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2015年 第37卷 第4期
2015, 37(4): 763-769.
doi: 10.11999/JEIT140875
摘要:
确定性测量矩阵构造是近期压缩感知领域的一个重要研究问题。该文基于Berlekamp-Justesen(B-J)码，构造了两类确定性测量矩阵。首先，给出一类相关性渐近最优的稀疏测量矩阵，从而保证其具有较好的限定等距性(RIP)。接着，构造一类确定性复测量矩阵，这类矩阵可以通过删除部分行列使其大小灵活变化。第1类矩阵具有很高的稀疏性，第2类则是基于循环矩阵，因此它们的存储开销较小，编码和重构复杂度也相对较低。仿真结果表明，这两类矩阵常常有优于或相当于现有的随机和确定性测量矩阵的重建性能。
确定性测量矩阵构造是近期压缩感知领域的一个重要研究问题。该文基于Berlekamp-Justesen(B-J)码，构造了两类确定性测量矩阵。首先，给出一类相关性渐近最优的稀疏测量矩阵，从而保证其具有较好的限定等距性(RIP)。接着，构造一类确定性复测量矩阵，这类矩阵可以通过删除部分行列使其大小灵活变化。第1类矩阵具有很高的稀疏性，第2类则是基于循环矩阵，因此它们的存储开销较小，编码和重构复杂度也相对较低。仿真结果表明，这两类矩阵常常有优于或相当于现有的随机和确定性测量矩阵的重建性能。
2015, 37(4): 770-776.
doi: 10.11999/JEIT140949
摘要:
图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原，该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先，运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme, LSES)将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后，在模糊核(Blur Kernel, BK)的估计阶段，将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合，实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段，为了得到高质量的复原图像，提出一种结合全变差(Total Variation, TV)模型和Shock滤波器不变特性的多正则化约束模型，从而实现模糊图像的清晰化复原。最后，通过半二次性的变量分裂策略对提出的模型进行最优化求解，能够在准确地估计出BK的同时得到高质量的复原图像。在人造的模糊图像和真实的模糊图像中进行了大量的实验，证明了所提方法的有效性，且与近几年的一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比，不仅主观视觉效果得到了显著的增强，而且客观评价指标也得到了明显的改进。
图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原，该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先，运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme, LSES)将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后，在模糊核(Blur Kernel, BK)的估计阶段，将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合，实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段，为了得到高质量的复原图像，提出一种结合全变差(Total Variation, TV)模型和Shock滤波器不变特性的多正则化约束模型，从而实现模糊图像的清晰化复原。最后，通过半二次性的变量分裂策略对提出的模型进行最优化求解，能够在准确地估计出BK的同时得到高质量的复原图像。在人造的模糊图像和真实的模糊图像中进行了大量的实验，证明了所提方法的有效性，且与近几年的一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比，不仅主观视觉效果得到了显著的增强，而且客观评价指标也得到了明显的改进。
2015, 37(4): 777-783.
doi: 10.11999/JEIT140739
摘要:
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中，训练和重建均在特征空间进行，因此，特征选择对算法性能具有较大影响。另外，算法模型对重建权重未加限定，导致负数权重出现而产生过拟合效应，使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用，该文提出一种基于2维主成分分析(2D- PCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块，利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元，并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后，利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征，并建立高、低分辨率样本库。最后，在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明，相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法，所提算法可有效提高权重的稳定性，减少过拟合效应，其重建人脸图像具有较好的主客观质量。
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中，训练和重建均在特征空间进行，因此，特征选择对算法性能具有较大影响。另外，算法模型对重建权重未加限定，导致负数权重出现而产生过拟合效应，使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用，该文提出一种基于2维主成分分析(2D- PCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块，利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元，并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后，利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征，并建立高、低分辨率样本库。最后，在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明，相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法，所提算法可有效提高权重的稳定性，减少过拟合效应，其重建人脸图像具有较好的主客观质量。
2015, 37(4): 784-790.
doi: 10.11999/JEIT141282
摘要:
设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性，该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注，并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束，使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明：相较于一些最新的图像标注模型，GRNGS模型的鲁棒性更强，标注结果更精确。
设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性，该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注，并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束，使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明：相较于一些最新的图像标注模型，GRNGS模型的鲁棒性更强，标注结果更精确。
2015, 37(4): 791-797.
doi: 10.11999/JEIT140743
摘要:
针对传统编码模型中存在的编码歧义性问题，该文提出一种考虑特征上下文的语义增强线性编码方法。首先，通过学习局部邻域中特征共生关系矩阵来表示上下文信息。然后，在编码过程中同时引入学习而得的上下文信息与特征上下文匹配权重得到语义增强编码模型。由于上下文信息与上下文匹配权重的功能，使得此编码方法不仅丰富了编码的语义信息，还能够有效避免噪声带来的影响。在3个基准数据集(Scene15, Caltech101以及 Caltech256)上充分的实验验证了该方法的有效性。
针对传统编码模型中存在的编码歧义性问题，该文提出一种考虑特征上下文的语义增强线性编码方法。首先，通过学习局部邻域中特征共生关系矩阵来表示上下文信息。然后，在编码过程中同时引入学习而得的上下文信息与特征上下文匹配权重得到语义增强编码模型。由于上下文信息与上下文匹配权重的功能，使得此编码方法不仅丰富了编码的语义信息，还能够有效避免噪声带来的影响。在3个基准数据集(Scene15, Caltech101以及 Caltech256)上充分的实验验证了该方法的有效性。
2015, 37(4): 798-803.
