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2020年 第42卷 第9期
2020, 42(9): 2065-2081.
doi: 10.11999/JEIT191055
摘要:
在信息技术飞速发展的背景下，能源关键基础设施得到了变革性的飞速发展，与人工智能、大数据、物联网等新技术深度融合。信息技术在显著优化能源关键基础设施的效率和性能的同时，也带来了更加具有持续性和隐蔽性的新型安全威胁。如何针对能源关键基础设施建立体系化、智能化的安全防御体系是亟需解决的问题。该文从能源关键基础设施本身的发展趋势入手，对其面对的传统和新型安全威胁的机理进行了分析。在此基础上，对能源关键基础设施的防御技术演进进行深入的研究和分析。
在信息技术飞速发展的背景下，能源关键基础设施得到了变革性的飞速发展，与人工智能、大数据、物联网等新技术深度融合。信息技术在显著优化能源关键基础设施的效率和性能的同时，也带来了更加具有持续性和隐蔽性的新型安全威胁。如何针对能源关键基础设施建立体系化、智能化的安全防御体系是亟需解决的问题。该文从能源关键基础设施本身的发展趋势入手，对其面对的传统和新型安全威胁的机理进行了分析。在此基础上，对能源关键基础设施的防御技术演进进行深入的研究和分析。
2020, 42(9): 2082-2094.
doi: 10.11999/JEIT200009
摘要:
随着Android应用的广泛使用，Android恶意软件数量迅速增长，对用户的财产、隐私等造成的安全威胁越来越严重。近年来基于深度学习的Android恶意软件检测成为了当前安全领域的研究热点。该文分别从数据采集、应用特征、网络结构、效果检测4个方面，对该研究方向已有的学术成果进行了分析与总结，讨论了它们的局限性与所面临的挑战，并就该方向未来的研究重点进行了展望。
随着Android应用的广泛使用，Android恶意软件数量迅速增长，对用户的财产、隐私等造成的安全威胁越来越严重。近年来基于深度学习的Android恶意软件检测成为了当前安全领域的研究热点。该文分别从数据采集、应用特征、网络结构、效果检测4个方面，对该研究方向已有的学术成果进行了分析与总结，讨论了它们的局限性与所面临的挑战，并就该方向未来的研究重点进行了展望。
2020, 42(9): 2095-2107.
doi: 10.11999/JEIT191056
摘要:
攻击路径发现是自动化渗透测试领域的重要研究方向。该文综合论述了领域独立智能规划技术在面向自动化渗透测试的攻击路径发现上的研究进展及应用前景。首先介绍了攻击路径发现的基本概念并按照技术原理将其划分为基于领域相关和领域独立规划技术的攻击路径发现方法。然后介绍了领域独立智能规划算法，包括确定性规划算法、非确定性规划算法和博弈规划的技术原理和发展状况并就各类方法在攻击路径发现中的应用进行了综述。接着分析总结了渗透测试过程的特点，对比了领域独立智能规划算法应用在面向自动化渗透测试的攻击路径发现时的优缺点。最后对攻击路径发现将来的发展方向进行了总结和展望，希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值。
攻击路径发现是自动化渗透测试领域的重要研究方向。该文综合论述了领域独立智能规划技术在面向自动化渗透测试的攻击路径发现上的研究进展及应用前景。首先介绍了攻击路径发现的基本概念并按照技术原理将其划分为基于领域相关和领域独立规划技术的攻击路径发现方法。然后介绍了领域独立智能规划算法，包括确定性规划算法、非确定性规划算法和博弈规划的技术原理和发展状况并就各类方法在攻击路径发现中的应用进行了综述。接着分析总结了渗透测试过程的特点，对比了领域独立智能规划算法应用在面向自动化渗透测试的攻击路径发现时的优缺点。最后对攻击路径发现将来的发展方向进行了总结和展望，希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值。
2020, 42(9): 2108-2116.
doi: 10.11999/JEIT191036
摘要:
安卓系统越来越广泛地被应用于各种类型的智能设备，比如智能手机、智能手表、智能电视、智能汽车。与此同时，针对这些平台应用软件的逆向攻击也日益增多，这不仅极大地侵犯了软件开发者的合法权益，也给终端用户带来了潜在的安全风险。如何保护运行在各种类型设备上的安卓应用软件不被逆向攻击成为一个重要的研究问题。然而，现有的安卓软件保护方法比如命名混淆、动态加载、代码隐藏等虽然可在一定程度上增加安卓软件的逆向难度，但是原理相对简单容易被绕过。一种更为有效的方法是基于指令虚拟化的加固方法，但已有的指令虚拟化方法只针对特定架构(x86架构)，无法兼容运行于多种架构的安卓设备。该文针对安卓应用软件中的本地代码提出了一种架构无关的指令虚拟化技术，设计并实现了基于虚拟机打包保护(VMPP)的加固系统。该系统包含一套基于寄存器架构的定长虚拟指令集、支持该虚拟指令集的解释器以及可以与现有开发环境集成的工具链。在大量C/C++代码以及真实安卓软件上的测试表明，VMPP在引入较低的运行时开销下，能够显著提升安卓本地代码的防逆向能力，并且可被用于保护不同架构上的安卓本地代码。
安卓系统越来越广泛地被应用于各种类型的智能设备，比如智能手机、智能手表、智能电视、智能汽车。与此同时，针对这些平台应用软件的逆向攻击也日益增多，这不仅极大地侵犯了软件开发者的合法权益，也给终端用户带来了潜在的安全风险。如何保护运行在各种类型设备上的安卓应用软件不被逆向攻击成为一个重要的研究问题。然而，现有的安卓软件保护方法比如命名混淆、动态加载、代码隐藏等虽然可在一定程度上增加安卓软件的逆向难度，但是原理相对简单容易被绕过。一种更为有效的方法是基于指令虚拟化的加固方法，但已有的指令虚拟化方法只针对特定架构(x86架构)，无法兼容运行于多种架构的安卓设备。该文针对安卓应用软件中的本地代码提出了一种架构无关的指令虚拟化技术，设计并实现了基于虚拟机打包保护(VMPP)的加固系统。该系统包含一套基于寄存器架构的定长虚拟指令集、支持该虚拟指令集的解释器以及可以与现有开发环境集成的工具链。在大量C/C++代码以及真实安卓软件上的测试表明，VMPP在引入较低的运行时开销下，能够显著提升安卓本地代码的防逆向能力，并且可被用于保护不同架构上的安卓本地代码。
2020, 42(9): 2117-2125.
