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Signal Processing

  • 11-2406/TN 国内刊号
  • 1003-0530 国际刊号
  • 1.5 影响因子
  • 1-3个月下单 审稿周期
信号处理是中国电子学会主办的一本学术期刊,主要刊载该领域内的原创性研究论文、综述和评论等。杂志于1985年创刊,目前已被万方收录(中)、上海图书馆馆藏等知名数据库收录,是中国科学技术协会主管的国家重点学术期刊之一。信号处理在学术界享有很高的声誉和影响力,该期刊发表的文章具有较高的学术水平和实践价值,为读者提供更多的实践案例和行业信息,得到了广大读者的广泛关注和引用。
栏目设置:论文与技术报告、算法研究、综述、应用、短文与研究通讯等

信号处理 2018年第06期杂志 文档列表

频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法631-640

摘要:频率分集雷达因其独特的距离依赖波束特性而受到广泛关注。针对频率分集雷达稳健波束形成问题,本文建立了二维频分子孔径MIMO(FDS-MIMO)雷达阵列信号模型,理论导出了基于等效载频的权向量分解解析解,提出了一种分解迭代的稳健自适应波束形成算法。为解决距离依赖波束栅瓣导致的周期性输出信干噪比(SINR)损失的问题,进一步提出了一种沿平面阵两方向互质的频率偏置方案。仿真结果表明,与传统算法相比在导向矢量存在失配的情况下,本文所提方法能够有效抑制输出SINR周期性损失,且具有计算复杂度低,训练样本需求少,抗导向误差失配稳健性强等优点。

FDD大规模MIMO系统速率最大化导频信号设计方法641-651

摘要:该文针对FDD大规模MIMO下行系统,联合考虑信道空间相关性、信道估计精度和波束成型方案对导频信号设计的影响,以最大化下行遍历可达速率为目标,以系统总功耗为约束,建立关于导频信号矩阵的优化模型。由于原始优化问题的目标函数没有闭合形式表达式,利用大维矩阵理论中确定性等价原理可获得其近解析表达式,从而得到了遍历速率关于导频矩阵的显示表达式。基于此,利用主导理论,推导出了最优导频信号所具有的矩阵结构特征。进而,将原优化问题转换为等价的导频序列功率分配问题,再利用拉格朗日对偶法求解得到了最优导频信号的闭合形式解。通过分析,给出了最优导频序列长度的实际值与最大范围。数值仿真结果验证了所推导的遍历速率解析表达式的精确性和有效性,并对比了所提出的导频方案与传统基于最小均方误差准则导频方案在遍历速率方面的性能增益,以及所使用的导频序列长度差异,同时给出了两种方案在导频信号功率分配时的差异性。

联合蜂窝与D2D链路的网络编码广播重传方案652-660

摘要:移动设备之间的合作以及利用蜂窝和D2D链路等多个接口有望满足日益增长的吞吐量需求。考虑设备配备有双接口的网络编码广播(Network coding for dual interfaces,NCDI)场景,重传阶段,设备同时利用蜂窝与D2D链路来恢复丢失数据包。然而,如何合理的进行编码调度,充分发挥网络编码增益显得至关重要。为最小化重传次数,文章旨在设计联合蜂窝与D2D链路的网络编码广播重传方案。针对随机线性网络编码(RLNC)与立即可译网络编码(IDNC),分别提出了NCDI-RLNC以及NCDI-IDNC方案。仿真结果表明,与其他方案相比,提出的两种方案均能够有效地提高重传效率、减少重传次数。

基于改进的半监督主动学习的雷达信号识别661-667

摘要:为解决在雷达信号分类识别过程中训练样本较少的问题,本文提出了联合主动学习和半监督学习,并对其伪标记样本进行迭代验证改进的分类算法。针对复杂的电磁环境下雷达信号识别率低的问题,本文将径向高斯核时频分析应用于雷达信号,并对时频分布进行奇异值分解,提取出奇异向量作为雷达信号识别的特征参数。针对传统的半监督主动学习算法的不足,利用改进的半监督主动学习算法构建分类器,该算法通过对伪标记样本进行迭代验证来提高伪标记信息的准确性,从而改善了最终的分类性能,实现了在可获取的有标签样本数量较少的条件下对雷达信号的高概率识别。仿真结果表明,本文提出的特征识别方法可以获得较高的识别率。