doi: 10.11999/JEIT140560
摘要:
为实现对目标位置和速度的精确定位，该文提出一种基于正则化理论的时差频差定位技术。该算法首先利用最大似然方法确定目标函数，然后通过传统牛顿法对目标位置和速度进行迭代求解。众所周知传统牛顿法对初始值要求较高，较差初始值会导致Hess矩阵趋于病态，从而致使迭代发散，该文引入正则化理论修正Hess矩阵，使其更加合理，保证算法稳健收敛。实验结果表明：相对于传统牛顿法，该文算法在初始值的选取上具有稳健性，对误差选取较大的初始值，仍能够保证算法的收敛性；相对于现有闭合式定位方法，该文算法在噪声较大时具有较好的定位精度，定位精度接近于Cramer-Rao界，具有广泛的实用价值。
为实现对目标位置和速度的精确定位，该文提出一种基于正则化理论的时差频差定位技术。该算法首先利用最大似然方法确定目标函数，然后通过传统牛顿法对目标位置和速度进行迭代求解。众所周知传统牛顿法对初始值要求较高，较差初始值会导致Hess矩阵趋于病态，从而致使迭代发散，该文引入正则化理论修正Hess矩阵，使其更加合理，保证算法稳健收敛。实验结果表明：相对于传统牛顿法，该文算法在初始值的选取上具有稳健性，对误差选取较大的初始值，仍能够保证算法的收敛性；相对于现有闭合式定位方法，该文算法在噪声较大时具有较好的定位精度，定位精度接近于Cramer-Rao界，具有广泛的实用价值。
2015, 37(4): 804-810.
doi: 10.11999/JEIT140511
摘要:
针对基于特征值分解的Wigner-Ville分布信号重构算法运算复杂度高这一问题，该文提出一种高效多分量信号重构算法。首先，通过分析Wigner-Ville逆变换公式，推导出瞬时时刻重构序列与原序列之间的联系，提出一种高效的信号重构算法。然后，采用平滑伪Wigner-Ville分布作为时频掩膜抑制Wigner-Ville分布的交叉项，并通过在时频面内滑窗的方法逐一提取各分量信号。最后，结合高效信号重构算法和时频面滑窗掩膜技术，实现多分量信号快速准确重构。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。
针对基于特征值分解的Wigner-Ville分布信号重构算法运算复杂度高这一问题，该文提出一种高效多分量信号重构算法。首先，通过分析Wigner-Ville逆变换公式，推导出瞬时时刻重构序列与原序列之间的联系，提出一种高效的信号重构算法。然后，采用平滑伪Wigner-Ville分布作为时频掩膜抑制Wigner-Ville分布的交叉项，并通过在时频面内滑窗的方法逐一提取各分量信号。最后，结合高效信号重构算法和时频面滑窗掩膜技术，实现多分量信号快速准确重构。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。
2015, 37(4): 811-816.
doi: 10.11999/JEIT141034
摘要:
子空间类超分辨波达方向(DOA)估计算法需预先估计信号个数，当信号个数估计错误时，其性能会严重下降。该文提出一种新颖的半实值Capon(SRV-Capon)DOA估计算法。该算法继承了Capon算法无需信号个数估计的优点并克服了现存实值算法仅适用于中心对称阵列(CSA)的缺点。相比于Capon算法，SRV-Capon仅利用阵列接收数据协方差矩阵的实部求逆构建空间谱函数，实现了谱值计算的半实值化并将谱搜索的范围压缩至原来的一半，从而至少降低约75%的计算量。理论分析和仿真实验证明了该算法的有效性。
子空间类超分辨波达方向(DOA)估计算法需预先估计信号个数，当信号个数估计错误时，其性能会严重下降。该文提出一种新颖的半实值Capon(SRV-Capon)DOA估计算法。该算法继承了Capon算法无需信号个数估计的优点并克服了现存实值算法仅适用于中心对称阵列(CSA)的缺点。相比于Capon算法，SRV-Capon仅利用阵列接收数据协方差矩阵的实部求逆构建空间谱函数，实现了谱值计算的半实值化并将谱搜索的范围压缩至原来的一半，从而至少降低约75%的计算量。理论分析和仿真实验证明了该算法的有效性。
2015, 37(4): 817-823.
doi: 10.11999/JEIT140937
摘要:
基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论，该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值，将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题，使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解，能够适应相干信源场景，仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。
基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论，该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值，将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题，使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解，能够适应相干信源场景，仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。
2015, 37(4): 824-829.
doi: 10.11999/JEIT140903
摘要:
为了自动识别胸阻抗(TransThoracic Impedance, TTI)信号中的按压和通气波形，完成相关重要参数的计算，从而实现对心肺复苏质量的监测评估，该文提出一种基于密度加权与偏好信息的胸阻抗信号自动检测算法。该方法针对实验采集的猪的电诱导心脏骤停模型TTI信号，通过预处理和多分辨率窗口搜索法完成潜在按压和通气波形的标记；接着，提取每个标记波形的宽度、幅值以及相邻波形特征差作为特征，并按标记波形宽度对信号进行分段；之后，再对信号进行小波分解，提取其小波系数每段的能量与原始波形幅值之比作为特征；最后采用基于密度加权与偏好信息的K均值聚类分析法对标记的波形进行分类识别。实验结果表明，该算法对TTI信号中按压波形和波形分析识别的正确率和敏感度均较高，鲁棒性好，且运行时间(0.43 s0.07 s)满足实时性要求。
为了自动识别胸阻抗(TransThoracic Impedance, TTI)信号中的按压和通气波形，完成相关重要参数的计算，从而实现对心肺复苏质量的监测评估，该文提出一种基于密度加权与偏好信息的胸阻抗信号自动检测算法。该方法针对实验采集的猪的电诱导心脏骤停模型TTI信号，通过预处理和多分辨率窗口搜索法完成潜在按压和通气波形的标记；接着，提取每个标记波形的宽度、幅值以及相邻波形特征差作为特征，并按标记波形宽度对信号进行分段；之后，再对信号进行小波分解，提取其小波系数每段的能量与原始波形幅值之比作为特征；最后采用基于密度加权与偏好信息的K均值聚类分析法对标记的波形进行分类识别。实验结果表明，该算法对TTI信号中按压波形和波形分析识别的正确率和敏感度均较高，鲁棒性好，且运行时间(0.43 s0.07 s)满足实时性要求。
2015, 37(4): 830-835.
doi: 10.11999/JEIT140893
摘要:
有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵，然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容，动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号，实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性，分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理，然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明，相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术，利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制，提高血流估计精度，此外，该算法具有空间自适应性，无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数，与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比，可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。
有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵，然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容，动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号，实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性，分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理，然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明，相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术，利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制，提高血流估计精度，此外，该算法具有空间自适应性，无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数，与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比，可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。
2015, 37(4): 836-840.
