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基于机器学习主用户发射模式分类的蜂窝认知无线电网络频谱感知
申滨, 王欣, 陈思吉, 崔太平
, doi: 10.11999/JEIT191012
摘要:
近年来,基于机器学习(ML)的频谱感知技术为认知无线电系统提供了新型的频谱状态监测解决方案。利用蜂窝认知无线电网络(CCRN)中的次级用户设备(SUE)所能提供的大量频谱观测数据,该文提出了一种基于主用户(PU)传输模式分类的频谱感知方案。首先,基于多种典型的ML算法,对于网络中的多个主用户发射机(PUT)的传输模式进行分类辨识,在网络整体层面上确定所有PUT的联合工作状态。然后,网络中的SUE根据其所处地理位置或者频谱观测数据,判断其在当前已判定的PUT发射模式下接入授权频谱的可能性。由于PUT在网络中的实际位置可能事先已知或者无法提前确定,该文给出了3种不同的处理方法。理论推导与实验结果表明,所提方案与传统的能量检测方案相比,不仅改善了频谱感知性能,还增加了蜂窝认知网络对于授权频谱的动态访问机会。该方案可以作为蜂窝认知无线电网络中的一种高效实用的频谱感知解决方案。
一种双天线辅助的两段连续式对准以及误差分析
杨菊花, 张琳婧, 陈光武, 程鉴皓, 李鹏
, doi: 10.11999/JEIT191021
摘要:
针对低精度微惯性测量单元/全球导航卫星系统 (IMU/GNSS)松组合导航系统中初始方位难以精确得到和行进间航向容易发散的问题,该文设计了一种双天线辅助的两段连续式对准方法。首先分析了初始方位误差对航向精度的影响;其次,由于GNSS测向系统精度高、无姿态漂移误差的特点,基于双天线基线矢量推导了一种最小二乘算法的测姿模型,进行初始对准;最后针对行进间对准,研究扩展了基于航向差值的1维量测以抑制航向发散。设计试验探讨了双天线基线矢量对初始对准与行进间航向精度的影响,改进方法可以使得初始方位误差优于0.7°,行进间航向能够更准确的被跟踪。针对目标的初始对准与行进间对准,双天线可提供辅助信息,其效果优于单天线IMU/GNSS的组合,且方法计算量适中。
使用能量匹配的监控视频自适应速率压缩感知
王健明, 陈建华
, doi: 10.11999/JEIT190750
摘要:
获取信号稀疏度对压缩感知性能的提升有重大意义,但在采样端不进行完整信号数字化采集和存储的情况下,对信号稀疏度进行估计比较困难。现有方法在稀疏度估计性能和计算复杂度方面难以取得较好的平衡。针对采样端对信号特性未知的监控视频应用,该文提出一种新的使用能量匹配的自适应速率压缩感知方法(ARCS-EM),通过观测一个恒定低速率的压缩感知观测结果来对当前帧实际稀疏度进行估计,然后根据估计结果决定当前帧应执行的压缩感知测量数,再进行补充测量得到当前帧的优化压缩感知采样结果。实验结果表明,该方法可以较好地适应视频中前景稀疏度的变化,为每帧图像分配适当的压缩感知测量速率,在不显著提高采样端计算复杂度的前提下,有效提高重建视频的质量。
基于射线声学的水下传感网络静默定位算法
李浩铭, 鄢社锋, 徐立军, 季飞
, doi: 10.11999/JEIT200383
摘要:
水下传感网络静默定位方法是一种可服务于多用户的免时钟同步定位算法,待定位节点全程无需发声,具有隐蔽性强和方便扩展等优点。该文提出了一种结合声线跟踪技术的水下传感网络节点静默定位方法,将高斯-牛顿法引入到水下网络节点静默定位中,解决了已有方法存在定位盲区的问题。鉴于水中声速分布不均的情况,将声线跟踪技术融入迭代过程,用以修正声线弯曲带来的定位误差。同时,针对实际应用过程中可能出现的信标节点阵型不佳的情况,采用了改进的Tikhonov正则化方法,根据目标函数变化情况反馈控制正则化参数,消除了雅可比矩阵不满秩对迭代过程的影响。通过仿真分析,验证了该文算法的有效性。
贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测
邓新国, 游纬豪, 徐海威
, doi: 10.11999/JEIT200353
摘要:
电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数。电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺。
一种低轨双星高脉冲重复频率雷达信号的定位模糊消除算法
姚山峰, 贺青, 欧阳鑫信, 杨宇翔
, doi: 10.11999/JEIT200210
摘要:
针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法。在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置。校验台测试信号验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值。
自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法
朱磊, 李敬曼, 潘杨, 刘玉春, 胡晓
, doi: 10.11999/JEIT20099
摘要:
为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。
语义分割网络重建单视图遥感影像数字表面模型
卢俊言, 贾宏光, 高放, 李文涛, 陆晴
, doi: 10.11999/JEIT200031
摘要:
该文提出了一种仅依靠激光探测与测量数据,实现单视图遥感影像数字表面模型(DSM)重建的新方法。该方法基于深度学习技术设计了一种编码-解码结构的语义分割网络,该网络采用多尺度残差融合的编码块与解码块从输入图像中提取语义信息,进而逐像素预测高度值;采用特征图跳跃级联的策略保留输入图像的细节特征和结构信息。该文采用了一个包含DSM数据的遥感影像公开数据集训练与测试模型,实验结果表明:DSM重建结果与真值的平均绝对误差(MAE)为2.1e-02,均方根误差(RMSE)为3.8e-02,结构相似性(SSIM)为92.89%,均优于经典的深度学习语义分割网络。实验证实该方法能够有效实现单视图遥感影像的DSM重建,具有较高的精度,以及较强的地物分布结构重建能力。
基于DNA折纸术求解图的顶点着色问题的方法
麻晶晶, 许进
, doi: 10.11999/JEIT200203
摘要:
该文基于DNA折纸术,设计了一个通过DNA折纸结构的自组装求解图的顶点着色问题的方法。利用DNA折纸术可以构建出具有特定形状的DNA折纸结构。这些结构可以用来编码图的顶点和边,由于这些结构具有粘性末端,因此可以通过特异的分子杂交组装成为代表了不同的图的顶点着色方案的高级结构。利用DNA-纳米颗粒共聚体的属性和电泳等实验方法,可以筛选出正确的符合条件的图的顶点着色方案。该方法是一种高度并行的方法,可以极大地降低求解图的顶点着色问题的复杂度。
跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法
谢意远, 高悦欣, 邢孟道, 郭亮, 孙光才
, doi: 10.11999/JEIT200319
摘要:
微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法。相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合。该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造两维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度。最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性。
低轨卫星星座物联网业务量建模
程一凡, 曲至诚, 张更新
, doi: 10.11999/JEIT200091
摘要:
随着物联网(IoT)规模的不断发展,其业务需求呈现出多样化、全球化的趋势。针对地面物联网无法覆盖全球的缺点,卫星物联网尤其是低轨卫星星座(LEOSC)物联网可以有效地为地面物联网提供覆盖性能上的补充和延伸。由于低轨卫星星座物联网系统广覆盖、高动态的特点,其业务量统计特性需要考虑到环境因素造成的影响,这导致其业务量分布与地面物联网存在显著差异。从合理高效利用星上有限资源角度出发,该文研究基于低轨卫星星座的全球物联网业务模型。结合多样化的业务特点以及卫星通信系统特性,采用统计建模理论,得出了全球物联网业务模型框架。并且初步提出了一种基于最高优先级的接入策略,以供设备节点实时选择接入的卫星。仿真结果表明:泊松过程可以用于近似模拟低轨卫星物联网中大量存在的异步流量的叠加过程;由于低轨卫星具有高动态性,其业务源高速变化,导致了卫星业务忙闲不均,峰均比(PAR)较高。
一种密码专用可编程逻辑阵列的分组密码能效模型及其映射算法
李伟, 高嘉浩, 杜怡然, 陈韬
, doi: 10.11999/JEIT200079
摘要:
密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构,该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题,首先以CSPLA的特定硬件结构为基础,以分组密码的高能效实现为切入点,建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素,然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法,最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验。结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效,为取得映射的最佳能效,阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配,CSPLA规模约为4×4~4×6时映射取得最优能效,AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW,对比其它密码处理结构,CSPLA具有较优的能效特性。
一种在MR图像中进行脑胶质瘤检测和病灶分割的方法
陈皓, 李广, 刘洋, 强永乾
, doi: 10.11999/JEIT200033
摘要:
针对磁共振图像(MRI)进行脑胶质瘤检测及病灶分割对临床治疗方案的选择和手术实施过程的引导都有着重要的价值。为了提高脑胶质瘤的检测效率和分割准确率,该文提出了一种两阶段计算方法。首先,设计了一个轻量级的卷积神经网络,并通过该网络完成MR图像中肿瘤的快速检测及大致定位;接着,通过集成学习过程对肿瘤周围水肿、肿瘤非增强区、肿瘤增强区和正常脑组织等4种不同区域进行分类和彼此边界的精细分割。为提高分割的准确率,在MR图像中提取了416维影像组学特征并与128维通过卷积神经网络提取的高阶特征进行组合和特征约简,将特征约简后产生的298维特征向量用于分类学习。为对算法的性能进行验证,在BraTS2017数据集上进行了实验,实验结果显示该文提出的方法能够快速检测并定位肿瘤,同时相比其它方法,整体分割精度也有明显提升。
基于历史梯度平均方差缩减的协同参数更新方法
谢涛, 张春炯, 徐永健
, doi: 10.11999/JEIT200061
摘要:
随机梯度下降算法(SGD)随机使用一个样本估计梯度,造成较大的方差,使机器学习模型收敛减慢且训练不稳定。该文提出一种基于方差缩减的分布式SGD,命名为DisSAGD。该方法采用历史梯度平均方差缩减来更新机器学习模型中的参数,不需要完全梯度计算或额外存储,而是通过使用异步通信协议来共享跨节点的参数。为了解决全局参数分发存在的“更新滞后”问题,该文采用具有加速因子的学习速率和自适应采样策略:一方面当参数偏离最优值时,增大加速因子,加快收敛速度;另一方面,当一个工作节点比其他工作节点快时,为下一次迭代采样更多样本,使工作节点有更多时间来计算局部梯度。实验表明:DisSAGD显著减少了循环迭代的等待时间,加速了算法的收敛,其收敛速度比对照方法更快,在分布式集群中可以获得近似线性的加速。
基于随机数三角阵映射的高维大数据二分聚类初始中心高效鲁棒生成算法
李旻, 何婷婷
, doi: 10.11999/JEIT200043
摘要:
Bisecting K-means算法通过使用一组“初始中心对”分割簇,得到多个二分聚类结果,然后从中选优以减轻“局部最优收敛问题”对算法性能的不良影响。然而,现有的随机采样“初始中心对”生成方法存在效率低、稳定性差、缺失值等不同问题,难以胜任大数据聚类场景。针对这些问题,该文首先创建出了“初始中心对组合三角阵”和“初始中心对编号三角阵”,然后通过建立两矩阵中元素及元素位置间的若干映射,从而实现了一种从“随机整数”集合中生成二分聚类“初始中心对”的线性复杂度算法。理论分析与实验结果均表明,该方法的时间效率及效率稳定性均明显优于常用的随机采样方法,特别适用于高维大数据聚类场景。
基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法
徐勇军, 刘子腱, 李国权, 陈前斌, 林金朝
, doi: 10.11999/JEIT200175
摘要:
针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。
基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法
张颖, 杨广媛
, doi: 10.11999/JEIT191039
摘要:
无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击。攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪。该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型。利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能。针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能。仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升。
面向用户体验的多小区混合非正交多址接入网络资源分配方法
邵鸿翔, 孙有铭, 蔡佶昊
, doi: 10.11999/JEIT20032
摘要:
该文研究了多小区混合非正交多址接入(MC-hybrid NOMA)网络的资源分配。为满足异构用户的服务体验,以最大化全网综合平均意见评分(MOS)累加和为目标,考虑基站选择、信道接入和功率资源分配的联合优化问题,该文提出一种用户、基站和信道3方的2阶段转移匹配算法,并根据用户MOS进行子信道功率优化。仿真结果表明所提多小区混合NOMA网络资源分配方案能有效提升全网用户服务体验和公平性。
