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2013年 第35卷 第9期
2013, 35(9): 2033-2039.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00412
摘要:
针对传统谱算法在人脸识别中的局限，该文提出一种基于改进高斯过程隐变量模型(GP-LVM)的多角度人脸识别算法。首先，通过高斯过程(GP)对人脸流形建立概率模型，得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM)；其次，分析GP-LVM得到共有信息(shared information)和独有信息(private information)，利用概率最大化与拉格朗日乘子法得到参照矩阵和参照值；最后，实现多角度人脸识别。选取Yale, JAFFE, FERET, CMU-PIE 4类数据集进行对比实验，实验结果表明：该文提出的算法可以有效地识别多角度人脸，针对无角度人脸识别也具有良好的效果。
针对传统谱算法在人脸识别中的局限，该文提出一种基于改进高斯过程隐变量模型(GP-LVM)的多角度人脸识别算法。首先，通过高斯过程(GP)对人脸流形建立概率模型，得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM)；其次，分析GP-LVM得到共有信息(shared information)和独有信息(private information)，利用概率最大化与拉格朗日乘子法得到参照矩阵和参照值；最后，实现多角度人脸识别。选取Yale, JAFFE, FERET, CMU-PIE 4类数据集进行对比实验，实验结果表明：该文提出的算法可以有效地识别多角度人脸，针对无角度人脸识别也具有良好的效果。
2013, 35(9): 2040-2046.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01584
摘要:
针对复杂背景下的快速行人检测问题，从行人边缘信息的角度，该文提出了一种改进的中心对称统计变换(ICS_CENTRIST)特征，该特征只有32维，计算简单，描述能力强，可以很好地表达行人的边缘轮廓。行人检测时采用3级级联分类方法：第1级采用基于辅助积分图的线性支持向量机(SVM)，快速排除大部分非行人区域；第2级，第3级分别使用偏最小二乘法(PLS)选出区分能力最强的前12和21个块(block)，提取ICS_CENTRIST特征，采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)进行精确检测。实验结果表明，该文算法在复杂背景下可取得较好的检测效果，检测速度在447358大小的图像上达到平均50 ms，与基于CENTRIST特征的快速检测方法和梯度方向直方图(HOG)算法相比分别提高了50%和90%，满足实时性要求。
针对复杂背景下的快速行人检测问题，从行人边缘信息的角度，该文提出了一种改进的中心对称统计变换(ICS_CENTRIST)特征，该特征只有32维，计算简单，描述能力强，可以很好地表达行人的边缘轮廓。行人检测时采用3级级联分类方法：第1级采用基于辅助积分图的线性支持向量机(SVM)，快速排除大部分非行人区域；第2级，第3级分别使用偏最小二乘法(PLS)选出区分能力最强的前12和21个块(block)，提取ICS_CENTRIST特征，采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)进行精确检测。实验结果表明，该文算法在复杂背景下可取得较好的检测效果，检测速度在447358大小的图像上达到平均50 ms，与基于CENTRIST特征的快速检测方法和梯度方向直方图(HOG)算法相比分别提高了50%和90%，满足实时性要求。
2013, 35(9): 2047-2053.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01552
摘要:
传统降维方法主要有两种思路：一是利用样本的全局特征，保证降维前后样本的全局特征不变；二是尽量保证相邻样本在降维前后的相对关系不变。传统方法由于未能充分利用样本的已有信息，因此降维效率有限。鉴于此，在Fisher准则和局部流形保持的基础上，该文提出流形判别分析。该方法首先定义了基于流形的类内离散度MWCS和类间离散度MBCS，然后利用Fisher准则找到最佳投影方向，该方向满足MBCS与MWCS之比最大。该方法不仅继承了传统降维方法的优势，而且进一步提高了降维效率。标准数据集上的实验结果表明该文所提方法的有效性。
传统降维方法主要有两种思路：一是利用样本的全局特征，保证降维前后样本的全局特征不变；二是尽量保证相邻样本在降维前后的相对关系不变。传统方法由于未能充分利用样本的已有信息，因此降维效率有限。鉴于此，在Fisher准则和局部流形保持的基础上，该文提出流形判别分析。该方法首先定义了基于流形的类内离散度MWCS和类间离散度MBCS，然后利用Fisher准则找到最佳投影方向，该方向满足MBCS与MWCS之比最大。该方法不仅继承了传统降维方法的优势，而且进一步提高了降维效率。标准数据集上的实验结果表明该文所提方法的有效性。
2013, 35(9): 2054-2058.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01325
摘要:
该文提出一种计算非线性时间序列信号Lyapunov指数的新方法球均值Lyapunov指数计算法，用于肢体肌电信号的特征提取与分类。首先采用所提方法计算出肌电信号的Lyapunov指数，并与关联维组合构成输入特征向量，然后用二叉树法构造基于对支持向量机的多类分类器，对握拳、展拳、腕内旋、腕外旋4类动作模式进行分类识别。实验结果表明，该方法不仅具有比Rosenstein算法更强的抗干扰能力，而且在肌电信号的特征提取与分类应用中取得96.0%以上的识别率，适合于分析信噪比较低的混沌信号。
该文提出一种计算非线性时间序列信号Lyapunov指数的新方法球均值Lyapunov指数计算法，用于肢体肌电信号的特征提取与分类。首先采用所提方法计算出肌电信号的Lyapunov指数，并与关联维组合构成输入特征向量，然后用二叉树法构造基于对支持向量机的多类分类器，对握拳、展拳、腕内旋、腕外旋4类动作模式进行分类识别。实验结果表明，该方法不仅具有比Rosenstein算法更强的抗干扰能力，而且在肌电信号的特征提取与分类应用中取得96.0%以上的识别率，适合于分析信噪比较低的混沌信号。
2013, 35(9): 2059-2065.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01647
摘要:
基于密度差(Difference Of Density, DOD)思想，L2核分类器算法具有良好的分类性能及稀疏性，然而其训练域与测试域独立同分布的假设限制了其应用范围。针对此不足，该文提出一种新的面向迁移学习的L2核分类器(Transfer Learning-L2 Kernel Classification, TL-L2KC)，该方法既保持了L2核分类器算法良好的分类性能，又能处理数据集缓慢变化及训练集在特定约束条件下获得导致训练集和未来测试集分布不一致的问题。基于人造数据集和UCI真实数据集的实验表明，该文提出的TL-L2KC算法较之于经典的迁移学习分类方法，具有相当的、甚至更好的性能。
基于密度差(Difference Of Density, DOD)思想，L2核分类器算法具有良好的分类性能及稀疏性，然而其训练域与测试域独立同分布的假设限制了其应用范围。针对此不足，该文提出一种新的面向迁移学习的L2核分类器(Transfer Learning-L2 Kernel Classification, TL-L2KC)，该方法既保持了L2核分类器算法良好的分类性能，又能处理数据集缓慢变化及训练集在特定约束条件下获得导致训练集和未来测试集分布不一致的问题。基于人造数据集和UCI真实数据集的实验表明，该文提出的TL-L2KC算法较之于经典的迁移学习分类方法，具有相当的、甚至更好的性能。
2013, 35(9): 2066-2072.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01652
摘要:
针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题，该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征，提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标，采用回归分析的方法估计出相应指标的参数。实验结果表明，该算法与主观评价结果一致性好、鲁棒性强，优于其它客观评价算法，能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。
针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题，该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征，提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标，采用回归分析的方法估计出相应指标的参数。实验结果表明，该算法与主观评价结果一致性好、鲁棒性强，优于其它客观评价算法，能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。
2013, 35(9): 2073-2080.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00041
摘要:
针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题，该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息，结合图像灰度、均值和中值信息，构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度，给出相应的快速递推算法，其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明，在不同噪声环境及非均匀光照条件下，尤其对混合噪声图像，与现有方法相比，文中算法均取得了更好的分割效果。
针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题，该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息，结合图像灰度、均值和中值信息，构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度，给出相应的快速递推算法，其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明，在不同噪声环境及非均匀光照条件下，尤其对混合噪声图像，与现有方法相比，文中算法均取得了更好的分割效果。
2013, 35(9): 2081-2087.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01598
摘要:
Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法，在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足，将噪声点的出现视为小概率事件，用噪声点的邻域均值代替其灰度值，将噪声点转换为目标(或背景)像素，减少了图像中的噪声点数量；继而直接采用1维Otsu法进行分割，以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比，该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。
Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法，在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足，将噪声点的出现视为小概率事件，用噪声点的邻域均值代替其灰度值，将噪声点转换为目标(或背景)像素，减少了图像中的噪声点数量；继而直接采用1维Otsu法进行分割，以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比，该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。
2013, 35(9): 2088-2093.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00059
摘要:
在有限新息率(Finite Rate of Innovation, FRI)采样框架中，指数再生核具有良好的时域有限支撑特性，因此被广泛用作采样核。但是这一过程会将信号中的白噪声变为有色噪声，严重影响重构性能。为此，该文利用指数再生形式能够在卷积运算中得以保留的特性，提出一种改进的指数再生采样核，其对应的系数矩阵能够保持噪声的统计特性，进而保证重构算法性能。仿真实验表明该文方法能够有效提升重构性能。
在有限新息率(Finite Rate of Innovation, FRI)采样框架中，指数再生核具有良好的时域有限支撑特性，因此被广泛用作采样核。但是这一过程会将信号中的白噪声变为有色噪声，严重影响重构性能。为此，该文利用指数再生形式能够在卷积运算中得以保留的特性，提出一种改进的指数再生采样核，其对应的系数矩阵能够保持噪声的统计特性，进而保证重构算法性能。仿真实验表明该文方法能够有效提升重构性能。
