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信号处理 2017年第09期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

可结合CSAR时域成像处理的改进PGA方法1153-1161

摘要：以后向投影算法（Back Projection，BP）为代表的时域类成像算法能够适用于复杂轨迹下的雷达图像重建，且具有精确成像能力。然而，这类算法的成像过程往往不满足结合传统自聚焦算法的条件，从而限制了其对实测数据的成像性能。针对这个问题，本文提出了一种可结合圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar．CSAR）时域成像处理的改进相位梯度自聚焦算法（Phase Gradient Autofocus，PGA）。首先，基于CSAR的成像几何，推导了运动误差形式；在此基础上建立了运动误差条件下的BP成像处理信号模型；接下来，提出了可结合CSAR时域成像处理的改进PGA算法，并给出了详细的处理流程；最后，利用实测数据成像处理结果证明了理论分析的正确性和所提算法的有效性。

有限量化精度移相器对毫米波平面相阵波束控制性能的影响1162-1168

摘要：在毫米波频段由于路径损耗较大，通常采用波束成形来提高链路增益以建立稳定的连接。通常在低频段采用的数字波束成形，由于每根天线配置一条射频链路，功耗和成本较高。采用相阵架构实现射频波束成形是一种折衷的选择。本文研究了毫米波信道下移相器有限的量化精度在平面相阵单流波束控制（beam steering）中带来的性能损失。首先推导了阵列增益损失与移相器误差方差之间的理论关系，然后通过蒙特卡洛仿真验证该理论结果。从仿真结果可以看出平面相阵的增益损失可以通过增加移相器精度来减小。在通常应用中，4比特移相器在实现平面相阵波束控制时提供了足够的增益。

利用冲突信息降维的进化高维目标优化算法1169-1178

摘要：进化多目标优化算法求解高维目标优化问题面临收敛能力、计算复杂度、决策以及Pareto前沿的可视化等困难，其根本原因是目标空间维数高。目标降维通过丢弃冗余目标，为缓解高维目标优化求解困难提供一种新思路。本文提出利用冲突信息降维的分解进化高维目标优化算法（CIOR-MOEA／D）。该方法通过衡量目标在近似解集上体现的冲突性，构造问题的冲突信息矩阵，对该矩阵进行特征分析，确定目标的重要性程度，实现维数约简，并利用分解进化多目标优化算法（MOEA／D）对重要子目标集合进行分解进化，从而得到问题的近似解集。实验结果表明，本文提出的目标降维算法在降维的准确性与鲁棒性上均表现突出，能够有效地处理冗余高维目标优化问题。

信号处理杂志算法研究

非线性盲辨识补偿处理的宽带超外差接收机1179-1190

摘要：提出了一种基于非线性盲辨识补偿处理的新型宽带超外差接收机。在时域，分别提取接收前端输出信号的大信号成分（大功率频率分量）和小信号成分（主要包含非线性失真分量），并以大信号的非线性模型与小信号的残差平方和最小作为其非线性行为模型参数的辨识准则，利用加权迭代改善算法实现模型参数的自适应提取和更新，最后在线实时地对接收机输出信号进行数字域后补偿处理。实测结果表明，在同时多信号接收的情况下，该非线性盲辨识补偿处理可将整机的无杂散失真动态范围提高超过20dB，极大地提高了在强干扰存在时对微弱信号接收与检测的能力。

基于用户体验的VLC／WiFi异构网络切换算法1191-1198

摘要：针对可见光通信（VLC）与WiFi组成的异构网络中的网络选择问题，现有工作大多仅关注实际物理网络指标的优化，如信干噪比（SINR）和吞吐量等，而忽视了终端用户的异构需求和服务体验。基于此，该文提出了一种以用户体验质量（QoE）为优化目标的网络切换算法。该算法首先基于平均主观评分（MOS）机制建立离散化的QOE等级模型，然后根据不同网络对应的实际QoE水平给出了相应网络切换准则，当且仅当新网络使得用户QoE等级提升时才进行网络切换，从而在一定程度减小盲目追求容量优化引起的网络切换开销。仿真结果表明，该算法相比现有算法能够在保证QoE水平的前提下显著减小整体的网络切换次数，从而降低网络开销，提升网络性能。