基于Sigmoid框架的非负最小均方算法
樊宽刚, 邱海云
, doi: 10.11999/JEIT200018
摘要:
脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS)。该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价函数具有抑制脉冲噪声影响的特性。此外,为了增强SNNLMS算法在稀疏系统识别问题上的鲁棒性,该文还提出基于反比例函数的反比例Sigmoid非负最小均方算法(IP-SNNLMS)。仿真结果表明SNNLMS算法有效地解决了脉冲噪声造成的失调问题;IP-SNNLMS增强了算法鲁棒性,改进了算法在稀疏系统识别问题中收敛速率上的缺陷。
基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法
赵星, 彭建华, 游伟, 陈璐
, doi: 10.11999/JEIT191046
摘要:
针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法。首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果和组内各任务的隐私约束频率;最后,在卸载过程中改变用户原始卸载频率满足隐私约束,最小化终端能耗。仿真结果表明,PCOSA算法能找出用户所处MEC节点下与用户卸载表现最相近的k个用户形成匿名集,有效保护了所有用户隐私。
具有聚类结构相似性的非参数贝叶斯字典学习算法
董道广, 芮国胜, 田文飚, 张洋, 刘歌
, doi: 10.11999/JEIT190496
摘要:
利用图像结构信息是字典学习的难点,针对传统非参数贝叶斯算法对图像结构信息利用不充分,以及算法运行效率低下的问题,该文提出一种结构相似性聚类beta过程因子分析(SSC-BPFA)字典学习算法。该算法通过Markov随机场和分层Dirichlet过程实现对图像局部结构相似性和全局聚类差异性的兼顾,利用变分贝叶斯推断完成对概率模型的高效学习,在确保算法收敛性的同时具有聚类的自适应性。实验表明,相比目前非参数贝叶斯字典学习方面的主流算法,该文算法在图像去噪和插值修复应用中具有更高的表示精度、结构相似性测度和运行效率。
基于改进Mask R-CNN的模糊图像实例分割的研究
陈卫东, 郭蔚然, 刘宏炜, 朱奇光
, doi: 10.11999/JEIT190604
摘要:
Mask R-CNN是现阶段实例分割相对成熟的方法,针对Mask R-CNN算法当中还存在的分割边界精度以及对于模糊图片鲁棒性较差等问题,该文提出一种基于改进的Mask R-CNN实例分割方法。该方法首先提出在Mask分支上使用卷积化条件随机场(ConvCRF)来优化Mask分支对于候选区域进一步分割,并使用FCN-ConvCRF分支来代替原有分支;之后提出新锚点大小和IOU标准,使得RPN候选框能够涵盖所有实例区域;最后使用一种添加部分经过转换网络转换的数据进行训练的方法。总的mAP值与原算法相比提升了3%,并且分割边界精确度和鲁棒性都有一定提高。
一种星载通信混合反射面天线的设计方法
李建军, 尹鹏飞, 赵现斌
, doi: 10.11999/JEIT190564
摘要:
为了使星载通信天线产生1个赋形波束覆盖服务区,同时产生1个固定点波束和1个有限扫描点波束,该文提出一种由2个赋形反射面和3个馈源组成的混合反射面天线。该天线是以赋形主反射面共用为基础,等效为2副单馈源单偏置反射面天线和1副双偏置格里高利型赋形反射面天线,分别产生赋形波束、固定点波束和有限扫描点波束。通过对一副口径为1.2 m的天线各个波束进行仿真实验,赋形波束在Ku收、发频段时波束覆盖区边缘(EoC)方向性系数为27.5 dBi,固定点波束在C收、发频段时天线口径效率高于70%,通过将赋形副反射面及对应馈源横向偏焦实现Ka收、发频段的点波束在服务区内外的扫描,仿真结果表明该混合反射面天线可实现C/Ku/Ka频段的同时通信任务。
网络空间安全中的人格研究综述
吴桐, 郑康锋, 伍淳华, 王秀娟, 郑赫慈
, doi: 10.11999/JEIT190806
摘要:
网络空间是所有信息系统的集合,是人类赖以生存的信息环境。网络空间安全已经从物理域、信息域安全扩展到以人为中心的认知域和社会域安全,对人的安全研究已经成为了网络空间安全的必然趋势。人是复杂多变的综合体,而人格作为人的稳定的心理特征,成为了人的安全相关研究的切入点。该文梳理当前网络空间安全中的人格研究,介绍了网络空间安全和人格的基本概念,提出了网络空间安全中人格的研究框架,涵盖理论研究、技术研究和技术应用3个层次;其中技术研究主要包括人格测量、人格的安全脆弱性和针对人的安全防护3部分;详细探讨了当前人格安全研究现状和存在的问题,最后讨论了未来的研究方向和发展趋势。
基于改进简化实频技术的超宽带功率放大器设计
刘国华, 周国祥, 郭灿天赐, 程知群
, doi: 10.11999/JEIT200564
摘要:
该文提出了一种基于改进简化实频算法的跨多倍频超宽带功率放大器。结合负载牵引技术,分析晶体管负载端的最优阻抗值变化。通过改进简化实频法中的优化目标和误差函数,对频段内选取多个频点的最优阻抗进行分析,设计并优化出了功率放大器的输出匹配电路,提高了功放的工作带宽。测试结果显示,在 0.5~2.7 GHz频段内,饱和输出功率达到 42.5 dBm,饱和漏极效率为 64%~75%。
基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测
唐红梅, 白梦月, 韩力英, 梁春阳
, doi: 10.11999/JEIT200193
摘要:
针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题,该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法。融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验,约束图像特征矩阵的分解,强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异,充分描述子空间结构信息,从而有效地将前景与背景分离;引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建,增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力,加强局部区域内节点的关联性,准确凸显节点的属性,得到紧密且连续的显著区域。在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性。
基于极化码的无协商密钥物理层安全传输方案
黄开枝, 万政, 楼洋明, 肖帅芳, 许晓明
, doi: 10.11999/JEIT190948
摘要:
针对现有的密钥生成方案需要在通信流程中增加额外的密钥协商协议,导致在5G等标准通信系统中应用受限的问题,该文提出一种基于极化码的无协商密钥物理层安全传输方案。首先基于信道特征提取未协商的物理层密钥,然后针对物理信道与密钥加密信道共同构成的等效信道设计极化码,最后利用未协商的物理层密钥对编码后的序列进行简单的模二加加密后传输。该方案通过针对性设计的极化码纠正密钥差异和噪声引起的比特错误,实现可靠的安全传输。仿真表明,该文基于等效信道设计的极化码在保证合法双方以最优的码率可靠传输的同时可以防止窃听者窃听,实现了安全与通信的一体化。
面向6G的星地融合无线传输技术
徐常志, 靳一, 李立, 张学娇, 谢天娇, 汪晓燕, 李明玉, 曹振新
, doi: 10.11999/JEIT200363
摘要:
随着5G移动通信网络走向商业化,围绕新一代移动通信系统(6G)的发展愿景、能力需求与关键技术开展研究正在成为新的热点。首先,该文概括了未来6G可能涉及的星地深度融合、新谱段通信、分布式协作MIMO和智能通信等关键技术方向,重点探讨了基于星地深度融合的天地一体化网络(SGIN);然后,针对可能存在的两种典型网络拓扑架构,分析了星间高速链路、星地馈电链路和星地用户链路的特点和技术要求,综述了3种不同类型传输链路的高速通信进展情况。最后,对未来6G天地互联网络亟需突破的光学相控阵多用户接入、高效能星地激光通信和光电一体化组网等关键技术进行分析与展望,以期为后续相关研究指明方向。
基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库
秦宁宁, 王超, 杨乐, 孙顺远
, doi: 10.11999/JEIT200226
摘要:
针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据AP铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明,该文算法可利用相对少量样本数据,构建稳定可维护的室内信号分布模型,相较于其他算法,其定位精度也有一定程度提高。
基于截断奇异值的镜像综合孔径亮温重建方法
吴袁超, 吕容川, 李一楠, 李浩, 卢海梁, 罗丰, 李青侠, 窦昊锋
, doi: 10.11999/JEIT190886
摘要:
镜像综合孔径(MAS)辐射计的图像重建是由余弦可见度函数到场景亮温的图像反演过程,余弦可见度函数由转移方程求解得到。而转移方程为不适定方程组,相关输出中一个较小的误差,都可能引起求解的余弦可见度函数存在较大偏离。因此,对这个不适定方程组的求解是整个亮温重建算法成功的关键。该文基于镜像综合孔径的基本原理,分析转移矩阵的病态性,将截断奇异值分解应用于转移方程的求解问题中。仿真与实验表明,该方法可以有效降低噪声,提升图像质量。
D2D辅助的窄带物联网中能耗和传输成功率的最优折中
裴二荣, 易鑫, 邓炳光, 李金艳, 张蕾
, doi: 10.11999/JEIT190786
摘要:
在设备到设备(D2D)通信辅助的窄带物联网(NB-IoT)中,为了尽可能提高传输成功率,D2D接收端需要预留较多的通信时隙(可以允许多次重传),然而,这显著地增加了用户设备(UE)的能耗,特别是在信道条件较差或者相邻D2D链路干扰较严重的情况下。该文基于中继和能耗模型构造了一个传输成功率和能耗折中的优化问题,进而提出一个基于二分法的通信时隙最优配置算法。数值结果表明较多的预留时隙数量极大地增加了UE的能耗,但是不会显著提高传输成功率,与多中继传输、随机中继传输和100%成功传输等其他算法相比,该文提出的预留时隙最优配置算法获得了最小的能耗和几乎最大的传输成功率(只比100%成功传输方案低)。
K4,4,p的点可区别的IE-全染色(p≥1008)
陈祥恩, 马静静
, doi: 10.11999/SEIT190832
摘要:
该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题,确定了K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。
基于金属销钉封装的Ka波段固态功率放大模块研究
孙健健, 徐建华, 成海峰, 祝庆霖, 韩煦
, doi: 10.11999/JEIT190791
摘要:
为了抑制一定频带内的平行板和腔体谐振模式,提高功率放大器工作的稳定性。该文提出了一种人工磁导体(AMC)边界作为腔体封装的Ka波段固态功率放大模块。人工磁导体边界通过周期性金属销钉构成的电磁带隙(EBG)抑制结构实现。对Ka波段固态功率模块进行了设计、加工、装配和测试。由仿真和测试得到的S参数数据,详细地评估讨论了该封装的性能。通过对比其他封装结构,功率模块的无源测试结果证明金属销钉封装可以有效抑制腔体谐振,提高功放模块隔离度。功率模块的有源功率测试则表明金属销钉封装不会影响放大器输出功率。
超密集异构无线网络中基于位置预测的切换算法
马彬, 王梦雪, 谢显中
, doi: 10.11999/JEIT190751
摘要:
在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中, 变速移动的车辆终端会面临更加频繁的切换,导致用户服务质量(QoS)变差。该文针对上述问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质量的候选网络集,与当前的候选网络集做交运算,其次,当前接入网络不在交集中,则使用变步长的萤火虫算法寻找最佳网络;再次,对因预测误差导致的切换失效,则把终端用户迁移到宏蜂窝,以保证通信的持续性。仿真结果表明,在超密集异构无线网络中,使用该文所提算法能够减少乒乓切换等频繁切换现象,同时,提升了用户的服务质量和网络吞吐量。
基于节点冗余容量动态控制的复杂网络鲁棒性研究
张震, 刘迪洋, 张进, 谢记超
, doi: 10.11999/JEIT200185
摘要:
针对传统级联失效模型中冗余参数固定不变的问题,该文综合考虑节点受攻击程度不同和失效过程中网络拓扑的动态变化,建立了基于节点冗余容量动态控制(DRC)的级联失效模型。通过定义网络相变临界因子\begin{document}$\theta $\end{document}衡量节点失效引发级联失效的概率,分析了网络鲁棒性与\begin{document}$\theta $\end{document}之间的相关性,并结合度分布函数详细推导了\begin{document}$\theta $\end{document}的解析表达式,基于解析表达式提出了两种网络鲁棒性提升策略。仿真结果表明,在模型网络和真实网络中,根据被攻击节点度的不同,通过调整节点初始负载参数\begin{document}$\tau $\end{document}可以有效提高目标网络的鲁棒性;DRC模型下级联失效传播范围较Motter-Lai(ML)模型显著减小。
基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测
殷礼胜, 高贺, 魏帅康, 孙双晨, 何怡刚
, doi: 10.11999/JEIT200026
摘要:
针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,本文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.21%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到较好的预测效果。
一种高动态低信噪比环境下基于多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获方法
陈延涛, 董彬虹, 李昊, 蔡沅沅
, doi: 10.11999/JEIT200149
摘要:
高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势,同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战。针对经典捕获算法受频偏影响的局限性,该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT),所提算法通过串行执行多个样本点的FFT,采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果,在不增加复杂度的条件下,避免了频偏对捕获性能的影响。通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导,证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率,随着数模转换器件采样能力的不断提升,具有比经典算法更大的频偏适应范围。最后,通过仿真验证了上述理论推导的正确性,证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景。
5G LDPC码译码器实现
胡东伟
, doi: 10.11999/JEIT200046
摘要:
该文介绍了5G标准中LDPC码的特点,比较分析了各种译码算法的性能,提出了译码器实现的总体架构:将译码器分为高速译码器和低信噪比译码器。高速译码器适用于码率高、吞吐率要求高的情形,为译码器的主体;低信噪比译码器主要针对低码率、低信噪比下的高性能译码,处理一些极限情形下的通信,对吞吐率要求不高。分别对高速译码器和低信噪比译码器进行了设计实践,给出了FPGA综合结果和吞吐率分析结果。
面向图像识别的测地局部典型相关分析方法
许欢, 苏树智, 颜文婧, 邓瀛灏, 谢军
, doi: 10.11999/JEIT200123
摘要:
典型相关分析(CCA)是一种经典的多模态特征学习方法,能够从不同模态同时学习相关性最大的低维特征,然而难以发现隐藏在样本空间中的非线性流形结构。该文提出一种基于测地流形的多模态特征学习方法,即测地局部典型相关分析(GeoLCCA)。该方法利用测地距离构建了低维相关特征的测地散布,并进一步通过最大化模态间的相关性和最小化模态内的测地散布学习更具鉴别力的非线性相关特征。该文不仅在理论上对提出的方法进行了分析,而且在真实的图像数据集上验证了方法的有效性。
探地雷达频率域2.5维正演
戴世坤, 欧阳振崇, 周印明, 张钱江, 李昆, 赵东东, 陈轻蕊, 凌嘉宣
, doi: 10.11999/JEIT190988
摘要:
该文从频率域电磁法满足的控制方程出发,采用有限单元法实现了频率域2.5维探地雷达(GPR)正演模拟。重点分析了波数域电磁场谱随相对介电常数和收发距变化的规律,探讨了2.5维GPR正演模拟的波数选取问题;基于OpenMP并行算法与串行算法的计算效率对比,表明频率域2.5维GPR数值模拟方法具有高效率、高精度和高度并行性的特点,为雷达正演提供重要理论参考依据和技术支撑,是GPR全波形反演的重要基础。
基于改进三维后向投影的多圈圆迹SAR相干三维成像方法
韩冬, 周良将, 焦泽坤, 吴一戎
, doi: 10.11999/JEIT190945
摘要:
圆迹SAR(CSAR)因其特殊曲线运动轨迹而具备3维成像能力。单圈CSAR理论上可以获得距离方位平面亚波长级的分辨率,但是高程向分辨率却很低。同时,利用后向投影(BP)算法进行CSAR 3维成像的算法复杂度高,成像效率低。该文提出一种基于改进3维后向投影的多圈CSAR相干3维成像方法,针对现有成像算法时间复杂度高的问题,提出一种构造几何插值核的CSAR改进3维后向投影算法,可将3维插值操作转化为1维插值操作和距离向量搜索操作,通过多圈CSAR改进3维后向投影成像结果相干积累的方式得到最终3维图像。该文所提方法可有效解决单圈CSAR 3维成像高程向分辨率低的问题,改善3维成像细节,同时能够大幅降低CSAR 3维成像时间。仿真圆锥目标和美国空军实验室GOTCHA数据3维成像结果验证了该文所提方法的有效性。
基于改进免疫粒子群优化算法的室内可见光通信三维定位方法
陈勇, 郑瀚, 沈奇翔, 刘焕淋
, doi: 10.11999/JEIT190936
摘要:
针对室内可见光通信中3维定位精度不高和定位时间较长的问题,该文提出基于改进免疫粒子群(IIMPSO)算法的室内可见光(VLC)3维定位方法。通过分析室内多径效应,选取合适的视场角(FOV)以减少反射影响,同时完善了倾斜状态下的定位模型,并采用卡尔曼滤波算法以降低环境干扰对接收功率的影响,在此基础上与改进的免疫粒子群算法相融合。仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的室内环境中,该文所提出的3维定位系统平均定位误差为0.031 m,定位时长为2.3 s。与现有的3维定位系统进行比较,其定位精度与收敛速度均得到明显改善。
基于秘密认证的可验证量子秘密共享协议
杜宇韬, 鲍皖苏, 李坦
, doi: 10.11999/JEIT190901
摘要:
该文针对量子秘密共享协议难以抵抗内部成员欺骗攻击的问题,采用秘密认证的方法提出可验证量子秘密共享协议的一般性模型,基于Bell态双粒子变换提出一种新验证算法,并以此给出一个新的可验证量子秘密共享协议。与现有的量子秘密共享协议的验证算法相比,新验证算法既能有效抵抗内部成员欺骗攻击等典型的攻击策略,又可大幅提升协议效率,而且可以与现有量子秘密共享协议相结合,具备很好的可扩展性。
具有隐私保护的完整性可验证的关键字搜索方案
刘雪艳, 芦婷婷, 杨晓涛
, doi: 10.11999/JEIT190817
摘要:
针对传统基于属性关键字搜索(ABKS)方案存在访问结构泄密、用户侧计算量高及缺乏完整性验证问题,该文提出具有隐私保护和完整性可验证的基于属性的关键字搜索方案。该方案提出了有序多值属性访问结构和有序多值属性集,固定每个属性的位置,减少参数及相关计算,提高了方案的效率,而在密钥生成时计算具体属性取值的哈希值,从而达到区别多值属性取值的不同。同时,采用Hash和对运算实现对访问结构的隐藏,防止访问结构泄密;采用倒序索引结构和Merkle树建立数据认证树,可验证云服务器返回文档和外包解密结果的正确性。此外,支持外包解密以降低用户侧的计算量。安全分析和实验表明所提方案实现云中共享数据的可验证性、关键字不可区分性和关键字不可链接性,且是高效的。
基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型
吴仁彪, 赵娅倩, 屈景怡, 高爱国, 陈文秀
, doi: 10.11999/JEIT190794
摘要:
针对航班延误衍生的航班延误波及问题,该文提出一种基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型。首先,通过分析航班延误在航空网络内产生的延误波及现象,确定会受前序延误航班影响的航班链;其次,对选定的航班链数据进行清洗,将航班信息与机场信息进行数据融合;最后,提出改进的CBAM-CondenseNet算法对融合后的数据进行特征提取,构建Softmax分类器对首班离港航班延误波及到的后续离港航班延误等级进行预测。该文提出的CBAM-CondenseNet算法融合了CondenseNet和CBAM的优势,采用通道和空间注意力机制来加强网络结构深层信息的传递。实验结果表明,算法改进后有效提升网络性能,预测准确率可达97.55%。
基于改进单天线投影算法的广播式自动相关监视信号分离
王文益, 邵宇识
, doi: 10.11999/JEIT190673
摘要:
广播式自动相关监视(ADS-B)作为一种新的监视技术正受到国际民用航空组织(ICAO)的大力推广。然而,由于ADS-B信号传输具有随机性,多条信号交织问题不可避免。该文提出一种改进的单天线投影算法(PASA)。利用单通道分离交织信号,首先对单通道接收到的数据提出一种新的矩阵重构方式,从而降低两条信号之间的相对时延和频偏要求;然后利用投影算法分离交织信号。仿真实验结果验证了该算法的有效性。
基于双错测度的极限学习机选择性集成方法
夏平凡, 倪志伟, 朱旭辉, 倪丽萍
, doi: 10.11999/JEIT190617
摘要:
极限学习机(ELM)具有学习速度快、易实现和泛化能力强等优点,但单个ELM的分类性能不稳定。集成学习可以有效地提高单个ELM的分类性能,但随着数据规模和基ELM数目的增加,会大幅度增加计算复杂度,消耗大量的计算资源。针对上述问题,该文提出一种基于双错测度的极限学习机选择性集成方法,同时从理论和实验的角度进行了详细分析。首先,运用bootstrap 方法重复抽取训练集,获得多个训练子集,在ELM上进行独立训练,得到多个具有较大差异性的基ELM,构成基ELM池;其次,计算出每个基ELM的双错测度,将基ELM按照双错测度的大小进行升序排序;最后,采用多数投票算法,根据顺序将基ELM逐个累加集成,直至集成精度最优为止,即获得基ELM最优子集成,并分析了其理论基础。在10个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法使用了更小规模的基ELM,获得了更高的集成精度,同时表明了其有效性和显著性。
基于空时导向约束的天基雷达离散旁瓣杂波判别方法
王伟伟, 段崇棣, 张欣, 李渝, 杨晓超
, doi: 10.11999/JEIT190562
摘要:
由于天基雷达覆盖范围广,大量强离散杂波(小型岛礁、陆地铁塔等)会从天线旁瓣进入雷达系统,其多普勒特征与目标相同,极易造成虚警。针对以上问题,该文提出基于空时导向约束的天基雷达离散旁瓣杂波判别方法,该方法首先选取杂波抑制后检测到的潜在“目标”(包含真实目标与离散旁瓣杂波)距离多普勒单元及其附近单元;然后根据杂波多普勒频率与空间角度的耦合关系获得各杂波单元对应的空时导向矢量;最后利用获得新的导向矢量构成的滤波器再次对“目标”距离多普勒单元及其附近单元进行滤波处理,此时真实目标信杂噪比会大幅度降低,而离散旁瓣杂波信杂噪比变化不大,从而实现离散旁瓣杂波的判别。理论分析及机载实测数据处理证明该方法具有良好的稳健性和可靠性。
基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法
唐伦, 贺小雨, 王晓, 陈前斌
, doi: 10.11999/JEIT190542
摘要:
针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔科夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。
一种应用于5G非授权频段通信的低时延随机接入机制
朱正航, 贾建鑫, 郦振红, 钱骅, 康凯
, doi: 10.11999/JEIT190515
摘要:
针对5G非授权频段通信(NR-U)场景,该文提出一种新型的低时延随机接入机制。该机制分别在随机接入回复(RAR)窗口与竞争窗口中加入了信道空闲计时器,来减少UE因在非授权频段进行竞争接入所引起的时延;此外该机制还加入了请求发送/允许发送机制,来解决隐藏节点对随机接入过程的影响。该机制可降低传统机制中由于未考虑非授权频段特性及隐藏节点问题所引起的随机接入时延问题。该文首先对NR-U场景中的传统随机接入机制进行分析并进行问题定位;其次,提出新型随机接入机制的网络实体交互流程,建立新型机制与传统机制中的网络实体交互时序模型;最后以数学推导和仿真的方法对新型机制与传统机制进行对比评估,相关结果显示出新型机制在平均耗时方面的优势。
基于奇异值分解与神经网络的干扰识别
冯熳, 王梓楠
, doi: 10.11999/JEIT190228
摘要:
无线通信中的抗干扰技术对通信的稳定性和安全性都具有重要意义,干扰识别作为抗干扰技术的重要环节一直是研究的热点。该文提出一种基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法,该方法只计算信号矩阵的奇异值即完成特征提取,与传统方法相比节省了多个谱特性的计算量。仿真结果表明:基于奇异值分解与神经网络的干扰识别方法与传统方法相比在干信比为0 dB左右的条件下识别准确率有10%~25%的提高。
军车隐秘编队的无线紫外光通信最优多跳中继研究
赵太飞, 李永明, 许杉, 王世奇
, doi: 10.11999/JEIT190172
摘要:
无线紫外光通信成为强电磁干扰下的有效通信手段,满足复杂战场环境下车队执行战略物资运输和弹车队隐蔽行驶时车辆间保持可靠隐秘通信的需求。在行驶中每辆车自身作为其它车辆的中继,通过多跳方式为非视线内车辆之间建立稳定可靠的通信链路。因此,基于紫外光单次散射模型,该文研究了最优多跳中继问题,理论分析了收发仰角与频谱效率的关系,依据使频谱效率最大化原则,得出最优跳数近似表达式。仿真结果表明,不同距离移位范围和不同收发仰角都对应特定的最优跳数值,与最优能量计算方法相比,最大频谱效率计算方法在小功率传输时有更好的传输能力,并且达到节约功率的需求。紫外光长距离通信时,系统性能并不随着协作中继数的增加而提高,选取合适的中继数及小发射仰角和大接收仰角的结构配置,系统可获得较高的传输能力。
面向安全协议的虚拟化可编程数据平面
祝现威, 常朝稳, 秦晰, 左志斌
, doi: 10.11999/JEIT190720
摘要:
随着网络安全技术发展,越来越多网络安全协议出现,因此需要网络转发设备对网络安全协议提供支持。可编程数据平面由于其协议的无关性,能够实现安全协议的快速部署。但当前可编程数据平面存在包头多次解析、独占数据平面和密码算法实现难的问题。针对上述问题,该文提出一种面向安全协议的虚拟化可编程数据平面(VCP4),其通过引入描述头降低包头解析次数,提高包头解析效率。使用控制流队列生成器和动态映射表实现可编程数据平面的虚拟化,实现多租户下数据平面的隔离,解决独占数据平面问题。在VCP4的语言编译器中添加密码算法原语,实现密码算法可重用。最后针对VCP4资源利用率,虚拟化性能和安全协议性能进行实验评估,结果显示在实现功能的基础上带来较小的性能损失,且能降低50%的代码量。
一种稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法
肖浩, 王彤, 文才, 刘程
, doi: 10.11999/JEIT191051
摘要:
在非均匀杂波和密集目标环境下,由于没有足够的独立同分布(IID)训练样本,传统空时自适应处理(STAP)方法的杂波抑制性能严重下降。针对以上问题,该文提出一种对阵元误差稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法。该方法首先根据雷达系统参数先验知识构造杂波表示基矩阵。然后在考虑阵元误差的情况下,基于最小二乘准则迭代地估计杂波表示系数和阵元误差,最后利用估计得到的最优杂波表示系数和阵元误差直接在阵元脉冲域进行杂波对消。该方法无需估计待检测单元统计特性;没有孔径损失;不需要训练样本;即使在距离模糊情况下也能有效地抑制密集目标环境下机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真结果验证了该文方法的有效性。
