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2022年 第44卷 第12期
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2022, 44(12): 4075-4084.
doi: 10.11999/JEIT220363
摘要:
基于超材料孔径的计算微波成像可以看作微波压缩感知成像。这种成像方式的成像效果受网格失配误差的严重影响。该文针对超材料孔径计算微波成像系统对2维场景的重构过程进行分析，构建了一种基于Sinc插值函数的2维离网格(Off-grid)观测模型，并在此基础上提出一种基于稀疏贝叶斯学习的Sinc插值离网格成像方法(OGSISBL)。在期望最大化算法的框架下，恢复散射体回波的幅值和位置，同时校准网格失配误差。通过对超材料孔径计算微波成像系统的仿真数据进行成像处理验证所提算法的性能，结果表明所提算法具有很强的鲁棒性。
基于超材料孔径的计算微波成像可以看作微波压缩感知成像。这种成像方式的成像效果受网格失配误差的严重影响。该文针对超材料孔径计算微波成像系统对2维场景的重构过程进行分析，构建了一种基于Sinc插值函数的2维离网格(Off-grid)观测模型，并在此基础上提出一种基于稀疏贝叶斯学习的Sinc插值离网格成像方法(OGSISBL)。在期望最大化算法的框架下，恢复散射体回波的幅值和位置，同时校准网格失配误差。通过对超材料孔径计算微波成像系统的仿真数据进行成像处理验证所提算法的性能，结果表明所提算法具有很强的鲁棒性。
2022, 44(12): 4085-4094.
doi: 10.11999/JEIT220539
摘要:
该文介绍了一种具有部分极化转换与部分反射功能的超表面结构，并将其应用到具有宽带高增益性能的圆极化法布里-珀罗(Fabry-Perot, F-P)谐振腔天线设计中。所设计的超表面在反射地板存在时能够表现出反射型部分极化转换功能从而用于F-P天线的圆极化源设计，而当反射地板被移除时其具有部分反射功能因而能够作为F-P天线的部分反射表面。通过在部分极化转换表面上方放置矩形贴片并加载寄生贴片与部分反射表面，辐射源贴片的线极化辐射能够被转变为高增益圆极化辐射，并且天线的阻抗带宽与轴比带宽均得到加强。所设计的天线经过仿真、加工与测试，测试结果表明其阻抗与轴比带宽分别为6.8～8.4 GHz (21.3%)和6.8～8.3 GHz (19.9%)，峰值增益达10.5 dBi。
该文介绍了一种具有部分极化转换与部分反射功能的超表面结构，并将其应用到具有宽带高增益性能的圆极化法布里-珀罗(Fabry-Perot, F-P)谐振腔天线设计中。所设计的超表面在反射地板存在时能够表现出反射型部分极化转换功能从而用于F-P天线的圆极化源设计，而当反射地板被移除时其具有部分反射功能因而能够作为F-P天线的部分反射表面。通过在部分极化转换表面上方放置矩形贴片并加载寄生贴片与部分反射表面，辐射源贴片的线极化辐射能够被转变为高增益圆极化辐射，并且天线的阻抗带宽与轴比带宽均得到加强。所设计的天线经过仿真、加工与测试，测试结果表明其阻抗与轴比带宽分别为6.8～8.4 GHz (21.3%)和6.8～8.3 GHz (19.9%)，峰值增益达10.5 dBi。
2022, 44(12): 4095-4103.
doi: 10.11999/JEIT220007
摘要:
该文提出了基于超表面的宽带超低剖面折叠透射阵天线设计方法。该天线由两种超表面阵列和一个作为馈源的开口波导构成。其中，下层超表面能够将馈源发射的线极化入射波转换为交叉极化反射波，上层超表面能够实现特定线极化波的全反射和另一种线极化波的全透射。通过合理设计，该天线能够将辐射电磁波来回反射3次并在较宽频带内实现增益提升，同时其剖面高度能够降至传统透射阵的1/4。天线实测和仿真结果吻合良好，表明3 dB增益带宽达到19.6%(9.2～11.2 GHz)，且9.6 GHz处峰值增益达21 dBi，峰值口径效率为30%。该文设计方法为实现宽带低剖面阵列天线设计提供了新思路。
该文提出了基于超表面的宽带超低剖面折叠透射阵天线设计方法。该天线由两种超表面阵列和一个作为馈源的开口波导构成。其中，下层超表面能够将馈源发射的线极化入射波转换为交叉极化反射波，上层超表面能够实现特定线极化波的全反射和另一种线极化波的全透射。通过合理设计，该天线能够将辐射电磁波来回反射3次并在较宽频带内实现增益提升，同时其剖面高度能够降至传统透射阵的1/4。天线实测和仿真结果吻合良好，表明3 dB增益带宽达到19.6%(9.2～11.2 GHz)，且9.6 GHz处峰值增益达21 dBi，峰值口径效率为30%。该文设计方法为实现宽带低剖面阵列天线设计提供了新思路。
2022, 44(12): 4104-4110.
doi: 10.11999/JEIT211057
摘要:
为了简化可重构传输阵列(RTA)的控制电路，该文提出一种行-列分离控制的可重构传输阵列。该传输阵列由双层频率选择表面(FSS)组成。将变容二极管加载到FSS单元中，采用一种行-列分离的波束控制方法来调控RTA单元两侧直流电压(DC)，每一条线路能够控制每一行或每一列单元。由于RTA单元调控相位能力有限，该文采用了一种相位修正的方法来减少RTA单元的相位误差。仿真结果表明：在方向图E面上，伴随着–1.7 dB增益波动，该RTA的最大扫描波束角度为39°，同时，在方向图H面上，伴随着–3 dB增益波动，该RTA的最大扫描波束角度达到了33°。所设计的RTA具有简单的控制电路和低成本等优点，可以应用于雷达系统和现代通信系统中。
为了简化可重构传输阵列(RTA)的控制电路，该文提出一种行-列分离控制的可重构传输阵列。该传输阵列由双层频率选择表面(FSS)组成。将变容二极管加载到FSS单元中，采用一种行-列分离的波束控制方法来调控RTA单元两侧直流电压(DC)，每一条线路能够控制每一行或每一列单元。由于RTA单元调控相位能力有限，该文采用了一种相位修正的方法来减少RTA单元的相位误差。仿真结果表明：在方向图E面上，伴随着–1.7 dB增益波动，该RTA的最大扫描波束角度为39°，同时，在方向图H面上，伴随着–3 dB增益波动，该RTA的最大扫描波束角度达到了33°。所设计的RTA具有简单的控制电路和低成本等优点，可以应用于雷达系统和现代通信系统中。
2022, 44(12): 4111-4115.
