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2020年 第42卷 第10期
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2020, 42(10): 2319-2329.
doi: 10.11999/JEIT200058
摘要:
随着移动通信技术的快速发展和第5代移动通信(5G)网络的商用，网络空间安全问题日益凸显。该文针对5G网络空间安全中对抗博弈问题进行探讨，从静态博弈、动态博弈、基于演化和图论的博弈等基础模型以及窃听与窃听对抗、干扰与干扰对抗等典型对抗种类方面，对当前国内外网络空间安全对抗博弈的研究进行分析和归纳，并进一步阐述5G网络空间安全对抗博弈研究中潜在的基础理论和对抗规律研究方向，分析5G环境下安全对抗博弈研究的必要性及面临的挑战，为5G网络空间安全攻防对抗研究提供新视角。
随着移动通信技术的快速发展和第5代移动通信(5G)网络的商用，网络空间安全问题日益凸显。该文针对5G网络空间安全中对抗博弈问题进行探讨，从静态博弈、动态博弈、基于演化和图论的博弈等基础模型以及窃听与窃听对抗、干扰与干扰对抗等典型对抗种类方面，对当前国内外网络空间安全对抗博弈的研究进行分析和归纳，并进一步阐述5G网络空间安全对抗博弈研究中潜在的基础理论和对抗规律研究方向，分析5G环境下安全对抗博弈研究的必要性及面临的挑战，为5G网络空间安全攻防对抗研究提供新视角。
2020, 42(10): 2330-2341.
doi: 10.11999/JEIT200002
摘要:
物理层安全技术从信息论安全理论出发，保障通信安全，是实现安全与通信一体化的关键手段，逐渐成为国内外研究热点。该文围绕无线通信物理层密钥生成技术研究，主要聚焦在物理层密钥生成技术的理论模型，机制机理和研究现状，重点对比分析了两种不同类型密钥生成算法，即源型密钥生成算法和信道型密钥生成算法的区别和联系，揭示了物理层密钥技术利用通信信道内在安全属性促进通信安全的实质。特别地，该文给出了一种可行的物理层密钥生成5G工程实现框架。最后，该文展望了物理层密钥生成技术未来可能的研究方向。
物理层安全技术从信息论安全理论出发，保障通信安全，是实现安全与通信一体化的关键手段，逐渐成为国内外研究热点。该文围绕无线通信物理层密钥生成技术研究，主要聚焦在物理层密钥生成技术的理论模型，机制机理和研究现状，重点对比分析了两种不同类型密钥生成算法，即源型密钥生成算法和信道型密钥生成算法的区别和联系，揭示了物理层密钥技术利用通信信道内在安全属性促进通信安全的实质。特别地，该文给出了一种可行的物理层密钥生成5G工程实现框架。最后，该文展望了物理层密钥生成技术未来可能的研究方向。
2020, 42(10): 2342-2349.
doi: 10.11999/JEIT191047
摘要:
软件定义网络(SDN)为网络基础设施提供灵活性、可管理性以及可编程性的同时，引入了诸多新型的攻击向量。该文介绍了攻击者针对OpenFlow关键字段发起的恶意操纵攻击，并设计了3种基于数据包转发时延的嗅探技术以保证字段操纵攻击在真实SDN网络中的可实施性。实验结果表明，字段操纵攻击严重消耗了SDN网络资源，进而导致合法用户之间的通信性能明显降低。
软件定义网络(SDN)为网络基础设施提供灵活性、可管理性以及可编程性的同时，引入了诸多新型的攻击向量。该文介绍了攻击者针对OpenFlow关键字段发起的恶意操纵攻击，并设计了3种基于数据包转发时延的嗅探技术以保证字段操纵攻击在真实SDN网络中的可实施性。实验结果表明，字段操纵攻击严重消耗了SDN网络资源，进而导致合法用户之间的通信性能明显降低。
2020, 42(10): 2350-2356.
doi: 10.11999/JEIT200005
摘要:
针对当前雾计算环境下终端节点的切换认证协议在存储量、计算量和安全性等方面还存在缺陷，该文提出一种高效的终端节点切换认证协议。在该协议中，采用双因子组合公钥(TF-CPK)和认证Ticket相结合的方式，实现雾节点和终端节点的相互认证和会话密钥协商。安全性和性能分析结果表明，该协议支持不可跟踪性，可以抵抗众多已知攻击和安全威胁，且具有较小的系统开销。
针对当前雾计算环境下终端节点的切换认证协议在存储量、计算量和安全性等方面还存在缺陷，该文提出一种高效的终端节点切换认证协议。在该协议中，采用双因子组合公钥(TF-CPK)和认证Ticket相结合的方式，实现雾节点和终端节点的相互认证和会话密钥协商。安全性和性能分析结果表明，该协议支持不可跟踪性，可以抵抗众多已知攻击和安全威胁，且具有较小的系统开销。
2020, 42(10): 2357-2364.
