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2018年 第40卷 第6期
2018, 40(6): 1271-1278.
doi: 10.11999/JEIT170877
摘要:
以无人机(UAV)为代表的无人系统分布式集群作战是未来战斗力的增长点，集群态势感知是集群作战的重要环节。该文在典型态势感知模型的基础上，从理论模型、态势感知一致性、评价方法等方面，对无人机分布式集群态势感知展开研究。将基于动态系统的Endsley1995态势感知(SA)模型中的心智模型修改为人机智能模型，得到无人机个体的态势感知模型；基于团体SA和分布式SA(DSA)理论，按照无人机集群类型，分别设计同构和异构无人机集群SA模型；对无人机集群SA中的一致性问题和评价问题进行分析，给出同构无人机集群SA的一致性形成过程，异构无人机集群SA的一致性判断方法和无人机集群SA评价方法的选择流程。分析表明，建立的集群态势感知模型符合集群协同作战特点，有一定的积极意义。
以无人机(UAV)为代表的无人系统分布式集群作战是未来战斗力的增长点，集群态势感知是集群作战的重要环节。该文在典型态势感知模型的基础上，从理论模型、态势感知一致性、评价方法等方面，对无人机分布式集群态势感知展开研究。将基于动态系统的Endsley1995态势感知(SA)模型中的心智模型修改为人机智能模型，得到无人机个体的态势感知模型；基于团体SA和分布式SA(DSA)理论，按照无人机集群类型，分别设计同构和异构无人机集群SA模型；对无人机集群SA中的一致性问题和评价问题进行分析，给出同构无人机集群SA的一致性形成过程，异构无人机集群SA的一致性判断方法和无人机集群SA评价方法的选择流程。分析表明，建立的集群态势感知模型符合集群协同作战特点，有一定的积极意义。
2018, 40(6): 1279-1286.
doi: 10.11999/JEIT170883
摘要:
假设扩展目标(ET)的扩展和量测数目分别为椭圆和泊松模型，高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)能够估计扩展目标的运动和扩展状态。然而，该滤波器对空间邻近目标的数目、非椭圆目标和受到遮挡目标的扩展估计不够准确。针对这些问题，该文提出一种改进的GIW-PHD。首先，假设目标扩展为一个相同尺寸的参考椭圆，通过设计新的散射矩阵得到改进的随机矩阵(RM)方法。然后，将改进的RM方法与假设量测数目服从多伯努利分布的ET-PHD结合，得到改进的GIW-PHD滤波器。仿真和实验结果表明，与传统GIW-PHD相比，改进的GIW- PHD估计的目标数目和量测数目较多，扩展较大的椭圆和非椭圆目标的扩展更准确。
假设扩展目标(ET)的扩展和量测数目分别为椭圆和泊松模型，高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)能够估计扩展目标的运动和扩展状态。然而，该滤波器对空间邻近目标的数目、非椭圆目标和受到遮挡目标的扩展估计不够准确。针对这些问题，该文提出一种改进的GIW-PHD。首先，假设目标扩展为一个相同尺寸的参考椭圆，通过设计新的散射矩阵得到改进的随机矩阵(RM)方法。然后，将改进的RM方法与假设量测数目服从多伯努利分布的ET-PHD结合，得到改进的GIW-PHD滤波器。仿真和实验结果表明，与传统GIW-PHD相比，改进的GIW- PHD估计的目标数目和量测数目较多，扩展较大的椭圆和非椭圆目标的扩展更准确。
2018, 40(6): 1287-1293.
doi: 10.11999/JEIT170765
摘要:
顺序回归是机器学习领域中介于分类和回归之间的有监督问题。在实际中，许多带有序关系标签的问题都可以被建模成顺序回归问题，因此顺序回归受到众多学者的关注。基于极限学习机(ELM)的算法能有效避免因迭代过程陷入的局部最优解，减少训练时间，但基于极限学习机的算法在顺序回归问题上的研究较少。该文将核极限学习机与纠错输出编码相结合，提出了一种基于有序编码的核极限学习顺序回归模型。该模型有效解决了如何在顺序回归中取得良好的特征映射以及如何避免传统极限学习机中隐层节点个数依赖于人工设置的问题。为验证提出模型的有效性，该文在多个顺序回归数据集上进行了测试，测试结果表明，相比于传统ELM模型，该文提出的模型在准确率上平均提升了10.8%，在数据集上预测表现最优，而且获得了最短的训练时间，从而验证了模型的有效性。
顺序回归是机器学习领域中介于分类和回归之间的有监督问题。在实际中，许多带有序关系标签的问题都可以被建模成顺序回归问题，因此顺序回归受到众多学者的关注。基于极限学习机(ELM)的算法能有效避免因迭代过程陷入的局部最优解，减少训练时间，但基于极限学习机的算法在顺序回归问题上的研究较少。该文将核极限学习机与纠错输出编码相结合，提出了一种基于有序编码的核极限学习顺序回归模型。该模型有效解决了如何在顺序回归中取得良好的特征映射以及如何避免传统极限学习机中隐层节点个数依赖于人工设置的问题。为验证提出模型的有效性，该文在多个顺序回归数据集上进行了测试，测试结果表明，相比于传统ELM模型，该文提出的模型在准确率上平均提升了10.8%，在数据集上预测表现最优，而且获得了最短的训练时间，从而验证了模型的有效性。
2018, 40(6): 1294-1300.
doi: 10.11999/JEIT170956
摘要:
在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差，若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题，该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先，在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次，通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次，应用频率调谐滤波构造显著图。最后，利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明，所提方法不仅可以使细节信息更突出，而且还能够有效地抑制伪影。
在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差，若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题，该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先，在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次，通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次，应用频率调谐滤波构造显著图。最后，利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明，所提方法不仅可以使细节信息更突出，而且还能够有效地抑制伪影。
2018, 40(6): 1301-1308.