doi: 10.11999/JEIT190695
摘要:
针对目前客户端反外挂方法的诸多局限，该文提出一种基于内核事件的网络游戏反外挂方法，并实现了反外挂系统CheatBlocker。该方法通过监控Windows系统中的内核事件监视和拦截进程间的异常访问及异常模块注入，同时从内核注入反外挂动态加载库(DLL)用以阻断鼠标键盘的模拟。实验结果表明，CheatBlocker可防御进程模块注入外挂和用户输入模拟类外挂，且具有较低的性能开销。而且，CheatBlocker无需修改内核数据或代码，相比于目前的反外挂系统具有更好的通用性与兼容性。
针对目前客户端反外挂方法的诸多局限，该文提出一种基于内核事件的网络游戏反外挂方法，并实现了反外挂系统CheatBlocker。该方法通过监控Windows系统中的内核事件监视和拦截进程间的异常访问及异常模块注入，同时从内核注入反外挂动态加载库(DLL)用以阻断鼠标键盘的模拟。实验结果表明，CheatBlocker可防御进程模块注入外挂和用户输入模拟类外挂，且具有较低的性能开销。而且，CheatBlocker无需修改内核数据或代码，相比于目前的反外挂系统具有更好的通用性与兼容性。
2020, 42(9): 2126-2133.
doi: 10.11999/JEIT191059
摘要:
机器学习已经广泛应用于恶意代码检测中，并在恶意代码检测产品中发挥重要作用。构建针对恶意代码检测机器学习模型的对抗样本，是发掘恶意代码检测模型缺陷，评估和完善恶意代码检测系统的关键。该文提出一种基于遗传算法的恶意代码对抗样本生成方法，生成的样本在有效对抗基于机器学习的恶意代码检测模型的同时，确保了恶意代码样本的可执行和恶意行为的一致性，有效提升了生成对抗样本的真实性和模型对抗评估的准确性。实验表明，该文提出的对抗样本生成方法使MalConv恶意代码检测模型的检测准确率下降了14.65%；并可直接对VirusTotal中4款基于机器学习的恶意代码检测商用引擎形成有效的干扰，其中，Cylance的检测准确率只有53.55%。
机器学习已经广泛应用于恶意代码检测中，并在恶意代码检测产品中发挥重要作用。构建针对恶意代码检测机器学习模型的对抗样本，是发掘恶意代码检测模型缺陷，评估和完善恶意代码检测系统的关键。该文提出一种基于遗传算法的恶意代码对抗样本生成方法，生成的样本在有效对抗基于机器学习的恶意代码检测模型的同时，确保了恶意代码样本的可执行和恶意行为的一致性，有效提升了生成对抗样本的真实性和模型对抗评估的准确性。实验表明，该文提出的对抗样本生成方法使MalConv恶意代码检测模型的检测准确率下降了14.65%；并可直接对VirusTotal中4款基于机器学习的恶意代码检测商用引擎形成有效的干扰，其中，Cylance的检测准确率只有53.55%。
2020, 42(9): 2134-2141.
doi: 10.11999/JEIT200008
摘要:
协同跨平面会话中断攻击(CXPST)通过反复对多条目标关键链路实施低速率拒绝服务攻击(LDoS)造成域间路由系统的级联失效，从而导致互联网的崩溃。在攻击发生的初期，准确定位受攻击的关键链路并进行针对性防御可遏制级联失效的发生。现有定位方法研究主要基于单源假设，没有考虑多条目标链路同时失效对路径撤回的影响，定位准确度受限。针对上述问题，该文提出一种基于加权统计匹配得分的多失效链路定位方法(WSFS)，以级联失效攻击目标链路选择策略作为推断基础，将撤销路径长度的倒数作为权重对评分进行加权。基于实际网络拓扑和有利点位置的级联失效攻击仿真实验结果表明，WSFS比目前最优方法平均准确率可提升5.45%。实验结果证明WSFS相比于其他定位方法更适合应对域间路由系统级联失效下的目标失效链路定位问题。
协同跨平面会话中断攻击(CXPST)通过反复对多条目标关键链路实施低速率拒绝服务攻击(LDoS)造成域间路由系统的级联失效，从而导致互联网的崩溃。在攻击发生的初期，准确定位受攻击的关键链路并进行针对性防御可遏制级联失效的发生。现有定位方法研究主要基于单源假设，没有考虑多条目标链路同时失效对路径撤回的影响，定位准确度受限。针对上述问题，该文提出一种基于加权统计匹配得分的多失效链路定位方法(WSFS)，以级联失效攻击目标链路选择策略作为推断基础，将撤销路径长度的倒数作为权重对评分进行加权。基于实际网络拓扑和有利点位置的级联失效攻击仿真实验结果表明，WSFS比目前最优方法平均准确率可提升5.45%。实验结果证明WSFS相比于其他定位方法更适合应对域间路由系统级联失效下的目标失效链路定位问题。
2020, 42(9): 2142-2149.