doi: 10.11999/JEIT220569
摘要:
该文利用新型泡沫材料聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)，设计了一种适用于复杂太空环境探测的毫米波龙伯透镜天线，通过将泡沫材料的密度与介电常数相关联，结合传统龙伯透镜天线的工作原理进行仿真优化，实现了小型化高增益多波束的功能。仿真结果表明：该天线工作于33.7 GHz，增益可以达到25.65 dBi，波束宽度4.17°。该设计方法为将来小型化高增益的龙伯透镜的实现提供了新的思路。
该文利用新型泡沫材料聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)，设计了一种适用于复杂太空环境探测的毫米波龙伯透镜天线，通过将泡沫材料的密度与介电常数相关联，结合传统龙伯透镜天线的工作原理进行仿真优化，实现了小型化高增益多波束的功能。仿真结果表明：该天线工作于33.7 GHz，增益可以达到25.65 dBi，波束宽度4.17°。该设计方法为将来小型化高增益的龙伯透镜的实现提供了新的思路。
2022, 44(12): 4116-4124.
doi: 10.11999/JEIT220447
摘要:
极化转换在太赫兹调制领域具有重要的研究意义和应用价值。传统的极化转换器件存在尺寸大、集成度低、损耗高、带宽窄等诸多不足。该文提出一种对称“山”型超表面共振单元结构，可用于实现反射、透射极化转换器件的设计。其中反射型器件实现了极高极化转换率的宽带线极化转换，透射型器件实现了相对带宽达135.5%的超宽带线极化转换。采用各向异性理论分析了反射型器件产生极化转换的机制，并基于多重干涉理论对共振结构阵列与金属背板构成的类F-P腔进行了计算，计算结果与仿真吻合较好。进一步使用正交线栅类F-P腔与共振结构阵列，构成透射型器件，并深入分析了共振单元结构不同部分对宽带极化转换的贡献，讨论了不同结构形成的极化转换频段间的耦合方式。研究结果为基于固定相位差的超宽带偏振极化转换器件的实现以及超表面类F-P腔应用提供了新的思路。
极化转换在太赫兹调制领域具有重要的研究意义和应用价值。传统的极化转换器件存在尺寸大、集成度低、损耗高、带宽窄等诸多不足。该文提出一种对称“山”型超表面共振单元结构，可用于实现反射、透射极化转换器件的设计。其中反射型器件实现了极高极化转换率的宽带线极化转换，透射型器件实现了相对带宽达135.5%的超宽带线极化转换。采用各向异性理论分析了反射型器件产生极化转换的机制，并基于多重干涉理论对共振结构阵列与金属背板构成的类F-P腔进行了计算，计算结果与仿真吻合较好。进一步使用正交线栅类F-P腔与共振结构阵列，构成透射型器件，并深入分析了共振单元结构不同部分对宽带极化转换的贡献，讨论了不同结构形成的极化转换频段间的耦合方式。研究结果为基于固定相位差的超宽带偏振极化转换器件的实现以及超表面类F-P腔应用提供了新的思路。
2022, 44(12): 4125-4133.
doi: 10.11999/JEIT211111
摘要:
面向浅海水下声源的被动测距需求，该文提出一种基于大孔径水平阵的简正波分离与测距方法。该方法针对频率波数域模态曲线弯曲导致的同阶简正波分离处理复杂的问题，在各阶简正波截止频率不随信号频率变化的条件下，提出基于波数伸缩的简正波模态对齐方法，实现不同阶简正波的有效分离。通过非线性相位补偿实现多阶简正波的能量聚焦，结合距离遍历、峰值提取实现声源距离的被动估计。该方法可获得空域、频域增益，实现多模态能量的累积，为微弱声源目标的距离估计提供了新的技术途径。最后，结合仿真数据验证了方法的有效性。
面向浅海水下声源的被动测距需求，该文提出一种基于大孔径水平阵的简正波分离与测距方法。该方法针对频率波数域模态曲线弯曲导致的同阶简正波分离处理复杂的问题，在各阶简正波截止频率不随信号频率变化的条件下，提出基于波数伸缩的简正波模态对齐方法，实现不同阶简正波的有效分离。通过非线性相位补偿实现多阶简正波的能量聚焦，结合距离遍历、峰值提取实现声源距离的被动估计。该方法可获得空域、频域增益，实现多模态能量的累积，为微弱声源目标的距离估计提供了新的技术途径。最后，结合仿真数据验证了方法的有效性。
2022, 44(12): 4134-4143.
doi: 10.11999/JEIT211009
摘要:
高超声速滑翔飞行器(HGV)的迅猛发展改变了传统的作战样式，开辟了军事斗争的新领域。对HGV的机动状态进行识别可以为威胁评估、轨迹预测和防御决策提供有力支撑。为提高HGV机动状态识别精度，该文提出一种基于注意力机制的卷积长短时记忆网络识别模型(AT-ConvLSTM)。在对HGV进行机动建模和特性分析基础上，将HGV在空间的机动状态分为8类，构造了对应的特征识别参数，建立了包含不同初始条件和控制模式下HGV机动轨迹的轨迹库。推导了从雷达跟踪信息到特征识别参数的转换步骤，使用提出的状态识别模型对HGV机动轨迹的时空特征进行提取，并通过SoftMax分类器输出机动状态分类。最后，通过仿真实验对模型性能进行验证。结果表明，所提状态识别模型能够有效在线识别HGV机动状态，具有较好的实时性和准确性。
高超声速滑翔飞行器(HGV)的迅猛发展改变了传统的作战样式，开辟了军事斗争的新领域。对HGV的机动状态进行识别可以为威胁评估、轨迹预测和防御决策提供有力支撑。为提高HGV机动状态识别精度，该文提出一种基于注意力机制的卷积长短时记忆网络识别模型(AT-ConvLSTM)。在对HGV进行机动建模和特性分析基础上，将HGV在空间的机动状态分为8类，构造了对应的特征识别参数，建立了包含不同初始条件和控制模式下HGV机动轨迹的轨迹库。推导了从雷达跟踪信息到特征识别参数的转换步骤，使用提出的状态识别模型对HGV机动轨迹的时空特征进行提取，并通过SoftMax分类器输出机动状态分类。最后，通过仿真实验对模型性能进行验证。结果表明，所提状态识别模型能够有效在线识别HGV机动状态，具有较好的实时性和准确性。
2022, 44(12): 4144-4150.
doi: 10.11999/JEIT210942
摘要:
针对多维旋转不变子空间算法(ESPRIT)信号参数估计存在失配的问题，该文提出一种基于特征值分维的参数配对方法。该方法首先对包含待估计参数信息的多维特征值进行线性组合并构造判断矩阵，再根据矩阵维数对应关系进行配对。相比于其他配对算法，该文提出的算法结构简单，没有模糊参数，在特定情况下具有较高的鲁棒性，能实现参数的自动配对。最后通过对比仿真验证了该文配对算法的优越性。
针对多维旋转不变子空间算法(ESPRIT)信号参数估计存在失配的问题，该文提出一种基于特征值分维的参数配对方法。该方法首先对包含待估计参数信息的多维特征值进行线性组合并构造判断矩阵，再根据矩阵维数对应关系进行配对。相比于其他配对算法，该文提出的算法结构简单，没有模糊参数，在特定情况下具有较高的鲁棒性，能实现参数的自动配对。最后通过对比仿真验证了该文配对算法的优越性。
2022, 44(12): 4151-4158.
