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　　《信號處理》期刊簡介：

　　《信號處理》雜志是中國新聞出版署在1985年批準創刊的，由中國科協主管，中國電子學會主辦，信號處理分會承辦的學術性刊物。是國內唯一的有關信號處理專業的一級學術月刊，每月25日出版。本刊辦刊宗旨是反映信號處理領域內的新理論、新思想、新技術，以及具有國內外先進水平的最新研究成果和技術進展。達到學術交流的目的，促進信息科學技術的發展。

　　《信號處理》論文發表目錄：

　　最大似然準則下的隨機信號非重構壓縮檢測與分析………………李斌武 李永貴 朱勇剛

　　量子混合蛙跳算法在過程神經網絡優化中的應用……………………張強 許少華 劉麗杰

　　基于內容感知的可分級視頻碼流排序方法………………………………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

　　多視角距離像序列彈道目標的進動參數估計…………………………賀思三 趙會寧 馮存前

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　　最后，感謝您一直以來對網站及合作期刊《信號處理》的關注與支持，我們會認真對待您繁忙之余提出的寶貴意見和建議，我們會再接再厲，與您攜手共進!

　　信號處理最新期刊目錄

基于多視圖腦網絡監督對比學習的腦疾病診斷————作者：祝志遠;李晴;鄔霞;

摘要：由靜息態功能磁共振成像(resting-state functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI)衍生出的腦網絡提供了大腦的功能整合信息，有效促進了對大腦認知和發病過程的理解。近年來，以圖神經網絡為代表的深度學習算法憑借可以適配腦網絡固有拓撲結構的能力，從而在腦疾病輔助診斷中展現出極大的潛力。然而，現有圖神經網絡方法往往依賴于靜態的腦網絡拓撲結構，其性...

移動平臺正交偶極子陣列下的解相干DOA估計算法————作者：劉瑞;郭沐然;孫昭乾;

摘要：針對多個相干信號源入射極化敏感陣列的問題，提出一種能夠高效解多個相干信號源的波達方向（Destination of Arrival，DOA）估計方法，并通過移動平臺和正交偶極子陣列的協同作用，減少對觀測次數的需求，從而提高相干信號DOA估計的效率和精度。該算法利用由多對正交雙偶極子組成的陣列接收到的數據，在極化域內進行平滑處理，恢復信號源協方差矩陣的秩。由于極化陣列具有較強的極化敏感性，因此在極化...

一種基于深度學習的多狀態融合機動目標跟蹤算法————作者：陽逸程;王靜遠;李天成;

摘要：近年來，隨著傳感通信技術的快速發展，高精度實時數據獲取能力都得到極大增強，為采用數據驅動方法解決機動目標跟蹤問題、克服傳統模型驅動的濾波器存在的先驗模型信息匱乏、高速目標機動等難題提供便利。特別是，深度學習技術通過構建端到端的神經網絡估計映射來實現目標的狀態估計，擺脫了對先驗信息的依賴，但也存在著依賴訓練數據、缺乏物理可解釋性等問題。針對該問題，本文結合了模型驅動的交互多模型（Interactiv...

語義感知的多用戶信源編碼：聯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，語義通信注重信息本身的語義而非比特符號，具備壓縮、傳輸效率高與抗干擾能力強等特點。針對語義壓縮這一領域，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景下，每個用戶提取并壓縮語義信息的編解碼過程。具體地說，該模型中多個用戶觀測共同的隱藏語義特征并獨立編碼，聯合譯碼，并在保真度標準內重構觀測信源與語義信源。基于上述模型，文章提供了率失真函數的類Berger...

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

摘要：在傳統的通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系統中，通信和感知功能之間的頻譜共享和信號的廣播特性導致ISAC系統容易遭受竊聽者的惡意攻擊。為了解決ISAC系統中的信息傳輸安全問題，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空間目標精細識別電磁仿真數據集————作者：陳思偉;李銘典;崔興超;

摘要：以衛星為代表的空間目標在遙感測繪、氣象監測、無線通信、偵察監視等領域發揮著重要作用，同時也是空間態勢感知的重要對象。極化逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）能夠獲取目標的高分辨率圖像信息和敏感于目標結構的極化散射信息，在空間態勢感知中具有獨特優勢。然而，極化ISAR空間目標實測數據難以公開。同時，部件級精細標注難度大且研究少。因此，當前缺少公...

