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2015年 第37卷 第3期
2015, 37(3): 509-515.
doi: 10.11999/JEIT140799
摘要:
针对概念分解(Concept Factorization, CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题，该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization, HCCF)算法。HCCF算法通过构建一个无向加权的拉普拉斯超图正则项，提取数据间的多元几何结构信息，克服了传统图模型只能表达数据间成对关系的缺陷；同时采用硬约束的方式使样本的类别信息在低维空间中保持一致，充分利用了标记样本的类别信息。该文采用乘性迭代的方法求解HCCF算法的目标函数并证明了其收敛性。在TDT2库、Reuters库和PIE库上的实验结果表明，HCCF算法提高了聚类的准确率和归一化互信息，验证了算法的有效性。
针对概念分解(Concept Factorization, CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题，该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization, HCCF)算法。HCCF算法通过构建一个无向加权的拉普拉斯超图正则项，提取数据间的多元几何结构信息，克服了传统图模型只能表达数据间成对关系的缺陷；同时采用硬约束的方式使样本的类别信息在低维空间中保持一致，充分利用了标记样本的类别信息。该文采用乘性迭代的方法求解HCCF算法的目标函数并证明了其收敛性。在TDT2库、Reuters库和PIE库上的实验结果表明，HCCF算法提高了聚类的准确率和归一化互信息，验证了算法的有效性。
2015, 37(3): 516-521.
doi: 10.11999/JEIT140931
摘要:
为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性，该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题，在大大增加字典原子个数的同时，降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少1范数最小化的计算次数，利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计，而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示，最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器，选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。
为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性，该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题，在大大增加字典原子个数的同时，降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少1范数最小化的计算次数，利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计，而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示，最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器，选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。
2015, 37(3): 522-528.
doi: 10.11999/JEIT140481
摘要:
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略，对每一图像块独立编码，易产生人工的分块效应。针对上述问题，该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识，即利用低分辨率图像的插值图像训练字典，并通过计算相似块局部编码的加权平均，得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明，所提算法能够获得更优的复原效果，并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略，对每一图像块独立编码，易产生人工的分块效应。针对上述问题，该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识，即利用低分辨率图像的插值图像训练字典，并通过计算相似块局部编码的加权平均，得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明，所提算法能够获得更优的复原效果，并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。
2015, 37(3): 529-535.
doi: 10.11999/JEIT140374
摘要:
该文针对真实场景下视频跟踪过程中可能出现的目标形变、运动和遮挡等问题，该文分别构建了基于超像素局部信息的判别式模型和基于颜色与梯度全局信息的产生式模型，通过两者的结合提升了目标表观特征描述的可区分性和不变性；此外，提出一种基于稀疏主成分分析的更新策略，在更新特征字典的同时减少其冗余度，在判别式模型的更新阶段分别对每帧图像获得的跟踪结果进行二次判别从而避免漂移现象的发生。实验结果表明，与其它跟踪算法相比，该算法在应对目标姿态变化、背景干扰以及遮挡等复杂情况时具有更好的稳定性和鲁棒性。
该文针对真实场景下视频跟踪过程中可能出现的目标形变、运动和遮挡等问题，该文分别构建了基于超像素局部信息的判别式模型和基于颜色与梯度全局信息的产生式模型，通过两者的结合提升了目标表观特征描述的可区分性和不变性；此外，提出一种基于稀疏主成分分析的更新策略，在更新特征字典的同时减少其冗余度，在判别式模型的更新阶段分别对每帧图像获得的跟踪结果进行二次判别从而避免漂移现象的发生。实验结果表明，与其它跟踪算法相比，该算法在应对目标姿态变化、背景干扰以及遮挡等复杂情况时具有更好的稳定性和鲁棒性。
2015, 37(3): 536-542.
doi: 10.11999/JEIT140507
摘要:
L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性，但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题，该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁棒性。为了提高目标跟踪速度，基于块坐标优化原理，用岭回归和软阈值操作建立了该模型的快速算法。其次，为降低模型漂移的发生，该文提出一种在线鲁棒的字典学习算法用于模板更新。在粒子滤波框架下，用该表示模型和字典学习算法实现了鲁棒快速的跟踪方法。在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明：与现有跟踪方法相比，所提跟踪方法具有较优的跟踪性能。
L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性，但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题，该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁棒性。为了提高目标跟踪速度，基于块坐标优化原理，用岭回归和软阈值操作建立了该模型的快速算法。其次，为降低模型漂移的发生，该文提出一种在线鲁棒的字典学习算法用于模板更新。在粒子滤波框架下，用该表示模型和字典学习算法实现了鲁棒快速的跟踪方法。在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明：与现有跟踪方法相比，所提跟踪方法具有较优的跟踪性能。
2015, 37(3): 543-551.
doi: 10.11999/JEIT140433
摘要:
头部姿态估计是人类行为和注意力的关键，受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性，该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先，为了消除不同环境的噪声影响，提取人脸区域的组合纹理特征，对人脸区域进行积极人脸子区域的分类，分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入；其次，提出了一种树结构分层随机森林算法，分层估计多自由度下的头部姿态；再次，为了增强算法的分类能力，使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计，最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。
头部姿态估计是人类行为和注意力的关键，受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性，该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先，为了消除不同环境的噪声影响，提取人脸区域的组合纹理特征，对人脸区域进行积极人脸子区域的分类，分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入；其次，提出了一种树结构分层随机森林算法，分层估计多自由度下的头部姿态；再次，为了增强算法的分类能力，使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计，最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。
2015, 37(3): 552-559.
