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2017年 第39卷 第1期
2017, 39(1): 1-8.
doi: 10.11999/JEIT160245
摘要:
该文针对成对用户大规模MIMO中继系统，研究了最优能效准则下的系统参数设计。在中继采用最大比合并/最大比发射(MRC/MRT)预编码方案下，借助于大数定律，推导出能效函数关于用户发射功率、中继发射功率和中继天线数的解析表达式。根据能效函数性质，分别证明了全局最优发射向量和最优天线数的存在性和唯一性。为了求解最优发射功率，利用分数规划，将原优化问题转换为等价的减法形式，进而提出一种新的低复杂度迭代优化算法，并求得最优发射功率的闭合解。对于最优天线数，则利用Lambert W函数，得到了能效最大时的最优天线数闭合解。通过数值仿真，验证了所提功率优化算法以极少迭代次数取得了接近最优算法的性能，并验证了所给出的最优天线数闭合解的精确性。
该文针对成对用户大规模MIMO中继系统，研究了最优能效准则下的系统参数设计。在中继采用最大比合并/最大比发射(MRC/MRT)预编码方案下，借助于大数定律，推导出能效函数关于用户发射功率、中继发射功率和中继天线数的解析表达式。根据能效函数性质，分别证明了全局最优发射向量和最优天线数的存在性和唯一性。为了求解最优发射功率，利用分数规划，将原优化问题转换为等价的减法形式，进而提出一种新的低复杂度迭代优化算法，并求得最优发射功率的闭合解。对于最优天线数，则利用Lambert W函数，得到了能效最大时的最优天线数闭合解。通过数值仿真，验证了所提功率优化算法以极少迭代次数取得了接近最优算法的性能，并验证了所给出的最优天线数闭合解的精确性。
2017, 39(1): 9-15.
doi: 10.11999/JEIT160264
摘要:
该文针对瑞利衰落信道中采用Chase合并混合自动重传请求(CC-HARQ)协议的多跳中继网络提出一种基于跨层设计的能量效率优化策略。为实现能量效率的最大化，基于对数域线性阈值的平均误帧率模型，推导出多跳CC-HARQ系统能量效率的闭合表达式，进而设计了最优发送帧长策略和最优发送功率分配方案，其次，针对发送帧长和发送功率分析了两者的联合优化方案。仿真结果验证了理论分析的正确性和可行性，仿真对比实验表明所提跨层优化设计方案可以有效提升实际多跳网络的能量效率性能。
该文针对瑞利衰落信道中采用Chase合并混合自动重传请求(CC-HARQ)协议的多跳中继网络提出一种基于跨层设计的能量效率优化策略。为实现能量效率的最大化，基于对数域线性阈值的平均误帧率模型，推导出多跳CC-HARQ系统能量效率的闭合表达式，进而设计了最优发送帧长策略和最优发送功率分配方案，其次，针对发送帧长和发送功率分析了两者的联合优化方案。仿真结果验证了理论分析的正确性和可行性，仿真对比实验表明所提跨层优化设计方案可以有效提升实际多跳网络的能量效率性能。
2017, 39(1): 16-23.
doi: 10.11999/JEIT160226
摘要:
该文针对大规模MIMO FDD下行系统，联合考虑信道估计与数据传输两个阶段的资源分配问题，提出一种能效资源分配算法。该方法以最大化能效为目标，以导频时长、导频功率和数据功率为参量，在指定发射功率和频谱效率约束的条件下建立优化模型。由于目标函数无精确解析形式，借助确定性等价原理对其近似并求得闭合表达式。进而，利用分数规划将原分式形式目标函数等价转换为减式形式，再利用目标函数的下界将非凸优化问题逐步释放为相对容易求解的等效问题，最终获得一种3层迭代能效资源优化算法。仿真结果验证了所提算法的有效性，且具有较快的收敛速度。
该文针对大规模MIMO FDD下行系统，联合考虑信道估计与数据传输两个阶段的资源分配问题，提出一种能效资源分配算法。该方法以最大化能效为目标，以导频时长、导频功率和数据功率为参量，在指定发射功率和频谱效率约束的条件下建立优化模型。由于目标函数无精确解析形式，借助确定性等价原理对其近似并求得闭合表达式。进而，利用分数规划将原分式形式目标函数等价转换为减式形式，再利用目标函数的下界将非凸优化问题逐步释放为相对容易求解的等效问题，最终获得一种3层迭代能效资源优化算法。仿真结果验证了所提算法的有效性，且具有较快的收敛速度。
2017, 39(1): 24-30.
doi: 10.11999/JEIT160291
摘要:
同频同时全双工是第5代(5G)通信关键技术之一，数字自干扰抵消算法是其重要研究方向。针对非线性数字自干扰抵消算法中，失真系数估计受到自干扰信道估计误差的影响这一问题，该文提出一种基于辅助符号的非线性自干扰抵消算法，通过对辅助符号做自干扰抵消，将信道估计符号的失真误差映射到其抵消结果中并提取出来，从中估计失真系数。接着针对算法开销问题提出一种简化实现方案。仿真结果显示，接收自干扰信号为-5 dBm时，算法可将自干扰非线性失真分量抵消至约-100 dBm，且性能随接收自干扰功率降低而提高。
同频同时全双工是第5代(5G)通信关键技术之一，数字自干扰抵消算法是其重要研究方向。针对非线性数字自干扰抵消算法中，失真系数估计受到自干扰信道估计误差的影响这一问题，该文提出一种基于辅助符号的非线性自干扰抵消算法，通过对辅助符号做自干扰抵消，将信道估计符号的失真误差映射到其抵消结果中并提取出来，从中估计失真系数。接着针对算法开销问题提出一种简化实现方案。仿真结果显示，接收自干扰信号为-5 dBm时，算法可将自干扰非线性失真分量抵消至约-100 dBm，且性能随接收自干扰功率降低而提高。
2017, 39(1): 31-37.
