高级搜索
优先发表栏目展示本刊经同行评议确定正式录用的文章,这些文章目前处在编校过程,尚未确定卷期及页码,但可以根据DOI进行引用。本栏目内容尚未正式出版,未经编辑部许可,不得转载。

显示方式:      

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](536) [HTML全文](0) [PDF 1932KB](14)
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。
博弈条件下雷达波形设计策略研究
李伟, 王泓霖, 郑家毅, 徐建业, 赵俊龙, 邹鲲
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190114
[摘要](283) [HTML全文](0) [PDF 1814KB](14)
摘要:
为提高电子战中弹载雷达检测性能,该文提出基于纳什均衡的雷达波形设计方法。首先建立电子战条件下雷达与干扰信号博弈模型,基于最大化信干噪比(SINR)准则,分别设计了雷达和干扰的波形策略;然后通过数学推导论证了博弈纳什均衡解的存在性,设计了一种重复剔除严格劣势的多次迭代注水方法来实现纳什均衡;通过二步注水法推导了非均衡的maxmin优化方案;最后通过仿真实验测试不同策略下雷达检测性能。仿真结果证明,基于纳什均衡的雷达信号设计有助于提升博弈条件下雷达检测性能,对比未博弈时,雷达检测概率最高可提升12.02%,较maxmin策略最高可提升3.82%,证明所设计的纳什均衡策略更接近帕累托最优。
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](367) [HTML全文](0) [PDF 1773KB](19)
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。
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](197) [HTML全文](0) [PDF 812KB](33)
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恒虚警率(CFAR)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中的虚警控制能力。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。
稳健高效通用SAR稀疏特征增强算法
杨磊, 李埔丞, 李慧娟, 方澄
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190173
[摘要](140) [HTML全文](0) [PDF 4914KB](3)
摘要:
针对合成孔径雷达(SAR)成像中的稀疏特征增强问题,传统方法难以在精度与效率之间实现有效的平衡。该文提出基于复数交替方向多乘子方法(C-ADMM),针对SAR稀疏特征增强建立增广的拉格朗日优化方程,并引入复数${\ell _1}$范数邻近算子,基于高斯-赛德尔思想进行对偶迭代运算,从而在复数回波数据域内对多种SAR模式的实测数据进行成像。实验部分首先通过仿真数据的相变图(PTD)验证C-ADMM算法对于复数数据的稀疏恢复性能,然后选取SAR、SAR地面运动目标(GMTIm)和逆SAR(ISAR)实测数据,与凸优化(CVX)方法和贝叶斯压缩感知(BCS)方法进行对比试验,最后验证了该文所提算法在稀疏特征增强应用中的稳健性、高效性和通用性。
一种新的图像超像素分割方法
廖苗, 李阳, 赵于前, 刘毅志
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190111
[摘要](167) [HTML全文](0) [PDF 4766KB](3)
摘要:
针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。
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](562) [HTML全文](0) [PDF 2604KB](8)
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](390) [HTML全文](0) [PDF 361KB](17)
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。
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](311) [HTML全文](0) [PDF 1018KB](25)
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。
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](351) [HTML全文](0) [PDF 1263KB](11)
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。
一种基于资源传输路径拓扑有效性的链路预测方法
王凯, 李星, 兰巨龙, 卫红权, 刘树新
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190333
[摘要](129) [HTML全文](0) [PDF 1537KB](18)
摘要:
链路预测旨在利用网络中已有的拓扑结构或其他信息,预测未连边节点间存在连接的可能性。资源分配指标具有较低复杂度的同时取得了较好的预测效果,但在资源传输过程的描述中缺少对路径有效性的刻画。资源传输过程是网络演化连边产生的重要内在动力,通过分析节点间资源传输路径周围拓扑的有效性,该文提出一种基于资源传输路径有效性的链路预测方法。该方法首先分析了节点间潜在的资源传输路径对资源传输量的影响,提出资源传输路径有效性的量化方法。然后,基于资源传输路径的有效性,通过对双向资源传输量进行刻画,提出了节点间传输路径的有效性指标。在12个实际网络数据集上的实验测试表明,相比其他基于相似性的链路预测方法,该方法在AUC和Precision衡量标准下能够取得更好的效果。
基于强化学习的5G网络切片虚拟网络功能迁移算法
唐伦, 周钰, 谭颀, 魏延南, 陈前斌
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190290
[摘要](162) [HTML全文](0) [PDF 1975KB](15)
摘要:
针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文首先建立基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的随机优化模型以实现多类型服务功能链(SFC)的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,该文提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移学习算法,该算法通过卷积神经网络(CNN)来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。
忆阻高通滤波电路准周期与混沌环面簇发振荡及慢通道效应
李芳苑, 陈墨, 武花干
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190317
[摘要](86) [HTML全文](0) [PDF 3687KB](2)
摘要:
该文提出了一种忆阻高通滤波电路,它是由有源高通RC滤波器与二极管桥级联LC振荡器的忆阻模拟器并联耦合组成的。该文建立了电路方程与系统模型。基于分岔图、相平面图、庞加莱映射等数值仿真,开展了以反馈增益为可调参数的分岔分析,揭示了忆阻高通滤波电路中存在的准周期、混沌环面、混沌和多周期等簇发振荡行为。进一步地,通过快慢分析法,导出了快子系统的Hopf分岔集,并进而阐述了忆阻高通滤波电路慢通道效应的形成机理。最后,基于Multisim电路仿真验证了数值仿真结果。
基于多模态生成对抗网络和三元组损失的说话人识别
陈莹, 陈湟康