doi: 10.11999/JEIT170884
摘要:
针对传统局部二值模式(LBP)的特征鉴别力有限和噪声敏感性问题，该文提出一种基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的纹理特征提取方法。首先，将原始图像进行金字塔分解，得到对应于不同分解级别的低频和高频(差分)图像。为提取兼具鉴别力和稳健性的特征，进一步采用阈值化处理技术将高频图像转化为正、负高频图。然后，基于局部均值操作提出一种扇形局部均值二值模式(SLMBP)，用于计算各级分解图像的纹理特征码。最后，对纹理特征码进行跨频带的联合编码和跨级别的直方图加权，从而获得最终的纹理特征。在公开的3个纹理数据库(Outex, Brodatz和UIUC)上进行分类实验，结果表明该文所提方法能够有效地提高纹理图像在无噪声环境和含高斯噪声环境下的分类精度。
针对传统局部二值模式(LBP)的特征鉴别力有限和噪声敏感性问题，该文提出一种基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的纹理特征提取方法。首先，将原始图像进行金字塔分解，得到对应于不同分解级别的低频和高频(差分)图像。为提取兼具鉴别力和稳健性的特征，进一步采用阈值化处理技术将高频图像转化为正、负高频图。然后，基于局部均值操作提出一种扇形局部均值二值模式(SLMBP)，用于计算各级分解图像的纹理特征码。最后，对纹理特征码进行跨频带的联合编码和跨级别的直方图加权，从而获得最终的纹理特征。在公开的3个纹理数据库(Outex, Brodatz和UIUC)上进行分类实验，结果表明该文所提方法能够有效地提高纹理图像在无噪声环境和含高斯噪声环境下的分类精度。
2018, 40(6): 1309-1315.
doi: 10.11999/JEIT170789
摘要:
针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题，该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后，利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性，以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性，进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明，所提算法能够有效地处理动态背景的问题，并在一定程度上完整检测出运动目标。
针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题，该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后，利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性，以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性，进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明，所提算法能够有效地处理动态背景的问题，并在一定程度上完整检测出运动目标。
2018, 40(6): 1316-1322.
doi: 10.11999/JEIT170937
摘要:
该文将T-分布随机近邻嵌入(TSNE)引入到聚类集成问题中，提出一种基于TSNE的聚类集成方法。首先通过TSNE最小化超图邻接矩阵的行对应的高维数据点与低维映射点分布之间的KL散度，使得高维空间结构在低维空间得以保持，然后在低维空间运行层次聚类算法获得最终的聚类结果。在基准数据集上的实验结果表明： TSNE能够提高层次聚类算法的聚类质量，该文方法获得了优于主流聚类集成方法的结果。
该文将T-分布随机近邻嵌入(TSNE)引入到聚类集成问题中，提出一种基于TSNE的聚类集成方法。首先通过TSNE最小化超图邻接矩阵的行对应的高维数据点与低维映射点分布之间的KL散度，使得高维空间结构在低维空间得以保持，然后在低维空间运行层次聚类算法获得最终的聚类结果。在基准数据集上的实验结果表明： TSNE能够提高层次聚类算法的聚类质量，该文方法获得了优于主流聚类集成方法的结果。
2018, 40(6): 1323-1329.
doi: 10.11999/JEIT170749
摘要:
针对目前人员定位方法普遍存在易受环境影响，累计误差大等问题，该文提出一种利用地图先验知识与井下人员行进方向识别相结合的位置校正方法。该方法首先通过线性判别分析(LDA)降低传感器特征集的维度，之后利用随机森林(RF)与设置阈值的方法对井下人员的行进方向分类并标记特殊点，将特殊点与巷道结构的先验知识进行匹配，修正并更新通过步行者航位推算算法(PDR)得到的井下人员的初步运动轨迹。实验结果表明：LDA的预处理方法能够有效提高后续分类器的精度高达6%以上。该文提出的位置估算方法能够有效减小累积误差，具有较高的准确性和鲁棒性，活动识别精度能够达到98%，可以实现可靠的实时定位。
针对目前人员定位方法普遍存在易受环境影响，累计误差大等问题，该文提出一种利用地图先验知识与井下人员行进方向识别相结合的位置校正方法。该方法首先通过线性判别分析(LDA)降低传感器特征集的维度，之后利用随机森林(RF)与设置阈值的方法对井下人员的行进方向分类并标记特殊点，将特殊点与巷道结构的先验知识进行匹配，修正并更新通过步行者航位推算算法(PDR)得到的井下人员的初步运动轨迹。实验结果表明：LDA的预处理方法能够有效提高后续分类器的精度高达6%以上。该文提出的位置估算方法能够有效减小累积误差，具有较高的准确性和鲁棒性，活动识别精度能够达到98%，可以实现可靠的实时定位。
2018, 40(6): 1330-1337.
doi: 10.11999/JEIT170704
摘要:
夜间有雾图像光照不均匀，整体亮度较低，色偏严重，且人工光源周围存在光晕。现有的去雾模型和算法大多针对白天图像，其并不适用于夜间场景，夜间图像去雾颇具挑战性。该文深入分析夜间有雾图像的成像规律，建立含有人工光源的夜间雾天图像成像新模型，并在此基础上提出夜间图像去雾新算法。针对夜间图像光照不均问题，提出基于低通滤波的环境光估计方法，利用估计出的环境光可准确预测夜间场景传输率；针对目前夜间图像去雾后存在光源光晕问题，提出根据图像色度估计场景点属于近光源区域的程度，使算法能自适应地处理光源区域和非光源区域；针对非一致色偏问题，利用直方图匹配方法进行颜色校正。对大量图像进行实验，并与现有白天、夜晚图像去雾算法进行比较，验证了该文提出的夜间雾天图像成像模型及去雾算法的有效性。
夜间有雾图像光照不均匀，整体亮度较低，色偏严重，且人工光源周围存在光晕。现有的去雾模型和算法大多针对白天图像，其并不适用于夜间场景，夜间图像去雾颇具挑战性。该文深入分析夜间有雾图像的成像规律，建立含有人工光源的夜间雾天图像成像新模型，并在此基础上提出夜间图像去雾新算法。针对夜间图像光照不均问题，提出基于低通滤波的环境光估计方法，利用估计出的环境光可准确预测夜间场景传输率；针对目前夜间图像去雾后存在光源光晕问题，提出根据图像色度估计场景点属于近光源区域的程度，使算法能自适应地处理光源区域和非光源区域；针对非一致色偏问题，利用直方图匹配方法进行颜色校正。对大量图像进行实验，并与现有白天、夜晚图像去雾算法进行比较，验证了该文提出的夜间雾天图像成像模型及去雾算法的有效性。
2018, 40(6): 1338-1344.