doi: 10.11999/JEIT160268
摘要:
在主动频谱切换中，预先确定目标信道存在高失效风险，从而增加切换时延的问题。该文提出一种基于混合主被动频谱切换的最优目标信道选择算法。该算法结合主动频谱切换和被动频谱切换的优点，引入最小累积切换时延评价标准，综合考虑次用户的多次中断、主用户的到达率和非理想频谱检测对次用户累积切换时延的影响，并详细分析和推导了非理想检测下次用户的累积切换时延。仿真表明，相较于主动和被动频谱切换中目标信道选择策略，在信道状态变化频繁或业务量较大等极端情况下，该算法的性能优势尤为明显。
在主动频谱切换中，预先确定目标信道存在高失效风险，从而增加切换时延的问题。该文提出一种基于混合主被动频谱切换的最优目标信道选择算法。该算法结合主动频谱切换和被动频谱切换的优点，引入最小累积切换时延评价标准，综合考虑次用户的多次中断、主用户的到达率和非理想频谱检测对次用户累积切换时延的影响，并详细分析和推导了非理想检测下次用户的累积切换时延。仿真表明，相较于主动和被动频谱切换中目标信道选择策略，在信道状态变化频繁或业务量较大等极端情况下，该算法的性能优势尤为明显。
2017, 39(1): 38-44.
doi: 10.11999/JEIT160285
摘要:
该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性，并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈；然后给出了该博弈的均衡点分析；最后提出了一种分布式改进型分层Q学习方案以实现宏基站和微基站的均衡策略搜索。理论分析和仿真表明，所提出的分层博弈模型可以有效抑制由于信道状态不确定引起的收益下降。所采用的学习方案较传统Q学习方案收敛速度明显加快，更加适用于短时快变的通信环境。
该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性，并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈；然后给出了该博弈的均衡点分析；最后提出了一种分布式改进型分层Q学习方案以实现宏基站和微基站的均衡策略搜索。理论分析和仿真表明，所提出的分层博弈模型可以有效抑制由于信道状态不确定引起的收益下降。所采用的学习方案较传统Q学习方案收敛速度明显加快，更加适用于短时快变的通信环境。
2017, 39(1): 45-50.
doi: 10.11999/JEIT160246
摘要:
水声通道复杂多变，使得水下无线传感器网络中节点出现失效的情况，影响了多节点的目标定位性能。为解决这一问题，该文提出一种基于Parzen窗的方位交线定位方法。该方法利用Parzen窗分析所有交点的分布特征，估计目标可能出现在某个位置的概率，将概率最大值对应的点作为目标的估计位置。由于概率分布是非线性、多峰值的，采用带有惯性权重的粒子群算法去求解。仿真实验结果表明，所提方法能够在节点失效的情况下获得较高的目标定位性能，具有较好的鲁棒性。
水声通道复杂多变，使得水下无线传感器网络中节点出现失效的情况，影响了多节点的目标定位性能。为解决这一问题，该文提出一种基于Parzen窗的方位交线定位方法。该方法利用Parzen窗分析所有交点的分布特征，估计目标可能出现在某个位置的概率，将概率最大值对应的点作为目标的估计位置。由于概率分布是非线性、多峰值的，采用带有惯性权重的粒子群算法去求解。仿真实验结果表明，所提方法能够在节点失效的情况下获得较高的目标定位性能，具有较好的鲁棒性。
2017, 39(1): 51-57.
doi: 10.11999/JEIT160382
摘要:
考虑到在无线传感器网络中，新节点的加入或老节点的死亡均会导致拓扑呈动态变化，该文研究一种完全分布式二阶一致性时间同步(Second-Order Consensus Time Synchronization, SOCTS)算法。将节点的时钟特性建模成二阶状态方程，按照伪同步周期广播节点的本地虚拟时间，根据邻居节点的本地虚拟时间的不一致来构造同步控制输入；通过坐标变换将网络的一致性时间同步问题转化为变换系统的稳定性问题，理论分析了SOCTS算法的收敛性和收敛条件，并研究了影响SOCTS算法收敛速度的因素。通过数值仿真实验验证了所提方法的有效性。
考虑到在无线传感器网络中，新节点的加入或老节点的死亡均会导致拓扑呈动态变化，该文研究一种完全分布式二阶一致性时间同步(Second-Order Consensus Time Synchronization, SOCTS)算法。将节点的时钟特性建模成二阶状态方程，按照伪同步周期广播节点的本地虚拟时间，根据邻居节点的本地虚拟时间的不一致来构造同步控制输入；通过坐标变换将网络的一致性时间同步问题转化为变换系统的稳定性问题，理论分析了SOCTS算法的收敛性和收敛条件，并研究了影响SOCTS算法收敛速度的因素。通过数值仿真实验验证了所提方法的有效性。
2017, 39(1): 58-65.
doi: 10.11999/JEIT160254
摘要:
基于失真函数的自适应隐写技术在嵌入过程中，忽略了嵌入操作相互间的影响，隐写策略无法随载体统计特性的改变自适应地调节。考虑嵌入操作的交互影响，该文提出一种基于动态更新失真代价的k隐写算法。首先分析了中心像素与其邻域的相关性，理论证明了在4-邻域修改情况下中心像素的最优修改方式，进而提出了失真代价更新策略MDS(Modification Degree Strategy)；并结合该策略设计实现了一种自适应k隐写算法。实验表明，五元修改方式下算法UNIWARD-MDS(Pentary Version)在高嵌入率下(0.5~1.0 bpp)的抗SRM检测性优于S-UNIWARD(Pentary Version)，同时在抵抗maxSRMd2检测时不同嵌入率下均优于S-UNIWARD(Pentary Version)；三元修改方式下算法HILL-MDS和UNIWARD-MDS(Ternary Version)抗检测性能优于对应的自适应隐写算法HILL和S-UNIWARD(Ternary Version)。
基于失真函数的自适应隐写技术在嵌入过程中，忽略了嵌入操作相互间的影响，隐写策略无法随载体统计特性的改变自适应地调节。考虑嵌入操作的交互影响，该文提出一种基于动态更新失真代价的k隐写算法。首先分析了中心像素与其邻域的相关性，理论证明了在4-邻域修改情况下中心像素的最优修改方式，进而提出了失真代价更新策略MDS(Modification Degree Strategy)；并结合该策略设计实现了一种自适应k隐写算法。实验表明，五元修改方式下算法UNIWARD-MDS(Pentary Version)在高嵌入率下(0.5~1.0 bpp)的抗SRM检测性优于S-UNIWARD(Pentary Version)，同时在抵抗maxSRMd2检测时不同嵌入率下均优于S-UNIWARD(Pentary Version)；三元修改方式下算法HILL-MDS和UNIWARD-MDS(Ternary Version)抗检测性能优于对应的自适应隐写算法HILL和S-UNIWARD(Ternary Version)。
2017, 39(1): 66-74.
