邮件订阅
2014年 第36卷 第6期
2014, 36(6): 1271-1277.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01246
摘要:
为了设计复杂度高、安全性好而计算代价小的图像密码算法，该文从一类新的具有Markov分割性质的混沌系统出发构造了此算法。首先，通过控制此混沌系统的参数并配合时空混沌系统设计了一个密钥流发生器；然后，利用真随机数发生器产生的随机数来扰动系统的初始密钥，以动态生成图像的置换矩阵和加密密钥流；最后，通过利用不同群中的加法混合运算构造扩散函数以增加破译复杂度，以两轮迭代完成了图像加密过程。实验结果表明，此混沌系统产生的密钥流序列有比较好的统计特征，该算法可以破坏原始图像的特征，使得密文图像难以辨识。进一步分析可知，该算法可以很好地抵抗差分分析等其它已知攻击，效率高于一些基于超混沌系统设计的密码算法。此外，此算法计算简单，安全性高，易于实现，具有良好的应用前景。
为了设计复杂度高、安全性好而计算代价小的图像密码算法，该文从一类新的具有Markov分割性质的混沌系统出发构造了此算法。首先，通过控制此混沌系统的参数并配合时空混沌系统设计了一个密钥流发生器；然后，利用真随机数发生器产生的随机数来扰动系统的初始密钥，以动态生成图像的置换矩阵和加密密钥流；最后，通过利用不同群中的加法混合运算构造扩散函数以增加破译复杂度，以两轮迭代完成了图像加密过程。实验结果表明，此混沌系统产生的密钥流序列有比较好的统计特征，该算法可以破坏原始图像的特征，使得密文图像难以辨识。进一步分析可知，该算法可以很好地抵抗差分分析等其它已知攻击，效率高于一些基于超混沌系统设计的密码算法。此外，此算法计算简单，安全性高，易于实现，具有良好的应用前景。
2014, 36(6): 1278-1284.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01528
摘要:
为保证水印图像质量并提高嵌入水印数据量，该文提出一种基于整数变换的自适应图像可逆水印方法。该方法定义了一种新的一般化整数变换算法，对于任意像素点组成的图像块向量进行简单的整数变换后，将产生一定的冗余数据可用于嵌入水印数据。该方法进一步根据图像块向量自身方差大小自适应选择参数m值进行整数变换，在平滑图像块中嵌入更多数据，同时避免复杂图像块中引入较大失真，从而保证具有较高的嵌入容量和较好的水印图像质量。与同类算法对比的实验结果表明，该方法增大了最大数据嵌入容量，以Lena为宿主图像时有效载荷可达2.36 bpp。该文整数变换算法运算简单，通过自适应选择参数进行整数变换并嵌入数据可保证水印图像质量并实现较大的有效载荷。
为保证水印图像质量并提高嵌入水印数据量，该文提出一种基于整数变换的自适应图像可逆水印方法。该方法定义了一种新的一般化整数变换算法，对于任意像素点组成的图像块向量进行简单的整数变换后，将产生一定的冗余数据可用于嵌入水印数据。该方法进一步根据图像块向量自身方差大小自适应选择参数m值进行整数变换，在平滑图像块中嵌入更多数据，同时避免复杂图像块中引入较大失真，从而保证具有较高的嵌入容量和较好的水印图像质量。与同类算法对比的实验结果表明，该方法增大了最大数据嵌入容量，以Lena为宿主图像时有效载荷可达2.36 bpp。该文整数变换算法运算简单，通过自适应选择参数进行整数变换并嵌入数据可保证水印图像质量并实现较大的有效载荷。
2014, 36(6): 1285-1291.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01082
摘要:
为了精确提取图像的细节特征，改善图像增强的效果，该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素，并进行top-hat变换，分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想，实现了根据图像的局部灰度特性，动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中，根据提取到的细节的结构化特征，构造相应的自适应增益函数，从而实现图像的自适应增强。实验结果表明，该算法能较好地利用图像的自相关性，比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息，且能抑制噪声的放大。
为了精确提取图像的细节特征，改善图像增强的效果，该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素，并进行top-hat变换，分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想，实现了根据图像的局部灰度特性，动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中，根据提取到的细节的结构化特征，构造相应的自适应增益函数，从而实现图像的自适应增强。实验结果表明，该算法能较好地利用图像的自相关性，比传统的形态学增强方法更有效地突出图像的细节信息，且能抑制噪声的放大。
2014, 36(6): 1292-1298.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01220
摘要:
为了实现平滑连续的全景图拼接融合效果，针对全景图拼接的特点，提出了利用彩色空间变换和Contourlet变换结合对比度金字塔分解的图像融合算法。首先进行HSI彩色空间变换，得到图像的亮度信息，然后利用基于对比度金字塔的Contourlet变换对亮度信息进行塔式分解，得到不同的频带信息，再对不同频带进行融合处理。实验证明，该文提出的算法充分利用Contourlet变换的轮廓特性，展示了图像的细节信息，从而很好地实现了全景图的拼接融合效果。
为了实现平滑连续的全景图拼接融合效果，针对全景图拼接的特点，提出了利用彩色空间变换和Contourlet变换结合对比度金字塔分解的图像融合算法。首先进行HSI彩色空间变换，得到图像的亮度信息，然后利用基于对比度金字塔的Contourlet变换对亮度信息进行塔式分解，得到不同的频带信息，再对不同频带进行融合处理。实验证明，该文提出的算法充分利用Contourlet变换的轮廓特性，展示了图像的细节信息，从而很好地实现了全景图的拼接融合效果。
2014, 36(6): 1299-1306.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00942
摘要:
匹配追踪(MP)的主要策略是通过每次迭代时选择一个局部最优解，从而逐步逼近原始信号。然而传统的MP系列算法进行原子匹配时，各类原子集间存在交集，从而影响了原子的表示能力以及相应的分类效果。基于此，该文提出一种适用于信号监督分类的匹配追踪新算法。其原子挑选的准则为：同类信号采用相同的原子集匹配，获取相同的类内表示结构；异类信号选择不同的原子集匹配，从而增强信号的类间差异。示例分析表明，使原子集间相互独立，能够减少异类信号间的共性因素，强化信号间的区分度，从而有利于提升分类识别效果。通过在标准图像库和实测雷达辐射源信号集上的实验表明，较之传统的MP系列方法，所提算法对噪声和遮挡具有更强的鲁棒性。
匹配追踪(MP)的主要策略是通过每次迭代时选择一个局部最优解，从而逐步逼近原始信号。然而传统的MP系列算法进行原子匹配时，各类原子集间存在交集，从而影响了原子的表示能力以及相应的分类效果。基于此，该文提出一种适用于信号监督分类的匹配追踪新算法。其原子挑选的准则为：同类信号采用相同的原子集匹配，获取相同的类内表示结构；异类信号选择不同的原子集匹配，从而增强信号的类间差异。示例分析表明，使原子集间相互独立，能够减少异类信号间的共性因素，强化信号间的区分度，从而有利于提升分类识别效果。通过在标准图像库和实测雷达辐射源信号集上的实验表明，较之传统的MP系列方法，所提算法对噪声和遮挡具有更强的鲁棒性。
