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　　《信號(hào)處理》期刊簡(jiǎn)介：

　　《信號(hào)處理》雜志是中國(guó)新聞出版署在1985年批準(zhǔn)創(chuàng)刊的，由中國(guó)科協(xié)主管，中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦，信號(hào)處理分會(huì)承辦的學(xué)術(shù)性刊物。是國(guó)內(nèi)唯一的有關(guān)信號(hào)處理專業(yè)的一級(jí)學(xué)術(shù)月刊，每月25日出版。本刊辦刊宗旨是反映信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)的新理論、新思想、新技術(shù)，以及具有國(guó)內(nèi)外先進(jìn)水平的最新研究成果和技術(shù)進(jìn)展。達(dá)到學(xué)術(shù)交流的目的，促進(jìn)信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

　　《信號(hào)處理》論文發(fā)表目錄：

　　最大似然準(zhǔn)則下的隨機(jī)信號(hào)非重構(gòu)壓縮檢測(cè)與分析………………李斌武 李永貴 朱勇剛

　　量子混合蛙跳算法在過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用……………………張強(qiáng) 許少華 劉麗杰

　　基于內(nèi)容感知的可分級(jí)視頻碼流排序方法………………………………周鶯 柳偉 張基宏

　　多視繪制中的空洞填充算法………………………………趙冰 安平 劉超 閆吉辰 張兆揚(yáng)

　　多視角距離像序列彈道目標(biāo)的進(jìn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)…………………………賀思三 趙會(huì)寧 馮存前

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　　信號(hào)處理最新期刊目錄

圓與非圓信號(hào)混合入射下的低復(fù)雜度分布式信源DOA估計(jì)算法————作者：陳開源;李嘉琪;張小飛;

摘要：傳統(tǒng)的波達(dá)方向（Direction-of-Arrival,DOA）估計(jì)算法通常基于理想的點(diǎn)信源模型進(jìn)行理論推導(dǎo)和算法設(shè)計(jì)，而隨著社會(huì)的發(fā)展，越來(lái)越多的測(cè)向定位需求以密集的城市環(huán)境為背景，比如針對(duì)城區(qū)低空無(wú)人機(jī)的定位工作，一般的點(diǎn)信源模型已經(jīng)無(wú)法準(zhǔn)確描述這樣的環(huán)境，這種情況應(yīng)當(dāng)采用分布式信源的建模方法。同時(shí)，許多傳統(tǒng)的算法僅考慮空間中所有信源發(fā)射相同類型信號(hào)的情況，比如僅針對(duì)圓信源或非圓信源設(shè)計(jì)的算...

基于啟發(fā)式搜索的極化雷達(dá)無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法————作者：楊博宇;楊勇;李永禎;李澤榕;周保一;

摘要：針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下無(wú)人機(jī)目標(biāo)低可觀測(cè)性、高機(jī)動(dòng)性帶來(lái)的檢測(cè)難題，本文提出一種基于啟發(fā)式搜索的極化雷達(dá)無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法。通過(guò)建立融合運(yùn)動(dòng)學(xué)約束、加速度約束與極化能量一致性約束的啟發(fā)式搜索框架，有效解決了傳統(tǒng)多幀檢測(cè)方法計(jì)算復(fù)雜度高、機(jī)動(dòng)適應(yīng)性差的瓶頸。首先，基于雷達(dá)數(shù)據(jù)經(jīng)短時(shí)傅里葉變換后的時(shí)間-距離-速度三維數(shù)據(jù)矩陣構(gòu)建三維狀態(tài)空間。其次，設(shè)計(jì)多約束融合的啟發(fā)式函數(shù)：運(yùn)動(dòng)學(xué)約束基于運(yùn)動(dòng)學(xué)方程建立速度-...