doi: 10.11999/JEIT160555
摘要:
由于社交类应用涉及的隐私数据类型非常多，导致这类应用在被广泛使用的同时，频繁出现用户隐私泄露事件，但是目前还鲜有针对社交应用的隐私泄露检测机制的研究。该文结合Android系统的特性，提出一个面向Android社交类应用检测框架X-Decaf(Xposed-based-detecting-cache-file)，创新性地利用污点追踪技术以及Xposed框架，获取应用内疑似泄露路径，监测隐私数据的缓存文件。此外，该文给出了对隐私泄露进行评级的建议，并利用该框架对50款社交类应用进行了检测，发现社交类应用普遍存在泄露用户隐私信息的漏洞。
由于社交类应用涉及的隐私数据类型非常多，导致这类应用在被广泛使用的同时，频繁出现用户隐私泄露事件，但是目前还鲜有针对社交应用的隐私泄露检测机制的研究。该文结合Android系统的特性，提出一个面向Android社交类应用检测框架X-Decaf(Xposed-based-detecting-cache-file)，创新性地利用污点追踪技术以及Xposed框架，获取应用内疑似泄露路径，监测隐私数据的缓存文件。此外，该文给出了对隐私泄露进行评级的建议，并利用该框架对50款社交类应用进行了检测，发现社交类应用普遍存在泄露用户隐私信息的漏洞。
2017, 39(1): 75-81.
doi: 10.11999/JEIT160139
摘要:
该文针对椭圆球面波(Prolate Spheroidal Wave Function, PSWF)时域正交调制信号峰均功率比过高，易受功率放大器非线性影响，造成信号失真，导致系统解调性能下降的问题，提出一种基于律压缩的自适应峰均比抑制方法。该方法能够根据输入信号自适应调节压缩参数，有效压缩信号峰值，降低PSWF调制信号峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)，同时保证压缩前后信号平均功率不变。理论论证和仿真结果表明，该方法能够有效抑制PSWF调制信号PAPR，当压缩参数为1且互补累计分布函数CCDF为10-4时，压缩后调制信号与原调制信号相比PAPR降低约2.1 dB；有效改善经过功放后调制信号功率谱和系统在高斯白噪声信道下的误码性能。
该文针对椭圆球面波(Prolate Spheroidal Wave Function, PSWF)时域正交调制信号峰均功率比过高，易受功率放大器非线性影响，造成信号失真，导致系统解调性能下降的问题，提出一种基于律压缩的自适应峰均比抑制方法。该方法能够根据输入信号自适应调节压缩参数，有效压缩信号峰值，降低PSWF调制信号峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)，同时保证压缩前后信号平均功率不变。理论论证和仿真结果表明，该方法能够有效抑制PSWF调制信号PAPR，当压缩参数为1且互补累计分布函数CCDF为10-4时，压缩后调制信号与原调制信号相比PAPR降低约2.1 dB；有效改善经过功放后调制信号功率谱和系统在高斯白噪声信道下的误码性能。
2017, 39(1): 82-87.
doi: 10.11999/JEIT160261
摘要:
运动目标具有大加速度时，在一定的观测时间内，其瞬时多普勒频率是模糊的。若目标存在微动，相应产生的微多普勒会叠加于模糊的多普勒频率之上。这种现象常见于高速机动目标。针对提取具有大加速度微动目标的运动特征问题，该文提出一种参数估计方法。通过对目标多普勒频率的解模糊以及对目标整体运动的估计和补偿，提取目标的微多普勒分量，在此基础上估计目标的微动周期。基于仿真数据和实测数据的分析表明，该方法适用于估计大加速度机动目标的微动参数问题。
运动目标具有大加速度时，在一定的观测时间内，其瞬时多普勒频率是模糊的。若目标存在微动，相应产生的微多普勒会叠加于模糊的多普勒频率之上。这种现象常见于高速机动目标。针对提取具有大加速度微动目标的运动特征问题，该文提出一种参数估计方法。通过对目标多普勒频率的解模糊以及对目标整体运动的估计和补偿，提取目标的微多普勒分量，在此基础上估计目标的微动周期。基于仿真数据和实测数据的分析表明，该方法适用于估计大加速度机动目标的微动参数问题。
2017, 39(1): 88-94.
doi: 10.11999/JEIT160207
摘要:
在多基地雷达系统中，即使进行了空间配准处理，也很难实现完美的空间配准。该文研究了分布式MIMO雷达系统存在配准误差时的目标检测问题。根据是否利用已知先验配准误差信息对目标位置信息进行估计，给出了MAP-GLRT和ML-GLRT两种检测器。由于MAP-GLRT检测器利用了先验信息，因此其检测性能优于ML-GLRT检测器。在配准误差条件下，两种检测器的性能要优于传统的融合检测算法。通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
在多基地雷达系统中，即使进行了空间配准处理，也很难实现完美的空间配准。该文研究了分布式MIMO雷达系统存在配准误差时的目标检测问题。根据是否利用已知先验配准误差信息对目标位置信息进行估计，给出了MAP-GLRT和ML-GLRT两种检测器。由于MAP-GLRT检测器利用了先验信息，因此其检测性能优于ML-GLRT检测器。在配准误差条件下，两种检测器的性能要优于传统的融合检测算法。通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
2017, 39(1): 95-102.
