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信号处理 2019年第03期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

带缓存的云接入网络中最小化传输时延设计317-326

摘要：为了更好适应下一代通信网络以内容为中心的特性,在云接入网络(Cloud Radio Access Network,Cloud-RAN)中考虑射频拉远头(Remote Radio Heads,RRHs)具备缓存功能也变得必要。本文考虑在Cloud-RAN中设计优化算法,并通过有效设计缓存方案减少系统传输时延。基于混合式自动重传请求(hybrid automatic repeat request,HARQ)的重传机制,前程链路与下行链路频谱信道的正交性,系统采用马尔可夫链理论建立了最小化系统传输时延的优化问题。考虑只能通过递归方式得到优化目标函数表达式,头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法被引入解决非凸问题,仿真结果表明,该优化算法可以更有效地减少系统传输时延,满足未来通信需求。

增强融合图像视觉效果的图像融合方法327-333

摘要：针对现有图像融合方法得到的融合图像对比度低,图像纹理细节信息保留不充分,图像视觉效果差等问题,论文提出一种新的基于图像对比度增强的红外与可见光图像融合方法,以有效提高融合图像的视觉效果。首先,为提高可见光图像低亮度细节的能见度,在融合之前,提出一种基于引导滤波器的动态范围压缩与线性变换相结合的自适应图像增强方法;其次,采用基于引导滤波器和高斯滤波器相结合的多尺度融合方法,将红外图像信息有效地注入可见光图像中;最后运用非局部均值滤波对融合后的图像进行后处理,以得到效果增强的融合图像。实验结果表明,该方法能够获得较好的图像融合效果,无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于现有的常用图像融合方法。

多用户选择与协作干扰的安全性能分析334-341

摘要：研究了一种多用户选择与协作干扰相结合的无线安全传输系统。在Nakagami-m衰落信道下,考虑到信道的反馈延迟对信道状态信息的影响,提出了利用一般阶次选择策略来选择目的用户,并结合协作干扰策略,实现信息的安全传输。针对窃听信道状态信息已知和未知两种不同条件,分别提出了相应传输策略,推导了系统的中断概率和窃听概率的准确表达式。理论分析与数值仿真结果表明,提高用户选择的阶参数能够有效地改善系统的安全性能。

信号处理杂志算法研究

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法342-350

摘要：检测前跟踪通过积累多帧量测以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标后验密度的准确表示。传统粒子滤波器过于依赖建议密度,因而对目标后验密度的表示不够准确。新提出的粒子流滤波器能够准确表示目标后验密度,但无法实现量测的帧间积累。为此,本文提出一种在粒子滤波框架下结合粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波框架实现多帧量测积累,并在每一帧内采用LocalizedExactDaum-Huang粒子流表示目标后验密度,以提升量测积累效果。我们通过Rayleigh杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。

场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及系统研究351-360

摘要：机场场道内钢筋的强反射回波会严重影响探地雷达的监测。本文提出了一种适用于机场场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及流程并研制了探地雷达信息处理系统,实现了数据预处理、地下结构反演、目标检测与识别、脱空层厚度估计、目标成像、数据批处理及综合数据显示等模块。文中重点介绍了钢筋干扰下的灾害目标检测、识别与成像算法,利用Hyp-curvelet变换及WRELAX时延估计搜索局部峰值进行目标检测及钢筋抑制,结合Wigner时频分析及最小距离分类器进行目标识别,通过频域波数域的波场逆推进行目标成像,适用于钢筋加固区内道面下多层媒质的情况。仿真实例证明了本文方法及信息处理系统的有效性。

UKF参数辨识的T-S模糊多模型目标跟踪算法361-368

摘要：针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

时延约束下采用SVC编码的D2D协作视频多播传输方案369-377

摘要：为缓解基站的视频流量过载,本文针对时延敏感的实时视频业务,设计一种D2D协作视频多播传输方案。该方案采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)对视频流进行编码处理,利用SVC流的分层结构特征来应对多播信道间的差异性。在SVC编码的基础上,为了改善用户观看体验及提升用户所接收的视频质量,所提出的协作式视频传输方案引入有效吞吐量这一概念,在一定时延约束下,根据信道反馈信息灵活地对不同信道上的不同SVC视频层进行码率调整。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地减小端到端时延,有效丢失率,提高有效吞吐量。

