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2021年 第43卷 第7期
2021, 43(7): 1803-1815.
doi: 10.11999/JEIT200487
摘要:
锂离子电池具有循环寿命长、能量密度高、自放电率低、环境污染小等优点，在电动汽车产业中得到广泛应用。电动汽车中的电池管理系统(BMS)可以维护和监测电池状态，确保电池的安全性和可靠性。电池荷电状态(SoC)表示电池中剩余的电量，是BMS的重要参数之一，实时精确的SoC估算可以延长电池寿命，保障行驶安全。然而锂离子电池是一个高度复杂的非线性时变系统，电池寿命、环境温度、电池自放电等许多未知因素均会对估算精度造成影响，使估算难度大大增加。为了满足不同条件下对锂离子电池SoC精确、快速、实时估算的要求，需要对SoC估计算法进行进一步研究与改进。近年来已有相关文献对锂离子电池SoC的估算方法进行了综述，然而已有相关综述对估算方法的总结不够全面且缺少流程表达。该文首先介绍了锂离子电池的工作原理，阐述了影响电池SoC估算的因素；其次，通过总结最新的研究成果对电池SoC估算方法进行了归纳分析，根据各类算法的不同特性将其分为查表法、安时积分法、基于模型的方法、数据驱动的方法以及混合方法五大类，说明了各类估算方法的主要特征并对模型或算法的优缺点进行综合的比较和讨论；最后，对电动汽车中锂离子电池SoC估算方法的未来发展方向做出展望。
锂离子电池具有循环寿命长、能量密度高、自放电率低、环境污染小等优点，在电动汽车产业中得到广泛应用。电动汽车中的电池管理系统(BMS)可以维护和监测电池状态，确保电池的安全性和可靠性。电池荷电状态(SoC)表示电池中剩余的电量，是BMS的重要参数之一，实时精确的SoC估算可以延长电池寿命，保障行驶安全。然而锂离子电池是一个高度复杂的非线性时变系统，电池寿命、环境温度、电池自放电等许多未知因素均会对估算精度造成影响，使估算难度大大增加。为了满足不同条件下对锂离子电池SoC精确、快速、实时估算的要求，需要对SoC估计算法进行进一步研究与改进。近年来已有相关文献对锂离子电池SoC的估算方法进行了综述，然而已有相关综述对估算方法的总结不够全面且缺少流程表达。该文首先介绍了锂离子电池的工作原理，阐述了影响电池SoC估算的因素；其次，通过总结最新的研究成果对电池SoC估算方法进行了归纳分析，根据各类算法的不同特性将其分为查表法、安时积分法、基于模型的方法、数据驱动的方法以及混合方法五大类，说明了各类估算方法的主要特征并对模型或算法的优缺点进行综合的比较和讨论；最后，对电动汽车中锂离子电池SoC估算方法的未来发展方向做出展望。
2021, 43(7): 1816-1820.
doi: 10.11999/JEIT200460
摘要:
针对激光测振系统中散斑效应导致的语音脉冲噪声，该文研究了一种基于4阶累积量的峰度检测算法，推导了峰度系数和归一化峰度系数的数学迭代公式，并在FPGA的实现中提出了一种峰度系数的动态阈值的判决方法。基于实验数据的仿真结果表明，该算法较理论公式减少了约25%的计算量，节省了硬件资源，对较小幅度的脉冲噪声具有更敏感的检测性能。
针对激光测振系统中散斑效应导致的语音脉冲噪声，该文研究了一种基于4阶累积量的峰度检测算法，推导了峰度系数和归一化峰度系数的数学迭代公式，并在FPGA的实现中提出了一种峰度系数的动态阈值的判决方法。基于实验数据的仿真结果表明，该算法较理论公式减少了约25%的计算量，节省了硬件资源，对较小幅度的脉冲噪声具有更敏感的检测性能。
2021, 43(7): 1821-1827.
doi: 10.11999/JEIT200876
摘要:
针对签名验签速度难以满足特定应用领域需求的问题，该文设计了一种高性能Ed25519算法的硬件实现架构。采用宽度为2 bit的窗口法实现标量乘运算，减少了标量乘所需的总周期数；通过优化点加倍点操作步骤，提高了乘法器的硬件使用率；使用低计算复杂度的快速模约简实现模乘，提高了整体运算速度。为了使模L运算可复用标量乘中的快速模约简，该文提出一种基于Barrett约简的模L算法。通过优化解压过程中模幂操作过程，精简了步骤并使其可复用模乘。对所提架构做硬件实现，在TSMC的55 nm CMOS工艺下，面积为746×103等效门，最高频率360 MHz，每秒能够执行公钥生成9.06×104次、签名8.82×104次和验签3.99×104次。
针对签名验签速度难以满足特定应用领域需求的问题，该文设计了一种高性能Ed25519算法的硬件实现架构。采用宽度为2 bit的窗口法实现标量乘运算，减少了标量乘所需的总周期数；通过优化点加倍点操作步骤，提高了乘法器的硬件使用率；使用低计算复杂度的快速模约简实现模乘，提高了整体运算速度。为了使模L运算可复用标量乘中的快速模约简，该文提出一种基于Barrett约简的模L算法。通过优化解压过程中模幂操作过程，精简了步骤并使其可复用模乘。对所提架构做硬件实现，在TSMC的55 nm CMOS工艺下，面积为746×103等效门，最高频率360 MHz，每秒能够执行公钥生成9.06×104次、签名8.82×104次和验签3.99×104次。
2021, 43(7): 1828-1833.
doi: 10.11999/JEIT200202
摘要:
针对现有图像识别系统大多采用软件实现，无法利用神经网络并行计算能力的问题。该文提出一套基于FPGA的改进RBF神经网络硬件化图像识别系统，将乘法运算改为加法运算解决了神经网络计算复杂不便于硬件化的问题，并且提出一种基于位比较的排序电路解决了大量数据的快速排序问题，以此为基础开发了多目标图像识别应用系统。系统特征提取部分采用FPGA实现，图像识别部分采用ASIC电路实现。实验结果表明，该文所提出的改进RBF神经网络算法平均识别时间较LeNet-5, AlexNet和VGG16缩短50%；所开发的硬件系统完成对10000张样本图片识别的时间为165 μs，对比于DSP芯片系统所需426.6 μs，减少了60%左右。
针对现有图像识别系统大多采用软件实现，无法利用神经网络并行计算能力的问题。该文提出一套基于FPGA的改进RBF神经网络硬件化图像识别系统，将乘法运算改为加法运算解决了神经网络计算复杂不便于硬件化的问题，并且提出一种基于位比较的排序电路解决了大量数据的快速排序问题，以此为基础开发了多目标图像识别应用系统。系统特征提取部分采用FPGA实现，图像识别部分采用ASIC电路实现。实验结果表明，该文所提出的改进RBF神经网络算法平均识别时间较LeNet-5, AlexNet和VGG16缩短50%；所开发的硬件系统完成对10000张样本图片识别的时间为165 μs，对比于DSP芯片系统所需426.6 μs，减少了60%左右。
2021, 43(7): 1834-1840.
