行免调度NOMA系统,从而增强NOMA系统活跃用户检测及数据接收的性能。通过每次迭代识别多个索引,gOMP算法实际上是传统的正交匹配追踪(OMP)算法的扩展。为了获得最优性能,研究分析了在gOMP算法信号重构的每次迭代中所应选择的最优索引数目。仿真结果表明:与其它的贪婪追踪算法及梯度投影稀疏重构(GPSR)算法相比,最优索引gOMP算法具有更优异的信号重构性能;并且,对于不同的活跃用户数或过载率等参数配置的NOMA系统,均表现出最优的多用户检测性能。
一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法
孙怡峰, 吴疆, 黄严严, 汤光明
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181110
[摘要](298) [HTML全文](0) [PDF 3553KB](25)
摘要:
针对视频监控中运动小目标难以检测的问题,该文提出一种基于航迹的检测算法。首先,为了降低检测漏警率,提出区域纹理特征与差值概率融合的自适应前景提取方法;其次,为了降低检测虚警率,设计航迹关联的概率计算模型以建立疑似目标在视频帧间的关联,并设置双门限以区分疑似目标中的真实目标与虚假目标。实验结果表明,与多种经典算法相比,该算法能对定量范围内的运动小目标以更低的漏警率和虚警率实施准确检测。
基于价值优化的相控阵雷达任务调度算法
杨善超, 田康生, 刘仁争, 郑玉军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190147
[摘要](34) [HTML全文](0) [PDF 1620KB](5)
摘要:
针对相控阵雷达时间资源分配问题,该文提出一种基于价值优化的任务调度算法。首先建立任务调度属性参数,对跟踪任务队列进行可行性分析和筛选操作,确定跟踪任务调度属性。其次,根据任务最大价值及其变化斜率,建立关于实际执行时刻的动态任务价值函数,并基于此构建任务调度的价值优化模型,对跟踪任务执行时刻进行分配,以更好满足及时性原则。最后,利用执行跟踪任务间的空闲时间片对搜索任务进行调度。仿真结果表明,该文算法有效减小了时间偏移量,提升了实现价值率。
基于多尺度稠密残差网络的JPEG压缩伪迹去除方法
陈书贞, 张祎俊, 练秋生
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180963
[摘要](283) [HTML全文](0) [PDF 1923KB](22)
摘要:
JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该文提出了多尺度稠密残差网络。首先把扩张卷积引入到残差网络的稠密块中,利用不同的扩张因子,使其形成多尺度稠密块;然后采用4个多尺度稠密块将网络设计成包含2条支路的结构,其中后一条支路用于补充前一条支路没有提取到的特征;最后采用残差学习的方法来提高网络的性能。为了提高网络的通用性,采用具有不同压缩质量因子的联合训练方式对网络进行训练,针对不同压缩质量因子训练出一个通用模型。经实验表明,该文方法不仅具有较高的JPEG压缩伪迹去除性能,且具有较强的泛化能力。
离散动力系统无退化-配置N个正Lyapunov指数
赵耿, 李红, 马英杰, 秦晓宏
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180925
[摘要](299) [HTML全文](0) [PDF 885KB](18)
摘要:
针对离散时间混沌动力学系统,该文提出一种基于矩阵特征值以及特征向量配置Lyapunov指数为正的新算法。计算离散受控矩阵的特征值以及特征向量,设计一类具有正Lyapunov指数的通用控制器,理论证明系统轨道的有界性和Lyapunov指数的有限性。对线性反馈算子以及微扰反馈算子进行数值仿真分析,验证了算法的正确性、通用性和有效性。性能评估表明,与Chen-Lai算法相比,该方法可以构建较低计算复杂度的混沌系统,并且运行时间较短,其输出序列也具有较强的随机性,实现了无退化、无兼并的离散混沌系统。
基于LTE信号的外辐射源雷达同频基站干扰抑制方法研究
吕晓德, 张汉良, 刘忠胜, 孙正豪, 刘平羽
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180904
[摘要](397) [HTML全文](0) [PDF 2602KB](29)
摘要:
针对基于LTE信号的外辐射源雷达接收信号包含多个同频发射基站的直达波和多径杂波干扰的问题,该文对传统的外辐射源雷达信号处理流程进行了改进,增加了对同频基站干扰的处理步骤,提出了一种基于卷积混合模型的盲源分离算法来抑制同频基站的杂波干扰。假设混合矩阵是一个矢量线性时不变滤波器矩阵,以互信息为代价函数,通过求取互信息的梯度,用最速下降法进行迭代,分离准则是使分离后的信号之间互信息最小化。仿真表明,该文算法能够有效地抑制LTE信号同频发射基站的杂波干扰,为后续的主基站杂波对消处理提供了基础。
宽带低RCS超表面天线阵设计
刘涛, 曹祥玉, 高军, 兰俊祥, 丛丽丽
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180922
[摘要](375) [HTML全文](0) [PDF 4842KB](11)
摘要:
该文利用电磁超表面与微带天线的结构高度相似性,设计了2种辐射特性几乎一致且具有反射相位差异的超表面天线,通过将2种天线单元进行棋盘布阵,在x极化波和y极化波照射下分别利用相位相消及匹配负载吸收实现了天线阵带内散射能量的抑制。实测与仿真结果表明:该超表面天线工作于6.0~8.5 GHz。x极化波垂直入射时天线单站RCS减缩6 dB带宽为6.2~10.5 GHz,最大减缩量达21.07 dB。y极化波垂直入射时天线的带内RCS减缩依然能达到3 dB以上。且实测与仿真结果吻合良好。该设计方法为实现天线阵带内RCS减缩提供了新的设计思路。
基于5G接入网络的多优先级虚拟网络功能迁移开销与网络能耗联合优化算法
唐伦, 杨恒, 马润琳, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180906
[摘要](361) [HTML全文](0) [PDF 1780KB](32)
摘要:
针对5G接入网络中虚拟网络功能(VNF)部署完成后,其资源需求发生动态变化,导致网络中物理机(PM)资源利用率过高或过低这一问题,该文首先将网络中PM的资源使用情况划分5个不同分区,提出一种多优先级VNF迁移请求队列调度模型,其次基于该模型,对VNF迁移开销的最小化及网络能耗的最小化建立联合优化模型,最后提出一种基于5G接入网络的多优先级VNF迁移开销与网络能耗联合优化算法对其进行求解。仿真结果表明,该算法在有效实现VNF迁移开销与网络能耗折中的同时,提高了PM资源利用率,保证了PM性能并均衡各PM负载。
减轮Simeck算法的积分攻击
任炯炯, 李航, 陈少真
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180849
[摘要](269) [HTML全文](0) [PDF 1445KB](14)
摘要:
该文对轻量级分组密码算法Simeck在积分攻击下的安全性进行了研究。通过向前解密扩展已有的积分区分器,构造了16轮Simeck48和20轮Simeck64算法的高阶积分区分器,并在新区分器的基础上,利用等价子密钥技术和部分和技术,结合中间相遇策略和密钥扩展算法的性质,实现了24轮Simeck48和29轮Simeck64算法的积分攻击。攻击24轮Simeck48的数据复杂度为246,时间复杂度为295,存储复杂度为282.52;攻击29轮Simeck64的数据复杂度为263,时间复杂度为2127.3,存储复杂度为2109.02。与Simeck算法已有积分攻击的结果相比,该文对Simeck48和Simeck64积分攻击的轮数分别提高了3轮和5轮。
基于深度增强学习的软件定义网络路由优化机制
兰巨龙, 于倡和, 胡宇翔, 李子勇
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180870
[摘要](295) [HTML全文](0) [PDF 2020KB](24)
摘要:
为优化软件定义网络(SDN)的路由选路,该文将深度增强学习原理引入到软件定义网络的选路过程,提出一种基于深度增强学习的路由优化选路机制,用以削减网络运行时延、提高吞吐量等网络性能,实现连续时间上的黑盒优化,减少网络运维成本。此外,该文通过实验对所提出的路由优化机制进行评估,实验结果表明,路由优化机制具有良好的收敛性与有效性,较传统路由协议可提供更优的路由方案与实现更稳定的性能。
非高斯背景下基于Sigmoid函数的信号检测
代振, 王平波, 卫红凯
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190012
[摘要](202) [HTML全文](0) [PDF 1248KB](16)
摘要:
针对非高斯背景下的弱信号检测问题,该文提出一种基于Sigmoid函数的信号检测(SFD)方法。首先依据混合高斯模型对非高斯背景建模,在此基础上系统研究了参数k与SFD的检测性能以及检测特性的关系,确定了k的最佳的取值,并指出SFD在检测性能达到最优的同时也具有恒虚警特性。其次通过固定k值得到了一种新的非参量检测方法,较传统的匹配滤波性能有明显提升。最后进行仿真分析验证了SFD的有效性和优越性。
一种捷变频联合Hough变换的抗密集假目标干扰算法
全英汇, 陈侠达, 阮锋, 高霞, 李亚超, 邢孟道
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190010
[摘要](282) [HTML全文](0) [PDF 1655KB](25)
摘要:
转发式密集假目标干扰通过在距离维上产生多个虚假目标,扰乱雷达对真实目标的检测与识别。由于虚假回波信号与真实信号高度相关,雷达很难对其进行有效识别和抑制。而捷变频雷达通过随机改变发射相邻脉冲的载频,大大提高了雷达的低截获和抗干扰能力。但是捷变频雷达不能完全消除干扰,部分目标回波脉冲可能被干扰淹没,无法很好地完成相参积累和目标检测。针对上述问题,该文提出捷变频联合Hough变换的抗干扰方法,首先利用脉间频率捷变技术规避大部分窄带瞄准和欺骗式干扰;然后针对干扰信号时间上的不连续特性,通过Hough变换和峰值提取进行干扰识别与抑制;最终,针对捷变频与传统动目标检测(MTD)不兼容问题,通过稀疏重构完成目标的检测。仿真与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。
一种基于天牛须算法的新型超宽带功分器研究
李杰, 阎跃鹏, 梁晓新, 万晶, 王魁松
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181003
[摘要](201) [HTML全文](0) [PDF 1343KB](9)
摘要:
根据对马刺线的原理分析,该文提出一种新型马刺线结构,并在此基础上设计出一种新颖的超宽带功分器(频率范围为2.5~13.2 GHz)。该超宽带功分器尺寸较小,制作结构简单,带内传输特性好,输入与输出端口的回波损耗均小于–12 dB,带内插入损耗小于3.5 dB。在设计过程中,根据理想传输线模型,利用奇偶模分析方法,推导出设计的目标函数,并利用天牛须算法对其进行优化设计,有效提高了功分器的设计准确性和灵活性。为了验证设计的准确性,采用材料RO4003C作为基板设计超宽带功分器。实验结果表明,采用新型马刺线结构的超宽带功分器结合天牛须算法有效缩短了计算时间,提高了设计精度,可以广泛运用于超宽带功分器设计。
基于联合备份的服务功能链可靠性保障的部署方法
汤红波, 邱航, 游伟, 季新生
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190013
[摘要](189) [HTML全文](0) [PDF 1552KB](10)
摘要:
在网络功能虚拟化(NFV)环境中,针对服务功能链(SFC)部署时的可靠性问题,该文提出对备份虚拟网络功能选择、备份实例放置和服务功能链部署的联合优化方法。首先,该方法定义一个单位开销可靠性提高值的虚拟网络功能衡量标准,改进备份虚拟网络功能选择方法;其次,采用联合备份的方式调整相邻备份实例之间的放置策略,以降低带宽资源开销;最后,将整个服务功能链可靠性保障的部署问题构建成整数线性规划模型,并提出一种基于最短路径的启发式算法,克服整数线性规划求解的复杂性。仿真结果表明,该方法在优先满足网络服务可靠性需求的同时,优化资源配置,提高了请求接受率。
一种基于压缩边界Fisher分析的硬件木马检测方法
王晓晗, 王韬, 李雄伟, 张阳, 黄长阳
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190004
[摘要](271) [HTML全文](0) [PDF 2502KB](5)
摘要:
针对物理环境下旁路分析技术对电路中规模较小的硬件木马检出率低的问题,该文引入边界Fisher分析(MFA)方法,并提出一种基于压缩边界Fisher分析(CMFA)的硬件木马检测方法。通过减小样本的同类近邻样本与该样本以及类中心之间距离和增大类中心的同类近邻样本与异类样本之间距离的方式,构建投影空间,发现原始功耗旁路信号中的差异特征,实现硬件木马检测。AES加密电路中的硬件木马检测实验表明,该方法具有比已有检测方法更高的检测精度,能够检测出占原始电路规模0.04%的硬件木马。
线性逆问题中惩罚优化方法信号重建误差界研究
张欢, 雷宏
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181125
[摘要](201) [HTML全文](0) [PDF 794KB](4)
摘要:
惩罚优化问题常常用于在有噪声的条件下用较少的观测个数来求解线性逆问题。目前,对惩罚优化问题恢复误差的研究主要存在以下两点不足:一是对权重参数往往有要求;二是噪声的方向对误差的影响未知。针对这两个问题,该文研究了当存在有界噪声时,惩罚优化问题恢复的误差界。首先,该文从问题的几何出发,给定了一个几何条件。当这一条件满足时,就能够推导出惩罚优化问题恢复的一个明确的误差界。这个误差界保证了恢复的解是稳定的,也就是说,恢复误差不会超过观测误差的常数倍。同时,这一误差界对于任意的正权重参数都成立,并且揭示了恢复误差以及最优的权重选择与观测噪声的方向之间的联系。进一步地,当观测矩阵是一个高斯矩阵时,依据这一几何条件可以得到高概率稳定恢复所需的观测次数。仿真实验证明了理论结果的正确性。
基于Q-Learning算法的毫微微小区功率控制算法
李云, 唐英, 刘涵霄
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181191
[摘要](219) [HTML全文](0) [PDF 2144KB](12)
摘要:
该文研究macro-femto异构蜂窝网络中移动用户的功率控制问题,首先建立了以最小接收信号信干噪比为约束条件,最大化毫微微小区的总能效为目标的优化模型;然后提出了基于Q-Learning算法的毫微微小区集中式功率控制(PCQL)算法,该算法基于强化学习,能在没有准确信道状态信息的情况下,实现对小区内所有用户终端的发射功率统一调整。仿真结果表明该算法能实现对用户终端的功率有效控制,提升系统能效。
基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器设计
王巍, 周凯利, 王伊昌, 王广, 袁军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190037
[摘要](274) [HTML全文](0) [PDF 3511KB](21)
摘要:
为减少卷积神经网络(CNN)的计算量,该文将2维快速滤波算法引入到卷积神经网络,并提出一种在FPGA上实现CNN逐层加速的硬件架构。首先,采用循环变换方法设计行缓存循环控制单元,用于有效地管理不同卷积窗口以及不同层之间的输入特征图数据,并通过标志信号启动卷积计算加速单元来实现逐层加速;其次,设计了基于4并行快速滤波算法的卷积计算加速单元,该单元采用若干小滤波器组成的复杂度较低的并行滤波结构来实现。利用手写数字集MNIST对所设计的CNN加速器电路进行测试,结果表明:在xilinx kintex7平台上,输入时钟为100 MHz时,电路的计算性能达到了20.49 GOPS,识别率为98.68%。可见通过减少CNN的计算量,能够提高电路的计算性能。
基于禁忌搜索算法的机场外航服务人员班型生成研究
冯霞, 唐菱, 卢敏
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181196
[摘要](207) [HTML全文](0) [PDF 1008KB](6)
摘要:
针对机场外航服务人员班型生成面临的任务量大,约束条件复杂,人工生成班型方案困难等问题背景,考虑员工对任务具有层次资质,班型的各类劳动法规等约束条件,以最小化班型方案总工作时间为优化目标,研究构建了面向多任务层次资质场景下的班型生成优化模型,并设计禁忌搜索算法进行求解。在首都机场外航服务部实际排班数据集上进行实验,验证了模型和算法的实用性和有效性,实验结果表明,求得的班型方案相比较现有人工生成的班型方案,能满足所有约束条件且总工作时间更短,总服务人数更少,提高了机场资源利用率。
一种快速稳健的致密焦面阵列馈源设计方法
何山红, 纪萌茜, 解良玉, 范瑾, 范冲
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190026
[摘要](231) [HTML全文](0) [PDF 3288KB](13)
摘要:
致密焦面阵列馈源融合了多喇叭多波束馈源和相控阵列馈源的特点,与多喇叭多波束馈源和常规相控阵列馈源相比较,它可以同时提供更多的固定赋形波束进一步拓宽视场。在射电天文、雷达、电子侦察和卫星通信等领域引起了极大的关注。由于其阵列结构与常规阵列馈源不同,导致设计方法也具有特殊性,因此近年来展开了对其设计方法的研究。该文充分利用反射面天线的固有特性,并结合阵列天线理论,提出一种可以快速、稳健地设计致密焦面阵列馈源的方法,给出了设计原理和设计结果,并和最具代表性的多喇叭多波束馈源进行了性能对比分析,为设计致密焦面阵列馈电的大型反射面提供理论和数据参考。
基于半马尔科夫决策过程的虚拟传感网络资源分配策略
王汝言, 李宏娟, 吴大鹏, 李红霞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190016
[摘要](240) [HTML全文](0) [PDF 940KB](21)
摘要:
针对传统无线传感网络(WSN)中资源部署与特定任务的耦合关系密切,造成较低的资源利用率,进而给资源提供者带来较低的收益问题,根据虚拟传感网络请求(VSNR)的动态变化情况,该文提出虚拟传感网络(VSN)中基于半马尔科夫决策过程(SMDP)的资源分配策略。定义VSN的状态集、行为集、状态转移概率,考虑传感网能量受限以及完成VSNR的时间,给出奖赏函数的表达式,并使用免模型强化学习算法求解特定状态下的行为,从而最大化网络资源提供者的长期收益。数值结果表明,该文的资源分配策略能有效提高传感网资源提供者的收益。
基于图像协方差无关的增量特征提取方法研究
王肖锋, 孙明月, 葛为民
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181138
[摘要](226) [HTML全文](0) [PDF 1451KB](10)
摘要:
针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值或奇异值分解,其复杂度将大为降低,提高了特征提取速度。针对I2DPCA仅提取了横向特征的问题,又提出一种增量式行列顺序2DPCA(IRC2DPCA)算法,该算法对I2DPCA的特征矩阵再次进行纵向特征提取,保留了图像的横向与纵向特征信息,实现了行列两个方向上的特征提取与数据降维。最后,以自建的物块数据集、通用的ORL和Yale人脸数据集分别进行对比实验,结果表明,该文算法在收敛率、分类率及复杂度等性能方面均得到了显著提高,其收敛率达到99%以上,分类率可达97.6%,平均处理速度为29帧/s,能够满足增量特征提取的实时处理需求。
基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法
毕秀丽, 魏杨, 肖斌, 李伟生, 马建峰
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190043
[摘要](260) [HTML全文](0) [PDF 3318KB](18)
摘要:
基于卷积神经网络的图像篡改检测算法利用卷积神经网络的学习能力可以实现不依赖于单一图像属性的图像篡改检测,弥补传统图像篡改检测方法依赖单一图像属性、适用度不高的缺陷。利用深层多神经元的单一网络结构的图像篡改检测算法虽然可以学习更高级的语义信息,但检测定位篡改区域效果并不理想。该文提出一种基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法,在卷积神经网络所展示出来的普遍特性的基础上进一步探究其深层次的特性,利用浅层稀神经元的级联网络结构弥补以往深层多神经元的单一网络结构在图像篡改检测中的缺陷。该文提出的检测算法由级联卷积神经网络和自适应筛选后处理两部分组成,级联卷积神经网络实现分级式的篡改区域定位,自适应筛选后处理对级联卷积神经网络的检测结果进行优化。通过实验对比,该文算法展示了较好的检测效果,且具有较高的鲁棒性。
基于多尺度细节增强的面部表情识别方法
谭小慧, 李昭伟, 樊亚春
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181088
[摘要](198) [HTML全文](0) [PDF 2242KB](12)
摘要:
人类面部表情是其心理情绪变化的最直观刻画,不同人的面部表情具有很大差异,现有表情识别方法均利用面部统计特征区分不同表情,其缺乏对于人脸细节信息的深度挖掘。根据心理学家对面部行为编码的定义可以看出,人脸的局部细节信息决定了其表情意义。因此该文提出一种基于多尺度细节增强的面部表情识别方法,针对面部表情受图像细节影响较大的特点,提出利用高斯金字塔提取图像细节信息,并对图像进行细节增强,从而强化人脸表情信息。针对面部表情的局部性特点,提出利用层次结构的局部梯度特征计算方法,描述面部特征点局部形状特征。最后,使用支持向量机(SVM)对面部表情进行分类。该文在CK+表情数据库中的实验结果表明,该方法不仅验证了图像细节对面部表情识别过程的重要作用,而且在小规模训练数据下也能够得到非常好的识别结果,表情平均识别率达到98.19%。
候选标记信息感知的偏标记学习算法
陈鸿昶, 谢天, 高超, 李邵梅, 黄瑞阳
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181059
[摘要](201) [HTML全文](0) [PDF 3575KB](11)
摘要:
在偏标记学习中,示例的真实标记隐藏在一组候选标记组成的标记集中。现有的偏标记学习算法在衡量示例之间的相似度时,只基于示例的特征进行计算,缺乏对候选标记集信息的利用。该文提出一种候选标记感知的偏标记学习算法(CLAPLL),在构建图的阶段有效地结合候选标记集信息来衡量示例之间的相似度。首先,基于杰卡德距离和线性重构,计算出各个示例的标记集之间的相似度,然后结合示例相似度和标记集的相似度构建相似度图,并通过现有的基于图的偏标记学习算法进行学习和预测。3个合成数据集和6个真实数据集上实验结果表明,该文方法相比于基线算法消歧准确率提升了0.3~16.5%,分类准确率提升了0.2~2.8%。
面向三维高效视频编码的深度图错误隐藏
周洋, 吴佳忆, 陆宇, 殷海兵
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180926
[摘要](188) [HTML全文](0) [PDF 1575KB](6)
摘要:
基于多视点视频序列视点内、视点间存在的相关性,并结合视点间运动矢量共享技术,该文提出了一种面向3维高效视频编码中深度序列传输丢包的错误隐藏算法。首先,根据3D高效视频编码(3D-HEVC)的分层B帧预测(HBP)结构和深度图纹理特征,将深度图丢失块分成运动块和静止块;然后,对于受损运动块,使用结合纹理结构的外边界匹配准则来选择相对最优的运动/视差矢量进行基于位移矢量补偿的错误掩盖,而对受损静止块采用参考帧直接拷贝进行快速错误隐藏;最后,使用参考帧拆分重组来获取新的运动/视差补偿块对修复质量较差的重建块进行质量提升。实验结果表明:相较于近年提出的对比算法,该文算法隐藏后的深度帧平均峰值信噪比(PSNR)能提升0.25~2.03 dB,结构相似度测量值(SSIM)能提升0.001~0.006,且修复区域的主观视觉质量与原始深度图更接近。
基于分类误差一致性准则的自适应知识迁移
梁爽, 杭文龙, 冯伟, 刘学军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181054
[摘要](199) [HTML全文](0) [PDF 1014KB](12)
摘要:
目前大多数迁移学习方法在利用源域数据辅助目标域数据建模时,通常假设源域中的数据均与目标域数据相关。然而在实际应用中,源域中的数据并非都与目标域数据的相关程度一致,若基于上述假设往往会导致负迁移效应。为此,该文首先提出分类误差一致性准则(CCR),对源域与目标域分类误差的概率分布积分平方误差进行最小化度量。此外,该文提出一种基于CCR的自适应知识迁移学习方法(CATL),该方法可以快速地从源域中自动确定出与目标域相关的数据及其权重,以辅助目标域模型的构建,使其能在提高知识迁移效率的同时缓解负迁移学习效应。在真实图像以及文本数据集上的实验结果验证了CATL方法的优势。
基于自动秩估计的黎曼优化矩阵补全算法及其在图像补全中的应用
刘静, 刘涵, 黄开宇, 苏立玉
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181076
[摘要](206) [HTML全文](0) [PDF 1922KB](8)
摘要:
矩阵补全(MC)作为压缩感知(CS)的推广,已广泛应用于不同领域。近年来,基于黎曼优化的MC算法因重构精度高、计算速度快的特点,引起了广泛关注。针对基于黎曼优化的MC算法需假设原矩阵秩固定已知,且随机选择迭代起点的特点,该文提出一种基于自动秩估计的黎曼优化MC算法。该算法通过优化包含秩正则项的目标函数,迭代获取秩估计值和预重构矩阵。在估计所得秩对应的矩阵空间上以预重构矩阵为迭代起点,利用基于黎曼流形的共轭梯度法进行矩阵补全,从而提高重构精度。实验结果表明,与几种经典的图像补全方法相比,该文算法图像重构精度显著提高。
短脉冲非相参雷达的逆合成孔径成像及其稀疏恢复成像技术
汪海波, 黄文华, 巴涛, 姜悦
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180912
[摘要](190) [HTML全文](0) [PDF 1782KB](14)
摘要:
短脉冲非相参雷达(NCSP)的辐射源输出微波脉冲持续时间短,针对于高速运动目标而言,其脉冲持续时间内的目标运动可忽略不计,对回波信号不需进行专门的脉冲内运动补偿。为了利用短脉冲非相参雷达信号进行逆合成孔径雷达成像,该文应用补偿相参处理的方法,去除辐射信号包络时间不确定性和初始相位的不确定性影响,在常规方法进行包络对齐和初相补偿后可利用距离-多普勒(RD)方法进行逆合成孔径雷达成像,仿真验证了补偿后信号成像的可行性。然而,短脉冲非相参雷达的载频随机抖动的因素会导致距离-多普勒成像结果在多普勒维度产生随机调制的旁瓣,影响成像的质量。利用稀疏恢复技术,在成像空间中对目标的散射中心进行稀疏重构,利用正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏贝叶斯学习(SBL)算法进行成像,从而实现了抑制非相参因素引起的成像旁瓣,改进了成像质量,通过仿真验证了方法可行性。