doi: 10.11999/JEIT140505
摘要:
图像去噪是图像处理邻域的重要课题，该文在3维直方图的基础上定义图像的3维轴距，分析无噪声及椒盐噪声影响下图像3维轴距的分布特点，提出基于3维轴距的去噪算法。算法首先对图像进行边沿扩展，再利用3维轴距来检测噪声，最后用非噪声中值滤波来消除噪声。仿真比较了3维轴距去噪算法与中值滤波、自适应开关中值、快速自适应均值滤波、修正方向加权中值滤波和自适应模糊开关中值滤波算法的去噪性能，结果证明该文算法的有效性。
图像去噪是图像处理邻域的重要课题，该文在3维直方图的基础上定义图像的3维轴距，分析无噪声及椒盐噪声影响下图像3维轴距的分布特点，提出基于3维轴距的去噪算法。算法首先对图像进行边沿扩展，再利用3维轴距来检测噪声，最后用非噪声中值滤波来消除噪声。仿真比较了3维轴距去噪算法与中值滤波、自适应开关中值、快速自适应均值滤波、修正方向加权中值滤波和自适应模糊开关中值滤波算法的去噪性能，结果证明该文算法的有效性。
2015, 37(3): 560-566.
doi: 10.11999/JEIT140587
摘要:
针对现有医学超声图像去斑方法的不足，该文提出一种基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑新方法。首先，将对数变换后的图像进行双树复小波变换(DTCWT)，并对信号与噪声分别建模；然后，提取复小波中子代与父代小波系数的实部，计算其局部熵并进行归一化乘积，结合量子衍生理论得到用来调整信号与噪声出现概率的可调参数；最后，利用改进的双变量收缩函数获得去斑后的图像。通过实验，结果表明该方法与已有方法相比能够更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并保留细节信息。
针对现有医学超声图像去斑方法的不足，该文提出一种基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑新方法。首先，将对数变换后的图像进行双树复小波变换(DTCWT)，并对信号与噪声分别建模；然后，提取复小波中子代与父代小波系数的实部，计算其局部熵并进行归一化乘积，结合量子衍生理论得到用来调整信号与噪声出现概率的可调参数；最后，利用改进的双变量收缩函数获得去斑后的图像。通过实验，结果表明该方法与已有方法相比能够更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并保留细节信息。
2015, 37(3): 567-573.
doi: 10.11999/JEIT140419
摘要:
1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好，是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题，提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法，简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法，首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数，然后利用测试条件估计信号的稀疏度，最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明，该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建，并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。
1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好，是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题，提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法，简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法，首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数，然后利用测试条件估计信号的稀疏度，最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明，该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建，并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。
2015, 37(3): 574-579.
doi: 10.11999/JEIT140668
摘要:
该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先，根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性，针对特定的测量装置，建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上，提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot, SCMISS)气流速度估计算法，与其他稀疏估计方法相比，该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择，计算量更低，具有更强的实时性，且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后，为了评价所提算法的估计性能，推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramr-Rao Bound, CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。
该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先，根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性，针对特定的测量装置，建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上，提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot, SCMISS)气流速度估计算法，与其他稀疏估计方法相比，该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择，计算量更低，具有更强的实时性，且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后，为了评价所提算法的估计性能，推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramr-Rao Bound, CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。
2015, 37(3): 580-586.
doi: 10.11999/JEIT140613
摘要:
稀疏微波成像将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像中，与传统合成孔径雷达成像相比，具有提高成像质量、降低系统复杂度等优点。稀疏采样方式是影响稀疏微波成像重建质量的重要因素。该文主要研究方位向稀疏采样的优化问题，分析了稀疏微波成像观测矩阵的相关系数与重建能力的关系，在此基础上提出一种基于相关系数的优化准则，并对方位向稀疏采样参数进行优化。仿真结果验证了所提优化方法的有效性。
稀疏微波成像将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像中，与传统合成孔径雷达成像相比，具有提高成像质量、降低系统复杂度等优点。稀疏采样方式是影响稀疏微波成像重建质量的重要因素。该文主要研究方位向稀疏采样的优化问题，分析了稀疏微波成像观测矩阵的相关系数与重建能力的关系，在此基础上提出一种基于相关系数的优化准则，并对方位向稀疏采样参数进行优化。仿真结果验证了所提优化方法的有效性。
2015, 37(3): 587-593.
doi: 10.11999/JEIT140509
摘要:
针对星载雷达空间碎片群目标回波无法分离问题，该文利用回波在距离向表现出的块聚集特性，提出一种基于块稀疏的高分辨ISAR成像方法。基于块稀疏压缩感知理论，通过利用空间碎片群目标特性，抽取出各个碎片的高分辨1维距离像数据，并结合平动补偿和距离多普勒(RD)算法得到各碎片的ISAR像。在小样本条件下，该方法能够有效实现空间碎片的数据分离和高分辨ISAR成像。仿真实验表明，该方法的重构精度以及运算速度均优于非结构类的稀疏ISAR成像方法。
针对星载雷达空间碎片群目标回波无法分离问题，该文利用回波在距离向表现出的块聚集特性，提出一种基于块稀疏的高分辨ISAR成像方法。基于块稀疏压缩感知理论，通过利用空间碎片群目标特性，抽取出各个碎片的高分辨1维距离像数据，并结合平动补偿和距离多普勒(RD)算法得到各碎片的ISAR像。在小样本条件下，该方法能够有效实现空间碎片的数据分离和高分辨ISAR成像。仿真实验表明，该方法的重构精度以及运算速度均优于非结构类的稀疏ISAR成像方法。
2015, 37(3): 594-600.
doi: 10.11999/JEIT140713
摘要:
地面目标的SAR图像中除了包含目标散射回波形成的区域，还包括由目标遮挡地面形成的阴影区域。但是由于这两种区域中的图像特性不相同，所以传统的SAR图像自动目标识别主要利用目标区域信息进行目标识别，或者单独使用阴影区域进行识别。该文提出一种阴影区域与目标区域图像联合的稀疏表示模型。通过使用1\2范数最小化方法求解该模型得到联合的稀疏表示，然后根据联合重构误差最小准则进行SAR图像目标识别。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明，通过联合稀疏表示模型可以有效地将目标区域与阴影区域信息进行融合，相对于采用单独区域图像的稀疏表示识别方法性能更好。
地面目标的SAR图像中除了包含目标散射回波形成的区域，还包括由目标遮挡地面形成的阴影区域。但是由于这两种区域中的图像特性不相同，所以传统的SAR图像自动目标识别主要利用目标区域信息进行目标识别，或者单独使用阴影区域进行识别。该文提出一种阴影区域与目标区域图像联合的稀疏表示模型。通过使用1\2范数最小化方法求解该模型得到联合的稀疏表示，然后根据联合重构误差最小准则进行SAR图像目标识别。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明，通过联合稀疏表示模型可以有效地将目标区域与阴影区域信息进行融合，相对于采用单独区域图像的稀疏表示识别方法性能更好。
2015, 37(3): 601-606.