doi: 10.11999/JEIT201061
摘要:
针对相控阵雷达(PAR)探测临近空间高超声速目标(HGV)时雷达资源消耗过大、量测精度不高的问题，该文提出一种基于临空目标雷达截面积(RCS)预测的雷达资源自适应分配方法。该方法根据滑窗内目标状态与RCS信息，利用贝叶斯后验概率公式预测下一时刻目标RCS，并针对性地调整发射脉冲驻留时长，实现雷达资源的动态调整，使目标回波信号信噪比保持稳定，提高雷达跟踪性能。仿真实验表明，所提算法能较准确估计出目标RCS，进而自适应分配雷达资源，达到在不增加雷达资源消耗前提下提升跟踪精度的目的。
针对相控阵雷达(PAR)探测临近空间高超声速目标(HGV)时雷达资源消耗过大、量测精度不高的问题，该文提出一种基于临空目标雷达截面积(RCS)预测的雷达资源自适应分配方法。该方法根据滑窗内目标状态与RCS信息，利用贝叶斯后验概率公式预测下一时刻目标RCS，并针对性地调整发射脉冲驻留时长，实现雷达资源的动态调整，使目标回波信号信噪比保持稳定，提高雷达跟踪性能。仿真实验表明，所提算法能较准确估计出目标RCS，进而自适应分配雷达资源，达到在不增加雷达资源消耗前提下提升跟踪精度的目的。
2022, 44(12): 4159-4167.
doi: 10.11999/JEIT211120
摘要:
针对干扰加噪声协方差矩阵(INCM)重构过程中Capon功率谱(CPS)估计分辨率低的问题，该文提出两种稳健自适应波束形成（RAB）算法。该算法首先通过搜索CPS的峰值确定积分区间，然后对各区间积分所得的协方差矩阵进行特征值分解。通过合理设置判定门限确定区间内所含的入射信源数量，并将较大特征值所对应的特征向量作为信源导向矢量(SV)的初步估计。而后通过最大化估计功率的方法，在初步估计SV的正交空间内搜索其与真实SV之间的误差。该算法1利用最小特征值所对应的特征向量，向初步估计的SV中添加正交比例梯度，得到双层估计的SV。与算法1不同，算法2通过求解2次优化(QP)问题得到修正的SV。最后通过重构INCM获得阵列最优权值矢量。通过计算机仿真实验，验证了所提算法有效解决了CPS估计分辨率低的问题，较其他算法综合性能更优，具备更高的稳健性。
针对干扰加噪声协方差矩阵(INCM)重构过程中Capon功率谱(CPS)估计分辨率低的问题，该文提出两种稳健自适应波束形成（RAB）算法。该算法首先通过搜索CPS的峰值确定积分区间，然后对各区间积分所得的协方差矩阵进行特征值分解。通过合理设置判定门限确定区间内所含的入射信源数量，并将较大特征值所对应的特征向量作为信源导向矢量(SV)的初步估计。而后通过最大化估计功率的方法，在初步估计SV的正交空间内搜索其与真实SV之间的误差。该算法1利用最小特征值所对应的特征向量，向初步估计的SV中添加正交比例梯度，得到双层估计的SV。与算法1不同，算法2通过求解2次优化(QP)问题得到修正的SV。最后通过重构INCM获得阵列最优权值矢量。通过计算机仿真实验，验证了所提算法有效解决了CPS估计分辨率低的问题，较其他算法综合性能更优，具备更高的稳健性。
2022, 44(12): 4168-4177.
doi: 10.11999/JEIT211138
摘要:
针对多传感器观测数据质量不同且未知时，多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题，该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量，提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法；然后对多传感器迭代融合顺序进行优化，最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题，提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD。仿真结果表明，与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比，所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。
针对多传感器观测数据质量不同且未知时，多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题，该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量，提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法；然后对多传感器迭代融合顺序进行优化，最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题，提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD。仿真结果表明，与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比，所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。
2022, 44(12): 4178-4184.
doi: 10.11999/JEIT210944
摘要:
目前，被动毫米波探测与制导技术已对装甲目标产生了极大的威胁。为提高装甲目标在未来战场的生存能力，该文提出一种基于有源对消的新型毫米波隐身方法。该方法通过装甲目标车载毫米波干扰机发射低功率噪声来降低目标与不同实战背景的辐射温度差，使得末敏弹毫米波辐射计无法探测识别出目标，从而实现其被动隐身功能。与传统基于外形、材料的无源隐身方法相比，该方法不仅可防护不同实战背景下的多种类型目标，还具有布设机动性强、工程实现简单等优点。最后实验结果表明：该方法可使实战环境下装甲目标对其正上方\begin{document}$ {90^\circ} $\end{document} ![]()
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目前，被动毫米波探测与制导技术已对装甲目标产生了极大的威胁。为提高装甲目标在未来战场的生存能力，该文提出一种基于有源对消的新型毫米波隐身方法。该方法通过装甲目标车载毫米波干扰机发射低功率噪声来降低目标与不同实战背景的辐射温度差，使得末敏弹毫米波辐射计无法探测识别出目标，从而实现其被动隐身功能。与传统基于外形、材料的无源隐身方法相比，该方法不仅可防护不同实战背景下的多种类型目标，还具有布设机动性强、工程实现简单等优点。最后实验结果表明：该方法可使实战环境下装甲目标对其正上方
2022, 44(12): 4185-4193.
doi: 10.11999/JEIT210921
摘要:
围绕如何提高椭圆球面波(PSWFs)多载波调制系统频带利用率，该文在双模PSWFs多载波索引调制解调方法的基础上，引入由额外星座点组成的第3星座图，提出基于优化多重索引的PSWFs多载波索引调制解调方法BIM-MCM-PSWFs。该方法通过对分组后每个子块中子载波的多重排列组合，拓展了信号索引维度，增加了调制符号组合数，实现了双模PSWFs多载波索引调制解调方法中频谱资源的进一步利用，有效提高了系统频带利用率。理论和仿真分析表明，该文所提方法相较于双模PSWFs多载波索引调制解调方法，以适当牺牲误码性能为代价，具有更高的系统频带利用率，当n=9, k=1, m=4时，以误比特率(BER)牺牲了0.70 dB为代价，系统频带利用率(SE)提升了20.1%。
围绕如何提高椭圆球面波(PSWFs)多载波调制系统频带利用率，该文在双模PSWFs多载波索引调制解调方法的基础上，引入由额外星座点组成的第3星座图，提出基于优化多重索引的PSWFs多载波索引调制解调方法BIM-MCM-PSWFs。该方法通过对分组后每个子块中子载波的多重排列组合，拓展了信号索引维度，增加了调制符号组合数，实现了双模PSWFs多载波索引调制解调方法中频谱资源的进一步利用，有效提高了系统频带利用率。理论和仿真分析表明，该文所提方法相较于双模PSWFs多载波索引调制解调方法，以适当牺牲误码性能为代价，具有更高的系统频带利用率，当n=9, k=1, m=4时，以误比特率(BER)牺牲了0.70 dB为代价，系统频带利用率(SE)提升了20.1%。
2022, 44(12): 4194-4203.