doi: 10.11999/JEIT160222
摘要:
虽然采用压缩感知技术(Compressive Sensing, CS)的差分SAR层析成像方法实现了4维空间信息的重构，但是此方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性，因此对同时具有稀疏特性和结构特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题，该文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS)，提出一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质，将稀疏结构目标的差分SAR层析成像问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题，最后对目标进行块稀疏的l1/l2 范数最优化求解。相比CS差分SAR层析成像方法，该方法不仅保持了CS差分SAR层析成像方法的高分辨率特点，而且其重构精度更高性能更优。仿真数据和ENVISAT星载ASAR数据以及地面GPS实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。
虽然采用压缩感知技术(Compressive Sensing, CS)的差分SAR层析成像方法实现了4维空间信息的重构，但是此方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性，因此对同时具有稀疏特性和结构特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题，该文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS)，提出一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质，将稀疏结构目标的差分SAR层析成像问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题，最后对目标进行块稀疏的l1/l2 范数最优化求解。相比CS差分SAR层析成像方法，该方法不仅保持了CS差分SAR层析成像方法的高分辨率特点，而且其重构精度更高性能更优。仿真数据和ENVISAT星载ASAR数据以及地面GPS实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。
2017, 39(1): 103-109.
doi: 10.11999/JEIT160204
摘要:
针对基于单一极化特性增强的极化SAR图像目标检测方法的缺陷，该文将DP(Dirichlet Process)混合隐变量SVM模型(DPLVSVM)应用于极化SAR图像舰船目标检测，提出一种基于多极化散射机理的检测方法。该方法通过联合Dirichlet过程混合与Bayes SVM模型，将信号空间划分成若干局部区域，然后在每一局部区域学习一个独立的极化检测器，并将各局部检测器进行组合实现全局多极化散射机理的目标检测。模型采用非参数化Bayes方法自动确定局部区域数量，在完全Bayes框架下，将局部区域划分及检测器学习进行联合优化，保证了各局部区域样本的可分性。另外，为了降低极化特征冗余，该文进一步提出带特征选择功能的稀疏提升DP混合隐变量SVM模型(SPDPLVSVM)，提高模型的推广能力。该模型由于采用共轭先验分布，因而可以利用Gibbs采样方法进行高效求解。在RADARSAT-2数据上进行的实验验证了所提方法的有效性。
针对基于单一极化特性增强的极化SAR图像目标检测方法的缺陷，该文将DP(Dirichlet Process)混合隐变量SVM模型(DPLVSVM)应用于极化SAR图像舰船目标检测，提出一种基于多极化散射机理的检测方法。该方法通过联合Dirichlet过程混合与Bayes SVM模型，将信号空间划分成若干局部区域，然后在每一局部区域学习一个独立的极化检测器，并将各局部检测器进行组合实现全局多极化散射机理的目标检测。模型采用非参数化Bayes方法自动确定局部区域数量，在完全Bayes框架下，将局部区域划分及检测器学习进行联合优化，保证了各局部区域样本的可分性。另外，为了降低极化特征冗余，该文进一步提出带特征选择功能的稀疏提升DP混合隐变量SVM模型(SPDPLVSVM)，提高模型的推广能力。该模型由于采用共轭先验分布，因而可以利用Gibbs采样方法进行高效求解。在RADARSAT-2数据上进行的实验验证了所提方法的有效性。
2017, 39(1): 110-116.
doi: 10.11999/JEIT160134
摘要:
现有雷达系统在目标跟踪时所形成的波束仅与目标方向有关，无法实现信号发射能量在特定距离和方向上的聚焦。针对上述问题，该文将频率分集阵(Frequency Diverse Array, FDA)与MIMO雷达相结合，提出一种基于非单调递增频率偏移的混合相控阵MIMO雷达目标跟踪方法。该方法利用阵元间非单调递增频率偏移，形成基于距离和方向的2维发射方向图，不仅消除了一般FDA阵列方向图在距离上的周期性，而且实现了方向图在距离和方向上的解耦合，使雷达能够形成基于距离和方向的2维点状跟踪波束。通过利用混合相控阵MIMO雷达的发射增益和波形分集特性，进一步提高目标跟踪性能。利用MUSIC算法对所提方法进行实验仿真和对比分析，分别验证了所提方法目标跟踪及抗干扰的有效性。
现有雷达系统在目标跟踪时所形成的波束仅与目标方向有关，无法实现信号发射能量在特定距离和方向上的聚焦。针对上述问题，该文将频率分集阵(Frequency Diverse Array, FDA)与MIMO雷达相结合，提出一种基于非单调递增频率偏移的混合相控阵MIMO雷达目标跟踪方法。该方法利用阵元间非单调递增频率偏移，形成基于距离和方向的2维发射方向图，不仅消除了一般FDA阵列方向图在距离上的周期性，而且实现了方向图在距离和方向上的解耦合，使雷达能够形成基于距离和方向的2维点状跟踪波束。通过利用混合相控阵MIMO雷达的发射增益和波形分集特性，进一步提高目标跟踪性能。利用MUSIC算法对所提方法进行实验仿真和对比分析，分别验证了所提方法目标跟踪及抗干扰的有效性。
2017, 39(1): 117-123.
doi: 10.11999/JEIT160384
摘要:
该文提出一种新型联合约束的级联交互式多模型卡尔曼滤波器，该滤波器由两个滤波器前后两级串联而成；第1级为标准交互式多模型滤波器；第2级为联合约束滤波器。联合约束滤波器的约束条件对第1级滤波器中的多模型集合中各子模型均有效。联合约束滤波器采用平滑约束卡尔曼滤波算法对第1级滤波结果进一步优化。以机动目标实时跟踪为实际工程应用背景，数值仿真和飞行实验结果证明新的联合约束性级联交互式多模型滤波器比标准交互式多模型滤波器具有更小的估计误差和方差，所增计算量合理可行。该文为交互式多模型滤波器和机动目标跟踪两个方向的进一步改进提供了有益借鉴。
该文提出一种新型联合约束的级联交互式多模型卡尔曼滤波器，该滤波器由两个滤波器前后两级串联而成；第1级为标准交互式多模型滤波器；第2级为联合约束滤波器。联合约束滤波器的约束条件对第1级滤波器中的多模型集合中各子模型均有效。联合约束滤波器采用平滑约束卡尔曼滤波算法对第1级滤波结果进一步优化。以机动目标实时跟踪为实际工程应用背景，数值仿真和飞行实验结果证明新的联合约束性级联交互式多模型滤波器比标准交互式多模型滤波器具有更小的估计误差和方差，所增计算量合理可行。该文为交互式多模型滤波器和机动目标跟踪两个方向的进一步改进提供了有益借鉴。
2017, 39(1): 124-128.