大模型使能的語義通信研究現狀與發展趨勢————作者：劉方彧;丁家潤;馮禹碩;姜培文;李瀟;金石;

摘要：隨著通信技術和新興場景的快速發展，未來無線通信網絡將面臨更加復雜的需求，如全覆蓋、高速率、高可靠以及智能化的泛在連接。同時，數據流量和帶寬需求的激增也對新場景的通信網絡提出了更高的挑戰。語義通信作為一項前沿技術，通過神經網絡提取和傳輸數據的語義信息，顯著降低帶寬需求并提升傳輸質量。近期興起的大模型憑借強大的特征提取和理解能力，在表達能力和預測性能上具有顯著優勢，能夠有效處理多模態信息和復雜數據，相...

一種面向相控陣雷達的多維牛頓正交匹配追蹤算法————作者：張漢生;郭若海;王志剛;朱江;張寧;瞿逢重;

摘要：傳統的脈沖多普勒雷達采用線性信號處理方法實現目標檢測和狀態估計，具有復雜度低、處理效率高等優點。然而，在臨近密集目標等復雜場景情況下，傳統方法存在弱目標被強目標旁瓣遮蔽、分辨率受瑞利分辨率限制等問題。壓縮感知方法能夠充分利用目標在快時間、慢時間、方位、俯仰域四域的稀疏特性，對四域進行網格劃分，通過稀疏反演實現目標重構。然而，目標的徑向距離、徑向速度、方位角和俯仰角都是連續取值的參數，上述網格劃分方...

高分辨雷達基于智能語義分割的黎曼流形復雜環境雜波抑制方法————作者：嚴雨佳;胡程;蔡炯;王廉鈞;楊翰東;王銳;

摘要：復雜雜波環境嚴重干擾對遷飛生物和無人機等低空目標的雷達探測，導致目標漏檢與檢測虛警的增多，因此，亟須研究有效的雜波抑制方法。本文提出一種基于智能語義分割的黎曼流形雜波抑制方法，在高分辨雷達低空氣象雜波與地雜波疊加、雜波類型與特性隨空間變化的復雜雜波環境中有效實現雜波抑制。該方法首先基于U-net網絡實現對多類型雜波的智能語義分割，在距離-多普勒域辨識不同類型的雜波區域，引導后續雜波分治抑制。利用由...

基于共軛梯度加速的自適應二次約束零陷展寬方法研究————作者：高志奇;張恩賞;黃平平;

摘要：雷達、聲吶和無線通信等應用對于自適應波束形成的抗干擾能力和實時性提出了更高的要求。傳統基于最速迭代的自適應波束形成算法存在“過擬合”特性，導致在相干干擾條件下的干擾抑制性能急劇下降。另外，當干擾存在擾動且導向向量失配時，也無法有效抑制干擾。針對上述問題，本文提出了一種基于共軛梯度（Conjugate Gradient,CG）加速的二次約束寬零陷干擾抑制自適應波束形成方法。該方法首先利用CG算法的快...

多維感知-空間解耦單樣本人體動作識別模型————作者：胡正平;王雨露;張琦明;許凌峰;陳代萍;

摘要：基于骨骼數據的人體動作識別方法因其能夠消除與動作無關的視覺信息來降低訓練復雜性越來越受到人們關注，然而大規模骨骼動作數據收集和注釋面臨挑戰，基于骨骼的單樣本動作識別旨在僅用單個訓練樣本識別人體動作，可以使機器人對新穎動作類別積極反應改善人機交互。針對基于卷積神經網絡編碼器進行人類活動分類數據稀缺問題，考慮將單樣本動作識別問題表述為骨骼序列緊湊表示和深度度量學習范式，基于自注意力Transforme...

基于圖注意力網絡和門控網絡的輕量級單通道語音分離方法————作者：余傳旗;郭海燕;王婷婷;王景潤;楊震;

摘要：語音分離旨在從包含多個說話人的混合語音中分離出各個源語音，是多說話人場景下語音處理類任務的重要前端。目前，基于深度學習的語音分離取得了顯著進展，但隨著模型性能的不斷提升的同時，模型的參數量和推理時間也顯著增加。針對此問題，本文綜合考慮模型效率與分離性能，提出一種基于圖注意力網絡（Graph Attention Network,GAT）和門控網絡（Gated Network, GN）的輕量級語音分離...

存在鄰近干擾源的GNSS干擾影響空間范圍分析————作者：王曉亮;劉雨暉;吳仁彪;

摘要：當前全球衛星導航系統（Global Navigation Satellite System,GNSS）應用廣泛，近年來各種新型無線電干擾不斷出現，使GNSS應用系統的穩健性受到影響。GNSS在民航飛機運行中也正在發揮越來越重要的作用，針對民航飛機GNSS信號干擾的問題，國內外已開展了利用民航飛機數據進行干擾源定位的研究，現有相關研究一般假設分析空間中僅存在單個干擾源，而在實際中發現了一些干擾民航G...