2014, 36(6): 1307-1311.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01099
摘要:
针对含不同置信级样本的模型拟合问题，该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异，提出逼近真实模型期望值的神经网络，是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先，以先验样本为训练样本进行第1次神经网络学习，并计算取决于硬点信息的软点误差容量区间；然后，同时将先验样本和真实样本作为训练样本，利用软点误差容量区间和硬点误差敏感系数，对神经网络训练过程中输入/目标对的误差进行修改，通过第2次学习得到既能精确拟合真实样本，又能最大化利用先验样本信息的综合网络。与基于知识的神经网络(KBNN)相比，该方法更加简单，可操控性更强并具有更加明确的逻辑意义。
针对含不同置信级样本的模型拟合问题，该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异，提出逼近真实模型期望值的神经网络，是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先，以先验样本为训练样本进行第1次神经网络学习，并计算取决于硬点信息的软点误差容量区间；然后，同时将先验样本和真实样本作为训练样本，利用软点误差容量区间和硬点误差敏感系数，对神经网络训练过程中输入/目标对的误差进行修改，通过第2次学习得到既能精确拟合真实样本，又能最大化利用先验样本信息的综合网络。与基于知识的神经网络(KBNN)相比，该方法更加简单，可操控性更强并具有更加明确的逻辑意义。
2014, 36(6): 1312-1320.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00860
摘要:
隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系，因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中，从变量观测数据所提取的有用特征数量，决定了该模型对变量间深层关系的建模能力；而现有学习算法都是对观测数据直接计算统计量来进行模型学习，未能按观测数据中的特征分类处理。针对现有算法对观测数据中信息利用不充分的不足，该文提出基于模糊多特征递归分组算法的隐树模型学习方法。首先，将变量的原始观测数据通过反映其特征的模糊隶属度函数转化成多个模糊特征，并构造多维模糊特征向量；其次，计算两两变量模糊特征向量之间的距离，并将其综合得到所有变量之间的模糊特征向量距离矩阵；最后，基于该距离矩阵，利用递归分组算法学习隐树模型。该文还将所提算法应用于股票收益数据和气温数据建模，验证了该文算法的实用性和有效性。
隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系，因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中，从变量观测数据所提取的有用特征数量，决定了该模型对变量间深层关系的建模能力；而现有学习算法都是对观测数据直接计算统计量来进行模型学习，未能按观测数据中的特征分类处理。针对现有算法对观测数据中信息利用不充分的不足，该文提出基于模糊多特征递归分组算法的隐树模型学习方法。首先，将变量的原始观测数据通过反映其特征的模糊隶属度函数转化成多个模糊特征，并构造多维模糊特征向量；其次，计算两两变量模糊特征向量之间的距离，并将其综合得到所有变量之间的模糊特征向量距离矩阵；最后，基于该距离矩阵，利用递归分组算法学习隐树模型。该文还将所提算法应用于股票收益数据和气温数据建模，验证了该文算法的实用性和有效性。
2014, 36(6): 1321-1326.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01244
摘要:
目前国内外车型识别方法中基于中网区域特征的研究较少，且分类识别的效率和精度较低。该文在分析中网格栅区域结构特征、中网窗口形状特征及区域纹理特征的基础上，提出基于最优参数搜索的改进型C参数的支持向量分类(C-SVC)车辆中网分类识别方法，该方法采用双角度约束以提高分类的效率和精度，即一方面设计基于马氏距离和a-原则对样本数据进行优化分选，并结合加权判别算法加快支持向量机的训练测试速度，以提高算法泛化效率；另一方面在核函数参数设定过程中，设计了基于先验知识的迭代最优参数搜索算法，以提高分类器的分类识别精度。实验表明，上述车辆中网识别方法检测准确率达到97.53%，具有精度高、误检率低的优点，同时极大优化分类识别效率，能够满足识别分类的实时性要求。
目前国内外车型识别方法中基于中网区域特征的研究较少，且分类识别的效率和精度较低。该文在分析中网格栅区域结构特征、中网窗口形状特征及区域纹理特征的基础上，提出基于最优参数搜索的改进型C参数的支持向量分类(C-SVC)车辆中网分类识别方法，该方法采用双角度约束以提高分类的效率和精度，即一方面设计基于马氏距离和a-原则对样本数据进行优化分选，并结合加权判别算法加快支持向量机的训练测试速度，以提高算法泛化效率；另一方面在核函数参数设定过程中，设计了基于先验知识的迭代最优参数搜索算法，以提高分类器的分类识别精度。实验表明，上述车辆中网识别方法检测准确率达到97.53%，具有精度高、误检率低的优点，同时极大优化分类识别效率，能够满足识别分类的实时性要求。
2014, 36(6): 1327-1333.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218
摘要:
针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时，阈值不能自动选取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题，该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先，将图像进行分块，采用设定的自适应阈值提取每个子块的LBP或CS-LBP纹理直方图；然后，将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据，对每个子块对应的直方图进行自适应加权，并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征；最后，通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明，利用该文提出的方法提取纹理特征，并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。