基于频谱校正的中国余数定理多普勒频率估计算法
曹成虎, 赵永波, 索之玲, 庞晓娇, 徐保庆
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181102
[摘要](210) [HTML全文](0) [PDF 1993KB](21)
摘要:
脉冲多普勒(PD)雷达能够检测目标多普勒频率和有效抑制杂波,该优势使得PD雷达得到了广泛应用。但速度模糊的存在,往往对PD目标检测带来困难。该文紧密结合PD雷达体制的特点,在基于PD雷达参差重频模式下,提出一种基于全相位离散傅里叶变换(DFT)相位差频谱校正的最优余数封闭式鲁棒中国余数定理(CFRCRT)的多普勒频率估计算法。理论分析和仿真实验表明该文算法在测量精度和实时性能上可以满足工程上应用的需求。
考虑回旋共振增强效应的平面单栅注波互作用线性分析
王晶, 樊宇, 赵鼎, 杨晨, 王刚, 罗积润
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181145
[摘要](217) [HTML全文](0) [PDF 1025KB](7)
摘要:
基于电子注纵横运动与电磁场纵横分量同时同步相互作用,该文从麦克斯韦方程和线性伏拉索夫方程出发,推导出将回旋共振和契伦科夫共振同时考虑在内的平面单栅注波互作用热色散方程。在合理选择几何参数和电参数的基础上,通过热色散方程数值计算和分析,发现具有回旋共振增强效应下的注波互作用增益和频带都高于只有契伦科夫共振辐射下的结果。
曲线交叠外推的微动多目标宽带分辨算法
魏嘉琪, 张磊, 刘宏伟, 盛佳恋
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190033
[摘要](228) [HTML全文](0) [PDF 2040KB](11)
摘要:
针对传统的微多普勒特征提取技术难以解决多目标分辨和微动参数估计这一问题,该文针对进动多目标,提出一种曲线交叠外推的微动多目标宽带分辨算法。该算法以各个滤波数据点间的相对距离为准则,结合各曲线的历史斜率信息,对交叠点后的点迹进行外推估计,实现各个分量信号微动曲线的区分关联。在此基础上,通过分析各曲线的微动特性差异实现多目标分辨。仿真实验验证了所提算法的有效性和稳定性。
一种基于分布式压缩感知的矿井目标指纹数据库建立方法
田子建, 贺方圆
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180857
[摘要](267) [HTML全文](0) [PDF 1528KB](20)
摘要:
针对目前国内矿井目标定位精度低和定位实时性差的现况,该文提出一种基于分布式压缩感知原理构造指纹数据库的方法,该方法在离线阶段只需采集少量巷道中的指纹信息(参考节点ID信息、基于电磁波到达时间(TOA)的距离测量值和实际距离值),便可高概率重构矿井目标指纹数据库指纹信息,从而达到减少数据采集工作量和提高工作效率的目的。后续在线阶段,只需获得某时刻参考节点ID信息和目标节点被参考节点测得的实时TOA距离测量值,根据模式匹配方法可获得该时刻目标节点距离参考节点的待估距离值,保证了定位精度和定位实时性。在此基础上,提出一种改进的压缩采样修正匹配追踪算法(CoSaMMP)进行指纹信息重构,该算法利用折半法增大裁剪力度从而有效缩短重构数据时间。仿真结果表明所提算法的可行性及有效性。
基于混沌吸引子重构和Low-rank聚类的跳频信号电台分选
眭萍, 郭英, 李红光, 王宇宙
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180947
[摘要](52)
摘要:
辐射源无调制信息的暂态信号能够表征辐射源发射机的无意调制特性,对该暂态信号分析可实现辐射源识别。而跳频电台在开机以及频率转换瞬间,都存在一个无信息传送的暂态调整时间,该暂态调整瞬间,电台发射的信号是无调制信息的非线性、非平稳和非高斯信号。该暂态时间序列可反映跳频电台的器件特性,同时该序列往往呈现复杂的混沌特性。因此,借鉴混沌时间序列分析的思想,同时利用暂态信号的Low-rank特性,该文提出了一种基于暂态信号混沌吸引子重构和Low-rank聚类的跳频信号电台分选算法。实验测试表明:跳频电台的暂态信号时间序列属于混沌时间序列,同时实测多跳频信号的电台分选结果证明了Low-rank聚类算法在跳频电台分选上的可行性。
基于三种反射型单元共享孔径的新型宽带低RCS反射屏设计
张国雯, 高军, 曹祥玉, 杨欢欢, 李思佳
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181049
[摘要](238) [HTML全文](0) [PDF 3704KB](5)
摘要:
该文设计了一种基于3种反射型单元共享孔径的新型宽带低RCS超表面反射屏,与传统人工磁导体反射屏相比,引入一种相量干涉单元,利用新型相位对消关系完成了对传统人工磁导体(AMC)反射屏相位对消频带的拓展。通过将3种反射单元交错排布,合理设计阵列使其满足新型相位对消条件,并进一步优化单元结构参数,实现了阵列RCS缩减和缩减带宽的拓展。在不同极化波垂直入射条件下,新型阵列均有较好的低散射性能。仿真与实测结果表明:在5.2~13.9 GHz范围内后向RCS缩减量达到10 dB以上,相对带宽达到91%,为宽带低RCS反射屏设计提供了新的方法。
一类四重和六重线性码的构造
杜小妮, 吕红霞, 王蓉
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180939
[摘要](147) [HTML全文](0) [PDF 338KB](6)
摘要:
低重线性码在结合方案、认证码以及秘密共享方案等方面有着极其重要的作用,因而低重线性码的设计一直是线性码的重要研究方向。该文通过选取恰当的定义集,构造了有限域${F_p}$(p为奇素数)上的一类四重和六重线性码,利用高斯和确定了码的重量分布,并编写Magma程序进行了验证。结果表明,构造的码中存在关于Singleton界的几乎最佳码。
基于无色无向无冲突可重构光分插复用器节点的全光IP组播能效调度
刘焕淋, 方菲, 陈勇, 向敏, 马跃
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180937
[摘要](208) [HTML全文](0) [PDF 1172KB](7)
摘要:
为了提高无色无向无冲突灵活的可重构光分插复用器(CDC-F ROADM)节点的弹性光网络IP组播频谱-能耗效率,该文提出一种全光组播能效调度算法(AMEESA)。在算法路由阶段,考虑能耗和链路频谱资源使用情况设计链路代价函数,构建最小代价光树算法组播光树。在频谱分配阶段,设计基于高效光谱分辨率(HSR)光树中间节点频谱转换方法,选择节能频谱转换方案为组播光树分配频谱块资源。仿真分析表明,所提算法能有效提升网络能效,降低IP组播带宽阻塞率。
一类新的周期为2pmq阶二元广义分圆序列的线性复杂度
王艳, 薛改娜, 李顺波, 惠飞飞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180884
[摘要](192) [HTML全文](0) [PDF 334KB](10)
摘要:
该文基于Ding-广义分圆理论,将周期为$ 2{p^m}$($ p$为奇素数,$ m$为正整数)广义分圆序列的研究推广到任意素数阶情形,构造了一类新序列。通过数论方法分析多项式广义分圆类,确定并计算线性复杂度与序列的2次剩余类和2次非剩余类的划分紧密相关。结果表明该类序列的线性复杂度远远大于周期的一半,能抗击应用Berlekamp-Massey(B-M)算法的安全攻击,是密码学意义上性质良好的伪随机序列。
基于流量工程的软件定义网络控制资源优化机制
胡宇翔, 李子勇, 胡宗魁, 胡涛
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190276
[摘要](114)
摘要:
针对软件定义网络(SDN)分布式控制平面中由于网络分域管理所引发的控制扩张问题,该文提出了一种基于流量工程的SDN控制资源优化(TERO)机制。首先基于数据流的路径特征对流请求的控制资源消耗进行分析,指出通过调整控制器和交换机的关联关系可以降低控制资源消耗。然后将控制器关联过程分为两个阶段:先设计了最小集合覆盖算法来快速求解大规模网络中控制器关联问题;在此基础上,引入联合博弈策略来优化控制器和交换机的关联关系以减少控制资源消耗和控制流量开销。仿真结果表明,与现有的控制器和交换机就近关联机制相比,该文机制能在保证较低控制流量开销的前提下,节省约28%的控制资源消耗。
高形状因子可编程微波光子滤波器集成芯片
廖莎莎, 廖柯, 廖希, 刘力
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181156
[摘要](137) [HTML全文](0) [PDF 2752KB](2)
摘要:
为了适应新型通信技术发展,该文提出了一种高形状因子、可编程的微波光子滤波器集成芯片。该滤波器芯片采用绝缘体上硅材料(SOI),利用有限冲击响应原理,通过调节各支路上的热光调制器,可以实现带宽可调、形状因子大于0.55的滤波曲线,以及中心频率可调、带宽可调和滤波形状可变3种不同滤波功能。该滤波器尺寸小、重量轻、灵活性高,能适用于大带宽信号处理,并能提供一种理想的信道划分方式,可广泛应用于国防领域和5G网络中。
基于服务质量的相控阵雷达网目标分配方法
杨善超, 田康生, 吴长飞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181133
[摘要](173) [HTML全文](0) [PDF 1816KB](12)
摘要:
针对目前相控阵雷达网目标分配模型中约束条件构建不合理以及求解算法性能不高的问题,该文构建了基于服务质量(QoS)的雷达网目标分配模型,并提出基于强凹曲线逼近的模型求解算法。通过QoS模型中资源空间、环境空间的建立准确描述雷达的资源限制以及雷达与目标的可见性约束;通过库恩-塔克条件推导出QoS模型最优解存在的充分条件,利用2维快速遍历方法逼近得到强凹函数曲线,最后对每个目标强凹曲线中的操作设定点进行逐步迭代得出优化分配方案。仿真结果表明:模型能够有效完成雷达网任务分配,且所提模型求解算法相比典型的智能搜索算法有更好的性能。
基于模2pm的欧拉商的二元序列的线性复杂度
杜小妮, 李丽, 张福军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190071
[摘要](166) [HTML全文](0) [PDF 360KB](7)
摘要:
基于欧拉商模奇素数幂构造的伪随机序列均具有良好的密码学性质。该文根据剩余类环理论,利用模$2{p^m}$($p$为奇素数,整数$m \ge 1$)的欧拉商构造了一类周期为$2{p^{m + 1}}$的二元序列,并在${2^{p - 1}}\not \equiv 1 ({od}\; \;{p^2})$的条件下借助有限域${F_2}$上确定多项式根的方法,给出了序列的线性复杂度。结果表明,序列的线性复杂度取值为$2({p^{m + 1}} - p)$$2({p^{m + 1}} - 1)$不小于其周期的1/2,能够抵抗Berlekamp-Massey(B-M)算法的攻击,是密码学意义上性质良好的伪随机序列。
机器类通信中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方案
谢显中, 黎佳, 黄倩, 陈杰
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190128
[摘要](241) [HTML全文](0) [PDF 1486KB](9)
摘要:
针对机器类通信(MTC)应用场景的业务特征和服务质量(QoS)要求,该文考虑基于非正交多址(NOMA)的MTC中短分组/短编码块传输,探讨MTC中基于NOMA的高可靠低迟延无线资源优化问题。首先,上行传输是基于NOMA的MTC通信的瓶颈,考虑无线蜂窝网络中支持NOMA和高可靠低迟延性能要求,该文建立了上行无线资源优化的系统模型;然后,分析上行传输迟延,导出基于距离的链路可靠性函数;进一步,以迟延、可靠性和带宽为约束下条件,提出一种最大化中心用户和速率的无线资源分配算法,并给出算法的收敛性证明和复杂度分析;最后,实验仿真验证了所提算法的性能优势。
基于直接数字频率合成的LoRa散射通信方法
唐晓庆, 谢桂辉, 佘亚军, 张帅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190001
[摘要](183) [HTML全文](0) [PDF 2400KB](13)
摘要:
LoRa散射通信不仅成本低、功耗低,而且通信距离远。但现存散射方案的系统组成复杂,且无法应用于实际工程。为此该文提出一种新的LoRa散射通信方法,采用直接数字频率合成(DDS)技术产生频率线性变化的方波作为LoRa散射调制信号,并据此首次展示了基于MCU的LoRa散射通信系统原型样机。实验结果表明,该方法能够在相距208 m的基站和接收端之间的任意位置实现低功耗LoRa散射通信,且兼容现有的商用LoRa射频芯片组。此外,该方法还适用于专用集成电路(ASIC)设计,可使LoRa散射IC有更高的鲁棒性、更低的成本和功耗。
基于加权的K近邻线性混合显著性目标检测
李炜, 李全龙, 刘政怡
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190093