面向图像超分辨率的紧凑型多径卷积神经网络算法研究668-679

摘要:为改善单帧图像分辨率退化问题,减少网络参数,本文提出一种基于紧凑型多径结构卷积神经网络的图像超分辨率重构算法。本文算法采用多径结构模型充分使用低分辨率图像信息,并利用残差学习策略学习低分辨率和高分辨率图像间残差信息以重建高分辨率图像。当卷积核数量有限时,含有Re LU的网络重构性能表现不佳,因此引入最大特征图激活函数,增强网络泛化能力,使网络结构更加紧凑,以捕捉具有竞争性特征,完成图像超分辨率重构。实验结果表明,本文方法具有良好的重构能力,图像清晰度和边缘锐度明显提高,在客观评价和主观视觉效果方面优于当前主流的超分辨率重构方法。为便携式高性能超分辨率重构奠定理论基础。

3D-HEVC深度图帧内编码快速算法680-687

摘要:编码3D视频的3D-HEVC编码标准采用多视点加深度图的编码格式,新增的深度信息使编码复杂度剧增。本文针对编码块(Coding Unit,CU)的四叉树分割模型和帧内预测模式,提出了深度图帧内编码的快速算法。用Otsu’s算子计算当前CU的最大类间方差值,判断当前CU是否平坦,对平坦CU终止四叉树分割和减少帧内模式的遍历数目。根据子CU与上一层CU的相似性,利用已编码的上一层CU对提前终止CU分割算法做优化。本算法与原始3D-HEVC算法相比减少40.1%的编码时间,而合成视点的质量几乎无变化。

利用矢量跟踪环路的欺骗干扰检测与抑制方法688-696

摘要:欺骗干扰的信号模型与真实卫星信号相似,具有很强的隐蔽性。近年来欺骗干扰不断威胁GPS系统因此受到了国内外学者的广泛关注。生成式欺骗干扰的延迟和功率具有可控性和变化性,因此隐蔽性和危害性更强。针对该问题,本文在欺骗干扰来向与真实卫星信号来向未知的前提下,结合阵列天线技术与矢量跟踪环路,提出一种基于矢量跟踪环路的欺骗干扰检测和抑制方法。该方法首先根据矢量跟踪环路的预测参数重构基于远滞后码的参考信号;其次根据接收信号与参考信号的相干累加结果构造欺骗干扰检测模型;然后根据阵列接收信号与参考信号的相干累加结果估计协方差矩阵;最后根据协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量估计欺骗信号的特征向量,并根据该特征向量构造正交投影矩阵抑制欺骗干扰。理论分析和仿真实验得出了本文提出的算法具有较好的抗欺骗干扰性能。

中继协作异构网用户对级联方案及安全概率分析697-706

摘要:文章提出了一种基于中继协作的多层异构网(heterogeneous networks,Het Nets)模型,其由不同类型的中继和在中继协助下通信的用户对构成,这些网络元素均建模为独立的泊松点过程(Poisson point process,PPP)。不同于传统的单跳网络,该网络中用户对的级联由两跳链路决定,为此,文章面向该网络首先提出了最大-最小用户对级联(maximum-minimum user-pair association,MM-UPA)方案。同时,为了克服MM-UPA准则的瓶颈效应,文章又提出了联合考虑两跳链路质量的最大和谐均值用户对级联(maximum harmonic mean user-pair association,MHM-UPA)方案。其次,借助于随机几何和PPP方法,分别得到了MM-UPA和MHM-UPA方案的用户对级联概率。最后,作为所提方案的应用,研究了网络物理层安全性能,获得了网络平均安全概率。研究结果表明,两种方案均联合考虑了信源-中继和中继-信宿两跳链路的性能,优于基于单跳的用户级联方案,适用于中继协作的多层Het Nets。