doi: 10.11999/JEIT170799
摘要:
针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进，该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG)，并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征，然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合，最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明，改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息，基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力，该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。
针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进，该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG)，并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征，然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合，最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明，改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息，基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力，该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。
2018, 40(6): 1345-1352.
doi: 10.11999/JEIT170824
摘要:
该文针对现有的人脸视频心率检测方法在现实情景中受运动干扰难以准确估计心率的问题，提出一种抑制运动干扰的非接触式心率估计新方法。首先利用判别响应图拟合与KLT跟踪算法消除人脸的刚性运动干扰；然后使用对运动鲁棒的色度特征进行两步心率估计，并引入空间梯度因子调控空域和频域的权重，抑制非刚性运动的干扰；最终得到人脸不同区域融合的平均心率数值和信号波形图，实现心率的精确估计。实验结果表明：所提方法相比其它的基于人脸视频的心率估计方法优势明显，提升了信号波形图和真实脉搏波形的一致性，进一步提高了心率估计的精度和鲁棒性。
该文针对现有的人脸视频心率检测方法在现实情景中受运动干扰难以准确估计心率的问题，提出一种抑制运动干扰的非接触式心率估计新方法。首先利用判别响应图拟合与KLT跟踪算法消除人脸的刚性运动干扰；然后使用对运动鲁棒的色度特征进行两步心率估计，并引入空间梯度因子调控空域和频域的权重，抑制非刚性运动的干扰；最终得到人脸不同区域融合的平均心率数值和信号波形图，实现心率的精确估计。实验结果表明：所提方法相比其它的基于人脸视频的心率估计方法优势明显，提升了信号波形图和真实脉搏波形的一致性，进一步提高了心率估计的精度和鲁棒性。
2018, 40(6): 1353-1359.
doi: 10.11999/JEIT170769
摘要:
为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响，该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法。以完整的CT肺部图像作为输入，池化层对输入图像进行降维处理；批规范化解决随着网络深度的增加性能降低的问题；引入残差学习，学习模型中每一层的残差，最后输出去噪图像。与经典去噪算法实验结果对比，所提方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果，同时也较好地保留了肺部图像的细节信息，大大优于传统的去噪算法。
为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响，该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法。以完整的CT肺部图像作为输入，池化层对输入图像进行降维处理；批规范化解决随着网络深度的增加性能降低的问题；引入残差学习，学习模型中每一层的残差，最后输出去噪图像。与经典去噪算法实验结果对比，所提方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果，同时也较好地保留了肺部图像的细节信息，大大优于传统的去噪算法。
2018, 40(6): 1360-1367.
doi: 10.11999/JEIT170800
摘要:
该文针对时变离群值环境下的在线学习问题，提出一种基于M-estimator与可变遗忘因子的在线贯序超限学习机算法(VFF-M-OSELM)。VFF-M-OSELM以在线贯序超限学习机模型为基础，通过引入一种更加鲁棒的M-estimator代价函数来替代传统的最小二乘代价函数，以提高模型对于离群值的在线处理能力和鲁棒性。同时VFF-M-OSELM通过融合使用一种新的可变遗忘因子方法进一步增强了其在时变环境下的动态跟踪能力和自适应性。仿真实例验证了所提算法的有效性。
该文针对时变离群值环境下的在线学习问题，提出一种基于M-estimator与可变遗忘因子的在线贯序超限学习机算法(VFF-M-OSELM)。VFF-M-OSELM以在线贯序超限学习机模型为基础，通过引入一种更加鲁棒的M-estimator代价函数来替代传统的最小二乘代价函数，以提高模型对于离群值的在线处理能力和鲁棒性。同时VFF-M-OSELM通过融合使用一种新的可变遗忘因子方法进一步增强了其在时变环境下的动态跟踪能力和自适应性。仿真实例验证了所提算法的有效性。
2018, 40(6): 1368-1374.
doi: 10.11999/JEIT170819
摘要:
针对卷积神经网络(CNN)在嵌入式端的应用受实时性限制的问题，以及CNN卷积计算中存在较大程度的稀疏性的特性，该文提出一种基于FPGA的CNN加速器实现方法来提高计算速度。首先，挖掘出CNN卷积计算的稀疏性特点；其次，为了用好参数稀疏性，把CNN卷积计算转换为矩阵相乘；最后，提出基于FPGA的并行矩阵乘法器的实现方案。在Virtex-7 VC707 FPGA上的仿真结果表明，相比于传统的CNN加速器，该设计缩短了19%的计算时间。通过稀疏性来简化CNN计算过程的方式，不仅能在FPGA实现，也能迁移到其他嵌入式端。
针对卷积神经网络(CNN)在嵌入式端的应用受实时性限制的问题，以及CNN卷积计算中存在较大程度的稀疏性的特性，该文提出一种基于FPGA的CNN加速器实现方法来提高计算速度。首先，挖掘出CNN卷积计算的稀疏性特点；其次，为了用好参数稀疏性，把CNN卷积计算转换为矩阵相乘；最后，提出基于FPGA的并行矩阵乘法器的实现方案。在Virtex-7 VC707 FPGA上的仿真结果表明，相比于传统的CNN加速器，该设计缩短了19%的计算时间。通过稀疏性来简化CNN计算过程的方式，不仅能在FPGA实现，也能迁移到其他嵌入式端。
2018, 40(6): 1375-1382.
doi: 10.11999/JEIT170856
摘要:
该文针对2维阵列波达方向估计问题，提出一种基于单快拍数据的分布式2维DOA估计算法。该算法首先利用每个子阵单元的单快拍数据进行2维Hankle矩阵构造；然后基于2维状态空间平衡法分别获得方位角和俯仰角子阵单元内DOA估计与子阵单元间DOA估计；最后通过解模糊算法获得方位角和俯仰角高精度无模糊DOA估计。该算法较好地解决了子阵单元内DOA估计和子阵单元间DOA估计之间的配对问题以及俯仰角和方位角之间配对问题，充分利用分布式阵列扩展阵列物理孔径特性；同时该算法可直接对相干信号和非相干信号进行处理。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。
该文针对2维阵列波达方向估计问题，提出一种基于单快拍数据的分布式2维DOA估计算法。该算法首先利用每个子阵单元的单快拍数据进行2维Hankle矩阵构造；然后基于2维状态空间平衡法分别获得方位角和俯仰角子阵单元内DOA估计与子阵单元间DOA估计；最后通过解模糊算法获得方位角和俯仰角高精度无模糊DOA估计。该算法较好地解决了子阵单元内DOA估计和子阵单元间DOA估计之间的配对问题以及俯仰角和方位角之间配对问题，充分利用分布式阵列扩展阵列物理孔径特性；同时该算法可直接对相干信号和非相干信号进行处理。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。
2018, 40(6): 1383-1389.
