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2015年 第37卷 第1期
2015, 37(1): 1-8.
doi: 10.11999/JEIT140315
摘要:
传统捷变频成像方法具有高旁瓣、低分辨率的缺点。鉴于捷变频ISAR回波信号的稀疏性，该文基于原始数据的2维压缩感知方案，在贝叶斯原理框架下，用稀疏贝叶斯算法方差成分扩张压缩方法(ExCoV)实现捷变频ISAR像的重建。贝叶斯框架下的稀疏重构算法考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声，因而能够更好地重建目标系数。作为一种新的稀疏贝叶斯算法，ExCoV不同于稀疏贝叶斯学习(SBL)算法中赋予所有的信号元素各自的方差分量参数，ExCoV方法仅仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量，并拥有比SBL方法更少的参数，克服了SBL算法参数多时效性差的缺点。仿真结果表明，该方法能克服传统捷变频成像缺点，并能够实现低信噪比条件下的2维高精度成像。
传统捷变频成像方法具有高旁瓣、低分辨率的缺点。鉴于捷变频ISAR回波信号的稀疏性，该文基于原始数据的2维压缩感知方案，在贝叶斯原理框架下，用稀疏贝叶斯算法方差成分扩张压缩方法(ExCoV)实现捷变频ISAR像的重建。贝叶斯框架下的稀疏重构算法考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声，因而能够更好地重建目标系数。作为一种新的稀疏贝叶斯算法，ExCoV不同于稀疏贝叶斯学习(SBL)算法中赋予所有的信号元素各自的方差分量参数，ExCoV方法仅仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量，并拥有比SBL方法更少的参数，克服了SBL算法参数多时效性差的缺点。仿真结果表明，该方法能克服传统捷变频成像缺点，并能够实现低信噪比条件下的2维高精度成像。
2015, 37(1): 9-14.
doi: 10.11999/JEIT140202
摘要:
该文针对多脉冲发射协同结构的分布式全相参雷达，首先建立了全相参模式下的信号模型，然后推导了输出信噪比增益(oSNRg)的解析式，并基于相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)，利用多项式拟合，获得了oSNRg上界的数值解。结果表明：增加发射天线数或脉冲数能够提高oSNRg；而增加接收天线数能否提高oSNRg取决于输入信噪比大小，输入信噪比较大时则oSNRg随之提高，较小时反而随之下降。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。
该文针对多脉冲发射协同结构的分布式全相参雷达，首先建立了全相参模式下的信号模型，然后推导了输出信噪比增益(oSNRg)的解析式，并基于相干参数估计的克拉美-罗界(CRB)，利用多项式拟合，获得了oSNRg上界的数值解。结果表明：增加发射天线数或脉冲数能够提高oSNRg；而增加接收天线数能否提高oSNRg取决于输入信噪比大小，输入信噪比较大时则oSNRg随之提高，较小时反而随之下降。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。
2015, 37(1): 15-21.
doi: 10.11999/JEIT140290
摘要:
针对多径效应的影响，该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模，同时考虑发射和接收端的镜面反射信号，并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响，在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干，即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题，并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高，适用于未知噪声背景及低信噪比环境，并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。
针对多径效应的影响，该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模，同时考虑发射和接收端的镜面反射信号，并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响，在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干，即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题，并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高，适用于未知噪声背景及低信噪比环境，并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。
2015, 37(1): 22-28.
doi: 10.11999/JEIT140550
摘要:
基于模型的目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)的一个重要应用，基于模型目标分解依赖于极化数据仅能获得各散射机制的能量信息。该文将基于模型的分解技术应用到模式的简缩极化干涉SAR(C-PolInSAR)数据中，对互相关矩阵进行分解，在获得各散射机制功率的同时获得对应的散射相位中心。该文首先推导出3种散射机制简缩极化SAR干涉观测下散射模型，然后运用数值计算方法进行目标分解，最终求解出各散射机制的功率贡献及相位中心高度信息。仿真数据验证了该算法的有效性，分析了不同波段及不同地表参数对分解结果的影响。
基于模型的目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)的一个重要应用，基于模型目标分解依赖于极化数据仅能获得各散射机制的能量信息。该文将基于模型的分解技术应用到模式的简缩极化干涉SAR(C-PolInSAR)数据中，对互相关矩阵进行分解，在获得各散射机制功率的同时获得对应的散射相位中心。该文首先推导出3种散射机制简缩极化SAR干涉观测下散射模型，然后运用数值计算方法进行目标分解，最终求解出各散射机制的功率贡献及相位中心高度信息。仿真数据验证了该算法的有效性，分析了不同波段及不同地表参数对分解结果的影响。
2015, 37(1): 29-36.
doi: 10.11999/JEIT140129
摘要:
在目标识别中，对于样本数较多且分布复杂的数据，若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器，会增加分类器的训练复杂度，且容易忽视样本的内在结构，不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME)，即将训练样本集划分为多个训练样本子集，并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数，并且每个子集的学习独立于后端的任务，如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法，采用DP混合模型自动确定样本聚类个数，同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法，DPLVSVM 将聚类过程和分类器的训练过程联合优化，保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性，而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。
在目标识别中，对于样本数较多且分布复杂的数据，若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器，会增加分类器的训练复杂度，且容易忽视样本的内在结构，不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME)，即将训练样本集划分为多个训练样本子集，并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数，并且每个子集的学习独立于后端的任务，如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法，采用DP混合模型自动确定样本聚类个数，同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法，DPLVSVM 将聚类过程和分类器的训练过程联合优化，保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性，而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。
2015, 37(1): 37-42.