面向OTFS系統的擴頻峰均比抑制————作者：宋強健;朱立東;

摘要：正交時頻空（Orthogonal Time Frequency Space, OTFS）調制技術因其在多普勒頻偏和時延條件下的適應能力，正逐漸應用于高動態場景中。作為一種多載波調制方式，盡管OTFS技術在高速移動通信中表現出色，但其高峰均比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）問題依然亟待解決。高峰均比問題容易導致OTFS信號出現非線性失真，降低信號質量，進而影響通...

無線數據知識圖譜的空時異構表示學習方法————作者：馮慶霞;楊綠溪;

摘要：在智能應用的推動下，用戶對通信性能的要求已超出現有網絡的能力。然而，在無線系統產生的海量通信信號中，僅少量字段對網絡性能具有關鍵影響，如何有效挖掘數據仍面臨挑戰。現有的大多數研究忽略了無線數據的多源異構性和時序特性，難以揭示通信網絡的運行機制及優化潛力。為此，本文提出了一種空時異構表示學習模型，針對無線數據知識圖譜的空時異構特性，深入挖掘數據字段間的關系并優化無線通信網絡性能。具體而言，本文將無線...

基于序貫檢測的快速馬爾可夫決策：理論、方法及應用————作者：陳祖旭;陳巍;李長坤;韓宇星;

摘要：本文立足存在突變狀態與檢測噪聲復雜環境，針對控制后效性與動作遲滯性問題，探索提升決策與控制時效性的方法，提出了一種基于序貫檢測的快速馬爾可夫決策框架，并應用于智能電網、疾控、水利等若干典型場景。具體的，本文發掘了統計信號處理中的變化點最速檢測與隨機最優控制中的馬爾可夫決策之間的關聯，建立了一種包含四維狀態的受約束馬爾可夫決策框架。該框架可選擇一種可行的聯合檢測-控制策略，最大化控制對象的期望回報，...

基于復數域卷積神經網絡的ISAR包絡對齊方法研究————作者：王勇;夏浩然;劉明帆;

摘要：在逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像領域，運動補償是確保高質量圖像生成的關鍵環節。包絡對齊（Range Alignment, RA）作為運動補償的首要步驟，對于校正由平動分量引起的回波信號包絡偏移至關重要。本文提出了一種基于復數域卷積神經網絡（Complex-Valued Convolutional Neural Network, C...

基于通道分組注意力機制的水聲目標識別網絡————作者：王橈;鄢社鋒;毛琳琳;于佳平;

摘要：針對傳統目標識別網絡中特征局部通道信息未被充分利用的問題，本文提出了一種特征通道分組注意力機制，與殘差卷積神經網絡組成有效的特征提取網絡。首先，對特征沿通道維度分割形成多個子特征，在子特征中關注通道的重要性并賦予權重，進行通道重排得到信息的子特征分組并重復加權過程，在特征整體通道上進行信息交流。隨后，取子特征的平均池化特征圖作為代表，進行子特征之間的信息交流，實現特征整體與局部通道信息的增強與結合...

基于雙對齊和對比學習的多模態情感識別————作者：文宇華;李啟飛;周瑩瑩;高迎明;李雅;

摘要：情感識別在現代人機交互、情感感知和沉浸式虛擬現實等領域具有重要價值，因其能夠通過計算機自動識別和分類人類情感狀態。隨著多模態學習的發展，情感識別逐漸從傳統的單一模態情感識別轉向多模態情感識別。多模態情感識別涉及處理來自不同模態的數據，例如文本、語音和視覺。這些模態數據可以通過捕捉不同的情感特征，幫助模型更準確地理解人的情感狀態。然而，現有的多模態情感識別中存在時間錯位和模態異質性等一系列挑戰。為了...

基于譜特征分析的BPSK信號關鍵參數估計方法————作者：朱航;鄒曉鋆;譚銘;許旭光;韓立珣;宋偉;

摘要：針對非合作通信中所截獲的根升余弦脈沖成形二進制相移鍵控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信號，創新性地將其建模為周期調制信號，并對周期調制信號分段觀測矩陣的奇異值分解結果進行了必要分析，明確了單分量及多分量情況下奇異值分解的結構性特點，在此基礎上結合信號自身特點提出了對符號速率、載頻、滾降系數、延遲量等關鍵參數進行估計的新方法。首先通過對接收信號的功率譜及其直方圖進...

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