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2015年 第37卷 第7期
2015, 37(7): 1525-1530.
doi: 10.11999/JEIT141540
摘要:
在认知无线电网络中，高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。该文主要研究了MIMO场景下的频谱感知问题。考虑到频谱被主用户占用和频谱空闲这两种场景下，认知用户各天线接收到信号之间的相关结构有差异，针对接收信号的采样协方差矩阵，提出了局部方差的概念，并在此基础上设计了基于局部方差的MIMO频谱感知方法。根据渐近分布理论，推导了所述方法的理论检测门限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分别分析了AWGN信道和Rayleigh信道下该方法的检测性能，并与相关的感知算法进行了对比。结果表明：在相同的环境下，该文所提方法相比其他方法检测性能更高，且所需的采样点数更小，能够实现快速且精确的检测。
在认知无线电网络中，高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。该文主要研究了MIMO场景下的频谱感知问题。考虑到频谱被主用户占用和频谱空闲这两种场景下，认知用户各天线接收到信号之间的相关结构有差异，针对接收信号的采样协方差矩阵，提出了局部方差的概念，并在此基础上设计了基于局部方差的MIMO频谱感知方法。根据渐近分布理论，推导了所述方法的理论检测门限。最后，采用蒙特卡洛仿真方法，分别分析了AWGN信道和Rayleigh信道下该方法的检测性能，并与相关的感知算法进行了对比。结果表明：在相同的环境下，该文所提方法相比其他方法检测性能更高，且所需的采样点数更小，能够实现快速且精确的检测。
2015, 37(7): 1531-1537.
doi: 10.11999/JEIT141283
摘要:
在认知无线电(CR)网络中，针对检测频段突然被主用户(PU)占用导致次用户频谱检测性能较差的情况。该文提出一种基于反馈叠加原理的改进循环平稳特征检测算法，该算法通过将检测周期后半部分采样点的瞬时采样值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时采样值上，在不延长检测时间的基础上，提高了整个检测周期的判决统计值，从而提高了系统检测性能。并且从理论上详细分析了该算法的检测概率，虚警概率与吞吐量。仿真结果表明，该算法的检测性能优于传统循环平稳特征检测算法和传统能量检测算法，并且保证了不错的用户数据吞吐量。
在认知无线电(CR)网络中，针对检测频段突然被主用户(PU)占用导致次用户频谱检测性能较差的情况。该文提出一种基于反馈叠加原理的改进循环平稳特征检测算法，该算法通过将检测周期后半部分采样点的瞬时采样值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时采样值上，在不延长检测时间的基础上，提高了整个检测周期的判决统计值，从而提高了系统检测性能。并且从理论上详细分析了该算法的检测概率，虚警概率与吞吐量。仿真结果表明，该算法的检测性能优于传统循环平稳特征检测算法和传统能量检测算法，并且保证了不错的用户数据吞吐量。
2015, 37(7): 1538-1543.
doi: 10.11999/JEIT141275
摘要:
对于多径自干扰信道场景下同时同频全双工(CCFD)无线通信系统，考虑射频域多抽头自干扰抵消技术，现有研究多集中于实验验证，缺少抽头个数与延迟设置、幅度和相位等参数对自干扰抵消性能的影响分析，不利于工程参数的选取。针对此问题，在已知抽头个数和延迟设置的情况下，该文给出各个抽头幅度和相位的求解方法，并推导了幅度和相位误差对自干扰抵消性能影响的理论表达式。分析与仿真表明，对于特定抽头个数，当最大抽头延迟小于自干扰信号主径延迟时，自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而增加，而当最大抽头延迟大于约两倍自干扰信号主径延迟时，自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而减少；对于特定抽头延迟范围，当抽头个数增加或自干扰信号带宽减少时，自干扰抵消值随之变大；对于特定的延迟设置，随着幅度或相位误差的增加，自干扰抵消值越来越小。
对于多径自干扰信道场景下同时同频全双工(CCFD)无线通信系统，考虑射频域多抽头自干扰抵消技术，现有研究多集中于实验验证，缺少抽头个数与延迟设置、幅度和相位等参数对自干扰抵消性能的影响分析，不利于工程参数的选取。针对此问题，在已知抽头个数和延迟设置的情况下，该文给出各个抽头幅度和相位的求解方法，并推导了幅度和相位误差对自干扰抵消性能影响的理论表达式。分析与仿真表明，对于特定抽头个数，当最大抽头延迟小于自干扰信号主径延迟时，自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而增加，而当最大抽头延迟大于约两倍自干扰信号主径延迟时，自干扰抵消值随着最大抽头延迟的增加而减少；对于特定抽头延迟范围，当抽头个数增加或自干扰信号带宽减少时，自干扰抵消值随之变大；对于特定的延迟设置，随着幅度或相位误差的增加，自干扰抵消值越来越小。
2015, 37(7): 1544-1549.
doi: 10.11999/JEIT141382
摘要:
基于频率选择性信道中由一个发射节点、一个目标节点和多个中继节点构成的中继网络，该文提出一种新型的分布式波束形成技术。该技术除了在中继节点上采用滤波而后转发的中继数据中转策略之外，在接收节点也配备一个有限长响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器，共同均衡发射节点与中继节点以及中继节点与接收节点之间的频率选择性信道。该文中，此两种滤波器将得到联合优化以提高接收节点的服务质量，并同时满足中继节点的发射功率限制。仿真结果表明，相较于放大而后转发以及滤波而后转发但无接收滤波器的波束形成器而言，所提波束形成技术极大地提高了频率选择性信道中中继网络的性能。
基于频率选择性信道中由一个发射节点、一个目标节点和多个中继节点构成的中继网络，该文提出一种新型的分布式波束形成技术。该技术除了在中继节点上采用滤波而后转发的中继数据中转策略之外，在接收节点也配备一个有限长响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器，共同均衡发射节点与中继节点以及中继节点与接收节点之间的频率选择性信道。该文中，此两种滤波器将得到联合优化以提高接收节点的服务质量，并同时满足中继节点的发射功率限制。仿真结果表明，相较于放大而后转发以及滤波而后转发但无接收滤波器的波束形成器而言，所提波束形成技术极大地提高了频率选择性信道中中继网络的性能。
2015, 37(7): 1550-1555.