doi: 10.11999/JEIT200001
摘要:
近年来，基于运动矢量的视频隐写引起了信息隐藏领域研究者的广泛关注。许多视频隐写方法通过合理地对运动矢量定义加性嵌入失真函数获得了良好的性能，然而这些方法忽略了载体元素之间的相互嵌入影响。该文提出的利用非加性嵌入失真的视频隐写方法为运动矢量设计了可以反映相互嵌入影响的联合嵌入失真，并通过分解联合失真实现修改概率的转换，从而动态、合理地在运动矢量的水平分量和垂直分量分配秘密消息。实验结果表明，与使用加性嵌入失真方法相比，该方法能获得更好的安全性和率失真性能。
近年来，基于运动矢量的视频隐写引起了信息隐藏领域研究者的广泛关注。许多视频隐写方法通过合理地对运动矢量定义加性嵌入失真函数获得了良好的性能，然而这些方法忽略了载体元素之间的相互嵌入影响。该文提出的利用非加性嵌入失真的视频隐写方法为运动矢量设计了可以反映相互嵌入影响的联合嵌入失真，并通过分解联合失真实现修改概率的转换，从而动态、合理地在运动矢量的水平分量和垂直分量分配秘密消息。实验结果表明，与使用加性嵌入失真方法相比，该方法能获得更好的安全性和率失真性能。
2020, 42(10): 2365-2373.
doi: 10.11999/JEIT191020
摘要:
为了对自动广播相关监视(ADS-B)攻击数据进行弹性恢复，确保空情态势感知信息的持续可用性，该文提出针对ADS-B攻击数据的弹性恢复方法。基于前置的攻击检测机制，获取当前ADS-B量测数据序列和预测数据序列，并在此基础上构建偏差数据序列、差分数据序列和邻近密度数据序列。依托偏差数据构建恢复向量，依托差分数据挖掘攻击数据的时序特性，依托邻近密度数据挖掘攻击数据的空间特性。通过整合3种数据序列构建弹性恢复策略并确定恢复终止点，实现对攻击影响的弱化，将ADS-B攻击数据向正常数据方向进行定向恢复。通过对6种典型攻击样式的实验分析，证明该弹性恢复方法能够有效恢复ADS-B攻击数据，削弱数据攻击对监视系统的影响。
为了对自动广播相关监视(ADS-B)攻击数据进行弹性恢复，确保空情态势感知信息的持续可用性，该文提出针对ADS-B攻击数据的弹性恢复方法。基于前置的攻击检测机制，获取当前ADS-B量测数据序列和预测数据序列，并在此基础上构建偏差数据序列、差分数据序列和邻近密度数据序列。依托偏差数据构建恢复向量，依托差分数据挖掘攻击数据的时序特性，依托邻近密度数据挖掘攻击数据的空间特性。通过整合3种数据序列构建弹性恢复策略并确定恢复终止点，实现对攻击影响的弱化，将ADS-B攻击数据向正常数据方向进行定向恢复。通过对6种典型攻击样式的实验分析，证明该弹性恢复方法能够有效恢复ADS-B攻击数据，削弱数据攻击对监视系统的影响。
2020, 42(10): 2374-2385.
doi: 10.11999/JEIT190890
摘要:
云计算作为一种新型计算模式，具有海量资源、动态扩展、按需分配等特点。资源受限的用户可以将计算任务外包给云服务器，在享受高质量数据服务的同时大大降低了本地管理开销。然而，数据外包导致数据所有权与管理权分离，如何保证数据的安全性成为云计算中亟待解决的关键问题。传统的加密技术虽然可以保证数据的机密性，但是在密文中如何执行有意义的检索操作成为一个巨大的挑战。为了保证数据机密性的同时实现密文数据的高效检索，可搜索加密技术应运而生。近年来，可搜索加密方案的设计日趋多样化，旨在提高方案的实用性。该文主要围绕目前可搜索加密方案的研究热点，从4个方面展开阐述，具体包括：单关键词检索、多模式检索、前/后向安全检索和可验证检索。该文主要介绍和分析具有代表性的研究成果，总结最新研究进展及提炼关键技术难点，最后对未来的研究方向进行展望。
云计算作为一种新型计算模式，具有海量资源、动态扩展、按需分配等特点。资源受限的用户可以将计算任务外包给云服务器，在享受高质量数据服务的同时大大降低了本地管理开销。然而，数据外包导致数据所有权与管理权分离，如何保证数据的安全性成为云计算中亟待解决的关键问题。传统的加密技术虽然可以保证数据的机密性，但是在密文中如何执行有意义的检索操作成为一个巨大的挑战。为了保证数据机密性的同时实现密文数据的高效检索，可搜索加密技术应运而生。近年来，可搜索加密方案的设计日趋多样化，旨在提高方案的实用性。该文主要围绕目前可搜索加密方案的研究热点，从4个方面展开阐述，具体包括：单关键词检索、多模式检索、前/后向安全检索和可验证检索。该文主要介绍和分析具有代表性的研究成果，总结最新研究进展及提炼关键技术难点，最后对未来的研究方向进行展望。
2020, 42(10): 2386-2393.