针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时，阈值不能自动选取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题，该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先，将图像进行分块，采用设定的自适应阈值提取每个子块的LBP或CS-LBP纹理直方图；然后，将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据，对每个子块对应的直方图进行自适应加权，并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征；最后，通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明，利用该文提出的方法提取纹理特征，并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。
2014, 36(6): 1334-1339.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01242
摘要:
针对单快拍情况下大多数空间谱估计方法失效的问题，该文提出一种直接利用阵列接收信号重排构造伪协方差矩阵的模型。理论分析表明，该模型更加灵活且更具一般性，已有的伪协方差矩阵构造方法可以统一在该模型下。在此基础上结合波束形成的思想，进一步提出一种基于阵列接收信号加权求和的伪协方差矩阵构造方法，该方法综合考虑了信噪比及阵列自由度两方面因素的影响，可在一定程度上提升估计性能。理论分析和仿真验证说明了该方法及模型的正确性和有效性。
针对单快拍情况下大多数空间谱估计方法失效的问题，该文提出一种直接利用阵列接收信号重排构造伪协方差矩阵的模型。理论分析表明，该模型更加灵活且更具一般性，已有的伪协方差矩阵构造方法可以统一在该模型下。在此基础上结合波束形成的思想，进一步提出一种基于阵列接收信号加权求和的伪协方差矩阵构造方法，该方法综合考虑了信噪比及阵列自由度两方面因素的影响，可在一定程度上提升估计性能。理论分析和仿真验证说明了该方法及模型的正确性和有效性。
2014, 36(6): 1340-1347.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00798
摘要:
去噪是小波分析的一个重要应用领域，相对于其它方法，小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中，如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法，通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数，而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明，该方法和现有的阈值去噪方法相比，具有显著的优势，能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。
去噪是小波分析的一个重要应用领域，相对于其它方法，小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中，如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法，通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数，而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明，该方法和现有的阈值去噪方法相比，具有显著的优势，能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。
2014, 36(6): 1348-1354.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01038
摘要:
最小均方(Least Mean Square, LMS)算法的更新方向是对最速下降方向的估计，其收敛速度也受到最速下降法的约束。为了摆脱该约束，该文在对LMS算法分析的基础上，提出一种针对LMS算法的分块方向优化方法。该方法通过分析误差信号来选择更新向量，使得算法的更新方向尽可能接近Newton方向。基于此方法，给出一种方向优化LMS(Direction Optimization LMS, DOLMS)算法，并推广到变步长DOLMS算法。理论分析与仿真结果表明，该方法与传统分块LMS算法相比，有更快的收敛速度和更小的计算复杂度。
最小均方(Least Mean Square, LMS)算法的更新方向是对最速下降方向的估计，其收敛速度也受到最速下降法的约束。为了摆脱该约束，该文在对LMS算法分析的基础上，提出一种针对LMS算法的分块方向优化方法。该方法通过分析误差信号来选择更新向量，使得算法的更新方向尽可能接近Newton方向。基于此方法，给出一种方向优化LMS(Direction Optimization LMS, DOLMS)算法，并推广到变步长DOLMS算法。理论分析与仿真结果表明，该方法与传统分块LMS算法相比，有更快的收敛速度和更小的计算复杂度。
2014, 36(6): 1355-1361.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00629
摘要:
稀疏表示模型中的正则化参数由未知的噪声和稀疏度共同决定，该参数的设置直接影响稀疏重构性能的好坏。然而目前稀疏表示问题优化求解算法或依靠主观、或依靠相关先验信息、或经过实验设置该参数，均无法自适应地设置调整该参数。针对这一问题，该文提出一种无需先验信息的参数自动调整的稀疏贝叶斯学习算法。首先对模型中各参数进行概率建模，然后在贝叶斯学习的框架下将参数设置及稀疏求解问题转化为一系列混合L1范数与加权L2范数之和的凸优化问题，最终通过迭代优化得到参数设置和问题求解。由理论推导和仿真实验可知，已知理想参数时，该算法与其它非自动设置参数的迭代重加权算法性能相当，甚至更优；在理想参数未知时，该算法的重构性能要明显优于其它算法。
稀疏表示模型中的正则化参数由未知的噪声和稀疏度共同决定，该参数的设置直接影响稀疏重构性能的好坏。然而目前稀疏表示问题优化求解算法或依靠主观、或依靠相关先验信息、或经过实验设置该参数，均无法自适应地设置调整该参数。针对这一问题，该文提出一种无需先验信息的参数自动调整的稀疏贝叶斯学习算法。首先对模型中各参数进行概率建模，然后在贝叶斯学习的框架下将参数设置及稀疏求解问题转化为一系列混合L1范数与加权L2范数之和的凸优化问题，最终通过迭代优化得到参数设置和问题求解。由理论推导和仿真实验可知，已知理想参数时，该算法与其它非自动设置参数的迭代重加权算法性能相当，甚至更优；在理想参数未知时，该算法的重构性能要明显优于其它算法。
2014, 36(6): 1362-1367.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01164
摘要:
针对目标信源数未知时的时延差估计问题，该文提出一种基于时延差方差加权的时延差估计方法。该方法利用目标辐射信号频率单元对应时延差估计比较稳定，噪声频率单元对应时延差估计比较随机的特点，对各频率单元的时延差估计结果进行时延差方差加权，突出信号所占频率单元时延差估计结果，实现对目标信源数未知时的时延差估计。在该文仿真条件下，相比一般分频带互相关法，该方法对信噪比的鲁棒性提高了。理论分析和实验结果表明：该方法对信源数和信噪比的鲁棒性好于一般分频带互相关法。