doi: 10.11999/JEIT141455
摘要:
双向中继协同通信系统的两用户节点通过中继节点相互交换信息，显示了其在频谱效率上的优势。在系统装备多天线的情况下，为进一步改善误比特率性能，论文提出一种基于格规约算法的用户联合预编码与检测算法。该算法通过一次复数域格规约处理来提高信道增益矩阵的正交性，预编码和检测算法联合应用处理后的矩阵，中继节点仅需要对接收信号进行求模运算和放大转发，算法的复杂度主要集中在两用户节点上。仿真结果显示：相比于传统的预编码和检测算法，用户联合预编码与检测算法在计算复杂度仅增加了对信道增益矩阵一次格规约计算的前提下，可显著降低系统的误比特率，提高分集增益，具有工程实用价值。
双向中继协同通信系统的两用户节点通过中继节点相互交换信息，显示了其在频谱效率上的优势。在系统装备多天线的情况下，为进一步改善误比特率性能，论文提出一种基于格规约算法的用户联合预编码与检测算法。该算法通过一次复数域格规约处理来提高信道增益矩阵的正交性，预编码和检测算法联合应用处理后的矩阵，中继节点仅需要对接收信号进行求模运算和放大转发，算法的复杂度主要集中在两用户节点上。仿真结果显示：相比于传统的预编码和检测算法，用户联合预编码与检测算法在计算复杂度仅增加了对信道增益矩阵一次格规约计算的前提下，可显著降低系统的误比特率，提高分集增益，具有工程实用价值。
2015, 37(7): 1556-1561.
doi: 10.11999/JEIT141322
摘要:
为了解决窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列的估计问题，该文在已知码片速率和伪码周期的前提下，提出一种结合矩阵特征分解和线性调频Z变换的伪码序列盲估计算法。该方法对接收信号分段获得观察向量，并对观察向量的相关矩阵进行特征分解，最后应用改进的最小描述长度(MDL)准则和线性调频Z变换(CZT)对特征向量进行处理，可以估计出窄带干扰信号，同时还可以估计出信号的载频和伪码序列。仿真实验给出了不同干扰信号和不同伪码序列长度时算法的性能曲线，理论分析和仿真结果都表明了该方法能有效地工作在较低的信噪比下。
为了解决窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列的估计问题，该文在已知码片速率和伪码周期的前提下，提出一种结合矩阵特征分解和线性调频Z变换的伪码序列盲估计算法。该方法对接收信号分段获得观察向量，并对观察向量的相关矩阵进行特征分解，最后应用改进的最小描述长度(MDL)准则和线性调频Z变换(CZT)对特征向量进行处理，可以估计出窄带干扰信号，同时还可以估计出信号的载频和伪码序列。仿真实验给出了不同干扰信号和不同伪码序列长度时算法的性能曲线，理论分析和仿真结果都表明了该方法能有效地工作在较低的信噪比下。
2015, 37(7): 1562-1568.
doi: 10.11999/JEIT141204
摘要:
针对缺乏有效联盟收益分配机制，导致发送端拒绝协作，同时发送信号，造成接收端信号重叠，该文提出一种基于博弈的安全联盟组网方法。首先，将协作博弈机制中的收益分摊机制引入安全联盟组网自适应形成方法，建立发送端联盟组网模型。然后，为实现联盟方式组网，基于博弈方法将联盟组网相比非联盟时增加的总安全速率作为可转移的收益函数，平均分配给组网内各个发送端；之后，发送端遍历所有可能形成的联盟组网，得到均摊收益最大的联盟组网方式；最后，发送端自适应形成该联盟组网，无需发送信号或相同需求下窃听信道条件最坏的发送端发信号，其余所有发送端通过发送人工噪声进行协作。仿真分析验证了该方法的公平性和有效性，当发送端功率等于20 mW时，高斯信道下的网络平均安全速率相比初始状态提高1.8 。
针对缺乏有效联盟收益分配机制，导致发送端拒绝协作，同时发送信号，造成接收端信号重叠，该文提出一种基于博弈的安全联盟组网方法。首先，将协作博弈机制中的收益分摊机制引入安全联盟组网自适应形成方法，建立发送端联盟组网模型。然后，为实现联盟方式组网，基于博弈方法将联盟组网相比非联盟时增加的总安全速率作为可转移的收益函数，平均分配给组网内各个发送端；之后，发送端遍历所有可能形成的联盟组网，得到均摊收益最大的联盟组网方式；最后，发送端自适应形成该联盟组网，无需发送信号或相同需求下窃听信道条件最坏的发送端发信号，其余所有发送端通过发送人工噪声进行协作。仿真分析验证了该方法的公平性和有效性，当发送端功率等于20 mW时，高斯信道下的网络平均安全速率相比初始状态提高1.8 。
2015, 37(7): 1569-1574.
doi: 10.11999/JEIT141364
摘要:
现有的关于物理层网络编码(PNC)的研究多建立在时钟已完全同步的基础上，对PNC的符号时钟同步研究较少。而实际上符号时钟在PNC中是必不可少的。针对这一问题，该文提出一种新的基于正交训练序列适用于双向中继信道PNC的符号时钟估计方法。该方法根据最大似然估计准则，运用基于离散傅里叶变换(DFT)的插值算法来估计时钟误差。仿真结果表明，所提出的DFT插值算法性能优越，在信噪比(SNR)大于10 dB的条件下，系统的均方误差(MSE)性能比经典优选采样点法提升1个数量级，并且非常逼近修正克拉美罗界(MCRB)。
现有的关于物理层网络编码(PNC)的研究多建立在时钟已完全同步的基础上，对PNC的符号时钟同步研究较少。而实际上符号时钟在PNC中是必不可少的。针对这一问题，该文提出一种新的基于正交训练序列适用于双向中继信道PNC的符号时钟估计方法。该方法根据最大似然估计准则，运用基于离散傅里叶变换(DFT)的插值算法来估计时钟误差。仿真结果表明，所提出的DFT插值算法性能优越，在信噪比(SNR)大于10 dB的条件下，系统的均方误差(MSE)性能比经典优选采样点法提升1个数量级，并且非常逼近修正克拉美罗界(MCRB)。
2015, 37(7): 1575-1579.