2013, 35(9): 2094-2099.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01545
摘要:
采样和重构是信号处理的基本问题。已有的分数阶傅里叶域采样理论是对理想的采样系统进行分析的，工程中的A/D和D/A转换是基于采样保持电路实现的，该文在分数阶傅里叶域对采样保持系统进行分析，提出一个可行的工程采样和重构模型，该模型仅需在传统采样保持系统上增加两级乘法器就可实现。所得结果进一步完善了分数阶傅里叶域采样定理，为分数阶傅里叶域采样定理的实用化提供了理论基础。
采样和重构是信号处理的基本问题。已有的分数阶傅里叶域采样理论是对理想的采样系统进行分析的，工程中的A/D和D/A转换是基于采样保持电路实现的，该文在分数阶傅里叶域对采样保持系统进行分析，提出一个可行的工程采样和重构模型，该模型仅需在传统采样保持系统上增加两级乘法器就可实现。所得结果进一步完善了分数阶傅里叶域采样定理，为分数阶傅里叶域采样定理的实用化提供了理论基础。
2013, 35(9): 2100-2107.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01155
摘要:
自适应单脉冲技术由于能有效地抑制干扰，同时比较准确地估计出信号源的方位，因而被广泛的用于跟踪、制导雷达。经典自适应单脉冲算法都采用一阶线性逼近方法，忽略了高次项对角度估计的影响，从而导致角度估计在单脉冲比非线性区域具有大的估计误差。针对这个问题，该文提出令高次项为零的约束条件，并结合干扰信号子空间计算自适应差波束权重，最后将自适应和、差波束权重代入经典的自适应单脉冲算法，在简化角度估计公式的同时，给出信号源方位。同时，该文给出了约束点位置选取的基本规则。通过上述方法，高次项的被忽略变得更加合理，自适应单脉冲的有效测角范围进一步变大，同时角度估计误差进一步降低。计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。
自适应单脉冲技术由于能有效地抑制干扰，同时比较准确地估计出信号源的方位，因而被广泛的用于跟踪、制导雷达。经典自适应单脉冲算法都采用一阶线性逼近方法，忽略了高次项对角度估计的影响，从而导致角度估计在单脉冲比非线性区域具有大的估计误差。针对这个问题，该文提出令高次项为零的约束条件，并结合干扰信号子空间计算自适应差波束权重，最后将自适应和、差波束权重代入经典的自适应单脉冲算法，在简化角度估计公式的同时，给出信号源方位。同时，该文给出了约束点位置选取的基本规则。通过上述方法，高次项的被忽略变得更加合理，自适应单脉冲的有效测角范围进一步变大，同时角度估计误差进一步降低。计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。
2013, 35(9): 2108-2113.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00068
摘要:
由于可以在较短时间内对大范围区域进行动目标监视，广域监视动目标检测(Wide Area Surveillance, WAS-GMTI)模式已经成为机载监视雷达的一种重要工作模式。目前具备WAS-GMTI工作模式的系统较少，实际数据较难获得，严重影响了对WAS-GMTI中相关处理算法的验证。该文提出一种基于电子地图路网信息的WAS-GMTI动目标点迹仿真方法。该方法根据载机和电子地图路网信息直接产生动目标信息，避免了仿真场景回波所需的大量运算，而且产生的动目标信息可以合理地融合到真实地理环境中。此外，联合对同一动目标的多次观测信息，该文还给出了一种动目标的轨迹关联方法。仿真结果验证了该文所提方法的有效性。
由于可以在较短时间内对大范围区域进行动目标监视，广域监视动目标检测(Wide Area Surveillance, WAS-GMTI)模式已经成为机载监视雷达的一种重要工作模式。目前具备WAS-GMTI工作模式的系统较少，实际数据较难获得，严重影响了对WAS-GMTI中相关处理算法的验证。该文提出一种基于电子地图路网信息的WAS-GMTI动目标点迹仿真方法。该方法根据载机和电子地图路网信息直接产生动目标信息，避免了仿真场景回波所需的大量运算，而且产生的动目标信息可以合理地融合到真实地理环境中。此外，联合对同一动目标的多次观测信息，该文还给出了一种动目标的轨迹关联方法。仿真结果验证了该文所提方法的有效性。
2013, 35(9): 2114-2120.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01609
摘要:
微多普勒是微动目标独特的特征，车轮旋转的微多普勒是卡车目标的重要特征，可为卡车的识别研究提供依据。首先基于散射点模型，结合卡车和雷达的位置关系，采用画家算法对卡车进行遮挡效应建模；其次，建立了卡车微动模型，分析了卡车运动时非旋转散射点多普勒及轮毂旋转散射点微多普勒随方位角、掠地角、速度和加速度的变化规律，为卡车微多普勒特征提取及识别研究打下基础。仿真验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。
微多普勒是微动目标独特的特征，车轮旋转的微多普勒是卡车目标的重要特征，可为卡车的识别研究提供依据。首先基于散射点模型，结合卡车和雷达的位置关系，采用画家算法对卡车进行遮挡效应建模；其次，建立了卡车微动模型，分析了卡车运动时非旋转散射点多普勒及轮毂旋转散射点微多普勒随方位角、掠地角、速度和加速度的变化规律，为卡车微多普勒特征提取及识别研究打下基础。仿真验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。
2013, 35(9): 2121-2125.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01161
摘要:
在运动过程中，飞行器的RCS通常随时间或雷达波入射角随机变化，呈现不规律的特性。采用统计量或统计模型研究目标RCS的变化就变得十分必要。已有文献的研究对象多为传统飞行器，对于隐形飞行器的研究较少。该文选择了一种典型隐形飞行器作为研究目标，采用物理光学方法和物理绕射理论相结合的方法计算了其在不同飞行姿态下的RCS，并采用斯怀林Ⅰ型、Ⅲ型分布、卡方分布和对数正态分布模型对计算得到的RCS的统计特性进行了研究。针对隐形目标的RCS数据的平均中值比会出现小于1的情况，文中提出了对数正态分布的完备情况。根据统计模型误差和拟合优度检验结果，对数正态分布对于研究目标的RCS分布拟合效果较好。
