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信号处理 2018年第05期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

融合气象数据的并行化航班延误预测模型505-512

摘要：针对航空数据呈现高维化、海量化趋势但传统模型处理大数据时单机计算资源不足的问题,本文提出一种基于Spark并融合气象数据的并行化航班延误预测模型。该模型利用数据框完成航班数据和气象数据的融合,从而在单个航班数据后加入不同小时的气象数据。然后,采用并行化方式进行随机森林的特征划分和树的生成,可快速进行航班延误预测。实验结果表明融入气象数据后查全率和正确率均有提高,针对不同阈值的延误时间进行预测时,大阈值的预测准确率更高。同时,并行化模型分类强度高、相关性弱,具有较好的模型泛化误差,较单机模型更快收敛,具有较强的加速比。

采用深度学习的多方位角SAR图像目标识别研究513-522

摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）在对地面目标进行观测时,可以在多个不同的方位角获取到目标的SAR图像,但这些图像中目标的形态各不相同。考虑到SAR图像对观测方位角极其敏感和SAR图像数据规模小这两个因素,本文设计了一个利用多方位角SAR图像进行目标识别的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,同一目标的3幅SAR图像被当作一幅伪彩色图像输入到网络中,充分利用了SAR图像数据的获取特点,同时用池化层替代了展平操作,降低了网络参数数量。实验结果表明,即便在小规模SAR数据集上,该卷积网络具有识别精度高的特点,对同类别不同型号的目标也具有出色的识别表现。

3D MIMO多小区多用户系统基于QBFO算法的垂直波束下倾角优化523-530

摘要：本文针对大尺度衰落下3D MIMO多用户系统中天线下倾角优化问题,首先在采用最大比传输预编码的基础上,假设有用信号功率、用户间干扰功率、小区间干扰功率都服从伽玛分布,将系统和速率公式简化为关于波束下倾角的函数。然后,以系统和速率最大化为目标函数,利用改进的量子菌群觅食优化算法（quantum bacterial foraging algorithm）,求解最优的天线下倾角。计算机仿真表明,本文提出的3D波束赋形方案在低信噪比和用户数较多时可以获得更高的系统和速率。

信号处理杂志算法研究

采用几何复杂度的室外场景图像分割和深度生成531-538

摘要：本文提出一种采用几何复杂度的室外场景图像几何分割和深度生成算法。该算法首先通过图像中主要线段的角度统计分布将室外场景图像的几何结构规划为四种类型;然后,利用meanshift分割算法将输入图像分割成若干小区域,依据该图像的场景几何结构将这些小的区域逐步融合成为三个大的区域,每个区域具有一致的深度分布特点,由此实现输入图像的几何分割;最后,根据几何类型定义标准的深度图,结合输入图像的几何分割结果获得图像的深度图。实验结果表明可以通过简单的线段角度统计分布实现图像的几何分割,并进一步获得图像的深度图,与已有算法相比,提出的算法可以更好地保持深度图细节,更接近场景的真实的深度信息。

基于导频信号的LTE系统高移动性信道估计算法539-548

摘要：在长期演进（Long Term Evolution,LTE）系统中,精确的信道估计是均衡和相干解调的前提。在高速移动信道下,由于LTE下行链路离散非均匀的导频模式,传统的时间方向信道估计方法性能较差。为了提高信道估计精度,首先利用离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）的信道估计方法提高导频处的估计精度。然后根据LTE系统的导频结构,设计了两种时间方向信道估计方法：1）当信道的统计特性未知时,把不等间隔的导频分布转换为等间隔的导频分布,并利用三阶样条内插估计出数据处的信道频域值;2）当信道的统计特性已知时,基于最小均方误差准则,设计高性能的自适应内插器,以准确获得信道估计所需系数。仿真和分析表明,相对于传统的线性内插算法,这两种信道估计算法利用更多的导频信息,可大大提高信道估计的精度,同时提升系统的解调性能。