doi: 10.11999/JEIT200513
摘要:
通过分析差分传输管预充电逻辑(DP2L)的电路结构，发现该电路还无法达到完全的功耗恒定特性，仍然存在被功耗攻击的风险。针对该问题，该文对DP2L的电路结构进行改进，并用Hspice对改进前后的电路进行模拟仿真测试。实验表明：改进后的DP2L电路结构具有更好的功耗恒定特性，更能满足该逻辑电路的设计要求。
通过分析差分传输管预充电逻辑(DP2L)的电路结构，发现该电路还无法达到完全的功耗恒定特性，仍然存在被功耗攻击的风险。针对该问题，该文对DP2L的电路结构进行改进，并用Hspice对改进前后的电路进行模拟仿真测试。实验表明：改进后的DP2L电路结构具有更好的功耗恒定特性，更能满足该逻辑电路的设计要求。
2021, 43(7): 1841-1848.
doi: 10.11999/JET200110
摘要:
为了实现网络功能虚拟化平台中物理资源的动态按需分配，该文提出一种虚拟网络功能资源容量自适应调整方法。该方法首先利用长短期记忆网络预测平台流量的变化趋势，然后结合流量预测结果设计了一种基于多层前馈神经网络的虚拟网络功能资源需求预测方法，最后根据资源需求预测结果，设计了一种基于动态编码遗传算法的虚拟网络功能动态部署方法，实现虚拟网络功能资源容量的自适应调整。实验结果表明，与现有的资源容量调整方法相比，该文提出的资源容量自适应调整方法能够降低流量预测误差对资源需求预测结果的影响，降低资源需求预测的相对误差，减少虚拟网络功能实例占用的服务器数量。
为了实现网络功能虚拟化平台中物理资源的动态按需分配，该文提出一种虚拟网络功能资源容量自适应调整方法。该方法首先利用长短期记忆网络预测平台流量的变化趋势，然后结合流量预测结果设计了一种基于多层前馈神经网络的虚拟网络功能资源需求预测方法，最后根据资源需求预测结果，设计了一种基于动态编码遗传算法的虚拟网络功能动态部署方法，实现虚拟网络功能资源容量的自适应调整。实验结果表明，与现有的资源容量调整方法相比，该文提出的资源容量自适应调整方法能够降低流量预测误差对资源需求预测结果的影响，降低资源需求预测的相对误差，减少虚拟网络功能实例占用的服务器数量。
2021, 43(7): 1849-1855.
doi: 10.11999/JEIT200519
摘要:
针对零日病毒特点和传播规律，该文研究了零日病毒传播模型及稳定性。首先，分析了零日病毒传播机理，在易感-感染-移除-易感(SIRS)病毒传播模型基础上，重新定义了感染状态节点，引入执行状态节点和毁损状态节点，建立了零日病毒传播的易感-初始感染-零日-毁损-移除(SIZDR)病毒传播动力学模型；其次，运用劳斯稳定性判据，分析了系统平衡点的局部稳定性，基本再生数\begin{document}${R_0}$\end{document} ![]()
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针对零日病毒特点和传播规律，该文研究了零日病毒传播模型及稳定性。首先，分析了零日病毒传播机理，在易感-感染-移除-易感(SIRS)病毒传播模型基础上，重新定义了感染状态节点，引入执行状态节点和毁损状态节点，建立了零日病毒传播的易感-初始感染-零日-毁损-移除(SIZDR)病毒传播动力学模型；其次，运用劳斯稳定性判据，分析了系统平衡点的局部稳定性，基本再生数
2021, 43(7): 1856-1863.
doi: 10.11999/JEIT200399
摘要:
在基于云计算的存储与删除服务中，由于外包数据所有权和管理分离，现有的逻辑删除机制使云上的数据很容易暴露给未经授权的用户，甚至云服务器可能未遵循用户要求删除相应数据。为此，该文提出一种细粒度的安全云端数据存储与删除方案。基于椭圆曲线构造了基于密文策略的属性基加密以实现外包数据细粒度访问控制，应用区块链实现可公开验证的安全数据删除。该文方案具有责任可追踪性以及两方删除与可验证性等特性。理论分析与实验结果表明该文方案具有较好的安全性和较高的性能，能够满足云数据共享与安全删除的需求。
在基于云计算的存储与删除服务中，由于外包数据所有权和管理分离，现有的逻辑删除机制使云上的数据很容易暴露给未经授权的用户，甚至云服务器可能未遵循用户要求删除相应数据。为此，该文提出一种细粒度的安全云端数据存储与删除方案。基于椭圆曲线构造了基于密文策略的属性基加密以实现外包数据细粒度访问控制，应用区块链实现可公开验证的安全数据删除。该文方案具有责任可追踪性以及两方删除与可验证性等特性。理论分析与实验结果表明该文方案具有较好的安全性和较高的性能，能够满足云数据共享与安全删除的需求。
2021, 43(7): 1864-1871.
doi: 10.11999/JEIT200124
摘要:
针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题，该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案。该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密，并上传到云服务器，实现了数据安全以及细粒度访问控制；采用可搜索加密技术对关键字进行加密，并将关键字密文上传到区块链(BC)中，由区块链进行关键字搜索保证了关键字密文的安全，有效地解决现有的云存储共享系统所存在的安全问题。该方案能够满足选择明文攻击下的不可区分性、陷门不可区分性和抗串联性。最后，通过性能评估，验证了该方案的有效性。
针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题，该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案。该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密，并上传到云服务器，实现了数据安全以及细粒度访问控制；采用可搜索加密技术对关键字进行加密，并将关键字密文上传到区块链(BC)中，由区块链进行关键字搜索保证了关键字密文的安全，有效地解决现有的云存储共享系统所存在的安全问题。该方案能够满足选择明文攻击下的不可区分性、陷门不可区分性和抗串联性。最后，通过性能评估，验证了该方案的有效性。
2021, 43(7): 1872-1878.
doi: 10.11999/JEIT200307
摘要:
针对卫星干扰处理中的多目标定位问题，该文提出基于压缩感知的定位方法。该方法利用目标的空间稀疏性，以及多波束天线在不同信号源方向上的增益不同，仅需要测量接收信号强度便可实现多个干扰的位置识别。研究结果表明，定位性能与节点分布、目标个数、波束覆盖半径、判决门限有关。在给定参数及原对偶内点算法下，该方法可实现1～4个干扰源的空域定位，在信噪比为20 dB时定位精度达到7.7 km，优于经典的旋转干涉仪和空间谱估计测向方法。
针对卫星干扰处理中的多目标定位问题，该文提出基于压缩感知的定位方法。该方法利用目标的空间稀疏性，以及多波束天线在不同信号源方向上的增益不同，仅需要测量接收信号强度便可实现多个干扰的位置识别。研究结果表明，定位性能与节点分布、目标个数、波束覆盖半径、判决门限有关。在给定参数及原对偶内点算法下，该方法可实现1～4个干扰源的空域定位，在信噪比为20 dB时定位精度达到7.7 km，优于经典的旋转干涉仪和空间谱估计测向方法。
2021, 43(7): 1879-1885.