doi: 10.11999/JEIT140314
摘要:
针对传统GPS接收机在弱信号环境下跟踪误差大，收敛速度慢的缺点，该文提出一种基于I/Q支路相干积分观测滤波的GPS信号跟踪方法。将接收机I/Q支路相干积分输出为观测量，应用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法构建卡尔曼滤波器，得到基带数字信号处理滤波模型，闭合接收机跟踪环路。该方法能够有效减小传统GPS跟踪环路中信号参数的估计误差，提高接收机抗干扰能力和弱信号环境下环路跟踪性能。仿真对比结果表明，不同载噪比环境下相比传统GPS信号跟踪的方法，基于I/Q支路相干积分观测的信号跟踪算法能够提高跟踪精度，加快跟踪收敛速度。
针对传统GPS接收机在弱信号环境下跟踪误差大，收敛速度慢的缺点，该文提出一种基于I/Q支路相干积分观测滤波的GPS信号跟踪方法。将接收机I/Q支路相干积分输出为观测量，应用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法构建卡尔曼滤波器，得到基带数字信号处理滤波模型，闭合接收机跟踪环路。该方法能够有效减小传统GPS跟踪环路中信号参数的估计误差，提高接收机抗干扰能力和弱信号环境下环路跟踪性能。仿真对比结果表明，不同载噪比环境下相比传统GPS信号跟踪的方法，基于I/Q支路相干积分观测的信号跟踪算法能够提高跟踪精度，加快跟踪收敛速度。
2015, 37(1): 43-49.
doi: 10.11999/JEIT140238
摘要:
为实现实时快速的全天候、高精度、大范围测距，该文提出了基于幅度调制的微波雷达测距方法。在分析主要微波雷达特点的基础上，深入探讨了该方法测尺频率和测距范围、精度之间的数学关系，并利用调制在高频载波的低频信号满足大范围测距需求，采用基于测时技术的高精度测相方法实现高精度与高速度测距，并基于混频器、测时芯片TDC-GP2等器件搭建了雷达实验系统。实验表明，基于TDC-GP2测相单元的测相精度达(2.7110-4)，并在2.4 GHz载波、150 kHz调制信号的条件下，对3.0～4.1 m内目标的测距实验证明了系统具有1000 m大范围测距的可行性，且目标处于3.0 m时测距精度为0.0187 m，系统单次平均测距时间为0.02～0.03 s。
为实现实时快速的全天候、高精度、大范围测距，该文提出了基于幅度调制的微波雷达测距方法。在分析主要微波雷达特点的基础上，深入探讨了该方法测尺频率和测距范围、精度之间的数学关系，并利用调制在高频载波的低频信号满足大范围测距需求，采用基于测时技术的高精度测相方法实现高精度与高速度测距，并基于混频器、测时芯片TDC-GP2等器件搭建了雷达实验系统。实验表明，基于TDC-GP2测相单元的测相精度达(2.7110-4)，并在2.4 GHz载波、150 kHz调制信号的条件下，对3.0～4.1 m内目标的测距实验证明了系统具有1000 m大范围测距的可行性，且目标处于3.0 m时测距精度为0.0187 m，系统单次平均测距时间为0.02～0.03 s。
2015, 37(1): 50-55.
doi: 10.11999/JEIT140244
摘要:
传感器观测目标的拓扑信息可用于解决系统误差下的航迹关联问题，但传统方法对航迹信息利用不足且难以适应传感器虚警和漏报的情形。论文提出一种基于拓扑统计距离的航迹抗差关联算法，首先转换目标状态估计及其协方差以得到目标参照系下的拓扑描述；然后在推导拓扑统计距离的基础上，进行全局最优关联；最后以目标参照系下邻居目标关联对的平均统计距离作为参照目标间的关联度，根据双门限准则完成参照目标的关联判决。仿真结果表明，在密集编队目标、随机分布目标和传感器存在虚警漏报条件下，该算法的性能明显优于传统方法。
传感器观测目标的拓扑信息可用于解决系统误差下的航迹关联问题，但传统方法对航迹信息利用不足且难以适应传感器虚警和漏报的情形。论文提出一种基于拓扑统计距离的航迹抗差关联算法，首先转换目标状态估计及其协方差以得到目标参照系下的拓扑描述；然后在推导拓扑统计距离的基础上，进行全局最优关联；最后以目标参照系下邻居目标关联对的平均统计距离作为参照目标间的关联度，根据双门限准则完成参照目标的关联判决。仿真结果表明，在密集编队目标、随机分布目标和传感器存在虚警漏报条件下，该算法的性能明显优于传统方法。
2015, 37(1): 56-62.
doi: 10.11999/JEIT140230
摘要:
对于密集杂波环境中的多目标跟踪，传统集中式多传感器多假设跟踪(CMS-MHT)算法在每一时刻的航迹-量测关联假设数量大大增加，导致数据关联不确定性增大，以至很难由常规航迹得分给出正确关联，表现为高的漏情率以及航迹分裂现象。基于传感器测量误差较小时虚警与目标量测的空间分布特点，针对多个相同类型传感器进行目标跟踪，该文提出一种角度信息辅助的CMS-MHT算法，设计了新的角度信息辅助的航迹得分计算方法，可以降低航迹-量测关联的不确定性，从而得到比传统CMS-MHT更优的关联假设。仿真实验结果表明，在密集杂波环境中，该算法能有效降低漏情率，并有更好的航迹完整性。
对于密集杂波环境中的多目标跟踪，传统集中式多传感器多假设跟踪(CMS-MHT)算法在每一时刻的航迹-量测关联假设数量大大增加，导致数据关联不确定性增大，以至很难由常规航迹得分给出正确关联，表现为高的漏情率以及航迹分裂现象。基于传感器测量误差较小时虚警与目标量测的空间分布特点，针对多个相同类型传感器进行目标跟踪，该文提出一种角度信息辅助的CMS-MHT算法，设计了新的角度信息辅助的航迹得分计算方法，可以降低航迹-量测关联的不确定性，从而得到比传统CMS-MHT更优的关联假设。仿真实验结果表明，在密集杂波环境中，该算法能有效降低漏情率，并有更好的航迹完整性。
2015, 37(1): 63-70.