doi: 10.11999/JEIT140908
摘要:
差分跳频(DFH)信号具有良好的抗多径衰落、抗干扰及高速数据传输能力，在短波和水声军事通信领域得到广泛应用。但是，在有限的传输带宽内差分跳频信号编码增益受限，特别是每跳携带多个比特时，该文提出一种压缩频谱DFH(CS-DFH)方法，可以在相同的比特每跳(BPH)和带宽下提高DFH信号的编码增益。对CS-DFH信号在莱斯(Rice)衰落信道下的误比特率(BER)理论上界进行了推导，并通过仿真验证。结果表明，莱斯信道中，在相同BPH、带宽条件下，与常规DFH相比，CS-DFH是一种可以获得更高BER增益的方法，特别是当莱斯因子K很小的时候。
差分跳频(DFH)信号具有良好的抗多径衰落、抗干扰及高速数据传输能力，在短波和水声军事通信领域得到广泛应用。但是，在有限的传输带宽内差分跳频信号编码增益受限，特别是每跳携带多个比特时，该文提出一种压缩频谱DFH(CS-DFH)方法，可以在相同的比特每跳(BPH)和带宽下提高DFH信号的编码增益。对CS-DFH信号在莱斯(Rice)衰落信道下的误比特率(BER)理论上界进行了推导，并通过仿真验证。结果表明，莱斯信道中，在相同BPH、带宽条件下，与常规DFH相比，CS-DFH是一种可以获得更高BER增益的方法，特别是当莱斯因子K很小的时候。
2015, 37(4): 841-847.
doi: 10.11999/JEIT140892
摘要:
为提高跳频通信系统的被截获性能，该文以跳频周期和跳频间隔为研究对象，提出一种基于最大条件熵的跳频周期、跳频间隔射频隐身联合设计方法。该方法以跳频系统先验数据为样本空间，以拉格朗日乘子为优化粒子，利用混合混沌粒子群优化(HCPSO)算法对最大条件熵的对偶规划进行优化计算。与单阈值方法(STM)和双阈值方法(DTM)的对比仿真结果表明：该文提出的最大熵方法(MEM)具有最大的跳频周期、跳频间隔不确定性和最小的截获概率，且针对不同威胁因子具有较高的环境区分度。因此，MEM具有较好的射频隐身性能，可以有效提高搭载平台的生存能力。
为提高跳频通信系统的被截获性能，该文以跳频周期和跳频间隔为研究对象，提出一种基于最大条件熵的跳频周期、跳频间隔射频隐身联合设计方法。该方法以跳频系统先验数据为样本空间，以拉格朗日乘子为优化粒子，利用混合混沌粒子群优化(HCPSO)算法对最大条件熵的对偶规划进行优化计算。与单阈值方法(STM)和双阈值方法(DTM)的对比仿真结果表明：该文提出的最大熵方法(MEM)具有最大的跳频周期、跳频间隔不确定性和最小的截获概率，且针对不同威胁因子具有较高的环境区分度。因此，MEM具有较好的射频隐身性能，可以有效提高搭载平台的生存能力。
2015, 37(4): 848-854.
doi: 10.11999/JEIT140817
摘要:
大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线能有效提升5G蜂窝系统容量。考虑信道估计误差对系统性能的影响，该文在多小区大规模MIMO系统中形成了用户信干噪比的非溢出概率约束下最小化系统功率的优化问题。针对非凸概率约束中下行波束难于求解的问题，该文根据矩阵迹的性质将优化问题中的非凸约束缩放，进而提出上下行对偶算法求解波束矢量。为进一步减少多小区系统中信令开销，基于大系统分析，提出了仅采用大尺度信息的分布式算法。仿真结果表明，所提的分布式算法与对偶算法相比，在保证用户信干噪比的概率约束时，降低了大规模MIMO系统中传输瞬时信道状态信息的开销，同时具有良好的鲁棒性。
大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线能有效提升5G蜂窝系统容量。考虑信道估计误差对系统性能的影响，该文在多小区大规模MIMO系统中形成了用户信干噪比的非溢出概率约束下最小化系统功率的优化问题。针对非凸概率约束中下行波束难于求解的问题，该文根据矩阵迹的性质将优化问题中的非凸约束缩放，进而提出上下行对偶算法求解波束矢量。为进一步减少多小区系统中信令开销，基于大系统分析，提出了仅采用大尺度信息的分布式算法。仿真结果表明，所提的分布式算法与对偶算法相比，在保证用户信干噪比的概率约束时，降低了大规模MIMO系统中传输瞬时信道状态信息的开销，同时具有良好的鲁棒性。
2015, 37(4): 855-862.
doi: 10.11999/JEIT140661
摘要:
无线局域网(WLAN)中可以对无线接入点(Access Point, AP)进行定位。该文提出一种基于概率密度的AP定位算法(Probability Density algorithm for Access Point Localization, PDAPL)。首先对实验区域进行分区；然后根据定向天线在不同位置和不同角度收到的信号强度，计算AP落在各区域的概率，形成与密度有关的概率统计表；最后对AP的位置进行评估。实验结果表明，该文提出的算法采集数据少，只需在少量点和少量角度采集信号就可以得到较高的定位精度。与DrivebyLoc, Distance和AoA相比，得到相同的定位精度PDAPL所需要的测量点和测量角度只是DrivebyLoc的一半左右，比Distance和AoA所需要的更少；测量点和测量角度数量相同时，PDAPL的定位精度相对于DrivebyLoc提升了50%左右。
无线局域网(WLAN)中可以对无线接入点(Access Point, AP)进行定位。该文提出一种基于概率密度的AP定位算法(Probability Density algorithm for Access Point Localization, PDAPL)。首先对实验区域进行分区；然后根据定向天线在不同位置和不同角度收到的信号强度，计算AP落在各区域的概率，形成与密度有关的概率统计表；最后对AP的位置进行评估。实验结果表明，该文提出的算法采集数据少，只需在少量点和少量角度采集信号就可以得到较高的定位精度。与DrivebyLoc, Distance和AoA相比，得到相同的定位精度PDAPL所需要的测量点和测量角度只是DrivebyLoc的一半左右，比Distance和AoA所需要的更少；测量点和测量角度数量相同时，PDAPL的定位精度相对于DrivebyLoc提升了50%左右。
2015, 37(4): 863-867.
