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2021年 第43卷 第5期
2021, 43(5): 1199-1211.
doi: 10.11999/JEIT200843
摘要:
雷达对抗的核心研究内容主要是干扰策略与抗干扰策略之间的对抗博弈，其作为电子战研究领域的热点一直备受学者们关注。该文综述了学者们利用合作与非合作博弈方法来分析雷达在进行目标探测和干扰抑制时所使用的策略，主要通过不同体制的雷达利用认知技术感知和学习外界复杂的电磁环境，合理地分配发射功率、控制编码序列、设计波形、研究检测和跟踪方法以及分配雷达通信资源等。这样雷达既节约发射所消耗的功率，又可以自适应地搜索和跟踪目标而不被敌方所发现，从而使雷达在复杂多变的现代战场环境中达到自身最优的性能。最后，对认知雷达抗干扰中的博弈论分析研究进行总结和展望，并指出了一些博弈论在认知雷达抗干扰策略应用中所面临的潜在问题和挑战。
雷达对抗的核心研究内容主要是干扰策略与抗干扰策略之间的对抗博弈，其作为电子战研究领域的热点一直备受学者们关注。该文综述了学者们利用合作与非合作博弈方法来分析雷达在进行目标探测和干扰抑制时所使用的策略，主要通过不同体制的雷达利用认知技术感知和学习外界复杂的电磁环境，合理地分配发射功率、控制编码序列、设计波形、研究检测和跟踪方法以及分配雷达通信资源等。这样雷达既节约发射所消耗的功率，又可以自适应地搜索和跟踪目标而不被敌方所发现，从而使雷达在复杂多变的现代战场环境中达到自身最优的性能。最后，对认知雷达抗干扰中的博弈论分析研究进行总结和展望，并指出了一些博弈论在认知雷达抗干扰策略应用中所面临的潜在问题和挑战。
2021, 43(5): 1212-1218.
doi: 10.11999/JEIT200060
摘要:
星载扫描合成孔径雷达(ScanSAR)采取Burst工作模式，该模式在获得宽幅测绘能力的同时，也导致图像中产生了固有的扇贝效应，严重影响图像的视觉效果和定量应用。该文结合对ScanSAR图像方位向统计特性的分析，针对现有滤波模型稳定性差和时间复杂度高等缺点，提出了一种改进的Kalman滤波模型，对图像方位向标准差和均值进行滤波以校正扇贝条纹。在高分三号(GF-3)卫星获取的真实ScanSAR图像上的校正结果验证了改进算法的有效性和高效性，此外在建筑群和海陆交界等复杂场景图像上的实验结果表明，改进算法具有较强的鲁棒性。
星载扫描合成孔径雷达(ScanSAR)采取Burst工作模式，该模式在获得宽幅测绘能力的同时，也导致图像中产生了固有的扇贝效应，严重影响图像的视觉效果和定量应用。该文结合对ScanSAR图像方位向统计特性的分析，针对现有滤波模型稳定性差和时间复杂度高等缺点，提出了一种改进的Kalman滤波模型，对图像方位向标准差和均值进行滤波以校正扇贝条纹。在高分三号(GF-3)卫星获取的真实ScanSAR图像上的校正结果验证了改进算法的有效性和高效性，此外在建筑群和海陆交界等复杂场景图像上的实验结果表明，改进算法具有较强的鲁棒性。
2021, 43(5): 1219-1227.
doi: 10.11999/JEIT200080
摘要:
一类分类是一种将目标类样本和其他所有的非目标类样本区分开的分类方法。传统的一类分类方法针对所有训练样本建立一个分类器，忽视了数据的内在结构，在样本分布复杂时，其分类性能会严重下降。为了提升复杂分布情况下的分类性能，该文提出一种集成式Beta过程最大间隔一类方法。该方法利用Dirichlet过程混合模型(DPM)对训练样本聚类，同时在每一个聚类学习一个Beta过程最大间隔一类分类器。通过多个分类器的集成，可以构造出一个描述能力更强的分类器，提升复杂分布下的分类效果。DPM聚类模型和Beta过程最大间隔一类分类器在同一个贝叶斯框架下联合优化，保证了每一个聚类样本的可分性。此外，在Beta过程最大间隔一类分类器中，加入了服从Beta过程先验分布的特征选择因子，从而可以降低特征冗余度以及提升分类效果。基于仿真数据、公共数据集和实测SAR图像数据的实验结果证明了所提方法的有效性。
一类分类是一种将目标类样本和其他所有的非目标类样本区分开的分类方法。传统的一类分类方法针对所有训练样本建立一个分类器，忽视了数据的内在结构，在样本分布复杂时，其分类性能会严重下降。为了提升复杂分布情况下的分类性能，该文提出一种集成式Beta过程最大间隔一类方法。该方法利用Dirichlet过程混合模型(DPM)对训练样本聚类，同时在每一个聚类学习一个Beta过程最大间隔一类分类器。通过多个分类器的集成，可以构造出一个描述能力更强的分类器，提升复杂分布下的分类效果。DPM聚类模型和Beta过程最大间隔一类分类器在同一个贝叶斯框架下联合优化，保证了每一个聚类样本的可分性。此外，在Beta过程最大间隔一类分类器中，加入了服从Beta过程先验分布的特征选择因子，从而可以降低特征冗余度以及提升分类效果。基于仿真数据、公共数据集和实测SAR图像数据的实验结果证明了所提方法的有效性。
2021, 43(5): 1228-1234.
doi: 10.11999/JEIT200044
摘要:
相较于线性调频(LFM)信号，双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性，被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中，其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此，该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准；然后基于高斯随机噪声，构建了HFM信号的似然函数，并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数，最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优，从而实现HFM信号的参数估计；通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时，HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界，且运算量约是原来的1/3，在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。
相较于线性调频(LFM)信号，双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性，被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中，其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此，该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准；然后基于高斯随机噪声，构建了HFM信号的似然函数，并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数，最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优，从而实现HFM信号的参数估计；通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时，HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界，且运算量约是原来的1/3，在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。
2021, 43(5): 1235-1242.