doi: 10.11999/JEIT140143
摘要:
该文引入变化检测思想，利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异，通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离，计算目标像素聚集度(TPAM)特征，实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估，从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标，有效去除杂波虚警。首先，基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设，构建似然比变化检测量获取差异图像；然后，利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离，生成二值图像；最后，利用切片中心像素为种子点，对二值图像进行区域生长，计算目标像素聚集度特征，并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明，该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高，具有良好的鉴别性能，能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警，有效地降低目标检测虚警率。
该文引入变化检测思想，利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异，通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离，计算目标像素聚集度(TPAM)特征，实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估，从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标，有效去除杂波虚警。首先，基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设，构建似然比变化检测量获取差异图像；然后，利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离，生成二值图像；最后，利用切片中心像素为种子点，对二值图像进行区域生长，计算目标像素聚集度特征，并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明，该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高，具有良好的鉴别性能，能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警，有效地降低目标检测虚警率。
2015, 37(1): 71-77.
doi: 10.11999/JEIT140121
摘要:
从合成孔径雷达(SAR)成像模型出发，在稀疏条件下，该文结合散射中心理论，从低分辨率图像中估计高分辨率图像的散射点参数，用若干sinc函数对感兴趣目标区(ROI)进行重建并抑制旁瓣，获得超分辨ROI切片。基于非线性最小二乘(NLS)估计给出了该超分辨重建问题的迭代求解算法，并以TerraSAR-X数据进行仿真验证，仿真结果表明，该文所提方法相比双立方插值和1范数正则化方法能够获得更高的空间分辨率与目标杂波比(TCR)。后续分析表明，散射点参数的估计精度受到信噪比和sinc函数重建3 dB带宽共同影响，重建3 dB带宽越大对噪声的鲁棒性越强。
从合成孔径雷达(SAR)成像模型出发，在稀疏条件下，该文结合散射中心理论，从低分辨率图像中估计高分辨率图像的散射点参数，用若干sinc函数对感兴趣目标区(ROI)进行重建并抑制旁瓣，获得超分辨ROI切片。基于非线性最小二乘(NLS)估计给出了该超分辨重建问题的迭代求解算法，并以TerraSAR-X数据进行仿真验证，仿真结果表明，该文所提方法相比双立方插值和1范数正则化方法能够获得更高的空间分辨率与目标杂波比(TCR)。后续分析表明，散射点参数的估计精度受到信噪比和sinc函数重建3 dB带宽共同影响，重建3 dB带宽越大对噪声的鲁棒性越强。
2015, 37(1): 78-84.
doi: 10.11999/JEIT140214
摘要:
如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法，通过一种波段选择算法构造训练样本集合，利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码，并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码，从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能，其率失真性能明显优于3D-SPIHT，并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。
如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法，通过一种波段选择算法构造训练样本集合，利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码，并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码，从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能，其率失真性能明显优于3D-SPIHT，并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。
2015, 37(1): 85-90.
doi: 10.11999/JEIT140313
摘要:
针对到达时间差(TDOA)定位中出现的非线性估计问题，该文提出一种线性校正TDOA定位算法。首先将高度非线性的TDOA定位方程组转化为一组关于辐射源位置的伪线性方程，利用加权最小二乘(WLS)估计进行初始求解；然后在此基础上通过一阶泰勒级数展开把伪线性方程组转化为关于估计偏差的线性加权最小二乘问题并进行求解，分析了所提算法在测量误差较小时的有效性。最后提出了一种基于加权最小二乘估计的恒加速度运动辐射源的定位方法，相应的估计性能在测量误差较小时也接近克拉美罗界(CRLB)。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。
针对到达时间差(TDOA)定位中出现的非线性估计问题，该文提出一种线性校正TDOA定位算法。首先将高度非线性的TDOA定位方程组转化为一组关于辐射源位置的伪线性方程，利用加权最小二乘(WLS)估计进行初始求解；然后在此基础上通过一阶泰勒级数展开把伪线性方程组转化为关于估计偏差的线性加权最小二乘问题并进行求解，分析了所提算法在测量误差较小时的有效性。最后提出了一种基于加权最小二乘估计的恒加速度运动辐射源的定位方法，相应的估计性能在测量误差较小时也接近克拉美罗界(CRLB)。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。
2015, 37(1): 91-96.