doi: 10.11999/JEIT140644
摘要:
在现代无线通信系统中，采用正交空时分组码(STBC)的多天线发射技术是提高通信速率和可靠性，并且能够实现简单译码的关键技术。该文针对瑞利信道系统模型，提出一种适用于多入单出正交空时分组码(OSTBC)的调制识别算法。该算法通过对接收到的数据进行重排，将多入单出的系统模型转化为类似多入多出的系统模型，并且根据信源的特殊性用最大似然的思想实现调制类型的识别。仿真结果验证了所提算法的有效性。
在现代无线通信系统中，采用正交空时分组码(STBC)的多天线发射技术是提高通信速率和可靠性，并且能够实现简单译码的关键技术。该文针对瑞利信道系统模型，提出一种适用于多入单出正交空时分组码(OSTBC)的调制识别算法。该算法通过对接收到的数据进行重排，将多入单出的系统模型转化为类似多入多出的系统模型，并且根据信源的特殊性用最大似然的思想实现调制类型的识别。仿真结果验证了所提算法的有效性。
2015, 37(4): 868-873.
doi: 10.11999/JEIT140959
摘要:
为提高频谱利用率，该文利用非线性动力学理论对频谱状态持续时长序列进行建模并预测。以实际采集的频谱数据作为研究对象，采用指向导数法对该时长序列进行非一致延长时间相空间重构，利用基于尺度的Lyapunov指数判定其混沌特性。以基于Davidon-Fletcher-Powell方法的二阶Volterra预测模型 (DFPSOVF)为基础，提出一种基于限域拟牛顿方法的Volterra自适应滤波器系数调整模型，并将该模型应用于具有混沌特性的短时频谱状态持续时长预测，通过自适应剔除对预测贡献小的滤波器系数，降低预测模型的复杂度。实验结果表明该算法在保证预测精度的同时降低运算复杂度。
为提高频谱利用率，该文利用非线性动力学理论对频谱状态持续时长序列进行建模并预测。以实际采集的频谱数据作为研究对象，采用指向导数法对该时长序列进行非一致延长时间相空间重构，利用基于尺度的Lyapunov指数判定其混沌特性。以基于Davidon-Fletcher-Powell方法的二阶Volterra预测模型 (DFPSOVF)为基础，提出一种基于限域拟牛顿方法的Volterra自适应滤波器系数调整模型，并将该模型应用于具有混沌特性的短时频谱状态持续时长预测，通过自适应剔除对预测贡献小的滤波器系数，降低预测模型的复杂度。实验结果表明该算法在保证预测精度的同时降低运算复杂度。
2015, 37(4): 874-880.
doi: 10.11999/JEIT140845
摘要:
在车辆异构网络中，针对垂直切换决策时刻之后网络状态的动态变化，提高切换性能问题，提出一种基于马尔可夫过程的预测垂直切换(M-VHO)算法。算法考虑了切换决策后网络状态的动态变化对车辆终端服务质量(QoS)的影响。其基本思路是：在需要垂直切换时，利用马尔可夫过程的转移概率预测未来网络状态的变化；另外，采用模糊逻辑方法确定评价属性参数权重；最后，比较切换决策、切换执行和切换之后时刻的总收益来优化选择最佳切换网络。仿真结果证明，该算法在确保较高负载均衡的情况下，可有效改进车辆终端的平均阻塞率及丢包率，降低乒乓效应，确保了车辆终端的QoS。
在车辆异构网络中，针对垂直切换决策时刻之后网络状态的动态变化，提高切换性能问题，提出一种基于马尔可夫过程的预测垂直切换(M-VHO)算法。算法考虑了切换决策后网络状态的动态变化对车辆终端服务质量(QoS)的影响。其基本思路是：在需要垂直切换时，利用马尔可夫过程的转移概率预测未来网络状态的变化；另外，采用模糊逻辑方法确定评价属性参数权重；最后，比较切换决策、切换执行和切换之后时刻的总收益来优化选择最佳切换网络。仿真结果证明，该算法在确保较高负载均衡的情况下，可有效改进车辆终端的平均阻塞率及丢包率，降低乒乓效应，确保了车辆终端的QoS。
2015, 37(4): 881-886.
doi: 10.11999/JEIT140831
摘要:
目前基于标签的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩阵型算法的文献往往是为了进行复杂度分析，而不考虑实际的效率。该文从实际应用出发，给出矩阵型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一个实例，提出算法层次的优化设计方法。同时，该文还给出一个高效的约化准则。通过实验，该文比较了算法可用的各项准则及策略。实验结果表明，该文的矩阵型GVW实例在准则和策略的选取上是最优的。并且，矩阵型GVW在某些多项式系统(例如，Cyclic系列和Katsura系列多项式系统)下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
目前基于标签的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩阵型算法的文献往往是为了进行复杂度分析，而不考虑实际的效率。该文从实际应用出发，给出矩阵型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一个实例，提出算法层次的优化设计方法。同时，该文还给出一个高效的约化准则。通过实验，该文比较了算法可用的各项准则及策略。实验结果表明，该文的矩阵型GVW实例在准则和策略的选取上是最优的。并且，矩阵型GVW在某些多项式系统(例如，Cyclic系列和Katsura系列多项式系统)下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
2015, 37(4): 887-893.
doi: 10.11999/JEIT140820
摘要:
针对流量测量中IP长流的检测问题，该文设计了计数布鲁姆过滤器(Count Bloom Filter, CBF)与超时布鲁姆过滤器(Timeout Bloom Filter, TBF)结合的长流检测机制。该机制动态调整布鲁姆过滤器中的超时时间，及时清理结束流，解决空间拥塞问题，从而可以适用于无结束标志IP长流检测。依据算法整体错误率与超时时间的分析，根据链路流到达强度与布鲁姆过滤器向量空间长度自适应动态调整超时时间，使得算法整体错误率保持最低。该算法的性能利用真实网络流量数据进行验证，结果表明，与现有算法相比，该算法的测量准确性更高。
针对流量测量中IP长流的检测问题，该文设计了计数布鲁姆过滤器(Count Bloom Filter, CBF)与超时布鲁姆过滤器(Timeout Bloom Filter, TBF)结合的长流检测机制。该机制动态调整布鲁姆过滤器中的超时时间，及时清理结束流，解决空间拥塞问题，从而可以适用于无结束标志IP长流检测。依据算法整体错误率与超时时间的分析，根据链路流到达强度与布鲁姆过滤器向量空间长度自适应动态调整超时时间，使得算法整体错误率保持最低。该算法的性能利用真实网络流量数据进行验证，结果表明，与现有算法相比，该算法的测量准确性更高。
2015, 37(4): 894-899.