doi: 10.11999/JEIT200497
摘要:
非连续接收(DRX)是5G非授权频段部署中重要的节能机制。为授权频段设计的非连续接收机制，不能良好适配非授权频段，唤醒窗口长度固定而不能随信道繁忙程度调整，为保证传输时延性能则需要消耗更多能量。该文针对5G非授权频段新无线技术(5G NR-U)，提出一种新型非连续接收机制。在新机制中，非授权频段新空口设备处于唤醒状态时不断对信道进行能量检测来判断信道的忙闲状态，并据此自适应调整唤醒窗口时间。相比唤醒窗口长度固定的原有机制，数学模型分析和仿真实验的结果表明，在保证业务传输时延要求的前提下，新机制可比原有机制节约更多的能量。在文中典型场景中，新机制比原有机制可多节约能量11%。
非连续接收(DRX)是5G非授权频段部署中重要的节能机制。为授权频段设计的非连续接收机制，不能良好适配非授权频段，唤醒窗口长度固定而不能随信道繁忙程度调整，为保证传输时延性能则需要消耗更多能量。该文针对5G非授权频段新无线技术(5G NR-U)，提出一种新型非连续接收机制。在新机制中，非授权频段新空口设备处于唤醒状态时不断对信道进行能量检测来判断信道的忙闲状态，并据此自适应调整唤醒窗口时间。相比唤醒窗口长度固定的原有机制，数学模型分析和仿真实验的结果表明，在保证业务传输时延要求的前提下，新机制可比原有机制节约更多的能量。在文中典型场景中，新机制比原有机制可多节约能量11%。
2021, 43(7): 1886-1892.
doi: 10.11999/JEIT200388
摘要:
该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案，基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案，使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性，且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战，该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法，基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低，且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。
该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案，基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案，使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性，且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战，该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法，基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低，且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。
2021, 43(7): 1893-1899.
doi: 10.11999/JEIT200209
摘要:
针对射频识别技术(RFID)系统中现有标签数量估计算法存在的估计误差大、识别时延长、时间复杂度高的问题，该文提出一种基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量2次估计算法(TLNEGC)。首先根据碰撞因子与碰撞时隙比例的关系建立碰撞模型，采用高斯函数对碰撞模型中的离散数据点进行拟合逼近获得高斯估计模型；然后利用高斯估计模型初次估计标签的数量，根据初次估计的结果判断是否需要进行2次估计，2次估计是利用切比雪夫不等式对估计区间进行2次搜索以获得最佳估计值。MATLAB仿真分析表明，该文所提TLNEGC算法的平均估计误差和总时间消耗明显低于现有的高精度标签估计算法，同时具有较低的时间复杂度和较高的稳定性。
针对射频识别技术(RFID)系统中现有标签数量估计算法存在的估计误差大、识别时延长、时间复杂度高的问题，该文提出一种基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量2次估计算法(TLNEGC)。首先根据碰撞因子与碰撞时隙比例的关系建立碰撞模型，采用高斯函数对碰撞模型中的离散数据点进行拟合逼近获得高斯估计模型；然后利用高斯估计模型初次估计标签的数量，根据初次估计的结果判断是否需要进行2次估计，2次估计是利用切比雪夫不等式对估计区间进行2次搜索以获得最佳估计值。MATLAB仿真分析表明，该文所提TLNEGC算法的平均估计误差和总时间消耗明显低于现有的高精度标签估计算法，同时具有较低的时间复杂度和较高的稳定性。
2021, 43(7): 1900-1906.
doi: 10.11999/JEIT200136
摘要:
针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差，且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题，根据译码纠错空间理论，该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列，通过CNN产生相应的扰动噪声，并将该扰动噪声添加到接收信号中，然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明：与SC译码算法相比，所提出的算法约有0.6 dB的增益，与SCL(L=16)译码算法相比，该算法约有0.1 dB的提升，且平均复杂度更低。
针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差，且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题，根据译码纠错空间理论，该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列，通过CNN产生相应的扰动噪声，并将该扰动噪声添加到接收信号中，然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明：与SC译码算法相比，所提出的算法约有0.6 dB的增益，与SCL(L=16)译码算法相比，该算法约有0.1 dB的提升，且平均复杂度更低。
2021, 43(7): 1907-1912.
doi: 10.11999/JEIT200374
摘要:
正交频分复用系统(OFDM)的高峰均比(PAPR)问题降低了系统传输效率，增加了解调难度，使高功率放大器(HPA)满负载工作。该文针对削波与HPA引入的非线性失真问题，提出在接收端采取基于泰勒级数的预处理方式对非线性干扰进行处理，最小化信号畸变影响。在发送端通过削波降低信号的PAPR，并利用削波噪声在时域上的稀疏性特性，将传输过程作为整体考虑，最后利用正交匹配追踪算法(OMP)恢复总的非线性失真信号。仿真结果表明，该文所提方法能够有效抑制系统的干扰信号，减少了有用信号受到的非线性影响，验证了该方案的正确性。
正交频分复用系统(OFDM)的高峰均比(PAPR)问题降低了系统传输效率，增加了解调难度，使高功率放大器(HPA)满负载工作。该文针对削波与HPA引入的非线性失真问题，提出在接收端采取基于泰勒级数的预处理方式对非线性干扰进行处理，最小化信号畸变影响。在发送端通过削波降低信号的PAPR，并利用削波噪声在时域上的稀疏性特性，将传输过程作为整体考虑，最后利用正交匹配追踪算法(OMP)恢复总的非线性失真信号。仿真结果表明，该文所提方法能够有效抑制系统的干扰信号，减少了有用信号受到的非线性影响，验证了该方案的正确性。
2021, 43(7): 1913-1921.
doi: 10.11999/JEIT200238
摘要:
为高效传输业务类型多样化的空间数据，该文基于高级在轨系统(AOS)虚拟信道复用技术，建立了AOS虚拟信道(VC)混合调度模型。在混合调度模型中，对异步虚拟信道提出了基于遗传-粒子群排序的调度算法，业务优先级、调度时延紧迫度及帧剩余量紧迫度是影响虚拟信道调度先后顺序的关键约束，该算法根据约束建立了遗传-粒子群适应度函数模型，进一步使粒子群体内的粒子根据遗传算法的进化算子进行位置更新，从而找到最优的异步虚拟信道调度顺序。同时，对同步虚拟信道设计了动态加权轮询调度算法，使各同步虚拟信道按照加权因子和分配的时隙数，轮流占用物理信道。仿真结果表明，该文的虚拟信道混合调度算法兼顾了异步数据的优先性、同步数据的等时性和VIP数据的紧迫性，具有更小的平均调度时延和更少的帧剩余量，满足不同业务的传输要求。
为高效传输业务类型多样化的空间数据，该文基于高级在轨系统(AOS)虚拟信道复用技术，建立了AOS虚拟信道(VC)混合调度模型。在混合调度模型中，对异步虚拟信道提出了基于遗传-粒子群排序的调度算法，业务优先级、调度时延紧迫度及帧剩余量紧迫度是影响虚拟信道调度先后顺序的关键约束，该算法根据约束建立了遗传-粒子群适应度函数模型，进一步使粒子群体内的粒子根据遗传算法的进化算子进行位置更新，从而找到最优的异步虚拟信道调度顺序。同时，对同步虚拟信道设计了动态加权轮询调度算法，使各同步虚拟信道按照加权因子和分配的时隙数，轮流占用物理信道。仿真结果表明，该文的虚拟信道混合调度算法兼顾了异步数据的优先性、同步数据的等时性和VIP数据的紧迫性，具有更小的平均调度时延和更少的帧剩余量，满足不同业务的传输要求。
2021, 43(7): 1922-1929.