doi: 10.11999/JEIT211145
摘要:
针对自由空间传播模型仅能描述自由空间场景下携带轨道角动量(OAM)的涡旋信道传播特性，以及确定性稀疏多径涡旋信道模型严格依赖于传播环境而不能准确刻画真实多径场景下OAM信道传播特性的问题，该文提出毫米波OAM多径信道统计建模方法。在室内走廊环境下构建基于均匀圆形天线阵列(UCA)的OAM辐射传输系统，基于光学射线理论与UCA辐射特性，建立OAM多径信道模型。结果表明，在毫米波频段均匀分布和Nakagami-m分布能够准确地表征室内走廊多径环境下的OAM信道波前相位和幅度，视距(LoS)和非视距(NLoS)传播条件下传播距离较大时信道幅度服从瑞利分布，视距传播条件下传播距离较小时信道幅度服从莱斯分布。
针对自由空间传播模型仅能描述自由空间场景下携带轨道角动量(OAM)的涡旋信道传播特性，以及确定性稀疏多径涡旋信道模型严格依赖于传播环境而不能准确刻画真实多径场景下OAM信道传播特性的问题，该文提出毫米波OAM多径信道统计建模方法。在室内走廊环境下构建基于均匀圆形天线阵列(UCA)的OAM辐射传输系统，基于光学射线理论与UCA辐射特性，建立OAM多径信道模型。结果表明，在毫米波频段均匀分布和Nakagami-m分布能够准确地表征室内走廊多径环境下的OAM信道波前相位和幅度，视距(LoS)和非视距(NLoS)传播条件下传播距离较大时信道幅度服从瑞利分布，视距传播条件下传播距离较小时信道幅度服从莱斯分布。
2022, 44(12): 4204-4210.
doi: 10.11999/JEIT211074
摘要:
基于深度神经网络(DNN)的符号检测器(SD)的结构直接影响检测精度和计算复杂度，然而，已有的工作中并未对DNN符号检测器的结构选择方法开展研究。此外，已知的基于DNN的符号检测器复杂度较高且仅能完成单一调制信号的检测。针对以上问题，该文提出基于误符号率(SER)度量的低复杂度稀疏自编码器符号检测器(SAED)结构选择策略，同时，利用提出的累积量和矩特征向量(CMFV)实现了对混合信号的检测。所设计的符号检测器不依赖信道模型和噪声假设，对不同调制方式的信号具有较好的检测性能。仿真结果表明，该文设计的SAE符号检测器的SER性能接近最大似然(ML)检测理论值，且在频偏、相偏和有限训练样本等非理想条件下具有较强的鲁棒性。
基于深度神经网络(DNN)的符号检测器(SD)的结构直接影响检测精度和计算复杂度，然而，已有的工作中并未对DNN符号检测器的结构选择方法开展研究。此外，已知的基于DNN的符号检测器复杂度较高且仅能完成单一调制信号的检测。针对以上问题，该文提出基于误符号率(SER)度量的低复杂度稀疏自编码器符号检测器(SAED)结构选择策略，同时，利用提出的累积量和矩特征向量(CMFV)实现了对混合信号的检测。所设计的符号检测器不依赖信道模型和噪声假设，对不同调制方式的信号具有较好的检测性能。仿真结果表明，该文设计的SAE符号检测器的SER性能接近最大似然(ML)检测理论值，且在频偏、相偏和有限训练样本等非理想条件下具有较强的鲁棒性。
2022, 44(12): 4211-4217.
doi: 10.11999/JEIT220649
摘要:
针对无人机(UAV)通信过程中存在的高移动性和节点异常问题，该文提出一种基于深度强化学习的无人机可信地理位置路由协议(DTGR)。引入可信第三方提供节点的信任度，使用理论与真实的时延偏差和丢包率作为信任度的评估因子，将路由选择建模为马尔可夫决策过程(MDP)，基于节点信任度、地理位置和邻居拓扑信息构建状态空间，然后通过深度Q网络(DQN)输出路由决策。在奖励函数中结合信任度调整动作的价值，引导节点选择最优下一跳。仿真结果表明，在包含异常节点的无人机自组网(UANET)中，DTGR与现有方案相比具有更低的平均端到端时延和更高的包递交率。当异常节点数量或者比例变化时，DTGR能感知环境并高效智能地完成路由决策，保障网络性能。
针对无人机(UAV)通信过程中存在的高移动性和节点异常问题，该文提出一种基于深度强化学习的无人机可信地理位置路由协议(DTGR)。引入可信第三方提供节点的信任度，使用理论与真实的时延偏差和丢包率作为信任度的评估因子，将路由选择建模为马尔可夫决策过程(MDP)，基于节点信任度、地理位置和邻居拓扑信息构建状态空间，然后通过深度Q网络(DQN)输出路由决策。在奖励函数中结合信任度调整动作的价值，引导节点选择最优下一跳。仿真结果表明，在包含异常节点的无人机自组网(UANET)中，DTGR与现有方案相比具有更低的平均端到端时延和更高的包递交率。当异常节点数量或者比例变化时，DTGR能感知环境并高效智能地完成路由决策，保障网络性能。
2022, 44(12): 4218-4228.
doi: 10.11999/JEIT210958
摘要:
在超密集异构无线网络中，针对城区交通高峰期，大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题，该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先，引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度，并提出一个融合自组织网络的网络架构，缓解网络拥塞。其次，定义业务适应度和负收益因子，并提出一种基于秩和比(RSR)的自适应切换判决算法，为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。实验结果表明，该算法能够有效降低终端接入网络的阻塞率和掉话率，实现网络间负载均衡并提升用户体验。
在超密集异构无线网络中，针对城区交通高峰期，大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题，该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先，引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度，并提出一个融合自组织网络的网络架构，缓解网络拥塞。其次，定义业务适应度和负收益因子，并提出一种基于秩和比(RSR)的自适应切换判决算法，为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。实验结果表明，该算法能够有效降低终端接入网络的阻塞率和掉话率，实现网络间负载均衡并提升用户体验。
2022, 44(12): 4229-4237.
doi: 10.11999/JEIT211103
摘要:
为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题，该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上，该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法，验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性，实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建，对敌方雷达快速做出反应，在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络，用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明：在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下，基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号，在信干比–8 dB的情况下，对消比可达到26 dB以上。
为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题，该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上，该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法，验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性，实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建，对敌方雷达快速做出反应，在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络，用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明：在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下，基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号，在信干比–8 dB的情况下，对消比可达到26 dB以上。
2022, 44(12): 4238-4245.