基于连续符号平均功率方差最小化的CM-OFDM系统盲载波频偏估计算法707-713

摘要:针对数字信号在正交频分复用(OFDM)系统中传输受载波频率偏移(CFO)敏感的问题,提出一种基于连续符号平均功率方差最小化的恒模OFDM(CM-OFDM)系统盲载波频偏估计算法。该算法基于频域信号恒模特性构造出代价函数,通过试验三个频偏估计量对CM-OFDM系统中的时域信号进行补偿,并最终采用蒙特卡罗的方法估计出CFO。此外,利用快速傅里叶变换(FFT)的正反变换构成一个酉矩阵,从而降低算法计算过程的复杂度。仿真表明,提出的算法有效的提高了CFO估计的性能,并且具有较好的鲁棒性。

非均匀环境下基于知识辅助的扩展目标Wald检测器714-721

摘要:针对分布式多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达中运动扩展目标的检测问题,本文首先假设每个发射-接收天线组的干扰信号协方差矩阵为互不相同的随机矩阵,以模拟实际的非均匀工作环境。然后引入知识辅助模型,建立先验信息矩阵,描述非均匀环境下的干扰信号特性,其中所有发射-接收天线组的干扰协方差矩阵服从以先验信息矩阵为基础的逆Wishart分布。在此基础上,设计了一种基于知识辅助的Wald(KA-Wald)检测器。仿真实验表明,在小样本的情况下,本文设计的KA-Wald检测器在检测性能上优于传统Wald检测器。而与已有的基于知识辅助的广义似然比检验(KA-GLRT)检测器相比,检测性能相近,但是计算效率更高。

利用多普勒效应的ADS-B欺骗式干扰检测方法722-728

摘要:广播式自动相关监视(ADS-B)技术是一种空管监视技术,由于其与传统监视技术相比有定位精度高、更新速度快且设备成本低的优点而受到国际民航组织的大力推广。但由于其信道不加密、数据协议公开等特性,使其极易受到各种有意无意的欺骗干扰影响,严重威胁空中交通安全。本文提出了一种综合利用各种类型的ADS-B消息的单天线单个接收机的干扰检测方法:一方面通过接收机解码信息估算出多普勒频率信息,另一方面通过对接收信号进行直接频率估计获得多普勒频率信息,集合同一航迹的各个航迹点,可分别得到一组报告频率和一组估计频率,通过判别两组多普勒频率估值变化是否一致来检测出欺骗干扰。本方法充分利用目标广播的各种类型的消息,提高了检测效率。相比于现有的其他方法,此方法实现成本低,易于工程实现,仿真实验验证了方法的有效性。

面向人脸表情识别的迁移卷积神经网络研究729-738

摘要:人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Layer,DAL)结构,以提高模型的识别能力。在FER2013数据库和SFEW2.0数据库上的实验表明,本文所提方法分别取得了61.59%和47.23%的主流识别效果。

采用最少门单元结构的改进注意力声学模型739-748

摘要:采用"编码-解码"结构的注意力声学模型存在参数规模庞大、收敛速度慢和在噪声环境中对齐关系不准确的问题。针对以上问题,先提出引入最少门结构单元减少模型参数,减少训练时间;再采用自适应宽度的窗函数和在计算注意力系数特征的卷积神经网络中加入池化层进一步提高音素与特征对齐的准确度,从而提升识别准确率。在英语和捷克语的实验结果表明,改进后的模型参数规模和音素错误率均下降,同时识别性能优于基于隐马可夫模型和基于连接时序分类算法的声学模型。

利用自适应傅里叶分解的非平稳无线信道的时频表示749-755

摘要:针对非平稳Clarke无线信道模型的时域冲激响应的性能分析需求,利用自适应傅里叶分解,引入了一种非平稳无线信道的时频表示方法和信道函数的重构表示,并给出了信道的单分量表示式、时间频率分布以及能量谱密度。在高速移动、快速时变环境下进行仿真,结果表明,本文提出的非平稳无线信道的表示方法能克服STFT、小波变换等相关方法的缺点,提高了无线信道时频表示的准确性,降低了信道的重构误差。