doi: 10.11999/JEIT200114
摘要:
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求，十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然而，现有稀疏恢复STAP方法利用离散化空时导向矢量字典进行重构，在非正侧视阵情况下，由于杂波脊不在字典网格点上，字典失配问题严重影响杂波抑制性能。针对上述问题，该文提出了一种基于原子范数的无网格稀疏恢复空时自适应处理方法(ANM-STAP)，利用低秩矩阵恢复理论实现连续空时平面的稀疏恢复，克服了稀疏恢复中的字典失配问题，获得了非正侧视阵情况下的高分辨率杂波空时谱，有效提高了STAP杂波抑制性能。Monte Carlo实验证明，该文方法STAP处理性能在非正侧视阵情况下优于已有字典离散化处理的稀疏恢复STAP方法。
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求，十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然而，现有稀疏恢复STAP方法利用离散化空时导向矢量字典进行重构，在非正侧视阵情况下，由于杂波脊不在字典网格点上，字典失配问题严重影响杂波抑制性能。针对上述问题，该文提出了一种基于原子范数的无网格稀疏恢复空时自适应处理方法(ANM-STAP)，利用低秩矩阵恢复理论实现连续空时平面的稀疏恢复，克服了稀疏恢复中的字典失配问题，获得了非正侧视阵情况下的高分辨率杂波空时谱，有效提高了STAP杂波抑制性能。Monte Carlo实验证明，该文方法STAP处理性能在非正侧视阵情况下优于已有字典离散化处理的稀疏恢复STAP方法。
2021, 43(5): 1243-1250.
doi: 10.11999/JEIT200166
摘要:
针对空中目标的探测与跟踪的问题，该文探讨了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测理论及其技术的可行性。概述了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测原理；建立了空中目标探测概率方程，并从探测概率的角度详细分析了系统探测性能与相关影响因素的关系，同时分析了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术的可行性；并开展了地基综合孔径微波辐射计的空中目标无源探测技术的验证实验。理论和实验均表明地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术是可行性的。
针对空中目标的探测与跟踪的问题，该文探讨了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测理论及其技术的可行性。概述了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测原理；建立了空中目标探测概率方程，并从探测概率的角度详细分析了系统探测性能与相关影响因素的关系，同时分析了地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术的可行性；并开展了地基综合孔径微波辐射计的空中目标无源探测技术的验证实验。理论和实验均表明地基综合孔径空中目标微波辐射无源探测技术是可行性的。
2021, 43(5): 1251-1257.
doi: 10.11999/JEIT200081
摘要:
在基于到达相位差(Phase Differences Of Arrival, PDOA)的着靶点参数估计问题中，估计精度受到阵列结构的影响。与一般的单点目标定位问题相比，着靶点参数估计需要同时估计目标的速度和角度参数，情况更加复杂。为了选择合适的阵列结构以对定位结果带来有利影响，该文从灵敏度的角度分析了不同阵列结构下靶点参数估计精度各有差异的原因，为判断不同情况下接收阵列定位性能的优劣提供了理论方法。最后，对3种常见阵列结构进行了计算机仿真对比，仿真结果验证了利用灵敏度指标对阵列布放结构进行评估的可行性。
在基于到达相位差(Phase Differences Of Arrival, PDOA)的着靶点参数估计问题中，估计精度受到阵列结构的影响。与一般的单点目标定位问题相比，着靶点参数估计需要同时估计目标的速度和角度参数，情况更加复杂。为了选择合适的阵列结构以对定位结果带来有利影响，该文从灵敏度的角度分析了不同阵列结构下靶点参数估计精度各有差异的原因，为判断不同情况下接收阵列定位性能的优劣提供了理论方法。最后，对3种常见阵列结构进行了计算机仿真对比，仿真结果验证了利用灵敏度指标对阵列布放结构进行评估的可行性。
2021, 43(5): 1258-1266.
doi: 10.11999/JEIT200099
摘要:
为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能，该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计，形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子，构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波，分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项，并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均，从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明，该文算法与近期多种先进算法相比，具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。
为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能，该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计，形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子，构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波，分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项，并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均，从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明，该文算法与近期多种先进算法相比，具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。
2021, 43(5): 1267-1274.
doi: 10.11999/JEIT200445
摘要:
针对相控阵雷达无法有效实现特定区域能量控制的问题，该文提出一种杂波环境下基于交替方向乘子法(ADMM)的频控阵MIMO(FDA-MIMO)雷达低截获(LPI)优化设计方法。该方法的优化准则是在保证目标参数估计性能的条件下，通过联合设计发射波束和接收滤波器使FDA-MIMO雷达在目标2维(距离-方位)区域上辐射的能量尽量小，即尽可能地降低雷达被截获的概率；接着利用加权求和的方法将优化准则构造成多比例分式规划(FP)和的问题；然后利用循环迭代的方法，将优化问题转化成两个子优化问题；最后基于ADMM方法消除等式约束，并通过最小化2阶2次近似优化问题获得发射波束的闭合解。此外，也分析了该方法的计算复杂度。仿真部分通过输出信干燥比(SINR)、发射和接收方向图验证了该方法的有效性。
针对相控阵雷达无法有效实现特定区域能量控制的问题，该文提出一种杂波环境下基于交替方向乘子法(ADMM)的频控阵MIMO(FDA-MIMO)雷达低截获(LPI)优化设计方法。该方法的优化准则是在保证目标参数估计性能的条件下，通过联合设计发射波束和接收滤波器使FDA-MIMO雷达在目标2维(距离-方位)区域上辐射的能量尽量小，即尽可能地降低雷达被截获的概率；接着利用加权求和的方法将优化准则构造成多比例分式规划(FP)和的问题；然后利用循环迭代的方法，将优化问题转化成两个子优化问题；最后基于ADMM方法消除等式约束，并通过最小化2阶2次近似优化问题获得发射波束的闭合解。此外，也分析了该方法的计算复杂度。仿真部分通过输出信干燥比(SINR)、发射和接收方向图验证了该方法的有效性。
2021, 43(5): 1275-1281.