doi: 10.11999/JEIT200023
摘要:
针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求，该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下，首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合；其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合，实现负载均衡，提高SFC可靠性；然后通过跳数约束进行优化，进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延；最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列，取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择，采用K-最短路径算法。仿真实验表明，该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比，增强了SFC可靠性，降低了端到端时延，减小了平均带宽开销。
针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求，该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下，首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合；其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合，实现负载均衡，提高SFC可靠性；然后通过跳数约束进行优化，进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延；最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列，取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择，采用K-最短路径算法。仿真实验表明，该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比，增强了SFC可靠性，降低了端到端时延，减小了平均带宽开销。
2020, 42(10): 2394-2402.
doi: 10.11999/JEIT190731
摘要:
大多数有向网络链路预测方法在计算节点相似性时没有充分考虑有向网络的结构特点，未区分不同有向邻居对连边形成具有的贡献差异，导致预测性能受到局限。鉴于此，该文提出一种基于线性规划的有向网络链路预测方法。该方法对3种有向邻居的信息贡献进行量化分析，结合结构特点建立线性规划模型，进而通过求解贡献矩阵的最优解构建相似性指标。9个真实有向网络中的实验结果表明，所提方法相比于9种现有方法在两种衡量标准下表现出较高的预测性能与良好的鲁棒性。
大多数有向网络链路预测方法在计算节点相似性时没有充分考虑有向网络的结构特点，未区分不同有向邻居对连边形成具有的贡献差异，导致预测性能受到局限。鉴于此，该文提出一种基于线性规划的有向网络链路预测方法。该方法对3种有向邻居的信息贡献进行量化分析，结合结构特点建立线性规划模型，进而通过求解贡献矩阵的最优解构建相似性指标。9个真实有向网络中的实验结果表明，所提方法相比于9种现有方法在两种衡量标准下表现出较高的预测性能与良好的鲁棒性。
2020, 42(10): 2403-2411.
doi: 10.11999/JEIT190739
摘要:
为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题，该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型，提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM)，将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法，该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练，而仅仅传递本地训练的中间参数，再由服务器进行简单整合，以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明：该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法，该算法提高了模型结果的有效性和准确性；相比于集中式算法，该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时，可有效地保护个体隐私数据的安全性。
为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题，该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型，提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM)，将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法，该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练，而仅仅传递本地训练的中间参数，再由服务器进行简单整合，以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明：该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法，该算法提高了模型结果的有效性和准确性；相比于集中式算法，该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时，可有效地保护个体隐私数据的安全性。
2020, 42(10): 2412-2419.
doi: 10.11999/JEIT190395
摘要:
软件定义光网络(SDON)作为智能光网络中最新一代网络架构，其控制平面承载着诸多核心功能，其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络(SCD)控制器部署算法，在保证用户对网络生存性需求的前提下，利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控制时延和减少控制器部署个数，降低控制冗余，并利用联合判决条件选择管控中心部署节点，协调控制器间的工作。实验表明：首先，所提算法可以百分之百保证用户对网络的生存性要求；其次，所提算法相对于C-MPC算法至少降低了15%的网络故障告警概率，提高了网络生存性；同时，相对于以时延为约束的部署算法减少了约40%的控制器部署个数。特别是在生存性要求较高的场景中，所提算法表现出良好的适应性。此外，管控中心的部署算法在复杂的大规模网络中，可以动态地满足用户对网络生存性不同程度的需求。
软件定义光网络(SDON)作为智能光网络中最新一代网络架构，其控制平面承载着诸多核心功能，其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络(SCD)控制器部署算法，在保证用户对网络生存性需求的前提下，利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控制时延和减少控制器部署个数，降低控制冗余，并利用联合判决条件选择管控中心部署节点，协调控制器间的工作。实验表明：首先，所提算法可以百分之百保证用户对网络的生存性要求；其次，所提算法相对于C-MPC算法至少降低了15%的网络故障告警概率，提高了网络生存性；同时，相对于以时延为约束的部署算法减少了约40%的控制器部署个数。特别是在生存性要求较高的场景中，所提算法表现出良好的适应性。此外，管控中心的部署算法在复杂的大规模网络中，可以动态地满足用户对网络生存性不同程度的需求。
2020, 42(10): 2420-2428.