doi: 10.11999/JEIT141459
摘要:
咬尾卷积码的传统译码算法没有考虑咬尾格形图的循环性，译码起始位置固定，译码效率相对较低。该文首次证明了咬尾卷积码基于格形图的译码算法与译码起始位置无关，即从任意位置开始译码得到的最优咬尾路径即为全局最优咬尾路径。基于此提出一种基于可信位置排序的咬尾卷积码译码算法。新算法利用咬尾格形图的循环性，根据接收到的信道输出序列估算每个译码起始位置的可靠性，从而选择一个可靠性最高的译码起始位置。和传统译码算法相比，所提算法具有更快的收敛速度。
咬尾卷积码的传统译码算法没有考虑咬尾格形图的循环性，译码起始位置固定，译码效率相对较低。该文首次证明了咬尾卷积码基于格形图的译码算法与译码起始位置无关，即从任意位置开始译码得到的最优咬尾路径即为全局最优咬尾路径。基于此提出一种基于可信位置排序的咬尾卷积码译码算法。新算法利用咬尾格形图的循环性，根据接收到的信道输出序列估算每个译码起始位置的可靠性，从而选择一个可靠性最高的译码起始位置。和传统译码算法相比，所提算法具有更快的收敛速度。
2015, 37(7): 1580-1585.
doi: 10.11999/JEIT141294
摘要:
高效的差错控制编码技术(ECC)可以增强无线传感器网络传输稳定性、网络的能量利用效率。为了充分利用无线传感器网络中蕴含的分集资源应对恶劣信道环境导致的高差错概率，该文研究了基于根校验全分集LDPC码的差错控制编码技术。首先，提出在分簇无线传感器网络中，基于根校验全分集LDPC码的编码方案；其次，设计了适用于所提方案的速率兼容全分集LDPC码字结构。最后，分析了所提编码系统的能效。仿真结果表明，在信道条件较差的环境中(仿真中，信道噪声大于410-4 mW)，采用该文的编码方案，能够显著提高无线传感器网络的能效。
高效的差错控制编码技术(ECC)可以增强无线传感器网络传输稳定性、网络的能量利用效率。为了充分利用无线传感器网络中蕴含的分集资源应对恶劣信道环境导致的高差错概率，该文研究了基于根校验全分集LDPC码的差错控制编码技术。首先，提出在分簇无线传感器网络中，基于根校验全分集LDPC码的编码方案；其次，设计了适用于所提方案的速率兼容全分集LDPC码字结构。最后，分析了所提编码系统的能效。仿真结果表明，在信道条件较差的环境中(仿真中，信道噪声大于410-4 mW)，采用该文的编码方案，能够显著提高无线传感器网络的能效。
2015, 37(7): 1586-1590.
doi: 10.11999/JEIT141219
摘要:
针对现有的异常事件检测算法准确率低和能量开销较大等问题，该文提出一种基于压缩感知(CS)和GM(1,1) 的异常事件检测方案。首先，基于分簇的思想将传感器节点的数据进行压缩采样后传输至Sink，针对传感器网络中数据稀疏度未知的特点，提出一种基于步长自适应的块稀疏信号重构算法。然后，Sink基于CM(1,1)对节点发生的异常进行预测，并对节点的工作状态进行自适应调整。仿真实验结果表明，相比于其它异常检测算法，该算法的误警率和漏检率较低，在保证异常事件检测可靠性的同时，有效地节省了节点能量。
针对现有的异常事件检测算法准确率低和能量开销较大等问题，该文提出一种基于压缩感知(CS)和GM(1,1) 的异常事件检测方案。首先，基于分簇的思想将传感器节点的数据进行压缩采样后传输至Sink，针对传感器网络中数据稀疏度未知的特点，提出一种基于步长自适应的块稀疏信号重构算法。然后，Sink基于CM(1,1)对节点发生的异常进行预测，并对节点的工作状态进行自适应调整。仿真实验结果表明，相比于其它异常检测算法，该算法的误警率和漏检率较低，在保证异常事件检测可靠性的同时，有效地节省了节点能量。
2015, 37(7): 1591-1597.
doi: 10.11999/JEIT141198
摘要:
间断连接无线网络中的节点以协作方式完成消息投递，恶意节点将严重影响网络性能。利用节点历史行为信息，该文提出一种恶意节点容忍的消息转发策略，节点结合直接观察信息与邻居节点的推荐信息，通过动态推荐声誉阈值感知节点恶意行为，进而利用证据理论量化节点信任度，从而检测网络中串谋及独立的恶意节点，为消息选择最优的转发节点。结果表明，在带有串谋的恶意攻击下，所提出的消息转发策略能准确检测出恶意节点，并显著提高消息投递率，改善平均时延。
间断连接无线网络中的节点以协作方式完成消息投递，恶意节点将严重影响网络性能。利用节点历史行为信息，该文提出一种恶意节点容忍的消息转发策略，节点结合直接观察信息与邻居节点的推荐信息，通过动态推荐声誉阈值感知节点恶意行为，进而利用证据理论量化节点信任度，从而检测网络中串谋及独立的恶意节点，为消息选择最优的转发节点。结果表明，在带有串谋的恶意攻击下，所提出的消息转发策略能准确检测出恶意节点，并显著提高消息投递率，改善平均时延。
2015, 37(7): 1598-1605.
doi: 10.11999/JEIT141336
摘要:
针对网络有限测量资源与多样化测量需求之间矛盾日趋凸显的问题，该文在可重构的网络测量模型基础上，对网络测量任务部署问题进行建模，并提出一种测量任务部署算法。该算法利用测量构件复用及组合原理，高效利用网络测量资源，从而支持对多样化并发测量任务的部署。仿真实验数据显示，算法在任务部署成功率和任务部署时间性能指标上较GCTS (Task-execution Scheduling schemes based on Graph Coloring)算法均得到显著提高，任务部署成功率不低于90%。
针对网络有限测量资源与多样化测量需求之间矛盾日趋凸显的问题，该文在可重构的网络测量模型基础上，对网络测量任务部署问题进行建模，并提出一种测量任务部署算法。该算法利用测量构件复用及组合原理，高效利用网络测量资源，从而支持对多样化并发测量任务的部署。仿真实验数据显示，算法在任务部署成功率和任务部署时间性能指标上较GCTS (Task-execution Scheduling schemes based on Graph Coloring)算法均得到显著提高，任务部署成功率不低于90%。
2015, 37(7): 1606-1611.
