高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

优先发表

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:
面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型
韩虎, 吴渊航, 秦晓雅
, doi: 10.11999/JEIT210036
摘要:
方面级情感分析目前主要采用注意力机制与传统神经网络相结合的方法对方面与上下文词进行建模。这类方法由于忽略了句子中方面与上下文词之间的句法依存信息及位置信息,从而导致注意力权重分配不合理。为此,该文提出一种面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型(IGATs)。该模型首先使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习句子的语义特征表示,并结合位置信息生成新的句子特征表示,然后在新生成的特征表示上构建图注意力网络以捕获句法依存信息,再通过交互注意力机制建模方面与上下文词之间的语义关系,最后利用softmax进行分类输出。在3个公开数据集上的实验结果表明,与其它现有模型相比,IGATs的准确率与宏平均F1值均得到显著提升。
人体通信频段体内至体表信道特性分析与建模
石晶晶, 刘力嘉, 韩福晔, 宋乐
, doi: 10.11999/JEIT210267
摘要:
为探究人体通信(HBC)频段体内无线通信系统的传输特性,该文对解剖学数值人体模型和多层异质几何人体模型的体内至体表信道特性进行电磁仿真分析,首次建立了人体通信频段内10~50 MHz体内至体表路径损耗模型,并通过生物液态仿体内测量验证了电磁仿真和路径损耗模型的有效性。首先,结合时域有限积分法和数值人体模型计算10~50 MHz人体心脏节点至体表各节点的平均路径损耗,分析对比解剖学数值人体模型和多层异质人体模型的路径损耗、阴影衰落和电磁场分布特性。其次,基于表面波传播机理,提出一个带有线性修正项的对数路径损耗模型,最后建立完整的10~50 MHz体内至体表植入式人体信道模型。仿真分析和实验结果表明,该文提出的带有线性修正项的路径损耗模型可以更准确地描述此频段体内至体表路径损耗特性,采用解剖学数值人体模型进行此频段信道建模与特性研究可以有效提高植入式信道模型的可靠性。
MEMS惯性测量单元航姿更新中的测量误差估算方法
马江华, 林炜轩, 万美琳, 王德志
, doi: 10.11999/JEIT210006
摘要:
利用MEMS惯性测量单元测量载体的航姿,需要借助精密转台且较难精确估算测量误差,导致成本高误差大。针对该问题,该文利用卡尔曼滤波器在线估算载体的姿态和陀螺仪的偏置,提出一种优化航姿精度的测量误差估算方法。通过推导测量误差的数学模型,分析航姿精度随测量误差变化的关系,得到最优航姿时的测量误差值。采用一种MEMS惯性测量单元,测试载体沿任意轨迹匀速运动5 min的航姿。实验结果表明优化后载体的航姿与参考航姿保持一致,且最后静止时段载体的俯仰角、横滚角和航向角仅偏离参考航姿0.008°, 0.006°和0.6°。
基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究
韦子辉, 解云龙, 王世昭, 叶兴跃, 张要发, 方立德
, doi: 10.11999/JEIT210422
摘要:
超宽带(UWB)定位系统中,针对复杂的环境下,信号的遮挡、直达信号的错误判断严重影响定位精度问题,该文基于信道冲激响应(CIR)提出一种新型特征参量——饱和度(S),结合前人提出的特征参量利用Relief算法和互信息特征选择(MIFS)算法进行特征选择,在相关性的基础上赋予特征相应的权重,选择最优的特征子集进行加权K-近邻(WKNN)分类,提高了非视距(NLOS)识别系统准确度。并且分析了WKNN算法中的训练数据集数量与近邻数K对算法的影响,确定优选方案,减小了算法计算量,提高了NLOS识别系统实时性。在不同环境下进行实验验证,结果表明,该方法具备较高的识别准确度和环境适用性,识别精度达到95%。
免调度非正交多址接入上行链路的非2幂次长度二元扩频序列
李玉博, 王亚会, 于丽欣, 刘凯
, doi: 10.11999/JEIT210293
摘要:
为了解决5G大规模机器类通信场景下大规模接入和如何提高频谱效率的问题,该文针对免调度非正交多址接入(NOMA)系统上行链路,通过采用插入函数在2元Golay序列上插入元素的方法,提出具有低峰均功率比(PAPR)且长度为非2幂次的2元扩频序列集。仿真结果表明,得到的序列集具有低相干性,这为基于压缩感知的活跃用户检测提供了可靠的性能。同传统的Zadoff-Chu序列相比,新型2元序列集具有更小的字符集,便于实现。此外,所构造的序列PAPR最大为4,低于高斯随机序列和Zadoff-Chu序列,因此可以有效解决时域信号峰均功率比过高的问题。
基于加权最小二乘的合成孔径高度计重跟踪估计器设计与验证
王佳明, 许可, 蒋茂飞
, doi: 10.11999/JEIT210354
摘要:
重跟踪是提取高度计回波信号精确参数估计的重要步骤,现有的合成孔径雷达(SAR)高度计重跟踪估计器主要基于最小二乘法,该方法未考虑高度计各距离单元的统计特性不同对参数估计精度的影响,同时现有的加权最小二乘重跟踪估计器使用半解析模型,计算效率低,不利于应用于业务化。对此,该文利用合成孔径高度计解析化的合成孔径高度计研究与应用(SAMOSA)回波模型设计了新的加权方法,通过加权处理使高度计各距离单元的统计特性达到一致,进而提高了重跟踪估计器的测距和有效波高估计精度。该文利用Sentinel-3A卫星数据进行了验证,验证结果也表明了测距和有效波高这两个参数的估计精度均有提高:在2 m有效波高下,测距精度提高9%,有效波高精度提高了11%;在4 m有效波高下,测距精度提高13%,有效波高精度提高了20%。
基于变分模式分解和门循环单元的电子系统间歇故障严重程度评估方法
李晟, 徐飞洋, 李玉晓, 刘松华, 张文生, 郭肇禄
, doi: 10.11999/JEIT210795
摘要:
针对电子系统间歇故障信号受噪声影响大且冗余信息多,导致深度神经网络模型对间歇故障严重程度评估能力受限的问题,该文提出一种基于变分模式分解和门循环单元(VMD-GRU)的间歇故障严重程度评估方法。先通过变分模式分解(VMD)对间歇故障信号进行自适应分解得到所有固有模式函数(IMF)分量,再对IMF分量进行相似度分析选择敏感分量,并利用微分增强型能量算子构建严重程度敏感因子。最后,利用严重程度敏感因子训练门循环单元(GRU)循环神经网络评估模型。通过对电子系统的关键电路注入不同严重程度的间歇故障进行评估,结果表明该方法有较强的间歇故障严重程度评估能力,评估结果更加准确有效。
基于对角积分双谱的海面慢速小目标检测方法
关键, 伍僖杰, 丁昊, 刘宁波, 董云龙, 张鹏飞
, doi: 10.11999/JEIT210408
摘要:
针对海杂波背景下雷达对海面慢速小目标探测技术难题,该文提出一种基于对角积分双谱的三特征融合检测方法。该方法首先从待检测信号的估计双谱中获得对角积分双谱,而后根据海杂波单元与目标单元之间的非线性耦合差异性,进一步从对角积分双谱中提取峰值、质心频率、谱宽3种特征。考虑到扫描模式下雷达采用的相干脉冲数通常较少,易导致特征不稳定,进而影响海杂波与目标可分性。为此,通过多帧扫描历史数据和当前帧数据的综合应用,对谱特征进行积累得到累积峰值、全变差、累积谱宽3种累积特征。最后采用凸包分类算法,在三特征空间进行融合检测。经实测CSIR数据集验证,在同等参数条件下,该文检测方法相比已有基于时频三特征的检测方法,基于幅度、多普勒三特征检测方法和分形特征检测方法具有更好的检测性能。
可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法
刘期烈, 辛雅楠, 高俊鹏, 周继华, 黄东, 赵涛
, doi: 10.11999/JEIT210521
摘要:
为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法低了85.5%。
多基地雷达聚类分析鉴别有源假目标
刘子威, 赵珊珊, 杨彪, 易民举
, doi: 10.11999/JEIT210147
摘要:
针对现有多基地雷达抗欺骗式干扰方法无法应用于多干扰源的问题,该文提出一种基于聚类分析的多基地雷达鉴别有源假目标方法,利用真假目标接收信号矢量之间相关性的差异,以相关系数为度量,通过聚类分析方法,将相同干扰源产生的假目标聚为一类,每个真实目标各为一类,实现有源假目标的有效鉴别。该方法可用于鉴别任意欺骗调制方式产生的有源假目标,且适用于多个干扰源实施分布式干扰的应用场景。最后,通过仿真实验,验证了所提聚类分析方法鉴别有源假目标的有效性。
一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法
王萍, 陆岩, 王帅, 姚汪鼎
, doi: 10.11999/JEIT210543
摘要:
第三代合作伙伴计划(3GPP)模式4提供了一种直连通信的接入方式,以支持车联网C-V2X应用。然而由于V2X网络动态变化的业务负载和车辆移动性导致信道质量不稳定,加剧了传输过程中分组碰撞问题。为了满足高可靠低时延的V2X通信需求,该文针对动态负载环境下的高效分布式资源分配策略,提出一种预留-重用联合的Q学习型半持续调度(RRC-QSPS)算法。该文首先对模式4中现有的半持续调度(SPS)算法分组碰撞问题进行理论建模,分析了影响碰撞概率的关键参数,继而提出了动态业务环境下车辆智能体的强化Q学习模型,建立包括预留-重用联合的动作空间与Q目标函数,并通过\begin{document}$ {Q^i} $\end{document}-贪心算法求解,智能决策动态负载环境下无线资源的预留与重用。仿真对比结果表明,相比于已有的Lookahead-SPS优化算法,RRC-QSPS算法在高速高负载场景下分组接收率提高了7%,数据包更新时延降低了10%。
具有艾宾浩斯遗忘规则的忆阻联想记忆电路
李志军, 谭茂林, 王梦蛟, 马铭磷
, doi: 10.11999/JEIT210677
摘要:
忆阻器由于具有低功耗、记忆能力和纳米尺寸等特点,是实现人工神经突触的理想器件。为构建简洁、高效、功能全面的联想记忆电路,该文首先提出一种简单的神经元电路和基于压控阈值忆阻器的突触电路。然后根据巴甫洛夫联想记忆模型,设计了相应的联想记忆电路。电路结构简单,仅包含3个神经元电路和突触电路,可有效降低网络复杂度和功耗。尤为重要的是该电路可以模拟全功能的联想记忆行为,不但实现了学习,遗忘,加速学习,减速遗忘以及减速自然遗忘等功能,而且学习速率和自然遗忘速率能够根据学习的次数自动调整,使电路更具仿生性。此外,该电路与艾宾浩斯遗忘曲线相吻合,扩大了电路的适用范围。
基于双支路的人群视频异常检测算法研究
蔡轶珩, 刘天浩, 刘嘉琦, 郭雅君, 胡绍斌
, doi: 10.11999/JEIT210341
摘要:
该文对人群异常检测任务进行了研究,针对人群场景视频背景较冗余,易受光线与噪声影响以及实际部署等问题,提出了人群异常多尺度特征记忆网络(CaMsm-net)。为了从多角度判别异常的发生,并将各类信息更好地融合,该网络采用了一种双支路共享单元结构,将原始帧与经背景建模后的帧同时输入进网络结构中,分别对两条支路进行预测,采用预测误差进行异常的判定,并且从实际应用角度出发,框架结合了深度可分离卷积,数据扩增等方法,保障了检测的准确性与部署的可行性。在公开的美国明尼苏达大学(UMN)人群数据集与实际监控下的火车站出站口数据集中的实验表明,曲线下面积(AUC)指标分别达到了99.2%与84.1%,平均检测准确率分别为95.9%与81.7%,证明了所提算法能够较好地检测到各类人群异常现象的发生,并具有更广的适用性。
基于随机几何理论的流行度匹配边缘缓存策略
刘浩洋, 王钢, 杨文超, 王金龙, 许尧, 赵东来
, doi: 10.11999/JEIT210493
摘要:
异构网络边缘缓存机制是解决传统回程传输链路负载过大的可靠技术之一,但已有的缓存策略往往不能与被请求数据的流行度相匹配。为了解决这一问题,该文提出一种流行度匹配边缘缓存策略,该策略能够根据流行度参数匹配对应的文件缓存概率以最大程度提升通信可靠性并降低回程带宽压力。基站的平面位置通过随机几何建模,文件的被请求概率则通过齐夫分布进行建模。蒙特卡洛仿真结果表明缓存机制能够有效降低回程带宽压力,且所提出缓存策略的可靠性优于对比策略。
基于访问控制日志的访问控制策略生成方法
刘敖迪, 杜学绘, 王娜, 单棣斌, 张柳
, doi: 10.11999/JEIT200924
摘要:
为解决其它访问控制机制向基于属性的访问控制机制迁移过程中所面临的策略生成问题,该文提出一种基于访问控制日志的访问控制策略生成方法,利用基于机器学习分类器的递归属性消除法实现策略属性的选择,基于信息不纯度从日志记录中提炼出蕴含的属性-权限关系,结合实体属性选择的结果,构建策略结构树,实现ABAC策略的生成,并设计了基于二分搜索的策略生成优化算法实现对最优策略生成结果的快速计算。实验结果表明,只需原始实体属性集中32.56%的属性信息即可实现对日志中95%的策略覆盖,并且能够将策略规模压缩为原有规模的33.33%,证实了本方案的有效性,能够为ABAC策略管理提供有力支撑。
白盒SM4的分析与改进
张跃宇, 徐东, 陈杰
, doi: 10.11999/JEIT210556
摘要:
差分计算分析(DCA)是一种应用于白盒实现安全性分析的侧信道分析手段,其高效性在白盒高级数据加密标准(AES)的分析工作中已得到验证。该文针对白盒SM4方案提出了一种类差分计算分析的自动化分析方法,该分析以白盒SM4方案中的查找表结果为分析对象,采用统计分析的方法提取密钥,称为中间值平均差分分析(IVMDA)。相比于已有的白盒SM4的分析方法,中间值平均差分分析所需要的条件更少,分析效率更高。在对白盒SM4方案进行成功分析后,该文提出一种软件对策以提高白盒SM4方案的安全性,该对策利用非线性部件对白盒方案中的中间状态进行混淆,消除中间状态与密钥之间的相关性。实验证明该对策可以有效抵抗中间值平均差分分析。
经颅磁声刺激下分数阶扩展Hindmarsh-Rose神经元放电特性分析
赵松, 刘丹, 罗小元, 袁毅
, doi: 10.11999/JEIT210097
摘要:
该文基于分数阶扩展Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型,对其在经颅磁声刺激(TMAS)影响下的放电模式和放电频率进行了分析研究。作为神经元的外部刺激输入,具有不同磁声参数的经颅磁声刺激产生的交变电流会对神经元的放电特性产生不同的影响。通过对不同磁感应强度、超声强度以及超声频率下神经元的膜电位曲线以及以磁声参数为变量的峰峰间隔分岔图进行定量分析可知,分数阶扩展HR神经元模型放电模式和放电节律的调节可通过改变经颅磁声刺激的磁感应强度和超声强度来实现。然而,超声频率的改变不会对神经元放电模式产生影响,但其取值变化会在小范围内影响神经元的放电频率。此外,通过对比分数阶与整数阶神经元在不同磁声参数交变电流刺激下的放电特性可知,分数阶扩展HR神经元模型具有更多变的放电模式和更复杂的放电节律。该文的结论有利于了解经颅磁声刺激的影响机制,进而为其实验和临床应用提供理论依据。
多尺度超像素纹理特征保持与融合的高光谱图像分类
涂兵, 朱禹, 周承乐, 陈思源, 何伟
, doi: 10.11999/JEIT210333
摘要:
高光谱图像的低空间分辨率特性往往导致全局纹理提取技术难以获取地物要素的精准纹理信息,同时,单一尺度的局部纹理提取技术难以达到有效识别地物的目的。基于此,该文设计了一种多尺度超像素纹理保持与融合的高光谱图像分类方法,主要架构如下:首先,利用2D Gabor滤波器对高光谱图像进行多方向与尺度的全局纹理提取,并通过融合各尺度的纹理特征,增强纹理结构表征能力;其次,融合纹理与光谱主成分特征以形成光谱-纹理联合判别特征;再次,采用形状自适应的超分割方法,作用至光谱-纹理联合特征进行局部纹理信息保持与融合,尤其是,为克服超像素邻域像元的隐性不相关问题,该文定义了基于密度最近邻相似性评价准则,使超像素纹理进一步趋于一致性;最后,将各更新的光谱-纹理联合特征输入像素级分类器获取其对应的类标签,并采用多数表决的决策融合机制取得最终分类结果。Indian Pines和Pavia University真实数据集的实验表明,该方法在小样本条件下的分类精度优于基准分类器(SVM)、深度学习方法(GFDN)以及最新的空-谱分类方法(S3-PCA)等8个对比方法,充分证明了该文所提方法的实用性和有效性。
基于卷积注意力模块和无锚框检测网络的行人跟踪算法
张红颖, 贺鹏艺
, doi: 10.11999/JEIT210634
摘要:
针对多目标跟踪过程中遮挡严重时的目标身份切换、跟踪轨迹中断等问题,该文提出一种基于卷积注意力模块 (CBAM)和 无锚框(anchor-free)检测网络的行人跟踪算法。首先,在高分辨率特征提取网络HrnetV2的基础上,对stem阶段引入注意力机制,以提取更具表达力的特征,从而加强对重识别分支的训练;其次,为了提高算法的运算速度,使检测和重识别分支共享特征权重且并行运行,同时减少头网络的卷积通道数以降低参数运算量;最后,设定合适的参数对网络进行充分的训练,并使用多个测试集对算法进行了测试。实验结果表明,该文算法相较于 (FairMOT)在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的精确度分别提升1.1,1.1,0.2个百分点,速度分别提升0.82,0.88,0.41帧每秒;相较于其他几种主流算法拥有最少的目标身份切换次数。该文算法能够更好地适用于遮挡严重的场景,实时性也有所提高。
基于智能反射面辅助的无线供电通信网络鲁棒能效最大化算法
徐勇军, 高正念, 王茜竹, 周继华, 黄东
, doi: 10.11999/JEIT210714
摘要:
为了解决能量收集效率易受到障碍物阻挡和信道不确定性影响的问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无线供电通信网络鲁棒能效(EE)最大化算法。首先,考虑最小收集能量、IRS相移、最小吞吐量等约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化能量波束、相移、传输时间的多变量耦合非线性资源分配模型。然后,利用最坏准则、变量替换和S-Procedure等方法,将原非凸问题转换为确定性凸优化问题,同时,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法比较,该文算法具有较好的能效和鲁棒性。
基于模糊认知图的机器人情感响应模型
黄宏程, 左蓉蓉, 胡敏, 陶洋, 寇兰
, doi: 10.11999/JEIT210601
摘要:
针对现有人机交互系统广泛存在机器人情感响应缺乏独特性和主动性、参与人参与度、满意度、体验感不高的问题,该文依据愉悦度-激活度-优势度(PAD)情感空间提出一种基于模糊认知图的机器人情感响应模型。首先,获取参与人交互输入情感值,对其评估得到参与人的情感状态矩阵;其次,考虑到机器人的性格特征和社会角色,利用模糊认知图的时间连续性,建立当前情感状态与上下文长期情感状态之间的关联,从而对机器人情感响应过程进行建模;最后,根据机器人的性格特征和社会角色对情感响应的影响,更新机器人的情感状态矩阵,并将其映射到连续情感空间中,得到机器人的情感响应。模型对比实验结果表明,该文所提模型能够增加机器人情感响应的主动性、独特性并且能够有效提升参与人的满意度,增加参与人体验感。
基于非正交多址接入的移动边缘计算安全节能联合资源分配
郝万明, 孙继威, 孙钢灿, 朱政宇, 周一青
, doi: 10.11999/JEIT200872
摘要:
为提高基于非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算(MEC)系统中计算任务部分卸载时的安全性,该文在存在窃听者情况下研究MEC网络的物理层安全,采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能,考虑发射功率约束、本地任务计算约束和保密中断概率约束,同时引入能耗权重因子以平衡传输能耗和计算能耗,最终实现系统能耗加权和最小。在满足两个用户优先级情况下,为降低系统开销,提出一种联合任务卸载和资源分配机制,通过基于二分搜索的迭代优化算法寻求问题变换后的最优解,并获得最优的任务卸载和功率分配。仿真结果表明,所提算法可有效降低系统能耗。
基于红外注意力提升机制的热成像测温区域实例分割
易诗, 李俊杰, 贾勇
, doi: 10.11999/JEIT200862
摘要:
AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割网络,用于实时红外热成像温度测量区域实例分割。该文所提出的实例分割网络在检测阶段和分割阶段融合红外空间注意力模块,旨在准确分割红外图像中的头部裸露区域,以进行准确实时的温度测量。结合公共热成像面部数据集和采集的红外热成像数据集,制作了“热成像温度测量区域分割数据集”用于网络训练。实验结果表明:该方法对红外热成像图像中头部裸露测温区域的平均检测精度达到88.6%,平均分割精度达到86.5%,平均处理速度达到33.5 fps,在评价指标上优于大多数先进的实例分割方法。
基于三维卷积的帕金森患者拖步识别
陈晓禾, 曹旭刚, 陈健生, 胡春华, 马羽
, doi: 10.11999/JEIT200543
摘要:
冻结步态(FoG)是一种在帕金森病(PD)中常见的异常步态,而拖步则是冻结步态的一种表现形式,也是医生用来判断患者的治疗状况的重要因素,并且拖步状态也对PD患者的日常生活有很大影响。该文提出一种通过计算机视觉来实现患者拖步状态自动识别的方法,该方法通过以3维卷积为基础的网络结构,可以从PD患者的TUG测试视频中自动识别出患者是否具有拖步症状。其思路是首先利用特征提取模块从经过预处理的视频序列中提取出时空特征,然后将得到的特征在不同空间和时间尺度上进行融合,之后将这些特征送入分类网络中得到相应的识别结果。在该工作中共收集364个正常步态样本和362个具有拖步状态的样本来构成实验数据集,在该数据集上的实验表明,该方法的平均准确率能够达到91.3%。并且其能从临床常用的TUG测试视频中自动准确的识别出患者的拖步状态,这也为远程监测帕金森病患者的治疗状态提供了助力。
无人机基站的飞行路线在线优化设计
张广驰, 严雨琳, 崔苗, 陈伟, 张景
, doi: 10.11999/JEIT200525
摘要:
针对于离线的无人机(UAV)基站飞行路线设计无法满足随机的、动态的地面用户通信请求难题,该文研究了飞行路线在线优化设计算法。考虑单个无人机空中基站为两个地面用户提供无线通信服务,通过在线实时优化无人机的飞行路线实现最小化与地面用户的平均通信时延。首先,由于系统的无人机的状态和动作是连续的,将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP),;然后,把单次通信时延引入到动作价值函数中;最后分别采用强化学习中蒙特卡洛和Q-Learning算法来实现无人机的飞行路线在线优化。仿真结果表明,所提出的在线优化的平均时延性能优于“固定位置”和“贪婪算法”的时延计算结果。
基于蝶形振子的可重构圆极化端射天线设计
孙盛涛, 曹祥玉, 高军, 杨欢欢
, doi: 10.11999/JEIT210134
摘要:
为了降低天线对载体气动力学的破坏,提高天线在复杂电磁环境中的性能,该文设计了一款圆极化方式可重构的端射天线。该天线以基片集成波导(SIW)喇叭天线为原型,在喇叭前端加载移相器和蝶形振子,上下蝶形振子之间加载了4个MEMS开关,开关的导通与断开,可以控制电流的流动路径,从而使天线分别辐射两种圆极化波。实测结果表明,通过控制开关的通断组合,设计的天线可以在11.24~11.83 GHz频段内沿端射方向辐射左旋圆极化(LHCP)或右旋圆极化(RHCP)电磁波。测量结果和仿真结果基本吻合,验证了设计的有效性。
基于忆阻的全功能巴甫洛夫联想记忆电路的设计、实现与分析
董哲康, 钱智凯, 周广东, 纪晓悦, 齐冬莲, 赖俊升
, doi: 10.11999/JEIT210376
摘要:
联想记忆是一种描述生物学习和遗忘过程的重要机制,对构建神经形态计算系统和模拟类脑功能有重要的意义,设计并实现联想记忆电路成为人工神经网络领域内的研究热点。巴甫洛夫条件反射实验作为联想记忆的经典案例之一,其硬件电路的实现方案仍然存在电路设计复杂、功能不完善以及过程描述不清晰等问题。基于此,该文融合经典的条件反射理论和纳米科学技术,提出一种基于忆阻的全功能巴甫洛夫联想记忆电路。首先,基于水热合成法和磁控溅射法制备了Ag/TiOx nanobelt/Ti结构的忆阻器,通过电化学工作站、四探针测试台和透射电子显微镜联合完成相应的性能测试;接着,利用测试得到的电化学数据,构建了Ag/TiOx nanobelt/Ti忆阻器的数学模型和SPICE电路模型,并通过客观评价验证模型的精确度;进一步,基于提出的Ag/TiOx nanobelt/Ti忆阻器模型,设计了一种全功能巴甫洛夫联想记忆电路。通过电路描述和功能分析,论述了该电路能够正确模拟巴甫洛夫实验中两类学习过程和三类遗忘过程;最后,通过一系列计算机仿真和分析,验证了所提方案的正确性和有效性。
一种变步长最小平均p范数自适应滤波算法
王彪, 李涵琼, 高世杰, 张明亮, 徐晨
, doi: 10.11999/JEIT210073
摘要:
\begin{document}$ \alpha $\end{document}稳定分布脉冲噪声背景下,为解决固定步长最小平均p范数(LMP)不能同时满足快收敛速度和低稳态误差的问题,该文提出一种对脉冲噪声具有鲁棒性的变步长最小平均p范数(VSS-LMP)自适应滤波算法。该算法利用改进的变形高斯函数来调节步长,采用移动平均法构造变步长函数,克服了定步长算法稳态误差高及抗噪性能差的问题。VSS-LMP算法在系统受到脉冲噪声干扰时,能维持步长稳定;当系统逐渐稳定时,能产生小步长以降低稳态误差。系统辨识仿真结果表明,在\begin{document}$ \alpha $\end{document}稳定分布脉冲噪声下,VSS-LMP算法与固定步长和已有变步长算法相比,具有更快的收敛速度和更强的系统跟踪能力。
基于改进剥层法的南极冰盖密度反演算法
杨望笑, 窦银科, 稂时楠, 赵博, 王煜尘, 左广宇
, doi: 10.11999/JEIT210410
摘要:
南极冰盖的密度-深度数据是建立高精度表面物质平衡模型时的关键参数。该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的冰盖密度和介电常数反演算法。该算法首先利用剥层反演法初步反演密度剖面,然后利用反演的密度和冰盖密实化经验公式建立密度剖面模型,最后通过优化算法寻找最优密度模型参数,从而达到校准密度的目的。基于理论冰盖模型和实测雷达数据的实验结果验证了算法的有效性。
一种反多通道对消的多干扰机协同干扰方法
邢世其, 黄大通, 徐伟, 李永祯, 肖顺平
, doi: 10.11999/JEIT210610
摘要:
针对三天线 (SAR-GMTI)的单干扰机输出结果会被周期性对消,造成场景中出现干扰盲区,导致运动目标被暴露的问题,该文提出一种多干扰机空-频协同的反对消方法。文中首先建立了以噪声乘积为基础,辅之以移频处理的多干扰机信号模型;接着,推导了干扰的SAR-GMTI输出解析式,从理论上分析了干扰对消的本质原因,继而得到了实现反对消的空-频协同条件;之后,详细论证了所提方法的性能情况。仿真结果表明,该文所提多干扰机协同对抗方法能有效反制SAR-GMTI的干扰对消作用,灵活高效地实现对场景中指定位置和范围的无盲区压制或欺骗效果,对工程实践具备一定的参考价值。
一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法
周治平, 钱新宇
, doi: 10.11999/JEIT210276
摘要:
深度神经网络梯度下降过程中存在较大的梯度冗余,应用差分隐私机制抵御成员推理攻击时,会引入过量噪声。针对上述问题,该文利用Funk-SVD矩阵分解算法将梯度矩阵分解,分别在低维特征子空间矩阵和残差矩阵中添加噪声,利用梯度重构过程消除冗余梯度噪声。重新计算分解矩阵范数并结合平滑敏感度降低噪声规模。同时根据输入特征与输出相关性,将更多隐私预算分配给相关系数大的特征以提高训练精度。最后,根据分解矩阵范数均值提出一种自适应梯度剪裁算法以解决收敛缓慢的问题。算法利用时刻统计计算了在多种优化策略下的累计隐私损失。在标准数据集MNIST和CIFAR-10上验证了该文算法更有效地弥补了与非隐私模型之间的差距。
基于联合特征参数的卫星单-混信号调制识别研究
杨洪娟, 时统志, 李博, 赵楠, 王钢
, doi: 10.11999/JEIT210768
摘要:
针对卫星通信中单-混信号调制类型识别效率低、准确性差等问题,该文提出一种基于高阶累积量和星座图聚类特性的调制识别算法。首先,根据4, 6阶累积量的属性特点构建3个特征参数,以识别多进制相移键控(MPSK)和部分多进制正交幅度调制(MQAM)调制类型,然后结合改进的星座图减法聚类算法分离出剩余调制样式,最后将参数联合,建立决策树分类器进行统一调度。该算法不依赖信号诸多先验信息,具有特征提取参数简单、识别种类多等特点。仿真结果表明,该算法在信噪比10 dB下对卫星单-混信号的调制识别率仍能达到90%以上。
基于有限新息率的正交偶极子阵列信号参数估计算法
陈涛, 赵立鹏, 史林, 申梦雨
, doi: 10.11999/JEIT210357
摘要:
为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。
多交互图卷积网络用于方面情感分析
王汝言, 陶中原, 赵容剑, 张普宁, 杨志刚
, doi: 10.11999/JEIT210459
摘要:
方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性,是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法,仅在单词之间进行单一的语义交互,没有建立方面词与文本词的语法信息交互,导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外,单词的位置距离特征和语法距离特征,分别体现其在句子线性形式中和句子语法依存树中的位置关系,而基于图卷积网络处理语法信息的方法却忽略距离特征,使距方面词较远的无关信息对其情感分析造成干扰。针对上述问题,该文提出多交互图卷积网络,首先将文本词位置距离特征馈入到每层图卷积网络,同时利用依存树中文本词的语法距离特征对图卷积网络的邻接矩阵加权,最后,设计语义交互和语法交互分别处理单词之间语义和语法信息。实验结果表明,在公共数据集上,准确率和宏F1值均优于基准模型。
基于多智能体强化学习的混合博弈模式下多无人机辅助通信系统设计
吴官翰, 贾维敏, 赵建伟, 高飞飞, 姚敏立
, doi: 10.11999/JEIT210662
摘要:
空天地一体化通信作为未来6G的发展方向,很好地弥补了当前无线通信覆盖不足的弊端。该文提出一种基于多智能体强化学习(MARL)的多无人机(Multi-UAV)辅助通信算法,在用户与无人机(UAVs)构成的混合博弈模式下求解纳什均衡近似解,解决了动态环境下UAVs轨迹设计、多维资源调度以及用户接入策略联合优化问题。结合马尔可夫博弈概念建模该连续决策过程,以集中训练分布式执行(CTDE)机制,将近端策略优化(PPO)算法扩展到多智能体领域。针对离散与连续共存的动作空间设计了两种策略输出模式,并且结合Beta策略改进实现,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。
应对灾难风险的多虚拟机快速协同撤离机制研究
鲍宁海, 李国平, 冉琴, 岳渤涵
, doi: 10.11999/JEIT200961
摘要:
大规模灾难事件可能对通信网基础设施造成严重的威胁和破坏。针对大规模灾难风险下虚拟网的生存性问题,该文提出一种多虚拟机快速协同撤离(MRCE)机制。该机制采用后复制迁移技术实现虚拟机的在线迁移,通过基础迁移带宽的分配和升级,对属于同一虚拟网的多个风险虚拟机进行快速协同撤离,以减少单个虚拟网的撤离完成时长,降低损毁风险。仿真结果表明,该机制能在不同考察周期内获得较好的虚拟网撤离完成率和平均撤离完成时长。
基于改进SSD的合成孔径声呐图像水下多尺度目标轻量化检测模型
李宝奇, 黄海宁, 刘纪元, 刘正君, 韦琳哲
, doi: 10.11999/JEIT201042
摘要:
针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选择模块(ESK),ESK具有通道可扩张、通道可选择和模型参数少的优点。与此同时,利用ESK模块重新设计了SSD的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2ESK,并为其选择了合理的扩张系数和多尺度系数。在合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测数据集SST-DET上,SSD-MV2ESK在模型参数基本相等的条件下,检测精度比SSD-MV2提升4.71%。实验结果表明,SSD-MV2ESK适用于合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测任务。
三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究
李晓花, 李亚安, 金海燕, 鲁晓锋
, doi: 10.11999/JEIT210620
摘要:
不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。
基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪算法
卢锦, 王鑫
, doi: 10.11999/JEIT210234
摘要:
基于粒子滤波的检测前跟踪方法是检测和估计非线性调频信号的有效方法之一。但此类方法运算量大,难以并行执行。此外,由于粒子滤波算法收敛较慢,基于粒子滤波的检测前跟踪方法的检测和状态估计能力有待提高。针对上述问题,该文首先提出一种代价参考粒子滤波器组。该滤波器组收敛快速,具有完全的并行结构,可快速准确地估计非线性调频信号的瞬时频率。其次,提出基于代价参考滤波器组的检测前跟踪算法,可在给定虚警率下,在各个时刻检测目标和估计目标状态。两类非线性调频信号检测和估计的仿真结果表明,基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪算法的检测性能、估计性能和运行速率均优于类似的方法,如基于粒子滤波的检测前跟踪方法,基于Rutten粒子滤波的检测前跟踪方法等。
基于多尺度特征校准的图像协调化方法
高陈强, 谢承娟, 杨烽, 赵悦, 李鹏程
, doi: 10.11999/JEIT210159
摘要:
图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。
基于子空间结构正则化的L21非负矩阵分解高光谱解混
陈善学, 刘荣华
, doi: 10.11999/JEIT210232
摘要:
标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L21范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L21NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L21非负矩阵分解(L21NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。
正交多用户短参考高速差分混沌键控通信系统
张刚, 许可蓉, 贺利芳
, doi: 10.11999/JEIT200739
摘要:
针对传统多用户短参考混沌移位键控通信系统传输速率和能量效率低的问题,该文提出了一种正交多用户高速短参考差分混沌移位键控(OMU-SRHR-DCSK)通信系统。系统将参考信号长度缩短为每个数据信号长度的1/P,通过增加两路连续的信息时隙来传输多个用户信息比特,通过希尔伯特变换在每个信息时隙多传输N个用户信息比特,极大地提高了系统的数据传输速率。将希尔伯特变换和Walsh码相结合完全消除了用户间干扰,改善了误码率性能。推导了OMU-SRHR-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落信道(RFC)中的比特误码率(BER)公式并进行了实验验证。在两种信道下的仿真值和理论推导值均相等,验证了理论推导的正确性。该系统的传输速率相对于传统多用户短参考系统的传输速率有极大提升,传输比特数相同的条件下系统的误码性能明显优于传统多用户短参考系统。证明了该系统具有优异的实用价值,并为其应用于实际中提供了良好的理论支撑。
基于特征排列和空间激活的显著物体检测方法
祝世平, 谢文韬, 赵丛杨, 李庆海
, doi: 10.11999/JEIT210133
摘要:
显著物体检测目前在计算机视觉领域中非常重要,如何处理不同尺度的特征信息成为能否获得优秀预测结果的关键。该文有两个主要贡献,一是提出一种用于显著目标检测的特征排列方法,基于自编码结构的卷积神经网络模型,利用尺度表征的概念将特征图进行分组和重排列,以获得一个更加泛化的显著目标检测模型和更加准确的显著目标预测结果;二是在输出部分利用了双重卷积残差和FReLU激活函数,抓取更全面的像素信息,完成空间信息上的激活。利用两种算法的特点融合作用于模型的学习训练。实验结果表明,将该文算法与主流的显著目标检测算法进行比较,在所有评测指标上都达到了最优的效果。
基于北斗卫星导航系统非组合精密单点定位算法的精密授时精度研究
史增凯, 马祥泰, 钱昭勇, 胡彦逢, 董绪荣
, doi: 10.11999/JEIT210629
摘要:
全球导航卫星系统(GNSS)精密单点定位(PPP)技术具有操作简单、成本低廉、定位精度高等优点,在精密授时领域得到了广泛应用。针对现有研究中消电离层PPP模型的组合噪声大、卫星系统多采用全球定位系统(GPS)及实时动态场景少等问题,该文采用非组合PPP模型对北斗卫星导航系统(BDS)精密授时精度开展了研究,并利用Kalman滤波静态模型和动态加速模型进行参数估计。给出了静态和实时动态场景PPP处理策略,并利用超快速预报星历保证动态实时性。结果表明:(1)在静态和实时动态条件下,非组合PPP模型精密授时精度均优于消电离层组合PPP模型;(2)在静态条件下,考虑到BDS和GPS定位精度相当,且亚太地区BDS定位精度更高,BDS授时精度略高于GPS;(3)在实时动态条件下,BDS和GPS精密授时精度在2 ns以内,但BDS授时精度略低于GPS,这是由于空间位置精度因子(PDOP)、载体速度突变和环境因素等的影响,而当完成收敛后,两种系统的授时精度相当,其钟差项中误差均在0.3 m以内。
面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法研究
陈友荣, 章阳, 陈浩, 韩蒙, 刘半藤, 任条娟
, doi: 10.11999/JEIT201065
摘要:
车联网异构节点由于其性能差异大、具有移动性等原因会造成区块链共识算法交易吞吐率低、交易时延较大等问题,该文提出面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法(ECCA)。首先,在ECCA中,考虑由验证节点、一般节点和恶意节点组成的车联网异构节点,提出一种信用等级机制,实现信用等级划分和3类异构节点的划分。其次,提出一种跨区下的节点身份变更机制,及时调整当前区域内的节点身份。最后,提出一种改进的一致性共识算法,满足车联网的时效性需求。仿真结果表明:ECCA算法降低性能较差的一般节点和恶意节点对区块共识效率的影响,提高交易吞吐量,降低平均交易时延和平均节点通信开销。
基于EWC算法的DDoS攻击检测模型参数更新方法
张斌, 周奕涛
, doi: 10.11999/JEIT200682
摘要:
针对现有基于多层线性感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)神经网络的DDoS攻击检测模型参数更新方法(MLP-UD)易遗忘模型训练原参数所用的DDoS攻击数据集(原数据集)知识、时间空间开销大的问题,该文提出一种基于弹性权重保持(Elastic Weight Consolidation, EWC)算法的模型参数更新方法(EWC-UD)。首先,使用K-Means算法计算原数据集聚类簇中心点作为费雪信息矩阵计算样本,有效提升计算样本均匀度与聚类覆盖率,大幅减少费雪信息矩阵计算量,提升参数更新效率。其次,基于费雪信息矩阵,对模型参数更新过程中的损失函数增加二次惩罚项,限制MLP神经网络中重要权重与偏置参数的变化,在保持对原数据集检测性能的基础上,提升对新DDoS攻击数据集的检测准确率。然后基于概率论对EWC-UD方法进行正确性证明,并分析时间复杂度。实验表明,针对构建的测试数据集,EWC-UD方法相较于MLP-UD仅训练新DDoS攻击数据集的更新方法,检测准确率提升37.05%,相较于MLP-UD同时训练新旧DDoS攻击数据集的更新方法,时间开销下降80.65%,内存开销降低33.18%。
结合空间域与变换域特征提取的盲立体图像质量评价
陈勇, 金曼莉, 朱凯欣, 刘焕淋, 陈东
, doi: 10.11999/JEIT200694
摘要:
针对立体图像质量预测准确性不足的问题,该文提出了一种结合空间域和变换域提取质量感知特征的无参考立体图像质量评价模型。在空间域和变换域分别提取输入的左、右视图的自然场景统计特征,并在变换域提取合成独眼图的自然场景统计特征,然后将其输入到SVR中,训练从特征域到质量分数域的预测模型,并以此建立SIQA客观质量评价模型。在4个公开的立体图像数据库上与一些主流的立体图像质量评价算法进行对比,以在LIVE 3D Phase I图像库中的性能测试为例,Spearman秩相关系数、皮尔逊线性相关系数和均方根误差分别达到0.967,0.946和5.603,验证了所提算法的有效性。
基于SVM的广义空移键控可见光通信系统信号检测算法
商建东, 孙浩博, 王法松
, doi: 10.11999/JEIT200711
摘要:
针对室内广义空移键控(GSSK)调制的可见光通信(VLC)系统,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的机器学习信号检测算法。在一般的VLC系统中,极大似然(ML)检测是最优检测算法,但是ML检测算法具有很高的计算复杂度。为了解决此问题,该文利用机器学习中的SVM分类思想实现对系统接收端的信号检测,以在保证信号检测正确率的情况下,降低计算复杂度,提高GSSK-VLC系统的信号检测效率。仿真结果表明,该文提出的针对室内GSSK-VLC系统的SVM信号检测算法与ML检测算法相比,在具有接近ML的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度明显降低,有效提升了系统的检测性能。
能量收集认知多跳中继网络中断性能分析及优化