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190154
[摘要](174) [HTML全文](0) [PDF 1308KB](2)
摘要:
为了挖掘说话人识别领域中人脸和语音的相关性,该文设计多模态生成对抗网络(GAN),将人脸特征和语音特征映射到联系更加紧密的公共空间,随后利用3元组损失对两个模态的联系进一步约束,拉近相同个体跨模态样本的特征距离,拉远不同个体跨模态样本的特征距离。最后通过计算公共空间特征的跨模态余弦距离判断人脸和语音是否匹配,并使用Softmax识别说话人身份。实验结果表明,该方法能有效地提升说话人识别准确率。
基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法
郭鹏程, 刘峥, 罗丁利, 李俭朴
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190417
[摘要](216) [HTML全文](0) [PDF 1529KB](6)
摘要:
传统的距离扩展目标检测一般在散射点密度或散射点数量先验条件下完成,在目标散射点信息完全未知时检测性能会大幅降低。针对这个问题,该文提出一种基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法(OESS-RSTD),该方法利用机器学习中的无监督聚类算法在线估计强散射点数量以及首次检测门限,然后再结合虚警率、确定2次检测门限,最后通过两次门限检测完成目标有无的判决。该文分别利用仿真数据和实测数据进行了试验验证,并和其他算法进行了试验对比,通过虚警概率一定时的信噪比(SNR)-检测概率曲线验证了该文所提方法相对于传统算法有更高的稳健性,且该方法不需要目标散射点的任何先验信息。
基于Tangle网络的移动群智感知数据安全交付模型
赵国生, 张慧, 王健
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190370
[摘要](200) [HTML全文](0) [PDF 1947KB](7)
摘要:
针对现有群智感知平台在数据和酬金交付过程中存在的安全风险和隐私泄露问题,该文提出一种基于Tangle网络的分布式群智感知数据安全交付模型。首先,在数据感知阶段,调用局部异常因子检测算法剔除异常数据,聚类获取感知数据并确定可信参与者节点。然后,在交易写入阶段,使用马尔科夫蒙特卡洛算法选择交易并验证其合法性,通过注册认证中心登记完成匿名身份数据上传,并将交易同步写入分布式账本。最后,结合Tangle网络的累计权重共识机制,当交易安全性达到阈值时,任务发布者可进行数据和酬金的安全交付。仿真试验表明,在模型保护用户隐私的同时,增强了数据和酬金的安全交付能力,相比现有感知平台降低了时间复杂度和任务发布成本。
车联网中一种基于软件定义网络与移动边缘计算的卸载策略
张海波, 荆昆仑, 刘开健, 贺晓帆
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190304
[摘要](219) [HTML全文](0) [PDF 1616KB](16)
摘要:
在新兴的车联网络中,汽车终端请求卸载的任务对网络带宽、卸载时延等有着更加严苛的需求,而新型通信网络研究中移动边缘计算(MEC)的提出更好地解决了这一挑战。该文着重解决的是汽车终端进行任务卸载时卸载对象的匹配问题。文中引入了软件定义车载网络(SDN-V)对全局变量统一调度,实现了资源控制管理、设备信息采集以及任务信息分析。基于用户任务的差异化性质,定义了重要度的模型,在此基础上,通过设计任务卸载优先级机制算法,实现任务优先级划分。针对多目标优化模型,采用乘子法对非凸优化模型进行求解。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,该文所提卸载机制对时延和能耗优化效果明显,能够最大程度的保证用户的效益。
多级注意力特征网络的小样本学习
汪荣贵, 韩梦雅, 杨娟, 薛丽霞, 胡敏
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190242
[摘要](994) [HTML全文](0) [PDF 1650KB](13)
摘要:
针对目前基于度量学习的小样本方法存在特征提取尺度单一、类特征学习不准确、相似性计算依赖标准度量等问题,该文提出多级注意力特征网络。首先对图像进行尺度处理获得多个尺度图像;其次通过图像级注意力机制融合所提取的多个尺度图像特征获取图像级注意力特征;在此基础上使用类级注意机制学习每个类的类级注意力特征。最后通过网络计算样本特征与每个类的类级注意力特征的相似性分数来预测分类。该文在Omniglot和MiniImageNet两个数据集上验证多级注意力特征网络的有效性。实验结果表明,相比于单一尺度图像特征和均值类原型,多级注意力特征网络进一步提高了小样本条件下的分类准确率。
基于矢量图的特定辐射源识别方法
潘一苇, 杨司韩, 彭华, 李天昀, 王文雅
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190329
[摘要](304) [HTML全文](0) [PDF 4001KB](1)
摘要:
发射机的指纹特征具有复杂性,现有的认识水平制约了特定辐射源识别(SEI)的性能。为此,该文提出一种基于矢量图的SEI方法,应用深度学习技术实现了多种复杂特征的联合提取。该文首先分析了多种发射机畸变在矢量图上的视觉表现;在此基础上,以矢量图灰度图像作为信号表示,构建深度残差网络提取图像中的视觉特征。该方法克服了现有认知的局限,兼具高信息完整性和低计算复杂度。实验结果表明,与现有算法相比,该方法能够显著改善SEI的性能,识别增益约为30%。
基于混沌集的图像加密算法
李付鹏, 刘敬彪, 王光义, 王康泰
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190344
[摘要](48) [HTML全文](0) [PDF 3867KB](6)
摘要:
该文提出一种基于包含离散混沌系统、连续混沌系统的混沌系统集的混沌加密算法,该加密算法可以根据加密强度需求选择不同的混沌系统组合,利用图像像素的像素均值及像素坐标值为参数控制混沌密钥产生,增强混沌密钥与明文数据之间的联系。在加密基础上,将密文按位切割成3个数据后伪装隐藏在一个处理后的公开图像内,改变了密文外观特性。通过对加密后的图像进行图像直方图分析、相邻像素相关性分析及图像信息熵分析,表明该加密算法有效,在图像保密传输中具有应用潜力。
一种适用于工业控制系统的加密传输方案
屠袁飞, 苏清健, 杨庚
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190187
[摘要](122) [HTML全文](0) [PDF 1032KB](7)
摘要:
随着工业物联网、云计算等信息技术与工业控制系统的整合,工业数据的安全正面临着极大风险。为了能在这样一个复杂的分布式环境中保护数据的机密性和完整性,该文采用基于属性的加密算法,设计一种集数据加密、访问控制、解密外包、数据验证为一体的通信方案,同时具有密文长度恒定的特点。最后,从正确性、安全性和性能开销3个方面对方案进行详细的分析,并通过仿真验证得出该算法具有低解密开销的优势。
基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法
马友, 贾树泽, 赵现纲, 冯小虎, 范存群, 朱爱军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180728
[摘要](77) [HTML全文](0) [PDF 768KB](5)
摘要:
卫星健康状况监测是卫星安全保障的重要基础,而卫星遥测数据又是卫星健康状况分析的唯一数据来源。因此,卫星遥测缺失数据的准确预测是卫星健康分析的重要前瞻性手段。针对极轨卫星多组成系统、多仪器载荷以及多监测指标形成的高维数据特点,该文提出一种基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法,以解决当前数据预测方法大多面向低维数据或只能针对特定维度的不足。所提算法将遥测数据中的系统、载荷、指标以及时间等多维因素作为统一的整体进行张量建模,以完整、准确地表达数据的高维特征;其次,通过张量分解计算数据模型的成分特征,通过成分特征可对张量模型进行准确重构,并在重构过程中对缺失数据进行准确预测;最后,提出一种高效的优化算法实现相关的张量计算,并对算法中最优参数设置进行严格的理论推导。实验结果表明,所提算法的预测准确度优于当前大部分预测算法。