基于多视点伪序列的光场图像压缩378-385

摘要：近年来,作为一种能够提供更富有沉浸感的多媒体媒质,光场图像(Light Field Image,LFI)引起广泛的关注。针对光场图像数据量巨大的问题,本文提出了一种基于多视点伪序列的光场图像高效压缩方案。在编码端,所提方法首先将光场相机捕获得到的原始光场图像根据相机的微透镜阵列分解成子孔径图像。接着根据子孔径图像存在较强视点内和视点间相关性,选取部分子孔径图像进行多视点伪序列构建,基于MV-HEVC设计适用于多视点伪序列的预测编码结构进行编码。在解码端,所提方法基于已解码多视点伪序列通过视频帧插值方法重建出未编码传输的子孔径视图,从而重建出全部光场图像。实验结果表明本文所提算法优于现有基于视差引导稀疏编码的光场图像压缩方法,BD-rate平均节约18.5%,BD-PSNR平均提高1.28dB。

时空深度特征AP聚类的稀疏表示视频异常检测算法386-395

摘要：针对异常行为检测问题,提出基于时空深度特征的AP聚类稀疏表示视频异常检测方法。由于视频序列中大量背景信息及有效信息分布不均匀的情况,首先利用光流结合非均匀的细胞分割对视频的运动目标进行提取并得到空间尺寸大小不同的时空兴趣块。其次利用三维卷积神经网络提取不同时空兴趣块的时空深度特征从而对原始视频序列进行三维描述。然后在字典学习时,采用AP聚类方法,将训练样本中具有代表性的特征作为字典,极大降低字典维度以及稀疏表示方法对计算内存的要求。本文将测试样本进行AP聚类后仅对具有代表性的聚类中心进行检测,在减少实验时间的同时削减了阈值对检测效果的敏感度。实验结果表明,与现有的检测方法相比本文方法具有优越性。

多角度极化SAR图像散射特征建模及其应用396-401

摘要：本文将基于条带观测模式的极化SAR散射模型拓展至方位向多角度观测模式,基于典型极化散射类型组合提出一种非各向同性散射特征模型。该模型参数纬度多且随方位向观测变化,需要替代性方法提取多角度极化散射特征。首先,采用基于Wishart分布的统计量对非各向同性散射中心进行检测,并逐像素生成基于散射特征差异的新序列图像。其次,以新序列图像作为处理对象,提取极化似然比序列、子孔径角度序列、极化熵—似然比序列、极化散射角—似然比序列、极化各向异性度—似然比序列。最后,集成特征序列编码及支持向量基(SVM)方法进行分类。通过机载P波段极化SAR开展360°观测试验,验证了方法的有效性并揭示出在地物分类方面的应用潜力。

结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法402-409

摘要：针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点,本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上,本算法主要从空域和时域两方面进行屏幕内容视频感知特性的提取。在空域方面,采用差分算子提取梯度幅值信息,得到空域特征的描述子;在时域方面,采用可以较好描述屏幕内容视频感知特征的梯度相似性度量信息,结合相邻帧间的相关性,得到时域特征的描述子。将时空梯度感知特性进行融合,用以控制屏幕内容视频编码的码率。实验结果表明,在随机接入模式下,本算法和原始HEVC-SCC算法相比,在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。

心音信号MFCC特征向量提取方法的优化410-418

摘要：为了提高利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)特征向量进行心音信号分类的准确率,本文提出以一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)及权值优化的MFCC特征向量优化方法。首先,通过消除趋势项、降噪、提取心动周期与基础心音分割等步骤对心音信号预处理;接着,对提取的基础心音信号做Mel频谱变换及倒谱分析提取MFCC特征向量,其中用ICA替代离散余弦变换去除分量间高阶量的相关性,同时采用相关系数为权值优化整体混合矩阵;最后,采用F比衡量特征向量贡献率,并以其为权值优化各维特征向量。通过提取MFCC特征向量采用支持向量机(support vector machine,SVM)的分类器识别第一心音及第二心音,并与人工标注心音状态集进行对比。实验结果表明,基于ICA及权值优化的MFCC特征向量在SVM分类器中识别率得到了有效的提升,且优化算法具备一定抗噪性能。