doi: 10.11999/JEIT191054
摘要:
地理位置虚拟软件泛滥、民用卫星定位信号易模拟或篡改，致使地理位置可信认证难以实现。针对已有位置证明方案采用中心化架构存在单点失效和易引起集中攻击等安全风险，该文引入去中心化范式思路，利用区块链具有的去中心化、不可篡改、可追溯等特点，并结合零知识证明协议，提出了基于区块链的零知识位置证明方法，实现了以去中心化、保护隐私、高度准确、审查抵制的地理位置认证服务，从而确保用户所提供位置的准确性。该方法不仅能消除中心化位置证明的弊端，确保位置数据的机密性，而且被证明位置数据一旦上链后不可篡改，实现了不可抵赖性。测试分析结果表明：完整的证明流程(包含证明生成验证和上链全过程)实际测试每次平均用时约5 s，其中证明生成和验证的总耗时是50.5～55.5 ms。因此，算法具有较好的性能开销，可满足实际应用需求。
地理位置虚拟软件泛滥、民用卫星定位信号易模拟或篡改，致使地理位置可信认证难以实现。针对已有位置证明方案采用中心化架构存在单点失效和易引起集中攻击等安全风险，该文引入去中心化范式思路，利用区块链具有的去中心化、不可篡改、可追溯等特点，并结合零知识证明协议，提出了基于区块链的零知识位置证明方法，实现了以去中心化、保护隐私、高度准确、审查抵制的地理位置认证服务，从而确保用户所提供位置的准确性。该方法不仅能消除中心化位置证明的弊端，确保位置数据的机密性，而且被证明位置数据一旦上链后不可篡改，实现了不可抵赖性。测试分析结果表明：完整的证明流程(包含证明生成验证和上链全过程)实际测试每次平均用时约5 s，其中证明生成和验证的总耗时是50.5～55.5 ms。因此，算法具有较好的性能开销，可满足实际应用需求。
2020, 42(9): 2150-2157.
doi: 10.11999/JEIT190690
摘要:
针对现有RS码识别算法需要对码字符号在不同域之间进行转化，且容错性能较差的问题，该文提出一种直接利用软判决序列完成RS码识别算法。算法首先从RS码定义出发，给出了RS码校验关系从GF(2m)到GF(2)上的等价转换方式，从而避免了不同域下复杂的符号转化；其次引入了能够衡量校验关系成立大小的平均校验符合度概念，然后基于其统计特性以及极大极小判决准则，遍历可能的码长以及对应的m级本原多项式，进行初始码根校验匹配，从而完成码长以及本原多项式识别；最后利用识别出的码长以及本原多项式，构建本原多项式下GF(2m)，进行连续码根匹配判决，最终完成码生成多项式识别。仿真结果表明：推导的平均校验符合度统计特性与实际情况一致，算法能在低信噪比下有效完成参数识别；同时该算法具有较好的低信噪比适应能力，在信噪比为6 dB条件下，工程中常见的RS码识别率均能达到90%以上。与现有算法相比，该文算法性能明显好于硬判决算法，且比传统算法提升1 dB以上性能。
针对现有RS码识别算法需要对码字符号在不同域之间进行转化，且容错性能较差的问题，该文提出一种直接利用软判决序列完成RS码识别算法。算法首先从RS码定义出发，给出了RS码校验关系从GF(2m)到GF(2)上的等价转换方式，从而避免了不同域下复杂的符号转化；其次引入了能够衡量校验关系成立大小的平均校验符合度概念，然后基于其统计特性以及极大极小判决准则，遍历可能的码长以及对应的m级本原多项式，进行初始码根校验匹配，从而完成码长以及本原多项式识别；最后利用识别出的码长以及本原多项式，构建本原多项式下GF(2m)，进行连续码根匹配判决，最终完成码生成多项式识别。仿真结果表明：推导的平均校验符合度统计特性与实际情况一致，算法能在低信噪比下有效完成参数识别；同时该算法具有较好的低信噪比适应能力，在信噪比为6 dB条件下，工程中常见的RS码识别率均能达到90%以上。与现有算法相比，该文算法性能明显好于硬判决算法，且比传统算法提升1 dB以上性能。
2020, 42(9): 2158-2165.
doi: 10.11999/JEIT190345
摘要:
针对立体视频的安全性，该文提出一种基于熵编码的立体视频加密与信息隐藏算法。首先，结合立体视频编码结构，分析误差漂移的物理机制，并根据立体视觉掩蔽效应，确定左右视点的加密帧和隐秘信息待嵌入帧。其次，在基于上下文自适应二进制算术编码(CABAC)的熵编码中，通过等长码字替换技术，实现立体视频的加密和信息隐藏。实验结果表明，视频码流经加密与信息隐藏之后格式兼容、比特率不变，视频感知质量无明显下降，在计算复杂度和码率增加率上有显著优势。
针对立体视频的安全性，该文提出一种基于熵编码的立体视频加密与信息隐藏算法。首先，结合立体视频编码结构，分析误差漂移的物理机制，并根据立体视觉掩蔽效应，确定左右视点的加密帧和隐秘信息待嵌入帧。其次，在基于上下文自适应二进制算术编码(CABAC)的熵编码中，通过等长码字替换技术，实现立体视频的加密和信息隐藏。实验结果表明，视频码流经加密与信息隐藏之后格式兼容、比特率不变，视频感知质量无明显下降，在计算复杂度和码率增加率上有显著优势。
2020, 42(9): 2166-2172.