doi: 10.11999/JEIT140707
摘要:
距离模糊一直是影响合成孔径雷达(SAR)成像质量的重要因素之一。方位向相位编码(APC)技术是一种有效抑制距离模糊的方法，但是由于APC技术高度依赖于高过采样率，对于多通道SAR系统，APC技术的距离模糊抑制效果很有限。该文提出一种新的基于APC技术的多通道系统距离模糊抑制方法。该方法首先通过APC技术将部分距离模糊信号产生方位平移，通过额外增加接收通道数提供的额外信号自由度，能够在方位向上通过合适的数字波束形成(DBF)技术同时滤去距离模糊和重建方位向信号，因此距离模糊信号可以被很好地抑制。该文最后给出仿真结果，证明该方法的有效性。
距离模糊一直是影响合成孔径雷达(SAR)成像质量的重要因素之一。方位向相位编码(APC)技术是一种有效抑制距离模糊的方法，但是由于APC技术高度依赖于高过采样率，对于多通道SAR系统，APC技术的距离模糊抑制效果很有限。该文提出一种新的基于APC技术的多通道系统距离模糊抑制方法。该方法首先通过APC技术将部分距离模糊信号产生方位平移，通过额外增加接收通道数提供的额外信号自由度，能够在方位向上通过合适的数字波束形成(DBF)技术同时滤去距离模糊和重建方位向信号，因此距离模糊信号可以被很好地抑制。该文最后给出仿真结果，证明该方法的有效性。
2015, 37(3): 607-612.
doi: 10.11999/JEIT140659
摘要:
针对岸基海杂波测量雷达下视外定标海浪运动的影响问题，该文提出一种基于坐标变换的姿态修正方法，该方法结合雷达信号采集过程和雷达方向图因子，能够有效解决外定标过程中海面晃动对定标精度的影响。利用L波段岸基海杂波测量雷达获取的外定标试验数据，分析试验结果并对比姿态修正前后定标精度的改善效果，结果表明该方法可大大提高定标精度，可为改善岸基海杂波测量数据的普适性提供重要的技术支持。
针对岸基海杂波测量雷达下视外定标海浪运动的影响问题，该文提出一种基于坐标变换的姿态修正方法，该方法结合雷达信号采集过程和雷达方向图因子，能够有效解决外定标过程中海面晃动对定标精度的影响。利用L波段岸基海杂波测量雷达获取的外定标试验数据，分析试验结果并对比姿态修正前后定标精度的改善效果，结果表明该方法可大大提高定标精度，可为改善岸基海杂波测量数据的普适性提供重要的技术支持。
2015, 37(3): 613-618.
doi: 10.11999/JEIT140626
摘要:
主波束中的车辆回波信号会污染空时自适应处理(STAP)的训练样本，导致空时自适应处理时的目标自相消，引起漏警。针对这一问题，该文提出一种基于道路信息的知识辅助(KA)空时自适应处理方法。该方法首先根据主波束中道路相对于雷达的位置估计道路上车辆相对于雷达的径向速度，然后得到可能含有主波束车辆回波信号的距离-多普勒单元，接着根据训练样本与杂波导向矢量和主波束导向矢量的匹配程度判断这些训练样本是否包含主波束车辆回波信号，最后在进行空时自适应处理估计杂波协方差矩阵时剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本。理论分析及实验结果表明该方法可以提高道路密集环境中空时自适应处理的信杂噪比输出，改善空时自适应处理雷达的性能。
主波束中的车辆回波信号会污染空时自适应处理(STAP)的训练样本，导致空时自适应处理时的目标自相消，引起漏警。针对这一问题，该文提出一种基于道路信息的知识辅助(KA)空时自适应处理方法。该方法首先根据主波束中道路相对于雷达的位置估计道路上车辆相对于雷达的径向速度，然后得到可能含有主波束车辆回波信号的距离-多普勒单元，接着根据训练样本与杂波导向矢量和主波束导向矢量的匹配程度判断这些训练样本是否包含主波束车辆回波信号，最后在进行空时自适应处理估计杂波协方差矩阵时剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本。理论分析及实验结果表明该方法可以提高道路密集环境中空时自适应处理的信杂噪比输出，改善空时自适应处理雷达的性能。
2015, 37(3): 619-624.
doi: 10.11999/JEIT140678
摘要:
为了提高海洋探测精度和范围，针对高频地波雷达(HFSWR)和自动识别系统(AIS)目标点迹的融合利用问题，该文提出一种基于JVC(Jonker-Volgenant-Castanon)的点迹分状态全局最优关联算法。首先，通过判断高频地波雷达和AIS点迹的径向速度，将点迹分为准静态目标和动态目标。接着，选取径向速度和点迹间的球面距离为特征参数，对不同状态下目标点迹分别进行径向速度和位置间球面距离粗关联。最后，使用相对距离比的平均值进行关联效果的评价，通过选择合适的关联门限参数，使用JVC算法实现高频地波雷达和AIS的点迹最优关联。实验结果表明：该算法在关联相同点迹对数的情况下，关联精度高于最近邻(NN)算法和Munkres关联法，关联用时少于最近邻算法和Munkres关联法。通过近3年内3组不同时刻实测目标点迹的验证，该算法可以满足关联的实用性和实时性要求。
为了提高海洋探测精度和范围，针对高频地波雷达(HFSWR)和自动识别系统(AIS)目标点迹的融合利用问题，该文提出一种基于JVC(Jonker-Volgenant-Castanon)的点迹分状态全局最优关联算法。首先，通过判断高频地波雷达和AIS点迹的径向速度，将点迹分为准静态目标和动态目标。接着，选取径向速度和点迹间的球面距离为特征参数，对不同状态下目标点迹分别进行径向速度和位置间球面距离粗关联。最后，使用相对距离比的平均值进行关联效果的评价，通过选择合适的关联门限参数，使用JVC算法实现高频地波雷达和AIS的点迹最优关联。实验结果表明：该算法在关联相同点迹对数的情况下，关联精度高于最近邻(NN)算法和Munkres关联法，关联用时少于最近邻算法和Munkres关联法。通过近3年内3组不同时刻实测目标点迹的验证，该算法可以满足关联的实用性和实时性要求。
2015, 37(3): 625-630.