doi: 10.11999/JEIT140281
摘要:
Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构，它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集，而同步Nyquist折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。该文在此基础上提出一种新的基于双本振方案的SNYFR结构，推导了多分量LFM输入下的数学模型。并基于此结构，提出一种基于正弦调频匹配(SFMM)与分数阶域折叠补偿相结合的多分量LFM信号奈奎斯特区域(NZ)判定与参数估计算法，克服了单本振SNYFR结构处理多分量LFM输入时的困难，提高了NZ判定及参数估计的抗噪声性能。计算机仿真表明，该文算法可以有效地对多分量LFM信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。
Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构，它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集，而同步Nyquist折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。该文在此基础上提出一种新的基于双本振方案的SNYFR结构，推导了多分量LFM输入下的数学模型。并基于此结构，提出一种基于正弦调频匹配(SFMM)与分数阶域折叠补偿相结合的多分量LFM信号奈奎斯特区域(NZ)判定与参数估计算法，克服了单本振SNYFR结构处理多分量LFM输入时的困难，提高了NZ判定及参数估计的抗噪声性能。计算机仿真表明，该文算法可以有效地对多分量LFM信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。
2015, 37(1): 97-102.
doi: 10.11999/JEIT140169
摘要:
该文基于贝叶斯分析的视角，揭示了一类算法，包括使用隐变量模型的稀疏贝叶斯学习(SBL)，正则化FOCUSS算法以及Log-Sum算法之间的内在关联。分析显示，作为隐变量贝叶斯模型的一种，稀疏贝叶斯学习使用第2类最大似然(Type II ML)在隐变量空间进行运算，可以视作一种更为广义和灵活的方法，并且为不适定反问题的稀疏求解提供了改进的途径。较之于目前基于第1类最大似然(Type I ML)的稀疏方法，仿真实验证实了稀疏贝叶斯学习的优越性能。
该文基于贝叶斯分析的视角，揭示了一类算法，包括使用隐变量模型的稀疏贝叶斯学习(SBL)，正则化FOCUSS算法以及Log-Sum算法之间的内在关联。分析显示，作为隐变量贝叶斯模型的一种，稀疏贝叶斯学习使用第2类最大似然(Type II ML)在隐变量空间进行运算，可以视作一种更为广义和灵活的方法，并且为不适定反问题的稀疏求解提供了改进的途径。较之于目前基于第1类最大似然(Type I ML)的稀疏方法，仿真实验证实了稀疏贝叶斯学习的优越性能。
2015, 37(1): 103-109.
doi: 10.11999/JEIT140140
摘要:
实现弱回波信号检测和高信噪比(SNR)浅剖图像获取是浅剖精细探测的首要任务。该文在分析分数阶傅里叶变换(FrFT)解卷积原理，推导时间量纲化变换公式的基础上，提出一种基于FrFT的浅剖精细探测新方法。该方法通过FrFT解卷积实现分数阶傅里叶域(u域)沉积层冲激响应求解，采用u域加窗滤波技术对带内噪声进行有效抑制，经时间量纲化变换实现高信噪比u域沉积层冲激响应包络信号至时域浅剖包迹的直接变换，得到高质量的浅剖图像。仿真实验和实测数据处理验证了算法的精细探测能力，算法性能优于脉冲压缩和自回归(AR)预测滤波方法。
实现弱回波信号检测和高信噪比(SNR)浅剖图像获取是浅剖精细探测的首要任务。该文在分析分数阶傅里叶变换(FrFT)解卷积原理，推导时间量纲化变换公式的基础上，提出一种基于FrFT的浅剖精细探测新方法。该方法通过FrFT解卷积实现分数阶傅里叶域(u域)沉积层冲激响应求解，采用u域加窗滤波技术对带内噪声进行有效抑制，经时间量纲化变换实现高信噪比u域沉积层冲激响应包络信号至时域浅剖包迹的直接变换，得到高质量的浅剖图像。仿真实验和实测数据处理验证了算法的精细探测能力，算法性能优于脉冲压缩和自回归(AR)预测滤波方法。
2015, 37(1): 110-115.
doi: 10.11999/JEIT140329
摘要:
该文针对输入输出具有不确定性特征并与时间或过程有关的复杂非线性系统建模和求解问题，利用过程神经网络对时变信号的动态处理能力，结合云模型对定性定量概念的转化能力，构建了一种具有不确定性信息处理能力的云过程神经网络模型，并采用猫群优化算法同时对网络结构和参数进行并行优化设计，提高了网络逼近及泛化能力，实现了神经网络在时间域和不确定信息处理领域上的有效扩展。仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性。
该文针对输入输出具有不确定性特征并与时间或过程有关的复杂非线性系统建模和求解问题，利用过程神经网络对时变信号的动态处理能力，结合云模型对定性定量概念的转化能力，构建了一种具有不确定性信息处理能力的云过程神经网络模型，并采用猫群优化算法同时对网络结构和参数进行并行优化设计，提高了网络逼近及泛化能力，实现了神经网络在时间域和不确定信息处理领域上的有效扩展。仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性。
2015, 37(1): 116-122.
doi: 10.11999/JEIT140218
摘要:
多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法，但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知，不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础，提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模，通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测，从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型，实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明，该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。
多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法，但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知，不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础，提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模，通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测，从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型，实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明，该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。
2015, 37(1): 123-129.
doi: 10.11999/JEIT140053
摘要:
目前提出的用于检测变量间相关关系的方法，如最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)，多应用于成对变量，却很少用于三元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此，该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵(Maximal Information Entropy, MIE)。对于k元变量，首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵，然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测三元变量间的1维流形依赖关系，真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。
目前提出的用于检测变量间相关关系的方法，如最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)，多应用于成对变量，却很少用于三元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此，该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵(Maximal Information Entropy, MIE)。对于k元变量，首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵，然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测三元变量间的1维流形依赖关系，真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。
2015, 37(1): 130-136.