doi: 10.11999/JEIT200138
摘要:
波形优化可有效抑制干扰，显著改善雷达探测性能。针对全极化雷达，考虑发射波形满足能量和相似性双重约束，以最大化信杂噪比为准则，对发射波形和接收滤波器进行联合优化。该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法，该方法序贯提高输出信杂噪比。算法的每一次迭代需要分别解决一个凸问题和隐凸问题，整个算法的计算量与迭代次数和接收滤波器长度分别呈线性和多项式关系。最后，通过仿真实验分析了算法的收敛性、优化波形的模糊度函数方面的性质，与其他算法进行了对比，结果表明：与现有方法相比，该文方法可实现信杂噪比的有效提升。
波形优化可有效抑制干扰，显著改善雷达探测性能。针对全极化雷达，考虑发射波形满足能量和相似性双重约束，以最大化信杂噪比为准则，对发射波形和接收滤波器进行联合优化。该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法，该方法序贯提高输出信杂噪比。算法的每一次迭代需要分别解决一个凸问题和隐凸问题，整个算法的计算量与迭代次数和接收滤波器长度分别呈线性和多项式关系。最后，通过仿真实验分析了算法的收敛性、优化波形的模糊度函数方面的性质，与其他算法进行了对比，结果表明：与现有方法相比，该文方法可实现信杂噪比的有效提升。
2021, 43(5): 1282-1288.
doi: 10.11999/JEIT200038
摘要:
为了解决混合类型数据与专家知识等异质信息的融合决策问题，该文提出了基于信任区间的交互式多属性识别(BI-TODIM)方法。完善了混合类型数据的距离测度，根据信任区间的构建定理和灰关联方法构建了未知目标混合类型数据的信任区间，阐明了信任区间与直觉模糊数之间的等价关系，创建了混合类型数据和专家知识的识别决策模型，实现了特征层信息和决策层信息的统一表达；分析了基于信度函数的逼近理想解(BF-TOPSIS)方法的反转现象及算法的复杂度，定义了区间数的序关系，提出了BI-TODIM识别决策方法，及基于直觉模糊熵的未知权重计算方法。结合算例和目标识别案例，验证了该文方法在解决排序反转和异质信息融合方面的有效性，突出了该方法时间复杂度低、稳定性好、识别准确度高的优点。
为了解决混合类型数据与专家知识等异质信息的融合决策问题，该文提出了基于信任区间的交互式多属性识别(BI-TODIM)方法。完善了混合类型数据的距离测度，根据信任区间的构建定理和灰关联方法构建了未知目标混合类型数据的信任区间，阐明了信任区间与直觉模糊数之间的等价关系，创建了混合类型数据和专家知识的识别决策模型，实现了特征层信息和决策层信息的统一表达；分析了基于信度函数的逼近理想解(BF-TOPSIS)方法的反转现象及算法的复杂度，定义了区间数的序关系，提出了BI-TODIM识别决策方法，及基于直觉模糊熵的未知权重计算方法。结合算例和目标识别案例，验证了该文方法在解决排序反转和异质信息融合方面的有效性，突出了该方法时间复杂度低、稳定性好、识别准确度高的优点。
2021, 43(5): 1289-1297.
doi: 10.11999/JEIT200175
摘要:
针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题，考虑不完美的信道状态信息，该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束，基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法，将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题，通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明，所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时，能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。
针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题，考虑不完美的信道状态信息，该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束，基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法，将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题，通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明，所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时，能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。
2021, 43(5): 1298-1305.
doi: 10.11999/JEIT190990
摘要:
重复累积(RA)码是一种特殊结构的低密度奇偶校验(LDPC)码，不仅具有LDPC码的优点，还能实现差分编码。针对LDPC编码协作系统编码复杂度高、时延长的问题，该文引入准循环RA(QC-RA)码，推导出信源节点和中继节点采用的QC-RA码对应的联合校验矩阵，基于公差构造方法设计该联合校验矩阵，并证明该方法设计的联合校验矩阵不存在围长为girth-4, girth-6的短环。理论分析和仿真结果表明，同等条件下该系统比相应点对点系统具有更优异的误码率性能。仿真结果同时表明，与采用一般构造QC-RA码或基于Z型构造QC-RA码相比，采用基于公差构造的联合设计QC-RA码的多信源多中继协作均可获得更高的编码增益。
重复累积(RA)码是一种特殊结构的低密度奇偶校验(LDPC)码，不仅具有LDPC码的优点，还能实现差分编码。针对LDPC编码协作系统编码复杂度高、时延长的问题，该文引入准循环RA(QC-RA)码，推导出信源节点和中继节点采用的QC-RA码对应的联合校验矩阵，基于公差构造方法设计该联合校验矩阵，并证明该方法设计的联合校验矩阵不存在围长为girth-4, girth-6的短环。理论分析和仿真结果表明，同等条件下该系统比相应点对点系统具有更优异的误码率性能。仿真结果同时表明，与采用一般构造QC-RA码或基于Z型构造QC-RA码相比，采用基于公差构造的联合设计QC-RA码的多信源多中继协作均可获得更高的编码增益。
2021, 43(5): 1306-1314.