doi: 10.11999/JEIT200318
摘要:
为了应对直接序列扩频(DSSS)中信息传输率低的局限，出现了多进制扩频及索引调制等技术，由于此系列技术中附加信息都是通过伪码变换来映射的，因此调制阶数越大，复杂度也越大，而当系统所承受的复杂度受限时，调制阶数也就无法提升。为解决高阶信息传输率受限问题，该文提出一种低复杂度的超高阶码索引调制(UHO-CIM)方法，通过2维信息的分组来进行多码集索引，从而降低通道数量，进而通过3维信息的分组来进行循环移位索引，从而在不增加通道情况下大幅度地提高传输率，而且利用移位通道和非移位通道关系，去除环境影响。该方法不仅可以有效传输多维信息，而且与现有方法比较，复杂度大大降低，综合性能具有明显优势；此外，现有方法很难达到高阶及超高阶的信息传输，而提出的方法可实现调制阶数大于15的超高阶信息传输，从而为高效扩频通信应用提供可借鉴技术。
为了应对直接序列扩频(DSSS)中信息传输率低的局限，出现了多进制扩频及索引调制等技术，由于此系列技术中附加信息都是通过伪码变换来映射的，因此调制阶数越大，复杂度也越大，而当系统所承受的复杂度受限时，调制阶数也就无法提升。为解决高阶信息传输率受限问题，该文提出一种低复杂度的超高阶码索引调制(UHO-CIM)方法，通过2维信息的分组来进行多码集索引，从而降低通道数量，进而通过3维信息的分组来进行循环移位索引，从而在不增加通道情况下大幅度地提高传输率，而且利用移位通道和非移位通道关系，去除环境影响。该方法不仅可以有效传输多维信息，而且与现有方法比较，复杂度大大降低，综合性能具有明显优势；此外，现有方法很难达到高阶及超高阶的信息传输，而提出的方法可实现调制阶数大于15的超高阶信息传输，从而为高效扩频通信应用提供可借鉴技术。
2021, 43(7): 1930-1938.
doi: 10.11999/JEIT200165
摘要:
为解决传统相关延迟键控(CDSK)混沌通信系统存在的误码(BER)性能差的问题，该文提出一种基于施密特正交化的降噪多载波相关延迟键控(NR-MC-CDSK)混沌通信系统。在发送端，利用施密特正交化算法产生N组完全正交的混沌载波，并复制P次作为参考信号，与N个信息信号叠加进行传输，并利用多载波技术，复用每帧信号传输MN个用户信息。在接收端，将信号经匹配滤波器解调，然后通过滑动平均滤波器降噪，并进行相关解调。推导了系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径Rayleigh衰落信道中的BER公式并进行了仿真分析，结果表明系统的BER性能优于众多多载波混沌通信系统，数据传输速率也相较CDSK系统有明显提升，为该系统在实际通信系统中的应用提供了理论依据，并显示了较强的应用价值。
为解决传统相关延迟键控(CDSK)混沌通信系统存在的误码(BER)性能差的问题，该文提出一种基于施密特正交化的降噪多载波相关延迟键控(NR-MC-CDSK)混沌通信系统。在发送端，利用施密特正交化算法产生N组完全正交的混沌载波，并复制P次作为参考信号，与N个信息信号叠加进行传输，并利用多载波技术，复用每帧信号传输MN个用户信息。在接收端，将信号经匹配滤波器解调，然后通过滑动平均滤波器降噪，并进行相关解调。推导了系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径Rayleigh衰落信道中的BER公式并进行了仿真分析，结果表明系统的BER性能优于众多多载波混沌通信系统，数据传输速率也相较CDSK系统有明显提升，为该系统在实际通信系统中的应用提供了理论依据，并显示了较强的应用价值。
2021, 43(7): 1939-1946.
doi: 10.11999/JEIT200299
摘要:
间歇采样转发干扰(ISRJ)是基于欠采样原理的新型雷达相干干扰技术，能够形成密集假目标干扰。该文针对抗间歇采样转发干扰问题，提出一种雷达发射波形和非匹配滤波联合设计的抗干扰方法。首先，以发射信号脉冲压缩积分旁瓣能量和干扰信号非匹配滤波输出积分能量为目标函数，综合考虑发射信号的幅度约束，建立了间歇采样转发干扰抑制的数学优化模型。然后，通过问题分解推导了雷达发射波形和非匹配滤波器的解析表达式，基于迭代算法设计了发射波形和非匹配滤波器。最后，通过仿真实验的方式验证了发射波形和非匹配滤波器的性能、抗间歇采样转发干扰性能以及所提方法的间歇采样转发干扰抑制能力。
间歇采样转发干扰(ISRJ)是基于欠采样原理的新型雷达相干干扰技术，能够形成密集假目标干扰。该文针对抗间歇采样转发干扰问题，提出一种雷达发射波形和非匹配滤波联合设计的抗干扰方法。首先，以发射信号脉冲压缩积分旁瓣能量和干扰信号非匹配滤波输出积分能量为目标函数，综合考虑发射信号的幅度约束，建立了间歇采样转发干扰抑制的数学优化模型。然后，通过问题分解推导了雷达发射波形和非匹配滤波器的解析表达式，基于迭代算法设计了发射波形和非匹配滤波器。最后，通过仿真实验的方式验证了发射波形和非匹配滤波器的性能、抗间歇采样转发干扰性能以及所提方法的间歇采样转发干扰抑制能力。
2021, 43(7): 1947-1953.
doi: 10.11999/JEIT200250
摘要:
针对雷达与电子支援措施(ESM)存在系统误差、航迹异步等复杂条件下的航迹关联问题，该文提出一种基于区间序列离散度的异步抗差航迹关联算法。定义混合区间序列的离散信息度量，给出系统误差的区间化方法，通过计算区间离散度并利用经典分配法进行关联判定。与传统算法相比，可在系统误差存在的前提下无需时域配准对异步航迹直接关联，且对噪声分布不敏感。仿真结果表明，所提算法具有良好的抗差性且不受目标运动位置的影响，适用于传感器同地或异地配置等多种情况。
针对雷达与电子支援措施(ESM)存在系统误差、航迹异步等复杂条件下的航迹关联问题，该文提出一种基于区间序列离散度的异步抗差航迹关联算法。定义混合区间序列的离散信息度量，给出系统误差的区间化方法，通过计算区间离散度并利用经典分配法进行关联判定。与传统算法相比，可在系统误差存在的前提下无需时域配准对异步航迹直接关联，且对噪声分布不敏感。仿真结果表明，所提算法具有良好的抗差性且不受目标运动位置的影响，适用于传感器同地或异地配置等多种情况。
2021, 43(7): 1954-1961.