doi: 10.11999/JEIT140584
摘要:
该文研究了一种基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像方法。其具体步骤包括：全极化的SAR接收成像区域的反射回波，利用各极化通道的信号建立多观测向量模型；应用小波基对高程向结构进行稀疏表示，采用压缩多信号分类算法对观测区域的高程向后向散射系数进行重建，实现对森林区域层析成像。最后，通过仿真实验、PolSARpro仿真数据和德宇航E-SAR的P-波段数据验证了该方法在同等测量精度的要求下可以有效减少SAR层析成像所需的航过数，同时降低了虚假目标的出现概率。
该文研究了一种基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像方法。其具体步骤包括：全极化的SAR接收成像区域的反射回波，利用各极化通道的信号建立多观测向量模型；应用小波基对高程向结构进行稀疏表示，采用压缩多信号分类算法对观测区域的高程向后向散射系数进行重建，实现对森林区域层析成像。最后，通过仿真实验、PolSARpro仿真数据和德宇航E-SAR的P-波段数据验证了该方法在同等测量精度的要求下可以有效减少SAR层析成像所需的航过数，同时降低了虚假目标的出现概率。
2015, 37(3): 631-636.
doi: 10.11999/JEIT140697
摘要:
针对机载气象雷达在探测低空风切变时，有用信号会淹没在强杂波背景中的问题，该文提出一种基于空时自适应处理(STAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用空时插值原理校正机载前视阵地杂波的距离依赖性，获得多个独立同分布(IID)样本后估计地杂波协方差矩阵，然后构造适用于分布式低空风切变目标的空时自适应处理器，在自适应抑制地杂波的同时积累低空风切变信号，最终实现风场速度的精确估计。仿真结果表明，在高杂噪比、低信噪比的情况下，该方法可有效地自适应抑制地杂波并精确地估计风场速度。
针对机载气象雷达在探测低空风切变时，有用信号会淹没在强杂波背景中的问题，该文提出一种基于空时自适应处理(STAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用空时插值原理校正机载前视阵地杂波的距离依赖性，获得多个独立同分布(IID)样本后估计地杂波协方差矩阵，然后构造适用于分布式低空风切变目标的空时自适应处理器，在自适应抑制地杂波的同时积累低空风切变信号，最终实现风场速度的精确估计。仿真结果表明，在高杂噪比、低信噪比的情况下，该方法可有效地自适应抑制地杂波并精确地估计风场速度。
2015, 37(3): 637-642.
doi: 10.11999/JEIT140824
摘要:
该文基于常规二进制偏移载波(BOC)调制体制的数学模型，提出一种新型的基于扫频二进制偏移载波调制(FC-BOC)的伪码扩频体制。在这种调制体制中，BOC调制体制数学模型中的固定频率二进制偏移载波被改进为线性扫频二进制偏移载波，使之不仅继承了BOC信号的性质，还具有更加独特的性质。仿真研究和算法实验表明：FC-BOC调制体制保留了BOC调制体制的主要优点，特别是具有狭窄的主相关峰和出色的副峰抑制特征而避免了多相关峰模糊性，功率谱密度函数呈现类似带通白噪声功率谱密度函数的形态。FC-BOC调制体制信号生成算法、接收算法的结构与常规BOC调制体制类似，算法复杂度相当于常规BOC调制体制，适合纯数字编程设计实现。
该文基于常规二进制偏移载波(BOC)调制体制的数学模型，提出一种新型的基于扫频二进制偏移载波调制(FC-BOC)的伪码扩频体制。在这种调制体制中，BOC调制体制数学模型中的固定频率二进制偏移载波被改进为线性扫频二进制偏移载波，使之不仅继承了BOC信号的性质，还具有更加独特的性质。仿真研究和算法实验表明：FC-BOC调制体制保留了BOC调制体制的主要优点，特别是具有狭窄的主相关峰和出色的副峰抑制特征而避免了多相关峰模糊性，功率谱密度函数呈现类似带通白噪声功率谱密度函数的形态。FC-BOC调制体制信号生成算法、接收算法的结构与常规BOC调制体制类似，算法复杂度相当于常规BOC调制体制，适合纯数字编程设计实现。
2015, 37(3): 643-650.
doi: 10.11999/JEIT140575
摘要:
针对脉冲雷达相位测距技术在相位解模糊和测量机理方面存在的局限性，该文提出一种基于分布式雷达的3维测距机制，建立分布式雷达3维测距信号模型。利用天线空间布局引起的序列相位差代替常规由序列脉冲累积引起的相位差，结合微波3维成像处理的基本原理，通过相干积累实现空中观测目标的3维测量和轨迹测量，并利用观测区域的目标空间稀疏分布特性，给出一种基于CLEAN的宽带脉冲雷达高精度3维测距方法。仿真验证和分析结果表明，该文设计的分布式雷达3维测距机制和方法不仅较好地避免了高动态远距离测量环境中的相位解模糊问题，而且还能快速获取观测目标的序列3维图像和位置信息，有效避免了传统单站脉冲相位测量体制只能实现1维测距的能力，为雷达测距应用提供一种新的方法与技术支撑。
针对脉冲雷达相位测距技术在相位解模糊和测量机理方面存在的局限性，该文提出一种基于分布式雷达的3维测距机制，建立分布式雷达3维测距信号模型。利用天线空间布局引起的序列相位差代替常规由序列脉冲累积引起的相位差，结合微波3维成像处理的基本原理，通过相干积累实现空中观测目标的3维测量和轨迹测量，并利用观测区域的目标空间稀疏分布特性，给出一种基于CLEAN的宽带脉冲雷达高精度3维测距方法。仿真验证和分析结果表明，该文设计的分布式雷达3维测距机制和方法不仅较好地避免了高动态远距离测量环境中的相位解模糊问题，而且还能快速获取观测目标的序列3维图像和位置信息，有效避免了传统单站脉冲相位测量体制只能实现1维测距的能力，为雷达测距应用提供一种新的方法与技术支撑。
2015, 37(3): 651-657.