doi: 10.11999/JEIT140119
摘要:
在检测图像显著性区域的领域中，背景优先是一个较新的思路，但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题，在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征，根据这一特性实现了判定背景的方法，并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中，最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素，计算所有超像素的初始显著值；随后提取原图的4个边界条，计算每两条之间的色彩直方图距离，判定小于预设阈值的两条边界作为真的背景，选择它们作为优先边界，计算先验显著性值；最后进行显著性计算，得到最终的显著图。实验结果表明，该算法能够准确检测出显著性区域，与其他6种算法相比具有较大优势。
在检测图像显著性区域的领域中，背景优先是一个较新的思路，但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题，在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征，根据这一特性实现了判定背景的方法，并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中，最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素，计算所有超像素的初始显著值；随后提取原图的4个边界条，计算每两条之间的色彩直方图距离，判定小于预设阈值的两条边界作为真的背景，选择它们作为优先边界，计算先验显著性值；最后进行显著性计算，得到最终的显著图。实验结果表明，该算法能够准确检测出显著性区域，与其他6种算法相比具有较大优势。
2015, 37(1): 137-142.
doi: 10.11999/JEIT140197
摘要:
现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2通道数据进行检测，使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验，以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息，使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明，更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。
现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2通道数据进行检测，使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验，以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息，使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明，更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。
2015, 37(1): 143-149.
doi: 10.11999/JEIT140262
摘要:
现有主流智能Fuzzing测试一般通过对程序内部结构的精确分析构造新测试样本，因而严重依赖于当前计算机的性能，往往忽略了已发现的程序异常信息对新测试样本构造的指导意义。为了克服上述缺陷，该文提出一种基于异常分布导向的智能Fuzzing方法。该方法针对二进制程序测试，建立了TGM(Testcase Generation Model)样本构造模型：首先根据计算能力收集测试样本集的相关信息；然后随机选择初始测试样本进行测试；最后，基于测试结果初始化模型参数，根据模型优先选择更有效的输入属性构造新样本并进行新一轮测试，通过重复进行该步骤，在迭代测试中不断更新模型参数，用于指导下一轮新测试样本构造。实验数据表明该方法可以辅助Fuzzing选择更有效的样本优先进行测试，设计的原型工具CombFuzz在异常检测能力和代码覆盖能力上都有良好表现，同时，在对大型应用程序进行测试时，与微软SDL实验室的MiniFuzz测试器相比，在限定时间内平均异常发现率提高近18倍，并在WPS 2013等软件中发现了7个MiniFuzz无法发现的未公开可利用脆弱点。
现有主流智能Fuzzing测试一般通过对程序内部结构的精确分析构造新测试样本，因而严重依赖于当前计算机的性能，往往忽略了已发现的程序异常信息对新测试样本构造的指导意义。为了克服上述缺陷，该文提出一种基于异常分布导向的智能Fuzzing方法。该方法针对二进制程序测试，建立了TGM(Testcase Generation Model)样本构造模型：首先根据计算能力收集测试样本集的相关信息；然后随机选择初始测试样本进行测试；最后，基于测试结果初始化模型参数，根据模型优先选择更有效的输入属性构造新样本并进行新一轮测试，通过重复进行该步骤，在迭代测试中不断更新模型参数，用于指导下一轮新测试样本构造。实验数据表明该方法可以辅助Fuzzing选择更有效的样本优先进行测试，设计的原型工具CombFuzz在异常检测能力和代码覆盖能力上都有良好表现，同时，在对大型应用程序进行测试时，与微软SDL实验室的MiniFuzz测试器相比，在限定时间内平均异常发现率提高近18倍，并在WPS 2013等软件中发现了7个MiniFuzz无法发现的未公开可利用脆弱点。
2015, 37(1): 150-157.
doi: 10.11999/JEIT140091
摘要:
传统加密方案一般基于香农提出的置乱和分散理论进行设计，实验证明，基于位面的图像加密方案具有更好的有效性。该文提出一种新颖的位面层次的基于编码分组与替换的加密算法。该算法首先依据DNA编码以及中心法则对原始媒体进行编码，然后利用随机置乱分组方案对编码密码子序列进行分组，这样，根据编码后的序列和分组方案可以确定一种任意进制的数制系统。最后，利用基于超混沌系统和该数制系统产生随机加密控制信息，并利用该加密控制信息和分组方案来替换对应的编码后序列，从而实现加密。理论分析和实验结果均表明，该文提出的方案和现有的一些方案相比，具有更好的性能。
传统加密方案一般基于香农提出的置乱和分散理论进行设计，实验证明，基于位面的图像加密方案具有更好的有效性。该文提出一种新颖的位面层次的基于编码分组与替换的加密算法。该算法首先依据DNA编码以及中心法则对原始媒体进行编码，然后利用随机置乱分组方案对编码密码子序列进行分组，这样，根据编码后的序列和分组方案可以确定一种任意进制的数制系统。最后，利用基于超混沌系统和该数制系统产生随机加密控制信息，并利用该加密控制信息和分组方案来替换对应的编码后序列，从而实现加密。理论分析和实验结果均表明，该文提出的方案和现有的一些方案相比，具有更好的性能。
2015, 37(1): 158-162.