在运动过程中，飞行器的RCS通常随时间或雷达波入射角随机变化，呈现不规律的特性。采用统计量或统计模型研究目标RCS的变化就变得十分必要。已有文献的研究对象多为传统飞行器，对于隐形飞行器的研究较少。该文选择了一种典型隐形飞行器作为研究目标，采用物理光学方法和物理绕射理论相结合的方法计算了其在不同飞行姿态下的RCS，并采用斯怀林Ⅰ型、Ⅲ型分布、卡方分布和对数正态分布模型对计算得到的RCS的统计特性进行了研究。针对隐形目标的RCS数据的平均中值比会出现小于1的情况，文中提出了对数正态分布的完备情况。根据统计模型误差和拟合优度检验结果，对数正态分布对于研究目标的RCS分布拟合效果较好。
2013, 35(9): 2126-2132.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01550
摘要:
雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径，近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例，提出一种基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征快速提取方法。首先对经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号进行了分析，并得到了其关于不同快时间及慢时间的高阶矩函数，然后，通过检测该函数虚部傅里叶变换累积结果的峰值位置，实现了目标部件微动特征的快速提取。仿真实验验证了该方法的有效性。
雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径，近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例，提出一种基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征快速提取方法。首先对经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号进行了分析，并得到了其关于不同快时间及慢时间的高阶矩函数，然后，通过检测该函数虚部傅里叶变换累积结果的峰值位置，实现了目标部件微动特征的快速提取。仿真实验验证了该方法的有效性。
2013, 35(9): 2133-2140.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01537
摘要:
自旋目标3维成像对于空间目标识别具有重要意义。为了解决单基雷达中无法获取自旋目标真实3维结构特征的问题，该文提出一种基于微动特征关联的自旋目标宽带雷达3维成像方法。通过利用多部雷达获取目标在不同视角下的回波信号，基于目标自旋时各散射中心的微多普勒信息特征实现不同雷达回波数据的多散射中心关联，获得了能够反映自旋目标真实尺寸的3维像。仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。
自旋目标3维成像对于空间目标识别具有重要意义。为了解决单基雷达中无法获取自旋目标真实3维结构特征的问题，该文提出一种基于微动特征关联的自旋目标宽带雷达3维成像方法。通过利用多部雷达获取目标在不同视角下的回波信号，基于目标自旋时各散射中心的微多普勒信息特征实现不同雷达回波数据的多散射中心关联，获得了能够反映自旋目标真实尺寸的3维像。仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。
2013, 35(9): 2141-2146.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01581
摘要:
对于重叠区域较小的相邻两条带SAR图像，严重几何畸变使得难以直接提取同名点(Tie Points, TPs)。该文基于InSAR图像成像信息和相干信息提出一种新的同名点提取方法。该方法首先根据成像信息对原始图像进行仿射变换，然后利用光学影像特征匹配的方法获得同名点，最后以相干系数图为导引对同名点进行筛选。通过对实际InSAR数据(重叠区域15%)的处理，该方法不仅能够自动提取同名点，而且提取的同名点满足高精度的干涉测图要求。同时使得一幅高精度正射图像由5个条带减少到3个条带拼接，大大降低了测图作业量和测图成本。
对于重叠区域较小的相邻两条带SAR图像，严重几何畸变使得难以直接提取同名点(Tie Points, TPs)。该文基于InSAR图像成像信息和相干信息提出一种新的同名点提取方法。该方法首先根据成像信息对原始图像进行仿射变换，然后利用光学影像特征匹配的方法获得同名点，最后以相干系数图为导引对同名点进行筛选。通过对实际InSAR数据(重叠区域15%)的处理，该方法不仅能够自动提取同名点，而且提取的同名点满足高精度的干涉测图要求。同时使得一幅高精度正射图像由5个条带减少到3个条带拼接，大大降低了测图作业量和测图成本。
2013, 35(9): 2147-2153.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01270
摘要:
由于星载SAR原始回波数据的量化动态范围通常较小，故实际运行中，原始数据饱和的情况时有发生，成为影响图像质量的重要因素之一。该文针对星载SAR常用的均匀量化和分块自适应量化(BAQ)压缩两种方式，分别提出了基于动态解码的饱和校正方法，有效减小了图像的饱和功率损失，提高了SAR图像辐射精度，并改善了图像信噪比。仿真结果验证了该文方法的有效性。
由于星载SAR原始回波数据的量化动态范围通常较小，故实际运行中，原始数据饱和的情况时有发生，成为影响图像质量的重要因素之一。该文针对星载SAR常用的均匀量化和分块自适应量化(BAQ)压缩两种方式，分别提出了基于动态解码的饱和校正方法，有效减小了图像的饱和功率损失，提高了SAR图像辐射精度，并改善了图像信噪比。仿真结果验证了该文方法的有效性。
2013, 35(9): 2154-2160.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01111
摘要:
双站SAR能够获取目标不同方向的雷达散射系数，有助于图像分类和识别。双站聚束SAR分辨率高，目标识别能力更强。针对机载双站聚束SAR长合成孔径时间特点，该文引入改进双曲等效方法，修正了双曲等效距离模型的三次项精度；推导了2维波数域信号表达式，给出波数域图像重建方法；建立了距离-方位波数域的距离空变补偿项，提高了算法的距离空变处理能力。计算机仿真结果验证了机载双站聚束SAR改进算法的精确性和有效性。
双站SAR能够获取目标不同方向的雷达散射系数，有助于图像分类和识别。双站聚束SAR分辨率高，目标识别能力更强。针对机载双站聚束SAR长合成孔径时间特点，该文引入改进双曲等效方法，修正了双曲等效距离模型的三次项精度；推导了2维波数域信号表达式，给出波数域图像重建方法；建立了距离-方位波数域的距离空变补偿项，提高了算法的距离空变处理能力。计算机仿真结果验证了机载双站聚束SAR改进算法的精确性和有效性。