基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法
张玉, 李天琪, 张进, 唐波
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190085
[摘要](63) [HTML全文](0) [PDF 3394KB](0)
摘要:
为研究敌我识别(IFF)辐射源信号的细微特征,针对目前在复杂噪声环境中IFF辐射源个体识别研究不足的问题,该文提出一种基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法。该算法应用集成固有时间尺度分解(EITD)将采样信号自适应划分为若干有实际意义的信号分量并求取IFF辐射源信号在时频域的能量分布图。通过对时频能量谱的纹理分析,以图像的纹理特征表征辐射源信号的无意调制特征,送入支持向量机(SVM)中进行分类识别。实验表明,所提算法相较于基于希尔伯特-黄变换(HHT)、基于固有时间尺度分解(ITD)的辐射源个体识别方法在识别准确度上有较大提升。
基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原
梁晓萍, 郭振军, 朱昌洪
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190261
[摘要](496) [HTML全文](0) [PDF 2246KB](5)
摘要:
该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。
一种适用于小样本的迭代多重信号分类算法
王娟, 王彤, 吴建新
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190160
[摘要](297) [HTML全文](0) [PDF 1465KB](19)
摘要:
当样本数不足时,由采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间偏离其真实值,使得多重信号分类(MUSIC)算法目标角度(DOA)估计性能下降。为了解决这个问题,该文提出了一种迭代算法通过校正信号子空间来提高MUSIC算法性能。该方法首先利用采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间粗略估计目标角度;其次基于信源的稀疏性和导向矢量的低秩特性,由上一步得到的目标角度以及其邻域角度对应的导向矢量构造一个新的信号子空间;最后通过解一个优化问题来校正信号子空间。仿真结果表明,该算法有效地提高了子空间估计精度。基于新的信号子空间实现MUSIC DOA估计可以使得性能得到改善,且在低样本数下改善尤为明显。
广义Pareto分布海杂波模型参数的组合双分位点估计方法
于涵, 水鹏朗, 施赛楠, 杨春娇
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190148
[摘要](105) [HTML全文](0) [PDF 2731KB](6)
摘要:
广义Pareto分布的复合高斯模型可以很好地描述高分辨低擦地角对海探测场景中海杂波的重拖尾特性,实现该杂波模型下双参数的有效估计对雷达检测性能具有重要意义。对此,该文提出一种双参数的组合双分位点估计方法。该估计方法基于低阶多项式方程的显式求根表达式,充分组合利用回波中的样本信息,旨在实现高精度的双参数估计过程。此外,考虑到实际雷达工作中存在岛礁、渔船等造成的功率异常大的野点样本时,不同于传统的矩估计、最大似然估计等方法,组合双分位点估计方法仍可保持估计性能的鲁棒性。仿真及实测数据实验表明,在纯杂波环境中,组合双分位点估计方法可以实现与最大似然估计方法近似的估计精度,若存在异常样本,组合双分位点估计方法的估计性能优于上述几种传统估计方法。
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](503) [HTML全文](0) [PDF 1714KB](42)
摘要:
针对小区内D2D多复用的通信资源块分配问题,该文以一个D2D用户分别复用2个和3个蜂窝为基础,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。
非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究
黄果, 许黎, 陈庆利, 蒲亦非
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190032
[摘要](215) [HTML全文](0) [PDF 5644KB](22)
摘要:
为了更好增强图像中的有用信息,改善图像视觉效果,该文提出了一种基于非局部多尺度分数阶微分图像增强算子(NMFD)。该算子首先将图像分成若干块子图像,计算每一块子图像的边缘强度系数、熵值和粗糙度等细节特征,将得到的特征数据在全局图像范围进行统一尺度的归一化,然后对这些归一化的数据进行加权求和作为图像的非局部特征值,最后利用指数函数建立图像细节特征和分数阶微分算子阶次之间的非线性量化关系,在不同的图像子块区域,确定不同尺度的分数阶微分阶次,实现图像的非局部多尺度增强。
基于哈希图的虚拟机实时迁移方法
田俊峰, 屈雪晴, 何欣枫, 李珍
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190200
[摘要](180) [HTML全文](0) [PDF 2411KB](8)
摘要:
跨广域网的虚拟机实时迁移是多数据中心云计算环境的重要技术支撑。当前跨广域网的虚拟机实时迁移受到带宽小和无共享存储的限制而面临着技术挑战,如镜像数据迁移的安全性和一致性问题。为此,该文提出基于哈希图(HashGraph)的跨数据中心虚拟机实时迁移方法,运用去中心化的思想,实现数据中心之间可靠和高效的镜像信息分布式共享。通过HashGraph中Merkle DAG存储结构, 改善了重复数据删除在跨数据中心迁移虚拟机镜像时的缺陷。与现有方法相比,该文方法缩短了总迁移时间。
一种低副瓣无混叠的线性调频信号时频分析方法
刘会杰, 高新海, 郭汝江
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181190
[摘要](102) [HTML全文](0) [PDF 3567KB](5)
摘要:
作为通信与勘探中广泛使用的一类信号,线性调频信号的参数分析经常采用基于Wigner-Ville分布(WVD)的时频分析方法。该方法具有高时频分辨率,但在交叉项、高副瓣以及频谱混叠问题上存在缺陷。该文提出一种名为空间变迹重排Wigner-Ville分布(SVA-rWVD)的时频分析方法,结合空间变迹技术(SVA)的副瓣抑制能力及短时傅里叶变换(STFT)的无混叠无交叉项特性,得到一个新的时频分布。基于单分量和多分量线性调频信号的仿真实验结果表明,该方法得到的时频分布可以降低副瓣水平至–40 dB以下同时消除交叉项及频谱混叠现象。
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](209) [HTML全文](0) [PDF 1739KB](15)
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。该文提出将压缩感知(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。
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](235) [HTML全文](0) [PDF 1625KB](11)
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](372) [HTML全文](0) [PDF 1456KB](19)
