信号处理杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

信号处理 2017年第03期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

OFDM雷达通信一体化波形相参积累研究253-259

摘要：传统雷达系统不同脉冲发射相同的波形,而在OFDM雷达通信一体化系统中,为了最大化通信数据率,不同脉冲需要发射不同的OFDM雷达通信一体化波形。在进行多脉冲相参积累时,一体化波形不同脉冲间的差异可能会导致目标能量积累性能下降。针对该问题,本文从理论上推导发现,当通信调制信息服从相位均匀分布时,不同脉冲波形在脉冲压缩处理后,主瓣内的相位与时间延迟成线性关系。此外,不同脉冲间,由多普勒引入的相位变化占主导因素,而时域非完全匹配所造成的相位改变可忽略。理论分析和仿真实验表明,OFDM雷达通信一体化波形不会影响目标在主瓣内能量的相参积累。

超密集网络中最大化网络吞吐量的预测资源分配260-267

摘要：在超密集网络中,小区间干扰严重制约了小区边缘用户的性能体验以及网络吞吐量。无线大数据分析的飞速发展,使得人们有可能通过预测未来的信道状态来分配资源,在无干扰网络中可达到很大的性能增益。但是在干扰网络中如何利用预测信息,在分配资源的同时有效协调干扰还是一个尚未研究的问题。本文分析了干扰网络中预测资源分配的设计难点和存在的问题,针对该问题提出了相应的解决方法,将资源分配建模成一个凸优化问题,通过求解优化问题得到最优的资源分配方法。仿真表明,与未知预测信息的最大化网络吞吐量方法相比,所提方法能够有效提高用户的成功传输率、平均传输进度和网络的吞吐量。当用户数据需求较大时,所提方法可以提供较大的网络性能增益。

联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解的语音混响消除方法268-272

摘要：本文提出了一种联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解方法对单通道语音进行混响消除;对语音信号的对数功率谱建模抑制混响干扰。首先通过长短时记忆递归神经网络估计对数功率谱,这种模型结构能捕获整个音频序列的信息重构纯净语音的对数功率谱,然后通过非负矩阵分解方法对重构的对数功率谱进行后处理抑制过平滑问题;实验结果表明所提方法可以有效抑制语音信号中的混响干扰,本文方法的各种性能指标优于基线方法。

猜拳博弈过程脑电的时频特征分析及基于优选特征的博弈决策预测273-279

摘要：博弈是人类根据信息和经验做出使利益最大化决策的一种行为。对博弈的脑研究由来已久,使用的方法也各不相同,但都侧重于博弈的原理研究,对博弈过程中脑活动的认知规律研究几乎无人涉足。本文设计了具有静息、评估、决策、反馈、休息五个阶段的＂石头-剪刀-布＂猜拳博弈实验范式。采集并提取了17名被试在博弈活动不同阶段脑电波的时频特征,通过研究评估阶段脑活动的认知规律,提出了基于优选特征的博弈决策预测方法。使用SVM对决策过程训练并识别,达到了80%的识别率,说明了本文提出的优选特征能够很好地表达博弈认知过程的特点。

NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法280-287

摘要：论文结合非下采样contourlet变换（NSCT）的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络（PCNN）的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。

信号处理杂志算法研究

脉冲噪声下加权稀疏约束稳健波束形成方法288-293

摘要：针对脉冲噪声下现有稀疏约束波束形成方法,对不同角度信号施加相同稀疏约束而带来干扰抑制能力有限的问题,本文提出了一种干扰抑制能力更优的加权稀疏约束稳健波束形成方法。该方法首先利用波束方向图的稀疏特性,在最小散度无畸变响应波束形成的目标函数中加入波束方向图l1范数约束;然后采用基于无穷范数归一化方法对阵列接收到的所有快拍信号做自适应预处理,以使预处理后的阵列接收信号协方差矩阵有限;最后运用传统的基于协方差矩阵特征分解的子空间法构造加权矩阵并应用到稀疏约束项中,使得波束方向图中不同角度的信号得到不同程度的约束。实验仿真表明,所提出方法不仅保持相对较低的旁瓣增益,而且显著加深了干扰方向的零陷,提高了输出信干噪比。