doi: 10.11999/JEIT190543
摘要:
虚拟网络的映射策略影响弹性光网络(EON)资源可用性和网络生存性。该文提出一种基于节点间距离和频谱离散度感知的虚拟光网络生存性协同映射(CM-DSDA)算法，研究节点计算资源和拓扑位置中介性的光节点排序策略，设计频谱离散度方法评价链路频谱碎片化程度。在虚拟链路的生存性映射中，选择邻接已映射节点中消耗频隙数少且频谱离散度低的工作光路和保护光路协同映射虚拟网络。仿真结果表明所提算法能有效地提高EON的频谱占用率和减少带宽阻塞率。
虚拟网络的映射策略影响弹性光网络(EON)资源可用性和网络生存性。该文提出一种基于节点间距离和频谱离散度感知的虚拟光网络生存性协同映射(CM-DSDA)算法，研究节点计算资源和拓扑位置中介性的光节点排序策略，设计频谱离散度方法评价链路频谱碎片化程度。在虚拟链路的生存性映射中，选择邻接已映射节点中消耗频隙数少且频谱离散度低的工作光路和保护光路协同映射虚拟网络。仿真结果表明所提算法能有效地提高EON的频谱占用率和减少带宽阻塞率。
2020, 42(9): 2173-2179.
doi: 10.11999/JEIT190545
摘要:
为改善运营商网络提供的移动服务体验，该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制，该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明，该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显，有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。
为改善运营商网络提供的移动服务体验，该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制，该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明，该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显，有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。
2020, 42(9): 2180-2185.
doi: 10.11999/JEIT190654
摘要:
针对如何基于有限的系统剩余资源进行任务优化卸载以增加移动终端的数字货币收益问题，该文在融合区块链与雾计算系统中提出一种基于节点剩余资源、网络时延的任务卸载方案。为了实现任务的优化卸载，首先基于任务量对移动终端的预期收益进行了分析，其次基于网络节点剩余计算资源、存储资源、功率资源、网络时延联合分析了移动终端的支出。此后以最大化移动终端的数字货币收益为优化目标建立了数学优化模型，并利用模拟退火(SA)算法对优化模型进行求解。仿真结果证明上述方案的有效性。
针对如何基于有限的系统剩余资源进行任务优化卸载以增加移动终端的数字货币收益问题，该文在融合区块链与雾计算系统中提出一种基于节点剩余资源、网络时延的任务卸载方案。为了实现任务的优化卸载，首先基于任务量对移动终端的预期收益进行了分析，其次基于网络节点剩余计算资源、存储资源、功率资源、网络时延联合分析了移动终端的支出。此后以最大化移动终端的数字货币收益为优化目标建立了数学优化模型，并利用模拟退火(SA)算法对优化模型进行求解。仿真结果证明上述方案的有效性。
2020, 42(9): 2186-2193.
doi: 10.11999/5EIT190649
摘要:
为保证MIMO异构网络面临多天线主动窃听时的安全性，该文提出一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案。首先，考虑窃听者发送上行导频干扰的情形，研究了其发送的上行导频干扰对合法用户信道估计的影响。随后，基于信道估计结果对宏基站、微基站的下行数据与噪声信号的预编码矩阵进行设计，并推导了此种情形下系统安全速率的表达式。然后，以系统安全速率最大化为目标对基站的下行数据与噪声信号的发送功率进行优化设计，并提出一种基于1维线性搜索的求解方法。进一步地，考虑窃听者在发送上行导频干扰后，继而发送噪声干扰用户下行通信的情形，提出一种基于离散零和博弈方法来获取最优的发送功率设计。仿真结果验证了所提方案的安全性和鲁棒性。
为保证MIMO异构网络面临多天线主动窃听时的安全性，该文提出一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案。首先，考虑窃听者发送上行导频干扰的情形，研究了其发送的上行导频干扰对合法用户信道估计的影响。随后，基于信道估计结果对宏基站、微基站的下行数据与噪声信号的预编码矩阵进行设计，并推导了此种情形下系统安全速率的表达式。然后，以系统安全速率最大化为目标对基站的下行数据与噪声信号的发送功率进行优化设计，并提出一种基于1维线性搜索的求解方法。进一步地，考虑窃听者在发送上行导频干扰后，继而发送噪声干扰用户下行通信的情形，提出一种基于离散零和博弈方法来获取最优的发送功率设计。仿真结果验证了所提方案的安全性和鲁棒性。
2020, 42(9): 2194-2200.