doi: 10.11999/JEIT190759
摘要:
移动云计算、人工智能(AI)、5G等新兴技术应用促使弹性光网络(EON)在骨干传输网中发挥更重要的角色，降级服务(DS)技术为降低EON的业务阻塞率、提高频谱利用率提供了新途径。该文首先对现有DS算法的资源分配不公、忽略低等级业务的体验质量(QoE)等问题，建立了以最小化降级频次、降级等级与传输时延损失(TDL)为联合优化目标的混合整数线性规划(MILP)模型，并提出一种时延感知的降级恢复路由与频谱分配(DDR-RSA)算法。为提高降级业务的QoE和运营商收益，在算法的最优DS窗口选择阶段中融入降级恢复策略，在保障传输数据量不变的前提下，将降级业务向空闲频域复原，从而提高频谱效率、减小降级业务TDL和最大化网络收益。最后，通过仿真证明了所提算法在业务阻塞率、网络收益和降级业务成功率等方面的优势。
移动云计算、人工智能(AI)、5G等新兴技术应用促使弹性光网络(EON)在骨干传输网中发挥更重要的角色，降级服务(DS)技术为降低EON的业务阻塞率、提高频谱利用率提供了新途径。该文首先对现有DS算法的资源分配不公、忽略低等级业务的体验质量(QoE)等问题，建立了以最小化降级频次、降级等级与传输时延损失(TDL)为联合优化目标的混合整数线性规划(MILP)模型，并提出一种时延感知的降级恢复路由与频谱分配(DDR-RSA)算法。为提高降级业务的QoE和运营商收益，在算法的最优DS窗口选择阶段中融入降级恢复策略，在保障传输数据量不变的前提下，将降级业务向空闲频域复原，从而提高频谱效率、减小降级业务TDL和最大化网络收益。最后，通过仿真证明了所提算法在业务阻塞率、网络收益和降级业务成功率等方面的优势。
2020, 42(10): 2429-2436.
doi: 10.11999/JEIT190406
摘要:
针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题，该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量，然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵，利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列，最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式，进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明，所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。
针对低信噪比下非周期长码直接序列码分多址(NPLC-DS-CDMA)信号伪码序列估计问题，该文提出一种基于张量分解和多项式库搜索的多天线估计方法。该方法首先对接收信号建模为3阶张量模型并根据扩频增益分割为多个子张量，然后利用交替最小二乘投影(ALSP)算法对子张量进行CP分解得到伪码片段因子矩阵和接收增益因子矩阵，利用接收增益矩阵互相关性和旁瓣能量检测对伪码片段组合序列筛选得到每个用户的伪码序列，最后利用多项式库搜索的方法识别出伪码序列的生成多项式，进一步提高伪码序列估计的正确率。仿真结果表明，所提方法能够实现对NPLC-DS-CDMA信号伪码序列的有效估计。
2020, 42(10): 2437-2444.
doi: 10.11999/JEIT190704
摘要:
邻道干扰(ACI)抑制中需要获取干扰信号非线性特征进行信号重建与抵消，因此接收机需使用高速率宽带模数转换器(ADC)采集干扰信号，这将大幅增加接收机成本。针对上述问题，该文提出一种采用干扰信号带外分量卷积反演的邻道干扰抑制方法，利用接收的干扰信号带外非线性分量，计算并消除相邻帧之间的影响，由窄带部分卷积信号帧构造出线性卷积信号帧，然后用正则化最小二乘方法恢复原始非线性宽带干扰信号，从而降低ADC采样率。仿真验证结果表明当采样率仅为传统方案1/3，所提方法带来的残余干扰不高于底噪6 dB。
邻道干扰(ACI)抑制中需要获取干扰信号非线性特征进行信号重建与抵消，因此接收机需使用高速率宽带模数转换器(ADC)采集干扰信号，这将大幅增加接收机成本。针对上述问题，该文提出一种采用干扰信号带外分量卷积反演的邻道干扰抑制方法，利用接收的干扰信号带外非线性分量，计算并消除相邻帧之间的影响，由窄带部分卷积信号帧构造出线性卷积信号帧，然后用正则化最小二乘方法恢复原始非线性宽带干扰信号，从而降低ADC采样率。仿真验证结果表明当采样率仅为传统方案1/3，所提方法带来的残余干扰不高于底噪6 dB。
2020, 42(10): 2445-2453.