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无法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分解奇异值分解,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结构信息,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](213) [PDF 1297KB](0)
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。
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](257) [HTML全文](0) [PDF 1986KB](26)
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。
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](369) [HTML全文](0) [PDF 2182KB](23)
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](416) [HTML全文](0) [PDF 2128KB](19)
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。
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](373) [HTML全文](0) [PDF 1550KB](14)
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,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](819) [HTML全文](0) [PDF 3427KB](19)
摘要:
致密焦面阵列馈源(DFPAF)融合了多喇叭多波束馈源和相控阵列馈源(PAF)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。
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](483) [HTML全文](0) [PDF 4058KB](46)
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](910) [HTML全文](0) [PDF 1160KB](23)
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](463) [HTML全文](0) [PDF 2545KB](30)
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](659) [PDF 1608KB](4)
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](319) [HTML全文](0) [PDF 2018KB](5)
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。
异构网络中基于能效优化的D2D资源分配机制
张达敏, 张绘娟, 闫威, 陈忠云, 辛梓芸
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190042
[摘要](203) [HTML全文](0) [PDF 1821KB](3)
摘要:
针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS),采用功率控制算法为用户设置发射功率,使用基于运动权值的二进制离散鸽群算法(MWBPIO)为D2D用户进行资源分配,并将D2D通信技术与中继技术进行有效结合,为边缘用户建立D2D中继链路,保证边缘用户的通信质量,最大化系统性能目标。仿真结果表明,该方案有效抑制了异构通信系统中引入D2D用户后导致的干扰问题,大大提高了边缘用户的通信质量和系统的频谱利用率以及系统的能效。
车辆网络多平台卸载智能资源分配算法
王汝言, 梁颖杰, 崔亚平
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190074
[摘要](79) [HTML全文](0) [PDF 1380KB](8)
摘要:
为了降低计算任务的时延和系统的成本,移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)被用于车辆网络,以进一步改善车辆服务。该文在考虑计算资源的情况下对车辆网络时延问题进行研究,提出一种多平台卸载智能资源分配算法,对计算资源进行分配,以提高下一代车辆网络的性能。该算法首先使用K临近算法对计算任务的卸载平台(云计算、移动边缘计算、本地计算)进行选择,然后在考虑非本地计算资源分配和系统复杂性的情况下,使用强化学习方法,以有效解决使用移动边缘计算的车辆网络中的资源分配问题。仿真结果表明,与任务全部卸载到本地或MEC服务器等基准算法相比,提出的多平台卸载智能资源分配算法实现了时延成本的显著降低,平均可节省系统总成本达80%。
一种基于基音预测过程的语音信息隐藏方法
吴志军, 李常亮, 李荣
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181163
[摘要](91) [HTML全文](0) [PDF 3089KB](3)
摘要:
针对低速率语音编码问题,该文提出基于G.723.1编码标准的信息隐藏算法。在基音预测编码过程中,通过控制闭环基音周期(自适应码本)的搜索范围,该文结合随机位置选择方法(RPS)和矩阵编码方法(MES),实现秘密信息的嵌入,在语音编码过程中实现了信息的隐藏。RPS方法的采用降低了载体码字之间的关联性,MES方法的采用降低了载体的改变率。实验结果证明,该文算法下PESQ恶化率平均值最大为1.63%,隐蔽性良好。
基于高超声速平台前斜视多通道SAR-GMTI杂波抑制方法
王宇, 曹运合, 齐晨, 韩玖胜, 刘玉涛
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181002
[摘要](79) [HTML全文](0) [PDF 2635KB](0)
摘要:
针对高超声速平台雷达系统,该文提出一种基于高超声速平台前斜视多通道合成孔径雷达地面动目标检测杂波抑制方法。该方法先进行时域距离走动校正和距离压缩,并补偿距离向通道相位误差实现距离向包络对齐;然后再对方位多普勒扩展的信号进行3阶线调频傅里叶变换(CFT)压缩,并补偿方位向通道相位误差实现方位向包络对齐;接着在距离时域-方位CFT域利用数字波束形成技术对杂波及其模糊分量置零进行空时自适应处理,从而可以有效抑制静止杂波及其模糊分量并提取出无模糊的运动目标回波信号。
一种新的基于虚拟队列的无线多播网络编码调度策略
张瑞, 占友, 钱权
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190059
[摘要](148) [HTML全文](0) [PDF 2249KB](0)
摘要:
网络编码由于其传输效率高的特性,近年来在无线多播网络中得到广泛的应用。针对无线多播网络中丢包自动重传效率低的问题,该文提出一种新的基于虚拟队列中数据包到达时间的编码调度策略CSAT(Coding Scheduling strategy based on Arriving Time)。在CSAT策略中,为了提高编码效率,采用虚拟队列来存放初始以及未被所有接收者接收到的数据包。考虑到队列的稳定性,CSAT策略按照一定的比率从主次队列选择发送;在次队列发送数据包时,结合了编码和非编码两种方式,根据数据包到达队列的先后,选取能够使较多数据包参与编码的方式发送。仿真结果表明,该文所提的CSAT编码调度策略在有效地提高了数据包传输效率的同时,提高了网络的吞吐量并降低了平均等待时延。
一种基于短合成孔径的双星干涉精确定位方法
孙光才, 王裕旗, 高昭昭, 江帆, 邢孟道, 保铮
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT180940