doi: 10.11999/JEIT211021
摘要:
物联网发展对信息时效性的需求越来越高，信息新鲜度变得至关重要。为了维持信息新鲜度，在非正交多址接入(NOMA)和移动边缘计算(MEC)的联合系统中，对多设备单边缘计算服务器的传输场景进行了研究。在该场景中，如何分配卸载任务量和卸载功率以最小化平均更新代价是一个具有挑战性的问题。该文考虑到现实中的信道状态变化情况，基于多代理深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，考虑信息新鲜度影响，建立了最小化平均更新代价的优化问题，提出一种寻找最优的卸载因子和卸载功率决策。仿真结果表明，采用部分卸载的方式可以有效地降低平均更新代价，利用MADDPG算法可以进一步优化卸载功率，经比较，MADDPG算法在降低平均更新代价方面优于其他方案，并且适当地减少设备数量在降低平均更新代价方面效果更好。
物联网发展对信息时效性的需求越来越高，信息新鲜度变得至关重要。为了维持信息新鲜度，在非正交多址接入(NOMA)和移动边缘计算(MEC)的联合系统中，对多设备单边缘计算服务器的传输场景进行了研究。在该场景中，如何分配卸载任务量和卸载功率以最小化平均更新代价是一个具有挑战性的问题。该文考虑到现实中的信道状态变化情况，基于多代理深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，考虑信息新鲜度影响，建立了最小化平均更新代价的优化问题，提出一种寻找最优的卸载因子和卸载功率决策。仿真结果表明，采用部分卸载的方式可以有效地降低平均更新代价，利用MADDPG算法可以进一步优化卸载功率，经比较，MADDPG算法在降低平均更新代价方面优于其他方案，并且适当地减少设备数量在降低平均更新代价方面效果更好。
2022, 44(12): 4246-4255.
doi: 10.11999/JEIT211019
摘要:
现有室内成像型可见光定位系统多注重定位精度的提高，而忽略了系统的解码识别成功率和定位算法的适用性。表现在：(1)接收端捕获带有模糊效应的图像会导致解码识别率变低；(2)定位系统移动状态下采用单一算法定位，且双灯(dual-LED)算法的旋转角存在非确定性，导致定位精度大幅度变化，甚至定位系统失效。该文首先提出基于条纹宽度比的解码算法，消除人为设定硬阈值的缺陷；然后，提出基于旋转角优化的联合定位算法，利用方向传感器辅助确认旋转角并联合定位；此外，还设计了简易导航功能。实验结果表明，该算法使得解码识别率在1.5 m内可达99%，系统平均定位误差为3.998 cm。
现有室内成像型可见光定位系统多注重定位精度的提高，而忽略了系统的解码识别成功率和定位算法的适用性。表现在：(1)接收端捕获带有模糊效应的图像会导致解码识别率变低；(2)定位系统移动状态下采用单一算法定位，且双灯(dual-LED)算法的旋转角存在非确定性，导致定位精度大幅度变化，甚至定位系统失效。该文首先提出基于条纹宽度比的解码算法，消除人为设定硬阈值的缺陷；然后，提出基于旋转角优化的联合定位算法，利用方向传感器辅助确认旋转角并联合定位；此外，还设计了简易导航功能。实验结果表明，该算法使得解码识别率在1.5 m内可达99%，系统平均定位误差为3.998 cm。
2022, 44(12): 4256-4264.
doi: 10.11999/JEIT211045
摘要:
在边缘计算环境中，边缘节点种类多样，分布范围广，工作环境差异大，这使得数据安全保障变得非常复杂，难以对其传输数据的可信性进行有效评价，从而影响整个边缘计算环境的安全性。针对上述问题，基于可信计算中密封密钥及群数字签名技术，该文提出边缘可信计算基(ETCB)的概念，并给出了构建ETCB的算法集，设计了面向边缘计算的可信数据验证协议，并对算法正确性和协议安全性进行了证明。该框架结合可信计算技术的优势，在不改变原有边缘计算模式的前提下，实现了数据的分布式可信验证。
在边缘计算环境中，边缘节点种类多样，分布范围广，工作环境差异大，这使得数据安全保障变得非常复杂，难以对其传输数据的可信性进行有效评价，从而影响整个边缘计算环境的安全性。针对上述问题，基于可信计算中密封密钥及群数字签名技术，该文提出边缘可信计算基(ETCB)的概念，并给出了构建ETCB的算法集，设计了面向边缘计算的可信数据验证协议，并对算法正确性和协议安全性进行了证明。该框架结合可信计算技术的优势，在不改变原有边缘计算模式的前提下，实现了数据的分布式可信验证。
2022, 44(12): 4265-4273.
doi: 10.11999/JEIT211029
摘要:
针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题，该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑，引入樽海鞘群的链式行为提高局部搜索能力，建立以最小化链路加权干扰为目标的线性规划模型来解决流量汇聚情况可能造成的网络瓶颈链路问题。仿真结果表明，在不同网络规模下，相比于其他基于群智能优化算法的信道分配方法，该方法具有较快的收敛速度和较优的搜索能力。此外，该方法能够在节点密集时显著降低网络干扰并保持网络的稳定性。
针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题，该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑，引入樽海鞘群的链式行为提高局部搜索能力，建立以最小化链路加权干扰为目标的线性规划模型来解决流量汇聚情况可能造成的网络瓶颈链路问题。仿真结果表明，在不同网络规模下，相比于其他基于群智能优化算法的信道分配方法，该方法具有较快的收敛速度和较优的搜索能力。此外，该方法能够在节点密集时显著降低网络干扰并保持网络的稳定性。
2022, 44(12): 4274-4283.
doi: 10.11999/JEIT211049
摘要:
随着数据传输安全的普及和认证信息细粒化程度的提高，基于公钥密码学的签名运算使用越来越频繁，其处理速度逐渐成为制约各种高并发安全应用的瓶颈问题。为此，该文提出一种基于图形处理器(GPU)的高吞吐量SM2数字签名计算方案。首先，通过GPU底层指令优化基础运算的计算过程，构建高效的基础运算模块；进而，结合GPU的平台特性，优化基于费马小定理的模逆算法，缩短SM2推荐素数的加法链，大幅提升模逆处理速度；同时，按需使用倍点运算和重复倍点算法，避免线程束分化现象，并有效减少未知点乘运算的计算量。理论分析和实验测试结果表明该方案可有效地提升SM2签名和验签算法的处理速度，在RTX3090单卡上实现了7.609\begin{document}$ \times {10^7}$\end{document} ![]()
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随着数据传输安全的普及和认证信息细粒化程度的提高，基于公钥密码学的签名运算使用越来越频繁，其处理速度逐渐成为制约各种高并发安全应用的瓶颈问题。为此，该文提出一种基于图形处理器(GPU)的高吞吐量SM2数字签名计算方案。首先，通过GPU底层指令优化基础运算的计算过程，构建高效的基础运算模块；进而，结合GPU的平台特性，优化基于费马小定理的模逆算法，缩短SM2推荐素数的加法链，大幅提升模逆处理速度；同时，按需使用倍点运算和重复倍点算法，避免线程束分化现象，并有效减少未知点乘运算的计算量。理论分析和实验测试结果表明该方案可有效地提升SM2签名和验签算法的处理速度，在RTX3090单卡上实现了7.609
2022, 44(12): 4284-4293.