2013, 35(9): 2161-2167.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01530
摘要:
在通过InSAR技术获取地表数字高程模型(DEM)的应用中，为了提高该技术对大斜坡或突变等复杂地形的测绘能力，解决单基线情况下的高度模糊问题，可以利用多通道(多频率或多基线)InSAR技术实现。该文比较了最大似然估计法(ML)和最大后验概率估计法(MAP)的性能，并在最大似然估计法的基础上增加了坏点判断和加权均值滤波的环节，通过聚类分析和与相邻点的关系来判断目标像素是否为误差比较大的坏点，然后再利用加权均值滤波的方法将这些坏点剔除。这样，既保留了ML估计法速度快的特点，又提高了DEM的精度。仿真结果表明，在相同条件下，该方法既能保持较好的精度，同时又大大提高了算法的运行效率，非常有利于大规模数据的处理。
在通过InSAR技术获取地表数字高程模型(DEM)的应用中，为了提高该技术对大斜坡或突变等复杂地形的测绘能力，解决单基线情况下的高度模糊问题，可以利用多通道(多频率或多基线)InSAR技术实现。该文比较了最大似然估计法(ML)和最大后验概率估计法(MAP)的性能，并在最大似然估计法的基础上增加了坏点判断和加权均值滤波的环节，通过聚类分析和与相邻点的关系来判断目标像素是否为误差比较大的坏点，然后再利用加权均值滤波的方法将这些坏点剔除。这样，既保留了ML估计法速度快的特点，又提高了DEM的精度。仿真结果表明，在相同条件下，该方法既能保持较好的精度，同时又大大提高了算法的运行效率，非常有利于大规模数据的处理。
2013, 35(9): 2168-2174.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01064
摘要:
多通道技术可以用来提高系统的频带宽度，是实现分辨率优于0.1 m的超高分辨率机载合成孔径雷达(SAR)系统的一种有效的技术途径。该文针对实际雷达系统中采用的单通道宽带信号发射、8通道下变频接收来完成宽带信号收发的方案，提出一种对该收发系统的幅相误差进行测量和校正的方法，该方法采用空间闭环辐射提取宽带收发通道的幅相误差，采取具有频偏误差修正的矢量网络分析技术完成多通道接收单元中各子通道幅相误差的提取，将两者结合用于补偿整个系统误差对信号合成和成像处理所带来的影响。实际测试数据和外场飞行试验结果验证了该系统测量和校正方法的有效性和可行性。
多通道技术可以用来提高系统的频带宽度，是实现分辨率优于0.1 m的超高分辨率机载合成孔径雷达(SAR)系统的一种有效的技术途径。该文针对实际雷达系统中采用的单通道宽带信号发射、8通道下变频接收来完成宽带信号收发的方案，提出一种对该收发系统的幅相误差进行测量和校正的方法，该方法采用空间闭环辐射提取宽带收发通道的幅相误差，采取具有频偏误差修正的矢量网络分析技术完成多通道接收单元中各子通道幅相误差的提取，将两者结合用于补偿整个系统误差对信号合成和成像处理所带来的影响。实际测试数据和外场飞行试验结果验证了该系统测量和校正方法的有效性和可行性。
2013, 35(9): 2175-2179.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01660
摘要:
罗兰-C系统与全球导航定位系统(GNSS)相结合已成为新的应用模式，为用户提供可靠的定位、导航和授时服务。针对传统罗兰-C接收机信号捕获时间长、抗噪性能差等缺点，该文提出一种基于延迟相关技术的罗兰-C信号抗噪快速捕获方法，并从理论分析和仿真实验两个方面验证了该方法的有效性，解决了强噪声背景下罗兰-C信号的快速捕获问题。结果表明：罗兰-C延迟相关捕获方法的捕获时间优于200 ms，抗噪性能优于-10 dB。
罗兰-C系统与全球导航定位系统(GNSS)相结合已成为新的应用模式，为用户提供可靠的定位、导航和授时服务。针对传统罗兰-C接收机信号捕获时间长、抗噪性能差等缺点，该文提出一种基于延迟相关技术的罗兰-C信号抗噪快速捕获方法，并从理论分析和仿真实验两个方面验证了该方法的有效性，解决了强噪声背景下罗兰-C信号的快速捕获问题。结果表明：罗兰-C延迟相关捕获方法的捕获时间优于200 ms，抗噪性能优于-10 dB。
2013, 35(9): 2180-2186.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01303
摘要:
该文分别基于二元零相关区周期互补序列集和二元周期互补序列集做为初始序列，利用逆Gray映射构造了四元零相关区周期互补序列集。如果选取的初始序列集参数可以达到理论界限，得到的四元零相关区周期互补序列集接近甚至达到理论界限。零相关区互补序列集相比传统互补序列集具有更多的序列数目，应用到通信系统中可以支持更多的通信用户。
该文分别基于二元零相关区周期互补序列集和二元周期互补序列集做为初始序列，利用逆Gray映射构造了四元零相关区周期互补序列集。如果选取的初始序列集参数可以达到理论界限，得到的四元零相关区周期互补序列集接近甚至达到理论界限。零相关区互补序列集相比传统互补序列集具有更多的序列数目，应用到通信系统中可以支持更多的通信用户。
2013, 35(9): 2187-2193.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01544
摘要:
该文提出一类新的Bussgang指数拓展多模算法，进一步降低传统Bussgang类盲均衡算法收敛时的稳态误差的效果。分析了新代价函数和误差函数等对算法性能的影响，并给出了算法复杂度分析，展示了如何利用作图法求得星座特征常数R的过程。为了削弱该算法对于高阶统计量信息的依赖，提出一种星座特征常量R的近似计算方法，使得星座特征常数不再成为新算法良好工作所必须的先验知识。最后以星座点甚密集方形QAM和非方形QAM系统为例，通过仿真验证该算法对密集QAM系统的盲均衡能力。
该文提出一类新的Bussgang指数拓展多模算法，进一步降低传统Bussgang类盲均衡算法收敛时的稳态误差的效果。分析了新代价函数和误差函数等对算法性能的影响，并给出了算法复杂度分析，展示了如何利用作图法求得星座特征常数R的过程。为了削弱该算法对于高阶统计量信息的依赖，提出一种星座特征常量R的近似计算方法，使得星座特征常数不再成为新算法良好工作所必须的先验知识。最后以星座点甚密集方形QAM和非方形QAM系统为例，通过仿真验证该算法对密集QAM系统的盲均衡能力。
2013, 35(9): 2194-2199.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01742
摘要:
与传统的时分/频分复用训练序列相比，采用叠加训练序列的传输方案可以有效地提高系统的频谱利用率。然而，叠加方案中训练序列与信息序列的相互干扰会造成系统性能的严重下降，如何有效消除信息干扰是提高信道估计性能的关键。该文针对时变衰落信道，首先提出一种新的基于一阶统计量信道估计算法。该算法利用基扩展模型(BEM)构建时变信道，通过时域分块平均的方法来抑制信息序列干扰。在此基础上，利用信息序列和训练序列经历相同信道衰落的特性，提出一种基于加权最小二乘(WLS)的迭代信道估计与检测方案。新方案利用Kalman滤波检测器代替确定性最大似然(DML)检测器，将检测符号序列看作附加的训练序列用于信道估计，从而可以显著提高信道估计性能。仿真结果表明，新方案可以有效消除信息序列干扰，且性能和计算复杂度均优于现有的同类方案。
与传统的时分/频分复用训练序列相比，采用叠加训练序列的传输方案可以有效地提高系统的频谱利用率。然而，叠加方案中训练序列与信息序列的相互干扰会造成系统性能的严重下降，如何有效消除信息干扰是提高信道估计性能的关键。该文针对时变衰落信道，首先提出一种新的基于一阶统计量信道估计算法。该算法利用基扩展模型(BEM)构建时变信道，通过时域分块平均的方法来抑制信息序列干扰。在此基础上，利用信息序列和训练序列经历相同信道衰落的特性，提出一种基于加权最小二乘(WLS)的迭代信道估计与检测方案。新方案利用Kalman滤波检测器代替确定性最大似然(DML)检测器，将检测符号序列看作附加的训练序列用于信道估计，从而可以显著提高信道估计性能。仿真结果表明，新方案可以有效消除信息序列干扰，且性能和计算复杂度均优于现有的同类方案。
2013, 35(9): 2200-2205.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01576
摘要:
针对短突发信号的载波同步问题，该文提出联合旋转平均周期图和解调软信息的载波估计算法。该算法首先对导频信息旋转不同频偏，利用平均周期图法进行载波粗估计，然后以解调软信息的最大均方软输出为准则，采用分步式搜索进一步进行载波细估计。仿真结果表明该联合算法在导频开销较小的条件下，误码性能接近最佳相干解调性能，且复杂度较低，频偏估计范围可以达到50%的符号速率。当误比特率为10-2 ~ 10-4时，信噪比损失在0.3 dB内。
针对短突发信号的载波同步问题，该文提出联合旋转平均周期图和解调软信息的载波估计算法。该算法首先对导频信息旋转不同频偏，利用平均周期图法进行载波粗估计，然后以解调软信息的最大均方软输出为准则，采用分步式搜索进一步进行载波细估计。仿真结果表明该联合算法在导频开销较小的条件下，误码性能接近最佳相干解调性能，且复杂度较低，频偏估计范围可以达到50%的符号速率。当误比特率为10-2 ~ 10-4时，信噪比损失在0.3 dB内。
2013, 35(9): 2206-2212.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00171
摘要:
该文针对浅海远程水声信道提出合成孔径技术与直接序列扩频相结合的通信方案，并重点分析了影响通信质量的多普勒效应问题，提出了一种有效的多普勒估计和补偿算法。该补偿算法采用重采样与全相位快速傅里叶变换(AP-FFT)处理技术，实现了频率和相位的高精度估计，同时消除多普勒造成的时间模糊。该文利用声学工具箱对声信道进行了建模，对合成孔径通信系统进行了仿真验证。结果表明，该文所提出的多普勒补偿算法有效地抵抗了收发节点以较高航速相对运动时所产生的多普勒效应，实现了多虚拟子阵发射信号的相干叠加，减少了运动造成的合成孔径处理空间增益损失，显著改善了通信质量。
该文针对浅海远程水声信道提出合成孔径技术与直接序列扩频相结合的通信方案，并重点分析了影响通信质量的多普勒效应问题，提出了一种有效的多普勒估计和补偿算法。该补偿算法采用重采样与全相位快速傅里叶变换(AP-FFT)处理技术，实现了频率和相位的高精度估计，同时消除多普勒造成的时间模糊。该文利用声学工具箱对声信道进行了建模，对合成孔径通信系统进行了仿真验证。结果表明，该文所提出的多普勒补偿算法有效地抵抗了收发节点以较高航速相对运动时所产生的多普勒效应，实现了多虚拟子阵发射信号的相干叠加，减少了运动造成的合成孔径处理空间增益损失，显著改善了通信质量。
2013, 35(9): 2213-2219.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01290
摘要:
现有无线分组调度算法一般以最大化系统吞吐量或者保证用户之间公平性为目标。然而，不同视频分组之间存在着重要性差异，使得传统的内容无关调度算法不适用于无线视频传输。充分发掘视频分组之间存在的重要性差异并准确衡量视频分组的传输失真，能够在资源受限的无线环境下更合理地分配资源，提高视频传输质量。该文首先提出一种分组级别视频传输失真衡量模型，用于预测视频分组丢失对视频质量的影响，然后考虑分组时限的影响，提出分组级别的时限扩展模型。在此基础上，利用正交频分复用(OFDM)技术在无线资源(时域、频域及功率)分配上的灵活性，提出一种基于梯度的失真和时限感知调度算法。仿真结果表明该文所提出的调度算法相对于传统内容无关算法最大有4.3 dB的平均峰值信噪比(PSNR)增益。
现有无线分组调度算法一般以最大化系统吞吐量或者保证用户之间公平性为目标。然而，不同视频分组之间存在着重要性差异，使得传统的内容无关调度算法不适用于无线视频传输。充分发掘视频分组之间存在的重要性差异并准确衡量视频分组的传输失真，能够在资源受限的无线环境下更合理地分配资源，提高视频传输质量。该文首先提出一种分组级别视频传输失真衡量模型，用于预测视频分组丢失对视频质量的影响，然后考虑分组时限的影响，提出分组级别的时限扩展模型。在此基础上，利用正交频分复用(OFDM)技术在无线资源(时域、频域及功率)分配上的灵活性，提出一种基于梯度的失真和时限感知调度算法。仿真结果表明该文所提出的调度算法相对于传统内容无关算法最大有4.3 dB的平均峰值信噪比(PSNR)增益。
2013, 35(9): 2220-2226.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01343
摘要:
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法，该算法中，粒子位置的编码采用量子比特实现，利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态，并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络，实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化，建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明，该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法，并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法，该算法中，粒子位置的编码采用量子比特实现，利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态，并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络，实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化，建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明，该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法，并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。