[摘要](96) [HTML全文](0) [PDF 1448KB](1)
摘要:
双星TDOA/FDOA联合定位通过时差曲面和频差曲面进行定位,定位的精度受时差/频差测量精度的影响。针对精确测量时差/频差的需求,该文提出一种基于短合成孔径的双星干涉测量时差/频差的方法,利用一定长度的合成孔径提高测量精度。对于窄带信号,该方法有估计单星多普勒频率的能力,通过两颗卫星单独估计的结果得到频差;对于宽带信号,通过双星数据干涉可以获得频差的高精度估计。对于短期稳定的雷达信号,STK仿真数据的处理结果证实了该方法在大范围内可以实现1 km的定位精度。
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](483) [HTML全文](0) [PDF 1646KB](35)
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。
基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪
张颖, 高灵君
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190079
[摘要](124) [HTML全文](0) [PDF 2236KB](7)
摘要:
水下无线传感网络(UWSN)执行目标跟踪时,因为各个传感器节点测量值对目标状态估计的贡献不一样以及节点能量有限,所以探索一种好的节点融合权重方法和节点规划机制能够获得更好的跟踪性能。针对上述问题,该文提出一种基于Grubbs准则和互信息熵加权融合的分布式粒子滤波(PF)目标跟踪算法(GMIEW)。首先利用Grubbs准则对传感器节点所获得的信息进行分析检验,去除干扰信息和错误信息。其次,在粒子滤波的重要性权值计算的过程中,引入动态加权因子,采用传感器节点的测量值与目标状态之间的互信息熵,来反映传感器节点提供的目标信息量,从而获得各个节点相应的加权因子。最后,采用3维场景下的簇-树型网络拓扑结构,跟踪监测区域内的目标。实验结果显示,该算法可有效提高水下传感器网络测量数据对目标跟踪预测的准确度,降低跟踪误差。
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](631) [HTML全文](0) [PDF 1374KB](21)
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。
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](339) [HTML全文](0) [PDF 1575KB](9)
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。
用于表示级特征融合与分类的相关熵融合极限学习机
吴超, 李雅倩, 张亚茹, 刘彬
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190186
[摘要](172) [HTML全文](0) [PDF 2754KB](9)
摘要:
在极限学习机(ELM)网络结构和训练模式的基础上,该文提出了相关熵融合极限学习机(CF-ELM)。针对多数分类方法中表示级特征融合不充分的问题,该文将核映射与系数加权相结合,提出了能够有效融合表示级特征的融合极限学习机(F-ELM)。在此基础上,用相关熵损失函数替代均方误差(MSE)损失函数,推导出用于训练F-ELM各层权重矩阵的相关熵循环更新公式,以增强其分类能力与鲁棒性。为了检验方法的可行性,该文分别在数据库Caltech 101, MSRC和15 Scene上进行实验。实验结果证明,该文所提CF-ELM能够在原有基础上进一步融合表示级特征,从而提高分类正确率。
基于多模态特征融合监督的RGB-D图像显著性检测
刘政怡, 段群涛, 石松, 赵鹏
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190297
[摘要](311) [HTML全文](0) [PDF 2710KB](18)
摘要:
RGB-D图像显著性检测是在一组成对的RGB和Depth图中识别出视觉上最显著突出的目标区域。已有的双流网络,同等对待多模态的RGB和Depth图像数据,在提取特征方面几乎一致。然而,低层的Depth特征存在较大噪声,不能很好地表征图像特征。因此,该文提出一种多模态特征融合监督的RGB-D图像显著性检测网络,通过两个独立流分别学习RGB和Depth数据,使用双流侧边监督模块分别获取网络各层基于RGB和Depth特征的显著图,然后采用多模态特征融合模块来融合后3层RGB和Depth高维信息生成高层显著预测结果。网络从第1层至第5层逐步生成RGB和Depth各模态特征,然后从第5层到第3层,利用高层指导低层的方式产生多模态融合特征,接着从第2层到第1层,利用第3层产生的融合特征去逐步地优化前两层的RGB特征,最终输出既包含RGB低层信息又融合RGB-D高层多模态信息的显著图。在3个公开数据集上的实验表明,该文所提网络因为使用了双流侧边监督模块和多模态特征融合模块,其性能优于目前主流的RGB-D显著性检测模型,具有较强的鲁棒性。
无人机载多普勒分集前视合成孔径雷达成像方法
孟智超, 卢景月, 谢朋飞, 张磊, 王虹现
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190096
[摘要](182) [HTML全文](0) [PDF 2576KB](9)
摘要:
前视合成孔径雷达(SAR)成像存在多普勒左右模糊的问题,需要利用空域资源进行解模糊处理。限于无人机(UAV)的载重与尺寸,接收阵列通常较小,解多普勒模糊的空域波束形成能力不足。此外,前视SAR回波方位多普勒梯度小、带宽窄,使得接收带宽未被充分利用。基于以上问题,该文提出多普勒分集前视SAR成像方法。该算法在前视SAR成像技术的基础上,利用多普勒分集MIMO技术,将多普勒窄带前视回波调制于不同多普勒中心以达到充分利用多普勒接收带宽的目的。进而,可获得一个数倍于真实接收阵列孔径的虚拟接收阵列,极大地扩展了接收通道,有效地改善了前视SAR成像解多普勒左右模糊的性能。
雷达间歇辐射对测向交叉定位性能的影响分析
王亚涛, 曾小东, 周龙建
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190110
[摘要](134) [HTML全文](0) [PDF 794KB](2)
摘要:
针对雷达采取间歇辐射的射频隐身管控措施,以双站测向交叉定位为例,该文研究了辐射时间比与定位性能的影响关系。首先分析了雷达间歇辐射的管控方法,然后在载机做匀速直线运动的假设下,采用克拉美罗下界(CRLB)方法,建立了辐射时间比对定位精度的影响模型。最后给出了模型的求解步骤并进行了仿真验证。仿真结果表明,不同辐射时间比对定位性能的影响不同,在初始距离为100 km,辐射时间比小于0.5时,定位收敛时间超过10 s,可以有效降低测向交叉定位的性能。
基于基片集成波导馈电的Ka波段渐变缝隙天线设计
郝宏刚, 李江, 张婷, 阮巍
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190218
[摘要](130) [HTML全文](0) [PDF 4404KB](7)
摘要:
在被动毫米波 (PMMW) 成像焦平面阵列 (FPA) 馈源的天线中,直线渐变缝隙天线 (LTSA) 相对于传统的喇叭天线、介质棒天线具有其独特的优势。该文优化设计了一种新型的对跖直线渐变缝隙天线 (ALTSA),通过加载超材料结构使天线的增益得到了改善,天线采用基片集成波导 (SIW) 技术进行馈电。通过仿真与测试分析,该天线在较宽的频带内具有良好的阻抗特性、较低的负瓣电平及较高且平稳的增益,所设计的天线具有较小的口径宽度,在焦平面中易于组成较为密集的馈源阵列,以提高被动毫米波成像的空间分辨率。
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](316) [HTML全文](0) [PDF 650KB](23)
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](362) [HTML全文](0) [PDF 3319KB](18)