doi: 10.11999/JEIT140786
摘要:
贝叶斯网络是智能算法领域重要的理论工具，其结构学习问题被认为是NP-hard问题。该文通过混合学习算法的方式，从分析低阶条件独立性测试提供的信息入手，给出了构造目标网络结构空间边界的方法，并给出了完整的证明。在此基础上执行打分搜索算法获得最终的网络结构。仿真结果表明该算法与同类算法相比具有更高的精度和更好的执行效率。
贝叶斯网络是智能算法领域重要的理论工具，其结构学习问题被认为是NP-hard问题。该文通过混合学习算法的方式，从分析低阶条件独立性测试提供的信息入手，给出了构造目标网络结构空间边界的方法，并给出了完整的证明。在此基础上执行打分搜索算法获得最终的网络结构。仿真结果表明该算法与同类算法相比具有更高的精度和更好的执行效率。
2015, 37(4): 900-906.
doi: 10.11999/JEIT140740
摘要:
卫星导航系统容易受到干扰，空时自适应处理在导航接收机抗干扰方面拥有明显的优势，即系统自由度显著提高，但是传统空时自适应处理应用于导航接收机抗干扰中却面临信号失真的难题。该文提出一种基于正交约束的导航接收机空时自适应处理方法。该方法从空时自适应处理的原理入手修改传统空时自适应处理优化的约束项，消除了不同时延信号对合成信号的影响，保证了空时自适应处理在有效抑制干扰的同时不影响导航信号的捕获和解码。理论分析和仿真结果表明，该方法能有效解决空时自适应处理中的导航信号失真问题。
卫星导航系统容易受到干扰，空时自适应处理在导航接收机抗干扰方面拥有明显的优势，即系统自由度显著提高，但是传统空时自适应处理应用于导航接收机抗干扰中却面临信号失真的难题。该文提出一种基于正交约束的导航接收机空时自适应处理方法。该方法从空时自适应处理的原理入手修改传统空时自适应处理优化的约束项，消除了不同时延信号对合成信号的影响，保证了空时自适应处理在有效抑制干扰的同时不影响导航信号的捕获和解码。理论分析和仿真结果表明，该方法能有效解决空时自适应处理中的导航信号失真问题。
2015, 37(4): 907-912.
doi: 10.11999/JEIT140878
摘要:
针对窄带多分量信号频率估计问题，该文提出一种基于稀疏分解的频率估计算法，能够同时对多个窄带信号的频率进行估计。首先利用传统方法进行频率预估计，然后根据频率预估计的结果建立冗余字典，对信号进行稀疏表示，最后通过匹配追踪算法得到精确的频率估计。该算法极大地减小了字典的长度和稀疏分解的运算量，而且在迭代过程中利用了全局信息更新残差向量，估计结果更为精确，在低信噪比情况下性能也较为稳健。仿真结果验证该算法的有效性和正确性。
针对窄带多分量信号频率估计问题，该文提出一种基于稀疏分解的频率估计算法，能够同时对多个窄带信号的频率进行估计。首先利用传统方法进行频率预估计，然后根据频率预估计的结果建立冗余字典，对信号进行稀疏表示，最后通过匹配追踪算法得到精确的频率估计。该算法极大地减小了字典的长度和稀疏分解的运算量，而且在迭代过程中利用了全局信息更新残差向量，估计结果更为精确，在低信噪比情况下性能也较为稳健。仿真结果验证该算法的有效性和正确性。
2015, 37(4): 913-918.
doi: 10.11999/JEIT140769
摘要:
干扰机运动能给双通道干扰对消带来困难，但连续运动的干扰机只在一定范围内有较好的干扰效果。旋转干扰机具有运动的重复性，该文分析了旋转运动的干扰机对InSAR双通道干扰对消的影响，针对旋臂过长不易实现的问题，提出用分布式的多干扰发射天线通过分时发射模拟旋转干扰机的方法，仿真结果证明了该方法的有效性。
干扰机运动能给双通道干扰对消带来困难，但连续运动的干扰机只在一定范围内有较好的干扰效果。旋转干扰机具有运动的重复性，该文分析了旋转运动的干扰机对InSAR双通道干扰对消的影响，针对旋臂过长不易实现的问题，提出用分布式的多干扰发射天线通过分时发射模拟旋转干扰机的方法，仿真结果证明了该方法的有效性。
2015, 37(4): 919-925.
doi: 10.11999/JEIT140710
摘要:
自然场景3维影像重构是层析合成孔径雷达(TomoSAR)的重要应用。传统方法在沿高程维进行层析处理时，均通过对等距线阵模型进行加权的方式，以主瓣展宽为代价来抑制方向图旁瓣水平。针对该问题，该文建立一种基于非等距线阵的峰值旁瓣比极小极大优化模型，即在约束主瓣宽度一定的情况下，通过阵元位置的优化配置来获取观测场景视角范围内任意指向的最优旁瓣水平；提出一种目标函数离散栅格化方法，进而采用序列二次规划(SQP)方法并结合差分进化算法特有的全局记忆能力，以获取最优阵元配置方案。对PolSARpro全极化层析SAR仿真数据的处理结果表明该方法能够有效地应用于自然场景的3维影像重构。
自然场景3维影像重构是层析合成孔径雷达(TomoSAR)的重要应用。传统方法在沿高程维进行层析处理时，均通过对等距线阵模型进行加权的方式，以主瓣展宽为代价来抑制方向图旁瓣水平。针对该问题，该文建立一种基于非等距线阵的峰值旁瓣比极小极大优化模型，即在约束主瓣宽度一定的情况下，通过阵元位置的优化配置来获取观测场景视角范围内任意指向的最优旁瓣水平；提出一种目标函数离散栅格化方法，进而采用序列二次规划(SQP)方法并结合差分进化算法特有的全局记忆能力，以获取最优阵元配置方案。对PolSARpro全极化层析SAR仿真数据的处理结果表明该方法能够有效地应用于自然场景的3维影像重构。
2015, 37(4): 926-932.