doi: 10.11999/JEIT211143
摘要:
在确保量子图像密码算法安全的基础上，为进一步优化解密图像质量及计算复杂度，该文提出一种基于Arnold变换的量子图像混沌加密方案。方案使用量子细胞神经网络产生的混沌信号来控制量子Arnold变换、量子交换(SWAP)和量子控制非操作(CNOT)，然后将这些操作作用于量子明文图像中以获得相应的密文图像。研究结果表明：所提量子灰度图像加密方法具有高安全性、高解密图像质量及低计算复杂度的特点。
在确保量子图像密码算法安全的基础上，为进一步优化解密图像质量及计算复杂度，该文提出一种基于Arnold变换的量子图像混沌加密方案。方案使用量子细胞神经网络产生的混沌信号来控制量子Arnold变换、量子交换(SWAP)和量子控制非操作(CNOT)，然后将这些操作作用于量子明文图像中以获得相应的密文图像。研究结果表明：所提量子灰度图像加密方法具有高安全性、高解密图像质量及低计算复杂度的特点。
2022, 44(12): 4294-4303.
doi: 10.11999/JEIT211137
摘要:
目前，网络安全及隐私受到广泛关注。前向安全性是Günther在1989年提出的一种认证密钥协商协议( AKA)的安全属性(doi: 10.1007/3-540-46885-4_5)，该性质经过30年的蓬勃发展已经成为研究领域的热点之一。该文主要分析了MZK20和VSR20两个AKA协议。首先在启发式分析的基础上，利用BAN逻辑分析了MZK20协议不具有弱前向安全性；其次利用启发式分析和Scyther工具证明了VSR20协议不具备前向安全性。最后，在分析VSR20协议设计缺陷的基础上，提出了改进方案，并在eCK模型下证明了改进后协议的安全性；并且，结合Scyther软件证明了改进VSR20协议与VSR20协议相比明显提高了安全性。
目前，网络安全及隐私受到广泛关注。前向安全性是Günther在1989年提出的一种认证密钥协商协议( AKA)的安全属性(doi: 10.1007/3-540-46885-4_5)，该性质经过30年的蓬勃发展已经成为研究领域的热点之一。该文主要分析了MZK20和VSR20两个AKA协议。首先在启发式分析的基础上，利用BAN逻辑分析了MZK20协议不具有弱前向安全性；其次利用启发式分析和Scyther工具证明了VSR20协议不具备前向安全性。最后，在分析VSR20协议设计缺陷的基础上，提出了改进方案，并在eCK模型下证明了改进后协议的安全性；并且，结合Scyther软件证明了改进VSR20协议与VSR20协议相比明显提高了安全性。
2022, 44(12): 4304-4311.
doi: 10.11999/JEIT210950
摘要:
该文基于正交矩阵，通过不同的矩阵变换的方法，提出两类零相关区(ZCZ)非周期互补序列集(ZACSS)的构造方法。在正交矩阵的阶能够被零相关区长度整除的条件下，所得序列集参数均能达到最优，且零相关区长度可以灵活选择。第1种方法构造的序列集具有理想的自相关互补性，通过进一步分组，可以得到多个组内互补的序列集。利用初始矩阵和正交矩阵的多样性能够构造出大量的最优零相关区非周期互补序列集，可应用于多载波码分多址(MC-CDMA)系统作为用户地址码来消除多径干扰和多址干扰。
该文基于正交矩阵，通过不同的矩阵变换的方法，提出两类零相关区(ZCZ)非周期互补序列集(ZACSS)的构造方法。在正交矩阵的阶能够被零相关区长度整除的条件下，所得序列集参数均能达到最优，且零相关区长度可以灵活选择。第1种方法构造的序列集具有理想的自相关互补性，通过进一步分组，可以得到多个组内互补的序列集。利用初始矩阵和正交矩阵的多样性能够构造出大量的最优零相关区非周期互补序列集，可应用于多载波码分多址(MC-CDMA)系统作为用户地址码来消除多径干扰和多址干扰。
2022, 44(12): 4312-4318.
doi: 10.11999/JEIT211104
摘要:
少重量线性码在认证码、结合方案以及秘密共享方案的构造中有着重要的应用。如何构造少重量线性码一直是编码理论研究的重要内容。该文通过选取特殊的定义集，构造了有限域上指标为2的不可约拟循环码，利用有限域上的高斯周期确定了几类指标为2的不可约拟循环码的重量分布，并且得到了几类2-重量线性码和3-重量线性码。结果表明，由该文构造的3类2-重量线性码中有两类是极大距离可分(MDS)码，另一类达到了Griesmer界。
少重量线性码在认证码、结合方案以及秘密共享方案的构造中有着重要的应用。如何构造少重量线性码一直是编码理论研究的重要内容。该文通过选取特殊的定义集，构造了有限域上指标为2的不可约拟循环码，利用有限域上的高斯周期确定了几类指标为2的不可约拟循环码的重量分布，并且得到了几类2-重量线性码和3-重量线性码。结果表明，由该文构造的3类2-重量线性码中有两类是极大距离可分(MDS)码，另一类达到了Griesmer界。
2022, 44(12): 4319-4327.
doi: 10.11999/JEIT211066
摘要:
时控性加密(TRE)是一种被称为“向未来发送消息”的密码原语，接收方在未来指定时间之前无法解密密文。目前，大部分TRE方案采用非交互式单时间服务器方法，系统用户能够正常解密，依赖于单一时间服务器在预定解密时间计算并广播的时间陷门。如果单一的时间服务器遭受攻击，或被腐败，则容易直接威胁TRE的安全应用。因此，需要将1个时间服务器“分散”成多个。但已有多时间服务器TRE方案既没有给出安全性分析，也没有给出严格的安全性证明。为此，该文给出一种随机预言机模型下基于双线性迪菲·赫尔曼(BDH)问题的多时间服务器的TRE模型MTSTRE，构造出一种可证明安全的具体和通用方案，并严格证明所提具体方案在自适应选择明文攻击下是安全的。效率分析表明，与已有最有效的多时间服务器TRE解决方案相比，所提具体方案的计算效率也略有提高。
时控性加密(TRE)是一种被称为“向未来发送消息”的密码原语，接收方在未来指定时间之前无法解密密文。目前，大部分TRE方案采用非交互式单时间服务器方法，系统用户能够正常解密，依赖于单一时间服务器在预定解密时间计算并广播的时间陷门。如果单一的时间服务器遭受攻击，或被腐败，则容易直接威胁TRE的安全应用。因此，需要将1个时间服务器“分散”成多个。但已有多时间服务器TRE方案既没有给出安全性分析，也没有给出严格的安全性证明。为此，该文给出一种随机预言机模型下基于双线性迪菲·赫尔曼(BDH)问题的多时间服务器的TRE模型MTSTRE，构造出一种可证明安全的具体和通用方案，并严格证明所提具体方案在自适应选择明文攻击下是安全的。效率分析表明，与已有最有效的多时间服务器TRE解决方案相比，所提具体方案的计算效率也略有提高。
2022, 44(12): 4328-4336.