doi: 10.11999/JEIT200104
摘要:
针对源节点和中继节点均采用收集能量供电的放大转发中继网络，考虑两个目的节点之间信息相互保密的场景，该文提出最大化长期时间平均保密速率的源节点和中继节点发送功率联合优化算法。由于能量到达和信道状态是随机过程，该问题是一个随机优化问题。利用Lyapunov优化框架将电池操作和能量使用约束下的长期优化问题转化为每时隙的“虚队列漂移加惩罚”最小化问题，并求解。仿真结果显示该文提出的算法在长期平均保密速率上相较于对比算法具有显著的优势，同时算法仅依赖于当前的电池状态和信道状态信息做出决策，是一种实用的、低复杂度的算法。
针对源节点和中继节点均采用收集能量供电的放大转发中继网络，考虑两个目的节点之间信息相互保密的场景，该文提出最大化长期时间平均保密速率的源节点和中继节点发送功率联合优化算法。由于能量到达和信道状态是随机过程，该问题是一个随机优化问题。利用Lyapunov优化框架将电池操作和能量使用约束下的长期优化问题转化为每时隙的“虚队列漂移加惩罚”最小化问题，并求解。仿真结果显示该文提出的算法在长期平均保密速率上相较于对比算法具有显著的优势，同时算法仅依赖于当前的电池状态和信道状态信息做出决策，是一种实用的、低复杂度的算法。
2021, 43(5): 1315-1322.
doi: 10.11999/JEIT200183
摘要:
针对Z向转发(ZF)协作所有中继节点均参与协作转发导致的能耗利用不合理问题， 该文提出了一种适用于多中继场景下的门限辅助判决快速Z转发(DT-FZF)协作。当中继节点处接收信号对数似然比(LLR)的绝对值小于门限时，中继节点不参与协作转发；否则中继节点协作转发经截断后的对数似然比(LLR)。放大转发(AF)、译码转发(DF)、分段转发(PF)和ZF协作可看作DT-FZF协作的特殊情况。在三中继系统，误比特率(BER)为10–3时，相比ZF协作，所提协作可获得约0.8 dB的性能增益。
针对Z向转发(ZF)协作所有中继节点均参与协作转发导致的能耗利用不合理问题， 该文提出了一种适用于多中继场景下的门限辅助判决快速Z转发(DT-FZF)协作。当中继节点处接收信号对数似然比(LLR)的绝对值小于门限时，中继节点不参与协作转发；否则中继节点协作转发经截断后的对数似然比(LLR)。放大转发(AF)、译码转发(DF)、分段转发(PF)和ZF协作可看作DT-FZF协作的特殊情况。在三中继系统，误比特率(BER)为10–3时，相比ZF协作，所提协作可获得约0.8 dB的性能增益。
2021, 43(5): 1323-1330.
doi: 10.11999/JEIT200137
摘要:
针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性，该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法。首先，考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足，该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力，达到提取轨迹局部空间特性的目的；然后，针对轨迹的时序特性，该文采用逻辑回归的预测思路，用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹；最后，结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想，基于实际轨迹中节点存在的上下文关系，运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系。实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征，并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果。
针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性，该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法。首先，考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足，该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力，达到提取轨迹局部空间特性的目的；然后，针对轨迹的时序特性，该文采用逻辑回归的预测思路，用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹；最后，结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想，基于实际轨迹中节点存在的上下文关系，运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系。实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征，并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果。
2021, 43(5): 1331-1338.
doi: 10.11999/JEIT200129
摘要:
针对当前无线可充电传感器网络(WRSNs)一对一移动充电方式存在充电效率低、定向充电模型缺乏问题，该文提出了一种基于充电效用最大化(MUC)的一对多有向充电调度方案。方案首先筛选网络中充电增益最大的有向覆盖子集；然后根据有向覆盖子集确定充电锚点，并进而规划充电器的移动路径；最后在满足移动充电器能量和充电周期约束条件下优化移动充电器的充电时间。实验结果表明，该方案与平均能量充电(AEC)、固定能量充电(FEC)相比，充电效率分别提高了13.7%和32.7%；与最多节点覆盖(MNC)、最大平均增益覆盖(MAGC)子集筛选方案相比，充电效率分别提高了4.4%和35.9%；同时在网络饿死节点数目上与MNC, MAGC方案相比也显著降低。
针对当前无线可充电传感器网络(WRSNs)一对一移动充电方式存在充电效率低、定向充电模型缺乏问题，该文提出了一种基于充电效用最大化(MUC)的一对多有向充电调度方案。方案首先筛选网络中充电增益最大的有向覆盖子集；然后根据有向覆盖子集确定充电锚点，并进而规划充电器的移动路径；最后在满足移动充电器能量和充电周期约束条件下优化移动充电器的充电时间。实验结果表明，该方案与平均能量充电(AEC)、固定能量充电(FEC)相比，充电效率分别提高了13.7%和32.7%；与最多节点覆盖(MNC)、最大平均增益覆盖(MAGC)子集筛选方案相比，充电效率分别提高了4.4%和35.9%；同时在网络饿死节点数目上与MNC, MAGC方案相比也显著降低。
2021, 43(5): 1339-1348.