针对目标信源数未知时的时延差估计问题，该文提出一种基于时延差方差加权的时延差估计方法。该方法利用目标辐射信号频率单元对应时延差估计比较稳定，噪声频率单元对应时延差估计比较随机的特点，对各频率单元的时延差估计结果进行时延差方差加权，突出信号所占频率单元时延差估计结果，实现对目标信源数未知时的时延差估计。在该文仿真条件下，相比一般分频带互相关法，该方法对信噪比的鲁棒性提高了。理论分析和实验结果表明：该方法对信源数和信噪比的鲁棒性好于一般分频带互相关法。
2014, 36(6): 1368-1373.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01198
摘要:
该文研究用于多输入多输出(MIMO)雷达的具有低相关旁瓣的恒模波形设计方法，这类波形可以抑制距离旁瓣遮蔽和不同信号回波之间的相互干扰。首先，根据非周期相关函数与功率谱(PSD)之间的傅里叶变换对关系，将波形的相关特性优化问题转换为功率谱优化问题；然后，基于功率谱拟合的思想，将设计波形的功率谱向理想波形功率谱逼近；最后，在时、频域交替投影的算法框架下，利用快速傅里叶变换(FFT)实现波形的优化设计。计算机仿真表明，该算法能够设计具有良好相关特性的MIMO雷达波形且运算效率较高。
该文研究用于多输入多输出(MIMO)雷达的具有低相关旁瓣的恒模波形设计方法，这类波形可以抑制距离旁瓣遮蔽和不同信号回波之间的相互干扰。首先，根据非周期相关函数与功率谱(PSD)之间的傅里叶变换对关系，将波形的相关特性优化问题转换为功率谱优化问题；然后，基于功率谱拟合的思想，将设计波形的功率谱向理想波形功率谱逼近；最后，在时、频域交替投影的算法框架下，利用快速傅里叶变换(FFT)实现波形的优化设计。计算机仿真表明，该算法能够设计具有良好相关特性的MIMO雷达波形且运算效率较高。
2014, 36(6): 1374-1380.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01264
摘要:
针对采样引起时域相参积累损失以及相参积累算法运算量较大的问题，该文提出一种在快时间频域实现长时间相参积累的快速算法。该算法在快时间频域利用非均匀快速傅里叶变换(FFT)校正距离走动，完成相位补偿，然后通过快速逆傅里叶变换(IFFT)实现积累。该算法可以避免由采样引起的积累损失且运算量相对较小，理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性。
针对采样引起时域相参积累损失以及相参积累算法运算量较大的问题，该文提出一种在快时间频域实现长时间相参积累的快速算法。该算法在快时间频域利用非均匀快速傅里叶变换(FFT)校正距离走动，完成相位补偿，然后通过快速逆傅里叶变换(IFFT)实现积累。该算法可以避免由采样引起的积累损失且运算量相对较小，理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性。
2014, 36(6): 1381-1388.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01147
摘要:
由于非对称自旋目标在不同视角下宽带雷达观测到的散射点分布存在较大差异，因而需要单独研究其组网雷达成像算法。该文利用位于不同位置的两部宽带雷达获得的自旋目标1维距离像序列，基于非对称自旋目标多个散射中心的微动特征不变性，实现了自旋目标同一散射中心的关联，进而得到与目标真实尺寸相一致的3维像。仿真结果表明该算法重构精度好，对于散射中心的遮挡效应及RCS闪烁均不敏感。
由于非对称自旋目标在不同视角下宽带雷达观测到的散射点分布存在较大差异，因而需要单独研究其组网雷达成像算法。该文利用位于不同位置的两部宽带雷达获得的自旋目标1维距离像序列，基于非对称自旋目标多个散射中心的微动特征不变性，实现了自旋目标同一散射中心的关联，进而得到与目标真实尺寸相一致的3维像。仿真结果表明该算法重构精度好，对于散射中心的遮挡效应及RCS闪烁均不敏感。
2014, 36(6): 1389-1393.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01716
摘要:
利用雷达反射截面(RCS)序列估计进动周期为弹道目标特征提取和识别的重要途径。弹道目标在进动时，回波RCS序列为非平稳的周期序列，常规Fourier变换方法和周期间相关类方法需要较长观测时间和较高数据率才能有效地估计RCS的周期，这对于有限的雷达资源来说是不可接受的。该文提出一种新的估计弹道目标RCS序列周期的方法，该方法先利用特定频率附近的三角函数来拟合RCS序列，再求得使拟合误差最小的频率，即为RCS序列的进动频率。相比于常规方法，该文方法具有所需资源少，估计精度高的特点。RCS计算数据的仿真结果证明了该文方法的有效性。
利用雷达反射截面(RCS)序列估计进动周期为弹道目标特征提取和识别的重要途径。弹道目标在进动时，回波RCS序列为非平稳的周期序列，常规Fourier变换方法和周期间相关类方法需要较长观测时间和较高数据率才能有效地估计RCS的周期，这对于有限的雷达资源来说是不可接受的。该文提出一种新的估计弹道目标RCS序列周期的方法，该方法先利用特定频率附近的三角函数来拟合RCS序列，再求得使拟合误差最小的频率，即为RCS序列的进动频率。相比于常规方法，该文方法具有所需资源少，估计精度高的特点。RCS计算数据的仿真结果证明了该文方法的有效性。
2014, 36(6): 1394-1399.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00702
摘要:
组网雷达在提高目标检测、跟踪和抗干扰性能方面表现出巨大潜力，但也存在高自相关距离旁瓣和各节点雷达间波形的互相关干扰问题，同时还面临工作频段拥塞问题，尤其是工作在高频(HF)至超高频(UHF)的宽带组网雷达。针对上述问题，该文在信号恒模约束下，建立联合优化功率谱密度(Power Spectrum Density, PSD)，以及自相关和互相关函数积分旁瓣电平(Integrated Sidelobe Level, ISL)的波形设计目标函数。利用离散傅里叶变换性质和特征子空间分解，提出一种低运算复杂度的循环迭代算法求解该目标函数。仿真结果表明，优化后各节点雷达发射波形具有稀疏频谱特性，同时还具有低自相关和互相关干扰旁瓣，所提算法具有较高的运算效率。
组网雷达在提高目标检测、跟踪和抗干扰性能方面表现出巨大潜力，但也存在高自相关距离旁瓣和各节点雷达间波形的互相关干扰问题，同时还面临工作频段拥塞问题，尤其是工作在高频(HF)至超高频(UHF)的宽带组网雷达。针对上述问题，该文在信号恒模约束下，建立联合优化功率谱密度(Power Spectrum Density, PSD)，以及自相关和互相关函数积分旁瓣电平(Integrated Sidelobe Level, ISL)的波形设计目标函数。利用离散傅里叶变换性质和特征子空间分解，提出一种低运算复杂度的循环迭代算法求解该目标函数。仿真结果表明，优化后各节点雷达发射波形具有稀疏频谱特性，同时还具有低自相关和互相关干扰旁瓣，所提算法具有较高的运算效率。
2014, 36(6): 1400-1405.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01180
摘要:
基于风向多波束法的思想，该文提出了一种新的多波束法实现方式最小二乘多波束法，解决了传统实现方式可能存在的波束没有交点的问题。 将此方法应用到高频地波雷达OS081H的风向反演中，并与实测数据进行了对比，表明该方法可有效地消除风向模糊。同时，通过与最大似然法的结果进行比较分析，并考虑了风速对风向反演的影响，结果发现，风速越大风向反演结果的相关性和精度越好。