基于帶標(biāo)簽CBMeMBer濾波器的低慢小群目標(biāo)跟蹤改進(jìn)方法————作者：鐘展鳴;宋強(qiáng);張?jiān)?陳澤彬;楊珺瑤;

摘要：群目標(biāo)跟蹤是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群反制的關(guān)鍵步驟，具有重要的研究意義。相比傳統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤算法，隨機(jī)有限集（Random Finite Set,RFS）濾波在處理多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)方面展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。然而在低慢小群目標(biāo)的場(chǎng)景中，現(xiàn)有的RFS濾波方法普遍未考慮群特性對(duì)跟蹤的影響，也未考慮群目標(biāo)起始與航跡信息提取的問(wèn)題。為此，本文結(jié)合了群建模、帶標(biāo)簽勢(shì)均衡多目標(biāo)多伯努利（Cardinality B...

基于多次非相干觀測(cè)的密集群目標(biāo)數(shù)目估計(jì)方法————作者：竇立斌;姜琦;徐立昂;李衛(wèi)東;田衛(wèi)明;王銳;

摘要：鳥群、無(wú)人機(jī)群等密集群目標(biāo)是當(dāng)前雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。個(gè)體目標(biāo)數(shù)目的準(zhǔn)確估計(jì)是實(shí)現(xiàn)集群目標(biāo)正確關(guān)聯(lián)、魯棒跟蹤、態(tài)勢(shì)感知的重要前提。傳統(tǒng)基于距離像峰值檢測(cè)的數(shù)目估計(jì)方法在目標(biāo)分布密集、雷達(dá)分辨率有限的情況下不適用；基于單脈沖體制的數(shù)目估計(jì)算法需要融合多個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代運(yùn)算，算法復(fù)雜度較高。另一方面，基于多傳感器陣列的目標(biāo)數(shù)目估計(jì)算法雖然降低了運(yùn)算復(fù)雜度，但需要增加傳感器數(shù)量。為了在單傳感器...

基于RCS特性統(tǒng)計(jì)分布的編隊(duì)無(wú)人機(jī)群目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別————作者：田鶴;王吉兒;殷紅成;趙軼倫;萬(wàn)昊;陳汪翔;任紅梅;

摘要：針對(duì)無(wú)人機(jī)群目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分類識(shí)別，可以推斷任務(wù)意圖，為無(wú)人機(jī)群目標(biāo)態(tài)勢(shì)感知提供基礎(chǔ)。該文基于旋翼無(wú)人機(jī)編隊(duì)的實(shí)測(cè)飛行數(shù)據(jù)，開展了群目標(biāo)雷達(dá)散射截面（Radar Cross Section, RCS）特性分析，獲得典型無(wú)人機(jī)編隊(duì)RCS特性在時(shí)間維度、頻率維度的統(tǒng)計(jì)分布模型，為編隊(duì)群目標(biāo)的探測(cè)資源、識(shí)別流程等設(shè)計(jì)提供了目標(biāo)特性基礎(chǔ)。針對(duì)編隊(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)表征與分類問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的梅爾頻率倒譜系數(shù)（M...

5G-A通感一體基站組網(wǎng)低空感知關(guān)鍵技術(shù)————作者：劉斌越;楊建強(qiáng);徐波;王博磊;蔡華;

摘要：隨著低空經(jīng)濟(jì)的興起，對(duì)低空無(wú)人機(jī)進(jìn)行監(jiān)管成為支撐低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然要求。本文深入分析了城市環(huán)境下無(wú)人機(jī)雷達(dá)檢測(cè)的技術(shù)難點(diǎn)。一方面，消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)的小型化、高機(jī)動(dòng)特征對(duì)雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)性能帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。另一方面，密集城區(qū)環(huán)境下動(dòng)、靜雜波也帶來(lái)了雷達(dá)檢測(cè)率低與虛警率高的挑戰(zhàn)。單雷達(dá)檢測(cè)能力在這些挑戰(zhàn)問(wèn)題中表現(xiàn)不佳，這使得單站雷達(dá)在密集城區(qū)場(chǎng)景下存在較大的應(yīng)用局限性。雷達(dá)組網(wǎng)感知技術(shù)從檢測(cè)率提升和虛警率降低...