doi: 10.11999/JEIT140326
摘要:
在一类典型的认知无线网络中，多个次级用户通过支付费用竞争租用主用户授权频带的子带来传输信息。该文针对此类系统通过博弈论方法联合优化次级用户的发射功率和子带分配，及主用户的定价系数，同时最大化主用户和次级用户的收益。具体而言，该文基于逆向归纳法，将博弈问题分解为功率控制、子带分配和价格调整等3个耦合的子问题，并逐一求解，从而得到整个博弈的子博弈精炼纳什均衡。最后，该文基于理论分析结果，提出一种博弈均衡求解算法。仿真结果验证了该文的理论推导结果和该算法的有效性。
在一类典型的认知无线网络中，多个次级用户通过支付费用竞争租用主用户授权频带的子带来传输信息。该文针对此类系统通过博弈论方法联合优化次级用户的发射功率和子带分配，及主用户的定价系数，同时最大化主用户和次级用户的收益。具体而言，该文基于逆向归纳法，将博弈问题分解为功率控制、子带分配和价格调整等3个耦合的子问题，并逐一求解，从而得到整个博弈的子博弈精炼纳什均衡。最后，该文基于理论分析结果，提出一种博弈均衡求解算法。仿真结果验证了该文的理论推导结果和该算法的有效性。
2015, 37(1): 163-168.
doi: 10.11999/JEIT140141
摘要:
该文研究了基于波束形成技术的双跳多输入多输出(MIMO)放大转发(AF)中继系统的中断概率，该系统在发射端、中继端和接收端都配置了多根天线。假设每条链路的发射端采用最大比传输(MRT)技术，接收端采用最大合并比(MRC)技术，该文得出了中继端受到同信道干扰时的信干噪比(SINR)，推导了基于固定增益中继方案的中断概率(OP)闭合表达式。计算机仿真结果不仅验证了性能分析的有效性，而且还分析了关键参数对系统性能的影响以及配置多天线带来的好处。
该文研究了基于波束形成技术的双跳多输入多输出(MIMO)放大转发(AF)中继系统的中断概率，该系统在发射端、中继端和接收端都配置了多根天线。假设每条链路的发射端采用最大比传输(MRT)技术，接收端采用最大合并比(MRC)技术，该文得出了中继端受到同信道干扰时的信干噪比(SINR)，推导了基于固定增益中继方案的中断概率(OP)闭合表达式。计算机仿真结果不仅验证了性能分析的有效性，而且还分析了关键参数对系统性能的影响以及配置多天线带来的好处。
2015, 37(1): 169-174.
doi: 10.11999/JEIT140247
摘要:
为了增强压缩感知框架里Sl0(Smoothedl0-norm)重构算法的抗噪性能，该文在其目标函数里添加一个误差容允项，并提出了一种改进型重构算法l2-Sl0(Smoothed l0-norm regularized least-square)。另外通过对多径信道的时延和多普勒频移参数构成的时频2维有界区域进行量化，将OFDM时频双选择性慢衰落信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题，提出了一种采用l2-Sl0估计信道时频参数的方法。仿真结果表明在相同的噪声环境里，l2-Sl0的重构性能优于Sl010 dB左右；运用l2-Sl0的信道估计方法可获得接近于理想最小二乘法的估计性能，且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计准确度。
为了增强压缩感知框架里Sl0(Smoothedl0-norm)重构算法的抗噪性能，该文在其目标函数里添加一个误差容允项，并提出了一种改进型重构算法l2-Sl0(Smoothed l0-norm regularized least-square)。另外通过对多径信道的时延和多普勒频移参数构成的时频2维有界区域进行量化，将OFDM时频双选择性慢衰落信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题，提出了一种采用l2-Sl0估计信道时频参数的方法。仿真结果表明在相同的噪声环境里，l2-Sl0的重构性能优于Sl010 dB左右；运用l2-Sl0的信道估计方法可获得接近于理想最小二乘法的估计性能，且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计准确度。
2015, 37(1): 175-181.
doi: 10.11999/JEIT140001
摘要:
传统的软频率复用(SFR)无法适应长期演进(LTE)系统中业务的动态分布，可能导致小区中心和边缘区域频谱利用率不均。针对此问题，该文提出一种基于认知的LTE系统动态频谱分配方法(Cog-DSA)。该方法利用基站间的相互协作获得频谱使用状态信息，从而确定可用频谱集合，并评估来自邻小区的同频干扰，最终根据可用资源块的通信质量，对重负荷小区边缘进行频谱的动态借用和服务基站的灵活选择。仿真结果表明，所提方法能够有效改善频谱利用率，减少小区间干扰，显著提升边缘用户的传输速率。
传统的软频率复用(SFR)无法适应长期演进(LTE)系统中业务的动态分布，可能导致小区中心和边缘区域频谱利用率不均。针对此问题，该文提出一种基于认知的LTE系统动态频谱分配方法(Cog-DSA)。该方法利用基站间的相互协作获得频谱使用状态信息，从而确定可用频谱集合，并评估来自邻小区的同频干扰，最终根据可用资源块的通信质量，对重负荷小区边缘进行频谱的动态借用和服务基站的灵活选择。仿真结果表明，所提方法能够有效改善频谱利用率，减少小区间干扰，显著提升边缘用户的传输速率。
2015, 37(1): 182-187.
doi: 10.11999/JEIT140267
摘要:
针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统，该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法，该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点，同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算，所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明，与传统方案相比，该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。
针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统，该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法，该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点，同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算，所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明，与传统方案相比，该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。
2015, 37(1): 188-192.