doi: 10.11999/JEIT141379
摘要:
高速IP网络的流量测量与异常检测是网络测量领域研究的热点。针对目前网络流量测量算法对小流估计精度偏低，对异常流量筛选能力较差的缺陷，该文提出一种基于业务流已抽样长度与完全抽样阈值S的自适应流抽样算法(AFPT)。AFPT算法根据完全抽样阈值S筛选对异常流量敏感相关的小流，同时根据业务流已抽样长度自适应调整抽样概率。仿真和实验结果表明，AFPT算法的估计误差与理论上界相符，具有较强的异常流量筛选能力，能够有效提高异常检测算法的准确率。
高速IP网络的流量测量与异常检测是网络测量领域研究的热点。针对目前网络流量测量算法对小流估计精度偏低，对异常流量筛选能力较差的缺陷，该文提出一种基于业务流已抽样长度与完全抽样阈值S的自适应流抽样算法(AFPT)。AFPT算法根据完全抽样阈值S筛选对异常流量敏感相关的小流，同时根据业务流已抽样长度自适应调整抽样概率。仿真和实验结果表明，AFPT算法的估计误差与理论上界相符，具有较强的异常流量筛选能力，能够有效提高异常检测算法的准确率。
2015, 37(7): 1612-1619.
doi: 10.11999/JEIT141255
摘要:
针对现有基于角色的访问控制(RBAC)研究存在角色设置单一使得适应性差、多域环境下角色或权限冗余、对资源管理关注不够等问题，论文提出支持资源管理的基于双层角色和组织的访问控制模型。通过双层角色划分，提出基于职能角色和任务角色的双层角色架构，使得模型更加符合实际，也更具适应性；引入组织的概念并与双层角色相结合，对角色和权限的概念加以扩展，形式化定义了提出的基于双层角色和组织的访问控制模型，描述了影响模型安全的职责分离约束和势约束。对模型的表达能力、复杂度进行了分析，分析表明该机制不仅保留了RBAC的特点与优势，且比RBAC具有较低的复杂度并更适合于由多个相似组织构成的分布式多域环境。
针对现有基于角色的访问控制(RBAC)研究存在角色设置单一使得适应性差、多域环境下角色或权限冗余、对资源管理关注不够等问题，论文提出支持资源管理的基于双层角色和组织的访问控制模型。通过双层角色划分，提出基于职能角色和任务角色的双层角色架构，使得模型更加符合实际，也更具适应性；引入组织的概念并与双层角色相结合，对角色和权限的概念加以扩展，形式化定义了提出的基于双层角色和组织的访问控制模型，描述了影响模型安全的职责分离约束和势约束。对模型的表达能力、复杂度进行了分析，分析表明该机制不仅保留了RBAC的特点与优势，且比RBAC具有较低的复杂度并更适合于由多个相似组织构成的分布式多域环境。
2015, 37(7): 1620-1625.
doi: 10.11999/JEIT141415
摘要:
针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题，该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理，并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明，相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚类精度。
针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题，该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理，并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明，相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚类精度。
2015, 37(7): 1626-1632.
doi: 10.11999/JEIT141433
摘要:
分类是一种监督学习方法，通过在训练数据集学习模型判定未知样本的类标号。与传统的分类思想不同，该文从影响函数的角度理解分类，即从训练样本集对未知样本的影响来判定未知样本的类标号。首先介绍基于影响函数分类的思想；其次给出影响函数的定义，设计3种影响函数；最后基于这3种影响函数，提出基于影响函数的k-近邻(kNN)分类方法。并将该方法应用到非平衡数据集分类中。在18个UCI数据集上的实验结果表明，基于影响函数的k-近邻分类方法的分类性能好于传统的k-近邻分类方法，且对非平衡数据集分类有效。
分类是一种监督学习方法，通过在训练数据集学习模型判定未知样本的类标号。与传统的分类思想不同，该文从影响函数的角度理解分类，即从训练样本集对未知样本的影响来判定未知样本的类标号。首先介绍基于影响函数分类的思想；其次给出影响函数的定义，设计3种影响函数；最后基于这3种影响函数，提出基于影响函数的k-近邻(kNN)分类方法。并将该方法应用到非平衡数据集分类中。在18个UCI数据集上的实验结果表明，基于影响函数的k-近邻分类方法的分类性能好于传统的k-近邻分类方法，且对非平衡数据集分类有效。
2015, 37(7): 1633-1638.
doi: 10.11999/JEIT141429
摘要:
针对目前大多数面向指针应用程序的线程数据预取方法在预取距离控制方面的不足，该文提出一种基于缓存行为特征的数据预取距离控制策略。该策略利用指针应用程序执行时的数据缓存特征构建预取距离控制模型，以避免共享缓存污染，降低系统资源竞争，并通过忽略对部分非循环依赖数据预取平衡帮助线程与主线程间的执行任务，提高线程数据预取的时效性。实验结果表明，通过该策略控制线程数据预取距离能进一步提高线程预取性能。
针对目前大多数面向指针应用程序的线程数据预取方法在预取距离控制方面的不足，该文提出一种基于缓存行为特征的数据预取距离控制策略。该策略利用指针应用程序执行时的数据缓存特征构建预取距离控制模型，以避免共享缓存污染，降低系统资源竞争，并通过忽略对部分非循环依赖数据预取平衡帮助线程与主线程间的执行任务，提高线程数据预取的时效性。实验结果表明，通过该策略控制线程数据预取距离能进一步提高线程预取性能。
2015, 37(7): 1639-1645.
doi: 10.11999/JEIT141324
摘要:
目前压缩测量的应用研究主要集中在重构图像方面，但是很多应用中最终目的是检测和跟踪。直接基于压缩测量的检测和跟踪问题尚未解决。该文首次建立一种压缩域到空间域的映射模型，并提出一种无需重构任何图像且直接从低维压缩测量中经解码进行目标跟踪的方法，并分析其应用于天基红外探测的可能性。该方法利用Hadamard测量矩阵构建红外压缩成像系统，采用自适应压缩背景差分法从低维压缩测量信息中分离背景和前景，再从压缩前景信息中解码目标空间位置，并结合数据关联和Kalman滤波算法解决了杂波环境下点目标跟踪问题。理论分析和仿真实验结果表明，该方法能利用少量压缩测量实现目标跟踪任务，并减小探测器规格及相关算法的计算复杂度和存储代价。
目前压缩测量的应用研究主要集中在重构图像方面，但是很多应用中最终目的是检测和跟踪。直接基于压缩测量的检测和跟踪问题尚未解决。该文首次建立一种压缩域到空间域的映射模型，并提出一种无需重构任何图像且直接从低维压缩测量中经解码进行目标跟踪的方法，并分析其应用于天基红外探测的可能性。该方法利用Hadamard测量矩阵构建红外压缩成像系统，采用自适应压缩背景差分法从低维压缩测量信息中分离背景和前景，再从压缩前景信息中解码目标空间位置，并结合数据关联和Kalman滤波算法解决了杂波环境下点目标跟踪问题。理论分析和仿真实验结果表明，该方法能利用少量压缩测量实现目标跟踪任务，并减小探测器规格及相关算法的计算复杂度和存储代价。
2015, 37(7): 1646-1653.