超奈奎斯特信号载波频偏估计的梯度下降算法1199-1207

摘要：超奈奎斯特（Faster—than．Nyquist，FTN）传输技术是一种基于时域压缩的信号调制技术，具有更高的传输速率及频带利用率，但是却引入了无限长的码间串扰（inter—symbol interferences，ISis），这对载波频偏估计提出了新的挑战。对于FTN信号的频偏估计，传统算法在门限和精度等方面都有所下降。本文将梯度下降算法应用到载波频偏估计中，通过迭代搜索的方式，获得对频偏的精确估计。估计过程中直接通过数据部分进行估计，不需要借助额外的导频序列。仿真结果表明，梯度下降法与传统算法在性能上相比有了较好的改善，虽然具有较多的迭代次数和运算量，但是却能够较好地适应FIN信号的特性。梯度下降法不仅在门限范围内更靠近克拉美罗界（Cramer．Raobound，CRB），而且在整个频段上具有更稳定的性能。

混沌相位频率调制OFDM雷达信号研究1208-1214

摘要：雷达波形设计逐渐成为现代雷达领域研究的热点，本文首先提出一种OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）混沌随机相位编码信号，并在此基础上用混沌序列对子载波进行频率调制，得到一种OFDM随机相位随机频率编码雷达信号形式，分析该信号的模糊函数、自相关特性以及子载波数对自相关性能的影响。同时，对该混沌编码信号存在的问题进行分析，并研究降低PMEPR（Peakto Mean Envelope Power Ratio，包络峰均比）的方法。仿真结果表明：基于混沌序列的OFDM相位频率组合调制信号具有更优的模糊函数和自相关旁瓣，混沌序列的复杂性和随机性使得信号具有更强的低截获特性。

群延时谱参数在汉语数字语音识别中的应用1215-1220

摘要：汉语数字语音之间的高混淆性直接影响了汉语数字语音识别的效果，传统的语音识别方法很难对易混淆的语音做出有效的区分。本文提出了一种多参数、多级识别策略，先采用MEL谱参数基于HMM进行初级数字语音识别，然后对易混淆的数字对采用一种新的群延时谱参数——RRCGD-CC（Reflected Roots Chirp Group Delay．Cepstral Coefficients）基于SVM进行二次分类。实验结果表明，通过多参数多级识别方法，数字“2”和“8”的识别率提高了8％，数字识别系统的整体识别率提高了2．3％。这一结果充分说明了本文提出的多参数多级识别方法有利于提高汉语数字语音识别系统的识别性能，同时也说明了RRCGD·CC在易混淆数字语音的识别上是有效的。

基于四阶循环平稳的STBC-OFDM信号盲识别1221-1229

摘要：针对非理想信道环境下多输入单输出（MISO）通信系统中STBC—OFDM信号的盲识别问题，提出了一种基于四阶循环平稳的STBC-OFDM信号盲识别算法。该方法首先对MISO通信系统中STBC-OFDM信号进行建模；然后利用STBC。OFDM信号编码矩阵的相关性，结合四阶循环平稳特性，推导了不同时延向量下接收信号块的四阶循环矩；最后根据有无尖峰盲识别空时分组码的类型。该方法采用分层识别的思想，无需信道系数、噪声功率和调制方式等先验信息，适合非合作通信场所。仿真结果表明：算法适应于低信噪比的环境，且不受调制方式、相位噪声和多普勒频移影响，实用性很强。

先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取算法1230-1238

摘要：农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分，作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果，传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照阴影影响较大，会存在误分割的情况，针对这些问题，本文研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题，提出基于RGB和HSI关系阈值法优化的卷积神经网络（RGB—HSI-CNN）的作物图像分割提取覆盖度方法，解决了光照、遮挡、阴影等影响，取得了平均98．3％的模型准确率和97．53％的像素准确率，为后续作物生长状况监测以及农作物病虫草害的识别、监测等提供了有力支持。

