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电子与信息学报
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吴一戎

月刊

1009-5896

jeit@mail.ie.ac.cn

010-58887066

100190

北京市北四环西路19号

电子与信息学报/Journal Journal of Electronics & Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是电子科学高级综合性学术刊物。主要刊登有关电子与信息科学方面的具有创新性的、高水平的文章。
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    边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

    黄晓舸邓雪松陈前斌张杰...
    195-203页
    查看更多>>摘要：由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担.此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题.然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败.本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率.此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能.最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟.仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性.

    异步联邦学习区块链资源分配边缘计算网络

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    基于用户窃听的MU-MISO反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

    徐勇军徐然周继华陈量...
    204-212页
    查看更多>>摘要：针对反向散射通信系统信道估计不准、信息容易被窃听等问题,该文提出一种基于用户窃听的多用户-多输入单输出(MU-MISO)反向散射通信系统鲁棒资源分配算法,以提高系统传输鲁棒性与信息安全性.首先,考虑基站最大功率、时间分配、信道不确定性、能量收集和保密率等约束,建立一个MU-MISO的反向散射通信系统鲁棒资源分配问题.其次,基于非线性能量收集模型和有界球形信道不确定性模型,利用变量松弛法和S过程将原NP-hard问题转化为确定性问题,随后利用连续凸近似、半正定松弛与块坐标下降法将其转化为凸优化问题求解.仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较高的系统容量和较低的中断概率.

    反向散射通信物理层安全非线性能量收集鲁棒资源分配

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    单脉冲测角的二维分级主旁瓣干扰联合抑制方法

    张仁李朱蕾邱爽盛卫星...
    213-221页
    查看更多>>摘要：针对矩形平面阵列天线同时存在主、旁瓣干扰的单脉冲测角问题,该文设计了2维分级自适应单脉冲波束形成算法(TDHJ-ADBF).TDHJ-ADBF算法将矩形平面阵分为方位维和俯仰维两个正交维度,采用2维分级处理架构:第1级处理在测角维进行,采用低运算量的压缩多重信号分类法对测角维主瓣干扰进行快速识别与方向估计,构造阻塞矩阵滤除主瓣干扰,获得仅含旁瓣干扰和噪声的协方差矩阵,进而对和、差波束方向图进行指向与鉴角曲线联合约束,完成测角维旁瓣干扰抑制与波束形成处理;第2级在非测角维对残留的测角维主瓣干扰进行抑制.通过2维分级处理实现主、旁瓣干扰联合对抗,并保持单脉冲测角的鉴角曲线线性度.仿真结果表明,TDHJ-ADBF算法实现了对主、旁瓣干扰联合抑制,具有高精度的单脉冲测角性能.

    自适应单脉冲2维分级波束形成压缩多重信号分类主瓣干扰估计干扰联合对抗

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    可重构智能表面辅助双功能雷达通信系统的联合波束优化

    王华华孙宸朱鹏云
    222-228页
    查看更多>>摘要：双功能雷达通信系统(DFRC)是有效解决未来网络频谱资源拥挤问题的理想技术之一,该文引入了可重构智能表面(RIS)技术,旨在提升用户的加权和速率和系统的探测性能.首先在雷达功率约束和可重构智能表面的恒定模约束以及通信的整体功率预算下,构建了通信用户的加权和速率和系统探测性能最大化的优化模型.通过联合优化基站的主动波束和可重构智能表面的无源被动波束形成,该文设计了一种有效的基于加权最小均方误差、分式规划和流形优化的交替优化算法,将非凸优化问题转化为两个子问题并利用迭代进行求解.仿真结果表明,所提方案对解决该问题的有效性和对用户加权和速率在较低迭代次数下达到收敛,并且可使用户的加权和速率上限提升0.86 bit/(s·Hz)和使系统探测更具方向性.

    双功能雷达通信可重构智能表面波束成形加权和速率

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    重叠阵元时分复用MIMO雷达多目标参数估计方法研究

    田丰刘万符渭波张浩宇...
    229-239页
    查看更多>>摘要：针对多普勒-角度耦合和速度模糊问题,该文提出一种基于重叠阵元MIMO阵列的多目标参数估计方法.该方法基于虚拟孔径原理,在传统MIMO天线阵列中引入重叠阵元,构建重叠阵元MIMO天线阵列.通过在角度快速傅里叶变换(FFT)算法中引入循环迭代的方法估计阵列位置参数,利用重叠阵元回波信号的相位差值进行频率估计.同时,引入频谱搬移方法对速度区间进行转换,实现多目标的距离和速度估计.通过蒙特卡罗仿真实验,信噪比15 dB 的条件下,解模糊正确率为100%,速度误差为0.1 m/s,角度误差为0.1°.基于城市交通场景采集的车辆数据集进行测试,测试结果表明,该方法能够实现对车辆目标的速度和角度精确估计,可满足交通雷达对车辆信息监测的实时性和准确性需求.