doi: 10.11999/JEIT190662
摘要:
在移动无线传感网络(MWSN)的部署问题中最关键的是如何提供最大的区域覆盖范围。针对现有的覆盖控制算法存在覆盖率不理想、部署效率低、能耗过高的问题，该文提出了一种高效部署策略。第1阶段利用Voronoi图获得整个网络的覆盖孔，检测Voronoi多边形内的未覆盖区域，并提供虚拟力驱动传感器移动，同时采用动态调整策略改变移动步长，从而减少能量损耗；第2阶段提出一种检测机制，利用Delaunay三角网检测传感器之间的局部覆盖孔并进行修复。仿真结果表明，该算法在提高网络覆盖率的同时加快了收敛速度，为部署移动无线传感网络提供了新的解决思路。
在移动无线传感网络(MWSN)的部署问题中最关键的是如何提供最大的区域覆盖范围。针对现有的覆盖控制算法存在覆盖率不理想、部署效率低、能耗过高的问题，该文提出了一种高效部署策略。第1阶段利用Voronoi图获得整个网络的覆盖孔，检测Voronoi多边形内的未覆盖区域，并提供虚拟力驱动传感器移动，同时采用动态调整策略改变移动步长，从而减少能量损耗；第2阶段提出一种检测机制，利用Delaunay三角网检测传感器之间的局部覆盖孔并进行修复。仿真结果表明，该算法在提高网络覆盖率的同时加快了收敛速度，为部署移动无线传感网络提供了新的解决思路。
2020, 42(9): 2201-2207.
doi: 10.11999/JEIT190691
摘要:
设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量，在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究，提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值，然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务，宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明，该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量，与其他方法相比降低时延约20%～40%。
设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量，在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究，提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值，然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务，宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明，该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量，与其他方法相比降低时延约20%～40%。
2020, 42(9): 2208-2215.
doi: 10.11999/JEIT190320
摘要:
针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别，该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法。根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性，利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号。为实现全盲条件下的调制识别，在进行ICA分离前，利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数。在得到发射信号之后，首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数，然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型。仿真结果表明，所提方法可在较低信噪比下对{2PSK, 2ASK, 2FSK, 4PSK, 4ASK, MSK, 8PSK, 16QAM}8种MIMO信号进行有效识别，当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时，识别率可达到98%以上。
针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别，该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法。根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性，利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号。为实现全盲条件下的调制识别，在进行ICA分离前，利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数。在得到发射信号之后，首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数，然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型。仿真结果表明，所提方法可在较低信噪比下对{2PSK, 2ASK, 2FSK, 4PSK, 4ASK, MSK, 8PSK, 16QAM}8种MIMO信号进行有效识别，当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时，识别率可达到98%以上。
2020, 42(9): 2216-2222.
doi: 10.11999/JEIT190505
摘要:
免授权非正交多址接入技术(NOMA)结合多用户检测技术(MUD)，能够满足大规模机器通信(mMTC)场景中的大连接量、低信令开销和低时延传输等需求。在基于压缩感知(CS)的MUD算法中，活跃用户数往往作为已知信息，而实际通信系统中很难准确估计。基于此，该文提出一种改进稀疏度自适应匹配的多用户算法(MSAMP-MUD)。该算法首先利用广义Dice系数匹配准则选择与残差最匹配的原子，更新用户支撑集；当残差能量接近噪声能量时，终止迭代，从而获得最终支持集；否则，采取上述准则更新用户支撑集，提高支撑集中活跃用户数估计精度。在迭代过程中，根据最近两次残差能量之比，选取不同的迭代步长，以降低检测迭代次数。仿真结果表明，所提算法与传统基于CS的MUD算法相比，误码率降低约9%，迭代次数减少约10%。
免授权非正交多址接入技术(NOMA)结合多用户检测技术(MUD)，能够满足大规模机器通信(mMTC)场景中的大连接量、低信令开销和低时延传输等需求。在基于压缩感知(CS)的MUD算法中，活跃用户数往往作为已知信息，而实际通信系统中很难准确估计。基于此，该文提出一种改进稀疏度自适应匹配的多用户算法(MSAMP-MUD)。该算法首先利用广义Dice系数匹配准则选择与残差最匹配的原子，更新用户支撑集；当残差能量接近噪声能量时，终止迭代，从而获得最终支持集；否则，采取上述准则更新用户支撑集，提高支撑集中活跃用户数估计精度。在迭代过程中，根据最近两次残差能量之比，选取不同的迭代步长，以降低检测迭代次数。仿真结果表明，所提算法与传统基于CS的MUD算法相比，误码率降低约9%，迭代次数减少约10%。
2020, 42(9): 2223-2230.
doi: 10.11999/JEIT190493
摘要:
在一定环境条件下，当系统的量测方程没有进行验证或校准时，使用该量测方程往往会产生未知的系统误差，从而导致较大的滤波误差。增量方程的引入可以有效解决欠观测系统的状态估计问题。该文考虑带未知噪声统计的线性离散增量系统，首先提出一种基于新息的噪声统计估计算法。可以得到系统噪声统计的无偏估计。进而，提出一种新的增量系统自适应Kalman滤波算法。相比已有的自适应增量滤波算法，该文所提算法得到的状态估计精度更高。两个仿真实例证明了其有效性和可行性。
在一定环境条件下，当系统的量测方程没有进行验证或校准时，使用该量测方程往往会产生未知的系统误差，从而导致较大的滤波误差。增量方程的引入可以有效解决欠观测系统的状态估计问题。该文考虑带未知噪声统计的线性离散增量系统，首先提出一种基于新息的噪声统计估计算法。可以得到系统噪声统计的无偏估计。进而，提出一种新的增量系统自适应Kalman滤波算法。相比已有的自适应增量滤波算法，该文所提算法得到的状态估计精度更高。两个仿真实例证明了其有效性和可行性。
2020, 42(9): 2231-2238.