基于风向多波束法的思想，该文提出了一种新的多波束法实现方式最小二乘多波束法，解决了传统实现方式可能存在的波束没有交点的问题。 将此方法应用到高频地波雷达OS081H的风向反演中，并与实测数据进行了对比，表明该方法可有效地消除风向模糊。同时，通过与最大似然法的结果进行比较分析，并考虑了风速对风向反演的影响，结果发现，风速越大风向反演结果的相关性和精度越好。
2014, 36(6): 1406-1412.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01132
摘要:
在高光谱压缩感知重构中，充分利用图像的先验信息能有效提升算法的重构精度。现有重构算法均未考虑高光谱图像的谱间结构冗余信息，该文提出一种基于谱间结构相似先验的高光谱压缩感知重构方法。该方法通过谱间结构冗余定义高光谱结构图像，以结构图像为基础，设计一个压缩感知重构正则项，再结合高光谱图像的空间相关性和谱间统计相关性，提出一种新的压缩感知高光谱图像联合重构方案，并设计一种基于变量拆分的有效的求解算法。实验表明，在相同观测值数目下，该文算法的重构质量明显优于现有算法。
在高光谱压缩感知重构中，充分利用图像的先验信息能有效提升算法的重构精度。现有重构算法均未考虑高光谱图像的谱间结构冗余信息，该文提出一种基于谱间结构相似先验的高光谱压缩感知重构方法。该方法通过谱间结构冗余定义高光谱结构图像，以结构图像为基础，设计一个压缩感知重构正则项，再结合高光谱图像的空间相关性和谱间统计相关性，提出一种新的压缩感知高光谱图像联合重构方案，并设计一种基于变量拆分的有效的求解算法。实验表明，在相同观测值数目下，该文算法的重构质量明显优于现有算法。
2014, 36(6): 1413-1418.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01270
摘要:
针对自旋式稀疏阵列综合孔径微波辐射计近似于极坐标的采样方式下成像算法复杂、系统参数估计困难等问题，该文提出一种基于滤波反投影算法的系统参数估计方法。该方法通过对极坐标下狄拉克采样梳子函数进行1维傅里叶-汉克尔变换得到系统的点扩散函数，并根据点扩散函数主副瓣分解，重点分析了径向与角度方向采样间隔对无混叠视场范围的影响以及主瓣宽度对应的分辨率。该文同时利用滤波反投影算法推导了自旋式稀疏阵列辐射灵敏度的估计方法。数值仿真与实测点源响应函数的一致性表明了该模型的精确性。
针对自旋式稀疏阵列综合孔径微波辐射计近似于极坐标的采样方式下成像算法复杂、系统参数估计困难等问题，该文提出一种基于滤波反投影算法的系统参数估计方法。该方法通过对极坐标下狄拉克采样梳子函数进行1维傅里叶-汉克尔变换得到系统的点扩散函数，并根据点扩散函数主副瓣分解，重点分析了径向与角度方向采样间隔对无混叠视场范围的影响以及主瓣宽度对应的分辨率。该文同时利用滤波反投影算法推导了自旋式稀疏阵列辐射灵敏度的估计方法。数值仿真与实测点源响应函数的一致性表明了该模型的精确性。
2014, 36(6): 1419-1422.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01339
摘要:
该文定义了有限非链环R=F2+uF2+vF2+uvF2上(1+uv)-循环码的相关概念，讨论了其与该环上循环码的关系，证明了此环上(1+uv)-循环码在关于齐次重量的等距Gray映射hom下的二元象是一个长为8n的4-准循环码, 并由此映射得到了一些好的二元线性准循环码。
该文定义了有限非链环R=F2+uF2+vF2+uvF2上(1+uv)-循环码的相关概念，讨论了其与该环上循环码的关系，证明了此环上(1+uv)-循环码在关于齐次重量的等距Gray映射hom下的二元象是一个长为8n的4-准循环码, 并由此映射得到了一些好的二元线性准循环码。
2014, 36(6): 1423-1427.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01324
摘要:
该文首先定义了多离散对数问题，给出了现有隐含子群问题量子计算算法不适用于求解该问题的必要条件，且该问题在经典计算模式下，其困难性比离散对数问题难，用于求解有限域上离散对数问题的数域筛法不适用于求解多离散对数问题。然后设计了基于多离散对数问题的公钥密码，其安全性依赖于多离散对数问题，且公私钥的数据量小，分析了算法参数的选取原则，证明了算法脱密原理的正确性，算法在每次加密时需要随机选取一个数，使得算法对同一个明文加密所得的密文不一定相同。
该文首先定义了多离散对数问题，给出了现有隐含子群问题量子计算算法不适用于求解该问题的必要条件，且该问题在经典计算模式下，其困难性比离散对数问题难，用于求解有限域上离散对数问题的数域筛法不适用于求解多离散对数问题。然后设计了基于多离散对数问题的公钥密码，其安全性依赖于多离散对数问题，且公私钥的数据量小，分析了算法参数的选取原则，证明了算法脱密原理的正确性，算法在每次加密时需要随机选取一个数，使得算法对同一个明文加密所得的密文不一定相同。
2014, 36(6): 1428-1434.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01279
摘要:
多信道联合感知问题由于具有非凸性使得求解困难，该文首次尝试用确定性全局优化方法对该问题进行求解。该问题首先被转化为单调优化问题，进而提出一种基于单调优化框架的凸松弛分支定界(BRBCR)算法。仿真实验表明，所提算法较传统的凸优化方法可大幅度提升系统性能，收敛速度较PA(Polyblock Algorithm)以及传统的BRB算法提高了2个数量级，即使信道数目多达16，收敛精度为10-6，该文算法16 s内即可收敛。此外，该算法还可为其它算法提供基准，对这些算法性能进行评估。
多信道联合感知问题由于具有非凸性使得求解困难，该文首次尝试用确定性全局优化方法对该问题进行求解。该问题首先被转化为单调优化问题，进而提出一种基于单调优化框架的凸松弛分支定界(BRBCR)算法。仿真实验表明，所提算法较传统的凸优化方法可大幅度提升系统性能，收敛速度较PA(Polyblock Algorithm)以及传统的BRB算法提高了2个数量级，即使信道数目多达16，收敛精度为10-6，该文算法16 s内即可收敛。此外，该算法还可为其它算法提供基准，对这些算法性能进行评估。
2014, 36(6): 1435-1440.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01187
摘要:
考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术，现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题，该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础，利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量，估计出自干扰信号，实现了射频域的自适应干扰抵消，并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明，当迭代步长越大或统计时间越短时，算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间，0.3的归一化步长，80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下，该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。