罗轶, 孔静恬, 董健, 佘青青, 黄慧, 黄正宇
, doi: 10.11999/JEIT200702
摘要:
针对能量收集认知无线网络中的多跳中继传输问题,该文构建了一种新的具有主网络干扰的功率信标(PB)辅助能量收集认知多跳中继网络模型,并提出单向传输方案。在干扰链路统计信道状态信息场景下,推导了次网络精确和渐近总中断概率闭合式。针对精确总中断概率表达式的复杂性和非凸性,采用自适应混沌粒子群优化(ACPSO)算法对次网络总中断性能进行优化。仿真结果表明,PB功率、干扰约束、次网络跳数、能量收集比率、主接收端数目和信道容量阈值等参数对中断性能影响显著,所提算法能快速和有效地对网络中断性能进行优化。
TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案
智慧, 黄子菊, 查煜坤, 王飞跃
, doi: 10.11999/JEIT200196
摘要:
针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案。并通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较。仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能。而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善。
基于频域时延-多普勒二维聚焦的欠采样雷达信号参数估方法
尉志良, 付宁, 乔立岩
, doi: 10.11999/JEIT200714
摘要:
针对欠采样脉冲多普勒雷达信号参数估计中已有方法抗噪性差、顺序参数估计方法中后续参数估计受前面参数估计精度影响严重等问题,该文提出一种基于有限新息率(Finite Rate of Innovation, FRI)采样的频域时延-多普勒2维聚焦算法。在该算法中,利用FRI采样结构能够以低于奈奎斯特采样频率的速率获得信号的一系列傅里叶系数,通过频域2维聚焦过程能够同时估计时延和多普勒参数,避免了参数顺序估计中误差累积的问题,理论分析证明了该算法能够大幅提升采样信号的信噪比,提高算法抗噪性和鲁棒性。在2维聚焦算法的基础上该文还提出了基于逆傅里叶变换的2维聚焦简化算法,在提高参数估计网格密度的同时,大大减低了2维聚焦算法的计算量。仿真和对比实验结果证明了该方法的有效性和良好的抗噪性。
基于二阶对抗样本的对抗训练防御
钱亚冠, 张锡敏, 王滨, 顾钊铨, 李蔚, 云本胜
, doi: 10.11999/JEIT200723
摘要:
深度神经网络(DNN)应用于图像识别具有很高的准确率,但容易遭到对抗样本的攻击。对抗训练是目前抵御对抗样本攻击的有效方法之一。生成更强大的对抗样本可以更好地解决对抗训练的内部最大化问题,是提高对抗训练有效性的关键。该文针对内部最大化问题,提出一种基于2阶对抗样本的对抗训练,在输入邻域内进行2次多项式逼近,生成更强的对抗样本,从理论上分析了2阶对抗样本的强度优于1阶对抗样本。在MNIST和CIFAR10数据集上的实验表明,2阶对抗样本具有更高的攻击成功率和隐蔽性。与PGD对抗训练相比,2阶对抗训练防御对当前典型的对抗样本均具有鲁棒性。
自适应空间异常的目标跟踪
姜文涛, 刘晓璇, 涂潮, 金岩
, doi: 10.11999/JEIT201025
摘要:
为了解决判别式空间正则项的目标跟踪算法在遮挡、旋转等因素干扰下失跟率较高的问题,该文提出一种自适应空间异常的目标跟踪算法。首先,在目标函数中加入自适应空间正则项,既缓解了边界效应带来的影响,又提高了滤波器对目标和背景区域的分辨能力;其次,根据每一帧的响应值计算验证分数,分析跟踪结果的可信度和异常情况;最后为目标模型和响应图模型的更新速率实现动态取值。大量实验结果表明,自适应空间异常的目标跟踪算法能够较好地处理背景模糊、形状变化等多种异常情况,具有较高的跟踪性能。
一种准光模式变换器的设计和实验
杨晨, 郭炜, 李文奇, 张志强, 罗积润, 朱敏
, doi: 10.11999/JEIT210347
摘要:
准光模式变换器是实现高功率回旋管高效输出的重要部件。该文针对140 GHz、TE28,8模回旋振荡管研制,开展以Denisov型辐射器和3个准光镜面构成的准光模式变换器设计和实验研究。利用标量衍射法优化辐射器辐射口径处的场分布,其与理想高斯场之间的矢量相关性为96.2%;基于几何光学和高斯波束匹配方法设计了聚焦镜面和波束整形镜面,采用3维全波分析软件Surf3D获得各个镜面上及输出窗处的场分布,对所设计的镜面系统进行了仿真验证,在输出窗处获得了高斯模式含量为96.67%的输出波束,整个模式变换器的功率转换效率为93.98%。以自行研制的TE28,8模激励器作为准光模式变换器的输入,通过对模式变换器转换性能仿真结果验证,在严格控制加工精度及装配和实验过程的基础上,完成了准光模式变换器转换性能的冷测实验。实验结果表明,设计和实验具有合理的一致性,可以作为准光模式变换器工程应用设计和验证手段。
基于旋转永磁体的低频通信技术研究
张锋, 孙发晓, 渠晓东, 宫兆前, 纪奕才, 方广有
, doi: 10.11999/JEIT210274
摘要:
旋转永磁体天线作为一种新型低频磁天线,克服了传统低频线圈体积大、功耗高、效率低的缺点,主要应用于近场低频磁通信中。该文利用FEKO分析了天线近区磁场随方向的变化规律,探究了近场范围内无限大地面对天线近区磁场分布的影响,结果表明:天线在其径向辐射强度最大,在其轴向辐射强度最小。并且在较近的通信距离范围内,地面对磁场信号的影响较小。分析了转动惯量和磁矩之间的关系,对永磁体结构参数进行了优化,研制了两款样机,并对优化前后的旋转永磁体天线功耗进行测试,实验结果表明:在质量大30 g的情况下,优化后的永磁体天线比优化前的天线平均功耗低5.5 W左右。利用直接天线调制方式磁场的2FSK调制,通过非相干解调恢复码元信息,测试结果表明:复杂电磁环境下,优化后的永磁体天线可以在20 m范围内实现码元速率为3.5 bps的超低频通信。
基于级联Dense-Unet和图割的肝脏肿瘤自动分割
杨振, 邸拴虎, 赵于前, 廖苗, 曾业战
, doi: 10.11999/JEIT210247
摘要:
腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。论文最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。
用于雷电测向的三磁环天线设计和研究
胡淼, 张子石, 章越峰, 许蒙蒙, 周雪芳, 沈成竹
, doi: 10.11999/JEIT210476
摘要:
为了克服正交磁环天线结构误差角造成的测向角度(测角)误差较大的问题,该文提出一种结构上改进的三磁环测向天线设计方案。阐述了两两呈60°夹角磁环嵌套结构的三磁环天线的测向原理,建立了三磁环天线测角误差关于结构误差角的仿真模型。仿真分析表明,在相同结构误差角的条件下,相比正交磁环天线,三磁环天线测角误差最大值理论上能够降低50%。低频(f<200 kHz)情况下的对比实验结果表明,相比于正交磁环天线,三磁环天线测角误差最大值降低65%,测角误差总体优化约50%,实验与仿真结果符合较好。
基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法
刘利民, 李豪欣, 李琦, 韩壮志, 高振斌
, doi: 10.11999/JEIT200973
摘要:
针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求。实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低。
智能多载波波形调制系统:信号的产生与识别
邵凯, 付旭阳, 王光宇
, doi: 10.11999/JEIT201064
摘要:
移动通信应用场景逐渐呈现复杂化和多变化趋势,很难有一种普适性传输波形满足所有通信需求,这对多种波形的配合与协作提出了较高的要求。该文提出一种适用于复杂场景下的智能化多载波波形调制系统,发送端可通过波形激活因子选择产生合适的传输波形,接收端将不同波形信号的I/Q分量作为自适应因子,使用主成分分析法处理数据后送入智能波形识别网络(IWR-Net)完成信号的识别。所提系统融合深度学习网络,具有较为统一的硬件架构。仿真结果表明,所提方案在5G多场景下对不同发送波形识别准确率最高可达98.2 %,并且在不同测试环境中具有良好的泛化性能。
基于标签传播算法的海面漂浮小目标检测方法
许述文, 茹宏涛
, doi: 10.11999/JEIT210382
摘要:
在高分辨体制下海杂波与海面小目标具有复杂的特性,特别是对于雷达散射截面积较小的海面漂浮目标,传统的检测方法性能不佳。为了突破临界信杂比情况下的检测性能,可以提取雷达回波的一种或者多种特征,从而进行特征检测,该方法是实现临界信杂比情况下有效检测的重要途经。目前,在3维及以下的特征空间中可以使用凸包学习算法计算判决区域并有效地控制虚警概率,但是在3维以上的特征空间中凸包学习算法计算复杂度提高,难以进行检测。针对这个问题,该文提出一种基于标签传播算法的海面小目标检测方法,它突破了凸包学习算法的维数限制和决策域必须为凸集的形状限制,能够在高维特征空间进行检测并有效地控制虚警。经过实测数据集验证,基于标签传播算法的海面小目标检测方法在0.512 s和1.024 s的观测时间内分别获得了88.4%和92.0%的检测概率,相比于基于K近邻(KNN)的检测器有了3.3%和2.8%的检测概率提升。
基于高斯混合概率假设密度的运动参数估计组合平滑滤波算法
黄庆东, 李晓瑞, 曹艺苑, 刘青
, doi: 10.11999/JEIT210439
摘要:
针对高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器在目标速度未知或不准确时,目标状态估计性能较差,该文提出一种基于GM-PHD的运动参数估计组合平滑滤波算法。该算法通过目标状态提取速度信息,经过中值平滑和线性平滑组合处理提升速度估计准确性,然后将速度反馈给GM-PHD滤波器的状态转移方程,提高状态预测精度。仿真结果表明,目标速度未知或不准确时,所提算法能够明显改善GM-PHD滤波器状态估计性能。
基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法
张清华, 庞国弘, 李新太, 张雪秋
, doi: 10.11999/JEIT200821
摘要:
最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一。针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法。实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层。
基于DNA域编码的余三码四位减法器的设计
黄春, 郭毅飞, 张新雅, 孙军伟, 王英聪, 李盼龙, 王延峰
, doi: 10.11999/JEIT210216
摘要:
DNA分子逻辑电路的设计是DNA计算领域的重要研究方向。该文针对当前双轨分子逻辑电路复杂度高、响应时间慢的问题,提出一种基于域编码策略的DNA逻辑电路设计的新方法。该文设计了“多输入1输出”逻辑运算模块,构建了扇出门和放大器,并利用所构建的电路模块搭建了4位平方根分子逻辑电路,与经典的双轨策略下的4位平方根电路相比,反应物的数量由双轨的130种降低为61种,系统响应时间缩减为双轨的1/24,大大简化了电路的复杂度,提高了系统的响应速度,进一步验证了域编码策略在分子逻辑电路设计中的有效性。为了深度解析基于域编码策略的大规模复杂分子逻辑电路的设计思想,该文构造了“余三码四位减法器”,为设计大规模功能性DNA逻辑电路提供了更多的解决方案。
基于卷积神经网络的低截获概率雷达信号检测算法
蒋伊琳, 尹子茹, 宋宇
, doi: 10.11999/JEIT210132
摘要:
为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪比下能够提高信号的检测准确率。利用大量的基于4种典型LPI雷达信号(线性调频信号(LFM)、非线性调频信号(NLFM)、二相编码信号(BPSK)、COSTAS频率编码信号)和白噪声信号的模拟数据集进行CNN模型训练,同时增加少量实测信号(LFM, BPSK)作为验证集进行适配,更好地拟合实测信号的检测模型。最终利用实际信号进行测试,实验结果表明:该文算法在低信噪比的情况下具有较好的检测效果,对多种调制方式、不同信噪比下的LPI雷达信号具有泛化能力。
基于数据样本方差的正交频分复用水声通信多普勒估计方法
周成阳, 王巍, 洪丹阳, 张春华
, doi: 10.11999/JEIT210348
摘要:
针对正交频分复用(OFDM)水声移动通信易受时变多普勒频移影响的缺点,该文提出一种基于数据样本方差的多普勒估计方法。利用前序符号的信道估计值恢复当前符号的有效数据序列及其频域分集副本,计算分集副本与数据序列的比值并搜索该比值序列在不同多普勒补偿因子下的方差,选取方差最小时对应的补偿因子作为多普勒估计值,利用稀疏贝叶斯学习和判决反馈信道估计算法获得修正后的信道频域响应并传递给后序符号,实现对多普勒频移的实时跟踪。数值仿真验证了该方法的可行性和优越性,海上试验证明,该方法实现了基于无人水下航行器的OFDM水声移动通信,能够对时变多普勒进行有效估计。
一种融合局部拓扑影响力的时序链路预测算法
朱宇航, 刘树新, 吉立新, 何赞园, 李英乐
, doi: 10.11999/JEIT210019
摘要:
链路预测旨在发现复杂网络中的未知连接和未来可能的连接,在推荐系统等实际应用中具有重要作用。考虑到许多真实网络的时序特性,时序链路预测逐渐成为研究热点。当前,基于时间序列分析的方法往往忽略了网络演化过程对网络本身的影响,而基于静态网络演化的方法大多仅考虑了局部连边的演化影响,对网络拓扑结构的演化特性挖掘有限。针对上述问题,该文提出一种融合局部拓扑影响力的时序链路预测算法(TLP-FLSI)。首先,基于网络拓扑结构影响力作用,提出时序链路预测的通用模型(CTLPM);其次,研究拓扑实体间相互作用在动态网络上的演化规律,分别定义了节点和连边的演化因子,以及时间序列衰减的演化因子,综合利用多个维度的特征信息,给出了融合局部节点和连边特征影响力的时序链路预测算法;最后,在7个真实数据集上分别进行实验,相比传统基移动平均方法、误差修正、邻居扩展加权和图注意力网络等时序链路预测方法,实验结果证明该文算法具有较好的准确率和排序性能。