基于MUSIC算法的二次雷达应答信号分离方法
张海, 陈小龙, 张涛, 张财生
, doi: 10.11999/JEIT190842
摘要:
为了提高在高密度信号环境下对二次监视雷达(SSR)应答信号的接收性能,该文提出一种将信源数估计和信号到达方向(DOA)估计相结合构建分离矩阵实现交叠信号分离的算法。首先根据交叠信号量测的特征值分布来确定交叠信号的个数;然后利用MUSIC算法作谱峰搜索得到各信号的DOA,并重构混合矩阵;最后通过计算混合矩阵的广义逆得到分离矩阵,并实现对交叠信号的分离。以6阵元均匀线阵为前提进行仿真分析,结果表明所提分离算法可达到90%以上的分离成功率,分离性能和独立成分分析(ICA)算法相当,优于基于投影技术分离算法(PA),但计算量远小于ICA算法,不足ICA算法计算量1/10,更易于工程化应用。
基于矩阵低秩估计的可靠多载波差分混沌键控接收机
张琳, 陈炳均, 吴志强
, doi: 10.11999/JEIT200349
摘要:
在多载波差分混沌键控(MC-DCSK)系统中,经由无线信道传输在接收端进行检测时,参考混沌信号的传输差错将降低承载信息的检测性能,降低传输可靠性。为了提高可靠性,该文基于承载信息的调制信号因共享参考混沌信号的低秩特性,提出了一种基于矩阵低秩估计(LRAM)的MC-DCSK接收机,增强系统可靠性。该接收机将接收信号矩阵表示为秩1矩阵和噪声矩阵之和,然后对接收信号矩阵进行低秩估计,以得到参考信号的最优估计,并进而将其用于承载信息的调制信号的检测和解调,从而提升系统传输可靠性。继而,该文证明了LRAM检测可等效于最大似然估计检测,并对信息泄露率理论安全性能进行了分析,分析结果表明所提方案安全性与基准MC-DCSK系统一致。仿真结果验证了该接收机在加性高斯白噪声(AWGN)和多径衰落信道下可有效提升MC-DCSK系统的可靠性。
基于地基综合孔径微波辐射计的空中目标无源探测技术研究
李一楠, 张林让, 卢海梁, 李鹏飞, 吕容川, 李浩, 付庸杰, 邱尔雅, 唐世阳
, doi: 10.11999/JEIT200166
摘要:
针对空中目标的探测与跟踪的问题,该文探讨了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测理论及其技术的可行性。概述了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测原理;建立了空中目标探测概率方程,并从探测概率的角度详细分析了系统探测性能与相关影响因素的关系,同时分析了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术的可行性;并开展了地基综合孔径微波辐射计的空中目标无源探测技术的验证实验。理论和实验均表明地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术是可行性的。
一种用于细粒度人脸识别的眼镜去除方法
毛亮, 薛月菊, 魏颖慧, 朱婷婷
, doi: 10.11999/JEIT200176
摘要:
为解决眼镜遮挡会降低人脸识别性能的难点,借鉴深度卷积神经网络在超分辨率方面的成功应用,该文提出一种用于细粒度人脸识别的眼镜自动去除方法。用卷积层、池化层、MFM(Max Feature Map)特征选取模块和反卷积层设计ERCNN(Eyeglasses Removal DCNN)网络模型,自动学习戴眼镜和未戴眼镜人脸图像对之间的映射关系,实现端到端的眼镜去除。然后,收集大量监控场景下的人脸图像,以及互联网上公开的人脸图像作为训练集;同时构建SLLFW数据集,作为眼镜去除和人脸识别的测试集。最后,通过与传统的眼镜去除方法进行对比试验,该文算法的各项评价指标优于传统方法,能有效的去除真实人脸图像中眼镜;同时在SLLFW人脸数据集上形成的全框眼镜、半框眼镜和无框眼镜人脸数据集上对多种人脸识别算法进行对比试验。试验表明,在FAR(False Accept Rate)为1%的情况下,利用该文方法对F-SLLFW, H-SLLFW和R-SLLFW数据集的人脸图像进行眼镜去除后,SphereFace算法的TAR(True Accept Rate)分别达到90.05%, 91.14%和92.33%,比未去除眼镜的识别率分别提高了3.92%, 3.08%和1.26%;同样,在FAR为0.1%的情况下,比SphereFace算法的TAR分别提高了10.06%, 4.29%和2.13%,说明该文方法有助于提升细粒度人脸识别的识别精度。
一种适用于雾计算的终端节点切换认证协议
胡荣磊, 陈雷, 段晓毅, 于秉琪
, doi: 10.11999/JEIT200005
摘要:
针对当前雾计算环境下终端节点的切换认证协议在存储量、计算量和安全性等方面还存在缺陷,该文提出一种高效的终端节点切换认证协议。在该协议中,采用双因子组合公钥(TF-CPK)和认证Ticket相结合的方式,实现雾节点和终端节点的相互认证和会话密钥协商。安全性和性能分析结果表明,该协议支持不可跟踪性,可以抵抗众多已知攻击和安全威胁,且具有较小的系统开销。
FPGA双端口存储器映射优化算法
徐宇, 林郁, 杨海钢
, doi: 10.11999/JEIT190077
摘要:
FPGA存储器映射算法负责将用户的逻辑存储需求映射到芯片中的分布式存储资源上实现。前人对双端口存储器的映射算法研究相对较少,成熟的商业EDA工具的映射结果仍有不少改进空间。该文分别针对面积、延时、功耗这3个常用指标,提出一种双端口存储器映射的优化算法,并给出了具体配置方案。实验表明,在面向简单存储需求时,与商用工具Vivado的映射结果一致;在面向复杂存储需求时,面积优化和功耗优化的映射结果对比商用工具改善了至少50%。
ADS-B攻击数据弹性恢复方法
李腾耀, 王布宏, 尚福特, 田继伟, 曹堃锐
, doi: 10.11999/JEIT191020
摘要:
为了对自动广播相关监视(ADS-B)攻击数据进行弹性恢复,确保空情态势感知信息的持续可用性,该文提出针对ADS-B攻击数据的弹性恢复方法。基于前置的攻击检测机制,获取当前ADS-B量测数据序列和预测数据序列,并在此基础上构建偏差数据序列、差分数据序列和邻近密度数据序列。依托偏差数据构建恢复向量,依托差分数据挖掘攻击数据的时序特性,依托邻近密度数据挖掘攻击数据的空间特性。通过整合3种数据序列构建弹性恢复策略并确定恢复终止点,实现对攻击影响的弱化,将ADS-B攻击数据向正常数据方向进行定向恢复。通过对6种典型攻击样式的实验分析,证明该弹性恢复方法能够有效恢复ADS-B攻击数据,削弱数据攻击对监视系统的影响。
面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法
翟东, 孟相如, 康巧燕, 胡航, 韩晓阳
, doi: 10.11999/JEIT200023
摘要:
针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求,该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下,首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合;其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合,实现负载均衡,提高SFC可靠性;然后通过跳数约束进行优化,进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延;最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列,取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择,采用K-最短路径算法。仿真实验表明,该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比,增强了SFC可靠性,降低了端到端时延,减小了平均带宽开销。
无线物理层密钥生成技术发展及新的挑战
黄开枝, 金梁, 陈亚军, 楼洋明, 周游, 马克明, 许晓明, 钟州, 张胜军
, doi: 10.11999/JEIT200002
摘要:
物理层安全技术从信息论安全理论出发,保障通信安全,是实现安全与通信一体化的关键手段,逐渐成为国内外研究热点。该文围绕无线通信物理层密钥生成技术研究,主要聚焦在物理层密钥生成技术的理论模型,机制机理和研究现状,重点对比分析了两种不同类型密钥生成算法,即源型密钥生成算法和信道型密钥生成算法的区别和联系,揭示了物理层密钥技术利用通信信道内在安全属性促进通信安全的实质。特别地,该文给出了一种可行的物理层密钥生成5G工程实现框架。最后,该文展望了物理层密钥生成技术未来可能的研究方向。
基于自适应权值裁剪的Adaboost快速训练算法
余陆斌, 杜启亮, 田联房
, doi: 10.11999/JEIT190473
摘要:
Adaboost是一种广泛使用的机器学习算法,然而Adaboost算法在训练时耗时十分严重。针对该问题,该文提出一种基于自适应权值的Adaboost快速训练算法AWTAdaboost。该算法首先统计每一轮迭代的样本权值分布,再结合当前样本权值的最大值和样本集规模计算出裁剪系数,权值小于裁剪系数的样本将不参与训练,进而加快了训练速度。在INRIA数据集和自定义数据集上的实验表明,该文算法能在保证检测效果的情况下大幅加快训练速度,相比于其他快速训练算法,在训练时间接近的情况下有更好的检测效果。
基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法
李林, 余玉龙, 韩慧
, doi: 10.11999/JEIT200296
摘要:
针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。
基于深度哈希算法的极光图像分类与检索方法
陈昌红, 彭腾飞, 干宗良
, doi: 10.11999/JEIT190984
摘要:
面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和 CIFAR-10 数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。
基于信道定价的无线虚拟网络资源分配策略:匹配/Stackelberg分层博弈
曾菊玲, 张春雷, 蒋砺思, 夏凌
, doi: 10.11999/JEIT191032
摘要:
针对分层匹配博弈不能跟踪信道变化以及循环迭代收敛慢等问题,该文提出一种基于信道定价的无线虚拟网络资源分配策略:匹配/Stackelberg分层博弈。分别以基于流带宽的用户满意度、系统带宽及切片功率作为报酬函数建立3级联合优化模型,并采用匹配/Stackelberg分层博弈求解。在博弈下层,定义移动虚拟网络操作者(MVNOs)m—切片nmn及其与用户(UEs)的1对1匹配博弈以代替UEs与MVNOs的多对1匹配,对\begin{document}${m_n}$\end{document}定义基于信道平均信息的切片功率价格,加速上、下一致收敛并使UEs适应信道选择最优\begin{document}${m_n}$\end{document},证明均衡点存在并给出了低复杂度的分布式拒绝-接收算法;在博弈上层,基于UEs与\begin{document}${m_n}$\end{document}已匹配关系,形成基础资源提供者(InPs)与\begin{document}${m_n}$\end{document}的Stackelberg博弈,给出了基于局部信道信息的功率定价和分配策略,使系统效用及频谱效率基于信道最优。最后定义了双层循环稳定条件及过程。仿真表明,该策略在信道跟踪、频谱效率、效用方面均优于随机定价的匹配/Stackelberg分层博弈以及传统分层匹配博弈。
基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建
赵辉, 杨晓军, 张静, 孙超, 张天骐
, doi: 10.11999/JEIT190243
摘要:
针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。
K2,4,p的点可区别IE-全染色
陈祥恩, 张爽, 李泽鹏
, doi: 10.11999/JEIT190829
摘要:
该文利用色集合事先分配法、构造染色法、反证法讨论了完全三部图K2,4,p的点可区别IE-全染色问题,确定了K2,4,p的点可区别IE-全色数。
基于DNA链置换的两位格雷码减法器分子电路设计
王延峰, 张桢桢, 王盼如, 孙军伟
, doi: 10.11999/JEIT190880
摘要:
DNA链置换技术具有自发性、并行性、可编程性、动态级联性的特点,在DNA计算中占据重要的地位。DNA链置换技术被广泛的应用于解决数学问题,该文采用格雷码编码方式结合DNA链置换技术设计了两位减法器,扩展DNA减法运算。最后利用Visual DSD软件模拟两位减法器,该电路达到预期的功能,且具有并行性和可扩展性,可与其他生化电路结合使用。
具有小规模公开参数的适应安全的非零内积加密方案
高海英, 魏铎
, doi: 10.11999/JEIT190510
摘要:
内积加密是一种支持内积形式的函数加密,已有内积加密方案的公开参数规模较大,为解决该问题,该文基于素数阶熵扩张引理,利用双对偶向量空间(DPVS)技术,提出一个公开参数规模较小的具有适应安全性的内积加密方案。在方案的私钥生成算法中,将用户的属性向量的分量与主私钥向量结合,生成一个可与熵扩张引理中密钥分量结合的向量;在方案的加密算法中,将内积向量的每一分量与熵扩张引理中的部分密文分量结合。在素数阶熵扩张引理和\begin{document}${\rm{MDDH}}_{k, k + 1}^n$\end{document}困难假设成立条件下,证明了方案具有适应安全性。该文方案公开参数仅有10个群元素,与现有内积加密方案相比,公开参数规模最小。
基于自适应的增广状态-交互式多模型的机动目标跟踪算法
许红, 谢文冲, 袁华东, 段克清, 王永良
, doi: 10.11999/JEIT190516
摘要:
现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的增广状态-交互式多模型算法。首先,针对增广状态的跳变马尔科夫系统,该文给出了联合估计增广状态和量测噪声协方差矩阵的变分贝叶斯推断概率模型。其次,通过理论推导证明了该概率模型是非共轭的。最后,通过引入一种“信息反馈+后处理”方案,提出联合后验密度的次优求解方法。所提算法能够在线估计未知的量测噪声协方差矩阵,具有更强的鲁棒性和适应性。仿真结果验证了算法的有效性。
脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计
张家成, 邱天爽, 栾声扬, 李景春, 李蓉