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](377) [HTML全文](0) [PDF 948KB](7)
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。
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](339) [HTML全文](0) [PDF 1158KB](21)
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。
Chernoff加权分类器框架在运动想象脑-机接口中的应用
谭平, 刘利枚, 郭璠, 周开军
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT181132
[摘要](86) [HTML全文](0) [PDF 1527KB](4)
摘要:
针对现有脑机接口分类器与大脑认知过程结合不够紧密的问题,该文提出一种基于Chernoff加权的分类器集成框架方法,并用于同步运动想象脑机接口中。通过对训练数据进行统计分析,获得各时刻脑电信号的统计特性,并建立基于大脑认知过程的高斯概率模型。然后利用Chernoff边界特性得到该概率模型的最小误差,并以此确定该时刻分类器的权重,通过对各时刻分类器的加权,实现同步脑机接口的信号分类。以脑机接口竞赛数据作为测试,并与线性判决分析、支持向量机和极限学习方法分别结合构成新的集成方法。由实验结果可知,加权集成框架方法的分类性能比原独立分类方法有显著提高。
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](419) [HTML全文](0) [PDF 2817KB](7)
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](314) [HTML全文](0) [PDF 794KB](6)
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。
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](382) [HTML全文](0) [PDF 783KB](36)
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。
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](374) [HTML全文](0) [PDF 1042KB](24)
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。
一种新型的高阶时域有限差分方法
许杰, 徐珂, 黄志祥
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190050
[摘要](116) [HTML全文](0) [PDF 1116KB](5)
摘要:
相比于传统高阶时域有限差分算法(FDTD)而言,该文提出了一种改进的高阶FDTD的优化方法,该算法基于安培环路定律,通过计算机技术寻找到一组最优的系数使得FDTD方法的全局色散误差达到最小,通过不同分辨率下的点源辐射模拟证明了该方法在较低分辨率的情况下仍然具有极低的相位误差,对于解决电大尺寸结构建模中的数值色散等问题提供了有效的解决方案。
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](545) [HTML全文](0) [PDF 1320KB](16)
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。
一种构造GC常重量DNA码的方法
梁静, 李红菊, 赵凤, 丁健
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190070
[摘要](124) [HTML全文](0) [PDF 457KB](3)
摘要:
GC重量是DNA码的一个重要参数,如何构造满足GC常重量约束的DNA码是一个有趣的问题。该文通过在DNA码与四元码之间建立一个双射,将构造满足GC常重量约束的DNA码转化为构造GC常重量四元码。通过代数的方法,构造了3类满足GC常重量约束的DNA码。
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](519) [HTML全文](0) [PDF 1403KB](23)
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](344) [HTML全文](0) [PDF 2475KB](15)
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%。
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](387) [HTML全文](0) [PDF 1924KB](10)
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。
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](357) [HTML全文](0) [PDF 3576KB](16)
摘要:
在偏标记学习中,示例的真实标记隐藏在由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%。
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](329) [HTML全文](0) [PDF 1733KB](18)
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。
近天底干涉SAR动态海面高程测量误差分析
陈尧, 黄默, 王小青, 黄海风
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190191
[摘要](144) [HTML全文](0) [PDF 2536KB](15)
摘要:
采用近天底的宽刈幅干涉高度计是近年来新发展的海面高程测量技术,与陆地高程测量不同,海浪一直处于随机运动之中,其动态特性会在合成孔径雷达(SAR)成像和干涉处理中引入显著误差。对于厘米级的干涉测量精度要求来说,该误差是主要误差源之一。该文研究了由海面特性引起的高程误差机理及其对于近天底干涉SAR测高精度的影响,建立了运动误差理论模型,同时考虑了电磁偏差与叠掩偏差影响。基于不同SAR工作体制,在不同海况下进行了理论近似仿真,并进行了干涉SAR全链路仿真,全链路仿真结果能够与理论仿真较好地吻合,验证了误差模型的正确。结果显示由海浪引起的误差随着多普勒中心频率近似成线性变化,且与目标散射加权径向速度成正比。误差不仅与海浪特性相关,还与雷达系统参数相关,这能为未来系统设计、误差预算和海面高程处理提供参考。
基于深度卷积神经网络的多元医学信号多级上下文自编码器
袁野, 贾克斌, 刘鹏宇
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190135
[摘要](615) [HTML全文](0) [PDF 4783KB](13)
摘要:
多元医学信号的典型代表有多模态睡眠图和多通道脑电图等,采用无监督深度学习表征多元医学信号是目前健康信息学领域中的一个研究热点。为了解决现有模型没有充分结合医学信号多元时序结构特点的问题,该文提出了一种无监督的多级上下文深度卷积自编码器。首先改进传统卷积神经网络结构,提出一种多元卷积自编码模块,以提取信号片段内的多元上下文特征;其次,提出采用语义学习技术对信号片段间的时序信息进行自编码,进一步提取时序上下文特征;最后通过共享特征表示设计目标函数,训练端到端的多级上下文自编码器。实验结果表明,该文所提模型在两种应用于不同医疗场景下的多模态和多通道数据集(UCD和CHB-MIT)上表现均优于其它无监督特征学习方法,能有效提高多元医学信号的融合特征表达能力,对提高临床时序数据的分析效率有着重要意义。
基于快速贝叶斯匹配追踪优化的海上稀疏信道估计方法