doi: 10.11999/JEIT200429
摘要:
蜂窝车联网(C-V2X)与车载自组织网络(VANET)的异构融合能够有效提高网络容量。然而，不同网络在非授权频段上共存而引起的信道冲突会导致系统吞吐量降低和用户接入时延增大，无法满足车联网用户对服务质量(QoS)的需求。针对该问题，该文提出一种基于用户个性化QoS需求的时频资源分配方法。首先，分别对C-V2X 和 VANET 的吞吐量和时延进行建模分析，刻画用户数据传输时间配置与吞吐量和时延的数学关系；然后，基于上述模型构建吞吐量-时延联合优化函数，根据用户的个性化QoS需求实现异构网络中吞吐量和时延的优化；最后，提出一种基于改进多目标粒子群优化的时延-吞吐量联合优化算法(DT-JOA)进行求解。仿真结果表明，该文所提网络资源分配算法可以有效地保证用户的个性化QoS需求，提升异构网络综合性能。
蜂窝车联网(C-V2X)与车载自组织网络(VANET)的异构融合能够有效提高网络容量。然而，不同网络在非授权频段上共存而引起的信道冲突会导致系统吞吐量降低和用户接入时延增大，无法满足车联网用户对服务质量(QoS)的需求。针对该问题，该文提出一种基于用户个性化QoS需求的时频资源分配方法。首先，分别对C-V2X 和 VANET 的吞吐量和时延进行建模分析，刻画用户数据传输时间配置与吞吐量和时延的数学关系；然后，基于上述模型构建吞吐量-时延联合优化函数，根据用户的个性化QoS需求实现异构网络中吞吐量和时延的优化；最后，提出一种基于改进多目标粒子群优化的时延-吞吐量联合优化算法(DT-JOA)进行求解。仿真结果表明，该文所提网络资源分配算法可以有效地保证用户的个性化QoS需求，提升异构网络综合性能。
2021, 43(5): 1349-1356.
doi: 10.11999/JEIT200185
摘要:
针对传统级联失效模型中冗余参数固定不变的问题，该文综合考虑节点受攻击程度不同和失效过程中网络拓扑的动态变化，建立了基于节点冗余容量动态控制(DRC)的级联失效模型。通过定义网络相变临界因子\begin{document}$\theta $\end{document} ![]()
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针对传统级联失效模型中冗余参数固定不变的问题，该文综合考虑节点受攻击程度不同和失效过程中网络拓扑的动态变化，建立了基于节点冗余容量动态控制(DRC)的级联失效模型。通过定义网络相变临界因子
2021, 43(5): 1357-1364.
doi: 10.11999/JEIT200163
摘要:
密码设备面临故障攻击的威胁，针对密码芯片的故障攻击手段研究是密码学和硬件安全领域的重要研究方向。脉冲激光具有较好的时空分辨性，是一种准确度较高的故障攻击手段。该文详细描述了激光注入攻击的原理和方法，以集成AES-128算法的微控制器(MCU)为例实施了激光注入攻击实验。实验以微控制器的SRAM为攻击目标，分别成功实现了差分故障攻击和子密钥编排攻击，恢复了其16 Byte的完整密钥，其中后一种攻击是目前首次以激光的手段实现。研究表明，激光注入攻击能准确定位关键数据存放的物理位置，并能在任意的操作中引入错误，实现单比特的数据翻转，满足故障攻击模型的需求。激光注入攻击能在较短时间内完成自动攻击和密文收集，攻击过程贴近真实场景，对密码芯片具有极大的威胁。
密码设备面临故障攻击的威胁，针对密码芯片的故障攻击手段研究是密码学和硬件安全领域的重要研究方向。脉冲激光具有较好的时空分辨性，是一种准确度较高的故障攻击手段。该文详细描述了激光注入攻击的原理和方法，以集成AES-128算法的微控制器(MCU)为例实施了激光注入攻击实验。实验以微控制器的SRAM为攻击目标，分别成功实现了差分故障攻击和子密钥编排攻击，恢复了其16 Byte的完整密钥，其中后一种攻击是目前首次以激光的手段实现。研究表明，激光注入攻击能准确定位关键数据存放的物理位置，并能在任意的操作中引入错误，实现单比特的数据翻转，满足故障攻击模型的需求。激光注入攻击能在较短时间内完成自动攻击和密文收集，攻击过程贴近真实场景，对密码芯片具有极大的威胁。
2021, 43(5): 1365-1371.
doi: 10.11999/JEIT200057
摘要:
该文对基于混沌的双模块Feistel结构(CFE)高安全性高速分组算法的安全性进行了分析。分析结果表明，算法不适合用积分攻击、中间相遇攻击、不变量攻击、插值攻击和循环移位攻击分析其安全性；可以抵抗相关密钥攻击；更进一步地构造出了5轮不可能差分特征链，并利用其进行区分攻击；求得算法的活性S盒下界为6，概率约为2–21；算法存在5轮零相关线性特征。
该文对基于混沌的双模块Feistel结构(CFE)高安全性高速分组算法的安全性进行了分析。分析结果表明，算法不适合用积分攻击、中间相遇攻击、不变量攻击、插值攻击和循环移位攻击分析其安全性；可以抵抗相关密钥攻击；更进一步地构造出了5轮不可能差分特征链，并利用其进行区分攻击；求得算法的活性S盒下界为6，概率约为2–21；算法存在5轮零相关线性特征。
2021, 43(5): 1372-1380.
doi: 10.11999/JEIT200079
摘要:
密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构，该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题，首先以CSPLA的特定硬件结构为基础，以分组密码的高能效实现为切入点，建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素，然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法，最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验。结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效，为取得映射的最佳能效，阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配，CSPLA规模为4×4～4×6时映射取得最优能效，AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW，对比其它密码处理结构，CSPLA具有较优的能效特性。
密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构，该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题，首先以CSPLA的特定硬件结构为基础，以分组密码的高能效实现为切入点，建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素，然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法，最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验。结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效，为取得映射的最佳能效，阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配，CSPLA规模为4×4～4×6时映射取得最优能效，AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW，对比其它密码处理结构，CSPLA具有较优的能效特性。
2021, 43(5): 1381-1388.