doi: 10.11999/JEIT140589
摘要:
基于末制导雷达搜索舰艇编队目标时获得的目标大角域高分辨距离像(HRRP)信息，该文建立了描述单个HRRP样本内向量之间统计关系的各态历经空间隐马尔可夫模型(SHMM)和描述HRRP样本之间统计关系的从左到右时间隐马尔可夫模型(THMM)。与对一类目标全方位角训练数据只建立一个THMM模型的方法相比，该方法充分利用目标的大角域HRRP信息，提高了识别性能。通过对5类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析表明该方法的有效性。
基于末制导雷达搜索舰艇编队目标时获得的目标大角域高分辨距离像(HRRP)信息，该文建立了描述单个HRRP样本内向量之间统计关系的各态历经空间隐马尔可夫模型(SHMM)和描述HRRP样本之间统计关系的从左到右时间隐马尔可夫模型(THMM)。与对一类目标全方位角训练数据只建立一个THMM模型的方法相比，该方法充分利用目标的大角域HRRP信息，提高了识别性能。通过对5类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析表明该方法的有效性。
2015, 37(4): 933-938.
doi: 10.11999/JEIT140826
摘要:
该文提出了一种基于双基地互质阵列(CPA)多输入多输出(MIMO)雷达的多目标波离方向角(DOD)、波达方向角(DOA)和多普勒频率估计算法。收发阵列各由两个满足互质结构的稀疏均匀子线阵组成。时域的快拍序列同样由两个互质的稀疏均匀采样构成。算法利用张量因子分解得到分别包含DOD, DOA和多普勒频率信息的3个流形矩阵，再从中构造出具有范德蒙德矩阵结构的虚拟流形矩阵。为了提高估计精度，还提出了一种基于特征值分解的误差抑制算法，并通过旋转不变子空间算法(ESPRIT)求取各目标的3个待估参数。与传统算法相比，该算法通过构造均匀虚拟阵列和虚拟快拍提高参数估计性能，且不会产生模糊，避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了该算法有效性。
该文提出了一种基于双基地互质阵列(CPA)多输入多输出(MIMO)雷达的多目标波离方向角(DOD)、波达方向角(DOA)和多普勒频率估计算法。收发阵列各由两个满足互质结构的稀疏均匀子线阵组成。时域的快拍序列同样由两个互质的稀疏均匀采样构成。算法利用张量因子分解得到分别包含DOD, DOA和多普勒频率信息的3个流形矩阵，再从中构造出具有范德蒙德矩阵结构的虚拟流形矩阵。为了提高估计精度，还提出了一种基于特征值分解的误差抑制算法，并通过旋转不变子空间算法(ESPRIT)求取各目标的3个待估参数。与传统算法相比，该算法通过构造均匀虚拟阵列和虚拟快拍提高参数估计性能，且不会产生模糊，避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了该算法有效性。
2015, 37(4): 939-945.
doi: 10.11999/JEIT140685
摘要:
目前的频域成像算法在应用于高分辨率宽波束机载合成孔径雷达(SAR)时不能精确补偿运动误差，而可以精确成像的时域算法存在计算效率低下的问题。针对上述问题，该文提出一种新的成像算法。该算法通过对信号2维频谱进行扰动操作，将频域与时域算法结合互补，在提高运补精度的同时，也提高了后向投影的计算效率，从而在应用于高分辨率宽波束机载SAR时得到成像精度与效率的平衡。通过仿真和实际数据分析，验证了该算法应用于高分辨率宽波束系统的有效性。
目前的频域成像算法在应用于高分辨率宽波束机载合成孔径雷达(SAR)时不能精确补偿运动误差，而可以精确成像的时域算法存在计算效率低下的问题。针对上述问题，该文提出一种新的成像算法。该算法通过对信号2维频谱进行扰动操作，将频域与时域算法结合互补，在提高运补精度的同时，也提高了后向投影的计算效率，从而在应用于高分辨率宽波束机载SAR时得到成像精度与效率的平衡。通过仿真和实际数据分析，验证了该算法应用于高分辨率宽波束系统的有效性。
2015, 37(4): 946-952.
doi: 10.11999/JEIT140717
摘要:
利用圆迹SAR对目标的全方位观测的特点，该文提出一种基于圆迹SAR数据的建筑物轮廓信息提取以及所处地面的高度估计的方法。首先，通过雷达立体测量的方法粗估计出目标建筑物所处地面的海拔高度。然后，以该高度为基准上下一定范围内划分多个成像平面层，在各个成像平面上对建筑物进行圆迹SAR成像。最后，在圆迹SAR图像中选择建筑物二次反射亮线构成封闭线框的一副图像，从该幅图像中提取建筑物在水平面的轮廓信息，同时将该图像对应的成像平面高度确定为目标建筑物所在地面的高度。P波段机载圆迹SAR实测数据验证了该方法的有效性。
利用圆迹SAR对目标的全方位观测的特点，该文提出一种基于圆迹SAR数据的建筑物轮廓信息提取以及所处地面的高度估计的方法。首先，通过雷达立体测量的方法粗估计出目标建筑物所处地面的海拔高度。然后，以该高度为基准上下一定范围内划分多个成像平面层，在各个成像平面上对建筑物进行圆迹SAR成像。最后，在圆迹SAR图像中选择建筑物二次反射亮线构成封闭线框的一副图像，从该幅图像中提取建筑物在水平面的轮廓信息，同时将该图像对应的成像平面高度确定为目标建筑物所在地面的高度。P波段机载圆迹SAR实测数据验证了该方法的有效性。
2015, 37(4): 953-960.