基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价419-425

摘要：考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能够描述屏幕失真的融合特征,最后采用支持向量回归训练得到屏幕图像融合特征向量与主观质量分数的质量评价映射模型。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人类视觉系统对屏幕图像的主观感知度。

信号处理杂志综述

通用航空飞行计划评估方法综述426-434

摘要：通航飞行计划是飞行前制定的任务信息,对飞行计划的评估可以在提高飞行安全性的同时,预计任务的执行情况,帮助决策者审视飞行任务的各个方面。根据评估内容的适用范围和重要程度,首先综述面向所有通航飞行计划安全性和飞行成本的一般性评估方法,其中定性评估主要依据专家的主观判断,而定量评估则利用各项指标特有的公式进行计算,评估其是否在要求范围内,然后通过分析通航飞行在实际应用中的特殊需求对通航任务进行分类,最终比较分析各类通航飞行计划评估方法的特点与局限性,对通航飞行计划评估方法进行系统性梳理。

信号处理杂志应用

利用卷积神经网络的车道线检测方法435-442

摘要：车道线检测是自动或智能辅助驾驶的核心问题之一。本文主要研究单目视觉下车道线检测算法。车道线具有多样性,其存在的环境又具有复杂性,因此准确高效的车道线检测是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的车道线检测算法,在传统车道检测方法中引入深度学习模型,主要包括以下步骤:首先使用图像增强算法利用车道线先验特征进行边缘增强,对于边缘增强后的图像采用线段检测器进行线段提取,然后利用卷积神经网络构造线段分类器排除线段噪声,最后通过对消失点聚类排除无关线段,并按斜率聚类产生主车道线。实验表明,本文实现的算法具备较强的鲁棒性和很高的检测准确度。

深度全卷积网络对MRI膀胱图像的分割443-450

摘要：大多数膀胱癌患者的膀胱肿瘤组织和膀胱壁组织互相渗透,各自的大小、形状变化多样,位置不固定,且膀胱MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像中存在复杂的噪声和伪影,这使得将肿瘤和膀胱壁两者精确分割出来为下一步治疗进行诊断和定量分析成为难题。文中提出一种以U-net作为基础网络框架的深度全卷积网络,用残差网络子模块代替普通的卷积层进行下采样,通过空洞卷积来提取特征图不同感受野的信息,从而对不同尺度的特征图进行并行分支下采样。针对数据集小的问题,提出对图像加入高斯噪声、调节亮度和各向异性扩散滤波三种方法来进行数据扩增。实验结果表明,文中提出的方法对肿瘤分割的DSC(Dice similarity coefficient)值达到了0.9058,对膀胱壁分割的DSC值达到了0.9038,能够达到很好的分割效果。

LCI图像病变检测的全卷积网络算法研究451-459

摘要：本文主要研究关于医学领域中LCI(Linked Color Imaging)图像的病变区域智能检测。处于炎症、早期癌症等症状下的LCI图像,其病变区域与非病变区域在形状以及颜色上的差异性可作为区分依据,但由于两者边界处区分度较低,导致检测出的病变区域不完全吻合实际病变区域。为获得准确细致的病变区域,本文在全卷积网络算法的基础上,针对两者间界限模糊的问题,使用SVM(Support Vector Machine)损失函数,训练网络模型,实现对图像的像素级分类,根据像素分类结果确定其属于病变区域或非病变区域从而得到两者的区分边界。将改进后的算法与FCN(Fully Convolutional Network)算法以及传统的语义分割算法GrabCut进行对比,实验结果表明本文改进算法检测效果较好,准确率达到94%,平均0.5 s左右可完成单张LCI图像的病变区域检测。本文研究结果能够辅助医生快速诊断病情,具有较大的临床意义。

基于多细节卷积神经网络的单幅图像去雨方法460-465

摘要：本文提出一种基于多细节卷积神经网络的单幅图像去雨方法。考虑到雨条信息大都存在于有雨图像的高频部分,所提方法将有雨图像通过引导滤波进行多次分解得到平滑图像和不同频率分布的多细节图像,提出多细节卷积神经网络学习有雨图像和无雨图像之间的映射关系,从而获得无雨图像。考虑到实际收集相同场景下的有雨图像和无雨图像难度较大,本文采用无雨图像和人工合成的有雨图像作为训练数据,而测试部分则采用合成的雨图和真实的雨图。实验结果表明,本文所提方法能够有效去除图像中的雨条信息。