, doi: 10.11999/JEIT190521
摘要:
针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值(NIHT)算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。
基于修改概率转换和非加性嵌入失真的视频隐写方法
李林聪, 姚远志, 张晓雅, 张卫明, 俞能海
, doi: 10.11999/JEIT200001
摘要:
近年来,基于运动矢量的视频隐写引起了信息隐藏领域研究者的广泛关注。许多视频隐写方法通过合理地对运动矢量定义加性嵌入失真函数获得了良好的性能,然而这些方法忽略了载体元素之间的相互嵌入影响。该文提出的利用非加性嵌入失真的视频隐写方法为运动矢量设计了可以反映相互嵌入影响的联合嵌入失真,并通过分解联合失真实现修改概率的转换,从而动态、合理地在运动矢量的水平分量和垂直分量分配秘密消息。实验结果表明,与使用加性嵌入失真方法相比,该方法能获得更好的安全性和率失真性能。
基于张量分解和多项式库搜索的多天线NPLC-DS-CDMA伪码序列估计
张天骐, 喻盛琪, 张天, 葛宛营
, doi: 10.11999/JEIT190406
摘要:
针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题,该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量,然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵,利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列,最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式,进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明,所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。
生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法
曾帅, 钱志华, 赵天烽, 任彦, 王育杰
, doi: 10.11999/JEIT190395
摘要:
软件定义光网络(SDON)作为智能光网络中最新一代网络架构,其控制平面承载着诸多核心功能,其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络控制器部署(SCD)算法,在保证用户对网络生存性需求的前提下,利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控制时延和减少控制器部署个数,降低控制冗余,并利用联合判决条件选择管控中心部署节点,协调控制器间的工作。实验表明:首先,所提算法可以百分之百保证用户对网络的生存性要求;其次,所提算法相对于C-MPC算法至少降低了15%的网络故障告警概率,提高了网络生存性;同时,相对于以时延为约束的部署算法减少了约40%的控制器部署个数。特别是在生存性要求较高的场景中,所提算法表现出良好的适应性。此外,管控中心的部署算法在复杂的大规模网络中,可以动态地满足用户对网络生存性不同程度的需求。
基于移动路径预测的车载边缘计算卸载切换策略研究
李波, 牛力, 黄鑫, 丁洪伟
, doi: 10.11999/JEIT190483
摘要:
车载云计算环境中的计算卸载存在回程网络延迟高、远程云端负载大等问题,车载边缘计算利用边缘服务器靠近车载终端,就近提供云计算服务的特点,在一定程度上解决了上述问题。但由于汽车运动造成的通信环境动态变化进而导致任务完成时间增加,为此该文提出一种基于移动路径可预测的计算卸载切换策略MPOHS,即在车辆移动路径可预测情况下,引入基于最小完成时间的计算切换策略,以降低车辆移动性对计算卸载的影响。实验结果表明,相对于现有研究,该文提出的算法能够在减少平均任务完成时间的同时,减少切换次数和切换时间开销,有效降低汽车运动对计算卸载的影响。
异构蜂窝网络中基于能效的非正交多址接入下行功率分配算法
张双, 康桂霞
, doi: 10.11999/JEIT190492
摘要:
该文针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的异构蜂窝网络,在考虑层间层内干扰的情况下,提出一种能效最大化的功率分配算法。该算法主要包括两部分,一部分为子信道内用户功率分配因子的求解,主要利用差分优化的方法,迭代求解。另一部分为子信道间的功率分配,主要利用凹凸程序法将原有的非凸问题简化为可解的凸问题,最后利用拉格朗日求解法得出功率最优解。仿真结果表明该算法有良好的迭代性,且新算法表明利用NOMA技术得到的系统能效较利用正交技术得到的系统能效提高了至少44%以上。
5G网络空间安全对抗博弈
徐瑨, 吴慧慈, 陶小峰
, doi: 10.11999/JEIT200058
摘要:
随着移动通信技术的快速发展和第5代移动通信(5G)网络的商用,网络空间安全问题日益凸显。该文针对5G网络空间安全中对抗博弈问题进行探讨,从静态博弈、动态博弈、基于演化和图论的博弈等基础模型,以及窃听与窃听对抗、干扰与干扰对抗等典型对抗种类方面,对当前国内外网络空间安全对抗博弈的研究进行分析和归纳,并进一步阐述5G网络空间安全对抗博弈研究中潜在的基础理论和对抗规律研究方向,分析5G环境下安全对抗博弈研究的必要性及面临的挑战,为5G网络空间安全攻防对抗研究提供新视角。
基于多尺度和注意力融合学习的行人重识别
王粉花, 赵波, 黄超, 严由齐
, doi: 10.11999/JEIT190998
摘要:
行人重识别的关键依赖于行人特征的提取,卷积神经网络具有强大的特征提取以及表达能力。针对不同尺度下可以观察到不同的特征,该文提出一种基于多尺度和注意力网络融合的行人重识别方法(MSAN)。该方法通过对网络不同深度的特征进行采样,将采样的特征融合后对行人进行预测。不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。同时将注意力模块嵌入到残差网络中,使得网络能更加关注于一些关键信息,增强网络特征学习能力。所提方法在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17_V1数据集上首位准确率分别到了95.3%, 89.8%和82.2%。实验表明,该方法充分利用了网络不同深度的信息和关注的关键信息,使模型具有很强的判别能力,而且所提模型的平均准确率优于大多数先进算法。
正交多用户短参考差分混沌移位键控通信系统性能分析
贺利芳, 吴雪霜, 张天骐
, doi: 10.11999/JEIT190778
摘要:
针对差分混沌移位键控系统传输速率和能量效率低的缺点,该文提出一种正交多用户短参考差分混沌移位键控(OMU-SR-DCSK)通信系统。系统将参考信号长度缩短为每个信息承载信号长度的1/P,并在参考时隙后增加了两路连续的信息时隙,每个信息时隙内,N个用户信息在Walsh码正交特性作用下同时传输,利用Walsh码的正交特性可完全消除用户间干扰,从而改善系统误码性能。推导了OMU-SR-DCSK在加性高斯白噪声(AWGN)信道和Rayleigh衰落信道下的理论比特误码率(BER)公式并进行了仿真。仿真结果和理论推导的吻合证明了理论推导的正确性,从而为OMU-SR-DCSK应用于多用户串行传输系统提供了理论依据。
非平稳信道下的鲁棒数据链优化设计综述——带限环境下的混沌传输系统
苗美媛, 宋丹, 徐位凯, 湛佳, 王琳
, doi: 10.11999/JEIT200311
摘要:
近年来,以物联网(IoT)为基础的6G的相关技术研究引起了研究单位、高校和工业界的广泛关注,其中还有一些重要的问题亟待解决。如何以较低的成本保证带限非平稳环境下数据传输的鲁棒性是一个非常重要的问题。该文介绍了一种低复杂度、低功耗的调制解调传输技术,即差分混沌键控(DCSK)调制。该文将分别描述和分析该系统在标准和非标准传输环境下的特性、优势及其改进方法。同时将提供一些基于多元DCSK(MDCSK)的新型编码调制方案来提高系统在带限环境下的传输质量,这将有助于在低功耗、低成本的网络上,特别是在非平稳信道上提升系统的鲁棒性。结果表明这些优化工作显著地改善了系统性能。之后针对非平稳信道特性系统参数的优化与自适应传输机制将成为未来研究的热点。
基于嗅探技术的字段操纵攻击研究
徐建峰, 张方韬, 徐震, 王利明
, doi: 10.11999/JEIT191047
摘要:
软件定义网络(SDN)为网络基础设施提供灵活性、可管理性以及可编程性的同时,引入了诸多新型的攻击向量。该文介绍了攻击者针对OpenFlow关键字段发起的恶意操纵攻击,并设计了3种基于数据包转发时延的嗅探技术以保证字段操纵攻击在真实SDN网络中的可实施性。实验结果表明,字段操纵攻击严重消耗了SDN网络资源,进而导致合法用户之间的通信性能明显降低。
采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型
徐少平, 林珍玉, 崔燕, 刘蕊蕊, 杨晓辉
, doi: 10.11999/JEIT190796
摘要:
为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次,利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射,完成对噪声图像中噪声点的检测。再次,在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后,将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像,将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明:D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法,与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。
基于提前终止迭代的概率近似消息传递检测算法
申敏, 任茜源, 何云
, doi: 10.11999/JEIT190471
摘要:
大规模多输入多输出技术作为第5代通信系统的关键技术,可有效提高频谱利用率。基站端采用消息传递检测(MPD)算法可以实现良好的检测性能。但是由于MPD算法的计算复杂度随调制阶数和用户天线数的增加而增加,而概率近似消息传递检测(PA-MPD)算法可以减少MPD算法的计算复杂度。为了进一步降低PA-MPD算法的复杂度,该文在PA-MPD算法的基础上引入了提前终止迭代策略,提出了一种改进的概率近似消息传递检测算法(IPA-MPD)。首先确定不同用户的符号概率在迭代过程中的收敛速率,然后根据收敛率来判断用户的符号概率是否达到最佳收敛,最后对符号概率到达最佳收敛的用户终止算法迭代。仿真结果表明,在不同单天线用户配置下IPA-MPD算法的计算复杂度可降低为PA-MPD算法的52%-77%,且不损失算法的检测性能。
动态背景下基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法
王洪雁, 张海坤
, doi: 10.11999/JEIT190452
摘要:
针对背景运动引起动目标检测精度显著下降的问题,该文提出一种基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法。所提方法首先引入伽马范数(\begin{document}$\gamma {\rm{ - norm}}$\end{document})近乎无偏地逼近秩函数以解决核范数过度惩罚较大奇异值从而导致所得最小化问题无法获得最优解进而降低检测性能的问题,而后利用\begin{document}${L_{{1 / 2}}}$\end{document}范数抽取稀疏前景目标以增强对噪声的稳健性,同时基于虚警像素所具有稀疏且空间不连续特性提出空间连续性约束以抑制动态背景像素,进而构建目标检测模型。最后利用基于交替方向最小化(ADM)策略扩展的增广拉格朗日乘子(ALM)法对所得优化问题求解。实验结果表明,与现有主流算法对比,所提方法可显著改善动态背景情况下动目标检测精度。
基于主奇异矢量的L型阵列相干信号二维DOA估计方法
唐晓杰, 何明浩, 冯明月, 陈昌孝, 韩俊
, doi: 10.11999/JEIT190455
摘要:
针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高,孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA)。L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对。L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性。
基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法
雷大江, 唐建烊, 李智星, 吴渝
, doi: 10.11999/JEIT190426
摘要:
稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛的应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(MLR)中使其解具有稀疏性,这使得该分类器可以在进行分类的过程中嵌入特征选择。为了使分类器能够解决非线性数据分类的问题,该文通过核技巧对SMLR进行核化扩充后得到了核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)。KSMLR能够将非线性特征数据通过核函数映射到高维甚至无穷维的特征空间中,使其特征能够充分地表达并最终能进行有效地分类。此外,该文还利用了基于中心对齐的多核学习算法,通过不同的核函数对数据进行不同维度的映射,并用中心对齐相似度来灵活地选取多核学习权重系数,使得分类器具有更好的泛化能力。实验结果表明,该文提出的基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法在分类的准确率指标上都优于目前常规的分类算法。
应用于数字DC-DC转换器的高分辨率数字脉宽调制器设计
张章, 崔明辉, 李斌, 程心, 解光军
, doi: 10.11999/JEIT190482
摘要:
数字控制在电力电子领域的优势使得数字脉冲宽度调制的使用日益增加,然而其分辨率不足一直是制约开关电源领域中数字控制技术发展的主要因素之一。针对高分辨率数字脉冲宽度调制的应用需求,该文提出一种基于高速进位链结构的高分辨率数字脉冲宽度调制电路。该电路采用计数器、比较器、固定相移锁相环单元及高速进位链的混合结构,有效地提高了分辨率,并在Altera的Cyclone IV低成本现场可编程门阵列器件上实现。实验结果显示,当输入参考时钟工作频率为70 MHz时,该结构的分辨率可达到56 ps。此外,该电路还具有较宽的开关频率调节范围及较好的线性度等优点。