doi: 10.11999/JEIT170826
摘要:
该文针对传统波达方向角(DOA)估计算法在非均匀噪声下角度估计精度差及分辨率低的问题，基于矩阵补全理论，提出一种二阶统计量域下加权L1(MC-WLOSRSS)稀疏重构DOA估计算法。首先，基于矩阵补全方法，引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵；而后在二阶统计量域下通过矩阵求和平均将无噪声协方差矩阵多矢量问题转化为单矢量问题；最后利用稀疏重构加权L1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明，与传统MUSIC, IL1-SRACV, L1-SVD子空间算法及稀疏重构加权L1算法相比，所提算法能显著抑制非均匀噪声影响，具有较好DOA估计性能，且在低信噪比条件下，亦具有较高估计精度和分辨力。
该文针对传统波达方向角(DOA)估计算法在非均匀噪声下角度估计精度差及分辨率低的问题，基于矩阵补全理论，提出一种二阶统计量域下加权L1(MC-WLOSRSS)稀疏重构DOA估计算法。首先，基于矩阵补全方法，引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵；而后在二阶统计量域下通过矩阵求和平均将无噪声协方差矩阵多矢量问题转化为单矢量问题；最后利用稀疏重构加权L1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明，与传统MUSIC, IL1-SRACV, L1-SVD子空间算法及稀疏重构加权L1算法相比，所提算法能显著抑制非均匀噪声影响，具有较好DOA估计性能，且在低信噪比条件下，亦具有较高估计精度和分辨力。
2018, 40(6): 1390-1396.
doi: 10.11999/JEIT170807
摘要:
针对稀疏阵列下2维波达方向(DOA)估计问题，该文提出一种基于稀疏采样阵列优化的加速逼近梯度(APG)算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合的2D-DOA估计方法。首先，建立稀疏阵列下的2D-DOA估计信号模型，并证明其具备低秩特征，满足零空间性质(NSP)。其次，为提高稀疏阵列下矩阵填充方法重构接收信号矩阵性能和以此为基础的2D-DOA估计精度，提出基于遗传算法(GA)的稀疏采样阵列优化方法。最后，将APG和MUSIC算法相结合，在重构完整平面阵列接收信号矩阵的基础上完成2维波达方向估计。计算机仿真结果表明，该方法在保证2维波达方向估计精度前提下，大幅提高阵元利用率，有效降低空间谱平均旁瓣，与常规2D-DOA估计方法相比具有优势。
针对稀疏阵列下2维波达方向(DOA)估计问题，该文提出一种基于稀疏采样阵列优化的加速逼近梯度(APG)算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合的2D-DOA估计方法。首先，建立稀疏阵列下的2D-DOA估计信号模型，并证明其具备低秩特征，满足零空间性质(NSP)。其次，为提高稀疏阵列下矩阵填充方法重构接收信号矩阵性能和以此为基础的2D-DOA估计精度，提出基于遗传算法(GA)的稀疏采样阵列优化方法。最后，将APG和MUSIC算法相结合，在重构完整平面阵列接收信号矩阵的基础上完成2维波达方向估计。计算机仿真结果表明，该方法在保证2维波达方向估计精度前提下，大幅提高阵元利用率，有效降低空间谱平均旁瓣，与常规2D-DOA估计方法相比具有优势。
2018, 40(6): 1397-1403.
doi: 10.11999/JEIT170854
摘要:
该文针对压缩跟踪算法无法适应目标尺度的变化以及没有考虑样本权重的问题，提出一种基于粒子滤波与样本加权的压缩跟踪算法。首先，对压缩特征进行改进，提取归一化矩形特征用于构建目标表观模型。然后，引入样本加权的思想，根据正样本与目标之间距离的不同赋予正样本不同的权重，提高分类器的分类精度。最后，在粒子滤波的框架下融合尺度不变压缩特征进行动态状态估计，在粒子预测阶段利用2阶自回归模型对粒子状态进行估计与预测，借助观测模型对粒子状态进行更新，并且对粒子进行重采样以防止粒子退化。实验结果表明，相比于原始压缩跟踪算法，改进算法能够更好地跟踪目标尺度的变化，提高跟踪的稳定性和准确性。
该文针对压缩跟踪算法无法适应目标尺度的变化以及没有考虑样本权重的问题，提出一种基于粒子滤波与样本加权的压缩跟踪算法。首先，对压缩特征进行改进，提取归一化矩形特征用于构建目标表观模型。然后，引入样本加权的思想，根据正样本与目标之间距离的不同赋予正样本不同的权重，提高分类器的分类精度。最后，在粒子滤波的框架下融合尺度不变压缩特征进行动态状态估计，在粒子预测阶段利用2阶自回归模型对粒子状态进行估计与预测，借助观测模型对粒子状态进行更新，并且对粒子进行重采样以防止粒子退化。实验结果表明，相比于原始压缩跟踪算法，改进算法能够更好地跟踪目标尺度的变化，提高跟踪的稳定性和准确性。
2018, 40(6): 1404-1411.