doi: 10.11999/JEIT140089
摘要:
采用多天线发射方式保障通信信息的安全传输是物理层安全通信研究领域中常采用的手段之一，但这种方式会导致发射信号高峰均功率比的缺点，从而影响合法用户的通信性能。该文从多天线发射的加权系数出发，定义了基于多天线发射方式的物理层安全通信信号峰均功率比(PAPR)概念，并且针对随机天线阵物理层安全通信系统提出一种基于部分传输序列的物理层安全通信信号PAPR抑制算法。仿真结果表明该文提出的PAPR抑制算法能在不降低发射信号安全性能的条件下有效地降低发射信号的PAPR值。
采用多天线发射方式保障通信信息的安全传输是物理层安全通信研究领域中常采用的手段之一，但这种方式会导致发射信号高峰均功率比的缺点，从而影响合法用户的通信性能。该文从多天线发射的加权系数出发，定义了基于多天线发射方式的物理层安全通信信号峰均功率比(PAPR)概念，并且针对随机天线阵物理层安全通信系统提出一种基于部分传输序列的物理层安全通信信号PAPR抑制算法。仿真结果表明该文提出的PAPR抑制算法能在不降低发射信号安全性能的条件下有效地降低发射信号的PAPR值。
2015, 37(1): 193-199.
doi: 10.11999/JEIT140309
摘要:
在无线网络中，当利用经典博弈机制研究物理层安全时，能量受限的发送端为了最大化自身安全速率，趋向于选择非协作策略，造成网络的安全速率降低。针对这一问题，该文提出一种基于演化博弈机制的物理层安全协作方法。首先，根据演化博弈机制定义策略(发送人工噪声或信号)和收益(不同策略组合下的安全速率)；然后，发送端根据当前网络状态以及协作收益与平均期望收益的差值，不断进行策略调整以最大化收益；最后，通过求解获得使发送端达到协作稳定策略的条件，使网络从不稳定状态向协作稳定状态演化，从而提高了系统的安全速率。仿真和分析结果表明，在高斯信道条件下，相比经典博弈方法，该方法的发送端策略稳定在协作状态，网络安全速率可提高1 bit/(s Hz)。
在无线网络中，当利用经典博弈机制研究物理层安全时，能量受限的发送端为了最大化自身安全速率，趋向于选择非协作策略，造成网络的安全速率降低。针对这一问题，该文提出一种基于演化博弈机制的物理层安全协作方法。首先，根据演化博弈机制定义策略(发送人工噪声或信号)和收益(不同策略组合下的安全速率)；然后，发送端根据当前网络状态以及协作收益与平均期望收益的差值，不断进行策略调整以最大化收益；最后，通过求解获得使发送端达到协作稳定策略的条件，使网络从不稳定状态向协作稳定状态演化，从而提高了系统的安全速率。仿真和分析结果表明，在高斯信道条件下，相比经典博弈方法，该方法的发送端策略稳定在协作状态，网络安全速率可提高1 bit/(s Hz)。
2015, 37(1): 200-205.
doi: 10.11999/JEIT140175
摘要:
该文利用无线传感网(WSNs)的数据空间相关性，提出一种基于数据梯度的聚类机制，聚类内簇头节点维护簇成员节点的数据时间域自回归(AR)预测模型，在聚类内范围实施基于预测模型的采样频率自适应算法。通过自适应优化调整采样频率，在保证数据采样精度的前提下减少了冗余数据传输，提高无线传感网的能效水平。该文提出的时间域采样频率调整算法综合考虑了感知数据的时空联合相关性特点，仿真结果验证了该文算法的性能优势。
该文利用无线传感网(WSNs)的数据空间相关性，提出一种基于数据梯度的聚类机制，聚类内簇头节点维护簇成员节点的数据时间域自回归(AR)预测模型，在聚类内范围实施基于预测模型的采样频率自适应算法。通过自适应优化调整采样频率，在保证数据采样精度的前提下减少了冗余数据传输，提高无线传感网的能效水平。该文提出的时间域采样频率调整算法综合考虑了感知数据的时空联合相关性特点，仿真结果验证了该文算法的性能优势。
2015, 37(1): 206-213.
doi: 10.11999/JEIT140104
摘要:
在视频信号的编解码流程中，离散余弦变换(DCT)是一个至关重要的环节，其决定了视频压缩的质量和效率。针对88尺寸的2维离散余弦变换，该文提出一种基于粗粒度可重构阵列结构(Coarse-Grained Reconfigurable Array, CGRA)的硬件电路结构。利用粗粒度可重构阵列的可重配置的特性，实现在单一平台支持多个视频压缩编码标准的88 2维离散余弦变换。实验结果显示，这种结构每个时钟周期可以并行处理8个像素，吞吐率最高可达1.157109像素/s。与已有结构相比，设计效率和功耗效率最高可分别提升4.33倍和12.3倍，并能够以最高30帧/s的帧率解码尺寸为40962048，格式为4:2:0的视频序列。
在视频信号的编解码流程中，离散余弦变换(DCT)是一个至关重要的环节，其决定了视频压缩的质量和效率。针对88尺寸的2维离散余弦变换，该文提出一种基于粗粒度可重构阵列结构(Coarse-Grained Reconfigurable Array, CGRA)的硬件电路结构。利用粗粒度可重构阵列的可重配置的特性，实现在单一平台支持多个视频压缩编码标准的88 2维离散余弦变换。实验结果显示，这种结构每个时钟周期可以并行处理8个像素，吞吐率最高可达1.157109像素/s。与已有结构相比，设计效率和功耗效率最高可分别提升4.33倍和12.3倍，并能够以最高30帧/s的帧率解码尺寸为40962048，格式为4:2:0的视频序列。
2015, 37(1): 214-219.