doi: 10.11999/JEIT200174
摘要:
全同态加密(FHE)可以真正从根本上解决云计算时将数据及其操作委托给第三方时的数据安全问题。针对全同态加密中占较大比例的大整数乘法运算优化需求，该文提出一种数论变换乘法蝶形运算的操作数合并算法，利用取模操作的快速算法，分别可将基16和基32运算单元的操作数减少到43.8%和39.1%。在此基础上，设计并实现了数论变换基32运算单元的硬件设计架构，在SMIC 90 nm工艺下的综合结果显示，电路的最高工作频率为600 MHz，面积1.714 mm2。实验结果表明，该优化算法提升了数论变换乘法蝶形运算的计算效率。
全同态加密(FHE)可以真正从根本上解决云计算时将数据及其操作委托给第三方时的数据安全问题。针对全同态加密中占较大比例的大整数乘法运算优化需求，该文提出一种数论变换乘法蝶形运算的操作数合并算法，利用取模操作的快速算法，分别可将基16和基32运算单元的操作数减少到43.8%和39.1%。在此基础上，设计并实现了数论变换基32运算单元的硬件设计架构，在SMIC 90 nm工艺下的综合结果显示，电路的最高工作频率为600 MHz，面积1.714 mm2。实验结果表明，该优化算法提升了数论变换乘法蝶形运算的计算效率。
2021, 43(5): 1389-1396.
doi: 10.11999/JEIT200065
摘要:
得益于计算机硬件以及计算能力的进步，自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求，该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构，为了提高模型的收敛速度和稳定性，使用了批量归一化(BN)技术优化网络，使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比，实验结果表明，该文所提方法能很好地识别动态手势，识别率达到了90.76%，高于其他动态手势识别方法，验证了所提方法的有效性和可行性。
得益于计算机硬件以及计算能力的进步，自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求，该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构，为了提高模型的收敛速度和稳定性，使用了批量归一化(BN)技术优化网络，使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比，实验结果表明，该文所提方法能很好地识别动态手势，识别率达到了90.76%，高于其他动态手势识别方法，验证了所提方法的有效性和可行性。
2021, 43(5): 1397-1404.
doi: 10.11999/JEIT200144
摘要:
针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题，该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法。该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景，实现不同尺度飞机目标候选区域提取；然后，通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类，最终精确确定飞机目标位置。最后，基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证，经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%，虚警率为3.76%，实验结果充分验证了该文算法的有效性，该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持。
针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题，该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法。该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景，实现不同尺度飞机目标候选区域提取；然后，通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类，最终精确确定飞机目标位置。最后，基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证，经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%，虚警率为3.76%，实验结果充分验证了该文算法的有效性，该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持。
2021, 43(5): 1405-1413.
doi: 10.11999/JEIT200167
摘要:
为了提高肺结节恶性度分级的计算精度及可解释性，该文提出一种基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级方法。首先，融合影像组学特征和通过卷积神经网络提取的高阶特征构造分析CT征象所需的特征集; 接着，在混合特征集的基础上利用进化搜索机制优化集成学习分类器，实现对7种肺结节征象的识别和量化打分; 最后，将7种CT征象的量化打分输入到一个利用差分进化算法优化产生的多分类器，实现肺结节恶性度的分级计算。在实验研究中使用LIDC-IDRI数据集中的2000个肺结节样本进行进化集成学习器和恶性度分级器的训练和测试。实验结果显示对7种CT征象的识别准确率可达0.9642以上，肺结节恶性度分级的准确率为0.8618，精确率为0.8678，召回率为0.8617，F1指标为0.8627。与多个典型算法的比较显示，该文方法不但具有较高的准确率，而且可对相关CT征象进行量化分析，使得对恶性度的分级结果更具可解释性。
为了提高肺结节恶性度分级的计算精度及可解释性，该文提出一种基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级方法。首先，融合影像组学特征和通过卷积神经网络提取的高阶特征构造分析CT征象所需的特征集; 接着，在混合特征集的基础上利用进化搜索机制优化集成学习分类器，实现对7种肺结节征象的识别和量化打分; 最后，将7种CT征象的量化打分输入到一个利用差分进化算法优化产生的多分类器，实现肺结节恶性度的分级计算。在实验研究中使用LIDC-IDRI数据集中的2000个肺结节样本进行进化集成学习器和恶性度分级器的训练和测试。实验结果显示对7种CT征象的识别准确率可达0.9642以上，肺结节恶性度分级的准确率为0.8618，精确率为0.8678，召回率为0.8617，F1指标为0.8627。与多个典型算法的比较显示，该文方法不但具有较高的准确率，而且可对相关CT征象进行量化分析，使得对恶性度的分级结果更具可解释性。
2021, 43(5): 1414-1423.
doi: 10.11999/JEIT200140
摘要:
针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点，该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法。通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标，该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征，以此凸显航拍目标特性。另外充分利用连续视频丰富的上下文信息，通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子，从而实现可靠的自适应匹配跟踪。实验证明：该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%，同时速度达到平均28.7帧/s，基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求。
针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点，该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法。通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标，该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征，以此凸显航拍目标特性。另外充分利用连续视频丰富的上下文信息，通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子，从而实现可靠的自适应匹配跟踪。实验证明：该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%，同时速度达到平均28.7帧/s，基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求。
2021, 43(5): 1424-1431.
doi: 10.11999/JEIT200102
摘要:
针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性，该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征，并训练得到不同子网络的最优模型；接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试，得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值，并计算得到信息熵，进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重；最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类。在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验，提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%，实验结果表明，与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比，所提方法具有更优的分类性能。
针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性，该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征，并训练得到不同子网络的最优模型；接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试，得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值，并计算得到信息熵，进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重；最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类。在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验，提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%，实验结果表明，与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比，所提方法具有更优的分类性能。
2021, 43(5): 1432-1440.
doi: 10.11999/JEIT200193
摘要:
针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题，该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法。融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验，约束图像特征矩阵的分解，强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异，充分描述子空间结构信息，从而有效地将前景与背景分离；引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建，增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力，加强局部区域内节点的关联性，准确凸显节点的属性，得到紧密且连续的显著区域。在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性。
针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题，该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法。融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验，约束图像特征矩阵的分解，强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异，充分描述子空间结构信息，从而有效地将前景与背景分离；引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建，增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力，加强局部区域内节点的关联性，准确凸显节点的属性，得到紧密且连续的显著区域。在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性。
2021, 43(5): 1441-1447.