doi: 10.11999/JEIT170792
摘要:
对高维数据进行建模是Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模面临的一个重大挑战。为此，该文提出一种特征选择与组稀疏编码相结合的模糊系统建模新方法WOMP-GS-FIS。首先，运用一种新型的加权正交匹配追踪算法对原始样本进行特征选择，在此基础上提取出模糊规则前件并产生模糊系统字典；然后，基于组稀疏正则化构造关于后件参数的组稀疏优化问题，在优化问题求解的同时得到重要的模糊规则。实验结果表明，在保证模型泛化性能的前提下，该方法不仅能对所获得的模糊规则结构进行精简还可以进一步减少模糊规则数，进而解决高维数据环境下模糊规则可解释性差的问题。
对高维数据进行建模是Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模面临的一个重大挑战。为此，该文提出一种特征选择与组稀疏编码相结合的模糊系统建模新方法WOMP-GS-FIS。首先，运用一种新型的加权正交匹配追踪算法对原始样本进行特征选择，在此基础上提取出模糊规则前件并产生模糊系统字典；然后，基于组稀疏正则化构造关于后件参数的组稀疏优化问题，在优化问题求解的同时得到重要的模糊规则。实验结果表明，在保证模型泛化性能的前提下，该方法不仅能对所获得的模糊规则结构进行精简还可以进一步减少模糊规则数，进而解决高维数据环境下模糊规则可解释性差的问题。
2018, 40(6): 1412-1418.
doi: 10.11999/JEIT170924
摘要:
针对基于几何光学-微扰法(GO-SPM)的传统双尺度模型对截断波数敏感的问题，该文建立了一种基于几何光学-小斜率近似(GO-SSA)的改进双尺度模型。该模型将小尺度部分的微扰法替换为一阶小斜率近似，并改进镜向分量的几何光学解。仿真表明该方法在获取传统双尺度精度的同时，不需要考虑截断波数的选取问题。针对Elfouhaily海浪谱模型的特点，简化GO-SSA积分形式。最后采用GO-SSA对以Elfouhaily海浪谱建模的海表面的单双站极化散射特性进行了仿真分析。发现双站极化散射中，粗糙表面的斜率调制导致交叉极化出现了异于传统模型的分布。同时在全空域的双站极化散射仿真中，发现所有的极化方式在方位向内均存在极小值。该极小值的大小与环境参数密切相关，在环境参数反演方面具有应用潜力。
针对基于几何光学-微扰法(GO-SPM)的传统双尺度模型对截断波数敏感的问题，该文建立了一种基于几何光学-小斜率近似(GO-SSA)的改进双尺度模型。该模型将小尺度部分的微扰法替换为一阶小斜率近似，并改进镜向分量的几何光学解。仿真表明该方法在获取传统双尺度精度的同时，不需要考虑截断波数的选取问题。针对Elfouhaily海浪谱模型的特点，简化GO-SSA积分形式。最后采用GO-SSA对以Elfouhaily海浪谱建模的海表面的单双站极化散射特性进行了仿真分析。发现双站极化散射中，粗糙表面的斜率调制导致交叉极化出现了异于传统模型的分布。同时在全空域的双站极化散射仿真中，发现所有的极化方式在方位向内均存在极小值。该极小值的大小与环境参数密切相关，在环境参数反演方面具有应用潜力。
2018, 40(6): 1419-1425.
doi: 10.11999/JEIT170833
摘要:
为了减缩雷达反射截面(RCS)，提高工作带宽，该文基于时控反射面提出一种新型Salisbury屏幕，研究UHF雷达的频谱搬移。首先利用电磁特性的可控性，设计一种由可调电阻层、介质层和金属接地层构成的反射调制板，然后构建动态二相传输线等效电路，并且在周期性频率选择表面(FSS)加载一层电感。理论推导和仿真验证表明该屏幕能对大带宽多方向、不同极化的UHF雷达来波信号进行频谱搬移，减缩RCS，降低远距离移动目标的检测概率。
为了减缩雷达反射截面(RCS)，提高工作带宽，该文基于时控反射面提出一种新型Salisbury屏幕，研究UHF雷达的频谱搬移。首先利用电磁特性的可控性，设计一种由可调电阻层、介质层和金属接地层构成的反射调制板，然后构建动态二相传输线等效电路，并且在周期性频率选择表面(FSS)加载一层电感。理论推导和仿真验证表明该屏幕能对大带宽多方向、不同极化的UHF雷达来波信号进行频谱搬移，减缩RCS，降低远距离移动目标的检测概率。
2018, 40(6): 1426-1432.
doi: 10.11999/JEIT170739
摘要:
人工噪声辅助的物理层安全通信系统采用人工噪声破坏窃听信道的方式提升系统安全信道容量是近年来物理层安全通信领域研究的经典系统模型之一。该文针对这一模型中发射信号存在高峰均功率比问题，利用噪声子空间提供的冗余度提出一种基于噪声子空间功率分配的峰均功率比降低算法。该算法通过分式规划、DC规划以及二次非凸等式约束松弛将非凸的峰均功率比优化问题转化为一系列的凸问题迭代求解。仿真结果表明在系统放大器存在一定线性范围的约束下，该文提出的算法能够有效降低人工噪声辅助的物理层安全通信系统发射信号的峰均功率比问题，达到提高系统中合法用户的通信性能的目的。
人工噪声辅助的物理层安全通信系统采用人工噪声破坏窃听信道的方式提升系统安全信道容量是近年来物理层安全通信领域研究的经典系统模型之一。该文针对这一模型中发射信号存在高峰均功率比问题，利用噪声子空间提供的冗余度提出一种基于噪声子空间功率分配的峰均功率比降低算法。该算法通过分式规划、DC规划以及二次非凸等式约束松弛将非凸的峰均功率比优化问题转化为一系列的凸问题迭代求解。仿真结果表明在系统放大器存在一定线性范围的约束下，该文提出的算法能够有效降低人工噪声辅助的物理层安全通信系统发射信号的峰均功率比问题，达到提高系统中合法用户的通信性能的目的。
2018, 40(6): 1433-1437.
doi: 10.11999/JEIT170820
摘要:
由于其特有的广域宽覆盖等特点，数据广播业务一直是空间网络的主要业务。然而空地间信道由于受到远距离、天气变化及遮挡等因素影响，数据传输时延长且丢包率较高。为进一步提高数据广播的性能，该文将反馈信息与LT码相结合，提出一种新的空间网络数据广播传输策略。与传统的数据广播策略相比较，新的传输策略利用反馈信息估计信道丢包率，并在此基础上引入信道状态矩阵和数据包选择权重向量，设计了数字喷泉新的编码方法，进而使得数据在重传阶段能够根据信道状态和重传概率实时调整。仿真结果表明，新的数据广播策略能够实现传输较少数据包的基础上实现原始数据的可靠接收。
由于其特有的广域宽覆盖等特点，数据广播业务一直是空间网络的主要业务。然而空地间信道由于受到远距离、天气变化及遮挡等因素影响，数据传输时延长且丢包率较高。为进一步提高数据广播的性能，该文将反馈信息与LT码相结合，提出一种新的空间网络数据广播传输策略。与传统的数据广播策略相比较，新的传输策略利用反馈信息估计信道丢包率，并在此基础上引入信道状态矩阵和数据包选择权重向量，设计了数字喷泉新的编码方法，进而使得数据在重传阶段能够根据信道状态和重传概率实时调整。仿真结果表明，新的数据广播策略能够实现传输较少数据包的基础上实现原始数据的可靠接收。
2018, 40(6): 1438-1445.