doi: 10.11999/JEIT140466
摘要:
针对多站无源雷达背景下多起伏目标同时检测和跟踪的问题，该文提出一种基于多目标多伯努利(MeMBer)滤波器的多起伏目标检测前跟踪(TBD)算法。由于起伏目标的平均信噪比(SNR)未知使得目标的回波幅度似然函数不确定，该文假定包络检波器的输出平均SNR服从先验的均匀分布，并对可能取值区间进行边缘化处理，得到一个估计的似然函数，基于该估计的似然函数，融合中心利用所有收发对的幅度观测信息对MeMBer滤波器的各个预测分量进行更新。仿真结果表明，该算法能够有效地同时检测和跟踪多起伏目标，并且在平均SNR大于9 dB时，其性能与平均SNR已知情况下的性能近似。
针对多站无源雷达背景下多起伏目标同时检测和跟踪的问题，该文提出一种基于多目标多伯努利(MeMBer)滤波器的多起伏目标检测前跟踪(TBD)算法。由于起伏目标的平均信噪比(SNR)未知使得目标的回波幅度似然函数不确定，该文假定包络检波器的输出平均SNR服从先验的均匀分布，并对可能取值区间进行边缘化处理，得到一个估计的似然函数，基于该估计的似然函数，融合中心利用所有收发对的幅度观测信息对MeMBer滤波器的各个预测分量进行更新。仿真结果表明，该算法能够有效地同时检测和跟踪多起伏目标，并且在平均SNR大于9 dB时，其性能与平均SNR已知情况下的性能近似。
2015, 37(3): 658-664.
doi: 10.11999/JEIT140679
摘要:
密集欺骗式干扰不仅会引起大量虚警，还会抬高恒虚警检测器的门限，导致机载雷达的动目标检测性能严重下降。针对此问题，该文提出一种基于数据拟合的机载雷达抗密集欺骗式干扰的动目标检测算法。该算法选取待检测单元附近的数据样本构造基矩阵，对待处理数据进行最小二乘拟合；同时，对拟合系数的边界进行自适应约束以保护可能存在的目标信号。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰，消除其带来的虚警，能够显著改善机载雷达的动目标检测性能。基于实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。
密集欺骗式干扰不仅会引起大量虚警，还会抬高恒虚警检测器的门限，导致机载雷达的动目标检测性能严重下降。针对此问题，该文提出一种基于数据拟合的机载雷达抗密集欺骗式干扰的动目标检测算法。该算法选取待检测单元附近的数据样本构造基矩阵，对待处理数据进行最小二乘拟合；同时，对拟合系数的边界进行自适应约束以保护可能存在的目标信号。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰，消除其带来的虚警，能够显著改善机载雷达的动目标检测性能。基于实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。
2015, 37(3): 665-671.
doi: 10.11999/JEIT140672
摘要:
该文提出一种利用地球同步轨道(GEO)通信卫星信号转发实现卫星导航信号增强的方法。在信号发射端，利用卫星导航信号直接序列扩频(DSSS)的低功率信号特性，在满足一定通信信号误码率(BER)要求的前提下，将导航中心产生的功率受控弱卫星导航增强信号在所选GEO卫星通信频段上进行载波调制与转发。而在接收端，利用频移(FRESH)滤波器以及一定的自适应信号抵消算法，可有效去除强通信信号的干扰并分离出弱卫星导航增强信号。仿真结果表明，对于分离出的弱卫星导航增强信号，在其对应的功率控制范围内可具有较好的跟踪与捕获性能，由此也验证了所提方法的有效性。
该文提出一种利用地球同步轨道(GEO)通信卫星信号转发实现卫星导航信号增强的方法。在信号发射端，利用卫星导航信号直接序列扩频(DSSS)的低功率信号特性，在满足一定通信信号误码率(BER)要求的前提下，将导航中心产生的功率受控弱卫星导航增强信号在所选GEO卫星通信频段上进行载波调制与转发。而在接收端，利用频移(FRESH)滤波器以及一定的自适应信号抵消算法，可有效去除强通信信号的干扰并分离出弱卫星导航增强信号。仿真结果表明，对于分离出的弱卫星导航增强信号，在其对应的功率控制范围内可具有较好的跟踪与捕获性能，由此也验证了所提方法的有效性。
2015, 37(3): 672-678.
doi: 10.11999/JEIT140371
摘要:
现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时，没有考虑图像的任何空间信息，使得该类算法在含噪图像上的分割性能不理想。该文鉴于图像的局部空间信息和非局部空间信息的互补性，试图将这两种空间信息同时引入到聚类有效性函数中，构造了融合互补空间信息的目标函数，进而提出了应用于图像分割的基于互补空间信息的多目标进化聚类算法。该算法采用染色体可变长编码策略在进化过程中自动确定图像分割数目，减少了人为干预。自然图像的分割实验表明，该算法不但能在含噪图像上取得较为满意的分割性能，而且适用于多种类型的含噪图像。
现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时，没有考虑图像的任何空间信息，使得该类算法在含噪图像上的分割性能不理想。该文鉴于图像的局部空间信息和非局部空间信息的互补性，试图将这两种空间信息同时引入到聚类有效性函数中，构造了融合互补空间信息的目标函数，进而提出了应用于图像分割的基于互补空间信息的多目标进化聚类算法。该算法采用染色体可变长编码策略在进化过程中自动确定图像分割数目，减少了人为干预。自然图像的分割实验表明，该算法不但能在含噪图像上取得较为满意的分割性能，而且适用于多种类型的含噪图像。
2015, 37(3): 679-685.