doi: 10.11999/JEIT190327
摘要:
为了解决Alpha稳定分布噪声环境下运动舰船目标的长度估计问题，该文借鉴非线性变换抑制脉冲噪声以及多普勒目标运动特性估计思想，提出基于广义时频分析(G-TFA)和最小二乘估计的运动目标长度估计方法。该方法首先利用G-TFA获取Alpha稳定分布噪声环境下运动目标的多普勒频率，然后利用最小二乘方法估计出目标航速和不同位置的横正时刻，最后利用上述估计结果计算目标长度。以广义Winger-Ville分布(G-WVD)为例，从理论上推导了G-TFA在Alpha稳定分布噪声环境下具有提取目标多普勒特征的能力，并通过仿真实验验证了该算法在中低混合信噪比下的稳健性。与现有算法相比，该文所提算法不需要估计噪声特征指数，算法性能优于基于传统时频分析的估计方法。
为了解决Alpha稳定分布噪声环境下运动舰船目标的长度估计问题，该文借鉴非线性变换抑制脉冲噪声以及多普勒目标运动特性估计思想，提出基于广义时频分析(G-TFA)和最小二乘估计的运动目标长度估计方法。该方法首先利用G-TFA获取Alpha稳定分布噪声环境下运动目标的多普勒频率，然后利用最小二乘方法估计出目标航速和不同位置的横正时刻，最后利用上述估计结果计算目标长度。以广义Winger-Ville分布(G-WVD)为例，从理论上推导了G-TFA在Alpha稳定分布噪声环境下具有提取目标多普勒特征的能力，并通过仿真实验验证了该算法在中低混合信噪比下的稳健性。与现有算法相比，该文所提算法不需要估计噪声特征指数，算法性能优于基于传统时频分析的估计方法。
2020, 42(9): 2239-2245.
doi: 10.11999/JEIT190539
摘要:
针对非高斯背景干扰下的弱信号检测需求，在综述高斯化处理与扩展匹配滤波概念及思路的基础上，该文提出了两种基于对称α稳定分布建模的高斯化处理方法，构建了相应的扩展匹配滤波检测器，并对比早先建立的混合高斯分布下的高斯化处理，对其高斯化效果、对应检测性能、运行速度等进行了仿真研究。研究表明，高斯化处理可以降低背景干扰的非高斯性，从而提高后续匹配滤波的检测性能；基于对称α稳定分布的高斯化处理，在保持性能的同时，具有更高的运行效率。
针对非高斯背景干扰下的弱信号检测需求，在综述高斯化处理与扩展匹配滤波概念及思路的基础上，该文提出了两种基于对称α稳定分布建模的高斯化处理方法，构建了相应的扩展匹配滤波检测器，并对比早先建立的混合高斯分布下的高斯化处理，对其高斯化效果、对应检测性能、运行速度等进行了仿真研究。研究表明，高斯化处理可以降低背景干扰的非高斯性，从而提高后续匹配滤波的检测性能；基于对称α稳定分布的高斯化处理，在保持性能的同时，具有更高的运行效率。
2020, 42(9): 2246-2252.
doi: 10.11999/JEIT190687
摘要:
该文针对单通道合成孔径雷达(SAR)无法有效抑制调频斜率失配干扰的问题进行了深入的研究。根据干扰频谱与真实回波频谱的差异，该文提出了一种基于频域匹配滤波处理的合成孔径雷达调频斜率失配干扰抑制方法。该方法在准确测得干扰调频斜率的基础上，首先利用干扰信号的空间稀疏性以及低信干比(SIR)的特点，对干扰位置进行稀疏超分辨估计以获得较为精确的干扰时延相位。然后通过获得的干扰调频斜率和时延相位重建干扰信号频谱，以此为基础设计正交匹配滤波器在频域实施干扰信号的抑制，并重建无失真场景图像。最后，计算机仿真实验验证了该文所提方法的有效性。
该文针对单通道合成孔径雷达(SAR)无法有效抑制调频斜率失配干扰的问题进行了深入的研究。根据干扰频谱与真实回波频谱的差异，该文提出了一种基于频域匹配滤波处理的合成孔径雷达调频斜率失配干扰抑制方法。该方法在准确测得干扰调频斜率的基础上，首先利用干扰信号的空间稀疏性以及低信干比(SIR)的特点，对干扰位置进行稀疏超分辨估计以获得较为精确的干扰时延相位。然后通过获得的干扰调频斜率和时延相位重建干扰信号频谱，以此为基础设计正交匹配滤波器在频域实施干扰信号的抑制，并重建无失真场景图像。最后，计算机仿真实验验证了该文所提方法的有效性。
2020, 42(9): 2253-2260.
doi: 10.11999/JEIT190356
摘要:
该文提出一种适用于超宽带MIMO稀疏阵列的Kirchhoff迁移成像和运动补偿方法。该方法将传统Kirchhoff积分方程引入到MIMO阵列中，并利用后向格林函数替代前向格林函数来解决小阵列大视场的问题。另外，在通过微波开关切换分时复用的方式来采集接收单元回波数据的同时，增加1个参考通道直接采集参考单元的回波信号来估计运动目标的位置变化信息，对MIMO通道的数据进行运动补偿后再进行3D成像，有效避免了因目标运动导致的散焦和成像结果偏移真实位置的问题。
该文提出一种适用于超宽带MIMO稀疏阵列的Kirchhoff迁移成像和运动补偿方法。该方法将传统Kirchhoff积分方程引入到MIMO阵列中，并利用后向格林函数替代前向格林函数来解决小阵列大视场的问题。另外，在通过微波开关切换分时复用的方式来采集接收单元回波数据的同时，增加1个参考通道直接采集参考单元的回波信号来估计运动目标的位置变化信息，对MIMO通道的数据进行运动补偿后再进行3D成像，有效避免了因目标运动导致的散焦和成像结果偏移真实位置的问题。
2020, 42(9): 2261-2268.