doi: 10.11999/JEIT211169
摘要:
现有多涡卷吸引子混沌系统中引入的非线性函数多为阶梯函数、饱和函数、多逻辑电平脉冲函数等，从而系统的电路实现复杂度会随涡卷数量的增加而增大，致使其硬件实现变得较为困难。针对此问题，该文设计了Logistic电平脉冲函数，采用非自治的脉冲控制方法基于Lorenz系统构造了一个新的多涡卷混沌系统，对其进行了动力学特性分析和基于FPGA芯片的硬件实现，最后给出了系统在图像加密中的应用。分析结果表明，该文所设计系统的电路实现复杂度与涡卷数量无关，于是FPGA电路可在不改变RTL代码的情况下仅通过改变控制参数即可产生不同的多涡卷吸引子；与Lorenz系统相比，此多涡卷系统具有更多的敏感性参数，应用于图像加密时密钥空间更大，更能有效抵抗穷举攻击。
现有多涡卷吸引子混沌系统中引入的非线性函数多为阶梯函数、饱和函数、多逻辑电平脉冲函数等，从而系统的电路实现复杂度会随涡卷数量的增加而增大，致使其硬件实现变得较为困难。针对此问题，该文设计了Logistic电平脉冲函数，采用非自治的脉冲控制方法基于Lorenz系统构造了一个新的多涡卷混沌系统，对其进行了动力学特性分析和基于FPGA芯片的硬件实现，最后给出了系统在图像加密中的应用。分析结果表明，该文所设计系统的电路实现复杂度与涡卷数量无关，于是FPGA电路可在不改变RTL代码的情况下仅通过改变控制参数即可产生不同的多涡卷吸引子；与Lorenz系统相比，此多涡卷系统具有更多的敏感性参数，应用于图像加密时密钥空间更大，更能有效抵抗穷举攻击。
2022, 44(12): 4337-4347.
doi: 10.11999/JEIT211054
摘要:
针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题，该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端，可以增强图像的容灾性，为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性，该方案包括两种嵌入算法：算法1在图像分割的过程中，将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像，该算法支持在图像重构之后提取额外信息；算法2针对图像分割后的任一影子图像，利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入，该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试，当压缩率为50%时，(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel)，(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明，两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息，实现了方案的可分离性；与现有方案相比，所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低，具有较强的实用性。
针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题，该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端，可以增强图像的容灾性，为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性，该方案包括两种嵌入算法：算法1在图像分割的过程中，将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像，该算法支持在图像重构之后提取额外信息；算法2针对图像分割后的任一影子图像，利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入，该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试，当压缩率为50%时，(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel)，(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明，两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息，实现了方案的可分离性；与现有方案相比，所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低，具有较强的实用性。
2022, 44(12): 4348-4356.
doi: 10.11999/JEIT210971
摘要:
医疗云存储服务是云计算技术的一个重要应用，同时外包医疗数据的完整性和用户的身份隐私保护已变得越来越重要。该文提出适用于无线医疗传感器网络的支持条件身份匿名的外包云存储医疗数据轻量级完整性验证方案。方案结合同态哈希函数设计了聚合签名，通过第三方审计者(TPA)对外包云存储医疗数据进行完整性验证，在TPA端存放审计辅助信息，利用同态哈希函数的同态性质将TPA端的计算优化为常量运算，大大降低了第三方审计者的计算开销，同时支持TPA对多个数据文件执行批量验证，其验证开销几乎是恒定的，与医疗数据文件的数量无关。方案有效防止了第三方审计者通过求解线性方程恢复原始医疗数据，并且设计了条件身份匿名算法，密钥生成中心(PKG)根据用户唯一标识的身份信息为用户生成匿名身份及对应的签名私钥。即使攻击者截获到用户传输的医疗数据，也无法获知拥有此数据的真实身份，有效避免了对公钥证书的复杂管理，同时使得密钥生成中心可以有效追踪医疗信息系统中具有恶意行为的用户。安全性分析与性能评估结果表明该方案能够安全高效地部署在云辅助无线医疗传感器网络。
医疗云存储服务是云计算技术的一个重要应用，同时外包医疗数据的完整性和用户的身份隐私保护已变得越来越重要。该文提出适用于无线医疗传感器网络的支持条件身份匿名的外包云存储医疗数据轻量级完整性验证方案。方案结合同态哈希函数设计了聚合签名，通过第三方审计者(TPA)对外包云存储医疗数据进行完整性验证，在TPA端存放审计辅助信息，利用同态哈希函数的同态性质将TPA端的计算优化为常量运算，大大降低了第三方审计者的计算开销，同时支持TPA对多个数据文件执行批量验证，其验证开销几乎是恒定的，与医疗数据文件的数量无关。方案有效防止了第三方审计者通过求解线性方程恢复原始医疗数据，并且设计了条件身份匿名算法，密钥生成中心(PKG)根据用户唯一标识的身份信息为用户生成匿名身份及对应的签名私钥。即使攻击者截获到用户传输的医疗数据，也无法获知拥有此数据的真实身份，有效避免了对公钥证书的复杂管理，同时使得密钥生成中心可以有效追踪医疗信息系统中具有恶意行为的用户。安全性分析与性能评估结果表明该方案能够安全高效地部署在云辅助无线医疗传感器网络。
2022, 44(12): 4357-4366.
doi: 10.11999/JEIT211010
摘要:
3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准，但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中，深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此，在3D-HEVC深度图帧内编码模式下，针对CU四叉树划分复杂度高的问题，该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先，构建学习深度图CU划分结构信息的数据集；其次，搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型，并利用构建的数据集训练MB-CNN模型；最后，将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台，通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比，编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明，在不影响合成视点质量的前提下，该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。
3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准，但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中，深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此，在3D-HEVC深度图帧内编码模式下，针对CU四叉树划分复杂度高的问题，该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先，构建学习深度图CU划分结构信息的数据集；其次，搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型，并利用构建的数据集训练MB-CNN模型；最后，将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台，通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比，编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明，在不影响合成视点质量的前提下，该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。
2022, 44(12): 4367-4375.