doi: 10.11999/JEIT190778
摘要:
针对差分混沌移位键控系统传输速率和能量效率低的缺点，该文提出一种正交多用户短参考差分混沌移位键控(OMU-SR-DCSK)通信系统。系统将参考信号长度缩短为每个信息承载信号长度的1/P，并在参考时隙后增加了两路连续的信息时隙，每个信息时隙内，N个用户信息在Walsh码正交特性作用下同时传输，利用Walsh码的正交特性可完全消除用户间干扰，从而改善系统误码性能。推导了OMU-SR-DCSK在加性高斯白噪声(AWGN)信道和Rayleigh衰落信道下的理论比特误码率(BER)公式并进行了仿真。仿真结果和理论推导的吻合证明了理论推导的正确性，从而为OMU-SR-DCSK应用于多用户串行传输系统提供了理论依据。
针对差分混沌移位键控系统传输速率和能量效率低的缺点，该文提出一种正交多用户短参考差分混沌移位键控(OMU-SR-DCSK)通信系统。系统将参考信号长度缩短为每个信息承载信号长度的1/P，并在参考时隙后增加了两路连续的信息时隙，每个信息时隙内，N个用户信息在Walsh码正交特性作用下同时传输，利用Walsh码的正交特性可完全消除用户间干扰，从而改善系统误码性能。推导了OMU-SR-DCSK在加性高斯白噪声(AWGN)信道和Rayleigh衰落信道下的理论比特误码率(BER)公式并进行了仿真。仿真结果和理论推导的吻合证明了理论推导的正确性，从而为OMU-SR-DCSK应用于多用户串行传输系统提供了理论依据。
2020, 42(10): 2454-2461.
doi: 10.11999/JEIT190748
摘要:
在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中，导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响，为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式，该文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具，其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式，设计了新的能量函数。仿真结果表明，网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比，采用以HNCNN为框架求取导频分配方式，可以更有效减轻导频污染的影响，使系统性能得到改善。
在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中，导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响，为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式，该文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具，其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式，设计了新的能量函数。仿真结果表明，网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比，采用以HNCNN为框架求取导频分配方式，可以更有效减轻导频污染的影响，使系统性能得到改善。
2020, 42(10): 2462-2470.
doi: 10.11999/JEIT190882
摘要:
一直以来，情绪是心理学、教育学、信息科学等多个学科的研究热点，脑电信号(EEG)因其客观、不易伪装的特点，在情绪识别领域受到广泛关注。由于人类情绪是大脑多个脑区相互作用产生的，该文提出一种基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类算法(SBN-STM)，该算法采用相位锁定值(PLV)构建了同步性脑网络，分析多导联脑电信号之间的同步性和相关性，并生成2阶张量序列作为训练集，运用支持张量机(STM)模型实现正负情绪的二分类。该文基于DEAP脑电情绪数据库，详细分析了同步性脑网络张量序列的选取方法，最佳张量序列窗口的大小和位置，解决了传统情绪分类算法特征冗余的问题，提高了模型训练速度。仿真实验表明，基于支持张量机的同步性脑网络分类方法的情绪准确率优于支持向量机、C4.5决策树、人工神经网络、K近邻等以向量为特征的情绪分类模型。
一直以来，情绪是心理学、教育学、信息科学等多个学科的研究热点，脑电信号(EEG)因其客观、不易伪装的特点，在情绪识别领域受到广泛关注。由于人类情绪是大脑多个脑区相互作用产生的，该文提出一种基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类算法(SBN-STM)，该算法采用相位锁定值(PLV)构建了同步性脑网络，分析多导联脑电信号之间的同步性和相关性，并生成2阶张量序列作为训练集，运用支持张量机(STM)模型实现正负情绪的二分类。该文基于DEAP脑电情绪数据库，详细分析了同步性脑网络张量序列的选取方法，最佳张量序列窗口的大小和位置，解决了传统情绪分类算法特征冗余的问题，提高了模型训练速度。仿真实验表明，基于支持张量机的同步性脑网络分类方法的情绪准确率优于支持向量机、C4.5决策树、人工神经网络、K近邻等以向量为特征的情绪分类模型。
2020, 42(10): 2471-2477.
doi: 10.11999/JEJT190722
摘要:
针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题，该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法，解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外，为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题，提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法，极大地提高了学习算法的收敛速度，且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。
针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题，该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法，解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外，为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题，提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法，极大地提高了学习算法的收敛速度，且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。
2020, 42(10): 2478-2484.
doi: 10.11999/JEIT190916
摘要:
为了解决Alpha稳定分布噪声下目标螺旋桨特征提取问题，该文提出一种基于分数低阶循环谱的特征提取方法。首先，从理论上推导出脉冲噪声条件下舰船辐射噪声分数低阶循环谱，指出分数低阶循环谱中出现峰值与螺旋桨特征的关系。然后根据该关系，提出基于分数低阶循环谱的螺旋桨特征估计方法。最后，通过仿真实验验证该方法的性能，并通过实测数据进一步验证了算法有效性。
为了解决Alpha稳定分布噪声下目标螺旋桨特征提取问题，该文提出一种基于分数低阶循环谱的特征提取方法。首先，从理论上推导出脉冲噪声条件下舰船辐射噪声分数低阶循环谱，指出分数低阶循环谱中出现峰值与螺旋桨特征的关系。然后根据该关系，提出基于分数低阶循环谱的螺旋桨特征估计方法。最后，通过仿真实验验证该方法的性能，并通过实测数据进一步验证了算法有效性。
2020, 42(10): 2485-2492.