    时分复用多输入多输出雷达运动补偿速度模糊重叠阵元

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    阵元位置互质的线性阵列:阵列校正和波束形成

    梁梦薇何劲舒汀郁文贤...
    240-248页
    查看更多>>摘要：该文研究了阵元位置互质的线性阵列(CLA)的阵列校正和波束形成问题.在假设CLA天线单元部分校准的条件下,基于同时干扰定位与阵列校正(SILAC)技术,设计了一种适用于CLA的阵列校正和波束形成方法:CLA-SILAC-INCM算法.从理论上分析证明了,当CLA中包含有Lc≥3个完全校准的天线单元,使用SILAC技术可以高精度无模糊地实现干扰源角度和阵列天线幅相误差估计,并在此基础上完成干扰噪声协方差矩阵(INCM)重建和波束形成最优权向量构造.通过仿真实验验证了,提出的CLA-SILAC-INCM算法具有比其他常用算法更好的性能,尤其是信噪比接近干噪比时,CLA-SILAC-INCM算法的优势更为明显.

    稀疏阵列自适应波束形成阵列校正

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    基于同心方形网格插值处理的柱面SAR成像算法

    丁丽何华港王韬储得苗...
    249-257页
    查看更多>>摘要：柱面毫米波合成孔径雷达(CSAR)是近距离非接触成像领域的重要技术之一.基于傅里叶变换理论的高分辨成像算法需要通过2维插值消除波数域数据在方位维和距离维的非均匀性.但是这两个维度呈现出同心圆环状的高度耦合,导致传统基于2维逐点遍历的插值方法时间复杂度高,成像算法效率低.为此,该文基于解析解的CSAR成像算法推导,提出了同心方形网格的插值分解方法.通过补0、径向1维插值和分区处理消除波数域方位维和距离维的强耦合性,并在两个分区进行独立的1维插值实现2维非均匀波数域的均匀重采样,获得最终同心方形环带均匀填充的波数域样式.通过实验验证了所提算法能有效降低2维插值的时间复杂度,并且所提算法插值处理速度比传统算法提升了7倍,与算法复杂度理论分析结果吻合.

    毫米波合成孔径雷达成像算法2维插值

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    基于投票机制的暖通空调空气处理单元传感器故障诊断

    严颖蔡骏吴奇张欣...
    258-266页
    查看更多>>摘要：现有暖通空调(HVAC)空气处理单元(AHU)的故障诊断研究往往是集中式的.少量的分布式方法大多需要求解大量耗时的优化问题,使得无法及时完成故障诊断.针对以上挑战,该文提出一种基于投票机制的分布式故障诊断方法.在该方法中,建立一个玻尔兹曼机来描述传感器网络,通过传感器之间的相互投票来确定玻尔兹曼机的边权值,基于边权值对玻尔兹曼机的状态也就是传感器的状态进行迭代,从而定位传感器的故障.设计了一种基于欧氏距离的投票策略确定投票值.开发了一种方法,通过在玻尔兹曼机中增加一个额外的节点来重置其权值矩阵,在将玻尔兹曼机对称化的同时,保持原来各传感器之间的投票关系,以保证玻尔兹曼机状态的迭代收敛.该方法不需要求解大量的优化问题,相较于当前的分布式方法计算量小.使用ASHRAE Project RP-1312提供的实际数据对所提方法进行验证.实验结果表明所提方法可以精确且高效地诊断出空气处理单元传感器的偏差故障和漂移故障.

    故障诊断投票机制分布式传感器玻尔兹曼机

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    基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测

    张晶晶曹思华崔文楠张涛...
    267-276页
    查看更多>>摘要：天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题.针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM).该算法采用基于改进顶帽变换的图像预处理算法(OTH),通过对不同灰度值的图像采取不同的策略针对性地处理图像,达到目标增强、背景抑制的效果.并在此基础上,采用基于改进多尺度局部对比度的红外弱小目标检测算法(OLCM),通过针对目标尺寸特点进行尺度设计,使得在保证算法实时性的基础上扩大目标尺寸检测范围.实验证明:OTHOLCM算法可以保证实时性并明显提高目标检测准确率、减少虚警目标数量.与3层模板局部差异度量算法(TTLDM)、基于边角感知的时空张量模型(ECASTT)等先进算法相比,OTHOLCM算法可使真阳性率分别提高近79%,61%,假阳性率分别降低近77%,73%,目标检测速度达到每秒25帧.

    红外弱小目标目标检测顶帽变换局部对比度目标增强

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    双鉴别器盲超分重建方法研究

    卢迪于国梁
    277-286页
    查看更多>>摘要：图像超分变率重建方法在公共安全检测、卫星成像、医学和照片恢复等方面有着十分重要的用途.该文对基于生成对抗网络的超分辨率重建方法进行研究,提出一种基于纯合成数据训练的真实世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+双鉴别器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN,DU3-Real-ESRGAN).首先,在鉴别器中引入UNet3+结构,从全尺度捕捉细粒度的细节和粗粒度的语义.其次,采用双鉴别器结构,一个鉴别器学习图像纹理细节,另一个鉴别器关注图像边缘,实现图像信息互补.在Set5,Set14,BSD100和Urban100数据集上,与多种基于生成对抗网络的超分重建方法相比,除Set5数据集外,DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和无参图像考评价指标(NIQE)都优于其他方法,产生了更直观逼真的高分辨率图像.

    超分辨率重建纯合成数据训练的真实世界盲超分算法UNet3+双鉴别器

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