面向降質(zhì)光電圖像的腦啟發(fā)無(wú)人機(jī)小目標(biāo)魯棒檢測(cè)方法————作者：李茹一;柯銘;王路斌;劉珮;高晉;王剛;

摘要：復(fù)雜環(huán)境下的噪聲干擾，包括傳感器噪聲、電子干擾以及天氣條件等因素，會(huì)顯著降低無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。這些干擾因素不僅會(huì)影響圖像的質(zhì)量，還可能導(dǎo)致目標(biāo)特征的丟失或失真，從而對(duì)檢測(cè)模型的性能產(chǎn)生負(fù)面影響。特別是在無(wú)人機(jī)檢測(cè)任務(wù)中，目標(biāo)通常較小且背景復(fù)雜，噪聲干擾會(huì)進(jìn)一步加劇檢測(cè)難度。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種基于初級(jí)視皮層多尺度方位選擇性感受野的目標(biāo)檢測(cè)模型（YOLO with Multisca...

地雜波背景下雷達(dá)低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)集（LSS-Ku-1.0）————作者：程永強(qiáng);鄒潤(rùn)明;陳嘉宜;吳昊;華小強(qiáng);

摘要：復(fù)雜環(huán)境下雷達(dá)對(duì)無(wú)人機(jī)等低慢小目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別面臨諸多挑戰(zhàn)，相關(guān)研究成為雷達(dá)探測(cè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。數(shù)據(jù)集是雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別研究的基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)算法的性能驗(yàn)證起到了重要作用。目前公開發(fā)布的數(shù)據(jù)集雷達(dá)多布設(shè)于地面，對(duì)空探測(cè)背景相對(duì)較為理想，在雜波環(huán)境下雷達(dá)對(duì)無(wú)人機(jī)目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集較少，探測(cè)場(chǎng)景、觀測(cè)視角、目標(biāo)飛行高度、信號(hào)帶寬等參數(shù)較為單一，數(shù)據(jù)多樣性有待提高。針對(duì)上述問(wèn)題，本文構(gòu)建了一...

基于高分辨相控陣?yán)走_(dá)的低空無(wú)人機(jī)群目標(biāo)數(shù)據(jù)集————作者：史孟鑫;姜琦;李衛(wèi)東;田衛(wèi)明;王銳;

摘要：無(wú)人機(jī)群、鳥群等低空群目標(biāo)具有群體智能、密集分布等特點(diǎn)，呈現(xiàn)出復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式，已成為雷達(dá)探測(cè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。此類目標(biāo)采用經(jīng)典的關(guān)聯(lián)、跟蹤方法易導(dǎo)致航跡中斷、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)錯(cuò)誤等問(wèn)題導(dǎo)致跟蹤結(jié)果不穩(wěn)定。量測(cè)點(diǎn)跡通常包含目標(biāo)的空間位置信息，是研究此類問(wèn)題的基礎(chǔ)。已開展的部分研究通過(guò)分析目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性，仿真與目標(biāo)真實(shí)軌跡相近的量測(cè)點(diǎn)跡，但無(wú)法很好模擬傳感器誤差與環(huán)境因素對(duì)目標(biāo)量測(cè)的影響。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以驗(yàn)證算...

鳥類活躍度量化建模與預(yù)測(cè)方法研究————作者：劉佳;陳唯實(shí);陳小龍;趙志堅(jiān);

摘要：低空空域內(nèi)的非合作目標(biāo)監(jiān)視能力是保障低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提條件。飛鳥是低空空域內(nèi)典型的“低慢小”非合作目標(biāo)，對(duì)于低空空域的安全運(yùn)營(yíng)存在一定的影響。航空鳥擊已經(jīng)成為威脅航空安全的主要因素，需要基于鳥情監(jiān)視數(shù)據(jù)進(jìn)行活動(dòng)規(guī)律挖掘進(jìn)一步提升鳥情認(rèn)知能力。專業(yè)探鳥雷達(dá)系統(tǒng)可提供豐富的鳥類目標(biāo)探測(cè)信息，為鳥情活動(dòng)節(jié)律的挖掘以及野生動(dòng)物管理提供了充足的樣本支撐。鳥類活動(dòng)節(jié)律與氣象因素存在密切關(guān)聯(lián)，基于氣象預(yù)報(bào)信息的...

基于改進(jìn)YOLOv8的凝視雷達(dá)小目標(biāo)檢測(cè)算法————作者：周昶雯;宋強(qiáng);張?jiān)?