doi: 10.11999/JEIT140618
摘要:
弹载合成孔径雷达(SAR)为满足机动性和实时性，常采用大斜视子孔径成像处理；而大斜视SAR成像存在严重的距离方位耦合，时域校正距离走动解决这一问题会带来方位聚焦深度问题。针对方位聚焦深度问题以及子孔径特性，该文提出一种新的子孔径成像算法频域相位滤波算法(FPFA)，该算法在无近似瞬时斜距模型下，采用时域校正距离走动，频域校正弯曲，在方位频域引入相位滤波因子校正多普勒调频率和方位向高次项的空变性，并结合谱分析(SPECAN)技术实现方位聚焦。仿真和实测数据处理验证了该算法的有效性。
弹载合成孔径雷达(SAR)为满足机动性和实时性，常采用大斜视子孔径成像处理；而大斜视SAR成像存在严重的距离方位耦合，时域校正距离走动解决这一问题会带来方位聚焦深度问题。针对方位聚焦深度问题以及子孔径特性，该文提出一种新的子孔径成像算法频域相位滤波算法(FPFA)，该算法在无近似瞬时斜距模型下，采用时域校正距离走动，频域校正弯曲，在方位频域引入相位滤波因子校正多普勒调频率和方位向高次项的空变性，并结合谱分析(SPECAN)技术实现方位聚焦。仿真和实测数据处理验证了该算法的有效性。
2015, 37(4): 961-968.
doi: 10.11999/JEIT140814
摘要:
当雷达对锥体目标发射窄带信号时，进动调制会使回波中包含的散射中心瞬时频率发生周期性变化，这种变化可以反映出目标几何尺寸与结构特性，针对此该文提出一种基于窄带微多普勒调制的空间锥体目标参数估计方法。首先对目标散射特性进行分析，推导进动引起的目标散射中心瞬时频率变化公式；然后利用时变自回归模型估计散射中心瞬时频率，并对估计结果进行重新关联以消除其中出现的关联错误；最后根据锥顶和锥底散射中心瞬时频率变化性质，结合目标弹道估计得到目标几何尺寸参数及微动参数。基于电磁计算数据的实验结果验证了该文所提方法的有效性和精确性。
当雷达对锥体目标发射窄带信号时，进动调制会使回波中包含的散射中心瞬时频率发生周期性变化，这种变化可以反映出目标几何尺寸与结构特性，针对此该文提出一种基于窄带微多普勒调制的空间锥体目标参数估计方法。首先对目标散射特性进行分析，推导进动引起的目标散射中心瞬时频率变化公式；然后利用时变自回归模型估计散射中心瞬时频率，并对估计结果进行重新关联以消除其中出现的关联错误；最后根据锥顶和锥底散射中心瞬时频率变化性质，结合目标弹道估计得到目标几何尺寸参数及微动参数。基于电磁计算数据的实验结果验证了该文所提方法的有效性和精确性。
2015, 37(4): 969-974.
doi: 10.11999/JEIT140675
摘要:
在多通道自聚焦(MCA)和傅里叶域多通道自聚焦(FMCA)的基础上，该文提出一种基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法。该算法同样是直接在线性代数的理论框架下推导得到，能够在不迭代的情况下进行相位误差的估计和补偿以实现SAR图像的聚焦。该算法不像MCA和FMCA那样在图像域估计相位误差，而是在距离压缩方位多普勒域(方位未压缩)里进行相位误差估计。同时该算法不需要SAR成像场景中含有低散射区的假设，从而使其能够应用于条带模式SAR。不同情况下条带SAR数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性。
在多通道自聚焦(MCA)和傅里叶域多通道自聚焦(FMCA)的基础上，该文提出一种基于多普勒域多通道的机载合成孔径雷达自聚焦算法。该算法同样是直接在线性代数的理论框架下推导得到，能够在不迭代的情况下进行相位误差的估计和补偿以实现SAR图像的聚焦。该算法不像MCA和FMCA那样在图像域估计相位误差，而是在距离压缩方位多普勒域(方位未压缩)里进行相位误差估计。同时该算法不需要SAR成像场景中含有低散射区的假设，从而使其能够应用于条带模式SAR。不同情况下条带SAR数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性。
2015, 37(4): 975-981.
doi: 10.11999/JEIT140720
摘要:
该文提出一种通过预测到达任务区域路径信噪比，自适应地为天波超视距雷达选择工作频点的方法。利用2维阵列的俯仰维分辨能力，克服了传统方法无法从返回散射电离图中分离多模/多径信号的缺陷。雷达通过电离层探测设备和2维接收阵列，获取返回散射数据、环境干扰数据和电离层状态数据。然后利用电离层模型和状态数据，推算各频点对任务区域的照射路径。运用2维自适应波束形成抑制环境干扰噪声，并处理返回散射数据以预测各路径回波强度。最后计算各频点路径在脉冲压缩后的信噪比，选择信噪比最大值的频率为最优工作频点。
该文提出一种通过预测到达任务区域路径信噪比，自适应地为天波超视距雷达选择工作频点的方法。利用2维阵列的俯仰维分辨能力，克服了传统方法无法从返回散射电离图中分离多模/多径信号的缺陷。雷达通过电离层探测设备和2维接收阵列，获取返回散射数据、环境干扰数据和电离层状态数据。然后利用电离层模型和状态数据，推算各频点对任务区域的照射路径。运用2维自适应波束形成抑制环境干扰噪声，并处理返回散射数据以预测各路径回波强度。最后计算各频点路径在脉冲压缩后的信噪比，选择信噪比最大值的频率为最优工作频点。
2015, 37(4): 982-988.
doi: 10.11999/JEIT140730
摘要:
为了提高航海雷达目标检测性能，该文主要研究多分形布朗运动在扫描模式下雷达海杂波分形建模中的应用。该文验证实测海杂波数据具有非对称和尖峰厚尾的非高斯统计分布，并且具有分形特性；同时也证实实测数据在一定的情况下满足多分形布朗运动的假设条件。在此基础上，利用多分形布朗运动对实测数据进行建模，计算得到随时间变化的Hlder函数，结果显示不同距离区域的Hlder指数是不同的，目标处的Hlder指数大于海杂波处的H?lder指数。该文研究结果对后续目标检测方法的提出具有很大的帮助作用。
为了提高航海雷达目标检测性能，该文主要研究多分形布朗运动在扫描模式下雷达海杂波分形建模中的应用。该文验证实测海杂波数据具有非对称和尖峰厚尾的非高斯统计分布，并且具有分形特性；同时也证实实测数据在一定的情况下满足多分形布朗运动的假设条件。在此基础上，利用多分形布朗运动对实测数据进行建模，计算得到随时间变化的Hlder函数，结果显示不同距离区域的Hlder指数是不同的，目标处的Hlder指数大于海杂波处的H?lder指数。该文研究结果对后续目标检测方法的提出具有很大的帮助作用。
2015, 37(4): 989-994.