doi: 10.11999/JEIT140437
摘要:
针对信息物理融合系统(CPS)感知层数据的不确定性与随机性，该文提出一种CPS中感知数据的可信性分析框架。摒弃以往以传感器为中心的建模思路，该文充分考虑被监测对象因素，建立传感器-目标关联图模型，以此为基础设计了传感数据可信性推理算法。同时，为提高算法的实时性，减少传感器-目标关联图的搜索空间与时间，设计了基于可信目标筛选的改进推理算法。通过实例验证表明，该算法能实时、有效地滤掉CPS中感知数据中的虚假信息，极大提高感知数据的可信性。
针对信息物理融合系统(CPS)感知层数据的不确定性与随机性，该文提出一种CPS中感知数据的可信性分析框架。摒弃以往以传感器为中心的建模思路，该文充分考虑被监测对象因素，建立传感器-目标关联图模型，以此为基础设计了传感数据可信性推理算法。同时，为提高算法的实时性，减少传感器-目标关联图的搜索空间与时间，设计了基于可信目标筛选的改进推理算法。通过实例验证表明，该算法能实时、有效地滤掉CPS中感知数据中的虚假信息，极大提高感知数据的可信性。
2015, 37(3): 686-692.
doi: 10.11999/JEIT140491
摘要:
通过研究以Xen为代表的虚拟工具中资源调度算法，得知它们无法保证虚拟路由器中资源共享的公平性。该文提出一种基于历史转发开销的资源调度算法，用来确保路由器实例占用资源的公平性，尤其物理平台的输入/输出(I/O)资源。该算法通过统计路由器实例最近的报文转发开销来计算出路由器实例调度的优先级，确保平均吞吐量较低的路由器实例获得被调度的机会。同时，该算法通过设置优先级计算公式中处理延迟的值，达到对延迟敏感强的路由器实例的支持，以及通过预测报文处理时间决定待处理报文是否丢弃，避免不必要的系统开销。通过实验测试，相对于Credit算法，该文算法在确保虚拟路由器资源共享的公平性方面存在明显优势，并且能为延迟敏感的路由器实例提供支持。
通过研究以Xen为代表的虚拟工具中资源调度算法，得知它们无法保证虚拟路由器中资源共享的公平性。该文提出一种基于历史转发开销的资源调度算法，用来确保路由器实例占用资源的公平性，尤其物理平台的输入/输出(I/O)资源。该算法通过统计路由器实例最近的报文转发开销来计算出路由器实例调度的优先级，确保平均吞吐量较低的路由器实例获得被调度的机会。同时，该算法通过设置优先级计算公式中处理延迟的值，达到对延迟敏感强的路由器实例的支持，以及通过预测报文处理时间决定待处理报文是否丢弃，避免不必要的系统开销。通过实验测试，相对于Credit算法，该文算法在确保虚拟路由器资源共享的公平性方面存在明显优势，并且能为延迟敏感的路由器实例提供支持。
2015, 37(3): 693-699.
doi: 10.11999/JEIT140557
摘要:
交换超立方体互连网络作为大规模处理器系统网络模型的重要候选之一，其可靠性问题一直为人们所关注。该文利用额外连通度作为评价可靠性的重要度量，对交换超立方体互连网络的可靠性进行分析，得到了交换超立方体网络的2-额外点连通度(k2(EH(s, t)))和2-额外边连通度(2(EH(s, t)))，证明了当ts2时，(k2(EH(s, t))=3s-2；当ts3时，2(EH(s, t))=3s-1。分析说明了对交换超立方体互连网络的可靠性评价时，2-额外连通度较之传统连通度更具有优势性。
交换超立方体互连网络作为大规模处理器系统网络模型的重要候选之一，其可靠性问题一直为人们所关注。该文利用额外连通度作为评价可靠性的重要度量，对交换超立方体互连网络的可靠性进行分析，得到了交换超立方体网络的2-额外点连通度(k2(EH(s, t)))和2-额外边连通度(2(EH(s, t)))，证明了当ts2时，(k2(EH(s, t))=3s-2；当ts3时，2(EH(s, t))=3s-1。分析说明了对交换超立方体互连网络的可靠性评价时，2-额外连通度较之传统连通度更具有优势性。
2015, 37(3): 700-707.
doi: 10.11999/JEIT140527
摘要:
针对内容中心网络(CCN)节点暂态缓存的高效利用问题，将数据场的思想引入到CCN转发决策中，该文提出一种基于差异化缓存通告的混合路由机制。缓存通告时，依据内容活跃等级和缓存驻留概率，执行差异化的内容通告和势能辐射；路由查找时，针对持久稳定的内容源和动态可变的临时缓存副本，分别构建全局导向和局域吸引势能辐射场，实现兴趣包请求的全局路由和局部就近应答。仿真结果表明，该机制减小了内容请求时延，提高了缓存命中率，以少量额外的开销提升了CCN网络整体的内容分发性能。
针对内容中心网络(CCN)节点暂态缓存的高效利用问题，将数据场的思想引入到CCN转发决策中，该文提出一种基于差异化缓存通告的混合路由机制。缓存通告时，依据内容活跃等级和缓存驻留概率，执行差异化的内容通告和势能辐射；路由查找时，针对持久稳定的内容源和动态可变的临时缓存副本，分别构建全局导向和局域吸引势能辐射场，实现兴趣包请求的全局路由和局部就近应答。仿真结果表明，该机制减小了内容请求时延，提高了缓存命中率，以少量额外的开销提升了CCN网络整体的内容分发性能。
2015, 37(3): 708-714.