doi: 10.11999/JEIT160203
摘要:
该文在优化渐变槽天线结构基础上，采用栅形开槽和加载周期结构，设计了一款平面端射天线。通过数值模拟，分析了栅形开槽和周期结构对天线辐射特性的影响。该结构在1~3.5 GHz频带内，明显改善了渐变槽天线的端射特性。天线样机测试结果表明，该天线在1~3.5 GHz内，驻波系数小于2，增益约为7 dBi。天线的群时延相对平坦，时域波形振铃较小，可以应用于脉冲体制雷达。
该文在优化渐变槽天线结构基础上，采用栅形开槽和加载周期结构，设计了一款平面端射天线。通过数值模拟，分析了栅形开槽和周期结构对天线辐射特性的影响。该结构在1~3.5 GHz频带内，明显改善了渐变槽天线的端射特性。天线样机测试结果表明，该天线在1~3.5 GHz内，驻波系数小于2，增益约为7 dBi。天线的群时延相对平坦，时域波形振铃较小，可以应用于脉冲体制雷达。
2017, 39(1): 129-137.
doi: 10.11999/JEIT160201
摘要:
合成孔径雷达(SAR)成像理论分析和工程经验表明当雷达平台的运动误差幅度达到亚波长量级时，会影响图像的聚焦质量。相对传统微波SAR，太赫兹合成孔径雷达(THz-SAR)工作在波长更短的太赫兹频段，对搭载雷达平台的稳定性要求更苛刻，需要达到微米级的控制和测量精度，目前的平台控制和测量技术还不能满足要求。该文提出一种基于回波数据的THz-SAR成像运动补偿算法，通过惯性测量单元输出的姿态信息完成由运动误差引起的距离徙动的校正，结合天线方向图和粗聚焦图像中特显点的最大幅值估计最优位置并构建理想回波。利用实际回波和理想回波数据提取由平台运动误差引起回波的相位误差并进行补偿，有效地实现了THz-SAR高分辨率成像。采用中心频率0.2 THz的SAR系统进行室外车载实验，对目标进行2维高分辨成像，得到角反射器和金属条的SAR图像。实验结果验证了所提运动补偿算法的正确性和有效性。
合成孔径雷达(SAR)成像理论分析和工程经验表明当雷达平台的运动误差幅度达到亚波长量级时，会影响图像的聚焦质量。相对传统微波SAR，太赫兹合成孔径雷达(THz-SAR)工作在波长更短的太赫兹频段，对搭载雷达平台的稳定性要求更苛刻，需要达到微米级的控制和测量精度，目前的平台控制和测量技术还不能满足要求。该文提出一种基于回波数据的THz-SAR成像运动补偿算法，通过惯性测量单元输出的姿态信息完成由运动误差引起的距离徙动的校正，结合天线方向图和粗聚焦图像中特显点的最大幅值估计最优位置并构建理想回波。利用实际回波和理想回波数据提取由平台运动误差引起回波的相位误差并进行补偿，有效地实现了THz-SAR高分辨率成像。采用中心频率0.2 THz的SAR系统进行室外车载实验，对目标进行2维高分辨成像，得到角反射器和金属条的SAR图像。实验结果验证了所提运动补偿算法的正确性和有效性。
2017, 39(1): 138-143.
doi: 10.11999/JEIT160118
摘要:
作为一种重要的欺骗干扰样式，转发式干扰通过对雷达发射信号存储转发，形成的距离欺骗假目标在空间上是分散的。而分布式多站雷达进行空间配准时，会将未分布于一个空间分辨单元内的假目标剔除，使之失去干扰效果。因此，有必要研究转发式干扰对分布式多站雷达的干扰能力。该文在多站雷达中各雷达站相距不远的条件下，从空间分辨单元的物理含义入手，导出了多站雷达在一定空间分辨率下，转发式干扰能对其进行有效干扰的条件。当干扰机位于远场区域时，证明了相同时延产生的假目标必然可对多站雷达实现有效欺骗；当干扰机位于近场区域时，推导出有效干扰的欺骗距离范围，通过控制转发延迟量，可保证对多站雷达的欺骗效果。该结论对多站雷达的干扰和抗干扰均具有重要的指导意义。
作为一种重要的欺骗干扰样式，转发式干扰通过对雷达发射信号存储转发，形成的距离欺骗假目标在空间上是分散的。而分布式多站雷达进行空间配准时，会将未分布于一个空间分辨单元内的假目标剔除，使之失去干扰效果。因此，有必要研究转发式干扰对分布式多站雷达的干扰能力。该文在多站雷达中各雷达站相距不远的条件下，从空间分辨单元的物理含义入手，导出了多站雷达在一定空间分辨率下，转发式干扰能对其进行有效干扰的条件。当干扰机位于远场区域时，证明了相同时延产生的假目标必然可对多站雷达实现有效欺骗；当干扰机位于近场区域时，推导出有效干扰的欺骗距离范围，通过控制转发延迟量，可保证对多站雷达的欺骗效果。该结论对多站雷达的干扰和抗干扰均具有重要的指导意义。
2017, 39(1): 144-149.
doi: 10.11999/JEIT160248
摘要:
针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题，该文分析了多阈值Otsu的阈值性质，证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质，该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值，建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值，从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围，并且在均值、方差等计算上引入了查找表，优化了底层运算。实验结果表明，与传统多阈值Otsu方法相比，该算法的分割速度大幅度提高，相比于其他多阈值Otsu快速算法，不仅在计算速度上有所提升，而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点，是严格符合Otsu原则的。
针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题，该文分析了多阈值Otsu的阈值性质，证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质，该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值，建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值，从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围，并且在均值、方差等计算上引入了查找表，优化了底层运算。实验结果表明，与传统多阈值Otsu方法相比，该算法的分割速度大幅度提高，相比于其他多阈值Otsu快速算法，不仅在计算速度上有所提升，而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点，是严格符合Otsu原则的。
2017, 39(1): 150-158.