[摘要](257) [HTML全文](0) [PDF 2218KB](23)
摘要:
显著性目标检测旨在于一个场景中自动检测能够引起人类注意的目标或者区域,在自底向上的方法中,基于多核支持向量机(SVM)的集成学习取得了卓越的效果。然而,针对每一张要处理的图像,该方法都要重新训练,每一次训练都是非常耗时的。因此,该文提出一个基于加权的K近邻线性混合(WKNNLB)显著性目标检测方法:利用现有的方法来产生初始的弱显著图并获得训练样本,引入加权的K近邻(KNN)模型来预测样本的显著性值,该模型不需要任何训练过程,仅需选择一个最优的K值和计算与测试样本最近的K个训练样本的欧式距离。为了减少选择K值带来的影响,多个加权的K近邻模型通过线性混合的方式融合来产生强的显著图。最后,将多尺度的弱显著图和强显著图融合来进一步提高检测效果。在常用的ASD和复杂的DUT-OMRON数据集上的实验结果表明了该算法在运行时间和性能上的有效性和优越性。当采用较好的弱显著图时,该算法能够取得更好的效果。
多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建
赵小强, 宋昭漾
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190036
[摘要](130) [HTML全文](0) [PDF 1247KB](8)
摘要:
由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先,该方法设计了多级跳线连接的残差块,在多级跳线连接的残差块基础上构造了多级跳线连接的深度残差网络,解决相邻卷积层的特性信息缺乏关联性的问题;然后,使用随机梯度下降法(SGD)以可调节的学习率策略对多级跳线连接的深度残差网络进行训练,得到该网络超分辨率重建模型;最后,将低分辨率图像输入到多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建模型中,通过多级跳线连接的残差块得到预测的残差特征值,再将残差图像和低分辨率图像组合在一起转化为高分辨率图像。该文方法与bicubic, A+, SRCNN, FSRCNN和ESPCN算法在Set5和Set14测试集上进行了对比测试,在视觉效果和评价指标数值上该方法都优于其它对比算法。
一种异构混合群组签密方案的安全性分析与改进
张玉磊, 刘祥震, 郎晓丽, 张永洁, 王彩芬
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190129
[摘要](160) [HTML全文](0) [PDF 650KB](16)
摘要:
异构混合群组签密不仅能够解决不同密码体制下数据传输的机密性和不可伪造性,而且还能对任意长度的数据进行加密。该文首先分析了一种异构密码体制下混合群组签密方案的安全性,指出该方案不满足正确性、机密性和不可伪造性。并提出了一种新的高效异构混合群组签密方案。其次在随机预言机模型下证明了该方案是安全的。最后效率分析表明,该方案在实现原方案所有的功能的基础上同时降低了计算代价。
基于高层特征图组合及池化的高分辨率遥感图像检索
葛芸, 马琳, 江顺亮, 叶发茂
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190017
[摘要](260) [HTML全文](0) [PDF 1374KB](13)
摘要:
高分辨率遥感图像内容复杂,提取特征来准确地表达图像内容是提高检索性能的关键。卷积神经网络(CNN)迁移学习能力强,其高层特征能够有效迁移到高分辨率遥感图像中。为了充分利用高层特征的优点,该文提出一种基于高层特征图组合及池化的方法来融合不同CNN中的高层特征。首先将高层特征作为特殊的卷积层特征,进而在不同输入尺寸下保留高层输出的特征图;然后将不同高层输出的特征图组合成一个更大的特征图,以综合不同CNN学习到的特征;接着采用最大池化的方法对组合特征图进行压缩,提取特征图中的显著特征;最后,采用主成分分析(PCA)来降低显著特征的冗余度。实验结果表明,与现有检索方法相比,该方法提取的特征在检索效率和准确率上都有优势。
基于重叠网络结构的服务功能链时空优化编排策略
谷允捷, 胡宇翔, 谢记超
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190145
[摘要](238) [HTML全文](0) [PDF 2125KB](12)
摘要:
网络功能虚拟化(NFV)的引入大幅降低了互联网业务的运营成本。针对现有的服务功能链(SFC)编排方法无法在优化底层资源的同时保证业务时延性能的问题,该文提出一种基于重叠网络结构的SFC时空优化编排策略。在将计算、网络资源与细粒度时延约束纳入考虑的基础上,该策略通过建立重叠网络模型实现了计算与网络资源的分离,将构建SFC所需的资源开销与相关时延共同抽象化为重叠网络链路权重,从而使SFC编排问题转化为易于求解的最短路径问题。对于需要批量处理的SFC集合设计了基于重叠网络的模拟退火迭代优化编排算法(ONSA)。通过对比实验证明了该策略下编排方案的平均端到端时延、链路资源占用率与运营开销相对其他方案分别降低29.5%、12.4%与15.2%,请求接受率提高22.3%,虚拟网络功能(VNF)负载均衡性能得到显著提升。
多信源多中继编码协作系统准循环LDPC码的联合设计与性能分析
张顺外, 魏琪
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190069
[摘要](360) [HTML全文](0) [PDF 1402KB](16)
摘要:
为解决多信源多中继低密度奇偶校验(LDPC)码编码协作系统编码复杂度高、编码时延长的问题,该文引入一种特殊结构的LDPC码—基于生成矩阵的准循环LDPC码(QC-LDPC)码。该类码结合了QC-LDPC码与基于生成矩阵LDPC (G-LDPC)码的特点,可直接实现完全并行编码,极大地降低了中继节点的编码时延及编码复杂度。在此基础上,推导出对应于信源节点和中继节点采用的QC-LDPC码的联合校验矩阵,并基于最大公约数(GCD)定理联合设计该矩阵以消除其所有围长为4,6(girth-4,girth-6)的短环。理论分析和仿真结果表明,在同等条件下该系统的误码率(BER)性能优于相应的点对点系统。仿真结果还表明,与采用显式算法构造QC-LDPC码或一般构造QC-LDPC码的协作系统相比,采用联合设计QC-LDPC码的系统均可获得更高的编码增益。
基于非均衡求解的D2D多复用通信资源块分配算法研究
钱志鸿, 胡良帅, 田春生, 王雪
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190171
[摘要](300) [HTML全文](0) [PDF 1669KB](21)
摘要:
针对小区内D2D多复用的通信资源块分配问题,以一个D2D用户分别复用2个和3个蜂窝为基础,该文提出基于非均衡求解的D2D多复用模式下的资源块分配方案。利用博弈论将资源块划分问题转化为求解被复用蜂窝用户收益联合最大问题。当纳什均衡解不存在时,分析目标函数特性,在可行域内求解“最优解”,保证对不均衡解处理的最优性;对于均衡解存在的情况,将其取整后作为资源分配方案依据,保持其最优性。通过理论分析及仿真实验表明该算法可以提升系统吞吐率,提高小区通信性能。
区块链上基于B+树索引结构的密文排序搜索方案
牛淑芬, 王金风, 王伯彬, 贾向东, 杜小妮
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190038
[摘要](249) [HTML全文](0) [PDF 773KB](22)
摘要:
为了克服云存储不可信及云存储中密文检索效率低的问题,该文提出区块链上基于B+树的密文排序可搜索加密方案。该方案结合区块链技术解决了在互不了解的多方建立可靠信任的问题;使用向量空间模型降低了文本的复杂性实现了高效的文本检索系统;采用B+树的索引结构提高了区块链上密文交易的检索速度;利用加权统计(TF-IDF)算法实现了多关键词查询结果的排序。在随机预言机模型下,证明该方案是适应性不可区分安全的,通过效率对比分析,表明该方案在区块链上实现了高效的密文检索。
学生t量测分布下鲁棒粒子滤波算法的设计与实现
王宗原, 周卫东
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190144
[摘要](144) [HTML全文](0) [PDF 1725KB](6)
摘要:
野值是一种异于总体数据的非高斯量测值,在实际传输中野值的加入常使信号出现厚尾特性。粒子滤波是基于贝叶斯框架的适用于非线性/非高斯系统的一种滤波方法。如果在量测噪声中存在野值会使粒子滤波的精度下降。该文利用学生t分布建模量测噪声模型,结合变分贝叶斯(VB)递推方法设计一种新颖的粒子滤波MPF-VBM,它在滤波同时可对量测噪声的包括均值在内的全部参数进行实时估计。进一步,利用该估计算法,在量测噪声时变条件下研究了噪声关联的粒子滤波算法MPF-VBM-COR-1。通过对典型单变量增长模型的仿真,验证了所提两种算法相比于已有算法在状态估计上具有更优越的鲁棒性。
基于混合精度模数转换器的大规模MIMO-OFDM系统性能分析
刘凯, 陈贵潮, 陶成, 周涛
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181136
[摘要](259) [HTML全文](0) [PDF 1279KB](16)
摘要:
该文对在接收端使用混合精度的模数转换器且采用迫零接收算法的大规模MIMO-OFDM系统的上行链路的频谱效率和能量效率进行了研究。采用加性量化噪声模型来对系统的性能进行分析,推导出整个系统的频谱效率和能量效率的近似闭式表达式,并通过仿真证明了表达式的正确性。研究结果表明,系统的频谱效率和每个用户的发送功率,接收端天线数目和接收端量化精度有关。数值和仿真结果还表明可以通过增加基站端的天线数量来补偿由低精度模数转换器带来的性能损失。
基于稀疏贝叶斯学习的双基雷达关联成像
李瑞, 张群, 苏令华, 梁佳, 罗迎
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180933
[摘要](408) [HTML全文](0) [PDF 1088KB](27)
摘要:
双基雷达具有隐蔽性高、抗干扰性能强等优点,在现代电子战中发挥重要作用。基于雷达关联成像原理,该文研究运动目标双基雷达关联成像问题。首先,针对采用均匀线性阵列作为收发天线的双基雷达系统,在发射随机频率调制信号条件下,分析运动目标雷达回波信号特点,建立双基雷达关联成像参数化稀疏表征模型;其次,针对建立的参数化稀疏表征模型,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的迭代关联成像算法。该算法在建立贝叶斯模型基础上,通过贝叶斯推理,得到稀疏重构信号,从而实现对运动目标成像和运动参数的精确估计。最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性。
G矩阵修正法在一维综合孔径微波辐射计成像中的应用
张爱丽, 刘浩, 武林, 牛立杰, 张成, 陈雪, 吴季
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181067
[摘要](175) [HTML全文](0) [PDF 1669KB](4)
摘要:
1维综合孔径微波辐射计通常会采用G矩阵模型法来实现亮温图像的重建。对于1维辐射计系统,成像过程主要包含:辐射计仪器观测2维全视场的目标场景亮温,得到1维的可见度函数采样值,再通过对系统参数矩阵G求逆来实现目标场景的1维图像重建。由于1维辐射计系统的采样基线只分布在空间频率域的1个维度上,所以在图像重建过程中,需要实现矩阵G从2维到1维的转换。对此,该文提出了两种适用于1维综合孔径微波辐射计成像的G矩阵修正方法。并针对目前已经完成的8单元辐射计地面样机系统和目前正在研制的10单元盐度计样机系统,通过理论分析和仿真实验,验证了G矩阵修正法对1维综合孔径微波辐射计成像结果的改善效果,以及对天线方向图旁瓣恶化所引入成像误差的有效抑制。
具有最小异或数的最大距离可分矩阵的构造
陈少真, 张怡帆, 任炯炯
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181113
[摘要](226) [HTML全文](0) [PDF 449KB](12)
摘要:
随着物联网等普适计算的发展,传感器、射频识别(RFID)标签等被广泛使用,这些微型设备的计算能力有限,传统的密码算法难以实现,需要硬件效率高的轻量级分组密码来支撑。最大距离可分(MDS)矩阵扩散性能最好,通常被用于构造分组密码扩散层,异或操作次数(XORs)是用来衡量扩散层硬件应用效率的一个指标。该文利用一种能更准确评估硬件效率的XORs计算方法,结合一种特殊结构的矩阵—Toeplitz矩阵,构造XORs较少效率较高的MDS矩阵。利用Toeplitz矩阵的结构特点,改进矩阵元素的约束条件,降低矩阵搜索的计算复杂度,在有限域${\mathbb{F}_{{2^8}}}$上得到了已知XORs最少的4×4MDS矩阵和6×6MDS矩阵,同时还得到XORs等于已知最优结果的5×5MDS矩阵。该文构造的具有最小XORs的MDS Toeplitz矩阵,对轻量级密码算法的设计具有现实意义。
一种新的时分多址信号射频特征及其在特定辐射源识别中的应用
潘一苇, 彭华, 李天昀, 王文雅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190163
[摘要](270) [HTML全文](0) [PDF 1743KB](15)
摘要:
时分多址(TDMA)信号特定辐射源识别(SEI)的性能主要受限于突发数据的长度。为此,该文提出一种新的射频特征,从载波相位上揭示了相邻时隙的用户是否相同,为相同用户的数据累积提供了依据。该文首先分析了特征的产生机理,并给出了提取方法;根据特征的统计特性,推导了自适应的判决门限,实现了相邻时隙用户身份的检测;在此基础上,设计了新的SEI处理流程,通过数据累积打破了每个时隙单独识别的传统思维。实验结果表明:该特征对噪声具备良好的鲁棒性,能够实现相邻时隙用户身份的准确检测;与传统做法相比,新的处理流程能够有效改善TDMA信号SEI的性能。
基于联合对角化的声信号深度卷积混合盲分离方法
李扬, 张伟涛, 楼顺天
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190067
[摘要](243) [HTML全文](0) [PDF 1119KB](7)
摘要:
声信号在空间中的传播具有较强的多径效应,在接收端往往以卷积形式相互叠加,尤其在海洋、剧场等强混响条件下,混合滤波器冲击响应的长度会显著增加,现有的频域卷积盲分离算法将失效。为了消除长脉冲响应导致解混合模型失效的问题,该文对观测信号进行两次短时傅里叶变换(STFT),第1次STFT缩短了脉冲响应长度,第2次STFT将信号模型转化为瞬时盲分离,最终利用联合对角化(JD)技术估计出分离矩阵。与现有方法相比,所提方法解决了深度卷积混合下模型失效的问题,并且当源信号数较多或存在加性噪声时,可以得到更好地分离性能。仿真结果验证了方法的有效性和性能优势。
命名数据网络中可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制
雒江涛, 何宸, 王俊霞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181160
[摘要](220) [HTML全文](0) [PDF 1094KB](6)
摘要:
由于命名数据网络(NDN)具有网内缓存特点,任意用户可直接从中间路由节点获取数据,同时,内容提供商也无法得知用户的访问信息。针对这些问题,该文结合基于身份的组合公钥和Schnorr签名方法,提出了“三次握手”匿名安全认证协议,同时,采用改进的秘密共享方法来高效分发内容密钥,实现了一种可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制(TLAC),最后,通过实验验证了TLAC机制的高效性。
抗侧信道攻击的服务功能链部署方法
伊鹏, 谢记超, 张震, 谷允捷, 赵丹
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190127
[摘要](231) [HTML全文](0) [PDF 2196KB](8)
摘要:
侧信道攻击是当前云计算环境下多租户间信息泄露的主要途径,针对现有服务功能链(SFC)部署方法未充分考虑多租户环境下虚拟网络功能(VNF)面临的侧信道攻击问题,该文提出一种抗侧信道攻击的服务功能链部署方法。引入基于时间均值的租户分类策略以及结合历史信息的部署策略,在满足服务功能链资源约束条件下,以最小化租户所能覆盖的服务器数量为目标建立相应的优化模型,并设计了基于贪婪选择的部署算法。实验结果表明,与其他部署方法相比,该方法显著提高了恶意租户实现共存的难度与代价,降低了租户面临的侧信道攻击风险。
基于双模板Siamese网络的鲁棒视觉跟踪算法
侯志强, 陈立琳, 余旺盛, 马素刚, 范九伦
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181018
[摘要](244) [HTML全文](0) [PDF 2486KB](22)
摘要:
近年来,Siamese网络由于其良好的跟踪精度和较快的跟踪速度,在视觉跟踪领域引起极大关注,但大多数Siamese网络并未考虑模型更新,从而引起跟踪错误。针对这一不足,该文提出一种基于双模板Siamese网络的视觉跟踪算法。首先,保留响应图中响应值稳定的初始帧作为基准模板R,同时使用改进的APCEs模型更新策略确定动态模板T。然后,通过对候选目标区域与2个模板匹配度结果的综合分析,对结果响应图进行融合,以得到更加准确的跟踪结果。在OTB2013和OTB2015数据集上的实验结果表明,与当前5种主流跟踪算法相比,该文算法的跟踪精度和成功率具有明显优势,不仅在尺度变化、平面内旋转、平面外旋转、遮挡、光照变化情况下具有较好的跟踪效果,而且达到了46 帧/s的跟踪速度。
基于配置模式匹配和层次化映射结构的高效FPGA码流生成系统研究
涂开辉, 黄志洪, 侯峥嵘, 杨海钢
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190143
[摘要](170) [HTML全文](0) [PDF 2352KB](7)
摘要:
码流生成在FPGA电子设计自动化(EDA)流程中,提供应用电路在芯片上物理实现所需的精准配置信息。现代FPGA的发展一方面呈现出器件规模及码流容量越来越大的趋势,另一方面越来越多可变阵列大小的嵌入式应用(例如eFPGA)又要求码流生成器具备更高的配置效率以及更精简的可重构数据库。针对码流生成时间增加的问题和阵列规模任意缩放的需求,该文提出一种模式匹配和层次映射的码流生成方法,即对编程单元按配置模式进行分类建模,在配置时按模型进行调用匹配,并采用了层次化的码流映射策略,使得数据库可随阵列排布调整动态生成。该方法可有效应对FPGA嵌入式应用中码流容量的增大以及阵列规模可变所带来的挑战,同时相比平面化的建模及映射方法,码流配置的时间复杂度由O(n)降低为O(lgn)
基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法
王守华, 陆明炽, 孙希延, 纪元法, 胡丁梅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180748
[摘要](247) [HTML全文](0) [PDF 1998KB](15)
摘要:
针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算。将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位。实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度。
基于博弈的机器人认知情感交互模型
黄宏程, 刘宁, 胡敏, 陶洋, 寇兰
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180867
[摘要](274) [HTML全文](0) [PDF 993KB](18)
摘要:
针对现有的人机交互系统普遍存在情感缺失、参与人参与度不高的问题,该文依据PAD情感空间提出一种基于博弈的机器人认知情感交互模型。首先,对参与人的交互输入情感进行评估并分析当前人机交互关系,提取友好度和共鸣度2个影响因素。其次,模拟人际交往的心理博弈过程对参与人和机器人的情感生成过程进行建模,将嵌入博弈的子博弈完美均衡策略作为机器人的最优情感选择策略;最后,根据最优情感策略更新机器人的情感状态转移概率,并以6种基本情感的空间坐标为标签,得出受到情感刺激后机器人情感状态的空间坐标。实验结果表明,与其它认知交互模型相比,该文模型能够减少机器人对外界情感刺激的依赖并有效引导参与人参与人机交互,为机器人的情感认知建模提供了新的方法和思路。
基于时延优化的蜂窝D2D通信联合用户关联及内容部署算法
柴蓉, 王令, 陈明龙, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180408
[摘要](108) [HTML全文](0) [PDF 1236KB](17)
摘要:
针对蜂窝网络传输性能及基站(BS)缓存能力受限,多用户内容请求难以满足用户服务质量(QoS)需求等问题,该文提出一种蜂窝终端直通(D2D)通信联合用户关联及内容部署算法。考虑到位于特定区域的多用户可能对于相同内容存在内容请求,该文引入成簇思想,提出一种成簇及内容部署机制,通过为各簇头推送热点内容,而簇成员基于D2D通信模式关联簇头获取所需内容,可实现高效内容获取。综合考虑成簇数量、用户关联簇头、簇头缓存容量及传输速率等限制条件,建立基于用户总业务时延最小化的联合成簇及内容部署优化模型。该优化问题是一个非凸的混合整数优化问题,该文运用拉格朗日部分松弛法,将原优化问题等价转换为3个凸优化的子问题,并基于迭代算法及Kuhn-Munkres算法联合求解各子问题,从而得到联合成簇及内容部署优化策略。最后通过MATLAB仿真验证所提算法的有效性。
基于迁移权重的条件对抗领域适应
王进, 王科, 闵子剑, 孙开伟, 邓欣
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190115
[摘要](90) [HTML全文](0) [PDF 1080KB](4)
摘要:
针对条件对抗领域适应(CDAN)方法未能充分挖掘样本的可迁移性,仍然存在部分难以迁移的源域样本扰乱目标域数据分布的问题,该文提出一种基于迁移权重的条件对抗领域适应(TW-CDAN)方法。首先利用领域判别模型的判别结果作为衡量样本迁移性能的主要度量指标,使不同的样本具有不同的迁移性能;其次将样本的可迁移性作为权重应用在分类损失和最小熵损失上,旨在消除条件对抗领域适应中难以迁移样本对模型造成的影响;最后使用Office-31数据集的6个迁移任务和Office-Home数据集的12个迁移任务进行了实验,该方法在14个迁移任务上取得了提升,在平均精度上分别提升1.4%和3.1%。
卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展
贺丰收, 何友, 刘准钆, 徐从安
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180899
[摘要](449) [HTML全文](0) [PDF 900KB](76)
摘要:
自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。
基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计
刘鲁涛, 王传宇
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180832
[摘要](334) [HTML全文](0) [PDF 1434KB](19)
摘要:
针对残缺电磁矢量传感器的极化敏感阵列多参数联合估计问题,该文提出一种基于正交偶极子的均匀线阵的2维波达方向(Direction-Of-Arrival, DOA)估计算法。首先,对极化敏感阵列的接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,然后将信号子空间划分成4个子阵,根据旋转不变子空间(ESPRIT)算法分别求出其中1个子阵与其它3个子阵的相位差,再对不同子阵间的相位差进行配对,最后根据相位差求出信号的DOA估计和极化参数。由正交偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和传统ESPRIT算法无法进行2维DOA估计,该文提出的算法解决了这个问题,并且相较于极化MUISC算法降低了算法的复杂度。仿真结果验证了该文算法的有效性。
基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法
孙彦景, 石韫开, 云霄, 朱绪冉, 王赛楠
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180971
[摘要](368) [HTML全文](0) [PDF 2570KB](37)
摘要:
针对目标快速运动、遮挡等复杂视频场景中目标跟踪鲁棒性差和跟踪精度低的问题,该文提出一种基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法(ASFTT)。首先提取卷积神经网络(CNN)中帧图像的多层卷积特征,避免网络单层特征表征目标信息不全面的缺陷,增强算法的泛化能力;使用多层特征计算帧图像相关性响应,提高算法的跟踪精度;最后该文使用自适应决策融合算法将所有响应中目标位置决策动态融合以定位目标,融合算法综合考虑生成响应的各跟踪器的历史决策信息和当前决策信息,以保证算法的鲁棒性。采用标准数据集OTB2013对该文算法和6种当前主流跟踪算法进行了仿真对比,结果表明该文算法具有更加优秀的跟踪性能。
基于行人属性分级识别的行人再识别
陈鸿昶, 吴彦丞, 李邵梅, 高超
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180740
[摘要](402) [HTML全文](0) [PDF 2461KB](18)
摘要:
为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识别行人属性的注意力模型,提取行人属性信息和显著性程度;二是在网络的特征识别部分,针对行人属性的显著性程度和包含的信息量大小,利用注意力模型对属性进行分级识别;三是分析属性之间的相关性,根据上一级的识别结果,调整下一级的识别策略,从而提高小目标属性的识别准确率,进而提高行人再识别的准确率。实验结果表明,该文提出的模型相较于现有方法,有效提高了行人再识别的首位准确率,其中,Market1501数据集上,首位准确率达到了93.1%,在DukeMTMC数据集上,首位准确率达到了81.7%。
声表面波谐振器回波信号的频率估计
刘伯权, 郭佳佳, 罗治民
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180875
[摘要](385) [HTML全文](0) [PDF 2530KB](24)
摘要:
声表面波谐振器测量技术能在高温、高压、强电磁辐射和强电磁干扰等恶劣环境下,实现无线无源的参数检测。针对声表面波谐振器回波信号的非平稳特点,该文提出一种回波信号的频率测量方法“数字频率有效位数跟进法”(DFSPT)。仿真结果表明,该方法与现有的基于傅里叶变换法(FFT)和奇异值分解法(SVD)的方法相比,其能根据信噪比的不同,自行确定数字频率有效数字的位数,提高了频率估计的精度和稳定性。无线SAW温度传感器实验表明,该方法的频率估计标准差小,鲁棒性高。
低信噪比下归零Turbo码码长及其帧同步识别
吴昭军, 张立民, 钟兆根, 于柯远, 杨芸丞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180903
[摘要](294) [HTML全文](0) [PDF 1707KB](18)
摘要:
针对目前高斯消元法在归零Turbo码长、帧同步等参数识别过程存在容错性能低且计算复杂度高的缺点,该文提出一种低信噪比(SNR)下基于差分似然差(DLD)的识别算法。首先通过定义差分似然差的概念,利用归零Turbo码帧头两码元差分似然差为正值(“+”)的特性,构建分析矩阵实现码长的识别;其次,提出基于最小错误判决准则下的差分似然差“+”位置门限判决方法,完成帧同步;最后,从工程实际出发,遍历寄存器个数的可能值,实现码率、寄存器个数以及交织长度识别。仿真实验表明:所提算法对于归零Turbo码码长、帧同步等参数识别有效,差分似然差“+”位置分布与分析的数据结构特征一致,判决门限能够有效判断差分似然差“+”位置,同时,算法容错性能较强,在信噪比为–5 dB条件下,码长、帧同步等参数识别率能够达到90%以上,并且算法的复杂度远小于现有算法。
基于双向门控循环单元的3D人体运动预测
桑海峰, 陈紫珍
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180978
[摘要](234) [HTML全文](0) [PDF 2318KB](13)
摘要:
在机器视觉领域,预测人体运动对于及时地人机交互及人员跟踪等是非常有必要的。为了改善人机交互及人员跟踪等的性能,该文提出一种基于双向门控循环单元(GRU)的编-解码器模型(EBiGRU-D)来学习3D人体运动并给出一段时间内的运动预测。EBiGRU-D是一种深递归神经网络(RNN),其中编码器是一个双向GRU (BiGRU)单元,解码器是一个单向GRU单元。BiGRU使原始数据从正反两个方向同时输入并进行编码,编成一个状态向量然后送入解码器进行解码。BiGRU将当前的输出与前后时刻的状态关联起来,使输出充分考虑了前后时刻的特征,从而使预测更加准确。在human3.6m数据集上的实验表明EBiGRU-D不仅极大地改善了3D人体运动预测的误差还大大地增加了准确预测的时间。
5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法
唐伦, 周钰, 杨友超, 赵国繁, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JELT180894
[摘要](376) [HTML全文](0) [PDF 1859KB](33)
摘要:
针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA算法的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。
邻近信息约束下的随机异构无线传感器网络节点调度算法
秦宁宁, 金磊, 许健, 徐帆, 杨乐
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190094
[摘要](216) [HTML全文](0) [PDF 1999KB](14)
摘要:
针对高密度部署的随机异构传感器网络内部存在的覆盖冗余问题,该文提出一种随机异构无线传感器网络的节点调度算法(NSSH)。在网络原型拓扑的支撑下构建Delaunary三角剖分,规划出节点进行本地化调度的局部工作子集。通过折中与邻近节点的空外接圆半径,完成对感知半径的独立配置;引入几何线、面概念,利用重叠面积和有效约束圆弧完成对灰、黑色节点的分类识别,使得节点仅依赖本地及邻居信息进行半径调整和冗余休眠。仿真结果表明,NSSH能以低复杂度的代价,近似追平贪婪算法的去冗余性能,并表现出了对网络规模、异构跨度和参数配置的低敏感性。
基于深度卷积神经网络的气象雷达噪声图像语义分割方法
杨宏宇, 王峰岩
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190098
[摘要](346) [HTML全文](0) [PDF 3060KB](46)
摘要:
针对新一代多普勒气象雷达的散射回波图像受非降雨等噪声回波干扰导致精细化短时气象预报准确度降低的问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的气象雷达噪声图像语义分割方法。首先,设计一种深度卷积神经网络模型(DCNNM),利用MJDATA数据集的训练集数据进行训练,通过前向传播过程提取特征,将图像高维全局语义信息与局部特征细节融合;然后,利用训练误差值反向传播迭代更新网络参数,实现模型的收敛效果最优化;最后,通过该模型对气象雷达图像数据进行分割处理。实验结果表明,该文方法对气象雷达图像的去噪效果较好,与光流法、全卷积网络(FCN)等方法相比,该文方法对气象雷达图像中真实回波和噪声回波的识别准确率高,图像的像素精度较高。
基于空时内插的端射阵机载雷达杂波补偿新方法
李永伟, 谢文冲
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181131
[摘要](212) [HTML全文](0) [PDF 3085KB](8)
摘要:
端射阵天线因其低风阻和高增益特性而特别适用于机载雷达的前后向补盲,而天线的前后视放置则不可避免地要面临杂波的距离非平稳问题。该文基于端射阵机载雷达杂波谱特性,针对传统空时内插法(STINT)不能直接适用于距离模糊情况下端射阵杂波补偿这一情况,提出一种基于空时内插的端射阵杂波补偿新方法。该方法充分考虑了各距离门的模糊杂波,以远程平稳杂波脊主瓣区所对应的圆弧为插值参考子空间并细化了动目标约束的约束对象,实现了对距离模糊情况下端射阵非平稳杂波的有效补偿。计算机仿真结果验证了该文方法的有效性。
短参考正交多用户差分混沌键控方案的性能分析
张刚, 赵畅畅, 张天骐
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181038
[摘要](177) [HTML全文](0) [PDF 1978KB](6)
摘要:
针对差分混沌移位键控(DCSK)传输率低这一缺点,以及为了进一步改善系统的误码性能,该文提出一种短参考正交多用户DCSK(SOM-DCSK)通信系统。该系统将参考信号缩短为每个信息承载信号的1/P,通过延迟时间的不同传输多个用户,然后在每个信息时隙中利用希尔伯特变换的正交性达到传输2 bit信息信号的目的。该文推导了SOM-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)和Rayleigh衰落信道下的比特误码率(BER)公式并进行了实验仿真。仿真结果表明:相同条件下,该方案相比于传统多用户系统的误码性能有了明显的改进,具有很好的实用价值。
D2D网络中信道选择与功率控制策略研究
钱志鸿, 田春生, 王鑫, 王雪
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190149
[摘要](213) [HTML全文](0) [PDF 2077KB](20)
摘要:
针对D2D通信的资源分配问题,该文研究了D2D信道选择与功率控制策略。在保证蜂窝用户服务质量(QoS)的前提下,提出一种基于启发式的D2D信道选择算法,为系统内的D2D用户找到合适的信道复用资源。同时,利用拉格朗日对偶方法求解得到D2D用户最优传输功率。仿真结果表明当蜂窝用户与多对D2D用户共享信道资源时能够大幅度提升系统平均吞吐量。在相同条件下,该算法的性能要明显优于现有算法。
学生 t 混合势均衡多目标多伯努利滤波器
陈树新, 洪磊, 吴昊, 刘卓崴, 岳龙华
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181121
[摘要](170) [HTML全文](0) [PDF 2355KB](13)
摘要:
在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生 t 混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近似为学生 t 分布,并用学生 t 混合模型来近似多目标的先验强度。从理论上推导出学生 t 混合形式的预测强度和后验强度,建立了势均衡多目标多伯努利滤波器的闭式递推框架。仿真结果表明,在重尾的过程噪声和量测噪声存在的环境中,该滤波器能有效抑制其干扰,相比于传统方法,具有更高的跟踪精度。
基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法
徐公国, 单甘霖, 段修生, 乔成林, 王浩天
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181129
[摘要](224) [HTML全文](0) [PDF 1590KB](13)
摘要:
针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器切换时间和目标数目的时变性,采用随机分布粒子计算新生目标的检测概率,给出了固定目标数目和时变目标数目情形下的传感器调度方法。最后,为满足在线调度的实时性需求,采用自适应多种群协同差分进化(AMCDE)算法求解传感器调度方案。仿真结果表明,该方法能够有效应对多任务场景,实现多传感器资源的合理调度。
极低信噪比下对偶序列跳频信号的随机共振检测方法
刘广凯, 全厚德, 孙慧贤, 崔佩璋, 池阔, 姚少林
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190157
[摘要](259) [HTML全文](0) [PDF 1945KB](9)
摘要:
针对对偶序列跳频(DSHF)在极低信噪比(SNR)下无法通信的问题,该文充分利用对偶序列跳频信号时、频域物理特征,提出一种随机共振(SR)检测方法,极大扩展该信号的应用场景。首先,通过分析对偶序列跳频的发射、接收信号及超外差解调的中频(IF)信号,构建随机共振系统,采用尺度变换调整中频信号;然后,引入判决时刻,将无定态解的非自治福克普朗克方程(FPE)转化为可解的自治方程,从而推导出含时间参量的概率密度周期定态解;其次,以最大后验概率为准则,得到检测概率、虚警概率和接收机工作特性(ROC)曲线;最后,得出以下结论:(1) 应用匹配随机共振检测对偶序列跳频信号的信噪比最低可达–18 dB;(2)对偶序列跳频与匹配随机共振结合,适用于信噪比在–18~–14 dB的信号检测;(3)应用匹配随机共振检测对偶序列跳频信号在信噪比为–14 dB时,检测性能提升了25.47%。仿真实验验证了理论的正确性。
分布式阵列雷达基线位置和相位误差的卫星标校方法
陆潞, 高梅国
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181152
[摘要](256) [HTML全文](0) [PDF 2111KB](21)
摘要:
在采用相位干涉测角的分布式阵列雷达系统中,系统阵面相位中心位置误差和相位误差对测角精度影响很大,且阵面相位中心位置与物理中心位置通常不一致,因此需要对其进行精细标准补偿。传统的雷达系统误差校正方法通常采用远场辐射源来对雷达进行校正,但是对于单元间距很大的分布式阵列空间目标监视雷达而言,要实现远场辐射校准往往很难。该文提出一种利用多弧段的精轨卫星精密星历对阵面相位中心位置误差引起的相位误差进行白化,然后搜索相位中心坐标和相位差使匹配方差最小的校正方法,无需使用特定仪器测量,且能很好地标定误差;计算机仿真以及实测数据验证了使用该文校正方法后,测角精度得到了显著提升。
基于超复数域小波变换的显著性检测
余映, 吴青龙, 邵凯旋, 康迂星, 杨鉴
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180738
[摘要](331) [HTML全文](0) [PDF 7822KB](22)
摘要:
针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著图,最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图。实验结果表明,该文方法能够有效地抑制背景干扰,快速、精确地找到完整的显著目标,具有较高的检测精确度。
基于接收信号强度非齐性分布特征的半监督学习室内定位指纹库构建
李世宝, 王升志, 刘建航, 黄庭培, 张鑫
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180599
[摘要](354) [HTML全文](0) [PDF 1933KB](8)
摘要:
室内定位中半监督学习的指纹库构建方法能够降低人力开销,但忽略了高维接收信号强度(RSS)数据不均匀的非齐分布特点,影响定位精度,针对此问题该文提出一种基于RSS非齐性分布特征的半监督流形对齐指纹库构建方法。该算法运用局部RSS尺度参数以及共享近邻相似性构造权重矩阵,得到精确反映RSS数据流形结构的权重图,利用该权重图通过求解流形对齐的目标函数最优解,实现运用少量标记数据对大量未标记数据的位置标定。实验结果表明,该算法可以显著降低离线阶段数据采集的工作量,同时可以取得较高的定位精度。
基于无证书的多方合同签署协议
曹素珍, 王斐, 郎晓丽, 汪锐, 刘雪艳
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190166
[摘要](145) [HTML全文](0) [PDF 1018KB](14)