doi: 10.11999/JEIT141362
摘要:
为解决基于外观模型和传统机器学习目标跟踪易出现目标漂移甚至跟踪失败的问题，该文提出以跟踪-学习-检测(TLD)算法为框架，基于增强群跟踪器(FoT)和深度学习的目标跟踪算法。FoT实现目标的预测与跟踪，增添基于时空上下文级联预测器提高预测局部跟踪器的成功率，快速随机采样一致性算法评估全局运动模型，提高目标跟踪的精确度。深度去噪自编码器和支持向量机分类器构建深度检测器，结合全局多尺度扫描窗口搜索策略检测可能的目标。加权P-N学习对样本加权处理，提高分类器的分类精确度。与其它跟踪算法相比较，在复杂环境下，不同图片序列实验结果表明，该算法在遮挡、相似背景等条件下具有更高的准确度和鲁棒性。
为解决基于外观模型和传统机器学习目标跟踪易出现目标漂移甚至跟踪失败的问题，该文提出以跟踪-学习-检测(TLD)算法为框架，基于增强群跟踪器(FoT)和深度学习的目标跟踪算法。FoT实现目标的预测与跟踪，增添基于时空上下文级联预测器提高预测局部跟踪器的成功率，快速随机采样一致性算法评估全局运动模型，提高目标跟踪的精确度。深度去噪自编码器和支持向量机分类器构建深度检测器，结合全局多尺度扫描窗口搜索策略检测可能的目标。加权P-N学习对样本加权处理，提高分类器的分类精确度。与其它跟踪算法相比较，在复杂环境下，不同图片序列实验结果表明，该算法在遮挡、相似背景等条件下具有更高的准确度和鲁棒性。
2015, 37(7): 1654-1659.
doi: 10.11999/JEIT141325
摘要:
现有子空间跟踪方法较好地解决了目标表观变化和遮挡问题，但是它对复杂背景下目标跟踪的鲁棒性较差。针对此问题，该文首先提出一种基于Fisher准则的在线判别式字典学习模型，利用块坐标下降和替换操作设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新。其次，定义候选目标编码系数与目标样本编码系数均值之间的距离为系数误差，提出以候选目标的重构误差与系数误差的组合作为粒子滤波的观测似然跟踪目标。实验结果表明：与现有跟踪方法相比，该文跟踪方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。
现有子空间跟踪方法较好地解决了目标表观变化和遮挡问题，但是它对复杂背景下目标跟踪的鲁棒性较差。针对此问题，该文首先提出一种基于Fisher准则的在线判别式字典学习模型，利用块坐标下降和替换操作设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新。其次，定义候选目标编码系数与目标样本编码系数均值之间的距离为系数误差，提出以候选目标的重构误差与系数误差的组合作为粒子滤波的观测似然跟踪目标。实验结果表明：与现有跟踪方法相比，该文跟踪方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。
2015, 37(7): 1660-1666.
doi: 10.11999/JEIT141321
摘要:
针对核跟踪算法中的背景信息弃用和空间结构丢失问题，该文提出一种基于二阶空间直方图的双核式目标跟踪算法。该算法以二阶空间直方图为目标表示模型，以相似度和对比度为目标判断准则，来建立全新的目标函数；并依据多变量泰勒展开和目标函数最大化方法，推导出双核式目标位移公式；最后使用均值漂移程序递归地获得了目标的最优位置。通过对各种条件下运动目标的跟踪验证了算法的有效性。
针对核跟踪算法中的背景信息弃用和空间结构丢失问题，该文提出一种基于二阶空间直方图的双核式目标跟踪算法。该算法以二阶空间直方图为目标表示模型，以相似度和对比度为目标判断准则，来建立全新的目标函数；并依据多变量泰勒展开和目标函数最大化方法，推导出双核式目标位移公式；最后使用均值漂移程序递归地获得了目标的最优位置。通过对各种条件下运动目标的跟踪验证了算法的有效性。
2015, 37(7): 1667-1673.
doi: 10.11999/JEIT141271
摘要:
为了解决数字图像多重复制粘贴篡改检测问题，克服广义2近邻(g2NN)算法对匹配特征点漏检的缺点，该文提出逆序广义2近邻(Rg2NN)算法。在计算匹配特征点时，该算法采用逆序方式计算特征点之间的匹配关系，可以更加准确地计算出所有与待检测特征点相匹配的特征点。实验证明，Rg2NN算法比g2NN算法计算出来的匹配特征点更加准确，提高了g2NN算法对多重复制粘贴篡改图像的检测能力，当图像中的一块区域被复制后在多处粘贴，或多块区域被复制粘贴时可以准确计算出复制粘贴区域。
为了解决数字图像多重复制粘贴篡改检测问题，克服广义2近邻(g2NN)算法对匹配特征点漏检的缺点，该文提出逆序广义2近邻(Rg2NN)算法。在计算匹配特征点时，该算法采用逆序方式计算特征点之间的匹配关系，可以更加准确地计算出所有与待检测特征点相匹配的特征点。实验证明，Rg2NN算法比g2NN算法计算出来的匹配特征点更加准确，提高了g2NN算法对多重复制粘贴篡改图像的检测能力，当图像中的一块区域被复制后在多处粘贴，或多块区域被复制粘贴时可以准确计算出复制粘贴区域。
2015, 37(7): 1674-1680.
doi: 10.11999/JEIT141501
摘要:
针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题，该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同，该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制，而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系，克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能，给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明，所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差，在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。
针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题，该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同，该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制，而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系，克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能，给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明，所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差，在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。
2015, 37(7): 1681-1687.