doi: 10.11999/JEIT170879
摘要:
VoIP以语音流为传输媒介，具有传输数据量大和应用广泛的优点。但VoIP系统也面临数据安全和隐私泄露的安全威胁。针对编码标准G.729固定码本搜索的非遍历特性和具有一定冗余性的特点，该文提出基于G.729语音编码非零脉冲位置信息的隐藏算法。该算法在固定码本搜索过程中，利用秘密信息控制码本的搜索过程，并在非零脉冲位置和秘密信息之间构建函数进行信息隐藏。在搜索过程中利用最不重要脉冲替换思想并采用最小化失真准则控制由秘密信息的嵌入带来的音质失真。实验结果表明：算法隐藏容量可达400 bit/s，算法具有良好的隐蔽性(PESQ平均值约为3.45)。
VoIP以语音流为传输媒介，具有传输数据量大和应用广泛的优点。但VoIP系统也面临数据安全和隐私泄露的安全威胁。针对编码标准G.729固定码本搜索的非遍历特性和具有一定冗余性的特点，该文提出基于G.729语音编码非零脉冲位置信息的隐藏算法。该算法在固定码本搜索过程中，利用秘密信息控制码本的搜索过程，并在非零脉冲位置和秘密信息之间构建函数进行信息隐藏。在搜索过程中利用最不重要脉冲替换思想并采用最小化失真准则控制由秘密信息的嵌入带来的音质失真。实验结果表明：算法隐藏容量可达400 bit/s，算法具有良好的隐蔽性(PESQ平均值约为3.45)。
2018, 40(6): 1446-1452.
doi: 10.11999/JEIT170756
摘要:
移动Ad hoc网络(MANET)易遭受各种安全威胁，入侵检测是其安全运行的有效保障，已有方法主要关注特征选择以及特征权重，而忽略特征间潜在关联性，针对此问题该文提出基于图论的MANET入侵检测方法。首先通过对典型攻击行为分析，合理选择9种特征作为节点，依据欧式距离确定节点间的边以构建结构图。其次发掘节点(即特征)间关联性，综合考虑节点邻居规模属性和节点邻居之间的紧密程度属性，利用图论所对应的统计特性度分布和聚集系数具体实现两属性。最后对比实验结果证明此方法与传统方法相比平均检测率和误检率分别提高10.15%、降低1.8%。
移动Ad hoc网络(MANET)易遭受各种安全威胁，入侵检测是其安全运行的有效保障，已有方法主要关注特征选择以及特征权重，而忽略特征间潜在关联性，针对此问题该文提出基于图论的MANET入侵检测方法。首先通过对典型攻击行为分析，合理选择9种特征作为节点，依据欧式距离确定节点间的边以构建结构图。其次发掘节点(即特征)间关联性，综合考虑节点邻居规模属性和节点邻居之间的紧密程度属性，利用图论所对应的统计特性度分布和聚集系数具体实现两属性。最后对比实验结果证明此方法与传统方法相比平均检测率和误检率分别提高10.15%、降低1.8%。
2018, 40(6): 1453-1460.
doi: 10.11999/JEIT170938
摘要:
电子商务网站中的评论数据隐含着商品特征和用户情感，现有基于方面情感分析的推荐研究大多通过抽取同一类别商品评论数据中用户对商品不同方面的情感来捕捉用户方面偏好，忽略了不同类别商品有不同方面以及用户的方面偏好随时间变化的特点。对此，该文提出一种面向时序感知的多类别商品方面情感分析推荐模型，该模型对用户、商品类别、商品、商品方面、方面情感和时间统一建模，以发现用户对不同类别商品的方面偏好随时间变化的特点，并据此做出推荐。该模型能够推断用户在任意时间对商品的方面偏好，从而为用户提供可解释的推荐。两个真实数据集的实验结果表明，与其它基于时间或方面情感分析的推荐模型相比，该文提出的模型在top-N推荐准确率和召回率评价指标上均获得显著改善。
电子商务网站中的评论数据隐含着商品特征和用户情感，现有基于方面情感分析的推荐研究大多通过抽取同一类别商品评论数据中用户对商品不同方面的情感来捕捉用户方面偏好，忽略了不同类别商品有不同方面以及用户的方面偏好随时间变化的特点。对此，该文提出一种面向时序感知的多类别商品方面情感分析推荐模型，该模型对用户、商品类别、商品、商品方面、方面情感和时间统一建模，以发现用户对不同类别商品的方面偏好随时间变化的特点，并据此做出推荐。该模型能够推断用户在任意时间对商品的方面偏好，从而为用户提供可解释的推荐。两个真实数据集的实验结果表明，与其它基于时间或方面情感分析的推荐模型相比，该文提出的模型在top-N推荐准确率和召回率评价指标上均获得显著改善。
2018, 40(6): 1461-1467.
doi: 10.11999/JEIT170874
摘要:
多层建筑室内无线网络安全问题的特殊性，主要由其具有随机性、动态性和复杂性的空间拓扑结构所引起的。针对多层室内无线网络节点分布随机、空间结构复杂、损耗类型多样等特点，该文结合物理层安全与随机几何理论，对多层室内无线网络中的多节点协作安全传输展开研究。首先，基于多层泊松点过程对K层室内无线网络进行建模；在此基础上，将协作传输引入多层室内无线网络，并提出该网络的安全概率分析框架；随后，结合理论推导及仿真，分析了楼层总数、安全速率门限、用户所处楼层和各层发射功率配置等因素对多层室内无线网络安全性能的影响。最后，通过仿真验证了协作传输能够有效提高室内无线网络的安全性能。
多层建筑室内无线网络安全问题的特殊性，主要由其具有随机性、动态性和复杂性的空间拓扑结构所引起的。针对多层室内无线网络节点分布随机、空间结构复杂、损耗类型多样等特点，该文结合物理层安全与随机几何理论，对多层室内无线网络中的多节点协作安全传输展开研究。首先，基于多层泊松点过程对K层室内无线网络进行建模；在此基础上，将协作传输引入多层室内无线网络，并提出该网络的安全概率分析框架；随后，结合理论推导及仿真，分析了楼层总数、安全速率门限、用户所处楼层和各层发射功率配置等因素对多层室内无线网络安全性能的影响。最后，通过仿真验证了协作传输能够有效提高室内无线网络的安全性能。
2018, 40(6): 1468-1475.