通用滤波多载波通信系统中干扰抑制均衡算法549-557

摘要：作为5G多载波技术强有力的候选对象,通用滤波多载波利用子带滤波技术抑制带外功率泄露,进而降低同步要求和获得更高的频谱效率。本文首先针对通用滤波多载波在慢时变多径信道下的性能进行了分析和研究;其次为消除多径信道所带来的干扰,提出了适用于该多载波系统的信道估计方案,该方案设计了具有重复样式的导频结构进行信道估计,复杂度低;最后针对通用滤波多载波在多径信道下容易遭受符号间干扰的问题,提出了基于干扰消除的Zero-Forcing均衡算法和基于迭代干扰消除的均衡算法,两种算法均能够在消除ISI的基础上进一步地消除ICI和IBI。仿真结果表明,本文提出的信道估计和均衡算法能有效消除通用滤波多载波技术在多径信道下所经受的ISI、ICI和IBI。

利用分组过滤加强SSDF攻击防御的方案设计558-565

摘要：在协作频谱感知网络中,设备故障、信道阴影衰落和噪声等会导致频谱感知器（如手机、平板等）发送的信息不可靠,而恶意用户在协作频谱感知网络中,也会发送错误的感知信息以混淆视听,干扰诚实用户的判决结果。不可靠消息在邻居用户间的传递必将导致感知结果产生偏差和错误,大大降低了协作频谱感知的效率。为解决上述问题,本文将置信传播算法和信誉模型相结合,提出一种基于次用户分组的频谱感知数据伪造（SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification）攻击防御方案。该方案分两个阶段对不可靠信息进行过滤：首先,在频谱感知阶段,通过置信传播算法对次用户进行分组,过滤掉因设备故障等因素产生的不可靠用户,剩余用户则视为正常工作用户进行数据融合。然后,在数据融合阶段,根据以信誉值作为权重因子的置信传播算法来计算最终的判决值。本文所提方案分别在感知阶段和融合阶段采取了防御措施,可有效地过滤网络中的不可靠信息,减小恶劣的频谱环境对次用户感知结果的影响。仿真结果表明,本文所提方案迭代次数少、收敛快,有效地减弱了SSDF攻击带来的损害,提高了感知结果的准确性、增强了认知无线网络的安全性。

利用多普勒的运动单站直接定位算法566-571

摘要：针对利用运动单站接收辐射源信号进行目标定位过程中,传统两步定位算法测量参数时会产生信息损失,从而导致估计精度不够理想的问题,提出了一种联合多普勒的运动单站直接定位算法。该算法通过构造代价函数,得到包含辐射源位置信息的共轭矩阵,然后分别针对未知信号和已知信号通过特征值分解求取共轭矩阵的最大特征值,最后进行二维格网型空间索引得到辐射源的位置估计。同时,本文还推导了相应的克拉美罗下界（CRLB）,并分析了多普勒测量存在误差下算法的定位性能以及算法的运算量。理论分析和仿真实验可以表明,所提出的运动单站直接定位算法对目标位置估计误差能够逼近CRLB,且与两步定位算法相比,具有更好的定位精度。

DDN前景提取结合映射模型学习的行人再识别572-582

摘要：随着视频监控设备的广泛应用,行人再识别成为智能视频监控中的关键任务,具有广阔的应用前景。该文提出一种基于深度分解网络前景提取和映射模型学习的行人再识别算法。首先利用DDN模型对行人图像进行前景分割,然后提取前景图像的颜色直方图特征和原图像的Gabor纹理特征,利用提取的行人特征,学习不同摄像机之间的交叉映射模型,最后通过学习的映射模型将查寻集和候选集中的行人特征变换到一个特征分布较为一致的空间中,进行距离度量和排序。实验证明该算法能够提取较为鲁棒的行人特征,可克服背景干扰问题,行人再识别匹配率得到有效的提高。