摘要：小目標(biāo)檢測(cè)在低空飛行器管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)、邊境安防等場(chǎng)景中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，是保障低空空間安全和推動(dòng)低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。現(xiàn)有的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)算法在處理“低慢小”目標(biāo)時(shí)，往往受到目標(biāo)尺寸、信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）以及背景雜波等因素的限制，導(dǎo)致檢測(cè)效果不佳。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出將雷達(dá)距離-多普勒（Range-Doppler,RD）平面圖輸入改進(jìn)后的YOLOv...

《信號(hào)處理》低慢小探測(cè)識(shí)別與反制專刊編者按————作者：陳小龍;陳唯實(shí);王銳;關(guān)鍵;陳曾平;黃磊;史治國(guó);張小飛;周良將;

摘要：<正>隨著低空經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，以無(wú)人機(jī)、動(dòng)力傘、航模等為代表的“低慢小”目標(biāo)（低空、慢速、小體積飛行器）在物流運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)植保、應(yīng)急救援等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。值得注意的是，自然界中廣泛存在的飛鳥群體因其相似的物理特性，同樣被納入低空安防體系重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的“低慢小”目標(biāo)范疇。這些空中目標(biāo)共同構(gòu)成了低空經(jīng)濟(jì)生態(tài)的重要組成部分，成為推動(dòng)社會(huì)智能化升級(jí)的重要引擎

氣象雷達(dá)鳥群目標(biāo)多維特征建模與特性分析————作者：張夢(mèng)晨;趙志堅(jiān);劉佳;陳小龍;蘇添記;房旭東;薛偉;關(guān)鍵;

摘要：隨著民航運(yùn)輸規(guī)模擴(kuò)大及生態(tài)環(huán)境改善，鳥擊事件頻發(fā)，對(duì)航空安全構(gòu)成威脅。飛鳥是典型的“低慢小”目標(biāo)，具有低空飛行、飛行速度慢、體積小等特點(diǎn)，針對(duì)這種目標(biāo)的識(shí)別和分類問(wèn)題，其核心在于通過(guò)深度特征學(xué)習(xí)提取數(shù)據(jù)的顯著特征，并結(jié)合目標(biāo)物理特性與多維特征模型進(jìn)行綜合分析。氣象雷達(dá)適用于大尺度范圍內(nèi)的遷徙鳥群目標(biāo)監(jiān)測(cè)，并且易于有效組網(wǎng)，能夠獲得目標(biāo)的多種特征信息。本文以航空安全背景下的鳥群及氣象目標(biāo)為例，基于氣...

運(yùn)動(dòng)約束下結(jié)合區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法————作者：吳浩;符璽;崔雄文;王正寧;敬輝;鄒翔;高子然;江莉;

摘要：光電探測(cè)設(shè)備是反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的重要組成部分，對(duì)無(wú)人機(jī)的圖像確認(rèn)取證有重要作用。目標(biāo)跟蹤是光電探測(cè)設(shè)備的核心技術(shù)。無(wú)人機(jī)目標(biāo)體積小、背景環(huán)境復(fù)雜，因此無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。此外，現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)跟蹤數(shù)據(jù)集在目標(biāo)大小和屬性分布特征方面存在局限性，不能完全代表復(fù)雜的真實(shí)場(chǎng)景。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種運(yùn)動(dòng)約束下結(jié)合區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法。首先，在基于孿生網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)跟蹤方法的基...

基于多視圖腦網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的腦疾病診斷————作者：祝志遠(yuǎn);李晴;鄔霞;

摘要：由靜息態(tài)功能磁共振成像(resting-state functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI)衍生出的腦網(wǎng)絡(luò)提供了大腦的功能整合信息，有效促進(jìn)了對(duì)大腦認(rèn)知和發(fā)病過(guò)程的理解。近年來(lái)，以圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)算法憑借可以適配腦網(wǎng)絡(luò)固有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能力，從而在腦疾病輔助診斷中展現(xiàn)出極大的潛力。然而，現(xiàn)有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法往往依賴于靜態(tài)的腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其性...