doi: 10.11999/JEIT160176
摘要:
词语相似度的计算在机器翻译、信息检索等多个领域有重要作用。该文以概念层次网络理论的概念基元符号系统为语义资源，在共性与差异性对比思想下，提出一个涵盖层次性、网络性、对比对偶特性、挂靠特性及五元组信息的多维度词语相似度计算方法；在节点深度和节点距离度量上，引入权重以增加不同层次间的区分程度。在人工打分的测试集上进行实验，结果表明该方法计算的相似度与人工判断的符合程度较好，兼容度、相关系数和序对符合度分别达到0.812, 0.786和0.775；同时，相关性检验的结果也显示该方法的计算值与人工打分显著相关。
词语相似度的计算在机器翻译、信息检索等多个领域有重要作用。该文以概念层次网络理论的概念基元符号系统为语义资源，在共性与差异性对比思想下，提出一个涵盖层次性、网络性、对比对偶特性、挂靠特性及五元组信息的多维度词语相似度计算方法；在节点深度和节点距离度量上，引入权重以增加不同层次间的区分程度。在人工打分的测试集上进行实验，结果表明该方法计算的相似度与人工判断的符合程度较好，兼容度、相关系数和序对符合度分别达到0.812, 0.786和0.775；同时，相关性检验的结果也显示该方法的计算值与人工打分显著相关。
2017, 39(1): 159-166.
doi: 10.11999/JEIT160247
摘要:
该文针对多属性不确定数据流的频繁模式发现问题，借鉴生物信息学中的模体发现思想，提出了一种基于MEME(Multiple Expectation-maximization for Motif Elicitation)的多属性不确定数据流模体发现算法。该算法根据不确定数据流的特点，设计了基于混合型模型的不确定滑动窗口更新计算方法，改进了SAX(Symbolic Aggregate approXimation)的符号化策略，提出了不同滑动窗口下多属性模体的相似性分析方法。在实验当中，用防空反导情报传感器网络中的一组不确定数据流验证了其功能，通过植入不同数目的模体测试了其发现准确率，并在元组有效概率设置为1的条件下与已有算法进行了比较，结果表明：该算法可以较准确地发现多属性不确定数据流中的频繁模式。
该文针对多属性不确定数据流的频繁模式发现问题，借鉴生物信息学中的模体发现思想，提出了一种基于MEME(Multiple Expectation-maximization for Motif Elicitation)的多属性不确定数据流模体发现算法。该算法根据不确定数据流的特点，设计了基于混合型模型的不确定滑动窗口更新计算方法，改进了SAX(Symbolic Aggregate approXimation)的符号化策略，提出了不同滑动窗口下多属性模体的相似性分析方法。在实验当中，用防空反导情报传感器网络中的一组不确定数据流验证了其功能，通过植入不同数目的模体测试了其发现准确率，并在元组有效概率设置为1的条件下与已有算法进行了比较，结果表明：该算法可以较准确地发现多属性不确定数据流中的频繁模式。
2017, 39(1): 167-175.
doi: 10.11999/JEIT160241
摘要:
为了将无监督特征学习应用于小样本量的图像情绪语义分析，该文采用一种基于卷积稀疏自动编码器进行自学习的领域适应方法对少量有标记抽象图像进行情绪性分类。并且提出了一种采用平均梯度准则对自动编码器所学权重进行排序的方法，用于对基于不同领域的特征学习结果进行直观比较。首先在源领域中的大量无标记图像上随机采集图像子块并利用稀疏自动编码器学习局部特征，然后将对应不同特征的权重矩阵按照每个矩阵在3个色彩通道上的平均梯度中的最小值进行排序。最后采用包含池化层的卷积神经网络提取目标领域有标记图像样本的全局特征响应，并送入逻辑回归模型进行情绪性分类。实验结果表明基于自学习的领域适应可以为无监督特征学习在有限样本目标领域上的应用提供训练数据，而且采用稀疏自动编码器的跨领域特征学习能在有限数量抽象图像情绪语义分析中获得比底层视觉特征更优秀的辨识效果。
为了将无监督特征学习应用于小样本量的图像情绪语义分析，该文采用一种基于卷积稀疏自动编码器进行自学习的领域适应方法对少量有标记抽象图像进行情绪性分类。并且提出了一种采用平均梯度准则对自动编码器所学权重进行排序的方法，用于对基于不同领域的特征学习结果进行直观比较。首先在源领域中的大量无标记图像上随机采集图像子块并利用稀疏自动编码器学习局部特征，然后将对应不同特征的权重矩阵按照每个矩阵在3个色彩通道上的平均梯度中的最小值进行排序。最后采用包含池化层的卷积神经网络提取目标领域有标记图像样本的全局特征响应，并送入逻辑回归模型进行情绪性分类。实验结果表明基于自学习的领域适应可以为无监督特征学习在有限样本目标领域上的应用提供训练数据，而且采用稀疏自动编码器的跨领域特征学习能在有限数量抽象图像情绪语义分析中获得比底层视觉特征更优秀的辨识效果。
2017, 39(1): 176-182.
doi: 10.11999/JEIT160193
摘要:
该文针对乳腺X线图像病变的多视图检测与分析问题，建立了一种基于乳房生理特征的多视图坐标系。通过轴位、中侧斜位视图图像中的乳头、胸肌典型生理特征的提取，以及乳房边缘的椭圆拟合，建立乳腺X线图像多视图分析坐标系，可将乳腺X线图像双侧四视图经非线性映射至同一坐标框架内。以北京大学人民医院乳腺中心提供的图像库为实验数据，从生理特征定位精度、兴趣区域匹配精度等多方面进行坐标系匹配准确度的测试与验证，结果表明该坐标系有助于乳腺X线图像，特别是致密型图像的多视图病变检测。
该文针对乳腺X线图像病变的多视图检测与分析问题，建立了一种基于乳房生理特征的多视图坐标系。通过轴位、中侧斜位视图图像中的乳头、胸肌典型生理特征的提取，以及乳房边缘的椭圆拟合，建立乳腺X线图像多视图分析坐标系，可将乳腺X线图像双侧四视图经非线性映射至同一坐标框架内。以北京大学人民医院乳腺中心提供的图像库为实验数据，从生理特征定位精度、兴趣区域匹配精度等多方面进行坐标系匹配准确度的测试与验证，结果表明该坐标系有助于乳腺X线图像，特别是致密型图像的多视图病变检测。
2017, 39(1): 183-190.