doi: 10.11999/JEIT200474
摘要:
近些年来，世界各国越来越重视风力发电的发展。风电场的存在可能对航管监视雷达性能产生负面影响，因此风电场杂波抑制技术的研究对于提升航管监视雷达工作性能、保障空中交通安全具有重大意义。形态成分分析(MCA)算法根据信号稀疏特征的不同应用于风电场杂波抑制时，计算量较低且性能较好。但是针对实际雷达参数中相参处理间隔(CPI)较短造成的谱分辨率降低及信号特征不明显时，MCA算法的杂波抑制性能受到影响，因此选择将稀疏重构算法与MCA算法结合用于短CPI情况下的风电场杂波抑制。该文认为短CPI接收回波数据为较长CPI雷达回波数据基础上发生尾部数据缺省，继而利用稀疏重构算法对缺省数据进行恢复，再利用MCA算法抑制风电场杂波。实验结果验证了该方法的有效性。
近些年来，世界各国越来越重视风力发电的发展。风电场的存在可能对航管监视雷达性能产生负面影响，因此风电场杂波抑制技术的研究对于提升航管监视雷达工作性能、保障空中交通安全具有重大意义。形态成分分析(MCA)算法根据信号稀疏特征的不同应用于风电场杂波抑制时，计算量较低且性能较好。但是针对实际雷达参数中相参处理间隔(CPI)较短造成的谱分辨率降低及信号特征不明显时，MCA算法的杂波抑制性能受到影响，因此选择将稀疏重构算法与MCA算法结合用于短CPI情况下的风电场杂波抑制。该文认为短CPI接收回波数据为较长CPI雷达回波数据基础上发生尾部数据缺省，继而利用稀疏重构算法对缺省数据进行恢复，再利用MCA算法抑制风电场杂波。实验结果验证了该方法的有效性。
2021, 43(7): 1962-1969.
doi: 10.11999/JEIT200498
摘要:
针对低检测概率下多机动目标的跟踪问题，该文提出一种新的交互式多传感器多目标多伯努利滤波器(IMM-MS-MeMBer)。在IMM-MS-MeMBer滤波器的预测阶段，该文利用当前的量测信息自适应地更新目标的模型概率，并利用更新后的模型概率对目标状态进行混合预测；在IMM-MS-MeMBer滤波器的更新阶段，使用贪婪的多传感器量测划分策略对多传感器量测进行划分，并利用得到的量测划分集合和IMM-MS-MeMBer滤波器对目标的后验概率密度进行更新；除此之外，IMM-MS-MeMBer滤波器能够利用目标的角度和多普勒量测信息同时实现多个机动目标的位置、速度估计。数值实验验证了该文所提IMM-MS-MeMBer滤波器的优越性能。
针对低检测概率下多机动目标的跟踪问题，该文提出一种新的交互式多传感器多目标多伯努利滤波器(IMM-MS-MeMBer)。在IMM-MS-MeMBer滤波器的预测阶段，该文利用当前的量测信息自适应地更新目标的模型概率，并利用更新后的模型概率对目标状态进行混合预测；在IMM-MS-MeMBer滤波器的更新阶段，使用贪婪的多传感器量测划分策略对多传感器量测进行划分，并利用得到的量测划分集合和IMM-MS-MeMBer滤波器对目标的后验概率密度进行更新；除此之外，IMM-MS-MeMBer滤波器能够利用目标的角度和多普勒量测信息同时实现多个机动目标的位置、速度估计。数值实验验证了该文所提IMM-MS-MeMBer滤波器的优越性能。
2021, 43(7): 1970-1977.
doi: 10.11999/JEIT200529
摘要:
在现代雷达电子战场中，目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此，该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先，在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后，采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后，分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计，得到不同脉冲时刻的高分辨距离，构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤，拟合多条时间-距离直线，进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后，分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。
在现代雷达电子战场中，目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此，该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先，在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后，采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后，分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计，得到不同脉冲时刻的高分辨距离，构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤，拟合多条时间-距离直线，进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后，分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。
2021, 43(7): 1978-1984.
doi: 10.11999/JEIT200143
摘要:
在水下航行器等运动平台上，主动声呐的近距离滤波结果受混响干扰影响严重，大量的混响回波亮点会掩蔽目标回波的可见性，导致后续检测判决的虚警率增大。以阵列处理的方位历程图作为基本输入，该文利用某些场景下混响干扰相邻周期间潜在的相干结构，假设混响满足低秩性；由于平台间的相对运动，假设感兴趣的目标回波在逐周期间是不相关且稀疏的。之后，将方位历程图表示为低秩的混响、稀疏的运动目标回波和噪声成分，在此基础上提出以加速近端梯度法(APG)和快速数据投影法(FDPM)分别实现离线和在线的低秩稀疏分解，从而实现混响抑制和目标回波增强。试验结果验证了假设模型的有效性，并且两种分解算法均能有效地增强目标回波。
在水下航行器等运动平台上，主动声呐的近距离滤波结果受混响干扰影响严重，大量的混响回波亮点会掩蔽目标回波的可见性，导致后续检测判决的虚警率增大。以阵列处理的方位历程图作为基本输入，该文利用某些场景下混响干扰相邻周期间潜在的相干结构，假设混响满足低秩性；由于平台间的相对运动，假设感兴趣的目标回波在逐周期间是不相关且稀疏的。之后，将方位历程图表示为低秩的混响、稀疏的运动目标回波和噪声成分，在此基础上提出以加速近端梯度法(APG)和快速数据投影法(FDPM)分别实现离线和在线的低秩稀疏分解，从而实现混响抑制和目标回波增强。试验结果验证了假设模型的有效性，并且两种分解算法均能有效地增强目标回波。
2021, 43(7): 1985-1991.
doi: 10.11999/JEIT200447
摘要:
海杂波数据稀缺，获取海杂波数据成本高、周期长，极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用。该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法，通过扩展传统的GAN框架，形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型，基于实测海杂波数据集，进行对抗网络生成和鉴别模型训练，分析了生成模型所生成的海杂波数据的幅度分布特性和时间、空间相关性。基于实测数据验证了该方法能够生成更多、更多样、与真实海杂波数据分布相近的海杂波数据。
海杂波数据稀缺，获取海杂波数据成本高、周期长，极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用。该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法，通过扩展传统的GAN框架，形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型，基于实测海杂波数据集，进行对抗网络生成和鉴别模型训练，分析了生成模型所生成的海杂波数据的幅度分布特性和时间、空间相关性。基于实测数据验证了该方法能够生成更多、更多样、与真实海杂波数据分布相近的海杂波数据。
2021, 43(7): 1992-1999.