doi: 10.11999/JEIT140856
摘要:
针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题，该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响，然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰，则两个模型估计具有位置和速度上的相关性；若存在干扰，由于速度量测是虚假的，则两个模型估计不具有相关性。据此，进行卡方检验(chi-square test)，分析影响检验结果的因素，进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。
针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题，该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响，然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰，则两个模型估计具有位置和速度上的相关性；若存在干扰，由于速度量测是虚假的，则两个模型估计不具有相关性。据此，进行卡方检验(chi-square test)，分析影响检验结果的因素，进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。
2015, 37(4): 995-1001.
doi: 10.11999/JEIT140600
摘要:
为有效提取出高光谱遥感图像数据的鉴别特征，该文阐述一种融合标记样本中鉴别信息和无标记样本中局部结构信息的半监督Laplace鉴别嵌入(SSLDE)算法。该算法利用标记样本的类别信息来保持样本集的可分性，并通过构建标记样本和无标记样本的Laplace矩阵来发现样本集中局部流形结构，实现半监督的流形鉴别。在KSC 和Urban数据集上的实验结果说明：该算法具有更高的分类精度，可以有效地提取出鉴别特征信息。在总体分类精度上，该算法比半监督最大边界准则(SSMMC)算法提升了6.3%~7.4%，比半监督流形保持嵌入(SSSMPE)算法提升了1.6%~4.4%。
为有效提取出高光谱遥感图像数据的鉴别特征，该文阐述一种融合标记样本中鉴别信息和无标记样本中局部结构信息的半监督Laplace鉴别嵌入(SSLDE)算法。该算法利用标记样本的类别信息来保持样本集的可分性，并通过构建标记样本和无标记样本的Laplace矩阵来发现样本集中局部流形结构，实现半监督的流形鉴别。在KSC 和Urban数据集上的实验结果说明：该算法具有更高的分类精度，可以有效地提取出鉴别特征信息。在总体分类精度上，该算法比半监督最大边界准则(SSMMC)算法提升了6.3%~7.4%，比半监督流形保持嵌入(SSSMPE)算法提升了1.6%~4.4%。
2015, 37(4): 1002-1007.
doi: 10.11999/JEIT140807
摘要:
该文基于广义的Kirchhoff阻抗边界条件和物理光学法，对太赫兹频段介质体近场散射特性进行了研究，给出了介质体近场散射计算公式。针对在太赫兹频段由于波长较短引起的计算量大幅提升的问题，采用以面元为计算单位、以像素为遮挡判断单位的太赫兹频段介质体近场散射的快速计算方法，该方法在保证计算精度的基础上，大大降低了计算复杂度和时间。计算了圆柱体和鸭嘴形介质体在不同距离下的雷达散射截面，并且分析了电磁场与物体相互作用后，相位项在不同距离、不同频率下对介质体雷达散射截面的影响。
该文基于广义的Kirchhoff阻抗边界条件和物理光学法，对太赫兹频段介质体近场散射特性进行了研究，给出了介质体近场散射计算公式。针对在太赫兹频段由于波长较短引起的计算量大幅提升的问题，采用以面元为计算单位、以像素为遮挡判断单位的太赫兹频段介质体近场散射的快速计算方法，该方法在保证计算精度的基础上，大大降低了计算复杂度和时间。计算了圆柱体和鸭嘴形介质体在不同距离下的雷达散射截面，并且分析了电磁场与物体相互作用后，相位项在不同距离、不同频率下对介质体雷达散射截面的影响。
2015, 37(4): 1008-1012.
doi: 10.11999/JEIT140816
摘要:
该文设计一种新颖的树状分形超宽带天线，该天线采用梯形结构的有限接地面。增加树状分形结构的迭代次数和优化有限接地面的形状可以使天线获得良好的阻抗匹配，进而实现天线的超宽带性能。该天线的工作频带为4.2~17.5 GHz(相对带宽为122.6%)，天线的电尺寸为0.350.35，可应用于C波段、X波段、Ku波段和超宽带(UWB)波段通信，具有广泛的应用前景。实测结果和仿真结果吻合，证明了该天线的有效性。
该文设计一种新颖的树状分形超宽带天线，该天线采用梯形结构的有限接地面。增加树状分形结构的迭代次数和优化有限接地面的形状可以使天线获得良好的阻抗匹配，进而实现天线的超宽带性能。该天线的工作频带为4.2~17.5 GHz(相对带宽为122.6%)，天线的电尺寸为0.350.35，可应用于C波段、X波段、Ku波段和超宽带(UWB)波段通信，具有广泛的应用前景。实测结果和仿真结果吻合，证明了该天线的有效性。
2015, 37(4): 1013-1016.
doi: 10.11999/JEIT140850
摘要:
利用风浪经验模型从高频地波雷达(HFSWR)的回波谱数据中反演风速需要有效波高等先验信息，因此风速的反演受有效波高反演精度的影响。该文基于风浪经验模型，利用风速和高频地波雷达海面回波二阶谱与一阶谱能量之比的关系，发展了无需波高信息的风速直接反演的经验模型。将风速反演经验模型应用到高频地波雷达风速的反演中，对两部不同频率的雷达在不同海域获得的数据进行了比较分析，结果表明，该文中采用的经验模型能够有效地对风速进行反演，其中三参数模型的结果略好于双参数模型。
利用风浪经验模型从高频地波雷达(HFSWR)的回波谱数据中反演风速需要有效波高等先验信息，因此风速的反演受有效波高反演精度的影响。该文基于风浪经验模型，利用风速和高频地波雷达海面回波二阶谱与一阶谱能量之比的关系，发展了无需波高信息的风速直接反演的经验模型。将风速反演经验模型应用到高频地波雷达风速的反演中，对两部不同频率的雷达在不同海域获得的数据进行了比较分析，结果表明，该文中采用的经验模型能够有效地对风速进行反演，其中三参数模型的结果略好于双参数模型。