基于随机网格的视觉多秘密共享方案
高军涛, 岳浩, 曹菁
, doi: 10.11999/JEIT201093
摘要:
为了提高视觉秘密共享的恢复效果,该文提出一种基于随机网格的视觉多秘密共享方案。通过使用一种基于圆柱面的随机网格阈值多秘密图像共享方案,使得用户一次可以共享多个秘密图像;部分份额图像受到篡改仍然可以恢复秘密图像,具有较好的鲁棒性;同时份额的数量和最后恢复图像的视觉质量成正相关。仿真结果表明所提出的多秘密视觉共享方案在恢复像素正确率方面是原有的单秘密视觉共享方案2 倍多,即在增加了多个秘密图像的同时,提高了恢复的正确率。
一种用于距离维复杂空变多普勒SAR成像的改进运动补偿方法
邢涛, 马春铭, 冯亮, 李爽, 韦立登, 李军
, doi: 10.11999/JEIT210113
摘要:
沿距离维复杂空变的多普勒对SAR成像质量有很大影响,常规的距离多普勒 (RD)算法处理结果容易出现明暗交替现象,图像可视性较差。通过在方位预滤波和方位脉冲压缩时,沿距离块/门估计或者计算多普勒频率,在方位预滤波和方位脉压时把窗函数根据多普勒频率沿方位移动,能有效解决明暗交替现象,但是这种处理方法无法改善距离近端或远端的聚焦效果。基于上述问题,该文提出一种改进的运动补偿方法,通过沿距离维分块进行运动补偿和走动校正,把沿距离空变的多普勒校直,然后进行方位脉压处理。所提方法处理结果没有明暗交替现象,图像沿距离维连续完整,可视性较好,同时在远离距离中心处还具有良好的聚焦效果。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。
结合头部和整体信息的多特征融合行人检测
陈勇, 谢文阳, 刘焕淋, 汪波, 黄美永
, doi: 10.11999/JEIT210268
摘要:
尺度过小或被遮挡是造成行人检测准确率降低的主要原因。由于行人头部不易被遮挡且其边界框包含的背景干扰较少,对此,该文提出一种结合头部和整体信息的多特征融合行人检测方法。首先,设计了一种具有多层结构的特征金字塔以引入更丰富的特征信息,融合该特征金字塔不同子结构输出的特征图从而为头部检测和整体检测提供有针对性的特征信息。其次,设计了行人整体与头部两个检测分支同时进行检测。然后,模型采用无锚框的方式从特征图中预测中心点、高度及偏移量并分别生成行人头部边界框和整体边界框,从而构成端到端的检测。最后,对非极大值抑制算法进行改进使其能较好的利用行人头部边界框信息。所提算法在CrowdHuman数据集和CityPersons数据集Reasonable子集上的漏检率分别为50.16%和10.1%,在Caltech数据集Reasonable子集上的漏检率为7.73%,实验表明所提算法对遮挡行人的检测效果以及泛化性能与对比算法相比得到一定的提升。
一种基于三维可变换CNN加速结构的并行度优化搜索算法
屈心媛, 黄志洪, 蔡刚, 方震
, doi: 10.11999/JEIT210059
摘要:
现场可编程门阵列(FPGA)被广泛应用于卷积神经网络(CNN)的硬件加速中。为优化加速器性能,文献[2]提出了一种3维可变换的CNN加速结构,但该结构使得并行度探索空间爆炸增长,搜索最优并行度的时间开销激增,严重降低了加速器实现的可行性。为此该文提出一种细粒度迭代优化的并行度搜索算法,该算法通过多轮迭代的数据筛选,高效地排除冗余的并行度方案,压缩了超过99%的搜索空间。同时算法采用剪枝操作删减无效的计算分支,成功的将计算所需时长从106小时量级减少到10秒内。该算法可适用于不同规格型号的FPGA芯片,其搜索得到的最优并行度方案性能突出,可在不同芯片上实现平均(R1, R2)达(0.957, 0.962)的卓越计算资源利用率。
基于降维波束空间的实值ESPRIT单基地MIMO雷达测角算法
刘东贺, 赵永波, 庞晓娇, 曹成虎, 陈胜
, doi: 10.11999/JEIT200485
摘要:
单基地多输入多输出(MIMO)雷达的波达方向(DOA)估计问题是近年来研究的热点。高维度的MIMO雷达数据,导致传统旋转不变性参数估计技术(ESPRIT)算法需要付出较大的运算代价。而且在低信噪比、低快拍数的条件下,传统ESPRIT算法性能会严重下降。为了克服传统ESPRIT算法的以上缺点,该文提出一种降维波束空间的实值ESPRIT算法。该算法通过转换矩阵,将高维度MIMO雷达数据转换到低维度的数据,从而去除数据中的冗余。然后再将低维数据变换到波束空间,构造实值旋转不变性等式,用以估计目标的角度。仿真结果表明在低信噪比和低快拍数时,相比于传统ESPRIT算法,该文所提方法具有更好的角度估计性能和更少的运算量。
基于视觉的非合作空间目标三维姿态估计方法
任笑圆, 蒋李兵, 钟卫军, 王壮
, doi: 10.11999/JEIT200440
摘要:
基于视觉的非合作空间目标3维姿态估计,关键在于建立观测图像与目标模型的特征关联。当前方法往往通过采用复杂的多维特征、产生候选关联结果的方式确保特征关联的准确性,难以兼顾算法效率。为解决以上问题,该文提出一种结合深度学习技术的姿态估计方法,首先通过深度神经网络得到姿态初值,然后基于姿态初值建立图像和目标模型之间的特征关联,进而求解目标姿态。所提方法中,深度神经网络提供了稳定的姿态初值,缩小了特征关联的候选空间;在姿态初值的支撑下采取了更为高效的特征提取与匹配方法。仿真实验表明,该文方法相比于现有方法更好地兼顾了算法准确率和效率。
改进通道注意力机制下的人体行为识别网络
陈莹, 龚苏明
, doi: 10.11999/JEIT200431
摘要:
针对现有通道注意力机制对各通道信息直接全局平均池化而忽略其局部空间信息的问题,该文结合人体行为识别研究提出了两种改进通道注意力模块,即矩阵操作的时空(ST)交互模块和深度可分离卷积(DS)模块。ST模块通过卷积和维度转换操作提取各通道时空加权信息数列,经卷积得到各通道的注意权重;DS模块首先利用深度可分离卷积获取各通道局部空间信息,然后压缩通道尺寸使其具有全局的感受野,接着通过卷积操作得到各通道注意权重,进而完成通道注意力机制下的特征重标定。将改进后的注意力模块插入基础网络并在常见的人体行为识别数据集UCF101和HDBM51上进行实验分析,实现了准确率的提升。
基于时空上下文信息的POI推荐模型研究
叶继华, 杨思渝, 左家莉, 王明文
, doi: 10.11999/JEIT200368
摘要:
随着基于位置的社交网络(LBSN)技术的快速发展,为移动用户提供个性化服务的兴趣点(POI)推荐成为了关注重点。由于POI推荐面临着数据稀疏、影响因素多和用户偏好复杂的挑战,因此传统的POI推荐往往只考虑签到频率以及签到时间和地点对用户的影响,而忽略了签到序列中用户前后行为的关联影响。为了解决上述问题,该文通过序列的表示考虑签到数据的时间影响和空间影响,建立了时空上下文信息的POI推荐模型(STCPR),为POI推荐提供了更精准的个性化偏好。该模型基于序列到序列的框架下,将用户信息、POI信息、类别信息和时空上下文信息进行向量化后嵌入到GRU网络中,同时利用了时间注意力机制、全局和局部的空间注意力机制来综合考虑用户偏好与变化趋势,从而向用户推荐感兴趣的Top-N的POI。本文通过在两个真实的数据集上实验来验证模型的性能。实验的结果表明,本文所提出的方法在召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)方面优于几种现有的方法。
加权融合鲁棒增量Kalman滤波器
孙小君, 周晗, 沈海滨, 闫广明
, doi: 10.11999/JEIT200122
摘要:
在一定环境条件下,当系统的量测方程没有进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的滤波误差。同样的,当系统的噪声方差不确定时,滤波的性能也将会变坏,甚至会引起滤波器发散。增量方程的引入可以有效消除系统的未知量测误差,从而带未知量测误差的欠观测系统的状态估计问题可以转换为增量系统的状态估计问题。该文考虑带未知量测误差和未知噪声方差的线性离散系统,首先提出一种基于增量方程的鲁棒增量Kalman滤波器。进而,基于线性最小方差最优融合准则,提出一种加权融合鲁棒增量Kalman滤波算法。仿真实例证明了所提算法的有效性和可行性。
星地高速数传系统低复杂度可重构LDPC编码器设计
康婧, 安军社, 王冰冰
, doi: 10.11999/JEIT200118
摘要:
为满足近地轨道(LEO)卫星星地高速数传系统对高通量、低复杂度、高可靠性信道编码应用需求,该文提出一种基于国际空间数据系统咨询委员会(CCSDS)近地卫星通信标准低密度奇偶校验(LDPC)码的低复杂度可重构编码器设计实现方案。通过对输入信息比特插0处理和拆分循环矩阵,并分析不同并行度编码的结构特点,实现了可重构编码方案,提高了编码器的灵活性和编码数据吞吐率;采用优化的移位寄存器累加单元,降低了编码器的整体硬件资源规模。在Xilinx FPGA上对提出的编码器进行了实现,结果表明,在125 MHz系统工作时钟下,编码数据吞吐率最高可达1 Gbps,归一化编码数据吞吐率与其它文献并行度相近的编码器相比提高了17.1%,其寄存器资源和查找表资源与相同平台已有方案相比分别降低了13.7%和14.8%。
Fq上一类周期为2p2的四元广义分圆序列的线性复杂度
王艳, 相乃姣, 韩西林, 闫联陶
, doi: 10.11999/JEIT210095
摘要:
该文基于广义分圆理论,通过计算\begin{document}${F_q}$\end{document}(\begin{document}$q = {r^m}$\end{document})上的序列生成多项式的零点个数,确定了一类周期为\begin{document}$2{p^2}$\end{document}的四元广义分圆序列的极小多项式和线性复杂度。结果表明,该序列的线性复杂度大于其周期的1/2,能够有效地抵抗Berlekamp-Massey (B-M)算法的攻击,是密码学意义上一类良好的周期伪随机序列。
基于XGBoost的混合模式门级硬件木马检测方法
张颖, 李森, 陈鑫, 姚嘉祺, 毛志明
, doi: 10.11999/JEIT200874
摘要:
针对恶意的第三方厂商在电路设计阶段中植入硬件木马的问题,该文提出一种基于XGBoost的混合模式门级硬件木马检测方法。该检测方法将电路的每个线网类型作为节点,采用混合模式3层级的检测方式。首先,基于提取的电路静态特征,利用XGBoost算法实现第1层级的检测。继而,通过分析扫描链的结构特征,对第1层级分离得到的正常电路继续进行第2层级的面向扫描链中存在木马电路的静态检测。最后,在第3层级采用动态检测方法进一步提升检测的准确性。Trust-Hub基准测试集的实测结果表明,该方法与现有的其他检测方法相比具有较优的木马检测率,可达到94.0%的平均真阳率(TPR)和99.3%的平均真阴率(TNR)。
基于多尺度池化和范数注意力机制的遥感图像检索
葛芸, 马琳, 叶发茂, 储珺
, doi: 10.11999/JEIT210052
摘要:
遥感图像内容丰富,一般的深度模型提取遥感图像特征时容易受复杂背景干扰,对关键特征的提取效果不佳,并且难以表达图像的空间信息,该文提出一种基于多尺度池化和范数注意力机制的深度卷积神经网络,在通道层面与空间层面自适应地给显著特征加权。首先,在多尺度池化通道注意力模块中,结合空间金字塔池化的思想,对每个通道上的特征图进行不同尺度的最大池化。接着,采用自适应均值池化将尺寸不同的特征图转换为统一尺寸,以便通过逐像素相加的方式来关注不同尺度的显著特征。然后,在范数空间注意力模块中,将各通道对应同一空间位置的像素构成向量,通过计算向量组的L1范数和L2范数,获得具有空间信息的特征图。最后,采用级联池化的方法优化高层特征,并将该高层特征用于遥感图像检索。在UC Merced, AID与NWPU-RESISC45 3个数据集上进行实验,结果表明该文所提注意力模型,关注了不同尺度的显著特征,结合了空间信息,提高了检索性能。
基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法
马晓蕊, 郑昌文, 梁毅
, doi: 10.11999/JEIT210368
摘要:
在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式算子(LBP)得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。
基于层次化离散与残差网络的可调谐二极管激光吸收光谱层析成像
司菁菁, 付庚宸, 程银波, 刘畅
, doi: 10.11999/JEIT210160
摘要:
快速、准确、适用性强的重建算法是可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)的核心研究内容之一。现有算法一般取位于燃烧场中心的某局部区域作为感兴趣区域(RoI),利用整个燃烧场对激光束的光谱吸收值重建RoI这一局部区域内的气体参数分布。重建结果与实际情况存在一定偏差。针对这一问题,该文研究燃烧场的空间层次化离散方法,进而为TDLAT系统设计一种基于残差网络(ResNet)的层次化温度层析成像方案(HTT-ResNet)。该方案能够根据有限数量的光谱吸收测量值完整重建整个燃烧场的温度图像,并对计算资源与燃烧场不同空间区域的成像分辨率进行优化配置,着重实现RoI内温度分布的高空间分辨率成像。利用随机多模态高斯火焰模型与实际TDLAT系统测量数据进行的实验均表明,HTT-ResNet重建的温度图像能够准确定位火焰的空间位置、清晰描述燃烧场的温度分布。
基于波束形成的长短时记忆网络语音分离算法研究
兰朝凤, 刘岩, 赵宏运, 刘春东
, doi: 10.11999/JEIT210229
摘要:
在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不足。多路人声信号分离较为复杂,现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式,没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题,该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法,在TIMIT语音库中随机选取3个说话人的声音文件,利用超指向波束形成算法得到3个不同方向上的波束,提取每一波束中频谱幅度特征,并构建神经网络预测掩蔽值,得到待分离语音信号频谱并重构时域信号,近而实现语音分离。该算法充分利用了语音信号空间特征和信号频域特征。通过实验验证了不同方向语音分离效果,60°方向该算法与IBM-LSTM网络相比,客观语音质量评估(PESQ)提高了0.59,短时客观可懂(STOI)指标提高了0.06,信噪比(SNR)提高了1.13 dB,另外两个方向上,实验结果同样证明了该算法较IBM-LSTM算法和RNN算法具有更好的分离性能。