软件定义网络容错控制平面的最小覆盖布局方法
吴奇, 陈鸿昶
, doi: 10.11999/JEIT190972
摘要:
容错控制平面通过将多个控制器部署在不同的网络设备上进而增强网络的可靠性,但是大量的控制器部署带来了巨大的布局成本,严重地限制了容错控制平面在实际网络中的部署与应用。为了解决上述问题,该文首先构造了容错控制平面的最小覆盖布局模型,然后设计了一种基于局部搜索策略的启发式控制器布局算法,避免搜索结果陷入局部最优解。在不同规模网络中的仿真结果表明,相对于其他算法,所提算法可以在保证网络容错需求的同时,降低网络中部署控制器的数量。
基于分层贝叶斯Lasso的稀疏ISAR成像算法
杨磊, 夏亚波, 毛欣瑶, 廖仙华, 方澄, 高洁
, doi: 10.11999/JEIT200292
摘要:
逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波具有明显的稀疏特征,传统的凸优化稀疏ISAR成像算法涉及繁琐的正则项系数调整,严重限制了超分辨成像的精度及便捷程度。针对此问题,该文面向非约束Lasso正则化模型,建立分层贝叶斯概率模型,将非约束的\begin{document}$ {\ell _1}$\end{document}范数正则化问题等效转化成稀疏拉普拉斯先验建模问题,并在分层贝叶斯Lasso模型中建立正则项系数依赖的概率分布,从而为实现完全自动化参数调整提供便利条件。考虑到目标稀疏散射特征和多超参数的高维统计特性,该文应用吉布斯(Gibbs)随机采样方法,实现对ISAR目标稀疏特征的求解,并同步获取包括正则项系数在内的多参数估计。基于该文研究方法可实现全部参数均通过数据学习获得,从而有效避免繁琐的参数调整过程,提升算法的自动化程度。仿真及实测数据均可证明该方法的有效性和优越性。
基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法
马碧云, 元达鹏, 刘娇蛟
, doi: 10.11999/JEIT200044
摘要:
相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了本方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。
基于密集连接卷积神经网络的入侵检测技术研究
缪祥华, 单小撤
, doi: 10.11999/JEIT190655
摘要:
卷积神经网络在入侵检测技术领域中已得到广泛应用,一般地认为层次越深的网络结构其在特征提取、检测准确率等方面就越精确。但也伴随着梯度弥散、泛化能力不足且参数量大准确率不高等问题。针对上述问题,该文提出将密集连接卷积神经网络(DCCNet)应用到入侵检测技术中,并通过使用混合损失函数达到提升检测准确率的目的。用KDD 99数据集进行实验,将实验结果与常用的LeNet神经网络、VggNet神经网络结构相比。分析显示在检测的准确率上有一定的提高,而且缓解了在训练过程中梯度弥散问题。
基于能量误差的人体有限元模型网格剖分优化研究
魏宏安, 吴小清, 张昂
, doi: 10.11999/JEIT190765
摘要:
网格剖分是有限元建模分析过程中最重要,也是工作量最大的环节,直接影响有限元分析的精度和时间。该文在研究网格自适应剖分及有限元离散误差的基础上,在高压输电场环境中建立不同复杂度的3维人体模型。通过对人体模型自适应网格剖分和手动网格剖分电场仿真结果的对比,分析能量误差变化的趋势,从而指导人体模型的建立及最佳剖分尺寸的设置。该文的研究成果,对其它有限元剖分方案的优化研究具有一定参考意义。
卫星物联网场景下基于节点选择的协作波束成形技术研究
席博, 洪涛, 张更新
, doi: 10.11999/JEIT190707
摘要:
针对卫星物联网(IoT)场景下信号长距离传输衰减大以及单个终端节点传输性能受限的问题,该文提出一种基于节点选择的协作波束成形算法,增强终端节点的传输能力。在实际终端位置信息存在误差的条件下,推导出了协作波束成形平均方向图函数,分析了不同系统参数对于协作波束成形平均方向图和瞬时方向图差异的影响。在此基础上,根据卫星物联网链路传输性能需求,提出一种区域分组优化的协作节点选择算法。仿真结果表明,相比于传统的分布式协作波束成形节点选择算法,该文提出的算法在实际的误差模型中旁瓣抑制和零陷生成方面具有更好的性能。
基于深度神经网络的Morse码自动译码算法
游凌, 李伟浩, 张文林, 王科人
, doi: 10.11999/JEIT190658
摘要:
在军用和民用领域,Morse电报一直是一种重要的短波通信手段,但目前的自动译码算法仍然存在准确率低、无法适应低信噪比和不稳定的信号等问题。该文引入深度学习方法构建了一个Morse码自动识别系统,神经网络模型由卷积神经网络、双向长短时记忆网络和连接时序分类层组成,结构简单,且能够实现端到端的训练。相关实验表明,该译码系统在不同信噪比、不同码速、信号出现频率漂移以及不同发报手法引起的码长偏差等情况下,均能取得较好的识别效果,性能优于传统的自动识别算法。
引入语义部位约束的行人再识别
陈莹, 陈巧媛
, doi: 10.11999/JEIT190954
摘要:
为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。
基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测
胡永健, 高逸飞, 刘琲贝, 廖广军
, doi: 10.11999/JEIT200077
摘要:
随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT, FaceForensics++, FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降。在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性。
一种量子图像的中值滤波方案
赵娅, 郭嘉慧, 李盼池
, doi: 10.11999/JEIT191038
摘要:
中值滤波是经典图像处理中的基本滤波方法,然而在量子图像处理中相关模型尚不多见。为解决量子图像的中值滤波问题,该文提出了基于量子中值计算的新方法。该方法采用迭代比较的方法将目标像素排序,进而得到中值。文中首先介绍了实现中值滤波所需的各种基本模块的量子线路,然后重点介绍了中值计算的量子实现方法,最后给出了量子图像中值滤波的总体线路框架。复杂度分析表明该方法具有对经典算法的指数加速。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性。
正交多载波降噪差分混沌键控通信系统
贺利芳, 吴雪霜, 张天骐
, doi: 10.11999/JEIT200068
摘要:
为解决多载波差分混沌移位键控(MC-DCSK)系统传输速率低和误码性能差的缺点,该文提出一种正交多载波降噪差分混沌移位键控(QMC-NR-DCSK)系统。在发送端,预定义载波用于发送参考信号,剩余M-1个不同中心频率的载波及其经正交调制技术后得到的频率相同但相位正交的载波都用于传输信息信号,此外,通过进一步引入Hilbert变换,将系统的频带利用率和传输速率提升为MC-DCSK系统的4倍。在接收端引入滑动平均滤波器的降噪操作降低了噪声的方差,从而改善了系统误码性能。推导了QMC-NR-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落(RFC)信道下的比特误码率公式并进行了仿真。仿真结果和理论分析表明:QMC-NR-DCSK系统能有效提升传输速率、带宽效率和误码性能,为该系统应用于多载波无线通信提供理论参考。
一种抗冲击噪声的对数总体最小二乘自适应滤波算法
赵海全, 李磊
, doi: 10.11999/JEIT200344
摘要:
在未知系统输入信号和输出信号均含有噪声的环境中,传统的自适应滤波算法,如最小均方(LMS)算法,会产生有偏估计。总体最小二乘(TLS)法能够同时最小化输入信号与输出信号的噪声干扰,是解决此类问题的重要方法。然而,在许多实际应用中,干扰噪声可能具有冲击特性,这使得传统基于2阶统计量的自适应滤波算法,包括总体最小二乘算法性能严重恶化,以至于不能正常工作。为了解决这个问题,该文在总体最小二乘法的基础上,利用对数函数对其改进,提出了一种能够抗冲击干扰的对数总体最小二乘(L-TLS)算法。最后,通过计算机仿真实验验证了该新算法的有效性。
基于稀疏感知有序干扰消除的大规模机器类通信系统多用户检测
申滨, 吴和彪, 赵书锋, 崔太平
, doi: 10.11999/JEIT190994
摘要:
在大规模机器类通信(mMTC)系统中,以用户活跃性为先验信息,接收机可以基于稀疏感知最大后验概率(S-MAP)准则来检测多用户信号。为了降低S-MAP检测的计算复杂度,基于干扰消除的思想,该文提出一种改进的活跃性感知有序正交三角分解(IA-SQRD)算法,以适用于mMTC系统上行链路多用户信号检测。IA-SQRD算法将传统的活跃性感知有序正交三角分解(A-SQRD)算法的最终解作为初始解,并额外增加迭代干扰消除操作,以进一步提高检测性能。此外,利用与改进A-SQRD算法相似的思路,该文对稀疏感知串行干扰消除(SA-SIC)、有序正交三角分解(SQRD)及数据相关的排序和正则化(DDS)算法亦进行了改进设计,分别获得了相应的改进型算法,即ISA-SIC、I-SQRD及I-DDS算法。仿真结果表明:相对于A-SQRD算法,在未显著增加计算复杂度的情况下,在系统误比特率(BER)为\begin{document}$2.5 \times {10^{ - 2}}$\end{document}时,该文所提IA-SQRD算法可取得3 dB性能增益;并且,对于不同的活跃概率或扩频序列长度等参数配置下的mMTC系统,IA-SQRD算法相对于该文所提其它算法均表现出更优良的多用户检测性能。
弹性光网络中时延感知的降级恢复路由与频谱分配算法
于存谦, 张黎, 何荣希, 李靖宇
, doi: 10.11999/JEIT190759
摘要:
移动云计算、人工智能(AI)、5G等新兴技术应用促使弹性光网络(EON)在骨干传输网中发挥更重要的角色,降级服务(DS)技术为降低EON的业务阻塞率、提高频谱利用率提供了新途径。该文首先对现有DS算法的资源分配不公、忽略低等级业务的体验质量(QoE)等问题,建立了以最小化降级频次、降级等级与传输时延损失(TDL)为联合优化目标的混合整数线性规划(MILP)模型,并提出一种时延感知的降级恢复RSA算法。为提高降级业务的QoE和运营商收益,在算法的最优DS窗口选择阶段中融入降级恢复策略,在保障传输数据量不变的前提下,将降级业务向空闲频域复原,从而提高频谱效率、减小降级业务TDL和最大化网络收益。最后,通过仿真证明了所提算法在业务阻塞率、网络收益和降级业务成功率等方面的优势。
基于携能通信的非信任双向中继网络安全传输方案
欧静兰, 余欢欢, 吴皓威, 马锐, 王柳彬
, doi: 10.11999/JEIT200069
摘要:
针对非信任双向中继网络的能量受限和信息安全问题,该文提出一种基于无线携能通信(SWIPT)与人工噪声辅助的物理层安全传输方案。该方案中的非信任中继采用功率分割(PS)策略辅助合法用户进行保密通信,而全双工干扰机在进行能量采集的同时发送人工噪声以确保系统安全。以最大化系统保密性能为目标,优化了中继的PS因子,推导了保密和速率的解析式及高信噪比条件下最佳PS因子的闭式解。特别针对非理想信道状态信息的情况,分析了信道估计误差对系统保密性能的影响。仿真结果验证了理论推导的正确性,并证明了所提的基于PS策略的干扰机协同传输方案相比采用时间切换(TS)策略或目的节点协同干扰的方案具有更优的保密性能。
基于图卷积神经网络的软件定义电力通信网络路由控制策略
向敏, 饶华阳, 张进进, 陈梦鑫
, doi: 10.11999/JEIT190971
摘要:
传输时延和数据包丢失率是电力通信业务可靠传输重点关注的问题,该文提出一种面向软件定义电力通信网络的最小路径选择度路由控制策略。结合电力通信网络软件定义网络(SDN)集中控制架构的特点,利用图卷积神经网络构建的链路带宽占用率预测模型(LBOP-GCN)分析下一时刻路径带宽占用率。通过三角模算子(TMO)融合路径的传输时延、当前时刻的路径带宽占用率和下一时刻的路径带宽占用率,计算出从源节点到目的节点间不同传输路径的选择度(Q),然后将Q值最小的路径作为SDN控制器下发的流表项。实验结果表明,该文所提出的路由控制策略能有效减小业务传输时延和数据包丢失率。
支持关键字搜索的无证书密文等值测试加密方案
张玉磊, 陈文娟, 张永洁, 张雪微, 王彩芬
, doi: 10.11999/JEIT290752
摘要:
公约加密等值测试(PKEET)可以实现云环境下不同公钥加密数据之间的密文等值比较,即不对密文解密的情况下测试两个密文对应的明文是否一致。但是,密文等值测试加密不提供关键字密文搜索功能。已有密文等值测试加密方案直接以消息生成陷门作为等值测试的凭证,测试的准确度不高,搜索效率较低。针对此问题,该文首先提出了支持关键字搜索的无证书密文等值测试加密方案(CLEETS)。方案通过关键字检索判断是否包含自己需要的信息,根据判断结果选择执行等值测试,从而避免无效测试。然后,在随机预言机模型下证明该方案满足适应性选择关键词不可区分性。最后,对方案进行功能和效率对比。对比结果表明,该文方案的计算代价略高,但是方案在密文等值测试加密中实现了关键字的检索功能,弥补了效率低的不足。
浮点数比较分支的混淆方法研究
耿普, 祝跃飞
, doi: 10.11999/JEIT190743
摘要:
针对当前分支混淆方法仅对整数比较分支有效的缺陷,该文分析浮点数二进制表示与大小比较的关系,证明了浮点数二进制区间的前缀集合与浮点数区间内数据之间具有前缀匹配关系。使用哈希函数对前缀集合进行保护,利用哈希函数的单向性实现对抗符号执行,通过哈希值比对替换浮点数比较,提出一种基于前缀哈希值比较的分支条件混淆技术,实现了一种在符号执行对抗和混淆还原对抗上具有较强对抗性的混淆方法。最后,通过实验证和分析,证实了该文提出的混淆方法有消耗小、能够有效对抗符号执行和混淆还原的优点,具备较好的实用性。
移动边缘计算中分布式异构任务卸载算法
夏士超, 姚枝秀, 鲜永菊, 李云
, doi: 10.11999/JEIT190728
摘要:
随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配构成严峻挑战。针对上述问题,该文提出一种动态的分布式异构任务卸载算法(D2HM),该算法利用分布式博弈机制并结合李雅普诺夫优化理论,设计了一种资源的动态报价机制,并实现了对不同业务类型差异化控制和计算资源的弹性按需分配,仿真结果表明,所提的算法可以满足异构任务的多样化计算需求,并在保证网络稳定性的前提下降低系统的平均时延。