doi: 10.11999/JEIT140408
摘要:
针对无线传感器网络中分散在各节点上的训练数据传输到数据融合中心集中训练支持向量机(Support Vector Machine, SVM)时存在的高通信代价和高能量消耗问题，该文研究了仅依靠相邻节点间的相互协作，在网内分布式协同训练线性SVM的方法。首先，在各节点分类器决策变量与集中式分类器决策变量相一致的约束下，对集中式SVM训练问题进行等价分解，然后利用增广拉格朗日乘子法，对分解后的SVM问题进行求解和推导，进而提出基于全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine, AC-DSVM)；为了降低AC-DSVM算法中全局平均一致性的通信开销，利用相邻节点间的局部平均一致性近似全局平均一致性，提出基于一次全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Once Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine, 1-AC-DSVM)。仿真实验结果表明，与已有算法相比，AC-DSVM算法的迭代次数和数据传输量略高，但其能够完全收敛到集中式训练结果；1-AC-DSVM算法具有较好的收敛性，而且在收敛速度和数据传输量上也表现出显著优势。
针对无线传感器网络中分散在各节点上的训练数据传输到数据融合中心集中训练支持向量机(Support Vector Machine, SVM)时存在的高通信代价和高能量消耗问题，该文研究了仅依靠相邻节点间的相互协作，在网内分布式协同训练线性SVM的方法。首先，在各节点分类器决策变量与集中式分类器决策变量相一致的约束下，对集中式SVM训练问题进行等价分解，然后利用增广拉格朗日乘子法，对分解后的SVM问题进行求解和推导，进而提出基于全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine, AC-DSVM)；为了降低AC-DSVM算法中全局平均一致性的通信开销，利用相邻节点间的局部平均一致性近似全局平均一致性，提出基于一次全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Once Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine, 1-AC-DSVM)。仿真实验结果表明，与已有算法相比，AC-DSVM算法的迭代次数和数据传输量略高，但其能够完全收敛到集中式训练结果；1-AC-DSVM算法具有较好的收敛性，而且在收敛速度和数据传输量上也表现出显著优势。
2015, 37(3): 715-720.
doi: 10.11999/JEIT140704
摘要:
针对容量有限的透明IP over WDM网络模型，该文提出一种基于路径的整数线性规划(ILP)方法来优化网络的能耗。相对基于连接的整数线性规划方法，该方法可以在光层提供更多的路径选择组合。仿真结果显示，基于路径的整数线性规划方法能够通过选择更优的光路组合进一步降低网络的能耗。
针对容量有限的透明IP over WDM网络模型，该文提出一种基于路径的整数线性规划(ILP)方法来优化网络的能耗。相对基于连接的整数线性规划方法，该方法可以在光层提供更多的路径选择组合。仿真结果显示，基于路径的整数线性规划方法能够通过选择更优的光路组合进一步降低网络的能耗。
2015, 37(3): 721-726.
doi: 10.11999/JEIT140708
摘要:
部分频带噪声干扰(PBNJ)是一种主要的窄带干扰，它对通信系统性能的影响十分突出。该文针对FH/ MFSK系统中，传统的部分频带干扰模型的干扰带宽最小分辨率是一个跳频子带带宽(即MFSK信号的带宽)，研究了更具有实际价值的新的部分频带干扰模型，即将干扰带宽最小分辨率精确到MFSK信号带宽的1/M。该文推导了莱斯衰落信道下的误比特率(BER)公式，给出了其闭合表达式，并通过计算机仿真验证了理论推导的正确性。理论分析与仿真结果表明，M,Nh,越小，传统与新PBNJ模型下FH/MFSK信号的BER性能差异就越大。
部分频带噪声干扰(PBNJ)是一种主要的窄带干扰，它对通信系统性能的影响十分突出。该文针对FH/ MFSK系统中，传统的部分频带干扰模型的干扰带宽最小分辨率是一个跳频子带带宽(即MFSK信号的带宽)，研究了更具有实际价值的新的部分频带干扰模型，即将干扰带宽最小分辨率精确到MFSK信号带宽的1/M。该文推导了莱斯衰落信道下的误比特率(BER)公式，给出了其闭合表达式，并通过计算机仿真验证了理论推导的正确性。理论分析与仿真结果表明，M,Nh,越小，传统与新PBNJ模型下FH/MFSK信号的BER性能差异就越大。
2015, 37(3): 727-732.
doi: 10.11999/JEIT140725
摘要:
针对可见光室内定位问题，该文基于接收信号强度(RSS)定位技术，提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法，即MLED-RSS定位算法。该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上，利用部署在室内的多个LED，合理选择其中3个LED作为发射节点，采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。仿真实验表明，MLED-RSS算法可以实现高定位精度。
针对可见光室内定位问题，该文基于接收信号强度(RSS)定位技术，提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法，即MLED-RSS定位算法。该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上，利用部署在室内的多个LED，合理选择其中3个LED作为发射节点，采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。仿真实验表明，MLED-RSS算法可以实现高定位精度。
2015, 37(3): 733-738.
doi: 10.11999/JEIT140665
摘要:
现有水声通信中的多普勒估计方法一般都假定多径信道每条路径的多普勒因子相等，当各路径多普勒因子存在差异时，该类方法往往无法正确估计出每径的多普勒因子，导致补偿后的信号存在较大误差。为此该文在分析水声信道稀疏特性的基础上，提出一种基于稀疏表示理论的非一致多普勒估计方法。该方法结合水声多径信道与非一致多普勒稀疏特性生成包含信道信息的超完备字典，将每径的非一致多普勒因子估计转化为基于超完备字典的稀疏重构求解，实现非一致多普勒因子的准确估计。仿真结果表明，所提方法不仅能估计出差异较大的非一致多普勒因子，而且对于大多普勒频偏的估计也相当有效，特别适合于高速移动水声通信中的多普勒估计。
现有水声通信中的多普勒估计方法一般都假定多径信道每条路径的多普勒因子相等，当各路径多普勒因子存在差异时，该类方法往往无法正确估计出每径的多普勒因子，导致补偿后的信号存在较大误差。为此该文在分析水声信道稀疏特性的基础上，提出一种基于稀疏表示理论的非一致多普勒估计方法。该方法结合水声多径信道与非一致多普勒稀疏特性生成包含信道信息的超完备字典，将每径的非一致多普勒因子估计转化为基于超完备字典的稀疏重构求解，实现非一致多普勒因子的准确估计。仿真结果表明，所提方法不仅能估计出差异较大的非一致多普勒因子，而且对于大多普勒频偏的估计也相当有效，特别适合于高速移动水声通信中的多普勒估计。
2015, 37(3): 739-745.
