2025, 47(6): 1826-1836.
doi: 10.11999/JEIT250121
刊出日期：2025-06-30
为满足空间引力波探测中时延干涉算法(TDI)对米级精度星间距数据的需求，基于激光链路建立星间绝对距离测量系统。该文以空间引力波探测太极计划为背景，通过分析空间引力波探测中星间测距的实现原理，设计了基于伪随机码(PRN)低深度相位调制的星间测距模型，分析了测距精度的主要影响因素，并基于直接数字合成器(DDS)模拟外差干涉信号，进行了伪码测距系统的FPGA仿真验证。仿真结果表明，采用该模型可获得的理论测距精度可达厘米量级，达到了空间引力波探测的米级精度需求。该激光测距方案对卫星导航和天基引力波探测的工程应用具有参考价值。
2012, 34(12): 2959-2965.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00122
刊出日期：2012-12-19
海面上除了存在一种满足频散关系的自由重力毛细波外，还存在一种与主波速度一致的重力毛细波，即受限重力毛细波。该文在受限波与自由波的组合表面模型基础上，针对中等入射角情况下提出一种预测受限波与自由波的多普勒谱宽的理论模型。文章通过数值仿真和水槽微波实验讨论了两者的多普勒谱频移和谱宽随风速和雷达波段的变化情况。
1989, 11(6): 600-606.
刊出日期：1989-11-19
关键词:
无线电海洋学; 遥感; 微波散射特性
本文利用电磁散射理论进行海面微波后向散射特性的数值分析,并与机载散射计所获得的实验数据匹配重建反映风场的海面波高谱。从而得到散射系数与风速的关系曲线,只要测得海面后向散射系数就能确定海面风速,这对于海洋微波遥感具有一定实际指导意义。
2010, 32(10): 2371-2376.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01405
刊出日期：2010-10-19
散射波干扰极大地破坏了合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)对地物目标的识别，利用快时间STAP(Space Fast-time Adaptive Processing)可以对散射波干扰进行有效抑制。该文针对多通道SAR, 讨论了互谱测度法在散射波干扰抑制中的应用，分析了干扰加噪声协方差矩阵的互谱，仿真讨论了互谱测度法求解的加权矢量对散射波干扰抑制性能的影响，并和基于主分量分析的散射波干扰抑制算法性能进行了比较。仿真结果表明在同样的自由度下，互谱测度法较主分量分析法可以取得较优的散射波干扰抑制性能。
1998, 20(3): 363-368.
刊出日期：1998-05-19
在毫米波雷达系统中,信噪比对作用距离的影响很大。本文利用双谱技术提取出目标信号双谱的局部相位信息作为特征矢量;该特征良好的抗噪性大大降低了目标识别对雷达系统信噪比的要求,从而提高了毫米波雷达的灵敏度及作用距离。
1999, 21(5): 679-685.
刊出日期：1999-09-19
用等离子体动力论导出的动力形状因子研究尘埃等离子体的散射功率谱。结果表明由于尘埃粒子具有大的荷电量,对于冷电子的非相干散射,即kD1(D是德拜屏蔽长度,k=|K|=|Ks-K0|,K0是入射波矢, Ks是散射波矢),尘埃粒子极大地影响散射谱的特征。散射功率谱在尘埃粒子声波频移处出现特征峰。
2024, 46(5): 1716-1741.
doi: 10.11999/JEIT231195
刊出日期：2024-05-30
演化计算为代表的群体智能的迅速发展引发了人工智能领域新一轮技术变革。为满足多样化复杂系统应用需求，人工智能越来越趋向于跨级别的智能化、协同化研究。该文提出面向演化计算的群智协同的概念，根据群智协同层级将人工智能跨级别的智能化、协同化研究分为微观协同、中观协同与宏观协同，以群智协同视角对近年来上述分支领域相关研究做出了总结。首先，通过分析决策变量级协同、全局与局部级协同对微观协同进行了阐述。其次，从目标级协同和任务级协同两个维度对中观协同进行了总结。再次，以智能协同系统中存在的空天地海协同、车路云协同和端边云协同对宏观协同展开分析。最后，该文指出了面向演化计算的群智协同领域的研究挑战，并对相关领域发展方向进行了展望。
2023, 45(7): 2467-2475.
doi: 10.11999/JEIT220786
刊出日期：2023-07-10
该文提出一种在室内无线定位中识别毫米波视距传输(LoS)的方法，在室内毫米波无线通信的波束训练框架下，实现了信道角功率谱(PAS)中视距角度簇的识别。该方法通过分水岭算法，将角功率谱聚类成簇，进而采用最大似然比和人工神经网络分析角度簇内5个不同信道指标，即空间对称性、冲激响应和传递函数的信号峰度、平均过度延迟和均方根(RMS)延迟扩展。仿真结果中可观察到视距和非视距(NLOS)角功率谱簇之间差异明显，并以实验验证了该识别方法的有效性。
2022, 44(3): 1119-1128.
doi: 10.11999/JEIT210119
刊出日期：2022-03-28
在移动群智感知任务分配中，数据平台不知道用户的感知质量或成本值的前提下，如何建立合适的用户招募机制是该文需要解决的关键问题，不仅需要在用户执行的过程学习其感知质量值，还要尽可能保证移动群智感知平台的高效性和利润最大化。因此该文提出基于组合多臂赌博机(CMAB)的移动群智感知用户招募算法来解决用户成本已知和未知的招募问题。首先把用户招募过程建模为组合多臂赌博机模型，每个摇臂代表选择不同的用户，所获得的收益代表用户的感知质量；其次提出基于上限置信区间 (UCB)算法的感知质量函数，根据任务完成情况更新用户的感知质量；然后在每轮的用户招募过程中，学习用户的感知质量和成本，并提出一种新颖的贪婪修复算法。该算法是将用户的感知质量值从高到低进行排序，再选择满足预算条件下感知质量值与招募成本最大比率的用户，最后分配任务和更新其感知质量。最后进行了大量基于真实数据集的实验仿真，以此验证算法的可行性与有效性。
2020, 42(4): 965-971.
doi: 10.11999/JEIT190370
刊出日期：2020-06-04
针对现有群智感知平台在数据和酬金交付过程中存在的安全风险和隐私泄露问题，该文提出一种基于Tangle网络的分布式群智感知数据安全交付模型。首先，在数据感知阶段，调用局部异常因子检测算法剔除异常数据，聚类获取感知数据并确定可信参与者节点。然后，在交易写入阶段，使用马尔科夫蒙特卡洛算法选择交易并验证其合法性，通过注册认证中心登记完成匿名身份数据上传，并将交易同步写入分布式账本。最后，结合Tangle网络的累计权重共识机制，当交易安全性达到阈值时，任务发布者可进行数据和酬金的安全交付。仿真试验表明，在模型保护用户隐私的同时，增强了数据和酬金的安全交付能力，相比现有感知平台降低了时间复杂度和任务发布成本。
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