北斗三号基本系统空间信号质量评估
宿晨庚, 郭树人, 刘旭楠, 饶永南, 王萌
, doi: 10.11999/JEIT190683
摘要:
全球卫星导航系统(GNSS)空间信号(SIS)质量直接影响了用户使用性能。北斗三号卫星不同于北斗二号卫星,将继续播发北斗二号老信号,同时新增播发B1C, B2a等新信号,多频多信号多分量的信号体制较北斗二号更为复杂,对导航卫星信号质量控制提出了较大挑战。2018年底北斗系统完成了18颗卫星组网,完成北斗三号基本系统建设并开始提供全球服务,有必要对北斗三号在轨卫星空间信号质量进行量化评估。传统空间信号质量评估方法侧重于单项的定性评估,而针对北斗三号复杂的信号体制,缺乏系统的、定量的分析结果。该文对标北斗系统接口控制文件(ICD),从功率特性、频域特性、时域特性、相关域特性和信号一致性等方面研究了不同参数配置对评估结果的影响,形成了一套面向新型调制方式和多频多分量复用信号的量化评估方法。基于40 m大口径天线的空间信号质量评估系统,对18颗MEO卫星进行了长时间监测跟踪和数据采集,首次对北斗三号卫星空间信号质量进行了全面量化评估。结果表明:北斗三号卫星空间信号质量良好,18颗MEO卫星一致性较好,符合ICD指标要求,可满足服务区内用户需求;评估方法可用于对后续导航卫星空间信号质量的量化评估。
土壤表面与置于其上组合目标复合电磁散射特性研究
任新成, 刘鹏, 朱小敏, 杨鹏举, 赵晔
, doi: 10.11999/JEIT190645
摘要:
为了满足置于粗糙面之上组合目标测量和检测的需要,该文分别采用Dobson半经验模型和电介质复介电常数公式表示土壤介电常数的实部和虚部,应用指数型分布粗糙面和Monte Carlo方法模拟实际的土壤表面。通过与矩量法得到的计算结果比较,验证了时域有限差分方法计算粗糙面与目标复合散射问题的有效性,进而运用该方法研究了土壤表面与置于其上组合目标的复合散射,得出了复合散射系数的角分布曲线。结果表明:复合散射系数随散射角振荡地变化,在镜反射方向处发生散射增强效应;土壤表面高度起伏均方根越大,复合散射系数越大;相关长度越大,复合散射系数越小;湿度越大,复合散射系数越小;组合目标尺度、介电常数、入射角对复合散射系数影响比较复杂。该文结果可用于求解地、海粗糙面与置于其上任意目标的复合电磁散射问题,与其它数值计算方法相比较,采用时域有限差分方法既可获得较高的准确性,同时又可减少计算时间和内存占用量。
基于统计相关差异的多基地雷达拖引欺骗干扰识别
孙闽红, 丁辰伟, 张树奇, 鲁加战, 邵鹏飞
, doi: 10.11999/JEIT190634
摘要:
针对长基线多基地雷达系统在目标跟踪阶段的拖引欺骗干扰识别问题,考虑到真实目标回波在不同节点雷达中的幅度相互独立,而拖引欺骗干扰假设来自同一干扰机,其在不同节点雷达中的幅度完全相关,从而跟踪波门内只有目标回波与同时存在目标回波与拖引欺骗干扰这两种不同情形下的信号幅度存在统计相关差异。该文提出利用这一差异实现多基地雷达系统的拖引欺骗干扰识别。通过在分析统计相关差异的基础上,对不同节点雷达接收到的回波信号幅度序列进行相关性度量及参数估计,构建检验统计量,在给定的虚警概率下实现了对欺骗干扰的识别。仿真实验结果表明,该方法对欺骗干扰具有较好的识别效果,相较于基于拟合优度的AD检测算法,识别概率平均提高18.63%。
复杂天气及海风对天基被动干涉微波辐射无源探测系统性能的影响
宋广南, 卢海梁, 李浩, 李一楠, 郎量, 董思乔, 李鹏飞, 吕容川
, doi: 10.11999/JEIT190534
摘要:
基于微波辐射无源探测系统的目标探测方程,该文探讨了云、雾和雨等复杂天气以及海风对天基被动干涉微波辐射无源探测系统的影响,定量化仿真分析了这些因素对系统探测能力的影响,实验验证了被动干涉微波辐射无源探测系统对云层的穿透能力。研究结果表明:云、雾和雨等复杂天气对被动干涉微波辐射无源探测系统对海面目标的探测有一定的影响,但在低频段云雾影响较小,可忽略不计;而降雨会对系统的目标探测能力影响较大;海风对海面金属目标的探测是有利的,而海风对隐身目标探测是不利的,会降低系统的探测能力。
基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法
宋人杰, 张元东
, doi: 10.11999/JEIT190330
摘要:
针对高性能视频编码(HEVC)帧内预测编码算法复杂度较高的问题,该文提出一种基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法。首先,根据图像显著性划分当前帧的感兴趣区域(ROI)和非感兴趣区域(NROI);然后,对ROI基于空域相关性采用提出的快速编码单元(CU)划分算法决定当前编码单元的最终划分深度,跳过不必要的CU划分过程;最后,基于ROI采用提出的预测单元(PU)模式快速选择算法计算当前PU的能量和方向,根据能量和方向确定当前PU的预测模式,减少率失真代价的相关计算,达到降低编码复杂度和节省编码时间的目的。实验结果表明,在峰值信噪比(PSNR)损失仅为0.0390 dB的情况下,所提算法可以平均降低47.37%的编码时间。
多径环境下异步长码直接序列码分多址信号伪码序列及信息序列盲估计
周杨, 张天骐
, doi: 10.11999/JEIT200019
摘要:
针对低信噪比 (SNR)下存在多径效应的传统单通道异步长码直接序列码分多址(DS-CDMA)信号伪码序列(PN)及信息序列难估计问题,该文提出一种基于平行因子的多通道盲估计方法。该方法先将接收到的多径信号建模为多通道模型,然后将长码DS-CDMA信号建模成短码DS-CDMA信号的缺失数据模型,形成观测缺失数据矩阵,并将其等效为缺失平行因子模型,最后利用正则交替最小二乘法(ALS)对缺失平行因子进行低秩分解,实现多径环境下长码DS-CDMA信号各用户伪码序列及信息序列的盲估计。仿真结果表明,序列的估计性能与多径环境密切相关,且在莱斯因子为10,多径路数为3,通道数为4,用户数为6,信噪比大于–10 dB的条件下,伪码序列及信息序列的估计错误率均低于1%。
基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配
邵凯, 李述栋, 王光宇, 付天飞
, doi: 10.11999/JEIT190748
摘要:
在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中,导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响,为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式,该文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具,其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式,设计了新的能量函数。仿真结果表明,网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比,采用以HNCNN为框架求取导频分配方式,可以更有效减轻导频污染的影响,使系统性能得到改善。
基于零空间矩阵匹配的极化码参数盲识别算法
张天骐, 胡延平, 冯嘉欣, 张晓艳
, doi: 10.11999/JEIT190935
摘要:
针对目前极化码参数盲识别问题,该文提出一种基于零空间矩阵匹配的极化码参数盲识别算法。由于极化码生成矩阵的构造是确定的,其生成矩阵都是满秩的方阵,该算法首先利用极化码编码中信道可靠性估计删除生成矩阵中冻结位码字对应的行,再找出该矩阵在二元域中的零空间矩阵作为该码长下的监督矩阵,用不同长度码长的监督矩阵与待检测的码字迭代相乘,根据乘积结果中“1”的比例来判断码字的码长,信息位个数和位置分布。仿真结果表明,针对200组码长64,信息位个数30的极化码,在最大误比特率不超过0.06时,识别率能保持在80%以上。
同态密码理论与应用进展
杨亚涛, 赵阳, 张卷美, 黄洁润, 高原
, doi: 10.11999/JEIT191019
摘要:
随着云计算、云存储等各类云服务的普及应用,云环境下的隐私保护问题逐渐成为业界关注的焦点,同态密码成为解决该问题的关键手段,其中,如何构造高效的全同态加密方案是近年来同态加密研究的热点之一。首先,该文介绍了同态密码的发展情况,从不同角度对同态加密方案进行了分类分析,着重描述了可验证全同态加密方案的研究进展。通过分析近年来公开的同态加密领域知识产权文献,对同态加密在理论研究和实际应用中所取得的进展进行了归纳总结。其次,对比分析了目前主流全同态加密库Helib, SEAL以及TFHE的性能。最后,梳理了同态加密技术的典型应用场景,指出了未来可能的研究与发展方向。
基于大通讯时滞的二阶多智能体系统的一致性分析
晋守博, 魏章志, 李耀红
, doi: 10.11999/JEIT191009
摘要:
在有向网络拓扑下,该文研究了2阶大时滞多智能体系统的一致性,提出具有加权项的时滞状态导数反馈协议,改进了大通讯时滞导致系统震荡的问题。首先引入具有加权项的时滞状态导数反馈协议,并给出2阶多智能体系统的闭环形式;然后采用频域分析法求出2阶多智能体系统渐近实现稳态一致的充要条件,并证明与传统一致性协议相比,2阶多智能体系统在具有加权项的时滞状态导数反馈协议下能够容忍更大的通讯时滞;最后通过数值仿真验证了具有加权项的时滞状态导数反馈协议的优势。
全负载蜂窝网络下多复用D2D通信功率分配算法研究
钱志鸿, 蒙武杰, 王雪, 胡良帅, 王鑫
, doi: 10.11999/JEIT190974
摘要:
针对全负载蜂窝网络中D2D通信的功率分配问题,该文提出了一种基于非合作完全信息博弈纳什均衡解的多复用D2D通信功率分配算法。以优先保证蜂窝用户通信质量与D2D用户接入率为前提,设置D2D通信系统上行链路帧结构,之后建立非合作完全信息博弈系统模型,引入定价机制到功率分配博弈模型中并分析纳什均衡解的存在性与唯一性,最后给出该模型的分布式迭代求解算法。仿真结果表明,随着D2D用户复用数量的增加,该算法在提升系统吞吐量的同时,能有效地控制系统内部干扰,大幅度降低系统总能耗。
基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
李万林, 王超, 许国良, 雒江涛, 张轩
, doi: 10.11999/JEIT190914
摘要:
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。
无线自组织网络的联合安全路由选择和功率优化算法
惠鏸, 张晓静
, doi: 10.11999/JEIT190909
摘要:
针对无线自组织网络在窃听环境中的安全传输问题,该文提出了一种无线多跳自组织网络的联合安全路由和功率优化算法。首先,在窃听者服从泊松簇过程(PCP)这一假设下推导得到了系统安全中断概率(SOP)和连接中断概率(COP)的表达式;然后以安全中断概率约束下的连接中断概率最小为准则,针对给定路径推导得到了源与各跳中继的最优传输功率,并进一步获得了源与目的节点间的最优路由。仿真结果表明,该文所提系统安全中断概率和连接中断概率的表达式与蒙特卡洛仿真结果相符,所提算法可获得与穷举搜索方法接近的安全性能,显著优于传统方法。
基于深度强化学习的服务功能链可靠部署算法
唐伦, 曹睿, 廖皓, 王兆堃
, doi: 10.11999/JEIT190969
摘要:
针对当前关于服务功能链(SFC)的部署问题都未考虑到虚拟网络功能(VNF)的失效重要度,该文提出了基于深度强化学习的SFC可靠部署算法。首先建立VNF和虚拟链路可靠映射模型,为重要的VNF设置高可靠性需求,并通过链路部署长度限制尽可能保证虚拟链路可靠性需求。其次,以负载均衡为资源协调原则,与VNF可靠性联合优化,最终使用深度强化学习得到服务功能链部署策略。另外,提出了基于重要度的节点备份和链路备份策略,用于应对部署过程中VNF/链路可靠性难以满足的情况。仿真结果表明,本文的可靠部署算法在保证可靠性需求的基础上能够有效减少SFC失效损失,同时使虚拟网络更加稳定可靠。
利用震荡环频率特性提取多位可靠信息熵的物理不可克隆函数研究
孙子文, 叶乔
, doi: 10.11999/JEIT191013
摘要:
针对传统物理不可克隆函数(PUF)产生信息熵少、易受环境因素干扰等问题,该文设计一种产生多位稳定信息熵的PUF方案。该方案通过对FPGA上环形震荡器所产生频率数据的分析,从每个震荡环中提取能够代表震荡环特性的特征位作为信息熵。通过对逆变器温度特性的研究,利用电流饥饿逆变器和常规逆变器组成新的震荡环来降低温度对产生的信息熵的可靠性的影响。通过Cadence IC仿真和进行赛灵思zynq 7000系列FPGA开发平台上的实验,结果表明改进的PUF结构使用相同数量的震荡环产生更多的信息熵,并且其可靠性、唯一性均得到提升。
基于Keystone变换和扰动重采样的机动平台大斜视SAR成像方法
李根, 马彦恒, 侯建强, 徐公国
, doi: 10.11999/JEIT190831
摘要:
加速度和下降速度的存在使机动平台大斜视SAR的成像参数存在明显的2维空变性,严重影响场景的聚焦深度。针对这个问题,该文提出了一种基于Keystone变换和扰动重采样的机动SAR成像方法。首先,通过距离走动校正和去加速处理实现距离方位解耦以及方位频谱去混叠,然后采用方位时域的Keystone变换校正空变的距离徙动;在方位压缩过程中,通过引入时域的高阶扰动因子去除多普勒参数的2阶及3阶方位空变性,然后通过方位频域的重采样处理去除多普勒参数的方位1阶空变性。所提方法能够有效校正距离徙动轨迹和方位聚焦参数的2维空变性,实现机动平台大斜SAR的大场景成像,仿真分析验证了所提方法的有效性。
基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法
姚婷婷, 梁越, 柳晓鸣, 胡青
, doi: 10.11999/JEIT190403
摘要:
现有视频去雾算法由于缺少对视频结构关联约束和帧间一致性的分析,容易导致连续帧去雾结果在颜色和亮度上存在突变,同时去雾后的前景目标边缘区域也容易出现退化现象。针对上述问题,该文提出一种基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法,通过引入每帧图像在空间邻域中具有的结构关联性和时间邻域中具有的连续一致性,提高视频去雾算法的求解准确性和鲁棒性。算法首先使用暗通道先验估计每帧图像的大气光向量,并结合雾线先验求取初始透射率图。然后引入加权最小二乘边缘保持平滑滤波器对初始透射率图进行空间平滑,消除奇异点和噪声对估计结果的影响。进一步利用相机参数刻画连续帧间透射率图的时序变化规律,对独立求取的每帧透射率图进行时序关联修正。最后根据雾图模型获得最终的视频去雾结果。定性和定量的对比实验结果表明,该算法下视频去雾结果的帧间过渡更加自然,同时对每一帧图像的色彩还原更加准确,图像边缘的细节信息显示也更加丰富。