doi: 10.11999/JEIT190831
摘要:
加速度和下降速度的存在使机动平台大斜视SAR的成像参数存在明显的2维空变性，严重影响场景的聚焦深度。针对这个问题，该文提出了一种基于Keystone变换和扰动重采样的机动SAR成像方法。首先，通过距离走动校正和去加速处理实现距离方位解耦以及方位频谱去混叠，然后采用方位时域的Keystone变换校正空变的距离徙动；在方位压缩过程中，通过引入时域的高阶扰动因子去除多普勒参数的2阶及3阶方位空变性，然后通过方位频域的重采样处理去除多普勒参数的方位1阶空变性。所提方法能够有效校正距离徙动轨迹和方位聚焦参数的2维空变性，实现机动平台大斜SAR的大场景成像，仿真分析验证了所提方法的有效性。
加速度和下降速度的存在使机动平台大斜视SAR的成像参数存在明显的2维空变性，严重影响场景的聚焦深度。针对这个问题，该文提出了一种基于Keystone变换和扰动重采样的机动SAR成像方法。首先，通过距离走动校正和去加速处理实现距离方位解耦以及方位频谱去混叠，然后采用方位时域的Keystone变换校正空变的距离徙动；在方位压缩过程中，通过引入时域的高阶扰动因子去除多普勒参数的2阶及3阶方位空变性，然后通过方位频域的重采样处理去除多普勒参数的方位1阶空变性。所提方法能够有效校正距离徙动轨迹和方位聚焦参数的2维空变性，实现机动平台大斜SAR的大场景成像，仿真分析验证了所提方法的有效性。
2020, 42(10): 2493-2499.
doi: 10.11999/JEIT190747
摘要:
针对传统LS-ESPRIT算法在估计GTD模型参数时抗噪效果差，估计精度不高这一问题，该文提出了一种改进的LS-ESPRT算法，有效地提高了算法的参数估计性能与抗噪性。首先，根据雷达目标的回波数据构建Hankel矩阵；其次，采用核范数凸优化方法对上述Hankel矩阵进行降噪处理，得到低秩的重构Hankel矩阵；最后，利用传统的LS-ESPRIT算法对降噪后的数据进行处理，估计出GTD模型参数。基于改进算法与传统算法分别得到重构RCS，并针对不同带宽对参数估计精度的影响作以仿真探究。仿真结果表明，与传统LS-ESPRIT算法与传统TLS-ESPRIT算法相比，改进LS-ESPRIT算法的参数估计性能更高，抗噪性更强，且重构RCS的幅值与相角误差更小。对不同带宽下的参数估计精度也进行了探究，并得出：带宽越大，估计精度越高。
针对传统LS-ESPRIT算法在估计GTD模型参数时抗噪效果差，估计精度不高这一问题，该文提出了一种改进的LS-ESPRT算法，有效地提高了算法的参数估计性能与抗噪性。首先，根据雷达目标的回波数据构建Hankel矩阵；其次，采用核范数凸优化方法对上述Hankel矩阵进行降噪处理，得到低秩的重构Hankel矩阵；最后，利用传统的LS-ESPRIT算法对降噪后的数据进行处理，估计出GTD模型参数。基于改进算法与传统算法分别得到重构RCS，并针对不同带宽对参数估计精度的影响作以仿真探究。仿真结果表明，与传统LS-ESPRIT算法与传统TLS-ESPRIT算法相比，改进LS-ESPRIT算法的参数估计性能更高，抗噪性更强，且重构RCS的幅值与相角误差更小。对不同带宽下的参数估计精度也进行了探究，并得出：带宽越大，估计精度越高。
2020, 42(10): 2500-2507.
doi: 10.11999/JEIT190822
摘要:
为有效解决实际工程中的航迹关联问题，该文定义了广义时空交叉点，并提出了以航迹对时空交叉点为特征，通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明：在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下，该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联，并且几乎不受时空差异误差大小的影响，具有强鲁棒性和稳定性，可有效解决实际工程中的航迹关联问题，消除冗余航迹，提供统一态势。
为有效解决实际工程中的航迹关联问题，该文定义了广义时空交叉点，并提出了以航迹对时空交叉点为特征，通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明：在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下，该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联，并且几乎不受时空差异误差大小的影响，具有强鲁棒性和稳定性，可有效解决实际工程中的航迹关联问题，消除冗余航迹，提供统一态势。
2020, 42(10): 2508-2515.