基于云接入网络的多目标资源分配算法设计294-303

摘要：由于可以有效地提高频谱效率,能量效率与前程效率,云接入网络（C-RAN）被认为是未来第五代无线网络中的重要组成部分。不同于传统蜂窝网络,在云接入网络中,基带处理单元（BBU）被从基站分离,并聚合成一个中央计算云。无论如何,这些优化目标（频谱效率,能量效率,前程效率）在大多数情况下相互冲突,并且单个目标性能提升通常会导致其他目标性能的下降。据作者所知,在云接入网络中的多目标优化（MOO）问题,仍未被考虑过。在本文中,我们针对基于正交频分多址（OFDMA）的云接入网络,设计对应的联合优化算法以解决多目标优化问题。仿真结果显示,比起仅考虑单目标优化,本文提出的算法可以有效的解决不同优化目标之间的权衡,并且为云接入网络的资源分配提供一个新的方向。

内容流行分布动态性对基站端缓存性能的影响304-313

摘要：为了满足移动数据的爆炸性增长,在无线边缘部署缓存已经成为下一代移动通信的研究热点之一。业务模型与实际相符的程度直接决定了无线缓存性能评估的准确性,然而目前几乎所有关于无线缓存的文献所采用的文件请求模型并未考虑内容流行分布的动态变化。最近已有文献考虑时变流行分布,但是均采用了被动缓存策略,而主动缓存策略对无线缓存十分重要。本文分别基于一个能够描述内容流行度动态变化的文件请求模型——散粒噪声模型、和现有文献中广泛采用的独立参考模型,分析了采用被动和基于预测的主动基站缓存策略时内容流行分布动态变化对命中率和无线网络吞吐量的影响。仿真结果表明,采用散粒噪声模型对评估无线缓存系统吞吐量的影响很大,特别是当网络中干扰较小时;另外,已有文献基于被动缓存策略得到的结论并不适于主动缓存策略。

多频干涉SAR局部条纹频率估计方法314-318

摘要：多频干涉SAR技术作为传统干涉SAR技术的扩展,可以实现对陡峭地形高程的精确提取。多频干涉SAR数据融合实现陡峭地形高程重建的前提是获取各独立观测频点高质量的干涉相位图。本文将传统InSAR技术中基于最大似然的局部条纹频率估计方法扩展为多频InSAR的情况,解决了传统方法估计结果易受相位噪声的问题,并将条纹频率估计结果用于辅助相位滤波。计算机仿真实验验证了本文方法的有效性,提升了干涉相位图的生成质量。

针对对比度变化的图像质量评价方法319-323

摘要：由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子,接着依照基于亮度强度的权重图进行融合并计算得到最终图像质量评价分数。所提CCIQA方法在4个常用的数据库,TID2008,TID2013,CID2013和CCID2014进行广泛测试。实验结果表明所提CCIQA算法符合人眼视觉对对比度变化的主观感知,且算法性能优于多个最新图像质量评价方法。

基于四极化通道融合的海面漂浮微弱目标特征检测324-329

摘要：海杂波背景下的微弱漂浮目标检测是雷达目标检测的热点和难点问题。由于海杂波背景下的微弱漂浮目标的回波能量低和多普勒频率通常位于主杂波区,传统的自适应类相参积累检测方法无法有效检测该类目标。基于特征类的目标检测方法是解决海面漂浮目标检测问题的有效途径。本文首先分别提取四个极化通道的三种时域和频域特征（相对平均振幅、相对多普勒峰高和向量熵）,然后在极化通道维度上进行融合,获得四极化通道融合特征。最后,在三维特征空间中使用快速凸包学习算法来确定海杂波的判决区域,从而完成检测。实测海杂波数据实验验证了新方法的有效性,并表明其具有优良的检测性能。

显著性光流直方图字典表示的群体异常事件检测330-337

摘要：在视频监控系统已被广泛应用的今天,基于监控视频的群体异常事件检测已成为保障社会安全的迫切需要,越来越受到人们的重视。该文基于这一现状,提出了一个新的群体异常事件检测方案,实现对监控视频自动高效的检测。在特征提取方面,提出了显著性光流直方图特征描述符,并利用该特征描述符构建字典;在字典优化方面,提出了基于聚类的多字典组合学习框架,将原始的大字典分为多个子字典;最后,对于测试样本,找出最适合的子字典并计算测试样本在该子字典下的重建误差,即可判断测试样本是否异常。在两个数据集上的实验表明,与其他方法相比,该文提出的方法对拥挤场景下监控视频中的群体异常事件检测取得了较好的检测性能。