doi: 10.11999/JEIT200049
摘要:
P, T波的检测在临床上是心血管疾病诊断的重要依据。由于其波形能量低、形态复杂，极易受到噪声干扰，导致现有检测算法精度仍有待提高。该文提出平稳和连续小波变换融合算法检测P, T波，利用连续小波变换的多尺度信息，获取心电图(ECG)信号中P, T波主要成分，融合其平稳小波对P, T波候选段进行平滑处理，消除波形中锯齿状毛刺对峰值点检测的影响，最后对P, T波过零点进行时移修正，保证过零点还原到原始信号过程中能够准确对应其峰值点，从而提高P, T波检测精度。该文算法在MIT-BIH arrhythmic数据库上进行验证，最终P波的误差率、敏感度、正确预测度达到：0.23%, 99.85%, 99.90%；T波的误差率、敏感度、正确预测度达到0.27%, 99.85%, 99.87%。
P, T波的检测在临床上是心血管疾病诊断的重要依据。由于其波形能量低、形态复杂，极易受到噪声干扰，导致现有检测算法精度仍有待提高。该文提出平稳和连续小波变换融合算法检测P, T波，利用连续小波变换的多尺度信息，获取心电图(ECG)信号中P, T波主要成分，融合其平稳小波对P, T波候选段进行平滑处理，消除波形中锯齿状毛刺对峰值点检测的影响，最后对P, T波过零点进行时移修正，保证过零点还原到原始信号过程中能够准确对应其峰值点，从而提高P, T波检测精度。该文算法在MIT-BIH arrhythmic数据库上进行验证，最终P波的误差率、敏感度、正确预测度达到：0.23%, 99.85%, 99.90%；T波的误差率、敏感度、正确预测度达到0.27%, 99.85%, 99.87%。
2021, 43(5): 1448-1456.
doi: 10.11999/JEIT200176
摘要:
为解决眼镜遮挡会降低人脸识别性能的难点，借鉴深度卷积神经网络在超分辨率方面的成功应用，该文提出一种用于细粒度人脸识别的眼镜自动去除方法ERCNN。用卷积层、池化层、MFM特征选取模块和反卷积层设计ERCNN网络模型，自动学习戴眼镜和未戴眼镜人脸图像对之间的映射关系，实现端到端的眼镜去除。然后，收集大量监控场景下的人脸图像，以及互联网上公开的人脸图像作为训练集；同时构建SLLFW数据集，作为眼镜去除和人脸识别的测试集。最后，通过与传统的眼镜去除方法进行对比试验，该文算法的各项评价指标优于传统方法，能有效的去除真实人脸图像中眼镜；同时在SLLFW人脸数据集上形成的全框眼镜、半框眼镜和无框眼镜人脸数据集上对多种人脸识别算法进行对比试验。试验表明，在FAR为1%的情况下，利用该文方法对F-SLLFW, H-SLLFW和R-SLLFW数据集的人脸图像进行眼镜去除后，SphereFace算法的TAR分别达到90.05%, 91.14%和92.33%，比未去除眼镜的识别率分别提高了3.92%, 3.08%和1.26%；同样，在FAR为0.1%的情况下，比SphereFace算法的TAR分别提高了10.06%, 4.29%和2.13%，说明该文方法有助于提升细粒度人脸识别的识别精度。
为解决眼镜遮挡会降低人脸识别性能的难点，借鉴深度卷积神经网络在超分辨率方面的成功应用，该文提出一种用于细粒度人脸识别的眼镜自动去除方法ERCNN。用卷积层、池化层、MFM特征选取模块和反卷积层设计ERCNN网络模型，自动学习戴眼镜和未戴眼镜人脸图像对之间的映射关系，实现端到端的眼镜去除。然后，收集大量监控场景下的人脸图像，以及互联网上公开的人脸图像作为训练集；同时构建SLLFW数据集，作为眼镜去除和人脸识别的测试集。最后，通过与传统的眼镜去除方法进行对比试验，该文算法的各项评价指标优于传统方法，能有效的去除真实人脸图像中眼镜；同时在SLLFW人脸数据集上形成的全框眼镜、半框眼镜和无框眼镜人脸数据集上对多种人脸识别算法进行对比试验。试验表明，在FAR为1%的情况下，利用该文方法对F-SLLFW, H-SLLFW和R-SLLFW数据集的人脸图像进行眼镜去除后，SphereFace算法的TAR分别达到90.05%, 91.14%和92.33%，比未去除眼镜的识别率分别提高了3.92%, 3.08%和1.26%；同样，在FAR为0.1%的情况下，比SphereFace算法的TAR分别提高了10.06%, 4.29%和2.13%，说明该文方法有助于提升细粒度人脸识别的识别精度。
2021, 43(5): 1457-1464.