doi: 10.11999/JEIT141450
摘要:
考虑到投影矩阵对压缩感知(CS)算法性能的影响，该文提出一种优化投影矩阵的算法。该方法提出可导的阈值函数，通过收缩Gram矩阵非对角元的方法压缩投影矩阵和稀疏字典的相关系数，引入基于沃尔夫条件(Wolfes conditions)的梯度下降法求解最佳投影矩阵，达到提高投影矩阵优化算法稳定度和重构信号精度的目的。通过基追踪(BP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法求解l0优化问题，用压缩感知方法实现随机稀疏向量、小波测试信号和图像信号的感知和重构。仿真实验表明，该文提出的投影矩阵优化算法能较大地提高重构信号的精度。
考虑到投影矩阵对压缩感知(CS)算法性能的影响，该文提出一种优化投影矩阵的算法。该方法提出可导的阈值函数，通过收缩Gram矩阵非对角元的方法压缩投影矩阵和稀疏字典的相关系数，引入基于沃尔夫条件(Wolfes conditions)的梯度下降法求解最佳投影矩阵，达到提高投影矩阵优化算法稳定度和重构信号精度的目的。通过基追踪(BP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法求解l0优化问题，用压缩感知方法实现随机稀疏向量、小波测试信号和图像信号的感知和重构。仿真实验表明，该文提出的投影矩阵优化算法能较大地提高重构信号的精度。
2015, 37(7): 1688-1694.
doi: 10.11999/JEIT141513
摘要:
传统的幅度约束波束形成器是一个非凸问题，需将原始模型化为线性规划进行间接求解。该文针对均匀线阵提出一种相位响应固定幅度响应约束(PFMC)的稳健波束形成方法。利用权矢量逆序列对应的传递函数与阵列响应函数只差一个相位因子这一性质，将阵列响应的相位设置为固定的线性相位，仅对阵列响应的实数幅度进行约束，从而得到一个凸的代价函数，最优权矢量可以利用内点法求出。同时考虑到协方差矩阵误差，利用最坏(WC)情况性能最优原理提出PFMC-WC算法改善PFMC的性能。与传统幅度约束波束形成器相比，减少了约束个数并省掉了恢复权矢量过程，从而降低了计算量。此外，由于相位响应得到保证，该文算法相对于传统算法具有更好的性能。仿真实验验证了该文算法的有效性。
传统的幅度约束波束形成器是一个非凸问题，需将原始模型化为线性规划进行间接求解。该文针对均匀线阵提出一种相位响应固定幅度响应约束(PFMC)的稳健波束形成方法。利用权矢量逆序列对应的传递函数与阵列响应函数只差一个相位因子这一性质，将阵列响应的相位设置为固定的线性相位，仅对阵列响应的实数幅度进行约束，从而得到一个凸的代价函数，最优权矢量可以利用内点法求出。同时考虑到协方差矩阵误差，利用最坏(WC)情况性能最优原理提出PFMC-WC算法改善PFMC的性能。与传统幅度约束波束形成器相比，减少了约束个数并省掉了恢复权矢量过程，从而降低了计算量。此外，由于相位响应得到保证，该文算法相对于传统算法具有更好的性能。仿真实验验证了该文算法的有效性。
2015, 37(7): 1695-1701.
doi: 10.11999/JEIT141315
摘要:
为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪，该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列，基于空间极化时频分析，在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型，然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵，再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计，最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。
为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪，该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列，基于空间极化时频分析，在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型，然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵，再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计，最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。
2015, 37(7): 1702-1709.
doi: 10.11999/JEIT141317
摘要:
该文针对几种伪随机码调制脉冲串信号，包括伪随机二相编码(PRBC)脉冲串信号、伪随机脉位调制(PPM)脉冲串信号及伪随机脉位调制与伪随机二相编码复合(PRBC-PPM)脉冲串信号，为解决单通道多分量情况下的信号分离和参数提取问题，提出基于奇异值比谱和周期积累的载频及伪码波形估计方法。通过构建奇异值比谱估计广义周期并完成周期积累，再取平方进行FFT变换，并以去载频处理后信号的实部累加和为衡量标准，精确估计出载频并完成脉位波形估计。最后通过内积计算估计出幅度和初始相位。仿真与分析说明该文方法在不同信噪比下的有效性。
该文针对几种伪随机码调制脉冲串信号，包括伪随机二相编码(PRBC)脉冲串信号、伪随机脉位调制(PPM)脉冲串信号及伪随机脉位调制与伪随机二相编码复合(PRBC-PPM)脉冲串信号，为解决单通道多分量情况下的信号分离和参数提取问题，提出基于奇异值比谱和周期积累的载频及伪码波形估计方法。通过构建奇异值比谱估计广义周期并完成周期积累，再取平方进行FFT变换，并以去载频处理后信号的实部累加和为衡量标准，精确估计出载频并完成脉位波形估计。最后通过内积计算估计出幅度和初始相位。仿真与分析说明该文方法在不同信噪比下的有效性。
2015, 37(7): 1710-1715.
doi: 10.11999/JEIT141339
摘要:
针对一般结构的分布式全相参雷达，研究了基于相关法的时延差和相位差估计性能以及输出信噪比增益(oSNRg)。首先分别建立多输入多输出(MIMO)模式和全相参(FC)模式下的信号模型。然后重点分析估计相位差时的相位模糊问题，并提出一种有效的解模糊方法。数值实验结果表明：当输入信噪比足够高时，相关法能够获得稳健的相干参数估计，且oSNRg接近理想值。
针对一般结构的分布式全相参雷达，研究了基于相关法的时延差和相位差估计性能以及输出信噪比增益(oSNRg)。首先分别建立多输入多输出(MIMO)模式和全相参(FC)模式下的信号模型。然后重点分析估计相位差时的相位模糊问题，并提出一种有效的解模糊方法。数值实验结果表明：当输入信噪比足够高时，相关法能够获得稳健的相干参数估计，且oSNRg接近理想值。
2015, 37(7): 1716-1722.
doi: 10.11999/JEIT141220
摘要:
机载顺轨干涉合成孔径雷达(ATI-SAR)估计运动目标径向速度的精度受干涉相位误差、基线分量误差等影响，因此为了得到较高的测速精度必须对ATI-SAR的系统参数进行定标处理。基于敏感度方程的定标方法是干涉SAR定标中的常用方法，但是其性能受敏感度矩阵条件数的影响，地面控制点(GCP)或角反射器的布设方式决定了敏感度矩阵的条件数大小。该文通过分析给出机载ATI-SAR系统定标中GCP的布设策略，包括静止GCP的布设方式及运动GCP的数量、布设位置、运动速度大小和方向的设置原则，并通过仿真手段对上述布设策略进行了验证。
机载顺轨干涉合成孔径雷达(ATI-SAR)估计运动目标径向速度的精度受干涉相位误差、基线分量误差等影响，因此为了得到较高的测速精度必须对ATI-SAR的系统参数进行定标处理。基于敏感度方程的定标方法是干涉SAR定标中的常用方法，但是其性能受敏感度矩阵条件数的影响，地面控制点(GCP)或角反射器的布设方式决定了敏感度矩阵的条件数大小。该文通过分析给出机载ATI-SAR系统定标中GCP的布设策略，包括静止GCP的布设方式及运动GCP的数量、布设位置、运动速度大小和方向的设置原则，并通过仿真手段对上述布设策略进行了验证。
2015, 37(7): 1723-1728.