考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术，现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题，该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础，利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量，估计出自干扰信号，实现了射频域的自适应干扰抵消，并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明，当迭代步长越大或统计时间越短时，算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间，0.3的归一化步长，80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下，该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。
2014, 36(6): 1441-1447.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01321
摘要:
针对无线数字通信系统中人工噪声方法可被多天线窃听者破解的问题，该文提出有限字符输入下物理层安全传输的一个充分条件，并以此为指导设计了一种类符号人工噪声方法。分析表明，人工噪声方法下，有限字符输入信号和窃听者无噪接收信号之间的等效信道是一个离散有噪无损信道(Discrete Noisy Lossless Channel, DNLC)。由于DNLC输入信号的可逆性为窃密提供了必要条件，窃听者通过增加天线可使窃听信道容量达到合法用户的信道容量上限，致使系统的保密互信息为零，因此破坏输入信号的可逆性是有限字符输入下物理层安全传输的一个充分条件。类符号人工噪声方法满足这一充分条件，可以保证物理层安全传输，仿真结果也表明了该方法的有效性。
针对无线数字通信系统中人工噪声方法可被多天线窃听者破解的问题，该文提出有限字符输入下物理层安全传输的一个充分条件，并以此为指导设计了一种类符号人工噪声方法。分析表明，人工噪声方法下，有限字符输入信号和窃听者无噪接收信号之间的等效信道是一个离散有噪无损信道(Discrete Noisy Lossless Channel, DNLC)。由于DNLC输入信号的可逆性为窃密提供了必要条件，窃听者通过增加天线可使窃听信道容量达到合法用户的信道容量上限，致使系统的保密互信息为零，因此破坏输入信号的可逆性是有限字符输入下物理层安全传输的一个充分条件。类符号人工噪声方法满足这一充分条件，可以保证物理层安全传输，仿真结果也表明了该方法的有效性。
2014, 36(6): 1448-1453.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01327
摘要:
针对现有的联合信道估计及OFDM信号检测算法性能不高的问题，该文提出一种基于整体最小二乘的联合信道估计及OFDM信号检测算法。该算法首先通过导频估计初始的信道信息，在此基础上不断地采用整体最小二乘进行OFDM信号检测及信道估计，有效缓解迭代模型误差的影响，加快了算法迭代的收敛速度，提高了信道估计的精度，从而降低了OFDM系统的误码率。该文推导的信道估计克拉美罗界及仿真结果均表明所提出的算法在时变信道环境下优于现有的联合信道估计及OFDM信号检测算法。
针对现有的联合信道估计及OFDM信号检测算法性能不高的问题，该文提出一种基于整体最小二乘的联合信道估计及OFDM信号检测算法。该算法首先通过导频估计初始的信道信息，在此基础上不断地采用整体最小二乘进行OFDM信号检测及信道估计，有效缓解迭代模型误差的影响，加快了算法迭代的收敛速度，提高了信道估计的精度，从而降低了OFDM系统的误码率。该文推导的信道估计克拉美罗界及仿真结果均表明所提出的算法在时变信道环境下优于现有的联合信道估计及OFDM信号检测算法。
2014, 36(6): 1454-1459.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01201
摘要:
针对双向中继信道，该文提出一种基于连续相位频移键控(CPFSK)调制的物理层网络编码(PNC)机制，即CPFSK-PNC。与已有的采用BPSK, QPSK等调制方式的物理层网络编码相比，该机制引入CPFSK的技术优势，提高了系统的频谱效率和功率效率。该文对瑞利衰落信道中CPFSK-PNC的物理层网络编码检测进行了研究。首先，利用CPFSK信号的记忆特性，根据最大似然准则设计了中继节点的物理层网络编码检测方案；其次，分析了信号之间最小欧氏距离并给出中继检测的平均误比特率下边界；最后，仿真验证了理论分析结果。
针对双向中继信道，该文提出一种基于连续相位频移键控(CPFSK)调制的物理层网络编码(PNC)机制，即CPFSK-PNC。与已有的采用BPSK, QPSK等调制方式的物理层网络编码相比，该机制引入CPFSK的技术优势，提高了系统的频谱效率和功率效率。该文对瑞利衰落信道中CPFSK-PNC的物理层网络编码检测进行了研究。首先，利用CPFSK信号的记忆特性，根据最大似然准则设计了中继节点的物理层网络编码检测方案；其次，分析了信号之间最小欧氏距离并给出中继检测的平均误比特率下边界；最后，仿真验证了理论分析结果。
2014, 36(6): 1460-1464.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01307
摘要:
在基于有限反馈的多天线MIMO广播信道下，由信道量化误差带来的多用户干扰(MUI)会严重地降低系统性能。天线合并技术可以利用多接收天线提供的多维自由度有效地改善系统性能。该文针对最近被证明为最优的反馈资源分配策略，设计了一种线性天线合并算法，该算法在提高反馈精度和增强期望信号增益之间做出合理的折中，可使期望输出信噪干扰比(SINR)最大化。首先导出了线性合并器期望输出SINR的下界闭合表达式，然后利用这个表达式得到使输出SINR最大化的线性合并器。仿真表明该线性合并算法与已有算法相比具有明显的性能提升。
在基于有限反馈的多天线MIMO广播信道下，由信道量化误差带来的多用户干扰(MUI)会严重地降低系统性能。天线合并技术可以利用多接收天线提供的多维自由度有效地改善系统性能。该文针对最近被证明为最优的反馈资源分配策略，设计了一种线性天线合并算法，该算法在提高反馈精度和增强期望信号增益之间做出合理的折中，可使期望输出信噪干扰比(SINR)最大化。首先导出了线性合并器期望输出SINR的下界闭合表达式，然后利用这个表达式得到使输出SINR最大化的线性合并器。仿真表明该线性合并算法与已有算法相比具有明显的性能提升。
2014, 36(6): 1465-1471.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01027
摘要:
Turbo均衡应用在水声通信中的问题主要在于水声信道时间扩展长，多接收阵元处理复杂度较高。该文研究了将时间反转与马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)均衡联合优化算法用于实现Turbo均衡。首先进行时间反转实现多接收阵元较长多径时延的压缩，再利用白化滤波器解决时间反转造成的噪声模型失配问题，最后利用复杂度较低的MCMC均衡器结合软迭代信道估计对时间反转合并后得到的信号进行均衡。结合真实实验信道条件对信道响应估计的误差建立模型，通过仿真比较得出， 该算法在相同条件下相对于多阵元直接自适应Turbo均衡算法复杂度降低67%，且有1.6 dB的误码率性能增益。通过对湖上试验数据进行处理，进一步验证了该算法的优势。