摘要:
线上合同签署在电子商务中日益普及,在互不信任的签署方之间签署一份合同并不是一件简单的事情,各方就合同签署问题提出过许多合同签署协议。其中较多的协议是带有第三方参与的,但是在效率方面并不占优势,且易出现安全问题。现有借助区块链技术取代第三方参与的合同签署协议中,区块链的公开验证对不管是签署方还是待签署合同的敏感信息又发起了挑战。且大多协议针对于双方合同签署,随着签署方数量的增加,协议的通信成本和复杂度都在急剧增加。该文结合现有协议,提出一个高效的多方合同签署协议,协议中通过基于无证书的高效聚合签名方案,用于提高区块链下签署方签名验证效率,在区块链上仅公开签署方的临时密钥以减少系统开销。该协议满足正确性、安全性、公平性、私密性以及高效性。
基于脑电信号深度迁移学习的驾驶疲劳检测
王斐, 吴仕超, 刘少林, 张亚徽, 魏颖
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180900
[摘要](322) [HTML全文](0) [PDF 1568KB](32)
摘要:
脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,驾驶者的精神状态可通过对脑电信号的分析得到。但由于脑电信号具有非线性、非平稳性和空间分辨率低等特点,传统的机器学习方法在运用脑电信号进行疲劳检测时还存在识别率低,特征提取操作繁琐等不足。为此,该文基于脑电信号的电极-频率分布图,提出运用深度迁移学习实现的驾驶疲劳检测方法,即搭建深度卷积神经网络,并利用SEED脑电情绪数据集对其进行预训练,然后通过迁移学习方法将其用于驾驶疲劳检测。实验结果表明,卷积神经网络模型能够很好地从电极-频率分布图中获得与疲劳状态相关的特征信息,达到较好的识别效果。此外,基于迁移学习策略可以将训练好的深度网络模型迁移到其他识别任务上,有助于推动脑电信号在驾驶疲劳检测系统中的应用。
基于双向参考集矩阵度量学习的行人再识别
陈莹, 许潇月
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190159
[摘要](162)
摘要:
针对行人再识别中由于外观差异不显著导致特征描述不准确的问题,该文提出一种基于双向参考集矩阵度量学习的行人再识别算法。首先通过互近邻算法获得每个摄像头下的互近邻参考集,为保证参考集的鲁棒性,联合考虑各摄像头下的互近邻参考集获得双向参考集。通过双向参考集挖掘出困难样本进行特征描述,从而得到准确的外观差异描述。最后利用该特征描述进行更有效的矩阵度量学习。在多个公开数据集上的实验结果证明了该算法比现有算法具有更好的行人再识别性能。
异构无线网络中基于模糊逻辑的分级垂直切换算法
马彬, 李尚儒, 谢显中
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190190
[摘要](160) [HTML全文](0) [PDF 2031KB](2)
摘要:
在异构无线网络中,针对综合考虑网络端和用户端参数的垂直切换算法,参数权重难以确定,同时基于模糊逻辑的垂直切换算法存在复杂度高的问题,该文提出一种基于模糊逻辑的分级垂直切换算法。首先,将接收信号强度(RSS)、带宽、时延输入到1级模糊逻辑系统,结合规则自适应匹配,推理出QoS模糊值,并通过QoS模糊值对网络进行初步筛选得到候选网络集;然后通过触发机制触发2级模糊逻辑系统,并将候选网络的QoS模糊值、网络负载率、用户接入费用输入2级模糊逻辑系统,同时结合规则自适应匹配,得到输出判决值,从而选择最佳接入网络。最后,实验结果表明,该算法能保证网络性能的同时,降低系统的时间开销。
基于非正交多址接入的网络切片联合用户关联和功率分配算法
唐伦, 马润琳, 杨恒, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180770
[摘要](224) [HTML全文](0) [PDF 2220KB](23)
摘要:
为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前传容量为约束,建立在C-RAN场景中最大化长时平均网络切片总吞吐量的联合用户关联和功率分配模型。其次,将概率混合优化问题转换为非概率优化问题,并利用Lyapunov优化理论设计一种基于当前时隙的联合用户调度和功率分配的算法。最后采用贪婪算法求得用户关联问题次优解;基于用户关联的策略,将功率分配的问题利用连续凸逼近方法将其转换为凸优化问题并采用拉格朗日对偶分解方法获得功率分配策略。仿真结果表明,该算法能满足各网络切片和用户需求的同时有效提升系统时间平均切片总吞吐量。
基于优化的ELM和深度层次的RGB-D显著检测
刘政怡, 徐天泽
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180826
[摘要](227) [HTML全文](0) [PDF 1553KB](12)
摘要:
目前,相当多的显著目标检测方法均聚焦于2D的图像上,而RGB-D图像所需要的显著检测方法与单纯的2D图像相去甚远,这就需要新的适用于RGB-D的显著检测方法。该文在经典的RGB显著检测方法,即极限学习机的应用的基础上,提出融合了特征提取、前景增强、深度层次检测等多种思路的新的RGB-D显著性检测方法。该文的方法是:第一,运用特征提取的方法,提取RGB图4个超像素尺度的4096维特征;第二,依据特征提取中产生的4个尺度的超像素数量,分别提取RGB图的RGB, LAB, LBP特征以及深度图的LBE特征;第三,根据LBE和暗通道特征两种特征求出粗显著图,并在4个尺度的遍历中不断强化前景、削弱背景;第四,根据粗显著图选取前景与背景种子,放入极限学习机中进行分类,得到第1阶段显著图;第五,运用深度层次检测、图割等方法对第1阶段显著图进行再次优化,得到第2阶段显著图,即最终显著图。
基于时频单元选择的双耳目标声源定位
李如玮, 李涛, 孙晓月, 杨登才, 王琪
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181127
[摘要](182) [HTML全文](0) [PDF 569KB](7)
摘要:
针对复杂声学环境下,现有目标声源定位算法精度低的问题,该文提出了一种基于时频单元选择的双耳目标声源定位算法。该算法首先利用双耳目标声源的频谱特征训练1个基于深度学习的时频单元选择模型,然后使用时频单元选择器从双耳输入信号中提取可靠的时频单元,减少非目标时频单元对定位精度的负面影响。同时,基于深度神经网络的定位系统将双耳空间线索映射到方位角的后验概率。最后,依据与可靠时频单元相对应的后验概率完成目标语音的声源定位。实验结果表明,该算法在低信噪比和各种混响环境,特别是存在与目标声源类似的噪声环境下目标声源的定位精度得到明显改善,性能优于对比算法。
基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测
唐红梅, 王碧莹, 韩力英, 周亚同
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190101
[摘要](183) [HTML全文](0) [PDF 3888KB](5)
摘要:
针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以便描述图像前景内部的关联性与前景背景间的差异性,从而摒弃众多节点的冗余连接,强化节点局部空间关系;并且结合聚类簇紧密性采取流形排序的方式形成显著图,利用背景区域簇的相似性,引入背景置信度进行显著性优化,最终得到精细的检测结果。在4个基准数据集上与4种基于图模型的流行算法对比,该算法能清晰地突出显著区域,且在多种综合指标评估中,具备更优越的性能。
基于滑动区域的粒子群虚拟网节能映射算法
庄雷, 田帅魁, 和孟佯, 宋玉, 王国卿, 刘文覃, 马岭
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190168
[摘要](173) [HTML全文](0) [PDF 1456KB](15)
摘要:
针对传统虚拟网节能映射中存在的节点映射分散、链路映射跳数多等问题,利用虚拟网请求的最小生成树拓扑将节点和链路同时映射,该文提出了基于滑动区域的粒子群虚拟网节能映射算法(EVNE_SRPS)。当一个虚拟网请求到达时,生成其最小生成树拓扑,根节点为路径和最短的节点;在底层网络随机选取多个区域作为粒子对象,并在区域中心映射虚拟网请求的最小生成树拓扑;计算粒子的适应度,求出群体和个体最优解,并在最优解的指导下确定滑动方向、更新区域位置,经过迭代后得到虚拟网的映射方案。实验结果表明,与现有算法相比,该算法降低了网络能耗,提高了运营商的收益成本比。
基于分段Walsh-Hadamard变换的卷积码盲重构算法
姚智刚, 解辉, 韩壮志, 史林, 尹园威
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181139
[摘要](223) [HTML全文](0) [PDF 1117KB](6)
摘要:
利用Walsh-Hadamard变换可实现2元域含错方程组的求解,该方法可用于卷积码的盲识别,但当方程组未知数较多时,其对计算机内存的要求使得该方法在实际中难以应用,为此该文提出一种基于分段Walsh-Hadamard变换的卷积码识别方法。该方法通过对方程组高维系数向量进行分段,使其转化为两个低维的系数向量,将Walsh-Hadamard变换求解高维方程组的问题分解为求解两个较低维数方程组的问题,同时证明了两个低维方程组解向量的组合就是高维方程组的解。算法有效减少了对计算机内存的需求,仿真结果验证了该算法的有效性,且算法具有良好的误码适应能力。
基于多普勒重采样的恒加速度大斜视SAR成像算法
李宁, 别博文, 邢孟道, 孙光才
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180953
[摘要](199) [HTML全文](0) [PDF 2356KB](11)
摘要:
针对机动平台大斜视(HS) SAR存在的方位相位系数空变特性,该文提出一种基于多普勒重采样的改进谱分析(SPECAN)成像方法。首先,对于恒加速度HS SAR,给出了一种正交坐标斜距模型,可以处理传统方法中距离走动校正(RWC)引起的坐标旋转,解决了斜距模型与信号之间的失配问题。在此基础上通过方位多普勒重采样校正相位系数的空变性,并且结合SPECAN技术实现方位向聚焦。最后,通过仿真数据验证了该文算法的有效性,与参考算法相比该文方法聚焦质量有明显提升。
基于属性攻击图的动态威胁跟踪与量化分析技术研究
杨英杰, 冷强, 潘瑞萱, 胡浩
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181117
[摘要](301) [HTML全文](0) [PDF 1821KB](19)
摘要:
网络多告警信息融合处理是有效实施网络动态威胁分析的主要手段之一。基于此该文提出一种利用网络系统多告警信息进行动态威胁跟踪与量化分析的机制。该机制首先利用攻击图理论构建系统动态威胁属性攻击图;其次基于权限提升原则设计了前件推断算法(APA)、后件预测算法(CPA)和综合告警信息推断算法(CAIIA)进行多告警信息的融合与威胁分析,生成网络动态威胁跟踪图进行威胁变化态势的可视化展示。最后通过实验验证了该机制和算法的有效性。
一种方向插值预测变长编码的帧存有损压缩算法
罗瑜, 张珍珍
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181195
[摘要](342) [HTML全文](0) [PDF 573KB](8)
摘要:
为了提高帧存储的压缩性能,该文提出一种基于方向插值预测变长编码(DIPVLC)的帧存有损压缩算法。首先根据自适应纹理方向插值获取参考像素,从而得到预测残差,然后优化率失真模型对预测残差进行量化,最后通过游程哥伦布算法对量化残差进行变长编码。实验结果显示,与内容感知自适应量化(CAAQ)的帧存压缩算法相比,该文算法不但PSNR下降更少,而且压缩率提高了10.05%,同时编码时间减少了10.62%。
一种大规模传感器网络节点分布式定位算法
蒋俊正, 李杨剑, 赵海兵, 欧阳缮
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181101
[摘要](230) [HTML全文](0) [PDF 783KB](25)
摘要:
针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题,每个子区域可以独立计算;然后,使用分布式算法估计子区域中的节点位置并进行局部融合。实验结果表明,与已有算法相比,该算法具有良好的扩展性,在大规模网络中定位精度更高,能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。
分块压缩感知的全变差正则化重构算法
谌德荣, 吕海波, 李秋富, 宫久路, 厉智强, 韩肖君
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180931
[摘要](315) [HTML全文](0) [PDF 1584KB](28)
摘要:
针对分块压缩感知(BCS)重建图像质量较差问题,该文提出一种最小化l0范数的分块压缩感知全变差(TV)正则化迭代阈值图像重构算法(BCS-TVIT)。BCS-TVIT算法考虑图像的局部平滑、有界变差等性质,将最小化l0范数与图像的全变差TV正则项结合,构建目标函数。针对目标函数中l0范数项和分块测量约束项无法直接优化问题,采用迭代阈值法使重构图像l0范数最小化,并通过凸集投影保证满足约束条件,完成了目标函数的优化求解。实验表明,与基于l0范数最小化的分块压缩感知平滑投影算法(BCS-SPL)相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提高2 dB,能消除BCS-SPL的“亮斑”效应,且在视觉效果上明显优于BCS-SPL算法;与最小全变差算法相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提升1 dB,且能降低重构时间约2个数量级。