信号处理杂志应用

无字典的超分辨率多径稀疏信道估计方法1239-1247

摘要：使用有网格的观测字典进行稀疏信道估计是近年来常用的多径稀疏信道估计方法，而网格的存在使得这种方法存在估计精度较差的问题，尤其在网格间距较大时，这种方法的劣势更加明显。本文针对这个问题，抛弃了传统的观测字典，基于连续压缩感知理论，构建出可以施加原子范数最优化的原子集，提出了更加精确的多径稀疏信道估计方法。这种方法避免了网格化带来的误差，实现了高精度、超分辨率的估计。本文首先对此进行了理论阐述，进而在两种不同的多径稀疏信道模型下进行了仿真试验，并从估计精度、计算效率等方面与其他有网格稀疏估计方法以及去网格估计方法进行了对比。仿真结果证明，采用本文提出的方法进行多径稀疏信道估计时，相比其他算法可以更加精确地估计出信道冲激响应。

目标数未知时基于粒子滤波的多目标TBD方法1248-1257

摘要：针对现有粒子滤波微弱多目标检测前跟踪（TBD）算法要求目标数目或者目标最大数目已知，且无法对邻近微弱目标有效检测的不足，提出了一种基于粒子滤波和目标相继消除（PF—STC）的多目标TBD算法。该算法通过将多目标状态的联合搜索过程简化为多个独立的单目标检测过程，实现数目未知的多目标跟踪和检测。与现有粒子滤波多目标TBD算法相比，新算法克服了现有方法在较弱目标接近较强目标时出现的检测困难，并降低了算法复杂度，能对数目未知的微弱多目标进行有效检测。

信号处理杂志短文与研究通讯

远程用户基于ECDLP的快速认证密钥协商协议1258-1264

摘要：针对无线通信中用户进行身份认证与密钥协商存在的安全性与计算量之间的制约关系问题，提出一种基于椭圆曲线离散对数难题（Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem，ECDLP）的用户快速认证密钥协商协议。该协议通过对用户注册与认证密钥协商阶段的安全性与计算量进行综合分析，基于ECDLP难题为用户在注册阶段分配唯一身份标识符，通过增加用户注册阶段服务器的计算量，有效降低认证密钥协商阶段的计算量，在保证通信机密性、认证性与完整性的条件下，提高用户进行认证密钥协商的效率。安全性分析与计算量对比的结果表明，与其他同类协议相比，本文所提出的协议能在满足安全需求的前提下，有效地降低认证密钥协商协议的总体计算量。

利用盖尔圆定理的SIMO系统信道阶数盲估计1265-1271

摘要：目前盲信道估计大多采用基于二阶统计量的估计方法，然而这一类方法的性能受到信道阶数估计准确度的严重影响。在低信噪比、存在明显首尾系数的信道条件下，大多数信道阶数估计方法的性能并不理想。本文针对这种情况，分析了接收信号自协方差矩阵的秩与信道阶数的关系。由于盖尔圆理论能够有效实现矩阵秩的估计，因此我们提出一种基于盖尔圆理论的信道阶数估计方法。该方法构造了一种改进的自适应判决门限，能够在不同的信道条件下具有更强的鲁棒性。通过仿真验证，本文所提方法在低信噪比和存在首尾系数的信道条件下，能获得较高的信道阶数估计准确率。

范数有界信道误差的权值可调鲁棒干扰对齐算法1272-1277

摘要：针对传统干扰对齐算法需要理想的信道状态信息，且对信道误差敏感的问题，本文基于范数有界信道误差模型，提出了一种权值可调的鲁棒干扰对齐算法。该算法同时考虑干扰和期望信号在相应子空间投影的功率，采用极大极小值方法，最大化二者的最小加权和，而且将权值设计为SNR的指数函数，可随SNR变化自动可调，有效克服不同SNR下噪声的影响。仿真结果表明，在信道误差范数有界时，所提算法具有较好的鲁棒性，并且在中低信噪比区域，权值可调算法较固定权值算法具有更好的鲁棒性。

《信号处理》“脑（活动）信号处理技术”专刊征稿通知1278-1278

摘要：作为人类所有认知和创造活动的中心，大脑长久以来就是医学、认知科学等诸多领域研究的重点。随着脑科学与认知科学的高速发展，能够实时监测、分析和解读大脑活动和认知状态的信号处理技术获得了学术界的广泛关注和高度重视。