doi: 10.11999/JEIT200456
摘要:
大斜视角和空间3维加速度的存在使机动平台SAR的运动误差具有明显的2维空变性，极大地增加了成像难度。为此，该文提出了一种基于2维空变运动误差估计与补偿的稀疏自聚焦方法。该方法基于Keystone变换和频域相位滤波法构造了能够校正成像参数空变性的频域近似观测算子。在自聚焦过程中，首先，构建基于频域近似观测算子的稀疏自聚焦模型并采用迭代软阈值方法(ISTA)进行求解，从而实现图像的粗聚焦和非空变运动误差的估计；然后，采用稀疏自聚焦模型估计多个子区域的精确相位误差曲线，并基于最小二乘法估计空变的运动误差参数；最后，通过对近似观测算子的修正实现空变运动误差的补偿。仿真实验验证了该方法的有效性。
大斜视角和空间3维加速度的存在使机动平台SAR的运动误差具有明显的2维空变性，极大地增加了成像难度。为此，该文提出了一种基于2维空变运动误差估计与补偿的稀疏自聚焦方法。该方法基于Keystone变换和频域相位滤波法构造了能够校正成像参数空变性的频域近似观测算子。在自聚焦过程中，首先，构建基于频域近似观测算子的稀疏自聚焦模型并采用迭代软阈值方法(ISTA)进行求解，从而实现图像的粗聚焦和非空变运动误差的估计；然后，采用稀疏自聚焦模型估计多个子区域的精确相位误差曲线，并基于最小二乘法估计空变的运动误差参数；最后，通过对近似观测算子的修正实现空变运动误差的补偿。仿真实验验证了该方法的有效性。
2021, 43(7): 2000-2006.
doi: 10.11999/JEIT200442
摘要:
通过对干涉仪通道间信号相位差的多次测量求平均来减小测量误差是工程上提高干涉仪测向精度的重要途径之一，在这一过程中有标量积累与矢量积累两种方式。为了分析这两种积累方式的特性，该文在对干涉仪测向模型与相位差形成过程简要介绍之后，基于信号矢量方法获得了相位差的统计特性，并利用推导得到的概率密度分布结果对相位差标量积累与矢量积累进行了详尽对比，不仅揭示了标量积累过程中的门限效应，而且从理论上证明了矢量积累对真实值的无限逼近过程。最后通过仿真验证了理论分析的有效性与正确性。从而为干涉仪工程应用中相位差测量数据的有效处理提供了重要的理论指导。
通过对干涉仪通道间信号相位差的多次测量求平均来减小测量误差是工程上提高干涉仪测向精度的重要途径之一，在这一过程中有标量积累与矢量积累两种方式。为了分析这两种积累方式的特性，该文在对干涉仪测向模型与相位差形成过程简要介绍之后，基于信号矢量方法获得了相位差的统计特性，并利用推导得到的概率密度分布结果对相位差标量积累与矢量积累进行了详尽对比，不仅揭示了标量积累过程中的门限效应，而且从理论上证明了矢量积累对真实值的无限逼近过程。最后通过仿真验证了理论分析的有效性与正确性。从而为干涉仪工程应用中相位差测量数据的有效处理提供了重要的理论指导。
2021, 43(7): 2007-2013.
doi: 10.11999/JEIT200180
摘要:
为了提高微波链路雨衰特征的描述精度，拓展微波链路信号的可用参数，该文利用部署于江苏江阴地区的15 GHz, 18 GHz和23 GHz微波链路和雨量计开展同步对比观测，拟合得到3种频段的微波链路雨衰关系。提取并分析了接收信号电平的平均值、中位数、25%分位数、75%分位数、标准差、极大值和极小值等13个特征量与晴雨时刻、降雨强度之间的关系，得出结论：微波链路的信号变化和降雨强度的变化存在明显的负相关关系。实际拟合的雨衰关系与ITU-R的经验雨衰关系具有较好的一致性，但是在不同频段上均有差异；所有13个参量在有雨时刻和无雨时刻均存在一定概率的重叠，这是造成晴雨区分困难的主要原因；频率越高，信号变化受降雨的影响越显著，越有利于微波链路反演降雨。所得出的结论为提高微波链路测雨方法中的晴雨区分、参考值确定以及雨强反演的精度提供重要依据。
为了提高微波链路雨衰特征的描述精度，拓展微波链路信号的可用参数，该文利用部署于江苏江阴地区的15 GHz, 18 GHz和23 GHz微波链路和雨量计开展同步对比观测，拟合得到3种频段的微波链路雨衰关系。提取并分析了接收信号电平的平均值、中位数、25%分位数、75%分位数、标准差、极大值和极小值等13个特征量与晴雨时刻、降雨强度之间的关系，得出结论：微波链路的信号变化和降雨强度的变化存在明显的负相关关系。实际拟合的雨衰关系与ITU-R的经验雨衰关系具有较好的一致性，但是在不同频段上均有差异；所有13个参量在有雨时刻和无雨时刻均存在一定概率的重叠，这是造成晴雨区分困难的主要原因；频率越高，信号变化受降雨的影响越显著，越有利于微波链路反演降雨。所得出的结论为提高微波链路测雨方法中的晴雨区分、参考值确定以及雨强反演的精度提供重要依据。
2021, 43(7): 2014-2022.
doi: 10.11999/JEIT200357
摘要:
针对高速铁路接触网吊弦的状态检测问题，该文提出一种基于RefineDet网络和霍夫变换的吊弦多尺度定位与识别方法。通过设计RefineDet网络的粗调和精调模块对吊弦整体结构进行定位，采用霍夫变换锁定吊弦中部吊悬线所在直线，并利用旋转因子沿直线方向提取吊悬线区域；以吊悬线区域代替吊弦结构整体区域送入分类网络进行训练，通过所建立的多尺度吊弦状态检测模型，实现吊弦状态的精确识别。实验结果表明，吊弦定位模型的准确率达95.3%以上；霍夫变换可排除无效区域对吊弦状态识别的干扰，提高分类网络的训练速度，吊弦状态识别模型准确率达97.5%以上。
针对高速铁路接触网吊弦的状态检测问题，该文提出一种基于RefineDet网络和霍夫变换的吊弦多尺度定位与识别方法。通过设计RefineDet网络的粗调和精调模块对吊弦整体结构进行定位，采用霍夫变换锁定吊弦中部吊悬线所在直线，并利用旋转因子沿直线方向提取吊悬线区域；以吊悬线区域代替吊弦结构整体区域送入分类网络进行训练，通过所建立的多尺度吊弦状态检测模型，实现吊弦状态的精确识别。实验结果表明，吊弦定位模型的准确率达95.3%以上；霍夫变换可排除无效区域对吊弦状态识别的干扰，提高分类网络的训练速度，吊弦状态识别模型准确率达97.5%以上。
2021, 43(7): 2023-2031.