张颖, 姚雨丰
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190102
[摘要](131) [HTML全文](0) [PDF 1212KB](5)
摘要:
正交频分复用(OFDM)系统中,由于频率发生选择性衰落信道在数据传输中会产生符号间干扰,因此接收机往往需要知道信道状态信息。而在海上通信的情况下,信道传输会受到多种外界因素的干扰,往往需要预先进行信道探测估计。为了提高估计性能,该文提出一种基于奇异值分解优化观测矩阵的快速贝叶斯匹配追踪稀疏信道估计算法(FBMPO),该算法不仅能够充分考虑海上通信的信道稀疏性,也能够降低信道的不确定性带来的影响。计算机仿真实验表明,与传统的信道估计算法相比,该算法能够提高信道估计的精确度。
基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法
赵星, 彭建华, 游伟
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190170
[摘要](209) [HTML全文](0) [PDF 2189KB](21)
摘要:
移动边缘计算(MEC)中计算卸载决策可能暴露用户特征,导致用户被锁定。针对此问题,该文提出一种基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法。首先,该方法定义卸载任务中的隐私量,并引入隐私限制使各MEC节点上卸载任务的累积隐私量尽可能小;然后,提出假任务机制权衡终端能耗和隐私保护的关系,当系统因隐私限制无法正常执行计算卸载时,在MEC节点生成虚假的卸载任务以降低累积隐私量;最后,建立隐私感知计算卸载模型,并基于Lyapunov优化原理求解。仿真结果表明,基于Lyapunov优化的隐私感知卸载算法(LPOA)能使用户的累积隐私量稳定在零附近,且总卸载频率与不考虑隐私的决策一致,有效保护了用户隐私,同时保持了较低的平均能耗。
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](225) [HTML全文](0) [PDF 1698KB](8)
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。
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](529) [HTML全文](0) [PDF 1504KB](38)
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。
一种新型椭圆波束天线设计技术
刘兴隆, 杜彪, 周建寨
当前状态:  doi: 10.11999/JEIT190142
[摘要](184) [HTML全文](0) [PDF 3660KB](7)
摘要:
针对双频段低剖面椭圆波束天线的需求,该文提出了一种新型混合结构椭圆波束天线的设计技术。该混合结构由主、副反射面内环部分构成的椭圆波束环焦天线和外环部分构成的椭圆波束卡塞格伦天线组成。该文描述了椭圆波束天线的设计思路、设计步骤和赋形计算公式,给出一个600 mm×1200 mm椭圆波束天线的设计实例,并进行了容差分析,该天线的工作频率覆盖了Ku/Ka双频段,效率达到56%以上,驻波低于1.27,俯仰面第1旁瓣低于–12.2 dB、方位面第1旁瓣低于–14.6 dB。商业软件Grasp和CST全波仿真的结果吻合很好,证明了该新颖结构和设计方法的有效性。
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](384) [HTML全文](0) [PDF 2196KB](16)
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](383) [HTML全文](0) [PDF 1168KB](11)
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。
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](512) [HTML全文](0) [PDF 1669KB](9)
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。
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](719) [HTML全文](0) [PDF 900KB](110)
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](492) [HTML全文](0) [PDF 1434KB](29)
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。
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](223) [HTML全文](0) [PDF 2072KB](5)
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。
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](341) [HTML全文](0) [PDF 1134KB](9)
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。
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](587) [HTML全文](0) [PDF 1120KB](9)
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,混合滤波器冲激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,可以得到更好的分离性能。仿真结果验证了方法的有效性和性能优势。
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](471) [HTML全文](0) [PDF 5665KB](17)
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。
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](546) [HTML全文](0) [PDF 1434KB](13)
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](344) [HTML全文](0) [PDF 1010KB](14)
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。
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](242) [HTML全文](0) [PDF 2070KB](10)
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%。
机器对机器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](148) [HTML全文](0) [PDF 1643KB](7)
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。
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](470) [HTML全文](0) [PDF 773KB](32)
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。
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](363) [HTML全文](0) [PDF 447KB](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](612) [HTML全文](0) [PDF 541KB](9)