大位宽情况下的回滚式循环冗余校验算法
罗宇, 郭家松
, doi: 10.11999/JEIT200141
摘要:
为解决大位宽变长数据包情况下包尾数据的循环冗余校验(CRC)32算法处理存在的臃肿低效问题,将循环冗余校验算法变换为矩阵线性运算,利用逆矩阵反向回滚运算,得到正确的CRC运算结果;并在FPGA上进行了实验验证。结果表明:回滚运算的算法可行,并且实现简单,资源占用少。在512 bit位宽的情况下,回滚算法使得资源占用降低到了传统算法的15%;综合耗时降低到了传统算法的30%,布局/布线的耗时降低到了传统算法的40%。
基于视图感知的单视图三维重建算法
王年, 胡旭阳, 朱凡, 唐俊
, doi: 10.11999/JEIT190986
摘要:
尽管由于丢弃维度将3维(3D)形状投影到2维(2D)视图看似是不可逆的,但是从可视化到计算机辅助几何设计,各个垂直行业对3维重建技术的兴趣正迅速增长。传统基于物体深度图或者RGB图的3维重建算法虽然可以在一些方面达到令人满意的效果,但是它们仍然面临若干问题:(1)粗鲁的学习2D视图与3D形状之间的映射;(2)无法解决物体不同视角下外观差异所带来的的影响;(3)要求物体多个观察视角下的图像。该文提出一个端到端的视图感知3维(VA3D)重建网络解决了上述问题。具体而言,VA3D包含多邻近视图合成子网络和3D重建子网络。多邻近视图合成子网络基于物体源视图生成多个邻近视角图像,且引入自适应融合模块解决了视角转换过程中出现的模糊或扭曲等问题。3D重建子网络使用循环神经网络从合成的多视图序列中恢复物体3D形状。通过在ShapeNet数据集上大量定性和定量的实验表明,VA3D有效提升了基于单视图的3维重建结果。
基于自适应背景选择和多检测区域的相关滤波算法
蒲磊, 冯新喜, 侯志强, 余旺盛
, doi: 10.11999/JEIT190931
摘要:
为了进一步提高相关滤波算法的判别力和对快速运动、遮挡等复杂场景的应对能力,该文提出一种基于自适应背景选择和多检测区域的跟踪框架。首先对检测后的响应图进行峰值分析,当响应为单峰的时候,提取目标上下左右的4块区域作为负样本对模型进行训练,当响应为多峰的时候,采用峰值提取技术和阈值选择方法提取较大几个峰值区域作为负样本。为了进一步提高算法对遮挡的应对能力,该文提出了一种多检测区域的搜索策略。将该框架和传统的相关滤波算法进行结合,实验结果表明,相对于基准算法,该算法在精度上提高了6.9%,在成功率上提高了6.3%。
面向物联网隐私数据分析的分布式弹性网络回归学习算法
方维维, 刘梦然, 王云鹏, 李阳阳, 安竹林
, doi: 10.11999/JEIT190739
摘要:
为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM),将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法,该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练,而仅仅传递本地训练的中间参数,再由服务器进行简单整合,以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明:该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法,该算法提高了模型结果的有效性和准确性;相比于集中式算法,该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时,可有效地保护个体隐私数据的安全性。
显著性背景感知的多尺度红外行人检测方法
赵斌, 王春平, 付强
, doi: 10.11999/JEIT190761
摘要:
超大视场红外成像系统探测范围大、不受光照限制,但存在尺度多样、小目标丰富的特点。为此该文提出一种具备背景感知能力的多尺度红外行人检测方法,在提高小目标检测性能的同时,减少冗余计算。首先,构建了4尺度的特征金字塔网络分别独立预测目标,补充高分辨率细节特征。其次,在特征金字塔结构的横向连接中融入注意力模块,产生显著性特征,抑制不相关区域的特征响应、突出图像局部目标特征。最后,在显著性系数的基础上构建了锚框掩膜生成子网络,约束锚框位置,排除平坦背景,提高处理效率。实验结果表明,显著性生成子网络仅增加5.94%的处理时间,具备轻量特性;超大视场(U-FOV)红外行人数据集上的识别准确率达到了93.20%,比YOLOv3高了26.49%;锚框约束策略能节约处理时间18.05%。重构模型具有轻量性和高准确性,适合于检测超大视场中的多尺度红外目标。
一种基于线性规划的有向网络链路预测方法
李劲松, 彭建华, 刘树新, 季新生
, doi: 10.11999/JEIT190731
摘要:
大多数有向网络链路预测方法在计算节点相似性时没有充分考虑有向网络的结构特点,未区分不同有向邻居对连边形成具有的贡献差异,导致预测性能受到局限。鉴于此,该文提出一种基于线性规划的有向网络链路预测方法。该方法对3种有向邻居的信息贡献进行量化分析,结合结构特点建立线性规划模型,进而通过求解贡献矩阵的最优解构建相似性指标。9个真实有向网络中的实验结果表明,所提方法相比于9种现有方法在两种衡量标准下表现出较高的预测性能与良好的鲁棒性。
一种Alpha稳定分布噪声下目标螺旋桨特征提取方法
王彬, 侯越圣
, doi: 10.11999/JEIT190916
摘要:
为了解决Alpha稳定分布噪声下目标螺旋桨特征提取问题,该文提出一种基于分数低阶循环谱的特征提取方法。首先,从理论上推导出脉冲噪声条件下舰船辐射噪声分数低阶循环谱,指出分数低阶循环谱中出现峰值与螺旋桨特征的关系。然后根据该关系,提出基于分数低阶循环谱的螺旋桨特征估计方法。最后,通过仿真实验验证该方法的性能,并通过实测数据进一步验证了算法有效性。
一种基于时空交叉点新特征的航迹关联算法
崔亚奇, 熊伟, 唐田田
, doi: 10.11999/JEIT190822
摘要:
为有效解决实际工程中的航迹关联问题,该文定义了广义时空交叉点,并提出了以航迹对时空交叉点为特征,通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明:在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下,该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联,并且几乎不受时空差异误差大小的影响,具有强鲁棒性和稳定性,可有效解决实际工程中的航迹关联问题,消除冗余航迹,提供统一态势。
基于等变化自适应源分离算法的滚动轴承故障信号自适应盲提取
孙瑾铃, 张伟涛, 楼顺天
, doi: 10.11999/JEJT190722
摘要:
针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题,该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法,解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外,为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题,提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法,极大地提高了学习算法的收敛速度,且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。
基于粒子群优化多核支持向量数据描述的广播式自动相关监视异常数据检测模型
王布宏, 罗鹏, 李腾耀, 田继伟, 尚福特
, doi: 10.11999/JEIT190767
摘要:
广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据。利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据。并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能。实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据。且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优。证明该模型可用于ADS-B异常数据的检测。
基于图像处理的建筑物振动位移测量算法
陈昌川, 李奎, 乔飞, 姜宏伟, 赵曼淇, 公茂盛, 王海宁, 张天骐
, doi: 10.11999/JEIT190805
摘要:
针对地震后高层建筑物结构损伤监测问题,该文提出一种基于方向码匹配(OCM)和边缘增强匹配(EEM)算法的微小位移测量算法。该算法先将原始图像梯度信息与像素强度融合,增强图像信息;采用相位相关法进行匹配运算,匹配速度比归一化互相关法提升了96.1%;最后使用亚像素插值法,使测量结果达到亚像素精度。实验结果表明,该文算法避免了OCM和EEM算法量化过程中图像梯度信息的损失,大大提高了模板匹配精度,匹配速度比OCM提升了43.3%,比EEM提升了19.6%。
基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术
付哲泉, 李尚生, 李相平, 但波, 王旭坤
, doi: 10.11999/JEIT190913
摘要:
神经网络的深度在一定范围内与识别效果成正相关,为解决超出范围后网络层数增加识别准确率却下降的模型饱和问题,该文提出一种具有高效的微块内部结构和残差网络结构的神经网络模型,用于对舰船目标基于高分辨距离像的分类识别。该方法利用具有小尺度卷积核的卷积模块提取目标的稳定可分特征,同时利用联合损失函数约束目标特征的类内距离提高识别能力。仿真结果表明,该模型相比于其他常见网络结构,在模型参数更少的情况下,识别效果更好,同时具有较强的噪声鲁棒性。
基于改进LS-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与RCS重构
张小宽, 郑舒予, 奚之飞, 葛启超, 宗彬锋
, doi: 10.11999/JEIT190747
摘要:
针对传统LS-ESPRIT算法在估计GTD模型参数时抗噪效果差,估计精度不高这一问题,提出了一种改进的LS-ESPRT算法,有效地提高了算法的参数估计性能与抗噪性。首先,根据雷达目标的回波数据构建Hankel矩阵;其次,采用核范数凸优化方法对上述Hankel矩阵进行降噪处理,得到低秩的重构Hankel矩阵;最后,利用传统的LS-ESPRIT算法对降噪后的数据进行处理,估计出GTD模型参数。基于改进算法与传统算法分别得到重构RCS,并针对不同带宽对参数估计精度的影响作以仿真探究。仿真结果表明,与传统LS-ESPRIT算法与传统TLS-ESPRIT算法相比,改进LS-ESPRIT算法的参数估计性能更高,抗噪性更强,且重构RCS的幅值与相角误差更小。对不同带宽下的参数估计精度也进行了探究,并得出:带宽越大,估计精度越高。
基于干扰信号带外分量卷积反演的邻道干扰抑制
霍晓磊, 赵宏志, 刘颖, 李晓辉, 王欣, 唐友喜
, doi: 10.11999/JEIT190704
摘要:
邻道干扰(ACI)抑制中需要获取干扰信号非线性特征进行信号重建与抵消,因此接收机需使用高速率宽带模数转换器(ADC)采集干扰信号,这将大幅增加接收机成本。针对上述问题,该文提出一种采用干扰信号带外分量卷积反演的邻道干扰抑制方法,利用接收的干扰信号带外非线性分量,计算并消除相邻帧之间的影响,由窄带部分卷积信号帧构造出线性卷积信号帧,然后用正则化最小二乘方法恢复原始非线性宽带干扰信号,从而降低ADC采样率。仿真验证结果表明当采样率仅为传统方案1/3,所提方法带来的残余干扰不高于底噪6 dB。
一种低功耗高噪声源真随机数设计
魏子魁, 胡毅, 金鑫, 李振国, 冯文楠, 冯曦, 唐晓柯
, doi: 10.11999/JEIT190719
摘要:
通过对一种低功耗高噪声源真随机数发生器(TRNG)的研究,设计了一种新型的低频时钟电路,可以把电阻热噪声放大100倍以上,从而减少低频时钟电路的带宽和电阻值,使电路的面积和功耗减少,并且使低频时钟的jitter到达58.2 ns。电路采用SMIC 40 nm CMOS工艺设计,完成了流片和测试,真随机数产生器输出速度范围为1.38~3.33 Mbit/s,电路整体功耗为0.11 mW,面积为0.00789 mm2。随机数输出满足AIS31真随机数熵源测试要求,并且通过了国密2安全测试。
快慢时间域联合处理抑制频谱弥散干扰
张亮, 王国宏, 张翔宇, 李思文
, doi: 10.11999/JEIT190734
摘要:
现有频谱弥散干扰(SMSP)抑制算法以一个长度为雷达发射信号的受干扰回波为处理对象,未涉及相参处理间隔内整体回波。针对此问题,该文以自卫式干扰条件下线性调频(LFM)相参体制雷达抗SMSP干扰为背景,提出快慢时间域联合处理抑制SMSP干扰算法。分析了SMSP干扰时频特征和对相参雷达的干扰特性,在此基础上,设计了慢时间微分熵估计干扰位置、相关系数最大准则估计干扰参数、双正交傅里叶变换快时间分段重构干扰信号和干扰对消的抑制流程。仿真结果表明,所提算法模型与雷达处理流程切合度高,对比分析进一步验证算法效能。
基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类研究
黄丽亚, 苏义博, 马捃凯, 丁威威, 宋传承
, doi: 10.11999/JEIT190882
摘要:
一直以来,情绪是心理学、教育学、信息科学等多个学科的研究热点,脑电信号因其客观、不易伪装的特点,在情绪识别领域受到广泛关注。由于人类情绪是大脑多个脑区相互作用产生的,该文提出一种基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类算法(Support Tensor Machine based on Synchronous Brain Network, SBN-STM),该算法采用相位锁定值(Phase Locking Value, PLV)构建了同步性脑网络,分析多导联脑电信号之间的同步性和相关性,并生成2阶张量序列作为训练集,运用支持张量机(Support Tensor Machine, STM)模型实现正负情绪的二分类。该文基于DEAP脑电情绪数据库,详细分析了同步性脑网络张量序列的选取方法,最佳张量序列窗口的大小和位置,解决了传统情绪分类算法特征冗余的问题,提高了模型训练速度。仿真实验表明,基于支持张量机的同步性脑网络分类方法的情绪准确率优于支持向量机、C4.5决策树、人工神经网络、K近邻等以向量为特征的情绪分类模型。