能量可转移小基站联盟博弈资源优化算法583-591

摘要：为提高系统容量和能量效率,本算法针对能量采集小基站网络下行场景,提出采集能量可转移的联盟博弈算法。首先建立能量采集小基站网络模型,邻近小基站间以传输线连接并可以能量转移;提出了分布式的联盟形成算法,该算法以频带效率为效用函数,根据算法得到时间以及能量共享策略,小基站调整其发射功率;制定转移准则控制联盟形成,保证联盟结构的优化和算法收敛性。仿真结果表明,提出的算法能合理分配采集的能量,有效提高系统的频谱效率,并改善了用户的服务满意度。

信号处理杂志应用

Alpha稳定分布下基于RHMy滤波的MQAM信号码元速率估计方法592-601

摘要：针对Alpha稳定分布噪声环境下,传统的MQAM信号码元速率估计方法性能恶化甚至完全失效的问题,本文结合了改进的M-filter类与小波变换法的优点,提出一种基于递归混合Myriad滤波（Recursive Hybrid Myriad filter,RHMy）的高阶消失矩二次小波变换法对MQAM信号进行码元速率估计。首先采用RHMy滤波充分抑制噪声中的脉冲成分,再采用高阶消失矩小波估计码元速率。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境中,相比于多尺度Haar小波变换法、分数低阶循环谱法与基于加权Myriad滤波（Weighted Myriad filter,WMy）的小波变换法,该方法有效的提高了低广义信噪比下的估计精度,在不同的脉冲噪声条件下具有较好的鲁棒性。

基于卷积神经网络和微动特征的人体步态识别技术602-609

摘要：重要军事设施、交通枢纽、保密机构等场所存在安全隐患,保证这些场所安全是人们面临的严峻问题,因此对人体目标进行身份认证和识别具有重要意义。针对敏感场所内的人体目标身份认证问题,提出了一种基于卷积神经网络和微动特征的身份认证方法。在数据样本较小的情况下,模型训练容易＂过拟合＂。运用迁移学习的思想,首先用MNIST数据集预训练得到卷积神经网络分类模型,使模型具有抽象特征能力;然后再用人体微动数据集训练模型的分类器以用于分类识别。实验结果表明,该方法在走路样本测试集上达到了较高的识别率。

信号处理杂志短文与研究通讯

多跳频信号的2D-DOA估计610-619

摘要：为了利用跳频信号的二维波达方向（2D-DOA）辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。

基于最大似然译码的快速信道编码盲识别算法620-628

摘要：本文针对信道编码盲识别的盲译码过程延时高的问题,提出一种基于最大似然译码的信道编码盲识别算法。该识别算法通过以最大似然译码的欧氏距离值作为识别特征量的方式,将信道译码和信道编码识别相结合。这种算法可以在信道译码过程中提前识别并终止无效译码以达到加速目的。本文利用NP准则推导出满足系统可靠性需求的最佳检测阈值。该识别算法原理简单,实现容易。仿真结果证明了理论推导的正确性,表明所提出算法在信道编码识别中具有良好的识别性能。

《信号处理》“无线边缘缓存技术”专刊征稿通知629-629

摘要：为了以可持续发展的方式支持无线业务的多样化和无线流量的爆炸性增长,无线网络正在面临着前所未有的挑战和变革。由于频谱资源不可再生、基站和天线的密集化部署已趋于极致,而存储与计算设备成本迅速降低,在基站和智能手机等无线网络边缘节点配置GBytes、甚至TBytes的缓存空间已成为可能,因此,存储与计算已经被视为除基站、天线、频谱和能量以外的无线边缘网络资源,如何利用边缘缓存提升无线网络的性能和用户体验已成为学术界和工业界极为关注的热点问题。

《信号处理》“双多基地与分布式雷达”专题（正刊）征稿通知630-630

摘要：近年来,隐身技术、反辐射摧毁等＂四大威胁＂严重制约了单基地雷达的工作性能,双多基地与分布式雷达由于收发分离、观测自由度高等优势,具备应对＂四大威胁＂的潜力,成为雷达界新的研究热点。双多基地与分布式雷达系统理论与信号处理成为学术界和工业界极为关注的热点研究问题。