doi: 10.11999/JEIT140210
摘要:
针对并行传输线间感性和容性耦合计算问题，该文提出并行传输线等效场-线耦合亚网格时域有限差分(FDTD)数值模型，模型更适合非均匀介质等复杂情形的耦合串扰求解，且具有更为简洁的数值计算形式。利用该等效场-线耦合数值模型，对并行传输线间共模电磁信息泄漏进行模拟仿真和实验测试，时域模拟和频域实验结果均表明，该模型可以有效刻画并行传输线共模电磁信息泄漏发射特性。
针对并行传输线间感性和容性耦合计算问题，该文提出并行传输线等效场-线耦合亚网格时域有限差分(FDTD)数值模型，模型更适合非均匀介质等复杂情形的耦合串扰求解，且具有更为简洁的数值计算形式。利用该等效场-线耦合数值模型，对并行传输线间共模电磁信息泄漏进行模拟仿真和实验测试，时域模拟和频域实验结果均表明，该模型可以有效刻画并行传输线共模电磁信息泄漏发射特性。
2015, 37(1): 220-225.
doi: 10.11999/JEIT140192
摘要:
地电模型的高度非线性和非惟一性限制了模拟退火法反演在电磁勘探领域中的应用。该文采用改进的模拟退火算法，实现了时间域电磁法数据的模拟退火法反演。首先通过双重数字滤波方法简化了正演计算过程，然后将非线性反演问题转化为最优化问题，采用模拟退火算法搜索全局最优解。改进的搜索策略能自适应地调整搜索步长，提高了最优解的搜索效率。与传统反演方法进行对比实验，结果表明该方法能有效获得全局最优解，得到更加准确的地电模型参数。
地电模型的高度非线性和非惟一性限制了模拟退火法反演在电磁勘探领域中的应用。该文采用改进的模拟退火算法，实现了时间域电磁法数据的模拟退火法反演。首先通过双重数字滤波方法简化了正演计算过程，然后将非线性反演问题转化为最优化问题，采用模拟退火算法搜索全局最优解。改进的搜索策略能自适应地调整搜索步长，提高了最优解的搜索效率。与传统反演方法进行对比实验，结果表明该方法能有效获得全局最优解，得到更加准确的地电模型参数。
2015, 37(1): 226-235.
doi: 10.11999/JEIT141156
摘要:
高速铁路自诞生起即伴随着车地移动通信的承载需求，其中一部分业务承载需求来源于高速列车的列车控制与列车调度，这是高速列车必不可少的重要组成部分，另一部分业务来源于车上的旅客，这些是满足旅客服务质量需求的重要标志之一。特别是在移动互联网时代，上网需求已成为人们生活的重要组成部分。该文总结了世界各国高速铁路移动通信发展的重要历程，特别是支持旅客信息接入的车地移动通信技术发展现状，从移动通信技术发展的趋势讨论高速铁路移动通信技术发展的趋势，包括与公众移动通信技术发展的关系，展望未来高速铁路移动通信的一些关键技术，并提出了一些具体建议，从而给该领域相关的研究人员提供一些参考。
高速铁路自诞生起即伴随着车地移动通信的承载需求，其中一部分业务承载需求来源于高速列车的列车控制与列车调度，这是高速列车必不可少的重要组成部分，另一部分业务来源于车上的旅客，这些是满足旅客服务质量需求的重要标志之一。特别是在移动互联网时代，上网需求已成为人们生活的重要组成部分。该文总结了世界各国高速铁路移动通信发展的重要历程，特别是支持旅客信息接入的车地移动通信技术发展现状，从移动通信技术发展的趋势讨论高速铁路移动通信技术发展的趋势，包括与公众移动通信技术发展的关系，展望未来高速铁路移动通信的一些关键技术，并提出了一些具体建议，从而给该领域相关的研究人员提供一些参考。
2015, 37(1): 236-240.
doi: 10.11999/JEIT140127
摘要:
调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)压缩采样应用于频谱感知的一个基本前提是信号在频域上的稀疏性。如果信号不稀疏，将导致MWC重构结果不正确。该文提出了一种MWC压缩采样重构成败的判定方法。该方法利用连续两次重构得到的子带能量之间的相关性进行判决。仿真结果表明，该方法能够较准确地判断重构是否成功，应用于认知无线电频谱感知中能够避免频谱不稀疏时认知用户对主用户造成干扰，达到保护主用户的目的。
调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)压缩采样应用于频谱感知的一个基本前提是信号在频域上的稀疏性。如果信号不稀疏，将导致MWC重构结果不正确。该文提出了一种MWC压缩采样重构成败的判定方法。该方法利用连续两次重构得到的子带能量之间的相关性进行判决。仿真结果表明，该方法能够较准确地判断重构是否成功，应用于认知无线电频谱感知中能够避免频谱不稀疏时认知用户对主用户造成干扰，达到保护主用户的目的。
2015, 37(1): 241-254.
摘要:
本文首先对2014年度信息一处项目申请代码、研究方向选择情况进行了简要介绍，然后结合信息一处学科评审组的划分和项目分组架构，详细说明了申请代码、研究方向、关键词在基金评审与资助中的重要作用。最后介绍了2015年度申请代码、研究方向、关键词试用版及其相对于2014年度试用版所做的主要调整，并强调了选择中应该注意的两个问题。
本文首先对2014年度信息一处项目申请代码、研究方向选择情况进行了简要介绍，然后结合信息一处学科评审组的划分和项目分组架构，详细说明了申请代码、研究方向、关键词在基金评审与资助中的重要作用。最后介绍了2015年度申请代码、研究方向、关键词试用版及其相对于2014年度试用版所做的主要调整，并强调了选择中应该注意的两个问题。
