2013, 35(10): 2365-2370.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00028
刊出日期：2013-10-19
为了降低高性能视频编码(HEVC)的编码计算复杂度，根据视频时域上高度相关性的特点，该文提出一种快速高性能视频编码(HEVC)帧间预测单元(PU)模式判决算法。分析了时域上相邻帧两帧相同位置编码单元(CU)的PU模式之间的相关性；同时，针对视频中可能存在对象运动，还分析了前一帧对应位置CU的周边CU与当前帧中当前CU间PU模式的相关性。根据分析的时域相关性，跳过当前CU中冗余的PU模式，从而降低编码复杂度。实验结果表明，在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下，在目前已有的HEVC快速帧间预测算法的基础上，进一步降低了31.30%的编码时间。
2005, 27(9): 1412-1415.
刊出日期：2005-09-19
该文指出Hong(2001)在多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,提高了多速率运动模型状态估计效果,并在此基础上建立了多帧概率数据关联算法.在确定多帧量测数据有效回波时,提出双重门限方法,有效减少了多帧概率数据关联算法的计算量.最后针对各种杂波密度情况对多帧量测数据概率数据关联算法的性能进行了分析.
2020, 42(11): 2781-2787.
doi: 10.11999/JEIT190330
刊出日期：2020-11-16
针对高性能视频编码(HEVC)帧内预测编码算法复杂度较高的问题，该文提出一种基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法。首先，根据图像显著性划分当前帧的感兴趣区域(ROI)和非感兴趣区域(NROI)；然后，对ROI基于空域相关性采用提出的快速编码单元(CU)划分算法决定当前编码单元的最终划分深度，跳过不必要的CU划分过程；最后，基于ROI采用提出的预测单元(PU)模式快速选择算法计算当前PU的能量和方向，根据能量和方向确定当前PU的预测模式，减少率失真代价的相关计算，达到降低编码复杂度和节省编码时间的目的。实验结果表明，在峰值信噪比(PSNR)损失仅为0.0390 dB的情况下，所提算法可以平均降低47.37%的编码时间。
2015, 37(7): 1531-1537.
doi: 10.11999/JEIT141283
刊出日期：2015-07-19
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。
2020, 42(8): 1934-1941.
doi: 10.11999/JEIT200056
刊出日期：2020-08-18
无人机(UAV)的便携性和高机动性使其与认知无线电(CR)结合的应用场景更加实用。在构建的无人机认知无线网络(CRN)模型中，该文提出UAV单弧度吞吐量优化方案，在确保检测概率的前提下优化感知弧度最大化UAV平均吞吐量。考虑在信道条件不理想情况下进一步改善感知性能，提出基于协作频谱感知(CSS)的多弧度吞吐量优化方案，利用交替迭代优化(AIO)算法对感知弧度和弧度数量进行联合优化以最大化吞吐量。仿真结果表明，该文提出的多弧度协作频谱感知方案在信道衰落严重时，对于主用户(PU)服务质量(QoS)和UAV吞吐量有明显提升。
2010, 32(1): 129-134.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00517
刊出日期：2010-01-19
针对认知无线电系统中的频谱感知问题，该文采用随机矩阵理论(Random Matrix Theory, RMT)对多认知用户(Secondary User, SU)接收信号采样协方差矩阵的最大特征值的分布特性进行了分析和研究，提出了一种新的基于双特征值判决门限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作频谱感知算法。由该算法感知性能的理论分析可知：DET合作感知算法无需主用户(Primary User, PU)发射机信号的先验知识，也不需要预先知道信道背景噪声功率。仿真结果表明，与传统的频谱感知方法相比，该方法只需较少的认知用户就能获得较高的感知性能，并且对噪声的不确定性具有较强的鲁棒性。
2021, 43(1): 92-100.
doi: 10.11999/JEIT191012
刊出日期：2021-01-15
近年来，基于机器学习(ML)的频谱感知技术为认知无线电系统提供了新型的频谱状态监测解决方案。利用蜂窝认知无线电网络(CCRN)中的次级用户设备(SUE)所能提供的大量频谱观测数据，该文提出了一种基于主用户(PU)传输模式分类的频谱感知方案。首先，基于多种典型的ML算法，对于网络中的多个主用户发射机(PUT)的传输模式进行分类辨识，在网络整体层面上确定所有PUT的联合工作状态。然后，网络中的SUE根据其所处地理位置或者频谱观测数据，判断其在当前已判定的PUT发射模式下接入授权频谱的可能性。由于PUT在网络中的实际位置可能事先已知或者无法提前确定，该文给出了3种不同的处理方法。理论推导与实验结果表明，所提方案与传统的能量检测方案相比，不仅改善了频谱感知性能，还增加了蜂窝认知网络对于授权频谱的动态访问机会。该方案可以作为蜂窝认知无线电网络中的一种高效实用的频谱感知解决方案。