doi: 10.11999/JEIT190734
摘要:
现有频谱弥散干扰(SMSP)抑制算法以一个长度为雷达发射信号的受干扰回波为处理对象，未涉及相参处理间隔内整体回波。针对此问题，该文以自卫式干扰条件下线性调频(LFM)相参体制雷达抗SMSP干扰为背景，提出快慢时间域联合处理抑制SMSP干扰算法。分析了SMSP干扰时频特征和对相参雷达的干扰特性，在此基础上，设计了慢时间微分熵估计干扰位置，相关系数最大准则估计干扰参数，双正交傅里叶变换快时间分段重构干扰信号和干扰对消的抑制流程。仿真结果表明，所提算法模型与雷达处理流程切合度高，对比分析进一步验证算法效能。
现有频谱弥散干扰(SMSP)抑制算法以一个长度为雷达发射信号的受干扰回波为处理对象，未涉及相参处理间隔内整体回波。针对此问题，该文以自卫式干扰条件下线性调频(LFM)相参体制雷达抗SMSP干扰为背景，提出快慢时间域联合处理抑制SMSP干扰算法。分析了SMSP干扰时频特征和对相参雷达的干扰特性，在此基础上，设计了慢时间微分熵估计干扰位置，相关系数最大准则估计干扰参数，双正交傅里叶变换快时间分段重构干扰信号和干扰对消的抑制流程。仿真结果表明，所提算法模型与雷达处理流程切合度高，对比分析进一步验证算法效能。
2020, 42(10): 2516-2523.
doi: 10.11999/JEIT190805
摘要:
针对地震后高层建筑物结构损伤监测问题，该文提出一种基于方向码匹配(OCM)和边缘增强匹配(EEM)算法的微小位移测量算法。该算法先将原始图像梯度信息与像素强度融合，增强图像信息；采用相位相关法进行匹配运算，匹配速度比归一化互相关法提升了96.1%；最后使用亚像素插值法，使测量结果达到亚像素精度。实验结果表明，该文算法避免了OCM和EEM算法量化过程中图像梯度信息的损失，大大提高了模板匹配精度，匹配速度比OCM提升了43.3%，比EEM提升了19.6%。
针对地震后高层建筑物结构损伤监测问题，该文提出一种基于方向码匹配(OCM)和边缘增强匹配(EEM)算法的微小位移测量算法。该算法先将原始图像梯度信息与像素强度融合，增强图像信息；采用相位相关法进行匹配运算，匹配速度比归一化互相关法提升了96.1%；最后使用亚像素插值法，使测量结果达到亚像素精度。实验结果表明，该文算法避免了OCM和EEM算法量化过程中图像梯度信息的损失，大大提高了模板匹配精度，匹配速度比OCM提升了43.3%，比EEM提升了19.6%。
2020, 42(10): 2524-2532.
doi: 10.11999/JEIT190761
摘要:
超大视场(U-FOV)红外成像系统探测范围大、不受光照限制，但存在尺度多样、小目标丰富的特点。为此该文提出一种具备背景感知能力的多尺度红外行人检测方法，在提高小目标检测性能的同时，减少冗余计算。首先，构建了4尺度的特征金字塔网络分别独立预测目标，补充高分辨率细节特征。其次，在特征金字塔结构的横向连接中融入注意力模块，产生显著性特征，抑制不相关区域的特征响应、突出图像局部目标特征。最后，在显著性系数的基础上构建了锚框掩膜生成子网络，约束锚框位置，排除平坦背景，提高处理效率。实验结果表明，显著性生成子网络仅增加5.94%的处理时间，具备轻量特性；超大视场(U-FOV)红外行人数据集上的识别准确率达到了93.20%，比YOLOv3高了26.49%；锚框约束策略能节约处理时间18.05%。重构模型具有轻量性和高准确性，适合于检测超大视场中的多尺度红外目标。
超大视场(U-FOV)红外成像系统探测范围大、不受光照限制，但存在尺度多样、小目标丰富的特点。为此该文提出一种具备背景感知能力的多尺度红外行人检测方法，在提高小目标检测性能的同时，减少冗余计算。首先，构建了4尺度的特征金字塔网络分别独立预测目标，补充高分辨率细节特征。其次，在特征金字塔结构的横向连接中融入注意力模块，产生显著性特征，抑制不相关区域的特征响应、突出图像局部目标特征。最后，在显著性系数的基础上构建了锚框掩膜生成子网络，约束锚框位置，排除平坦背景，提高处理效率。实验结果表明，显著性生成子网络仅增加5.94%的处理时间，具备轻量特性；超大视场(U-FOV)红外行人数据集上的识别准确率达到了93.20%，比YOLOv3高了26.49%；锚框约束策略能节约处理时间18.05%。重构模型具有轻量性和高准确性，适合于检测超大视场中的多尺度红外目标。
2020, 42(10): 2533-2540.