移動(dòng)平臺(tái)正交偶極子陣列下的解相干DOA估計(jì)算法————作者：劉瑞;郭沐然;孫昭乾;

摘要：針對(duì)多個(gè)相干信號(hào)源入射極化敏感陣列的問(wèn)題，提出一種能夠高效解多個(gè)相干信號(hào)源的波達(dá)方向（Destination of Arrival，DOA）估計(jì)方法，并通過(guò)移動(dòng)平臺(tái)和正交偶極子陣列的協(xié)同作用，減少對(duì)觀測(cè)次數(shù)的需求，從而提高相干信號(hào)DOA估計(jì)的效率和精度。該算法利用由多對(duì)正交雙偶極子組成的陣列接收到的數(shù)據(jù)，在極化域內(nèi)進(jìn)行平滑處理，恢復(fù)信號(hào)源協(xié)方差矩陣的秩。由于極化陣列具有較強(qiáng)的極化敏感性，因此在極化...

一種基于深度學(xué)習(xí)的多狀態(tài)融合機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法————作者：陽(yáng)逸程;王靜遠(yuǎn);李天成;

摘要：近年來(lái)，隨著傳感通信技術(shù)的快速發(fā)展，高精度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取能力都得到極大增強(qiáng)，為采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法解決機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題、克服傳統(tǒng)模型驅(qū)動(dòng)的濾波器存在的先驗(yàn)?zāi)Ｐ托畔�匱乏、高速目標(biāo)機(jī)動(dòng)等難題提供便利。特別是，深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)構(gòu)建端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)映射來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)，擺脫了對(duì)先驗(yàn)信息的依賴，但也存在著依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)、缺乏物理可解釋性等問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，本文結(jié)合了模型驅(qū)動(dòng)的交互多模型（Interactiv...

語(yǔ)義感知的多用戶信源編碼：聯(lián)合高斯信源下的率失真分析————作者：施雨軒;吳泳澎;邵碩;

摘要：作為一種新興的通信范式，語(yǔ)義通信注重信息本身的語(yǔ)義而非比特符號(hào)，具備壓縮、傳輸效率高與抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)。針對(duì)語(yǔ)義壓縮這一領(lǐng)域，我們提出了一種新穎的分布式信源編碼模型，這種模型旨在建立多用戶的場(chǎng)景下，每個(gè)用戶提取并壓縮語(yǔ)義信息的編解碼過(guò)程。具體地說(shuō)，該模型中多個(gè)用戶觀測(cè)共同的隱藏語(yǔ)義特征并獨(dú)立編碼，聯(lián)合譯碼，并在保真度標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)重構(gòu)觀測(cè)信源與語(yǔ)義信源。基于上述模型，文章提供了率失真函數(shù)的類Berger...

基于RSMA的IRS輔助通感一體化系統(tǒng)安全傳輸方案————作者：楊曉宇;梁彥;李飛;

摘要：在傳統(tǒng)的通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系統(tǒng)中，通信和感知功能之間的頻譜共享和信號(hào)的廣播特性導(dǎo)致ISAC系統(tǒng)容易遭受竊聽者的惡意攻擊。為了解決ISAC系統(tǒng)中的信息傳輸安全問(wèn)題，本文提出了一種速率分割多址（Rate-Splitting Multiple Access，RSMA）傳輸框架下的智能反射面（Intelligent Reflec...

Pol-ISARSpaceTarget-1.0：極化ISAR空間目標(biāo)精細(xì)識(shí)別電磁仿真數(shù)據(jù)集————作者：陳思偉;李銘典;崔興超;

摘要：以衛(wèi)星為代表的空間目標(biāo)在遙感測(cè)繪、氣象監(jiān)測(cè)、無(wú)線通信、偵察監(jiān)視等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，同時(shí)也是空間態(tài)勢(shì)感知的重要對(duì)象。極化逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）能夠獲取目標(biāo)的高分辨率圖像信息和敏感于目標(biāo)結(jié)構(gòu)的極化散射信息，在空間態(tài)勢(shì)感知中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。然而，極化ISAR空間目標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)難以公開。同時(shí)，部件級(jí)精細(xì)標(biāo)注難度大且研究少。因此，當(dāng)前缺少公...

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