Turbo均衡应用在水声通信中的问题主要在于水声信道时间扩展长，多接收阵元处理复杂度较高。该文研究了将时间反转与马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)均衡联合优化算法用于实现Turbo均衡。首先进行时间反转实现多接收阵元较长多径时延的压缩，再利用白化滤波器解决时间反转造成的噪声模型失配问题，最后利用复杂度较低的MCMC均衡器结合软迭代信道估计对时间反转合并后得到的信号进行均衡。结合真实实验信道条件对信道响应估计的误差建立模型，通过仿真比较得出， 该算法在相同条件下相对于多阵元直接自适应Turbo均衡算法复杂度降低67%，且有1.6 dB的误码率性能增益。通过对湖上试验数据进行处理，进一步验证了该算法的优势。
2014, 36(6): 1472-1477.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01337
摘要:
该文针对射频识别(RFID)领域中的安全认证协议和多标签防碰撞算法两个研究热点，设计了一种基于码分多址防碰撞算法的RFID安全认证协议。协议支持密钥的动态更新并引入标志位机制选择备用密钥来抵御数据库同步攻击，同时结合码分多址技术，应用重传随机数进行扩频码的选择，实现一次重传解决多标签识别中因数据碰撞造成的标签不识别的问题。首先，描述协议的流程及防碰撞原理；其次，应用SVO逻辑对认证协议的正确性进行证明；最后，对应用该认证协议的系统吞吐效率进行数值分析，分析表明其吞吐效率高于传统防碰撞算法。
该文针对射频识别(RFID)领域中的安全认证协议和多标签防碰撞算法两个研究热点，设计了一种基于码分多址防碰撞算法的RFID安全认证协议。协议支持密钥的动态更新并引入标志位机制选择备用密钥来抵御数据库同步攻击，同时结合码分多址技术，应用重传随机数进行扩频码的选择，实现一次重传解决多标签识别中因数据碰撞造成的标签不识别的问题。首先，描述协议的流程及防碰撞原理；其次，应用SVO逻辑对认证协议的正确性进行证明；最后，对应用该认证协议的系统吞吐效率进行数值分析，分析表明其吞吐效率高于传统防碰撞算法。
2014, 36(6): 1478-1484.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01163
摘要:
无线传感器网络中top-k查询处理的节点能量高效以及实现各节点的能量消耗均衡，可以有效延长网络的生命周期。该文提出一种基于采样技术和节点空间相关性，来实现节点的能量均衡和高效的查询处理算法，称为能量均衡采样(,)近似top-k算法EBSTopk(,)。首先对传感器网络进行分区处理，利用区域内两两节点间的空间相关性对其建立线性回归预测模型和高斯预测模型；然后根据用户给定的相对误差界和置信水平1-建立节点高相关性预测准则；最后根据上述预测模型和准则，提出基于反复随机采样的能量均衡算法EBSTopk(,)-LR和EBSTopk(,)-MG。实验表明，所提出的EBSTopk(,)算法减少了无线传感器网络中的全局能量消耗，且在多次top-k查询后各节点的能量消耗达到均衡。
无线传感器网络中top-k查询处理的节点能量高效以及实现各节点的能量消耗均衡，可以有效延长网络的生命周期。该文提出一种基于采样技术和节点空间相关性，来实现节点的能量均衡和高效的查询处理算法，称为能量均衡采样(,)近似top-k算法EBSTopk(,)。首先对传感器网络进行分区处理，利用区域内两两节点间的空间相关性对其建立线性回归预测模型和高斯预测模型；然后根据用户给定的相对误差界和置信水平1-建立节点高相关性预测准则；最后根据上述预测模型和准则，提出基于反复随机采样的能量均衡算法EBSTopk(,)-LR和EBSTopk(,)-MG。实验表明，所提出的EBSTopk(,)算法减少了无线传感器网络中的全局能量消耗，且在多次top-k查询后各节点的能量消耗达到均衡。
2014, 36(6): 1485-1491.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01225
摘要:
该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法，为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分，首先利用RFM(Recentness, Frequency, Monetary amount)模型分析用户的行为，将相同行为的用户归为一组；然后结合用户的最近习惯，使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则，并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集；最后进行协同过滤式推荐，完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取，避免了直接对视频大数据的处理；另外，视频推荐随着用户行为的改变而动态变化，更加符合实际情况。实验结果表明，该方法有效并且稳定，相比于单一推荐方法，在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。
该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法，为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分，首先利用RFM(Recentness, Frequency, Monetary amount)模型分析用户的行为，将相同行为的用户归为一组；然后结合用户的最近习惯，使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则，并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集；最后进行协同过滤式推荐，完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取，避免了直接对视频大数据的处理；另外，视频推荐随着用户行为的改变而动态变化，更加符合实际情况。实验结果表明，该方法有效并且稳定，相比于单一推荐方法，在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。
2014, 36(6): 1492-1497.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01171
摘要:
定位技术是无线传感器网络的关键技术，而关于移动节点的定位又是其中的技术难点。该文针对移动节点定位问题提出基于灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法(GPLA)。算法在基于蒙特卡罗定位思想的基础上，利用灰度预测模型进行运动预测，精确采样区域，用估计距离进行滤波，提高采样粒子的有效性，通过限制性的线性交叉操作来生成新粒子，从而加快样本生成，减少采样次数，提高算法效率。仿真实验中，该算法在通信半径、锚节点密度、样本大小等条件变化的情况下，表现出较好的性能与较强的自适应性。