2013, 35(9): 2227-2233.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01588
摘要:
传统启发式方法求解QoS组播路由问题复杂度高，收敛速率慢，无法满足实际需求。该文提出一种基于子节点编码的和声搜索算法以解决该问题。在和声搜索算法的基础上，该算法设计了新的初始解及新解生成方式，提升了算法执行效率；提出了参数动态调整方案，兼顾了全局搜索以及局部搜索能力；同时设计了一种基于子节点的组播树编码方式，加快了新解生成过程。通过理论分析仿真实验，证明了该文算法的低复杂度，表明该文算法在收敛速率和代价方面具有明显优势。
传统启发式方法求解QoS组播路由问题复杂度高，收敛速率慢，无法满足实际需求。该文提出一种基于子节点编码的和声搜索算法以解决该问题。在和声搜索算法的基础上，该算法设计了新的初始解及新解生成方式，提升了算法执行效率；提出了参数动态调整方案，兼顾了全局搜索以及局部搜索能力；同时设计了一种基于子节点的组播树编码方式，加快了新解生成过程。通过理论分析仿真实验，证明了该文算法的低复杂度，表明该文算法在收敛速率和代价方面具有明显优势。
2013, 35(9): 2234-2239.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527
摘要:
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题，该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题，并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件，同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性，从而有效地保证了算法的重建性能，提升了算法的定位精度。实验结果表明，基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法，目标的定位精度得到了较大地提升。
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题，该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题，并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件，同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性，从而有效地保证了算法的重建性能，提升了算法的定位精度。实验结果表明，基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法，目标的定位精度得到了较大地提升。
2013, 35(9): 2240-2246.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01590
摘要:
在现实世界中，社会网络结构并不是一成不变的，而是随着时间的推移不断变化，同样社区作为社会网络的一个本质特性也是如此。为了揭示真实的网络社区结构，该文提出一种基于属性加权网络的增量式动态社区发现算法，将网络的属性信息融合在拓扑图中，定义了节点与社区之间的拓扑势吸引，利用网络相对于前一时刻的改变量不断更新完善当前时刻社区结构。通过在真实网络数据上进行实验仿真，证明此算法能够更有效、更实时地发现有意义的社区结构，并具有较小的时间复杂性。
在现实世界中，社会网络结构并不是一成不变的，而是随着时间的推移不断变化，同样社区作为社会网络的一个本质特性也是如此。为了揭示真实的网络社区结构，该文提出一种基于属性加权网络的增量式动态社区发现算法，将网络的属性信息融合在拓扑图中，定义了节点与社区之间的拓扑势吸引，利用网络相对于前一时刻的改变量不断更新完善当前时刻社区结构。通过在真实网络数据上进行实验仿真，证明此算法能够更有效、更实时地发现有意义的社区结构，并具有较小的时间复杂性。
2013, 35(9): 2247-2253.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01360
摘要:
资源共享是分布式计算的核心问题，平衡负载是实现资源共享的基本手段。现有的负载均衡算法多局限于同构网络，伴随计算终端多元化的发展趋势，面向异构网络的负载均衡需求也不断增加。该文基于经典的扩散算法，提出一种适用于异构网络环境的新的动态负载均衡算法，并通过严格的数学方法证明了算法中各结点可收敛于平衡点。实验结果表明，该算法的收敛性能优于Rotaru等人(2004)提出的GDA算法，并且对于网状网络、星型网络和花环网络等经典结构都有良好的收敛性，即便在随机生成的网络结构中，仍然保持了较快的收敛速度。
资源共享是分布式计算的核心问题，平衡负载是实现资源共享的基本手段。现有的负载均衡算法多局限于同构网络，伴随计算终端多元化的发展趋势，面向异构网络的负载均衡需求也不断增加。该文基于经典的扩散算法，提出一种适用于异构网络环境的新的动态负载均衡算法，并通过严格的数学方法证明了算法中各结点可收敛于平衡点。实验结果表明，该算法的收敛性能优于Rotaru等人(2004)提出的GDA算法，并且对于网状网络、星型网络和花环网络等经典结构都有良好的收敛性，即便在随机生成的网络结构中，仍然保持了较快的收敛速度。
2013, 35(9): 2254-2260.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01669
摘要:
鉴于当前路由系统失效恢复未能有效解决备份拓扑存储代价、冗余恢复能力以及自治域利益保护等问题，该文在致瘫攻击易造成网络级联失效的背景下提出一种基于结构化备份子图的失效恢复方法3R(Robust Route Recovery)。首先，设计拓扑关键点和重要邻接点生成算法，满足了备份子图基数小、增长率低的实际存储需求，且具备同一子图内多点冗余恢复特性；其次，为充分考量自治域利益诉求，设计基于流量权重的相邻链路排序算法，折中路由失效恢复与私有路由策略的双重需求；在此基础上，利用多次迭代生成各冗余恢复集合的备份子图。实验结果证实了方法的有效性。