doi: 10.11999/JEIT141024
摘要:
针对不同地基雷达(GBR)部署方式对探测临近空间高超声速目标的性能影响问题，该文建立临近空间高超声速目标模型和GBR探测模型，依据目标雷达截面积(RCS)、探测距离和观测角随时间的变化情况，提出检测概率、跟踪系数和资源冗余率3种雷达探测性能评估指标，仿真分析GBR前沿部署、接力部署和要地部署方式对临近空间高超声速目标探测性能的影响。结果表明，前沿部署和接力部署相结合的探测效果好，前沿部署首次发现目标距离远，能提供的预警时间长，要地部署跟踪时间短，资源冗余率高。研究结果具有一定现实意义和工程实践性，能为临近空间预警系统中GBR部署提供理论依据和技术支撑。
针对不同地基雷达(GBR)部署方式对探测临近空间高超声速目标的性能影响问题，该文建立临近空间高超声速目标模型和GBR探测模型，依据目标雷达截面积(RCS)、探测距离和观测角随时间的变化情况，提出检测概率、跟踪系数和资源冗余率3种雷达探测性能评估指标，仿真分析GBR前沿部署、接力部署和要地部署方式对临近空间高超声速目标探测性能的影响。结果表明，前沿部署和接力部署相结合的探测效果好，前沿部署首次发现目标距离远，能提供的预警时间长，要地部署跟踪时间短，资源冗余率高。研究结果具有一定现实意义和工程实践性，能为临近空间预警系统中GBR部署提供理论依据和技术支撑。
2015, 37(7): 1729-1735.
doi: 10.11999/JEIT141245
摘要:
在合成孔径雷达地面运动目标检测(SAR-GMTI)中，由于场景中多个运动目标运动参数不同且在合成孔径时间内运动参数随时间变化，因此常规算法较难有效解决动目标信号的距离徙动(RCM)和方位散焦问题，难以实现动目标的精聚焦，从而影响动目标定位精度。该文提出一种基于瞬时干涉的动目标精聚焦和定位方法。首先提取单个动目标信号，精提取瞬时干涉相位(IIP)并结合径向速度解模糊得到动目标瞬时径向速度，经过距离徙动补偿并最终实现动目标的精聚焦，提高动目标定位精度。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。
在合成孔径雷达地面运动目标检测(SAR-GMTI)中，由于场景中多个运动目标运动参数不同且在合成孔径时间内运动参数随时间变化，因此常规算法较难有效解决动目标信号的距离徙动(RCM)和方位散焦问题，难以实现动目标的精聚焦，从而影响动目标定位精度。该文提出一种基于瞬时干涉的动目标精聚焦和定位方法。首先提取单个动目标信号，精提取瞬时干涉相位(IIP)并结合径向速度解模糊得到动目标瞬时径向速度，经过距离徙动补偿并最终实现动目标的精聚焦，提高动目标定位精度。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。
2015, 37(7): 1736-1742.
doi: 10.11999/JEIT141491
摘要:
针对地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)成像距离向处理复杂，方位向空变性强问题，该文提出一种基于Chirp_z变换与方位变标的成像算法。首先在回波模型中考虑停-走-停假设带来的相位误差，然后给出目标点的斜距表达式，并利用泰勒级数对斜距进行了高阶展开，通过级数反演法得到信号频谱表达式，利用高效的Chirp_z变换校正距离走动，简化距离向处理，利用改进的变标因子校正方位向信号一次，二次，三次展开项系数线性时变性，并在方位频域内补偿变标操作引入的相位误差。仿真结果表明该算法能够实现地球同步轨道SAR聚集成像。
针对地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)成像距离向处理复杂，方位向空变性强问题，该文提出一种基于Chirp_z变换与方位变标的成像算法。首先在回波模型中考虑停-走-停假设带来的相位误差，然后给出目标点的斜距表达式，并利用泰勒级数对斜距进行了高阶展开，通过级数反演法得到信号频谱表达式，利用高效的Chirp_z变换校正距离走动，简化距离向处理，利用改进的变标因子校正方位向信号一次，二次，三次展开项系数线性时变性，并在方位频域内补偿变标操作引入的相位误差。仿真结果表明该算法能够实现地球同步轨道SAR聚集成像。
2015, 37(7): 1743-1750.
doi: 10.11999/JEIT141383
摘要:
斜视SAR数据两维波数域支撑区具有斜拉特性，并且斜视角越大，斜拉越明显；在大斜视成像时，常规Omega-K成像直接选取矩形支撑区进行处理，支撑区利用率低，难以满足成像分辨率要求。针对子孔径大斜视SAR数据成像，该文提出一种基于方位谱重采样的改进Omega-K算法。该算法通过坐标轴旋转，实现波数谱支撑区利用率的最大化，针对伴随的方位空变问题，采用方位谱重采样方法校正空变性，实现方位统一聚焦。另外，由于对于子孔径数据处理，考虑位置支撑区受限，不同于传统Omega-K方法，改进Omega-K算法在方位波数域成像，避免了位置域成像需要的大量补零操作，提高了处理效率。点目标数据仿真和实测数据处理验证了该文算法的有效性与实用性。
斜视SAR数据两维波数域支撑区具有斜拉特性，并且斜视角越大，斜拉越明显；在大斜视成像时，常规Omega-K成像直接选取矩形支撑区进行处理，支撑区利用率低，难以满足成像分辨率要求。针对子孔径大斜视SAR数据成像，该文提出一种基于方位谱重采样的改进Omega-K算法。该算法通过坐标轴旋转，实现波数谱支撑区利用率的最大化，针对伴随的方位空变问题，采用方位谱重采样方法校正空变性，实现方位统一聚焦。另外，由于对于子孔径数据处理，考虑位置支撑区受限，不同于传统Omega-K方法，改进Omega-K算法在方位波数域成像，避免了位置域成像需要的大量补零操作，提高了处理效率。点目标数据仿真和实测数据处理验证了该文算法的有效性与实用性。
2015, 37(7): 1751-1756.