doi: 10.11999/JEIT190721
摘要:
针对难以准确有效地提取混合失真图像质量特征的问题，该文提出一种基于空间分布分析的图像质量评价方法。首先将图像进行亮度系数归一化处理，然后将图像进行分块，利用卷积神经网络(CNN)进行端对端的深度学习，采用多层次卷积核堆叠的方法获取图像的质量感知特征，并通过全连接层将特征映射到图像块的质量分数。再将块质量分数汇总获取质量池，通过对质量池中局部质量的空间分布情况进行分析，提取能够表征其空间分布情况的特征，然后采用神经网络建立局部质量到整体质量的映射模型，将图像的局部质量进行汇总。最后在MLIVE, MDID2013, MDID2016混合失真图像库中进行性能测试以及与相关的对比算法进行比较，验证了该算法的有效性。
针对难以准确有效地提取混合失真图像质量特征的问题，该文提出一种基于空间分布分析的图像质量评价方法。首先将图像进行亮度系数归一化处理，然后将图像进行分块，利用卷积神经网络(CNN)进行端对端的深度学习，采用多层次卷积核堆叠的方法获取图像的质量感知特征，并通过全连接层将特征映射到图像块的质量分数。再将块质量分数汇总获取质量池，通过对质量池中局部质量的空间分布情况进行分析，提取能够表征其空间分布情况的特征，然后采用神经网络建立局部质量到整体质量的映射模型，将图像的局部质量进行汇总。最后在MLIVE, MDID2013, MDID2016混合失真图像库中进行性能测试以及与相关的对比算法进行比较，验证了该算法的有效性。
2020, 42(10): 2541-2548.
doi: 10.11999/JEIT190796
摘要:
为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果，该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先，提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次，利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射，完成对噪声图像中噪声点的检测。再次，在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后，将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像，将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明：D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法，与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。
为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果，该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先，提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次，利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射，完成对噪声图像中噪声点的检测。再次，在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后，将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像，将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明：D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法，与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。
2020, 42(10): 2549-2556.
doi: 10.11999/JEIT190077
摘要:
FPGA存储器映射算法负责将用户的逻辑存储需求映射到芯片中的分布式存储资源上实现。前人对双端口存储器的映射算法研究相对较少，成熟的商业EDA工具的映射结果仍有不少改进空间。该文分别针对面积、延时、功耗这3个常用指标，提出一种双端口存储器映射的优化算法，并给出了具体配置方案。实验表明，在面向简单存储需求时，与商用工具Vivado的映射结果一致；在面向复杂存储需求时，面积优化和功耗优化的映射结果对比商用工具改善了至少50%。
FPGA存储器映射算法负责将用户的逻辑存储需求映射到芯片中的分布式存储资源上实现。前人对双端口存储器的映射算法研究相对较少，成熟的商业EDA工具的映射结果仍有不少改进空间。该文分别针对面积、延时、功耗这3个常用指标，提出一种双端口存储器映射的优化算法，并给出了具体配置方案。实验表明，在面向简单存储需求时，与商用工具Vivado的映射结果一致；在面向复杂存储需求时，面积优化和功耗优化的映射结果对比商用工具改善了至少50%。
2020, 42(10): 2557-2565.
doi: 10.11999/JEIT190880
摘要:
DNA链置换技术具有自发性、并行性、可编程性、动态级联性的特点，在DNA计算中占据重要的地位。DNA链置换技术被广泛的应用于解决数学问题，该文采用格雷码编码方式结合DNA链置换技术设计了两位减法器，扩展DNA减法运算。最后利用Visual DSD软件模拟两位减法器，该电路达到预期的功能，且具有并行性和可扩展性，可与其他生化电路结合使用。
DNA链置换技术具有自发性、并行性、可编程性、动态级联性的特点，在DNA计算中占据重要的地位。DNA链置换技术被广泛的应用于解决数学问题，该文采用格雷码编码方式结合DNA链置换技术设计了两位减法器，扩展DNA减法运算。最后利用Visual DSD软件模拟两位减法器，该电路达到预期的功能，且具有并行性和可扩展性，可与其他生化电路结合使用。
2020, 42(10): 2566-2572.
doi: 10.11999/JEIT190719
摘要:
通过对一种低功耗高噪声源真随机数发生器(TRNG)的研究，设计了一种新型的低频时钟电路，可以把电阻热噪声放大100倍以上，从而减少低频时钟电路的带宽和电阻值，使电路的面积和功耗减少，并且使低频时钟的jitter到达58.2 ns。电路采用SMIC 40 nm CMOS工艺设计，完成了流片和测试，真随机数产生器输出速度范围为1.38～3.33 Mbit/s，电路整体功耗为0.11 mW，面积为0.00789 mm2。随机数输出满足AIS31真随机数熵源测试要求，并且通过了国密2安全测试。
通过对一种低功耗高噪声源真随机数发生器(TRNG)的研究，设计了一种新型的低频时钟电路，可以把电阻热噪声放大100倍以上，从而减少低频时钟电路的带宽和电阻值，使电路的面积和功耗减少，并且使低频时钟的jitter到达58.2 ns。电路采用SMIC 40 nm CMOS工艺设计，完成了流片和测试，真随机数产生器输出速度范围为1.38～3.33 Mbit/s，电路整体功耗为0.11 mW，面积为0.00789 mm2。随机数输出满足AIS31真随机数熵源测试要求，并且通过了国密2安全测试。