鉴于当前路由系统失效恢复未能有效解决备份拓扑存储代价、冗余恢复能力以及自治域利益保护等问题，该文在致瘫攻击易造成网络级联失效的背景下提出一种基于结构化备份子图的失效恢复方法3R(Robust Route Recovery)。首先，设计拓扑关键点和重要邻接点生成算法，满足了备份子图基数小、增长率低的实际存储需求，且具备同一子图内多点冗余恢复特性；其次，为充分考量自治域利益诉求，设计基于流量权重的相邻链路排序算法，折中路由失效恢复与私有路由策略的双重需求；在此基础上，利用多次迭代生成各冗余恢复集合的备份子图。实验结果证实了方法的有效性。
2013, 35(9): 2261-2265.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01732
摘要:
该文针对太阳能光伏发电系统中一种重要的拓扑结构Superbuck变换器进行非线性动力学研究。根据变换器的状态方程，采用频闪映射方法得到变换器的离散映射模型，然后以参考电压为分岔参数得到电感电流的分岔图。最后通过建立实验电路来研究变换器的非线性动力学行为，验证系统从稳定到倍周期分岔直至混沌态的演化过程，同时通过分析电感电流的功率谱图，证明应用混沌技术可以有效地降低系统的电磁干扰(EMI)。
该文针对太阳能光伏发电系统中一种重要的拓扑结构Superbuck变换器进行非线性动力学研究。根据变换器的状态方程，采用频闪映射方法得到变换器的离散映射模型，然后以参考电压为分岔参数得到电感电流的分岔图。最后通过建立实验电路来研究变换器的非线性动力学行为，验证系统从稳定到倍周期分岔直至混沌态的演化过程，同时通过分析电感电流的功率谱图，证明应用混沌技术可以有效地降低系统的电磁干扰(EMI)。
2013, 35(9): 2266-2271.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01036
摘要:
在存储服务中，可搜索加密方案使得用户能够有选择地访问其密文数据，同时还能确保用户搜索数据的机密性。基于连接关键词(即多个关键词的布尔组合)的可搜索加密方案因其更高的搜索精度在安全存储服务中有着重要的应用价值。目前已有的基于连接关键词的可搜索加密方案存在诸如连接关键词的陷门太大、搜索效率不高及不支持多用户等问题。该文采用授权用户和存储服务器先后对关键词加密的方式提出了一个高效的基于连接关键词的可搜索加密方案，使得授权用户能够利用连接关键词的陷门搜索加密文档。在确定性Diffie-Hellman问题假设下，证明了方案的安全性。通过与现有方案相比较，提出的方案在通信和计算代价，即搜索陷门大小、关键词加密和搜索的速度等方面的综合效率得到提高。此外，提出的方案支持多用户，即能够动态地增加和撤销用户，使得用户能够直接在存储服务器上进行数据共享。
在存储服务中，可搜索加密方案使得用户能够有选择地访问其密文数据，同时还能确保用户搜索数据的机密性。基于连接关键词(即多个关键词的布尔组合)的可搜索加密方案因其更高的搜索精度在安全存储服务中有着重要的应用价值。目前已有的基于连接关键词的可搜索加密方案存在诸如连接关键词的陷门太大、搜索效率不高及不支持多用户等问题。该文采用授权用户和存储服务器先后对关键词加密的方式提出了一个高效的基于连接关键词的可搜索加密方案，使得授权用户能够利用连接关键词的陷门搜索加密文档。在确定性Diffie-Hellman问题假设下，证明了方案的安全性。通过与现有方案相比较，提出的方案在通信和计算代价，即搜索陷门大小、关键词加密和搜索的速度等方面的综合效率得到提高。此外，提出的方案支持多用户，即能够动态地增加和撤销用户，使得用户能够直接在存储服务器上进行数据共享。
2013, 35(9): 2272-2277.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00027
摘要:
该文提出了一种分析导体目标电磁散射特性的有效数值方法，该方法基于特征基函数法，将改进后的快速偶极子法与之相结合，把远场组间的矩阵矢量积转化为聚集-转移-发散的形式，从而加速次要特征基函数和缩减矩阵构建过程中的矩阵矢量相乘的速度。与传统的快速偶极子法结合特征基函数法相比较，在同等精度下，计算时间和内存消耗都得到了有效地缩减，数值结果证明了该方法的精确性和有效性。
该文提出了一种分析导体目标电磁散射特性的有效数值方法，该方法基于特征基函数法，将改进后的快速偶极子法与之相结合，把远场组间的矩阵矢量积转化为聚集-转移-发散的形式，从而加速次要特征基函数和缩减矩阵构建过程中的矩阵矢量相乘的速度。与传统的快速偶极子法结合特征基函数法相比较，在同等精度下，计算时间和内存消耗都得到了有效地缩减，数值结果证明了该方法的精确性和有效性。
2013, 35(9): 2278-2282.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01380
摘要:
在2012年第15届国际公钥密码学(PKC)年会上，Fujioka等人利用密钥封装机制(KEM)提出了认证密钥交换(AKE)协议的一个通用构造，称为GC协议，并在CK+模型下证明了该协议的安全性。该文对GC协议进行了安全性分析，指出该协议是不安全的，难于抵抗不知道任何秘密信息的外部攻击者实施的假冒攻击，进一步分析了原协议安全性证明中被疏忽之处。
在2012年第15届国际公钥密码学(PKC)年会上，Fujioka等人利用密钥封装机制(KEM)提出了认证密钥交换(AKE)协议的一个通用构造，称为GC协议，并在CK+模型下证明了该协议的安全性。该文对GC协议进行了安全性分析，指出该协议是不安全的，难于抵抗不知道任何秘密信息的外部攻击者实施的假冒攻击，进一步分析了原协议安全性证明中被疏忽之处。
2013, 35(9): 2283-2286.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01497
摘要:
神经元细胞通过动作电位进行通信，这些动作电位包含了神经元活动的最关键信息。在论述动作电位在离散小波变换(DWT)域的稀疏特性和分析压缩感知(Compressive Sensing, CS)测量动作电位的基础上，该文提出了一种采用随机滤波对动作电位进行压缩感知测量的方法。从信号恢复和物理可实现性两方面，对比了3种压缩测量的实现方法，从对实测数据的处理结果说明基于随机滤波CS的动作电位测量方案是一种能对动作电位进行压缩，系统复杂度低且最易实现的压缩采样方案。
神经元细胞通过动作电位进行通信，这些动作电位包含了神经元活动的最关键信息。在论述动作电位在离散小波变换(DWT)域的稀疏特性和分析压缩感知(Compressive Sensing, CS)测量动作电位的基础上，该文提出了一种采用随机滤波对动作电位进行压缩感知测量的方法。从信号恢复和物理可实现性两方面，对比了3种压缩测量的实现方法，从对实测数据的处理结果说明基于随机滤波CS的动作电位测量方案是一种能对动作电位进行压缩，系统复杂度低且最易实现的压缩采样方案。