doi: 10.11999/JEIT141375
摘要:
当干扰与目标方位夹角较小时，基于单圆阵的方位全向米波雷达在进行干扰对消时，目标回波的对消损失较大，从而降低了干扰对消后的目标检测概率和目标方位估计精度。针对此问题，该文提出一种基于双圆阵的干扰对消和目标方位角估计算法。该算法先利用小圆阵激励出的-1, 0和1阶相位模式初步估计干扰的方位角，后利用大圆阵激励出对称高阶相位模式获得精确的干扰方位角并利用其激励出的非对称高阶相位模式进行干扰对消和目标方位角的估计。该算法相对于单圆阵的干扰对消和测角方法可以减小目标回波的对消损失，提高干扰对消后的信噪比，从而增大目标检测概率和提高目标方位角的估计精度，仿真结果证明了该算法的有效性。
当干扰与目标方位夹角较小时，基于单圆阵的方位全向米波雷达在进行干扰对消时，目标回波的对消损失较大，从而降低了干扰对消后的目标检测概率和目标方位估计精度。针对此问题，该文提出一种基于双圆阵的干扰对消和目标方位角估计算法。该算法先利用小圆阵激励出的-1, 0和1阶相位模式初步估计干扰的方位角，后利用大圆阵激励出对称高阶相位模式获得精确的干扰方位角并利用其激励出的非对称高阶相位模式进行干扰对消和目标方位角的估计。该算法相对于单圆阵的干扰对消和测角方法可以减小目标回波的对消损失，提高干扰对消后的信噪比，从而增大目标检测概率和提高目标方位角的估计精度，仿真结果证明了该算法的有效性。
2015, 37(7): 1757-1762.
doi: 10.11999/JEIT141228
摘要:
针对基于合成孔径声呐(SAS)图像目标识别的先验模板获取困难、运算复杂度高的问题，该文提出一种基于模型的改进型相关快速识别方法。首先，基于构造凸壳估计目标姿态角，实现目标成像几何关系的估计；其次，提出改进的基于隐藏点移除的目标图像快速生成方法，可实时得到各备选目标对应成像几何关系的仿真图像；进而基于图像相关实现目标图像识别；最后，仿真实验证明了算法的有效性。仿真实验结果表明，相比于常规的直接模板识别方法，该方法识别率高，计算速度快。
针对基于合成孔径声呐(SAS)图像目标识别的先验模板获取困难、运算复杂度高的问题，该文提出一种基于模型的改进型相关快速识别方法。首先，基于构造凸壳估计目标姿态角，实现目标成像几何关系的估计；其次，提出改进的基于隐藏点移除的目标图像快速生成方法，可实时得到各备选目标对应成像几何关系的仿真图像；进而基于图像相关实现目标图像识别；最后，仿真实验证明了算法的有效性。仿真实验结果表明，相比于常规的直接模板识别方法，该方法识别率高，计算速度快。
2015, 37(7): 1763-1768.
doi: 10.11999/JEIT141347
摘要:
针对水下目标未知线谱的检测问题，依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征，该文提出一种基于瞬时相位方差加权的线谱检测方法。该方法利用目标线谱频率单元对应瞬时相位比较稳定，背景噪声频率单元对应瞬时相位比较随机的特点，对各频率单元进行瞬时相位方差加权，可以进一步抑制背景噪声能量干扰，增强目标线谱检测信噪比(SNR)增益，实现对水下目标辐射噪声中未知线谱的检测。理论分析和实验结果表明：该方法可以较好地增强目标线谱能量、抑制噪声、提高信噪比，在抗复杂信道检测、识别领域具有良好的应用前景。
针对水下目标未知线谱的检测问题，依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征，该文提出一种基于瞬时相位方差加权的线谱检测方法。该方法利用目标线谱频率单元对应瞬时相位比较稳定，背景噪声频率单元对应瞬时相位比较随机的特点，对各频率单元进行瞬时相位方差加权，可以进一步抑制背景噪声能量干扰，增强目标线谱检测信噪比(SNR)增益，实现对水下目标辐射噪声中未知线谱的检测。理论分析和实验结果表明：该方法可以较好地增强目标线谱能量、抑制噪声、提高信噪比，在抗复杂信道检测、识别领域具有良好的应用前景。
2015, 37(7): 1769-1773.
doi: 10.11999/JEIT141403
摘要:
探索新的现场可编程门阵列(FPGA)逻辑单元结构一直是FPGA结构研究的重点方向，与非逻辑锥(AIC)作为一种新的逻辑结构成为FPGA新结构的希望。然而实现高效且灵活的映射工具同样是研究FPGA新结构中的重点环节。该文实现了一个面向AIC结构的FPGA映射工具，与当前映射工具相比，具有更高的灵活性，能够支持AIC结构参数的调节，辅助支持进行AIC单元结构的探索改进。同时，该文提出的AIC映射工具与原工具相比，面积指标提高了33%~36%。
探索新的现场可编程门阵列(FPGA)逻辑单元结构一直是FPGA结构研究的重点方向，与非逻辑锥(AIC)作为一种新的逻辑结构成为FPGA新结构的希望。然而实现高效且灵活的映射工具同样是研究FPGA新结构中的重点环节。该文实现了一个面向AIC结构的FPGA映射工具，与当前映射工具相比，具有更高的灵活性，能够支持AIC结构参数的调节，辅助支持进行AIC单元结构的探索改进。同时，该文提出的AIC映射工具与原工具相比，面积指标提高了33%~36%。
2015, 37(7): 1774-1778.
doi: 10.11999/JEIT141371
摘要:
该文针对超高频射频识别(UHF RFID)标签自身参数和标签间互相耦合对标签天线增益的影响，推导了相应的理论模型。首先从辐射场的角度将标签等效为带集总负载的对称振子天线，然后基于对称振子天线阵列的理论建立了小间隔双标签天线增益的简化模型，并对密集多标签应用场合进行了简单拓展，仿真研究验证了所建模型的有效性。最后对增益的方向性和辐射效率进行了研究，研究结果对密集标签的性能研究具有一定的指导意义。
该文针对超高频射频识别(UHF RFID)标签自身参数和标签间互相耦合对标签天线增益的影响，推导了相应的理论模型。首先从辐射场的角度将标签等效为带集总负载的对称振子天线，然后基于对称振子天线阵列的理论建立了小间隔双标签天线增益的简化模型，并对密集多标签应用场合进行了简单拓展，仿真研究验证了所建模型的有效性。最后对增益的方向性和辐射效率进行了研究，研究结果对密集标签的性能研究具有一定的指导意义。