doi: 10.11999/JEIT160120
摘要:
针对各种环境声对声音事件识别的影响，该文提出一种基于优化的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)声音事件识别方法。首先，利用OMP稀疏分解并重构声音信号，保留声音信号的主体部分，减小噪声的影响。其中，使用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法优化搜索最优原子，实现OMP的快速稀疏分解。接着，对重构声音信号提取Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)，与OMP时-频特征和基频(PITCH)特征，组成优化OMP的复合特征。最后，通过优化OMP复合特征，使用随机森林(Random Forests, RF)对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明，优化OMP复合特征结合RF的方法能有效地识别各种环境下的声音事件。
针对各种环境声对声音事件识别的影响，该文提出一种基于优化的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)声音事件识别方法。首先，利用OMP稀疏分解并重构声音信号，保留声音信号的主体部分，减小噪声的影响。其中，使用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法优化搜索最优原子，实现OMP的快速稀疏分解。接着，对重构声音信号提取Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)，与OMP时-频特征和基频(PITCH)特征，组成优化OMP的复合特征。最后，通过优化OMP复合特征，使用随机森林(Random Forests, RF)对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明，优化OMP复合特征结合RF的方法能有效地识别各种环境下的声音事件。
2017, 39(1): 191-197.
doi: 10.11999/JEIT160253
摘要:
使用智能手机中集成的加速度传感器识别用户日常动作在惯性定位、个性化推荐、运动量评估等领域有重要的应用。手机位置不固定导致的动作识别率低下是该领域面临的主要问题。为了提高手机位置不固定时的动作识别率，该文提出一种基于层次分类的动作识别方法。该方法将动作识别分为多层，每一层包含一个分类器。在训练某一层分类器时，首先根据本层训练样本集进行特征选择并训练分类器。然后使用训练得到的分类器对训练样本分类，并计算分类结果的可信度。最后通过对低可信度的样本进行剪枝得到下层分类器的训练样本。对未知类别的样本分类时，首先使用第1层分类器分类。如果分类结果可信度较高，则分类结束；否则使用下层分类器分类，直至所有分类器遍历完。实验部分通过对采集的动作数据进行仿真，验证了该文方法的有效性。结果表明，与单层分类器相比，该方法可以将动作识别率由85.2%提高至89.2%。
使用智能手机中集成的加速度传感器识别用户日常动作在惯性定位、个性化推荐、运动量评估等领域有重要的应用。手机位置不固定导致的动作识别率低下是该领域面临的主要问题。为了提高手机位置不固定时的动作识别率，该文提出一种基于层次分类的动作识别方法。该方法将动作识别分为多层，每一层包含一个分类器。在训练某一层分类器时，首先根据本层训练样本集进行特征选择并训练分类器。然后使用训练得到的分类器对训练样本分类，并计算分类结果的可信度。最后通过对低可信度的样本进行剪枝得到下层分类器的训练样本。对未知类别的样本分类时，首先使用第1层分类器分类。如果分类结果可信度较高，则分类结束；否则使用下层分类器分类，直至所有分类器遍历完。实验部分通过对采集的动作数据进行仿真，验证了该文方法的有效性。结果表明，与单层分类器相比，该方法可以将动作识别率由85.2%提高至89.2%。
2017, 39(1): 198-205.
doi: 10.11999/JEIT160211
摘要:
该文针对总路径长度最小的多旅行商问题，提出一种改进分组遗传算法。在该算法中，设计了一种有序分组编码，采用新编码方式的个体与多旅行商问题有效解之间具有一一对应的关系。为了减少算法的运行时间，根据编码的特点构造了一种快速交叉算子。同时，结合贪婪算法和2-opt算法设计了一种新的局部搜索算子，以提高算法的收敛精度。实验结果分析表明，所提算法能够有效地解决多旅行商问题，具有可靠的全局收敛性，较高的计算效率。
该文针对总路径长度最小的多旅行商问题，提出一种改进分组遗传算法。在该算法中，设计了一种有序分组编码，采用新编码方式的个体与多旅行商问题有效解之间具有一一对应的关系。为了减少算法的运行时间，根据编码的特点构造了一种快速交叉算子。同时，结合贪婪算法和2-opt算法设计了一种新的局部搜索算子，以提高算法的收敛精度。实验结果分析表明，所提算法能够有效地解决多旅行商问题，具有可靠的全局收敛性，较高的计算效率。
2017, 39(1): 206-212.
doi: 10.11999/JEIT160213
摘要:
可重构密码流体系结构是一种面向密码运算的新型体系结构，但存在着超长指令字(VLIW)代码稀疏和Kernel体积过大的问题。该文以可重构密码流处理架构S-RCCPA为研究平台，通过大量密码算法在S-RCCPA架构上的适配分析，提出了VLIW可重构技术，并设计了Kernel级指令集、VLIW可重构算法及指令可重构单元。实验证明，该技术能够有效提高VLIW的指令密度，同时降低了VLIW的指令宽度，使得整个Kernel体积减小了约33.3%，并将微码存储器的容量由96 kB降为64 kB，有效降低芯片整体面积和系统功耗。
可重构密码流体系结构是一种面向密码运算的新型体系结构，但存在着超长指令字(VLIW)代码稀疏和Kernel体积过大的问题。该文以可重构密码流处理架构S-RCCPA为研究平台，通过大量密码算法在S-RCCPA架构上的适配分析，提出了VLIW可重构技术，并设计了Kernel级指令集、VLIW可重构算法及指令可重构单元。实验证明，该技术能够有效提高VLIW的指令密度，同时降低了VLIW的指令宽度，使得整个Kernel体积减小了约33.3%，并将微码存储器的容量由96 kB降为64 kB，有效降低芯片整体面积和系统功耗。
2017, 39(1): 213-220.