分段线性忆阻系统的簇发振荡及其机理分析
马铭磷, 陈亮, 李志军, 王梦蛟, 邱志成
, doi: 10.11999/JEIT210337
摘要:
为了研究分段线性忆阻系统的簇发振荡及其形成机理,该文在一非自治系统中引入分段线性忆阻器模型与慢变化的周期激励项,建立了一种两时间尺度的4D分段线性忆阻系统。由于分段线性忆阻器模型的引入,系统被非光滑分界面分成不同的子系统。相应子系统控制的名义平衡轨迹的稳定性与非光滑分界面均会影响系统的簇发现象,导致轨迹在非光滑分界面处的突然跃迁与非光滑分岔的产生,从而展现出两种不同机理的簇发模式。利用微分包含定理对分岔机理进行分析,并借助时序图、转换相图等,通过数值仿真与Multisim电路仿真验证了理论分析的正确性,该文对分段线性忆阻系统的动力学行为及应用研究具有重要意义。
基于Lawson范数的通用lncosh稀疏自适应算法
李迎松, 梁涛, 张祥坤, 姜景山
, doi: 10.11999/JEIT210057
摘要:
该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后,算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明,在高斯信号输入和色信号输入情况下,所提算法的性能要明显优于其他现存算法,且具备稀疏约束可控特性。
非对称忆阻诱导的吸引子非对称演化与机理研究
武花干, 周杰, 陈胜垚, 陈墨, 徐权
, doi: 10.11999/JEIT210307
摘要:
紧磁滞回线是评测物理器件或数学模型是否为忆阻的关键依据,其对称特性也是忆阻的重要特征之一。该文提出一种有源非对称忆阻二极管桥模拟器,它通过改变二极管桥中并联二极管的数量可实现紧磁滞回线非对称度的控制。首先,验证了该非对称忆阻模拟器的指纹特征,并着重探讨了激励频率和对称度控制参数对紧磁滞回线非对称度的影响。进一步地,将该非对称忆阻模拟器耦合到Sallen-Key高通滤波器,构建了一种无感忆阻蔡氏电路;建立了相应的无量纲系统,并揭示了系统吸引子的非对称演化现象。结合平衡点稳定性分析、分岔分析和多吸引子状态初值空间分布,阐明了吸引子非对称演化的产生机理。结果表明,受非对称忆阻的影响,无感忆阻蔡氏电路的两个不稳定鞍焦点失去平衡,导致了非对称共存分岔、多稳定模态等行为的产生。最后,由硬件电路实验验证了理论分析与数值仿真的正确性。
时-空变化的背景电离层对星载合成孔径雷达方位向成像的影响分析
张永胜, 计一飞, 董臻
, doi: 10.11999/JEIT200777
摘要:
对于星载合成孔径雷达(SAR)成像,方位向信号的相关性可能会因时-空变化的背景电离层而遭到破坏,特别是对于低波段系统。该文将孔径内方位时变的斜距电子总量(STEC)归结于3个因素:垂向电子总量(VTEC)的时间变化、空间变化以及电磁波传播路径的变化,分别分析了每个因素造成的时变STEC各阶系数。该文建立了统一的分析模型,即时变STEC影响下的SAR方位向信号3阶泰勒展开模型,推导了方位向偏移和相位误差解析表达式,并基于此得到了不同星载SAR系统的时变STEC各阶系数容限。利用实测的VTEC数据以及国际参考电离层(IRI)模型,开展了信号级仿真。数值分析和信号级仿真的结果表明,对于低轨P波段SAR系统,空变VTEC与传播路径变化是导致方位时变STEC的主要因素;而对于中高轨SAR系统,时变VTEC是导致方位时变STEC的主要因素。随着载频的下降与合成孔径时间的增加,方位向成像性能更加容易受到方位时变STEC的影响。
DNA-纳米颗粒共聚体在最大匹配问题中的应用
麻晶晶, 许进
, doi: 10.11999/JEIT200764
摘要:
该文提出一种DNA计算模型,利用DNA-纳米金颗粒共聚体的自组装来解决图论中的一个NP完全问题——最大匹配问题。根据模型该文设计了能够基于一个具体的图进行自组装的特殊的DNA-纳米金颗粒共聚体,然后利用一系列的实验方法来获得最终的解。这种生物化学算法可以极大地降低求解最大匹配问题的复杂度,这将为DNA自组装计算模型提供一种切实可行的方法。
属性一致的物体轮廓划分模型
孙劲光, 李桃, 董祥军
, doi: 10.11999/JEIT200741
摘要:
该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;使用全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对区域划分结果进行真伪判别的同时,结合对抗式损失提出一种联合损失用于监督模型的训练,使区域划分内容真实、自然且具有属性一致性。通过实例验证了该方法的实时性、有效性。
基于协方差矩阵重构的off-grid DOA估计方法
王洪雁, 于若男, 潘勉, 汪祖民
, doi: 10.11999/JEIT200697
摘要:
针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(off-grid)DOA估计方法。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。
基于全相位陷波器解析设计的啸叫去除
黄翔东, 高月
, doi: 10.11999/JEIT200623
摘要:
为了快速且精准地抑制助听器中的啸叫效应,该文提出一种中心频率可以精确控制的全相位有限脉冲响应(FIR)陷波器解析设计。首先,为了获得较高的陷波精度,引入了整数部分m和小数部分λ来控制陷波的中心频率。然后,设计了一个偶对称的闭式解析式来计算陷波器系数。最后,为了保证输出信号的连续性和线性相位,进行数据延拓和截取操作。该陷波器具有线性传输特性,避免了非线性失真。为了检验陷波器的滤波性能,将其应用在助听器中去除啸叫。实验结果表明,该滤波器在啸叫频率下的衰减值可达–330 dB,信噪比达22 dB,输出波形质量好,算法复杂度低,鲁棒性高,具有一定的应用前景。
动态加权条件互信息的特征选择算法
张俐, 陈小波
, doi: 10.11999/JEIT200615
摘要:
特征选择是机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。在一些基于信息论的特征选择算法中,存在着选择不同参数就是选择不同特征选择算法的问题。如何确定动态的非先验权重并规避预设先验参数就成为一个急需解决的问题。该文提出动态加权的最大相关性和最大独立性(WMRI)的特征选择算法。首先该算法分别计算新分类信息和保留类别信息的平均值。其次,利用标准差动态调整这两种分类信息的参数权重。最后,WMRI与其他5个特征选择算法在3个分类器上,使用10个不同数据集,进行分类准确率指标(fmi)验证。实验结果表明,WMRI方法能够改善特征子集的质量并提高分类精度。
基于JVC的紧凑型地波雷达海上目标点迹-航迹最优关联方法
戴永寿, 马鹏, 孙伟峰, 刘培学, 纪永刚, 庞真真
, doi: 10.11999/JEIT200604
摘要:
紧凑型地波雷达由于接收天线阵列孔径减小导致对海上目标的定位精度低,在多目标跟踪算法中采用序贯式的点迹-航迹关联方式易发生误关联导致航迹断裂、误跟踪等问题。对此,该文将多目标点迹-航迹关联转化为最优分配问题,提出一种基于JVC算法的多目标点迹-航迹最优关联方法。对于关联波门重叠区域内存在公共候选点迹的多条航迹,首先以雷达获取的目标多普勒速度、距离与方位角作为目标特征参数,利用最小代价函数确定公共候选点迹与所有航迹之间的相似度,得到关联代价矩阵;然后以总关联代价最小化作为优化准则,采用JVC算法求解得到最优的点迹-航迹关联结果。利用仿真与实测目标数据开展了点迹-航迹关联实验,并与序贯最近邻关联方法的关联结果进行了对比。实验结果表明:采用该文所提方法跟踪得到的航迹时长明显优于序贯最近邻关联方法的结果,解决了序贯式关联因关联错误导致的航迹断裂、误跟踪等问题,提高了航迹跟踪的连续性。
基于城市轨道交通的群智感知任务分发方法
蒋伟进, 吕斯健, 刘跃华, 陈君鹏, 张婉清
, doi: 10.11999/JEIT200510
摘要:
随着当前移动终端设备的发展和5G技术的普及,移动群智感知的需求越来越大。但是目前感知任务的分发方法依然存在着传输效率低下、代价高且不稳定等问题,极大地限制了感知终端任务的完成。为此,该文利用城市轨道交通对于各大城区良好的覆盖性和轨道交通的可预测性,提出了面向激励成本的任务分发模型(ICTDM)和面向用户数量的任务分发模型(UNTDM)。通过轨道交通对聚集式人流的疏导性,实现感知任务在城市不同区域的选择性分发。并以任务所需人数和移动距离的最小化作为手段,完成降低系统总激励成本的目的。实验结果表明,该算法与同类算法相比,可以在完成相同任务集合的前提下,通过优化任务分发过程实现更少的任务参与者分发方案,以达到降低感知任务成本的目的。
基于非整数阶SSC盲移频的LFM雷达干扰技术
赵忠凯, 周文彬, 李虎
, doi: 10.11999/JEIT200748
摘要:
传统SSC盲移频干扰的阶数为整数,为了实现精确的位置干扰,需要调整不同的处理延时,在实际应用中存在一定的局限性。该文对整数阶盲移频技术进行了改进,提出了一种基于非整数阶SSC盲移频的LFM雷达干扰技术。该技术在干扰机处理延时不变的情况下,通过改变SSC盲移频的阶数来实现精确的位置干扰。该文推导了一种高效的非整数阶SSC盲移频干扰实现方法,同时通过Newman序列控制信号的初相来减小压制干扰信号的峰均比(PAPR)。仿真结果表明,该文算法在指定干扰机处理延时的情况下,可以实现假目标欺骗干扰和相参密集压制干扰,能够有效对抗脉冲压缩体制雷达,具有较好的工程应用价值。
高速移动通信系统中OTFS信道估计算法研究
蒋占军, 刘庆达
, doi: 10.11999/JEIT200683
摘要:
针对高速移动环境中双色散信道会出现信道估计可靠性下降的问题,该文在正交时频空(OTFS)调制系统的输入-输出模型中提出一种基于压缩感知的信道估计算法。该算法利用信道中最大多普勒频移和最大时延确定导频发送矩阵的大小,相比传统的正交匹配追踪(OMP)信道估计算法,能够在保证相似信道估计准确度的情况下节省导频资源;并在此基础上,对OTFS调制符号做相位旋转,增加差分矩阵的秩,理论分析和仿真结果表明,该方案能够提升OTFS系统的分集阶数进而降低噪声的干扰。
基于CNN与LSTM相结合的恶意域名检测模型
张斌, 廖仁杰
, doi: 10.11999/JEIT200679
摘要:
为提高恶意域名检测准确率,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的域名检测模型。该模型通过提取域名字符串中不同长度字符组合的序列特征进行恶意域名检测:首先,为避免N-Gram特征稀疏分布的问题,采用CNN提取域名字符串中字符组合特征并转化为维度固定的稠密向量;其次,为充分挖掘域名字符串上下文信息,采用LSTM提取字符组合前后关联的深层次序列特征,同时引入注意力机制为填充字符所处位置的输出特征分配较小权重,降低填充字符对特征提取的干扰,增强对长距离序列特征的提取能力;最后,将CNN提取局部特征与LSTM提取序列特征的优势相结合,获得不同长度字符组合的序列特征进行域名检测。实验表明:该模型较单一采用CNN或LSTM的模型具有更高的召回率和F1分数,尤其对matsnu和suppobox两类恶意域名的检测准确率较单一采用LSTM的模型提高了24.8%和3.77%。
基于密集特征融合的无监督单目深度估计
陈莹, 王一良
, doi: 10.11999/JEIT200590
摘要:
针对无监督单目深度估计生成深度图质量低、边界模糊、伪影过多等问题,该文提出基于密集特征融合的深度网络编解码结构。设计密集特征融合层(DFFL)并将其以密集连接的形式填充U型编解码器,同时精简编码器部分,实现编、解码器的性能均衡。在训练过程中,将校正后的双目图像输入给网络,以重构视图的相似性约束网络生成视差图。测试时,根据已知的相机基线距离与焦距将生成的视差图转换为深度图。在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法在预测精度和误差值上优于现有的算法。
基于MEMS的距离自适应型非接触静电仪
闻小龙, 杨鹏飞, 储昭志, 彭春荣, 刘宇涛, 吴双
, doi: 10.11999/JEIT200571
摘要:
静电场测量是检测物体是否携带过量静电最直接的手段,对于静电防护具有重要意义。传统的静电仪主要依赖固定距离测量,在被测物难以维持静止或不容易靠近时,距离改变引起灵敏度变化,造成测量误差。该文基于微机电系统电场传感器,提出一种可根据测试距离自适应调整灵敏度的静电测量思路:通过超声波模块测量被测物的距离,然后通过单片机查找对应的灵敏度系数,结合电场测试结果计算被测电压。针对研制的静电仪,该文提出基于实验室标定及现场标定相结合的校准方法,搭建了动态灵敏度标定系统,计算出不同测试距离、不同被测物尺寸的传感器灵敏度系数对应关系。与定距测量的传统静电仪相比,该文通过灵敏度动态标定,实现了更精确的非接触表面静电压测量;采用微机电系统电场敏感元件,具有体积小、功耗低、易集成、可批量化制备等优点,封装后无裸露可动部件,可靠性高。经第三方计量检测,在不同测试距离下的平均误差为–2.98%。
一种适用于北斗短报文通信的天线波束指向算法
张薇, 何宏伦, 王玮
, doi: 10.11999/JEIT200559
摘要:
针对北斗短报文通信中载体天线波束指向北斗卫星的问题,该文提出一种天线波束指向算法。该算法根据载体所处的地理位置和姿态,计算出指向北斗卫星的天线波束指向角。根据载体天线的合成波束增益和所处地理位置的北斗卫星波束增益,选择出最优的北斗卫星,并将天线波束指向该卫星。该方法可以保证载体运动过程中,天线合成波束实时指向最优北斗卫星,最大限度地提高了北斗短报文通信性能。
基于超分辨率重建的强压缩深度伪造视频检测
孙磊, 张洪蒙, 毛秀青, 郭松, 胡永进
, doi: 10.11999/JEIT200531
摘要:
经典的深度伪造(DeepFake)视频检测方法一般使用卷积神经网络进行检测,但在强压缩深度伪造换脸视频数据集上表现较差,并会对真实数据做出大量误检测。针对这个问题,该文提出一种基于超分辨率重建的强压缩深度伪造视频检测方法。该方法基于深度神经网络检测模型,通过融入超分辨率重建技术,恢复强压缩视频所损失的空间与时间信息,进而提升对强压缩视频的检测准确率。使用FaceForensics++及DFDC数据集进行实验,针对强压缩的深度伪造视频,该方法较ResNet50提高了单帧以及视频的测试准确率,有效缓解强压缩真实视频的误检测问题。
基于改进迭代扩展卡尔曼滤波的3星时频差测向融合动目标跟踪方法
曲志昱, 王超然, 孙萌
, doi: 10.11999/JEIT200526
摘要:
针对传统3星时频差定位系统在未知高程情况下,对运动辐射源会产生由目标速度引发的定位误差的问题,该文提出一种利用主星的干涉仪测向信息,结合3星时差、频差信息的无源融合动目标跟踪新方法。首先,在坐标系转换的基础上建立了定位模型,并在此基础上利用改进的迭代扩展卡尔曼滤波算法对未知高程的运动目标进行跟踪。仿真结果表明,该方法无需获知目标的高程信息即可实现对运动辐射源的定位、跟踪和测速,且对目标的位置、速度估计性能有较大的提高。
基于幂函数压缩梅尔倒谱系数和掩膜后处理的多目标学习语音增强算法
李如玮, 孙晓月, 李涛, 赵丰年
, doi: 10.11999/JEIT200491
摘要:
为解决现有语音增强算法的性能并不理想这一问题,该文提出一种基于幂函数压缩梅尔倒谱系数(PFCMFCC)和理想比率掩膜(IRM)后处理的多目标学习的语音增强算法。首先,构建一个基于双向长短时记忆网络(BLSTM)的深度神经网络模型;然后,提出一种改进的幂函数压缩梅尔倒谱系数,该特征参数在非平稳噪声环境下具有较好的性能。将对数功率谱(LPS)与该特征作为双向长短时记忆网络的输入,分别预测干净的对数功率谱、幂函数压缩梅尔倒谱系数和理想比率掩膜。在训练阶段,通过多个损失函数约束不同目标的预测,并获得最优的网络模型;最后,在增强阶段,提出一种基于理想比率掩膜的后处理方法来选择不同的波形重建方案并合成增强语音,充分利用互补目标的特点并提高算法鲁棒性。实验结果显示:相较于对比算法,所提算法增强语音的质量和可懂度得到了一致的改进。
基于FPGA技术的双磁控忆阻Shinriki振荡器对称行为分析
闵富红, 郑宏亮, 芮智, 曹弋
, doi: 10.11999/JEIT201079
摘要:
该文通过将无源磁控忆阻器替换Shinriki振荡器中的二极管串并联支路,并利用有源磁控忆阻代替RLC谐振回路中的电阻,同时在电感支路串联电阻,得到一个新型双磁控忆阻Shinriki振荡器。通过特定参数的共存分岔图和Lyapunov指数谱,开创性地发现了振荡器具有的对称分岔行为,在双参数平面内展现运动状态分布的对称性。同时,在对称参数-初值平面的吸引盆中,分析对称域内系统的多稳态特性。并对存在的对称反单调现象、多运动状态吸引子对称共存和对称域中依赖初值的不完全对称行为进行研究。此外,基于FPGA技术完成双磁控忆阻Shinriki振荡器的数字电路实验,示波器上捕捉的波形验证了系统对称动力学行为分析的正确性。
基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法
邱航, 汤红波, 游伟
, doi: 10.11999/JEIT201009
摘要:
针对5G网络资源状态动态变化和网络模型高维度下服务功能链部署的复杂性问题,该文提出一种基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法。首先,为描述网络资源动态变化的特征,将服务功能链部署建模成马尔可夫决策过程,然后,针对系统资源模型的高维度问题采用深度Q网络的方法进行在线服务功能链部署策略求解。该方法可以有效描述网络资源状态的动态变化,特别是深度Q网络能有效克服求解复杂度,优化服务功能链的部署开销。仿真结果表明,所提方法在满足服务时延约束条件下降低了服务功能链的部署开销,提高了运营商网络的服务请求接受率。
星载GNSS反射信号时-空性能仿真分析
王峰, 杨东凯, 张波
, doi: 10.11999/JEIT201034
摘要:
针对星载GNSS反射信号时-空性能问题,该文从1阶统计量角度定义了平均空间覆盖次数、全球覆盖面积百分比和平均回访时间3个衡量星载GNSS反射信号时-空性能的指标,并通过建立GNSS和低轨卫星轨道仿真研究了低轨卫星轨道高度、倾角、升交点赤经以及天线波束对星载GNSS反射信号时-空性能的影响。结果表明:单颗卫星无法满足全球探测的任务需求,当轨道高度为1300 km,倾角为98.7°,天线波束为40°时,平均覆盖次数、平均覆盖面积百分比和平均回访时间分别为1.6, 36.5%和8 h;通过单一轨道的卫星组网可有效提高星载GNSS反射信号的时-空性能,当卫星数目为4,高度为635 km,倾角为98.7°,波束宽度为40°时,星载GNSS反射信号的时-空性能指标高于单颗ASCAT卫星一天覆盖地球65%的指标;当卫星数目增加至8颗时,星载GNSS反射信号可在平均4.5 h内观测地球88.9%的区域。
基于行为延迟共享网络的个性化商品推荐方法
张红霞, 董燕辉, 肖军弼, 杨勇进
, doi: 10.11999/JEIT200964
摘要:
针对电商平台难以利用历史浏览行为进行个性化商品推荐的问题,本文提出了一种行为延迟共享网络模型(BDSN),充分结合历史浏览信息,对用户进行精准浏览推荐。该模型提出行为延迟门控循环神经单元(BDGRU),将历史浏览时间间隔作为用户活跃度因子,对神经元状态进行更新,用于计算用户的兴趣表示。为了提高向量表示的一致性,该模型提出共享参数网络,将用户侧和商品侧的表示向量收敛到统一空间,解决个性化商品推荐点击率预估问题。并在真实数据集上进行实验,结果表明,BDSN模型在验证集上的AUC指标和损失函数均处于最优,在测试集上的AUC指标相较基本模型提高37%,能够有效提升商品推荐的准确性。
上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船无锚框检测
曲海成, 高健康, 刘万军, 王晓娜
, doi: 10.11999/JEIT201059
摘要:
SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船目标无锚框检测方法。考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,在特征提取阶段设计上下文融合模块,以自底向上的方式融合高低层信息,结合目标上下文信息,细化提取到的待检测特征;其次,针对复杂场景中目标定位准确性不足的问题,提出分支交互模块,在检测阶段利用分类分支优化回归分支的检测框,改善目标定位框的精准性,同时将新增的IOU分支作用于分类分支,提高检测网络分类置信度,抑制低质量的检测框。实验结果表明:在公开的SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上,该文方法均取得了较好的检测效果,平均精度(AP)分别达到92.56%和88.32%,与其他SAR图舰船检测方法相比,该文方法不仅在精度上表现优异,在摒弃了与锚框有关的复杂计算后,较快的检测速度,对SAR图像实时目标检测也有一定的现实意义。
雷达大擦地角海杂波特性与目标检测研究综述
刘宁波, 姜星宇, 丁昊, 关键
, doi: 10.11999/JEIT200451
摘要:
海杂波作为影响海用雷达目标探测性能的主要制约因素之一,其在小擦地角下的物理机理和特性被广泛研究。由于产生机理上与小擦地角的差异,大擦地角下海杂波特性认知研究难以直接采用现有的多样化小擦地角海杂波模型与特性结论,大擦地角海杂波特性规律及目标检测技术研究依旧是一项极其复杂的系统工程。该文从雷达大擦地角对海探测试验数据集出发,围绕大擦地角海杂波建模、海杂波特性影响因素和海杂波中目标检测技术3个方面,回顾总结了大擦地角下海杂波特性认知与抑制的研究进展,梳理了大擦地角海杂波机理与特性研究的主要结论,并对技术发展方向进行了展望。
车联网环境下无证书匿名认证方案
刘雪艳, 王力, 郇丽娟, 杜小妮, 牛淑芬
, doi: 10.11999/JEIT201069
摘要:
通过信息共享,车联网(IoV)为车辆提供各种应用,以提高道路安全和交通效率。然而,车辆之间的公开通信导致了车辆隐私泄露和各种攻击。因而,安全且保护隐私的信息共享方法是非常必要的,并且对车辆间通信的安全性和保密性提出了更高的要求,所以该文提出了一种支持批量验证的非线性对的无证书匿名认证方案。在该方案中,首先,采用无证书签名机制避免了证书管理和密钥托管问题;其次结合区域管理局生成的长期伪身份和自己生成的短期伪身份保证车辆的强匿名性和签名的新鲜性,避免路侧单元计算伪身份造成的身份泄露和时延;再次,采用无对的聚合签名提供批验证,减少车联网环境中路测单元的计算量;最后,当发生恶意事件时,区域管理局可以追踪车辆的真实身份并由可信中心撤销该用户。安全性证明和分析表明,该方案具有高的安全性,并满足完整性、可追踪性、匿名性、可撤销性等安全要求。将该方案与现有的方案进行了比较,效率分析表明该方案更有效。
分布轮廓与局部特征融合的云模型不确定性相似度量
代劲, 胡彪, 王国胤, 张磊
, doi: 10.11999/JEIT210033
摘要:
针对当前基于云模型的不确定性相似度量或为精确局部数据的量化计算,或单纯通过其整体几何特征进行度量,导致结果具有较大的片面性问题,综合考虑云模型整体几何特征与微观云滴分布贡献,该文提出了一种分布轮廓与局部特征融合的不确定性相似度量方法。该方法将体现云模型几何特征的包络带(内包络曲线和外包络曲线之间区域)作为相似度量基础,结合其重叠部分包含云滴的贡献度大小建立综合度量模型。仿真结果显示,该方法度量结果更为科学合理,并且有效避免了同一数字特征相差较大或者非常接近时导致的相似性异常问题。
基于类别转移加权张量分解模型的兴趣点分区推荐
李胜, 刘桂云, 何熊熊
, doi: 10.11999/JEIT200934
摘要:
基于位置社交网络的兴趣点(POI)推荐是人们发现有趣位置的重要途径,然而,现实中用户在不同区域的地点偏好侧重的差异,加之高维度的历史签到信息,使得精准而又个性化的POI推荐极富挑战性。对此,该文提出一种新型的基于类别转移加权张量分解模型的兴趣点分区推荐算法。通过结合用户连续行为和时间特征,来充分利用用户的历史访问信息,从而得到类别转移权重因子;接着改进用户-时间-类别张量模型,在此张量中加入类别转移权重,预测用户的喜好类别;最后,根据用户的历史访问区域划分出本地和异地,并基于用户的当前位置找出推荐区域范畴,进而引入位置因素和社交因素,结合候选类别作兴趣点分区推荐。通过在真实数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提算法不仅具有通用性,而且在推荐性能上也优于其他对比算法。
适用于任意几何结构平面阵列的无网格DOA估计算法
陈涛, 史林, 黄桂根, 汪夕琳
, doi: 10.11999/JEIT210038
摘要:
由于在网格失配情况下依然具备良好的估计性能,无网格DOA估计算法近年来受到了广泛的关注与研究,其中又以基于原子范数最小化(ANM)的DOA估计算法最具代表性。随着可分离ANM(DANM)算法的提出,为ANM理论在2维DOA估计领域中的应用提供了可能。不过传统的DANM算法以及其后续的一系列改进算法都只适用于均匀矩形阵列(URA)或稀疏矩形阵列(SRA),无法适用于具有任意几何结构的平面阵列。针对上述问题,该文提出一种适用于任意几何结构平面阵列的无网格DOA估计算法,即B-DANM算法。该算法利用一类贝塞尔函数对实际平面天线阵列接收信号的协方差数据进行展开,从而获得适用于任意几何结构平面阵列的DANM算法框架,然后再通过求解半定规划问题、Toeplitz矩阵的Vandermonde分解以及估计参数配对、角度变换等过程来得到最终的DOA估计结果。仿真实验验证了,在任意几何结构平面阵列的测向系统中,B-DANM算法相比于传统的2维DOA估计算法在精度、分辨力等方面的优势。
基于协同注意力的小样本的手机屏幕缺陷分割
许国良, 毛骄
, doi: 10.11999/JEIT210054
摘要:
在手机屏幕工业化生产过程中,缺陷检测的好坏直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练,因此如何利用少量的缺陷图像完成缺陷分割成为关键问题。该文针对此问题提出一种基于协同注意力的小样本手机屏幕缺陷分割网络(Co-ASNet)。该网络使用交叉注意力块在特征提取时获取更加丰富的上下文缺陷特征信息,同时引入了协同注意力的方式来加强支持图像与查询图像相同缺陷目标之间的特征信息交互,增强缺陷特征表示,另外,使用了改进的联合损失函数来完成网络的训练。该文采用手机屏幕缺陷数据集进行实验,实验结果表明,Co-ASNet能够使用少量的缺陷样本完成良好的缺陷分割效果。
一种具有多对称同质吸引子的四维混沌系统的超级多稳定性研究
黄丽莲, 姚文举, 项建弘, 王霖郁
, doi: 10.11999/JEIT201095
摘要:
该文在一个经典3维混沌系统的基础上提出一个新的具有超级多稳定性的4维混沌系统。新系统具有一个线平衡点,可以产生无限多对称的同质吸引子。通过相轨图和庞加莱截面等方法分析了系统的混沌特性。重点利用相轨图、分岔图和Lyapunov指数谱等方法分析了初始条件对系统超级多稳定性的影响,分析表明该系统具有很大的初值变化范围,除零点外恒定的Lyapunov指数谱,中心对称的离散分岔图。进一步地,该文研究了系统初值对称性与吸引子对称性的关系,不同于现有混沌系统中的对称吸引子,该系统可以产生无限多对称的同质吸引子。最后,利用电路仿真软件搭建模拟电路捕捉该系统的混沌吸引子,其结果验证了数值仿真的正确性。
一种Sc2O3掺杂Y-Gd-Hf-O压制式直热式阴极发射特性研究
王兴起, 王小霞, 罗积润, 漆世锴, 李云
, doi: 10.11999/JEIT210111
摘要:
为了提高Y-Gd-Hf-O阴极耐电子轰击能力,该文通过高能球磨、压制和高温氢气烧结,制备了一种Sc2O3掺杂Y-Gd-Hf-O压制式直热式阴极。该阴极在1550 °C工作温度下,经过10 W电子连续轰击480 h后,发射电流密度下降至初始值的87.5%,表现出良好的耐电子轰击能力。阴极表面的微观形貌、成分组成分析表明,经压制后氢气气氛烧结,阴极表面呈陶瓷状结构形态,有利于提高阴极的耐电子轰击能力;经高温烧结、激活后表面形成了n型半导体Y2O3-x层,对改善阴极表面导电性、降低逸出功和提高热发射有促进作用。
基于滑动窗口和卷积神经网络的可穿戴人体活动识别技术
何坚, 郭泽龙, 刘乐园, 苏予涵
, doi: 10.11999/JEIT200942