doi: 10.11999/JEIT190674
摘要:
大机动条件下的曲线轨迹大斜视SAR系统传递函数具有复杂的多维空变性，现有的高效频域回波模拟算法均难以实现扩展场景的高精度回波模拟。为此，该文提出一种基于子孔径Keystone变换的机动SAR回波模拟方法。该方法根据距离徙动校正后的距离压缩函数对场景的距离压缩回波进行快速模拟，然后通过高精度的距离向逆处理实现扩展场景的回波模拟。为减少残余距离徙动对回波模拟精度的影响，距离向处理过程中采用子孔径Keystone变换的方法实现空变距离徙动的精确校正。理论分析和仿真结果表明，所提方法能够快速高精度地模拟扩展场景的机动平台大斜视SAR原始回波数据。
大机动条件下的曲线轨迹大斜视SAR系统传递函数具有复杂的多维空变性，现有的高效频域回波模拟算法均难以实现扩展场景的高精度回波模拟。为此，该文提出一种基于子孔径Keystone变换的机动SAR回波模拟方法。该方法根据距离徙动校正后的距离压缩函数对场景的距离压缩回波进行快速模拟，然后通过高精度的距离向逆处理实现扩展场景的回波模拟。为减少残余距离徙动对回波模拟精度的影响，距离向处理过程中采用子孔径Keystone变换的方法实现空变距离徙动的精确校正。理论分析和仿真结果表明，所提方法能够快速高精度地模拟扩展场景的机动平台大斜视SAR原始回波数据。
2020, 42(9): 2269-2276.
doi: 10.11999/JEIT190349
摘要:
随着城市交通智能化发展，准确高效地获取可用车位对于解决日益严峻的停车难问题至关重要。该文提出一种基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法。针对停车位图像特性，引入非局部操作，度量远距离像素间的相似性，直接获取边缘高频特征；使用小卷积核获取局部细节特征；以端到端的方式训练网络。实验中，通过设置不同卷积核尺寸和非局部模块层数，优化网络结构。实验结果表明，该文所提算法与传统的基于纹理特征的车位占用检测算法相比，无论在预测精度还是模型的泛化性能，均具有显著的优势。与当前广泛应用的基于局部特征提取的卷积神经网络相比，该算法具有较大的优势。在真实场景中，该算法同样具有较高精度，具备实际应用价值。
随着城市交通智能化发展，准确高效地获取可用车位对于解决日益严峻的停车难问题至关重要。该文提出一种基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法。针对停车位图像特性，引入非局部操作，度量远距离像素间的相似性，直接获取边缘高频特征；使用小卷积核获取局部细节特征；以端到端的方式训练网络。实验中，通过设置不同卷积核尺寸和非局部模块层数，优化网络结构。实验结果表明，该文所提算法与传统的基于纹理特征的车位占用检测算法相比，无论在预测精度还是模型的泛化性能，均具有显著的优势。与当前广泛应用的基于局部特征提取的卷积神经网络相比，该算法具有较大的优势。在真实场景中，该算法同样具有较高精度，具备实际应用价值。
2020, 42(9): 2277-2284.
doi: 10.11999/JEIT190393
摘要:
协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先，基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像，构成简单图像集；接着，基于协同一致性的原则，从简单图像集中提取正负样本，并用深度学习模型提取的高维语义特征表示正负样本；再者，利用正负样本训练的协同显著分类器对图像中的超像素进行分类，得到协同显著目标区域；最后，经过一个平滑融合的操作，得到最终的协同显著图。在公开数据集上的测试结果表明，所提算法在检测精度和检测效率上优于目前的主流算法，并具有较强的鲁棒性。
协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先，基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像，构成简单图像集；接着，基于协同一致性的原则，从简单图像集中提取正负样本，并用深度学习模型提取的高维语义特征表示正负样本；再者，利用正负样本训练的协同显著分类器对图像中的超像素进行分类，得到协同显著目标区域；最后，经过一个平滑融合的操作，得到最终的协同显著图。在公开数据集上的测试结果表明，所提算法在检测精度和检测效率上优于目前的主流算法，并具有较强的鲁棒性。
2020, 42(9): 2285-2292.
doi: 10.11999/JEIT190755
摘要:
雨天等恶劣天气会严重影响到图像成像质量，从而影响到视觉处理算法的性能。为了改善雨天图像的成像质量，该文提出一种基于多通道多尺度卷积神经网络的去雨算法，建立了多通道多尺度卷积神经网络结构来提取雨线特征。首先利用小波阈值引导的双边滤波将有雨图像进行分解，得到高频雨线图像和轮廓保持度高的低频背景图像。然后为了使图像高频部分的雨线信息更为明显，减少雨线特征学习时高频图像中的背景误判，将得到的高频雨线图像再一次通过滤波器得到减弱背景信息同时增强雨线信息的到更高频雨线图像。其次针对低频背景图像上也残留了大量雨痕，该文提出将低频背景图像和更高频雨线图像一起送入卷积神经网络进行特征学习，其中对图像提取的是多尺度特征信息，最后得到雨线去除更彻底的复原图像。同时在构造网络模型时利用空洞卷积代替标准卷积来提取图像的特征信息，得到更丰富的图像特征，提高了算法的去雨性能。从实验结果可以看出去雨之后的图像清晰，细节保持度较高。
雨天等恶劣天气会严重影响到图像成像质量，从而影响到视觉处理算法的性能。为了改善雨天图像的成像质量，该文提出一种基于多通道多尺度卷积神经网络的去雨算法，建立了多通道多尺度卷积神经网络结构来提取雨线特征。首先利用小波阈值引导的双边滤波将有雨图像进行分解，得到高频雨线图像和轮廓保持度高的低频背景图像。然后为了使图像高频部分的雨线信息更为明显，减少雨线特征学习时高频图像中的背景误判，将得到的高频雨线图像再一次通过滤波器得到减弱背景信息同时增强雨线信息的到更高频雨线图像。其次针对低频背景图像上也残留了大量雨痕，该文提出将低频背景图像和更高频雨线图像一起送入卷积神经网络进行特征学习，其中对图像提取的是多尺度特征信息，最后得到雨线去除更彻底的复原图像。同时在构造网络模型时利用空洞卷积代替标准卷积来提取图像的特征信息，得到更丰富的图像特征，提高了算法的去雨性能。从实验结果可以看出去雨之后的图像清晰，细节保持度较高。
2020, 42(9): 2293-2301.