doi: 10.11999/JEIT190980
摘要:
为满足各应用领域对高精度时间性能不断提升的需求，该文设计实现了一种迭代的优化频率驾驭算法，主要分为纸面时间计算和实际物理信号实现两个部分。其中纸面时间计算采用ALGOS算法，利用实时原子钟数据和Circular T公报数据计算获得准确可靠的时间尺度，保障了驾驭参考的准确性和实时性。实时物理信号实现采用最优二次型高斯控制算法与Kalman算法综合，通过实时调整参数，计算出最优的频率驾驭量，将该驾驭量输送至频率调整设备，最终实现高精度时间信号的输出，整个驾驭系统是闭环的。该文基于我国时间基准保持系统和原子钟组，搭建试验平台，采用该算法对一台氢钟进行为期140天的频率驾驭，最终对输出的物理信号进行性能评估。试验结果表明，该算法有效提高了驾驭后物理信号的准确度和稳定度，驾驭后信号与国际标准时间协调世界时(UTC)相比，相位偏差保持在±3 ns以内，且30天稳定度优于5×10–16。
为满足各应用领域对高精度时间性能不断提升的需求，该文设计实现了一种迭代的优化频率驾驭算法，主要分为纸面时间计算和实际物理信号实现两个部分。其中纸面时间计算采用ALGOS算法，利用实时原子钟数据和Circular T公报数据计算获得准确可靠的时间尺度，保障了驾驭参考的准确性和实时性。实时物理信号实现采用最优二次型高斯控制算法与Kalman算法综合，通过实时调整参数，计算出最优的频率驾驭量，将该驾驭量输送至频率调整设备，最终实现高精度时间信号的输出，整个驾驭系统是闭环的。该文基于我国时间基准保持系统和原子钟组，搭建试验平台，采用该算法对一台氢钟进行为期140天的频率驾驭，最终对输出的物理信号进行性能评估。试验结果表明，该算法有效提高了驾驭后物理信号的准确度和稳定度，驾驭后信号与国际标准时间协调世界时(UTC)相比，相位偏差保持在±3 ns以内，且30天稳定度优于5×10–16。
2021, 43(5): 1465-1471.
doi: 10.11999/JEIT191057
摘要:
该文提出了一种增强型PTP光纤级联精细时频同步方法，该方法以PTP同步技术为基础，结合同步以太网时钟传递技术和基于数字双混频时差法的多级级联精细时钟同步技术，对PTP技术进行改进和增强，然后基于该方法，通过多级时频设备光纤级联的形式实现多节点、大跨度、网络化的时频信号传递与同步输出，并解决多级级联情况下同步精度会逐级恶化的问题，实现ns量级的系统时间同步精度，保证系统各环节在高度统一的时间尺度下进行高效同步与联动工作。通过设计、试验，验证了该方法的可行性和有效性。
该文提出了一种增强型PTP光纤级联精细时频同步方法，该方法以PTP同步技术为基础，结合同步以太网时钟传递技术和基于数字双混频时差法的多级级联精细时钟同步技术，对PTP技术进行改进和增强，然后基于该方法，通过多级时频设备光纤级联的形式实现多节点、大跨度、网络化的时频信号传递与同步输出，并解决多级级联情况下同步精度会逐级恶化的问题，实现ns量级的系统时间同步精度，保证系统各环节在高度统一的时间尺度下进行高效同步与联动工作。通过设计、试验，验证了该方法的可行性和有效性。
2021, 43(5): 1472-1479.
doi: 10.11999/JEIT200045
摘要:
心冲击图(BCG)可用于无接触式地监测生命体征。在BCG的逐拍心率提取中，较低的平均绝对误差对于精确地获取用户的心率变异性(HRV)指标具有重要意义。为解决目前大多数方法在逐拍心率计算精度方面的不足，该文设计了一种基于压电陶瓷的心冲击信号采集系统。通过采用合适的传感器外壳结构和采样频率，增加传感器的灵敏度和BCG的时间分辨率；通过对比不同的BCG处理方法并找到BCG中最适合提取精准逐拍心动周期的成分；同时该文提出一种采用AP聚类的自适应模板匹配算法，以准确提取心动周期信息。对15名受试者共5741次心跳数据进行分析，结果显示逐拍心动周期的平均误差为0.48%，平均绝对误差为3.78 ms，心跳覆盖率在97%以上，优于其他同类工作。
心冲击图(BCG)可用于无接触式地监测生命体征。在BCG的逐拍心率提取中，较低的平均绝对误差对于精确地获取用户的心率变异性(HRV)指标具有重要意义。为解决目前大多数方法在逐拍心率计算精度方面的不足，该文设计了一种基于压电陶瓷的心冲击信号采集系统。通过采用合适的传感器外壳结构和采样频率，增加传感器的灵敏度和BCG的时间分辨率；通过对比不同的BCG处理方法并找到BCG中最适合提取精准逐拍心动周期的成分；同时该文提出一种采用AP聚类的自适应模板匹配算法，以准确提取心动周期信息。对15名受试者共5741次心跳数据进行分析，结果显示逐拍心动周期的平均误差为0.48%，平均绝对误差为3.78 ms，心跳覆盖率在97%以上，优于其他同类工作。
2021, 43(5): 1480-1484.
doi: 10.11999/JEIT200103
摘要:
高频组件是空间行波管的主要部件，是管内传播高频电磁波的重要传输部件，其中陶瓷封接部位一般采用银焊料进行焊接，它一般存放于真空柜中。存放一段时间后，组件表面出现了发黑现象。分析表明真空柜中放置的橡胶制品导致了高频组件银焊料焊接部位发生硫化，导致贮存失效。结合实验结果和理论分析，在大气状态下，橡胶套中的硫是比较稳定的。然而在真空状态下，硫是比较容易从橡胶套中升华进入真空柜中的，从而会在真空柜中弥漫大量硫蒸气，这些硫蒸气与银焊料发生化学反应形成Ag2S，因此含硫的橡胶套不宜放入真空柜。
高频组件是空间行波管的主要部件，是管内传播高频电磁波的重要传输部件，其中陶瓷封接部位一般采用银焊料进行焊接，它一般存放于真空柜中。存放一段时间后，组件表面出现了发黑现象。分析表明真空柜中放置的橡胶制品导致了高频组件银焊料焊接部位发生硫化，导致贮存失效。结合实验结果和理论分析，在大气状态下，橡胶套中的硫是比较稳定的。然而在真空状态下，硫是比较容易从橡胶套中升华进入真空柜中的，从而会在真空柜中弥漫大量硫蒸气，这些硫蒸气与银焊料发生化学反应形成Ag2S，因此含硫的橡胶套不宜放入真空柜。