doi: 10.11999/JEIT140486
摘要:
该文在分析计算金属光子晶体的正三角形晶格TE模式的色散特性、全局带隙分布图的基础上，针对金属光子晶体结构谐振腔Q值较高的问题，对降低光子晶体谐振腔Q值的方法进行了分析和设计。采用加载介质柱的混合结构和介质微扰两种方法分别对谐振腔的Q值进行有效的控制，并分析了两种方法对谐振腔模式选择性的影响。结果表明，两种方法都能在不改变谐振腔模式选择性和场分布的基础上有效降低Q值，而介质微扰的方法还同时清除了与TE04竞争的两种杂模，提高了模式选择性。
该文在分析计算金属光子晶体的正三角形晶格TE模式的色散特性、全局带隙分布图的基础上，针对金属光子晶体结构谐振腔Q值较高的问题，对降低光子晶体谐振腔Q值的方法进行了分析和设计。采用加载介质柱的混合结构和介质微扰两种方法分别对谐振腔的Q值进行有效的控制，并分析了两种方法对谐振腔模式选择性的影响。结果表明，两种方法都能在不改变谐振腔模式选择性和场分布的基础上有效降低Q值，而介质微扰的方法还同时清除了与TE04竞争的两种杂模，提高了模式选择性。
2015, 37(3): 746-752.
doi: 10.11999/JEIT140518
摘要:
为解决现有方法在处理微带线边缘电磁场的奇异性时，存在计算效率和精度之间的矛盾，该文提出一种在局部1维时域有限差分法(LOD-FDTD)基础上，结合微带线边缘电磁场分布函数，并通过坐标变换可处理导体嵌入网格面积大于1/2时的情况，因而适用性更广的微带线边缘奇异性处理技术。与现有奇异性处理技术对比证明，该算法在采用的时间步长小于等于Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)稳定性条件所允许最大时间步长5倍的情况下，具有更高的计算精度。且与一般LOD-FDTD算法对比证明，引入的微带线边缘电磁场分布函数使得该算法在节省计算资源和提高计算效率的同时，保持了更高的计算精度。
为解决现有方法在处理微带线边缘电磁场的奇异性时，存在计算效率和精度之间的矛盾，该文提出一种在局部1维时域有限差分法(LOD-FDTD)基础上，结合微带线边缘电磁场分布函数，并通过坐标变换可处理导体嵌入网格面积大于1/2时的情况，因而适用性更广的微带线边缘奇异性处理技术。与现有奇异性处理技术对比证明，该算法在采用的时间步长小于等于Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)稳定性条件所允许最大时间步长5倍的情况下，具有更高的计算精度。且与一般LOD-FDTD算法对比证明，引入的微带线边缘电磁场分布函数使得该算法在节省计算资源和提高计算效率的同时，保持了更高的计算精度。
2015, 37(3): 753-757.
doi: 10.11999/JEIT140598
摘要:
信道时间相关多输入多输出(MIMO)系统中一种重要有限反馈策略为差分反馈，该文提出一种适用于单用户多输入单输出(SU-MISO)系统的自适应球帽差分反馈算法。首先，运用相邻时刻信道间的扰动规律设计自适应差分反馈策略；其次，不同于现有差分码本的非线性构造方法，提出一种基于矢量伸缩和合成的球帽差分码本算法；最后，联合球帽码本空间分布规律和时间相关信道的统计规律推导出球帽半径计算方法。仿真结果说明，该算法能准确跟踪信道并较现有算法有一定性能提高。
信道时间相关多输入多输出(MIMO)系统中一种重要有限反馈策略为差分反馈，该文提出一种适用于单用户多输入单输出(SU-MISO)系统的自适应球帽差分反馈算法。首先，运用相邻时刻信道间的扰动规律设计自适应差分反馈策略；其次，不同于现有差分码本的非线性构造方法，提出一种基于矢量伸缩和合成的球帽差分码本算法；最后，联合球帽码本空间分布规律和时间相关信道的统计规律推导出球帽半径计算方法。仿真结果说明，该算法能准确跟踪信道并较现有算法有一定性能提高。
2015, 37(3): 758-762.
doi: 10.11999/JEIT140579
摘要:
为了展宽天线的波束宽度，在磁电(ME)偶极子天线的基础上，该文设计出一种低交叉极化宽频带宽波束的新型磁电偶极子天线。通过将振子倾斜弯折，展宽了天线的波束宽度；结合6个寄生振子的对称加载，提高了辐射方向图的一致性。在型馈电结构基础上，优化天线的振子间距和振子长度，实现了天线58.5%的相对带宽(S11-10 dB)，频带范围为2.3~4.2 GHz；对振子倾斜角度以及寄生振子的参数进行优化，在2.4~4.0 GHz的频带内实现了辐射方向图E面和H面同时达到120以上的半功率波束宽度(HPBW)。测试与仿真有较好的一致性，证明了所设计天线不仅具有宽频带宽波束特性，同时在整个频带范围内方向图的一致性得到了极大地提高。
为了展宽天线的波束宽度，在磁电(ME)偶极子天线的基础上，该文设计出一种低交叉极化宽频带宽波束的新型磁电偶极子天线。通过将振子倾斜弯折，展宽了天线的波束宽度；结合6个寄生振子的对称加载，提高了辐射方向图的一致性。在型馈电结构基础上，优化天线的振子间距和振子长度，实现了天线58.5%的相对带宽(S11-10 dB)，频带范围为2.3~4.2 GHz；对振子倾斜角度以及寄生振子的参数进行优化，在2.4~4.0 GHz的频带内实现了辐射方向图E面和H面同时达到120以上的半功率波束宽度(HPBW)。测试与仿真有较好的一致性，证明了所设计天线不仅具有宽频带宽波束特性，同时在整个频带范围内方向图的一致性得到了极大地提高。