doi: 10.11999/JEIT211081
摘要:
Hive现有的审计功能不能对数据操作目的进行合规判断。针对以上问题，该文提出一种基于子图同构的Hive数据操作合规分析方法。首先，提出基于图的Hive数据操作和合规规则的建模方法，形成数据溯源图和合规规则图；然后，将数据操作合规判断建模为溯源图和合规图的匹配问题，并提出基于子图同构的求解算法。最后，在数据治理平台Apache Atlas及Hive中进行了实验验证，实验结果表明，相比于基于集合、VF2以及Ullmann的合规验证，该文方法具有更高的合规验证效率。
Hive现有的审计功能不能对数据操作目的进行合规判断。针对以上问题，该文提出一种基于子图同构的Hive数据操作合规分析方法。首先，提出基于图的Hive数据操作和合规规则的建模方法，形成数据溯源图和合规规则图；然后，将数据操作合规判断建模为溯源图和合规图的匹配问题，并提出基于子图同构的求解算法。最后，在数据治理平台Apache Atlas及Hive中进行了实验验证，实验结果表明，相比于基于集合、VF2以及Ullmann的合规验证，该文方法具有更高的合规验证效率。
2022, 44(12): 4376-4383.
doi: 10.11999/JEIT211034
摘要:
针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性，同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题，该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架，该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶段，将图谱推理实例用语义路径表示，并代入BERT模型微调计算链接概率，离线保存推理经验；元训练阶段，该框架基于多种关系的基训练过程获得梯度元信息，实现初始权值优化，完成小样本下知识的快速学习。实验表明，基训练推理框架在链接预测与事实预测任务中多项指标高于平均水平，同时元学习框架可以实现部分小样本推理问题的快速收敛。
针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性，同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题，该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架，该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶段，将图谱推理实例用语义路径表示，并代入BERT模型微调计算链接概率，离线保存推理经验；元训练阶段，该框架基于多种关系的基训练过程获得梯度元信息，实现初始权值优化，完成小样本下知识的快速学习。实验表明，基训练推理框架在链接预测与事实预测任务中多项指标高于平均水平，同时元学习框架可以实现部分小样本推理问题的快速收敛。
2022, 44(12): 4384-4394.
doi: 10.11999/JEIT210946
摘要:
为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰，并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能，该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放，提高空间内同类数据特征之间的关联性，然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项，使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力，最后，通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导，得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析，该文所提算法具有较强的子空间学习能力，且对平移噪声有更强的鲁棒性。
为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰，并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能，该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放，提高空间内同类数据特征之间的关联性，然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项，使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力，最后，通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导，得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析，该文所提算法具有较强的子空间学习能力，且对平移噪声有更强的鲁棒性。
2022, 44(12): 4395-4404.
doi: 10.11999/JEIT211101
摘要:
随着视频获取设备和技术的不断发展，视频数量增长快速，在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本，模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配，忽略了视频上下文的“语境”信息，在视频理解时，存在对特征关系表达不足的问题。针对此，该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法，通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息，然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征，提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明，该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务，比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。
随着视频获取设备和技术的不断发展，视频数量增长快速，在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本，模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配，忽略了视频上下文的“语境”信息，在视频理解时，存在对特征关系表达不足的问题。针对此，该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法，通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息，然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征，提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明，该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务，比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。
2022, 44(12): 4405-4415.
doi: 10.11999/JEIT211112
摘要:
基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度，这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力，导致融合结果不理想。针对该问题，该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型，把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次，提出模拟图像退化的数据增强方案，采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后，基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明，该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标，还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。
基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度，这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力，导致融合结果不理想。针对该问题，该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型，把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次，提出模拟图像退化的数据增强方案，采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后，基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明，该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标，还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。
2022, 44(12): 4416-4425.
doi: 10.11999/JEIT211157
摘要:
随着航天电子技术的迅猛发展，特别是商用货架器件(COTS)的广泛使用，星载计算处理能力获得大幅跃升。空间边缘计算将广域分散的星载计算资源通过星间链路临机自组织成一个空间分布、计算协同的云环境，实现资源相助、任务协同，可以有效摆脱对地面的依赖、提升服务响应速度。该文首先从空间边缘计算的应用需求出发，梳理了空间边缘计算的发展现状以及存在的问题与挑战；然后在此基础上总结分析，提出一种空间边缘计算架构，并从物理架构、功能架构、软件架构以及服务流程等多维角度进行了阐述；最后对涉及的关键技术进行了概述和分析，以期能够为后续的研究提供有价值的建议和参考。
随着航天电子技术的迅猛发展，特别是商用货架器件(COTS)的广泛使用，星载计算处理能力获得大幅跃升。空间边缘计算将广域分散的星载计算资源通过星间链路临机自组织成一个空间分布、计算协同的云环境，实现资源相助、任务协同，可以有效摆脱对地面的依赖、提升服务响应速度。该文首先从空间边缘计算的应用需求出发，梳理了空间边缘计算的发展现状以及存在的问题与挑战；然后在此基础上总结分析，提出一种空间边缘计算架构，并从物理架构、功能架构、软件架构以及服务流程等多维角度进行了阐述；最后对涉及的关键技术进行了概述和分析，以期能够为后续的研究提供有价值的建议和参考。
2022, 44(12): 4426-4440.
doi: 10.11999/JEIT210972
摘要:
深度传感器及激光扫描技术的快速发展使人们可以轻易地采集到大量的点云数据。点云数据可以提供丰富的场景及对象信息，现已成为自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等应用的首选研究对象。作为点云处理的有效手段，点云分割技术受到了各界的广泛关注。尤其是在深度学习的推动下，点云分割的精度和鲁棒性有了很大的提升。该文首先介绍了点云分割存在的问题与挑战，接着从间接、直接处理点云的角度对点云分割近年来的工作进行了对比分析，其中，间接的方法有基于多视图、基于体素的方法两类，对于直接的方法，该文将其归纳为5类，分别为基于点处理、基于优化卷积神经网络、基于图卷积、基于时序和基于无监督学习的方法。然后介绍了每个类别中具有代表性的方法的基本思想，并阐述了每个方法的优缺点。此外，该文还介绍了点云分割的常用数据集以及评价指标。最后对点云分类、分割技术的未来进行了展望。
深度传感器及激光扫描技术的快速发展使人们可以轻易地采集到大量的点云数据。点云数据可以提供丰富的场景及对象信息，现已成为自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等应用的首选研究对象。作为点云处理的有效手段，点云分割技术受到了各界的广泛关注。尤其是在深度学习的推动下，点云分割的精度和鲁棒性有了很大的提升。该文首先介绍了点云分割存在的问题与挑战，接着从间接、直接处理点云的角度对点云分割近年来的工作进行了对比分析，其中，间接的方法有基于多视图、基于体素的方法两类，对于直接的方法，该文将其归纳为5类，分别为基于点处理、基于优化卷积神经网络、基于图卷积、基于时序和基于无监督学习的方法。然后介绍了每个类别中具有代表性的方法的基本思想，并阐述了每个方法的优缺点。此外，该文还介绍了点云分割的常用数据集以及评价指标。最后对点云分类、分割技术的未来进行了展望。