同时同频扰中通系统非线性干扰抑制
李晨兴, 郭文博, 刘颖, 沈莹, 赵宏志, 唐友喜
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180919
[摘要](282) [HTML全文](0) [PDF 1131KB](24)
摘要:
在同时同频扰中通(CJ)系统中,干扰发射机中的功率放大器(PA)工作于非线性区内,导致近端接收机接收到的自干扰(SI)信号中包含大量非线性分量。该文针对非线性干扰抑制这一问题,在接收端建立干扰非线性模型,并进行非线性模型参数估计,最终在接收信号中减去重建的非线性干扰信号,以抑制同时同频扰中通系统中的非线性干扰。仿真与实验结果表明,该文所提方法针对同时同频扰中通场景中存在残余频偏的情况下,能够对非线性干扰进行有效抑制,验证了该方案的有效性与可行性。
一种侧信道风险感知的虚拟节点迁移方法
黄开枝, 潘启润, 袁泉, 游伟
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180905
[摘要](322) [HTML全文](0) [PDF 1662KB](23)
摘要:
为防御网络切片(NS)中的侧信道攻击(SCA),现有的基于动态迁移的防御方法存在不同虚拟节点共享物理资源的条件过于松弛的问题。该文提出一种侧信道风险感知的虚拟节点迁移方法。根据侧信道攻击的实施特点,结合熵值法对虚拟节点的侧信道风险进行评估,并将服务器上偏离平均风险程度大的虚拟节点进行迁移;采用马尔科夫决策过程描述网络切片虚拟节点的迁移问题,并使用Sarsa学习算法求解出最终的迁移结果。仿真结果表明,该方法将恶意网络切片实例与其他网络切片实例隔离开,达到防御侧信道攻击的目的。
基于模型重建的深度卷积网络权值可视化方法
刘嘉铭, 邢孟道, 符吉祥, 徐丹
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180916
[摘要](249) [HTML全文](0) [PDF 1562KB](26)
摘要:
针对深度卷积网络原理分析的问题,该文提出一种基于模型重建的权值可视化方法。首先利用原有的神经网络对测试样本进行前向传播,以获取重建模型所需要的先验信息;然后对原本网络中的部分结构进行修改,使其便于后续的参数计算;再利用正交向量组,逐一地计算重建模型的参数;最后将计算所得的参数按照特定的顺序进行重排列,实现权值的可视化。实验结果表明,对于满足一定条件的深度卷积网络,利用该文所提方法重建的模型在分类过程的前向传播运算中与原模型完全等效,并且可以明显观察到重建后模型的权值所具有的特征,从而分析神经网络实现图像分类的原理。
非理想连续干扰消除下非正交多址接入上行传输系统性能分析
王夕予, 许晓明, 陈亚军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181165
[摘要](235) [HTML全文](0) [PDF 1171KB](10)
摘要:
非正交多址接入(NOMA)技术允许多个发送方共用同一个资源块,接收方通过连续干扰消除(SIC)解码出不同发送方的信息。然而,目前针对NOMA系统的研究大多基于理想SIC的假设,而没有考虑非理想SIC对系统性能带来的影响。针对此问题,该文在非理想SIC的假设下,针对单小区上行NOMA系统提出一套性能分析框架。首先,采用二项式点过程(BPP)对上行NOMA系统中基站和用户设备的空间分布进行建模。基于此模型,采用基于大尺度衰落的干扰消除顺序,对干扰消除的误差情况进行分析。进一步,基于随机几何理论和次序统计理论,推导出距基站由近至远次序为k的用户设备的覆盖概率,并采用平均覆盖概率衡量整个NOMA传输系统的可靠性。理论和仿真结果分析了远近次序、基站半径和发射功率等系统参数对传输可靠性的影响,并验证了理论推导的准确性。
基于粗糙k均值的服务质量相关弹性流聚集
吴争, 董育宁, 田炜, 汤萍萍
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181169
[摘要](168) [HTML全文](0) [PDF 1860KB](8)
摘要:
面对多变的网络环境,现有的网络服务质量(QoS)映射中流聚集方法缺乏灵活性。针对现有聚集方法的缺陷,该文提出一种动态聚集方法。使用增强粗糙k均值算法(ERKM),按照网络流的QoS属性将网络流进行合理聚集,并且在网络处于高负载状况时,通过隶属度弹性聚集网络流,从而适应网络的变化,使得网络流聚集具有灵活性。最后进行了网络流聚集实验和调度实验。实验表明,相比于现有的方法,该方法能够更加弹性地应对不同网络状态,并且更好地保障网络流的QoS指标。此外,还进一步验证了该文方法在不同网络环境下的QoS类聚集的一致性。
雷电测向正交磁环天线的测角误差矫正
胡淼, 阮泽辉, 李鹏, 曹保锋, 周雪芳, 孙佳琦, 胡喜明, 叶晟
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181016
[摘要](258) [HTML全文](0) [PDF 1189KB](7)
摘要:
用于雷电测向的正交磁环天线(OMLA)的测量精度要求不断提高,导致天线自身结构加工误差引起的测角误差(AME)进一步加大。对天线自身结构加工误差与测角误差的关系建立理论模型,通过引入补偿系数和等效结构误差角度,该文提出一种对正交磁环天线测角误差的矫正方法。通过实验对比3组正交磁环天线,对其常规测向结果和矫正测向结果的测角误差进行对比分析,实验表明矫正后测角误差比常规测角误差降低约50%。因此该矫正方法在同等硬件条件下,可以很好地提升正交磁环天线的雷电测向精度。
合成多频磁感应信号同步激励-检测方法研究
杜强, 张可昊, 柯丽, 王晨阳
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181083
[摘要](191) [HTML全文](0) [PDF 1683KB](9)
摘要:
磁感应检测技术是一种非接触、无创的电阻抗检测技术,多频率同步检测可同时获得不同频率下被测对象的阻抗信息。该文首先研究了磁感应信号多频率同步激励与检测原理,基于Walsh函数合成了5频率激励信号。其次分析了合成多频率同步检测性能,设计了合成多频磁感应信号同步检测系统。最后,通过合成5频率激励信号与同步检测系统进行不同电导率NaCl溶液的检测实验,结果表明:合成5频率激励信号5个主谐波的测量结果都具有很好的线性度,为磁感应信号多频率同步检测提供了激励-检测方法。
改进射线描迹的低仰角散射斜延迟实时估计
吴文溢, 钟方平, 王万鹏, 陈西宏, 朱丹
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190014
[摘要](189) [HTML全文](0) [PDF 2058KB](14)
摘要:
针对任意测站的对流层散射斜延迟估算时存在探空气象数据不易实时获取的不足,该文提出一种利用地面气象参数内插改进射线描迹计算公式的对流层散射斜延迟估计算法。该算法利用中纬度大气气象参数公式推导了折射指数随地心距变化的关系式,并采用气象参数内插方法获取温度变化率和水汽压变化率,克服了射线描迹法对探空数据的依赖。根据亚洲地区6个国际GPS服务(IGS)测站2012年的实测气象数据,验证了该文算法解算天顶延迟年平均偏差的绝对值在1 cm以内;选取基线距离适宜的3个测站分成3组散射通信比对站,利用射线描迹法计算了其在0°~5°入射角下全年的斜延迟,结果表明,3组比对站进行单向传输的最大斜延迟为17.03~33.10 m;进行双向时间比对相互抵消95%时,时间延迟为2.88~5.52 ns。
基于极化特征参数和极化干涉最优参数的改进四元素分解方法
王宇, 禹卫东, 刘秀清
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190108
[摘要](237) [HTML全文](0) [PDF 5051KB](6)
摘要:
雷达目标的后向散射对目标姿态与雷达视线的相对几何关系十分敏感,同一目标相对于雷达视线的姿态不同时,散射特性十分不同。倾斜地表和倾斜建筑物等目标可能扭转后向散射回波的极化基,进而导致交叉极化分量过高,图像体散射成分过估计。该文针对图像体散射成分过估计的现象,提出一种基于极化特征参数($ H/{\alpha} $)和极化干涉相似性参数(PISP)的极化干涉分解方法。该方法充分考虑了散射体在雷达视线方向上的散射多样性,对不同取向的倾斜地表和倾斜建筑物等目标产生的交叉极化分量进行更好的适配,得到更好的分解结果。最后,利用由中国科学院电子学研究所获取的机载C波段全极化干涉数据验证该方法在极化干涉分解中的有效性。实验结果表明,该改进算法可以有效、正确地区分地物散射特性。
超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法
梁彦霞, 姜静, 孙长印, 刘欣, 谢永斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181144
[摘要](226) [HTML全文](0) [PDF 1199KB](12)
摘要:
超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离,使得网络频谱效率大幅度提高,扩展了系统容量,但是小区边缘用户的性能严重下降。合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰,而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决。该文提出了一种干扰增量降低(IIR)的用户分簇算法,通过在簇间不断交换带来最大干扰的用户,最小化簇内的干扰和,最终最大化系统和速率。该算法在不提高K均值算法的复杂度的同时,不需要指定簇首,避免陷入局部最优。仿真结果表明,网络密集部署时,有效提高系统和速率,尤其是边缘用户的吞吐量。
支持国产密码算法的高速PCIe密码卡的设计与实现
赵军, 曾学文, 郭志川
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190003
[摘要](203) [HTML全文](0) [PDF 744KB](9)
摘要:
密码卡在信息安全领域发挥着重要作用,但当前密码卡存在性能不足的问题,难以满足高速网络安全服务的需要。该文提出一种基于MIPS64多核处理器的高速PCIe密码卡的设计与系统实现方法,支持SM2/3/4国产密码(GM)算法以及RSA, SHA, AES等国际密码算法,系统包括硬件模块,密码算法模块,主机驱动模块和接口调用模块;对SM3的实现提出一种优化方案,性能提升了19%;支持主机以Non-Blocking方式发送请求,单进程应用即可获得密码卡满载性能。该卡在10核CPU下SM2签名和验证速度分别为18000次/s和4200次/s, SM3杂凑速度2200 Mbps, SM4加/解密速度8/10 Gbps,多项指标达到较高水平;采用1300 MHz主频16核CPU时,SM2/3的性能指标提高1倍,采用48核CPU时SM2签名速度可达到105次/s。
具有高资源利用率特征的改进型查找表电路结构与优化方法
高丽江, 杨海钢, 李威, 郝亚男, 刘长龙, 石彩霞
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190095
[摘要](256) [HTML全文](0) [PDF 2331KB](8)
摘要:
该文着重研究了FPGA芯片中核心模块基本可编程逻辑单元(BLE)的电路结构与优化设计方法,针对传统4输入查找表(LUT)进行逻辑操作和算术运算时资源利用率低的问题,提出一种融合多路选择器的改进型LUT结构,该结构具有更高面积利用率;同时提出一种对映射后网表进行统计的评估优化方法,可以对综合映射后网表进行重新组合,通过预装箱产生优化后网表;最后,对所提结构进行了实验评估和验证。结果表明:与Intel公司Stratix系列FPGA相比,采用该文所提优化结构,在MCNC电路集和VTR电路集下,资源利用率平均分别提高了10.428% 和 10.433%,有效提升了FPGA的逻辑效能。
基于序列优化的认知雷达稳健旁瓣抑制方法
金松坡, 庄珊娜
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181091
[摘要](240) [HTML全文](0) [PDF 1289KB](16)
摘要:
距离旁瓣可能导致强目标掩盖弱目标以及大量虚假目标的出现,针对认知雷达旁瓣抑制问题,该文提出一种基于序列优化的方法。首先,将待测区域按距离单元进行划分,之后,基于最小均方误差准则,针对某距离单元进行发射-接收联合优化,所优化结果用于该距离单元散射点雷达截面积(RCS)的估计。上述过程在场景内各距离单元序贯进行,并将已获估计值用于后续距离单元距离旁瓣的抑制,各散射点RCS值依次以递归方式获得,并循环更新。所提方法构建了一个闭环系统,根据实时反馈的场景信息调整收发系统,提高雷达对环境的感知能力,从而改善旁瓣抑制性能,提高抗噪声稳健性。仿真结果验证了所提方法的有效性。
基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法
崔维嘉, 张鹏, 巴斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181181
[摘要](198) [HTML全文](0) [PDF 1978KB](13)
摘要:
针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。