doi: 10.11999/JEIT190723
摘要:
受光场相机微透镜几何标定精度的影响，4D光场在角度方向上的解码误差会造成积分后的重聚焦图像边缘信息损失，从而降低全聚焦图像融合的精度。该文提出一种基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合算法，通过对光场数字重聚焦得到的多幅重聚焦图像进行多尺度分解、特征层决策图引导滤波优化来获得最终全聚焦图像。与传统融合算法相比，该方法对4D光场标定误差带来的边缘信息损失进行了补偿，在重聚焦图像多尺度分解过程中增加了边缘层的提取来实现图像高频信息增强，并建立多尺度图像评价模型实现边缘层引导滤波参数优化，可获得更高质量的光场全聚焦图像。实验结果表明，在不明显降低融合图像与原始图像相似性的前提下，该方法可有效提高全聚焦图像的边缘强度和感知清晰度。
受光场相机微透镜几何标定精度的影响，4D光场在角度方向上的解码误差会造成积分后的重聚焦图像边缘信息损失，从而降低全聚焦图像融合的精度。该文提出一种基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合算法，通过对光场数字重聚焦得到的多幅重聚焦图像进行多尺度分解、特征层决策图引导滤波优化来获得最终全聚焦图像。与传统融合算法相比，该方法对4D光场标定误差带来的边缘信息损失进行了补偿，在重聚焦图像多尺度分解过程中增加了边缘层的提取来实现图像高频信息增强，并建立多尺度图像评价模型实现边缘层引导滤波参数优化，可获得更高质量的光场全聚焦图像。实验结果表明，在不明显降低融合图像与原始图像相似性的前提下，该方法可有效提高全聚焦图像的边缘强度和感知清晰度。
2020, 42(9): 2302-2311.
doi: 10.11999/JEIT190608
摘要:
色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一，主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分，易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高，而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差，难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题，该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法，首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法，较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环电阻的图像分割问题；然后采用最小面积外接矩形方法定位单个色环电阻，并通过仿射变换对色环电阻位置进行垂直校正；最后通过高斯模板匹配方法实现了色环电阻的色环定位。采用1270幅PCB图像对该文方法进行了实验和验证，并与传统的基于形态学和基于模板匹配的色环电阻检测方法进行了对比，结果表明，该文方法在召回率、准确率及重叠度等性能指标上具有明显优势，处理速度快，能满足实际应用要求。
色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一，主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分，易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高，而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差，难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题，该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法，首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法，较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环电阻的图像分割问题；然后采用最小面积外接矩形方法定位单个色环电阻，并通过仿射变换对色环电阻位置进行垂直校正；最后通过高斯模板匹配方法实现了色环电阻的色环定位。采用1270幅PCB图像对该文方法进行了实验和验证，并与传统的基于形态学和基于模板匹配的色环电阻检测方法进行了对比，结果表明，该文方法在召回率、准确率及重叠度等性能指标上具有明显优势，处理速度快，能满足实际应用要求。
2020, 42(9): 2312-2318.
doi: 10.11999/JEIT190592
摘要:
该文提出了一种用于高速高精度电荷域流水线模数转换器(ADC)的电荷域4.5位前端子级电路。该4.5位子级电路使用增强型电荷传输(BCT)电路替代传统开关电容技术流水线ADC中的高增益带宽积运放来实现电荷信号传输和余量处理，从而实现超低功耗。所提4.5位子级电路被运用于一款14位210 MS/s电荷域ADC中作为前端第1级子级电路，并在1P6M 0.18 μm CMOS工艺下实现。测试结果显示，该14位ADC电路在210 MS/s条件下对于30.1 MHz单音正弦输入信号得到的无杂散动态范围为85.4 dBc，信噪比为71.5 dBFS, ADC内核面积为3.2 mm2，功耗仅为205 mW。
该文提出了一种用于高速高精度电荷域流水线模数转换器(ADC)的电荷域4.5位前端子级电路。该4.5位子级电路使用增强型电荷传输(BCT)电路替代传统开关电容技术流水线ADC中的高增益带宽积运放来实现电荷信号传输和余量处理，从而实现超低功耗。所提4.5位子级电路被运用于一款14位210 MS/s电荷域ADC中作为前端第1级子级电路，并在1P6M 0.18 μm CMOS工艺下实现。测试结果显示，该14位ADC电路在210 MS/s条件下对于30.1 MHz单音正弦输入信号得到的无杂散动态范围为85.4 dBc，信噪比为71.5 dBFS, ADC内核面积为3.2 mm2，功耗仅为205 mW。