doi: 10.11999/JEIT170974
摘要:
大规模MIMO系统采用空分多址可以提高系统吞吐量，同时利用多用户下行信号的相互协作可以对窃听者造成叠加干扰，带来了天然的安全增益。但目前该系统的物理层安全研究仍采用传统的人工噪声方案，忽略了多用户信号干扰带来的安全增益，造成严重的功率浪费。针对这一问题，该文分析了多用户信号干扰对系统可达平均安全速率和平均安全能效的影响，给出了系统的最佳接入用户区间。研究发现，在系统接入用户数较少和用户数较多时，系统安全能力较弱，针对此分别提出了N波束加扰和基于用户位置的用户调度的自适应安全传输策略。最后通过仿真验证了理论推导和所提策略的有效性，利用该文所提策略，能够保证系统天然安全能力不足时的安全通信。
大规模MIMO系统采用空分多址可以提高系统吞吐量，同时利用多用户下行信号的相互协作可以对窃听者造成叠加干扰，带来了天然的安全增益。但目前该系统的物理层安全研究仍采用传统的人工噪声方案，忽略了多用户信号干扰带来的安全增益，造成严重的功率浪费。针对这一问题，该文分析了多用户信号干扰对系统可达平均安全速率和平均安全能效的影响，给出了系统的最佳接入用户区间。研究发现，在系统接入用户数较少和用户数较多时，系统安全能力较弱，针对此分别提出了N波束加扰和基于用户位置的用户调度的自适应安全传输策略。最后通过仿真验证了理论推导和所提策略的有效性，利用该文所提策略，能够保证系统天然安全能力不足时的安全通信。
2018, 40(6): 1476-1483.
doi: 10.11999/JEIT170836
摘要:
针对分布式MIMO雷达正交相位编码信号和其失配滤波器组分开设计输出的距离旁瓣电平仍然过高的问题，该文提出一种正交相位编码信号和失配滤波器组联合设计方法。首先，以约束信噪比损失和最小化失配滤波组输出的距离旁瓣电平为目标，构建联合设计准则。然后，根据最小p范数算法的理论，给出一种基于L-BFGS算法的双最小p范数算法进行求解。仿真结果表明，与分开设计方法相比，该文方法输出的距离旁瓣电平可以进一步降低。
针对分布式MIMO雷达正交相位编码信号和其失配滤波器组分开设计输出的距离旁瓣电平仍然过高的问题，该文提出一种正交相位编码信号和失配滤波器组联合设计方法。首先，以约束信噪比损失和最小化失配滤波组输出的距离旁瓣电平为目标，构建联合设计准则。然后，根据最小p范数算法的理论，给出一种基于L-BFGS算法的双最小p范数算法进行求解。仿真结果表明，与分开设计方法相比，该文方法输出的距离旁瓣电平可以进一步降低。
2018, 40(6): 1484-1491.
doi: 10.11999/JEIT170762
摘要:
移相器是控制相控阵天线空间波束捷变的方向盘，其性能的优良决定着相控阵天线性能的高低。微机电系统(MEMS)移相器优势明显，但由于相控阵天线工作环境复杂，环境载荷会导致MEMS移相器结构变形，进而直接降低整个相控阵天线的性能。为此，该文研究MEMS移相器关键结构参数和电性能之间的耦合关系，将复杂环境要素对物理结构的影响传递到结构参数和电参数上，推导出分布式MEMS移相器的机电集成模型，并利用集成模型对变形MEMS移相器进行电性能快速评估和结构公差计算。仿真结果说明了集成模型的有效性和工程应用价值。
移相器是控制相控阵天线空间波束捷变的方向盘，其性能的优良决定着相控阵天线性能的高低。微机电系统(MEMS)移相器优势明显，但由于相控阵天线工作环境复杂，环境载荷会导致MEMS移相器结构变形，进而直接降低整个相控阵天线的性能。为此，该文研究MEMS移相器关键结构参数和电性能之间的耦合关系，将复杂环境要素对物理结构的影响传递到结构参数和电参数上，推导出分布式MEMS移相器的机电集成模型，并利用集成模型对变形MEMS移相器进行电性能快速评估和结构公差计算。仿真结果说明了集成模型的有效性和工程应用价值。
2018, 40(6): 1492-1498.
doi: 10.11999/JEIT170900
摘要:
针对现有压缩算法通过增加复杂度来降低压缩率，获得信息高效传输的问题。该文提出阵列配置加速比模型，证明低压缩率不一定能提高传输效率，并找到影响信息传输效率的因子，即解压模块吞吐率和数据块压缩率。将影响因子与配置信息特征结合，设计了一种新的无损压缩算法，并硬件实现了解压模块，吞吐率可达到16.1 Gbps。采用AES, A5-1和SM4对无损压缩算法进行测试，然后与主流无损压缩算法LZW, Huffman, LPAQ1和Arithmetic对比。结果表明，整体压缩率相当，但该文压缩算法产生的数据块压缩率经过优化，不仅能满足加速需求，且具有高吞吐率的解压性能；该文无损压缩算法获得的配置加速比，比硬件吞吐率理想情况下的LPAQl, Arithmetic, Huffman, LZW算法分别高8%, 9%, 10%, 22%左右。
针对现有压缩算法通过增加复杂度来降低压缩率，获得信息高效传输的问题。该文提出阵列配置加速比模型，证明低压缩率不一定能提高传输效率，并找到影响信息传输效率的因子，即解压模块吞吐率和数据块压缩率。将影响因子与配置信息特征结合，设计了一种新的无损压缩算法，并硬件实现了解压模块，吞吐率可达到16.1 Gbps。采用AES, A5-1和SM4对无损压缩算法进行测试，然后与主流无损压缩算法LZW, Huffman, LPAQ1和Arithmetic对比。结果表明，整体压缩率相当，但该文压缩算法产生的数据块压缩率经过优化，不仅能满足加速需求，且具有高吞吐率的解压性能；该文无损压缩算法获得的配置加速比，比硬件吞吐率理想情况下的LPAQl, Arithmetic, Huffman, LZW算法分别高8%, 9%, 10%, 22%左右。
2018, 40(6): 1499-1504.