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%。
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](183) [HTML全文](0) [PDF 2350KB](9)
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)。首先给出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](429) [HTML全文](0) [PDF 2230KB](35)
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,每一次训练都非常耗时。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(WKNN)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。
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](323) [HTML全文](0) [PDF 2050KB](22)
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。
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](401) [HTML全文](0) [PDF 386KB](22)
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](570) [HTML全文](0) [PDF 1351KB](34)
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](477) [HTML全文](0) [PDF 1065KB](23)
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](629) [HTML全文](0) [PDF 1911KB](47)
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](603) [HTML全文](0) [PDF 1200KB](19)
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。
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](380) [HTML全文](0) [PDF 2002KB](16)
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](513) [HTML全文](0) [PDF 1335KB](3)
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](909) [HTML全文](0) [PDF 1923KB](23)
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。
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](1072) [HTML全文](0) [PDF 3318KB](31)
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](808) [HTML全文](0) [PDF 1993KB](27)
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](341) [HTML全文](0) [PDF 1025KB](10)
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](373) [HTML全文](0) [PDF 2040KB](12)
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](401) [HTML全文](0) [PDF 1528KB](26)
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](383) [HTML全文](0) [PDF 3704KB](9)
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](284) [HTML全文](0) [PDF 338KB](8)
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](273) [HTML全文](0) [PDF 1816KB](15)
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](753) [HTML全文](0) [PDF 2400KB](26)
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](587) [HTML全文](0) [PDF 1088KB](30)
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。
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](1241) [HTML全文](0) [PDF 1743KB](20)
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](296) [HTML全文](0) [PDF 2352KB](8)
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](448) [HTML全文](0) [PDF 993KB](22)
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](326) [HTML全文](0) [PDF 1236KB](21)
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](364) [HTML全文](0) [PDF 1080KB](11)
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%。
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](540) [HTML全文](0) [PDF 2570KB](51)
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。
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](342) [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](536) [HTML全文](0) [PDF 3060KB](55)
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。
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](386) [HTML全文](0) [PDF 2077KB](23)
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](481) [HTML全文](0) [PDF 2355KB](18)
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。
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](1476) [HTML全文](0) [PDF 1945KB](10)
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。