Gabor调制的深度多层子空间人脸特征提取算法338-345

摘要：人脸识别的关键在于特征提取,过去主要从完美的低维特征子空间来刻画高维图像,但是近年来深度学习模型为特征提取提供新方向。本文提出在Gabor特征描述子调制下的深度子空间模型,在深度子空间这一新型深度学习框架基础上,使用Gabor滤波器组处理图像,并构建深度特征提取多层网络,得到Gabor调制下的深层抽象特征。首先将传统的8个方向5个尺度的40个Gabor滤波器在尺度上进行压缩得到8个基本Gabor滤波器组;然后将经过Gabor滤波的描述特征分别送入深度化改造的子空间模型,得到图像的深层特征表示;其次将这些特征进行哈希编码,直方图分块,作为描述特征。本文在FERET、ORL、CMU_PIE等数据库上讨论加入Gabor滤波器调制后的深度多层子空间特征提取模型在人脸识别问题上性能的提升,实验结果表明,该算法可以取得较好的识别率,并对光照、表情、姿态等有很好的鲁棒性,能够弥补浅层网络易受训练图像影响的缺点。

基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测346-351

摘要：随着PET/CT技术的日益发展,其被广泛应用于现代放射治疗。但在采集数据过程中,对人体放射时间较长,辐射当量较大,增加了患者的痛苦,因此人们希望减少CT扫描中X射线的辐射。为解决这一问题,本文提出基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测方法。首先,对训练CT与MRI图像进行图像分块,通过块匹配算法聚类CT图像块,并提取CT与MRI图像块的多尺度特征。其次,通过字典学习,获得MRI图像与CT图像的映射关系矩阵,并对CT图像块进行预测。最后,通过重构算法,从目标MRI图像中得到预测CT图像。仿真实验证明了提出算法相对基于图谱集算法的有效性,以及在现代放射治疗中利用MRI图像替代CT图像的应用前景。

一种基于子孔径处理的双侧TOPSAR成像信号处理算法352-358

摘要：TOPSAR通过波束快速扫描可以极大地提高SAR的测绘效率,然而传统TOPSAR模式波束只在雷达一侧扫描,为了进一步提高SAR的测绘效率,提出了一种改进的TOPS模式,即双侧TOPSAR模式。在该模式下,雷达左右两侧分时快速扫描,可以克服传统扫描模式只能一侧成像的缺陷。针对该新模式,提出了一种基于子孔径的成像处理方法,该方法通过子孔径成像并进行图像拼接,实现天线波束扫描与成像同时进行。仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性。

分布式无线感知网络节点部署算法研究359-366

摘要：在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。

信号处理杂志应用

千岛湖复杂地形条件下传播损失的估计与现场测量367-373

摘要：湖区、港口近海、多山浅海等复杂地形条件下声传播建模难度大、距离相关的逐点测量过程复杂,本文提出使用UUV（Unmanned Underwater Vehicle）平台进行现场测量,其具有机动性强、快速高效等优点。本文使用统计学方法来处理湖试实验数据,同时用BELLHOP模型对信道仿真建模并估计传播损失参数。对比发现,当声源在恒温层时仿真与实测相符,在负梯度层时相差较大,主因在于湖区地形和底质的复杂多变导致触底声波的折射与吸收难以估计。实验说明复杂地形环境中传播损失的估计仍需依赖现场测量,而使用UUV平台的快速测量法是一种高效可靠手段。

多粒度特征融合的维度语音情感识别方法374-382

摘要：针对传统维度语音情感识别系统采用全局统计特征造成韵律学细节信息丢失以及特征演化规律缺失的问题,本文提出了一种基于不同时间单元的多粒度特征提取方法,提取了短时帧粒度、中时段粒度以及长时窗粒度特征,并提出了一种可以融合多粒度特征的基于认知机理的回馈神经网络（Cognition-Inspired Recurrent Neural Network,CIRNN）。该网络模拟了人脑处理语音信号时＂循序渐进＂的过程,通过融合多粒度特征,使得不同时间单元的特征均参与网络训练,既突出了情感的时序性,也保留了全局特性对情感识别的作用,实现多层级信息融合。该网络同时模拟大脑运用以往经验模式进行对比的过程,在网络中引入记忆层,用于记忆上文情感特征,强化了上下文信息对识别的影响作用。本文将该方法用于VAM维度语料库的维度情感识别,分别从Activation、Dominance、Valence三个维度进行测试,平均相关系数为0.66,识别结果明显优于传统ANN和SVR的识别结果。