doi: 10.11999/JEIT200414
摘要:
高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率，但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升。对此，该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN)，大幅度降低了视频编码复杂度。首先，提出融合CU划分结构信息的降分辨率特征提取模块；其次，改进通道注意力机制以提升特征的纹理表达性能；再次，设计特征传递机制，用高深度编码单元划分特征指导低深度编码单元的划分；最后建立分段特征表示的目标损失函数，训练端到端的CU划分表征矢量预测网络。实验结果表明，在不影响视频编码质量的前提下，该文所提算法有效地降低了HEVC的编码复杂度，与标准方法相比，编码复杂度平均下降了70.96%。
高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率，但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升。对此，该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN)，大幅度降低了视频编码复杂度。首先，提出融合CU划分结构信息的降分辨率特征提取模块；其次，改进通道注意力机制以提升特征的纹理表达性能；再次，设计特征传递机制，用高深度编码单元划分特征指导低深度编码单元的划分；最后建立分段特征表示的目标损失函数，训练端到端的CU划分表征矢量预测网络。实验结果表明，在不影响视频编码质量的前提下，该文所提算法有效地降低了HEVC的编码复杂度，与标准方法相比，编码复杂度平均下降了70.96%。
2021, 43(7): 2032-2037.
doi: 10.11999/JEIT200413
摘要:
基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值。在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便，因此研究如何选择EEG通道尤为重要。该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题，提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法。该算法结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对EEG通道进行选择。结果表明，与传统基于ReliefF的通道选择算法相比，该文所提算法在保证一定分类准确率的同时能够显著减少使用的通道数量，并且通道选择的结果不依赖人为经验和分类器。此外，使用该方法获取的通道，其空间分布与已有的嗅觉神经生理学位置相一致，进一步证实了该方法的科学性和有效性。该文所提算法为嗅觉EEG通道选择的研究提供了新思路。
基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值。在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便，因此研究如何选择EEG通道尤为重要。该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题，提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法。该算法结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对EEG通道进行选择。结果表明，与传统基于ReliefF的通道选择算法相比，该文所提算法在保证一定分类准确率的同时能够显著减少使用的通道数量，并且通道选择的结果不依赖人为经验和分类器。此外，使用该方法获取的通道，其空间分布与已有的嗅觉神经生理学位置相一致，进一步证实了该方法的科学性和有效性。该文所提算法为嗅觉EEG通道选择的研究提供了新思路。
2021, 43(7): 2038-2045.
doi: 10.11999/JEIT200164
摘要:
为了有效抵抗水印图像的几何攻击，该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像，然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取，根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域，优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零，得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域，最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩，将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明，Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时，本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。
为了有效抵抗水印图像的几何攻击，该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像，然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取，根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域，优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零，得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域，最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩，将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明，Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时，本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。
2021, 43(7): 2046-2054.
doi: 10.11999/JEIT200389
摘要:
针对贝叶斯变分推理收敛精度低和搜索过程中易陷入局部最优的问题，该文基于模拟退火理论(SA)和最大期望理论(EM)，考虑变分推理过程中初始先验对最终结果的影响和变分自由能的优化效率问题，构建了双重EM模型学习变分参数的初始先验，以降低初始先验的敏感性，同时构建逆温度参数改进变分自由能函数，使变分自由能在优化过程得到有效控制，并提出一种基于最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法。该文使用收敛性准则理论分析算法的收敛性，利用所提算法对一个混合高斯分布实例进行实验仿真，实验结果表明该算法具有较优的收敛结果。
针对贝叶斯变分推理收敛精度低和搜索过程中易陷入局部最优的问题，该文基于模拟退火理论(SA)和最大期望理论(EM)，考虑变分推理过程中初始先验对最终结果的影响和变分自由能的优化效率问题，构建了双重EM模型学习变分参数的初始先验，以降低初始先验的敏感性，同时构建逆温度参数改进变分自由能函数，使变分自由能在优化过程得到有效控制，并提出一种基于最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法。该文使用收敛性准则理论分析算法的收敛性，利用所提算法对一个混合高斯分布实例进行实验仿真，实验结果表明该算法具有较优的收敛结果。
2021, 43(7): 2055-2062.
doi: 10.11999/JEIT200509
摘要:
联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容，一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟，这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难。实际上，信任是合作的基础，信任关系对最终效用有直接的影响，应该综合考虑信任和效用关系。针对以上问题，该文扩展效用约束为信任和效用约束，用信任和效用二元组表示，以此作为联盟结构生成的依据。借鉴图割的s-t-cut算法，研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成，在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下，使用信任和效用关系对网络进行切割，从而形成联盟。由此，该文提出了两种多项式时间的精确算法：信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法，这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构。仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构，社会整体效用随智能体数量的增加而增加，并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法。
联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容，一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟，这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难。实际上，信任是合作的基础，信任关系对最终效用有直接的影响，应该综合考虑信任和效用关系。针对以上问题，该文扩展效用约束为信任和效用约束，用信任和效用二元组表示，以此作为联盟结构生成的依据。借鉴图割的s-t-cut算法，研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成，在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下，使用信任和效用关系对网络进行切割，从而形成联盟。由此，该文提出了两种多项式时间的精确算法：信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法，这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构。仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构，社会整体效用随智能体数量的增加而增加，并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法。
2021, 43(7): 2063-2070.
doi: 10.11999/JEIT200436
摘要:
作为计算机视觉和图像处理研究领域中的经典课题，行人检测技术在智能驾驶、视频监控等领域中具有广泛的应用空间。然而，面对一些复杂的环境和情况，如阴雨、雾霾、被遮挡、照明度变化、目标尺度差异大等，常见的基于可见光或红外图像的行人检测方法的效果尚不尽如人意，无论是在检测准确率还是检测速度上。该文分析并抓住可见光和红外检测系统中行人特征差异较大，但在不同环境中又各有优势的特点，并结合多尺度特征提取方法，提出一种适用于多样复杂环境下多尺度行人实时检测的方法——融合行人检测网络(FPDNet)。该网络主要由特征提取骨干网络、多尺度检测和信息决策融合3个部分构成，可自适应提取可见光或红外背景下的多尺度行人。实验结果证明，该检测网络在多种复杂视觉环境下都具有较好的适应能力，在检测准确性和检测速度上均能满足实际应用的需求。
作为计算机视觉和图像处理研究领域中的经典课题，行人检测技术在智能驾驶、视频监控等领域中具有广泛的应用空间。然而，面对一些复杂的环境和情况，如阴雨、雾霾、被遮挡、照明度变化、目标尺度差异大等，常见的基于可见光或红外图像的行人检测方法的效果尚不尽如人意，无论是在检测准确率还是检测速度上。该文分析并抓住可见光和红外检测系统中行人特征差异较大，但在不同环境中又各有优势的特点，并结合多尺度特征提取方法，提出一种适用于多样复杂环境下多尺度行人实时检测的方法——融合行人检测网络(FPDNet)。该网络主要由特征提取骨干网络、多尺度检测和信息决策融合3个部分构成，可自适应提取可见光或红外背景下的多尺度行人。实验结果证明，该检测网络在多种复杂视觉环境下都具有较好的适应能力，在检测准确性和检测速度上均能满足实际应用的需求。
2021, 43(7): 2071-2078.