定位技术是无线传感器网络的关键技术，而关于移动节点的定位又是其中的技术难点。该文针对移动节点定位问题提出基于灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法(GPLA)。算法在基于蒙特卡罗定位思想的基础上，利用灰度预测模型进行运动预测，精确采样区域，用估计距离进行滤波，提高采样粒子的有效性，通过限制性的线性交叉操作来生成新粒子，从而加快样本生成，减少采样次数，提高算法效率。仿真实验中，该算法在通信半径、锚节点密度、样本大小等条件变化的情况下，表现出较好的性能与较强的自适应性。
2014, 36(6): 1498-1503.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01128
摘要:
该文针对大规模水下传感器网络，对信标节点覆盖内的节点，设计了基于静态信标节点的时间同步算法；对信标节点覆盖范围外的节点，设计了动态节点辅助的时间同步算法。减少了节点移动对同步精度的影响。同时，根据水下声速变化规律，设计了水下传感器网络分层时间同步机制，有效克服了已有算法在处理大规模水下传感器网络时间同步问题上的不足。仿真结果表明，该方法的同步效果明显好于现有的算法。
该文针对大规模水下传感器网络，对信标节点覆盖内的节点，设计了基于静态信标节点的时间同步算法；对信标节点覆盖范围外的节点，设计了动态节点辅助的时间同步算法。减少了节点移动对同步精度的影响。同时，根据水下声速变化规律，设计了水下传感器网络分层时间同步机制，有效克服了已有算法在处理大规模水下传感器网络时间同步问题上的不足。仿真结果表明，该方法的同步效果明显好于现有的算法。
2014, 36(6): 1504-1508.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01296
摘要:
随着新型电子器件越来越多地被机载航电设备所采用，单粒子翻转(Single Event Upset, SEU)故障已经成为影响航空飞行安全的重大隐患。首先，针对由于单粒子翻转故障的随机性，该文对不同时刻发生的单粒子翻转故障引入了多时钟控制，构建了SEU故障注入测试系统。然后模拟真实情况下单粒子效应引发的多时间点故障，研究了单粒子效应对基于FPGA构成的时序电路的影响，并在线统计了被测模块的失效数据和失效率。实验结果表明，对于基于FPGA构建容错电路，采用多时钟沿三模冗余(Triple Modular Redundancy, TMR) 加固技术可比传统TMR技术提高约1.86倍的抗SEU性能；该多时钟SEU故障注入测试系统可以快速、准确、低成本地实现单粒子翻转故障测试，从而验证了SEU加固技术的有效性。
随着新型电子器件越来越多地被机载航电设备所采用，单粒子翻转(Single Event Upset, SEU)故障已经成为影响航空飞行安全的重大隐患。首先，针对由于单粒子翻转故障的随机性，该文对不同时刻发生的单粒子翻转故障引入了多时钟控制，构建了SEU故障注入测试系统。然后模拟真实情况下单粒子效应引发的多时间点故障，研究了单粒子效应对基于FPGA构成的时序电路的影响，并在线统计了被测模块的失效数据和失效率。实验结果表明，对于基于FPGA构建容错电路，采用多时钟沿三模冗余(Triple Modular Redundancy, TMR) 加固技术可比传统TMR技术提高约1.86倍的抗SEU性能；该多时钟SEU故障注入测试系统可以快速、准确、低成本地实现单粒子翻转故障测试，从而验证了SEU加固技术的有效性。
2014, 36(6): 1509-1514.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01005
摘要:
为提高甚长基线干涉测量(VLBI)带宽综合处理精度，在接收系统各通道时延一致的情况下，对数字基带转换器(DBBC)子通道时延对带宽综合精度的影响进行了分析。通过理论推导，首次发现在单站群时延测量中，子通道时延会使不同子通道之间产生相位阶梯，引入带宽综合处理误差；在双站时延差测量中，当两个观测站相应子通道本振频率差不相同时，也会出现相位阶梯，降低带宽综合处理精度。针对不同数字基带转换器结构，讨论子通道时延的影响域，提出通过子通道时延补偿消除相位阶梯。仿真结果表明，子通道时延补偿可以有效消除相位阶梯，使带宽综合处理精度至少提高一个量级以上。
为提高甚长基线干涉测量(VLBI)带宽综合处理精度，在接收系统各通道时延一致的情况下，对数字基带转换器(DBBC)子通道时延对带宽综合精度的影响进行了分析。通过理论推导，首次发现在单站群时延测量中，子通道时延会使不同子通道之间产生相位阶梯，引入带宽综合处理误差；在双站时延差测量中，当两个观测站相应子通道本振频率差不相同时，也会出现相位阶梯，降低带宽综合处理精度。针对不同数字基带转换器结构，讨论子通道时延的影响域，提出通过子通道时延补偿消除相位阶梯。仿真结果表明，子通道时延补偿可以有效消除相位阶梯，使带宽综合处理精度至少提高一个量级以上。
2014, 36(6): 1515-1519.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01214
摘要:
该文设计了一种平面印刷偶极子波束扫描寄生阵列天线，可用于移动终端设备以提高通信质量和系统容量。通过改变加载在寄生单元中的电抗值可以控制天线的最大辐射方向。天线基本结构用电磁场全波软件设计，所需加载的电抗值通过差分进化算法(DE)优化得出。实测的天线主波束方向在xoy平面内-34~38之间扫描；在各方向上，中心工作频率上的增益在3.6~4.9 dBi之间变化，反射系数小于-10 dB的频带在5.63~5.96 GHz之间，带宽为330 MHz。实测结果表明，天线具有良好的波束扫描性能，采用的设计和优化方法准确高效。
该文设计了一种平面印刷偶极子波束扫描寄生阵列天线，可用于移动终端设备以提高通信质量和系统容量。通过改变加载在寄生单元中的电抗值可以控制天线的最大辐射方向。天线基本结构用电磁场全波软件设计，所需加载的电抗值通过差分进化算法(DE)优化得出。实测的天线主波束方向在xoy平面内-34~38之间扫描；在各方向上，中心工作频率上的增益在3.6~4.9 dBi之间变化，反射系数小于-10 dB的频带在5.63~5.96 GHz之间，带宽为330 MHz。实测结果表明，天线具有良好的波束扫描性能，采用的设计和优化方法准确高效。
2014, 36(6): 1520-1524.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01239
摘要:
该文利用高次DDO(Data Dependent Operations)结构的差分重量平衡性和SPN结构的高概率差分对构造了Eagle-128分组密码算法的两条5轮相关密钥-差分特征，通过连接两条5轮特征构造了完全轮相关密钥-矩形区分器，并对算法进行了相关密钥-矩形攻击，恢复出了Eagle-128算法的64 bit密钥。攻击所需的数据复杂度为281.5个相关密钥-选择明文，计算复杂度为2106.7次Eagle-128算法加密，存储复杂度为250 Byte存储空间，成功率约为0.954。分析结果表明，Eagle-128算法在相关密钥-矩形攻击条件下的有效密钥长度为192 bit。
该文利用高次DDO(Data Dependent Operations)结构的差分重量平衡性和SPN结构的高概率差分对构造了Eagle-128分组密码算法的两条5轮相关密钥-差分特征，通过连接两条5轮特征构造了完全轮相关密钥-矩形区分器，并对算法进行了相关密钥-矩形攻击，恢复出了Eagle-128算法的64 bit密钥。攻击所需的数据复杂度为281.5个相关密钥-选择明文，计算复杂度为2106.7次Eagle-128算法加密，存储复杂度为250 Byte存储空间，成功率约为0.954。分析结果表明，Eagle-128算法在相关密钥-矩形攻击条件下的有效密钥长度为192 bit。