摘要:
由于缺少统一人体活动模型和相关规范,造成已有可穿戴人体活动识别技术采用的传感器类别、数量及部署位置不尽相同,并影响其推广应用。该文在分析人体活动骨架特征基础上结合人体活动力学特征,建立基于笛卡尔坐标的人体活动模型,并规范了模型中活动传感器部署位置及活动数据的归一化方法;其次,引入滑动窗口技术建立将人体活动数据转换为RGB位图的映射方法,并设计了人体活动识别卷积神经网络(HAR-CNN);最后,依据公开人体活动数据集Opportunity创建HAR-CNN实例并进行了实验测试。实验结果表明,HAR-CNN对周期性重复活动和离散性人体活动识别的F1值分别达到了90%和92%,同时算法具有良好的运行效率。
时间异步全双工数字域分段卷积自干扰抑制技术
李彤, 沈莹, 潘文生, 邵士海, 唐友喜
, doi: 10.11999/JEIT210024
摘要:
同时同频全双工多载波信号时间异步场景下,有用信号与自干扰信号多径最大时差超出循环前缀长度,有用信号与自干扰信号子载波不正交,造成频域自干扰抑制性能严重下降。针对上述问题,该文提出一种时间异步数字域分段卷积的自干扰抑制方法,建立了自干扰分段、频域重建、叠加抵消的自干扰抑制过程,提升了时间异步场景下自干扰抑制性能。理论和仿真结果表明,在异步场景下,采用分段卷积的自干扰抑制方法可以直接在频域重建自干扰,达到与同步场景相当的干扰抑制性能。
基于改进深度Q学习的网络选择算法
马彬, 陈海波, 张超
, doi: 10.11999/JEIT200930
摘要:
在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练样本与权值,通过迁移学习,将其迁移到线上决策模块中;最后,利用迁移的训练样本及权值加速训练神经网络,得到最佳选网策略。实验结果表明,该文算法显著改善了因休眠机制导致的高动态性网络切换性能下降问题,同时降低了传统深度Q学习算法在线上选网过程中的时间复杂度。
面向多业务场景的端到端网络切片安全部署算法
赵季红, 冯晴, 王智, 何晓媛
, doi: 10.11999/JEIT210195
摘要:
5G移动通信中,网络切片的引入成功解决了不同业务场景的网络资源分配不均问题。针对传统算法无法满足5G网络的多业务场景切片安全部署问题,该文提出一种针对于多业务场景的端到端网络切片安全部署算法。首先,针对切片部署过程中节点的安全性进行了定义;其次,根据节点的安全性进行排序和映射,在此基础上,以最小化网络资源部署成本的同时提高部署的安全收益为目标,构建切片部署的数学模型;最后,考虑到每种类型切片的资源需求不同,提出一种针对性的部署算法实现端到端网络切片的安全部署。仿真结果表明,所提算法在满足端到端网络切片安全部署的同时,降低了部署的成本,获得了较好的部署安全收益。
基于多样化局部注意力网络的行人重识别
徐胜军, 刘求缘, 史亚, 孟月波, 刘光辉, 韩九强
, doi: 10.11999/JEIT201003
摘要:
针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间结构特征,另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征;然后,构造了一致性激活惩罚函数引导各局部分支学习不同身体区域的互补特征,从而获取行人的多样化特征表示;最后,将全局特征与局部特征集成到分类识别网络中,通过联合学习形成更全面的行人描述。在Market1501, DukeMTMC-reID和CUHK03行人重识别数据集上,DLAN模型的mAP值分别达到了88.4%, 79.5%和74.3%,Rank-1值分别达到了95.1%, 88.7%和76.3%,明显优于大多数现有方法,实验结果充分验证了所提方法的鲁棒性和判别能力。
融合多权重因素的低秩概率矩阵分解推荐模型
王丹, 田广强, 王福忠
, doi: 10.11999/JEIT210011
摘要:
针对个性化推荐精度较低、对冷启动敏感等问题,该文提出一种融合多权重因素的低秩概率矩阵分解推荐模型。模型利用给定的社交网络构建信任网络,借助Page rank算法和信任传递机制求取用户间信任度;基于Page rank计算用户社会地位,利用活动评分和评分时间修正用户间关系权重;引入词频-逆文本频率技术(TF-IDF)求取用户标签,通过标签相似性表征用户间同质性;将用户间信任度、用户社会地位影响力和用户同质性3因素融入低秩概率矩阵分解中,从而使用户偏好和活动特征映射到同一低秩空间,实现用户-活动评分矩阵的分解,在正则化约束下,最终完成低秩特征矩阵对用户评分缺失的有效预测。利用豆瓣同城北京和Ciao数据集确定各模块的参数设置值。通过仿真对比实验可知,本推荐模型获得了较高的推荐精度,与其他5种传统推荐算法相比,平均绝对误差至少降低了6.58%,均方差误差至少降低了6.27%,与深度学习推进算法相比,推荐精度基本接近;在冷启动用户推荐上优势明显,与其他推荐算法相比,平均绝对误差至少降低了0.89%,均方差误差至少降低了3.01%。
基于余弦符合度的自同步扰码盲识别
张立民, 谭继远, 钟兆根, 吴昭军
, doi: 10.11999/JEIT210248
摘要:
为克服现有非合作自同步扰码识别算法在低信噪比下识别率低、适应性差的缺点,该文提出一种基于余弦符合度的自同步扰码盲识别方法。首先基于信源不平衡性和自同步扰码解扰原理建立自同步扰码的含错校验方程,然后将接收到的软判决序列转化为信息码元的后验概率序列,遍历可能的生成多项式,在遍历的过程中引入余弦符合度作为统计量,通过分析符合度的统计特性求解出最优的判别门限,根据统计量和判别门限的关系完成自同步扰码生成多项式的识别。仿真结果表明:该算法能有效识别出生成多项式,且在低信噪比下识别率优于现有算法,具有较好的低信噪比适应能力,在信源不平衡度ε为0.1,截获扰码序列长度为800 bit和ε为0.05,截获扰码序列长度为3000 bit时,能够有效完成生成多项式的识别,与目前算法相比,该文算法识别性能优于现有的硬判决算法,且比硬判决算法性能提升1~2 dB。
基于互信息自编码和变分路由的胶囊网络结构优化
鲍静益, 徐宁, 尚蕴浩, 楚昕
, doi: 10.11999/JEIT201094
摘要:
胶囊网络是一类有别于卷积神经网络的新型网络模型。该文尝试提高其泛化性和精准性:首先,利用变分路由来缓解经典路由对先验信息依赖性强、易导致模型过拟合的问题。通过使用高斯混合模型(GMM)来拟合低级矩阵胶囊,并利用变分法求取近似分布,避免了参数最大似然点估计的误差,用置信度评估来获得泛化性能的提高;其次,考虑到实际数据大多无标签或者标注困难,构建互信息评价标准的胶囊自编码器,实现特征参数的有效筛选。即通过引入局部编码器,只保留胶囊中对原始输入识别最有效的特征,在减轻网络负担的同时提高了其分类识别的精准性。该文的方法在MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10和CIFAR-100等数据集上进行了对比测试,实验结果表明:该文方法对比经典胶囊网络,其性能得到显著改善。
基于Landweber迭代算法的欠采样恢复数字预失真技术
蔡天赋, 李明玉, 靳一, 徐常志
, doi: 10.11999/JEIT201051
摘要:
传统宽带数字预失真(DPD)为了更好地矫正功率放大器(PA)非线性特性,通常要求反馈通道带宽达到发送信号带宽的5倍,相应地要求更高采样率的模数转换器(ADC),这将导致数字预失真系统面临着硬件成本和能耗问题。针对这一问题,该文提出一种基于Landweber迭代算法的欠采样恢复(USR)数字预失真(Landweber-USR DPD)技术。该以内外循环的方式进行处理,可将反馈通道带宽从理论要求的5倍降低至2倍,以良好的质量从欠采样的功放输出信号中恢复全频带的输出信号,使还原出的数据更接近真实的功放输出信号,以实现更好的预失真效果。实验选用基于单管氮化镓(GaN)器件的宽带F类功率放大器,在1.8 GHz工作频点下用5 MHz的长期演进(LTE)信号激励,反馈ADC速率分别设置为全采样速率(40 Msps)和欠采样速率(10 Msps)。实验结果充分证明了Landweber迭代算法恢复功放数据的可靠性以及Landweber-USR DPD技术的有效性,为宽带通信系统中数字预失真技术的工程实现提供了有效降低ADC采样率的思路和方法。
基于垂直声强流的水中目标深度分类方法
毕雪洁, 惠娟, 赵安邦, 王彪, 马林, 李晓曼
, doi: 10.11999/JEIT201045
摘要:
现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前两阶简正波的情况。针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类。算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围。仿真结果验证了算法的可行性和稳健性。论文分析了环境失配情况对算法性能的影响。所提算法具有较高的准确性和稳健性。
基于显著性权重的多曝光融合的单幅雾天图像复原算法
李红云, 施云, 高银
, doi: 10.11999/JEIT200931
摘要:
传统暗原色理论的相关算法,在处理雾天图像时会产生颜色的畸变和亮度的损失,针对该情况,该文提出基于权重多曝光融合的单幅雾天图像复原算法。首先通过雾天图像的直方图分析,获取全局大气背景光值的区域。其次构造一种新的Kirsh算子的高阶差分滤波方法,优化透射率图像。最后设计一种基于显著性权重的多曝光图像融合方法,提高处理后图像的视觉效果。本文采用自然图像和合成图像进行实验,与多种算法通过主观和客观评价,表明本文算法比现有的算法有更高的复原效果。
基于改进U型神经网络的脑出血CT图像分割
胡敏, 周秀东, 黄宏程, 张光华, 陶洋
, doi: 10.11999/JEIT200996
摘要:
针对脑出血CT图像病灶部位的多尺度性导致分割精度较低的问题,该文提出一种基于改进U型神经网络的图像分割模型(AU-Net+)。首先,该模型利用U-Net中的编码器对脑出血CT图像特征编码,将提出的残差八度卷积块(ROC)应用到U型神经网络的跳跃连接部分,使不同层次的特征更好地融合;其次,对融合后的特征,分别引入混合注意力机制,用以提高对目标区域的特征提取能力;最后,通过改进Dice损失函数进一步加强模型对脑出血CT图像中小目标区域的特征学习力度。为验证模型的有效性,在脑出血CT图像数据集上进行实验,同U-Net, Attention U-Net, UNet++以及CE-Net相比,mIoU指标分别提升了20.9%, 3.6%, 7.0%, 3.1%,表明AU-Net+模型具有更好的分割效果。
基于平衡迭代规约层次聚类的无线传感器网络流量异常检测方案
郁滨, 熊俊
, doi: 10.11999/JEIT201004
摘要:
针对现有网络流量异常检测方法不适用于实时无线传感器网络(WSN)检测环境、缺乏合理异常判决机制的问题,该文提出一种基于平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)的WSN流量异常检测方案。该方案在扩充流量特征维度的基础上,利用BIRCH算法对流量特征进行聚类,通过设计动态簇阈值和邻居簇序号优化BIRCH聚类过程,以提高算法的聚类质量和性能鲁棒性。进一步,设计基于拐点的综合判决机制,结合预测、聚类结果对流量进行异常检测,保证方案的检测准确性。实验结果表明,所提方案在检测效果和检测性能稳定性上具有较为明显的优势。
基于空间相关电离层模型的天波雷达目标跟踪
郭振, 王增福, 兰华, 潘泉
, doi: 10.11999/JEIT201030
摘要:
天波超视距雷达(简称天波雷达)(OTHR)通过电离层反射效应可实现对多种高价值目标的远程预警。天波雷达目标跟踪算法设计中,电离层建模对其跟踪性能至关重要。该文考虑现实中电离层的空间相关性,提出一种基于高斯马尔科夫随机场的电离层虚高模型,以及相应的天波雷达多路径目标跟踪方法。该方法在贝叶斯估计的基础上,对多路径杂波环境下目标状态估计与电离层虚高参数进行联合建模与估计。该方法有效建立起了不同电离层区域之间的相关性,能够在电离层量测有限的情况下推断未量测区域的电离层虚高,改善电离层虚高参数辨识精度,进而提高目标跟踪精度。仿真结果表明基于空间相关性的电离层模型可以有效改善天波雷达目标跟踪性能。
基于正交基函数-编辑距离的低信噪比下磁异常信号相似性度量方法
邱景, 欧津东, 谢冬, 王铮, 杜杰卓
, doi: 10.11999/JEIT210029
摘要:
针对低信噪比下磁异常信号相似性难以度量的问题,该文提出基于正交基函数(OBF)分解和编辑距离法(EDR)相结合的OBF-EDR磁异常信号相似性度量方法。该方法通过对磁异常信号进行正交基函数分解得到离散基函数系数,根据背景噪声与基函数不相关的特性提高离散基函数系数信噪比,利用编辑距离法对离散基函数系数进行相似性计算从而间接实现对磁异常信号的相似性度量。通过仿真测试,表明OBF-EDR方法相较于EDR算法可在更低信噪比情况下对磁异常信号进行相似性度量。
基于宽带均匀同心球阵列的低复杂度二维波达方向估计算法
陈海华, 王沛曌
, doi: 10.11999/JEIT210142
摘要:
该文提出一种基于宽带均匀同心球阵列(UCSA)的2维波达方向(2D-DOA)低复杂度估计算法。该方法将宽带UCSA输出信号转换为相位模式,并对其进行频率补偿,实现近似频率不变(FI)特性,从而降低宽带信号处理的计算复杂度。为了进一步降低2D-DOA估计的计算复杂度,该文提出基于FI-UCSA的降维多重信号分类(MUSIC)算法。该方法将相位模式导向向量分解为方位角和仰角相关的两个矩阵,从而把2维搜索问题简化为1维(1D)搜索,实现降维优化并降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法计算复杂度相较于2维MUSIC算法得到了极大的降低,并且在估计精度和分辨率上均稍有改善。
素数长理想平衡四元几乎失配互补对构造
彭秀平, 郑德亮, 李红晓
, doi: 10.11999/JEIT210013
摘要:
当一对失配序列的所有异相自相关函数和均为同一非0整数时,称该对失配序列为几乎失配互补对。该文提出平衡4元几乎失配互补对的新类型序列,通过Gray映射证明得到了平衡的素数长4元几乎失配互补对的理论界,基于4阶分圆类,提出满足理论界的周期为素数长的理想平衡4元几乎失配互补对的构造方法。通过该文研究扩大了4元互补对的存在范围,弥补了目前已有4元互补对大多只存在偶数长度的缺陷。