doi: 10.11999/JEIT200448
摘要:
针对当前行为识别方法无法有效提取非欧式3维骨架序列的时空信息与缺乏针对特定关节关注的问题，该文提出了一种基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型。首先，介绍了3维卷积与图卷积的具体工作原理；其次，基于图卷积中可处理变长邻居节点的图卷积核，引入3维卷积的3维采样空间将2维图卷积核改进为具有3维采样空间的3维图卷积核，提出一种3维图卷积方法。针对3维采样空间内的邻居节点，通过3维图卷积核，实现了对骨架序列中时空信息的有效提取；然后，为增强对于特定关节的关注，聚焦重要的动作信息，设计了一种注意力增强结构；再者，结合3维图卷积方法与注意力增强结构，构建了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型；最后，基于NTU-RGBD和MSR Action 3D骨架动作数据集开展了骨架行为识别的研究。研究结果进一步验证了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型针对时空信息的有效提取能力及识别准确率。
针对当前行为识别方法无法有效提取非欧式3维骨架序列的时空信息与缺乏针对特定关节关注的问题，该文提出了一种基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型。首先，介绍了3维卷积与图卷积的具体工作原理；其次，基于图卷积中可处理变长邻居节点的图卷积核，引入3维卷积的3维采样空间将2维图卷积核改进为具有3维采样空间的3维图卷积核，提出一种3维图卷积方法。针对3维采样空间内的邻居节点，通过3维图卷积核，实现了对骨架序列中时空信息的有效提取；然后，为增强对于特定关节的关注，聚焦重要的动作信息，设计了一种注意力增强结构；再者，结合3维图卷积方法与注意力增强结构，构建了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型；最后，基于NTU-RGBD和MSR Action 3D骨架动作数据集开展了骨架行为识别的研究。研究结果进一步验证了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型针对时空信息的有效提取能力及识别准确率。
2021, 43(7): 2079-2086.
doi: 10.11999/JEIT200263
摘要:
像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义，现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量，提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割：通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能，并研究了一种新的可靠性模糊度量指标，使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪，从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能，结果表明，RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题，能提高图像的像素可分性，并有效地保留了图像的边缘细节。
像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义，现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量，提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割：通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能，并研究了一种新的可靠性模糊度量指标，使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪，从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能，结果表明，RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题，能提高图像的像素可分性，并有效地保留了图像的边缘细节。
2021, 43(7): 2087-2095.
doi: 10.11999/JEIT200147
摘要:
针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题，该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN)，首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征；然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中，得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征，同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征；最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征，并输入各检测分支进行检测，利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果。在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试，模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%，相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法，分别提高了2.7%和4.9%；此外，该文方法在检测小目标和密集目标场景上，检测精度和召回率都有显著提升。实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息，并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测，增强了模型对小目标和密集目标的检测效果。
针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题，该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN)，首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征；然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中，得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征，同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征；最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征，并输入各检测分支进行检测，利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果。在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试，模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%，相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法，分别提高了2.7%和4.9%；此外，该文方法在检测小目标和密集目标场景上，检测精度和召回率都有显著提升。实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息，并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测，增强了模型对小目标和密集目标的检测效果。
2021, 43(7): 2096-2104.
doi: 10.11999/JEIT200304
摘要:
单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法。SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分，将导致小目标检测不够鲁棒。该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD。ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层，然后利用提出的联合注意力单元进一步挖掘重点特征信息进而指导模型优化。最后，公共数据集上进行的一系列相关实验表明ASSD算法有效提高了传统SSD算法的检测精度，尤其适用于小目标检测。
单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法。SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分，将导致小目标检测不够鲁棒。该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD。ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层，然后利用提出的联合注意力单元进一步挖掘重点特征信息进而指导模型优化。最后，公共数据集上进行的一系列相关实验表明ASSD算法有效提高了传统SSD算法的检测精度，尤其适用于小目标检测。
2021, 43(7): 2105-2112.
doi: 10.11999/JEIT200376
摘要:
针对全变分(TV)算法梯度效应造成图像纹理细节丢失和单像素成像系统中的环境噪声问题，该文给出基于高斯平滑压缩感知分数阶全变分(FOTVGS)算法的图像重构。分数阶微分损失图像低频分量的同时增加了图像的高频分量，达到增强图像细节的目的，高斯平滑滤波算子更新拉格朗日梯度算子滤除了微分算子导致的加性高斯白噪声高频分量的增加。仿真结果表明，对比其他4种同类算法，在相同的采样率和噪声水平下，该算法能取得最大的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。采样率为0.2时，对比分数阶全变分(FOTV)算法，在无噪声(测量值\begin{document}${\rm{SNR}} = \infty $\end{document} ![]()
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\begin{document}${\rm{SNR}} = 25\;{\rm{dB}}$\end{document} ![]()
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针对全变分(TV)算法梯度效应造成图像纹理细节丢失和单像素成像系统中的环境噪声问题，该文给出基于高斯平滑压缩感知分数阶全变分(FOTVGS)算法的图像重构。分数阶微分损失图像低频分量的同时增加了图像的高频分量，达到增强图像细节的目的，高斯平滑滤波算子更新拉格朗日梯度算子滤除了微分算子导致的加性高斯白噪声高频分量的增加。仿真结果表明，对比其他4种同类算法，在相同的采样率和噪声水平下，该算法能取得最大的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。采样率为0.2时，对比分数阶全变分(FOTV)算法，在无噪声(测量值
2021, 43(7): 2113-2120.
doi: 10.11999/JEIT200450
摘要:
随着地铁乘客的大量增加，实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义。针对地铁场景复杂、行人目标小等特点，该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络，实现地铁客流量的精准实时监测。在数据预处理阶段，该文提出过采样目标增强算法，对小目标占比不足的图片进行拼接处理，增加小目标在训练时的迭代频率。其次，在单镜头多核检测器(SSD)网络基础上添加了基于VGG16网络的特征提取层，将不同尺度的特征层以不同方式进行加权融合，并选出最优的特征融合方式。最终，结合小目标过采样增强算法，得到多尺度加权特征融合模型。实验证明，该方法与SSD网络相比，在保证实时性的同时，检测精度提升了5.82%。
随着地铁乘客的大量增加，实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义。针对地铁场景复杂、行人目标小等特点，该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络，实现地铁客流量的精准实时监测。在数据预处理阶段，该文提出过采样目标增强算法，对小目标占比不足的图片进行拼接处理，增加小目标在训练时的迭代频率。其次，在单镜头多核检测器(SSD)网络基础上添加了基于VGG16网络的特征提取层，将不同尺度的特征层以不同方式进行加权融合，并选出最优的特征融合方式。最终，结合小目标过采样增强算法，得到多尺度加权特征融合模型。实验证明，该方法与SSD网络相比，在保证实时性的同时，检测精度提升了5.82%。