doi: 10.11999/JEIT170823
摘要:
基于平衡态非相干散射理论的GUISDAP程序包在拟合含有纯增长模式线的非相干散射功率谱及反演加热扰动电离层参量中存在严重误差，该文提出一种以未加热时刻的电离层参量为先验信息，利用最小二乘法搜寻最佳高斯峰描述纯增长模式线来修正实测非相干散射谱，并使用电子超高斯分布的非相干散射理论拟合修正后非相干散射谱来反演获取加热扰动电子温度的方法。通过将该方法用于分析2010年秋季我国在挪威开展的电离层加热实验数据表明：利用该方法对含纯增长模式线的实测谱修正拟合后获得的电子温度比未加热时刻提高约800 K左右，增幅比例约13%~50%，该结果与现有文献报道的电离层加热引起的电子温度增幅范围吻合较好。结论表明该方法适用于基于含纯增长模式线的非相干散射谱反演扰动电离层参量。
基于平衡态非相干散射理论的GUISDAP程序包在拟合含有纯增长模式线的非相干散射功率谱及反演加热扰动电离层参量中存在严重误差，该文提出一种以未加热时刻的电离层参量为先验信息，利用最小二乘法搜寻最佳高斯峰描述纯增长模式线来修正实测非相干散射谱，并使用电子超高斯分布的非相干散射理论拟合修正后非相干散射谱来反演获取加热扰动电子温度的方法。通过将该方法用于分析2010年秋季我国在挪威开展的电离层加热实验数据表明：利用该方法对含纯增长模式线的实测谱修正拟合后获得的电子温度比未加热时刻提高约800 K左右，增幅比例约13%~50%，该结果与现有文献报道的电离层加热引起的电子温度增幅范围吻合较好。结论表明该方法适用于基于含纯增长模式线的非相干散射谱反演扰动电离层参量。
2018, 40(6): 1505-1514.
doi: 10.11999/JEIT170945
摘要:
机载用频设备的增加和截获接收技术的发展，导致航空器在电子对抗中的生存能力受到严重威胁。该文阐述了射频隐身的概念和基本原理，概括射频隐身技术的研究现状及主要矛盾。其次，重点以雷达射频辐射模型为主线，归纳了功率控制、波形设计、环境利用等时域、空域、频域、能量域的射频隐身技术，总结射频隐身领域的重要研究成果。最后，基于对已有算法和研究成果的分析，提出当前研究中存在的射频隐身技术局限性、评估指标单一性等问题，预测了射频隐身技术未来的研究方向。
机载用频设备的增加和截获接收技术的发展，导致航空器在电子对抗中的生存能力受到严重威胁。该文阐述了射频隐身的概念和基本原理，概括射频隐身技术的研究现状及主要矛盾。其次，重点以雷达射频辐射模型为主线，归纳了功率控制、波形设计、环境利用等时域、空域、频域、能量域的射频隐身技术，总结射频隐身领域的重要研究成果。最后，基于对已有算法和研究成果的分析，提出当前研究中存在的射频隐身技术局限性、评估指标单一性等问题，预测了射频隐身技术未来的研究方向。
2018, 40(6): 1515-1519.
doi: 10.11999/JEIT170619
摘要:
该文从网络安全集体防御机制及其同步分析入手，引入不确定性因子，建立了网络行动同步的改进模型。在此基础上，运用Lyapunov函数分析了网络行动同步的稳定性，提出同步判据，重点分析了系统的边连接概率、网络规模、备用节点数和网络不确定性概率等对同步能力及稳定性的影响，最后给出了仿真验证。理论分析和仿真实验表明，系统的边连接概率、网络规模、备用节点数概率与第2大特征值、最小特征值与第2大特征值之比均呈负相关关系，与网络安全集体防御行动的全局同步稳定和局部同步稳定呈负相关关系。
该文从网络安全集体防御机制及其同步分析入手，引入不确定性因子，建立了网络行动同步的改进模型。在此基础上，运用Lyapunov函数分析了网络行动同步的稳定性，提出同步判据，重点分析了系统的边连接概率、网络规模、备用节点数和网络不确定性概率等对同步能力及稳定性的影响，最后给出了仿真验证。理论分析和仿真实验表明，系统的边连接概率、网络规模、备用节点数概率与第2大特征值、最小特征值与第2大特征值之比均呈负相关关系，与网络安全集体防御行动的全局同步稳定和局部同步稳定呈负相关关系。
2018, 40(6): 1520-1524.
doi: 10.11999/JEIT170748
摘要:
目前针对粗粒度可重构结构循环映射的研究主要集中在操作布局和临时数据路由，缺乏考虑数据映射的研究，该文提出一种基于存储划分和路径重用的模调度映射流程。首先进行细粒度的存储划分找到合适的数据映射，提高数据存取的并行性，再用模调度寻找操作布局和临时数据路由，最后利用构建的路由开销模型平衡存储器路由和处理单元路由的使用，引入路径重用策略优化路由资源。实验结果表明，该方法在循环的启动间隔、每周期指令数和执行延迟等方面均具有良好的性能。
目前针对粗粒度可重构结构循环映射的研究主要集中在操作布局和临时数据路由，缺乏考虑数据映射的研究，该文提出一种基于存储划分和路径重用的模调度映射流程。首先进行细粒度的存储划分找到合适的数据映射，提高数据存取的并行性，再用模调度寻找操作布局和临时数据路由，最后利用构建的路由开销模型平衡存储器路由和处理单元路由的使用，引入路径重用策略优化路由资源。实验结果表明，该方法在循环的启动间隔、每周期指令数和执行延迟等方面均具有良好的性能。