doi: 10.11999/JEIT160283
摘要:
为实现减小数字电路的供电电压来降低其能量消耗的目的，该文提出基于脉冲跨周期调制(PSM)的DC-DC变换器自适应电压调节(AVS)技术。AVS技术通过追踪和探测关键路径复制(CPR)的延迟时间自适应地调节数字电路的供电电压。同时，具有自适应占空比的PSM调制模式(APSM)被用来改善轻负载下变换器输出电压的纹波和效率。实验结果显示，当负载工作频率在30～150 MHz范围内变化时，输出电压在0.6～1.5 V之间稳定输出。和传统的固定工作电压相比，该文设计的DC-DC变换器最大可节省83%的能耗。
为实现减小数字电路的供电电压来降低其能量消耗的目的，该文提出基于脉冲跨周期调制(PSM)的DC-DC变换器自适应电压调节(AVS)技术。AVS技术通过追踪和探测关键路径复制(CPR)的延迟时间自适应地调节数字电路的供电电压。同时，具有自适应占空比的PSM调制模式(APSM)被用来改善轻负载下变换器输出电压的纹波和效率。实验结果显示，当负载工作频率在30～150 MHz范围内变化时，输出电压在0.6～1.5 V之间稳定输出。和传统的固定工作电压相比，该文设计的DC-DC变换器最大可节省83%的能耗。
2017, 39(1): 221-230.
doi: 10.11999/JEIT160886
摘要:
该文提出一种称为334扩缩运算的多米诺扩缩运算。使用该运算构造了一类特殊的极大平面图334-型极大平面图，证明了该类图均为树型2-色不变圈着色，且每个4k -阶334-型极大平面图恰有2k-1个2-色不变圈着色及2k-2个树着色。证明了该运算可用于构造纯树着色极大平面图，并提出猜想：若极大平面图G是纯树(纯圈，混合)着色，则对G实施334扩(缩)轮运算后，所得之图仍是纯树(纯圈，混合)着色。
该文提出一种称为334扩缩运算的多米诺扩缩运算。使用该运算构造了一类特殊的极大平面图334-型极大平面图，证明了该类图均为树型2-色不变圈着色，且每个4k -阶334-型极大平面图恰有2k-1个2-色不变圈着色及2k-2个树着色。证明了该运算可用于构造纯树着色极大平面图，并提出猜想：若极大平面图G是纯树(纯圈，混合)着色，则对G实施334扩(缩)轮运算后，所得之图仍是纯树(纯圈，混合)着色。
2017, 39(1): 231-239.
doi: 10.11999/JEIT160692
摘要:
在微波频段采用超薄锯齿状金属条带可实现人工表面等离激元，将电磁场能量束缚在亚波长区域内传播。该文分析了人工表面等离激元特有的高束缚、低损耗、可调控等优点，研究了人工表面等离激元波导作为一种新型的高性能传输线在微波电路中的应用价值和发展现状，探讨了这一技术的发展方向和前景。
在微波频段采用超薄锯齿状金属条带可实现人工表面等离激元，将电磁场能量束缚在亚波长区域内传播。该文分析了人工表面等离激元特有的高束缚、低损耗、可调控等优点，研究了人工表面等离激元波导作为一种新型的高性能传输线在微波电路中的应用价值和发展现状，探讨了这一技术的发展方向和前景。
2017, 39(1): 240-244.
doi: 10.11999/JEIT160197
摘要:
降质文档图像二值化问题是图像处理领域的一个难点。该文通过分析图像不同区域灰度对比度的差异，为降质文档图像提出了新的二值化算法。首先利用四叉树原理自适应划分区域，再对不同灰度对比度区域采用不同对比度增强法以调整局部区域内的灰度对比度，最后根据灰度值出现的频率确定局部阈值。该文测试了随机拍摄的降质图像及DIBCO(Document Image Binarization COntest)图像集中的50幅图像。与4种经典算法比较，所提算法处理的降质图像具有最高F-measure值和峰值信噪比(PSNR值)。
降质文档图像二值化问题是图像处理领域的一个难点。该文通过分析图像不同区域灰度对比度的差异，为降质文档图像提出了新的二值化算法。首先利用四叉树原理自适应划分区域，再对不同灰度对比度区域采用不同对比度增强法以调整局部区域内的灰度对比度，最后根据灰度值出现的频率确定局部阈值。该文测试了随机拍摄的降质图像及DIBCO(Document Image Binarization COntest)图像集中的50幅图像。与4种经典算法比较，所提算法处理的降质图像具有最高F-measure值和峰值信噪比(PSNR值)。
2017, 39(1): 245-249.
doi: 10.11999/JEIT160225
摘要:
为了自动快速地分析微处理器对软错误的敏感性，该文提出一种基于FPGA故障注入的软错误敏感性分析方法。在FPGA芯片上同时运行有故障和无故障的两个微处理器，并充分利用FPGA的并行性，把故障注入控制、故障分类、故障列表等模块均在硬件上实现，自动快速地完成全部存储位的故障注入。以PIC16F54微处理器为实验对象，基于不同负载分别注入约30万个软错误用以分析微处理器软错误敏感性，并对敏感性较高的单元加固后再次进行分析，验证该方法的有效性。实验数据表明，使用该方法进行故障注入及敏感性分析所需的时间比软件仿真方法提高了4个数量级。
为了自动快速地分析微处理器对软错误的敏感性，该文提出一种基于FPGA故障注入的软错误敏感性分析方法。在FPGA芯片上同时运行有故障和无故障的两个微处理器，并充分利用FPGA的并行性，把故障注入控制、故障分类、故障列表等模块均在硬件上实现，自动快速地完成全部存储位的故障注入。以PIC16F54微处理器为实验对象，基于不同负载分别注入约30万个软错误用以分析微处理器软错误敏感性，并对敏感性较高的单元加固后再次进行分析，验证该方法的有效性。实验数据表明，使用该方法进行故障注入及敏感性分析所需的时间比软件仿真方法提高了4个数量级。
2017, 39(1): 250-254.
doi: 10.11999/JEIT160186
摘要:
防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高标签识别效率的关键技术。针对确定性的RFID标签防碰撞算法存在的识别效率不高、系统数据交换量大等问题，该文提出一种标签分组机制防碰撞算法，将其与融合后的二进制树搜索算法相结合，读写器系统分批次识别标签组中的标签，能有效地减少数据通信量。实验仿真结果表明，该算法相比其他几种算法，具有识别效率高、数据交换量小等优势。
防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高标签识别效率的关键技术。针对确定性的RFID标签防碰撞算法存在的识别效率不高、系统数据交换量大等问题，该文提出一种标签分组机制防碰撞算法，将其与融合后的二进制树搜索算法相结合，读写器系统分批次识别标签组中的标签，能有效地减少数据通信量。实验仿真结果表明，该算法相比其他几种算法，具有识别效率高、数据交换量小等优势。
