信号处理

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信号处理 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：省级; 国内统一刊号：11-2406/TN; 国际标准刊号：1003-0530; 主办单位：中国电子学会; 主管单位：中国科协; 查看信号处理近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《机电元件》国家级电子期刊网; 下一本期杂志：《信息通信》省级电子期刊

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　　《信号处理》期刊简介：

　　《信号处理》杂志是中国新闻出版署在1985年批准创刊的，由中国科协主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的学术性刊物。是国内唯一的有关信号处理专业的一级学术月刊，每月25日出版。本刊办刊宗旨是反映信号处理领域内的新理论、新思想、新技术，以及具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展。达到学术交流的目的，促进信息科学技术的发展。

　　《信号处理》论文发表目录：

　　最大似然准则下的随机信号非重构压缩检测与分析………………李斌武李永贵朱勇刚

　　量子混合蛙跳算法在过程神经网络优化中的应用……………………张强许少华刘丽杰

　　基于内容感知的可分级视频码流排序方法………………………………周莺柳伟张基宏

　　多视绘制中的空洞填充算法………………………………赵冰安平刘超闫吉辰张兆扬

　　多视角距离像序列弹道目标的进动参数估计…………………………贺思三赵会宁冯存前

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　　信号处理最新期刊目录

相移结构光三维成像动态误差补偿综述

摘要：相移结构光三维成像技术能够获取工业级的高精度点云，但在动态测量中面临运动误差的挑战：主要分为焦平面内运动导致的重影伪影与沿视线方向运动引发的波纹状畸变。本文系统综述了近年来的动态误差补偿方法，阐释了两类误差的产生机理，并据此将现有方法分为三类：针对重影伪影的补偿，核心在于通过特征点、光流或频域分析等进行运动估计与图像对齐；针对波纹状畸变的补偿，重点在于校正运动引入的相移偏差，可分为基于全局/邻域信...

一种健壮的针对6G支持的远程医疗信息系统的认证协议

摘要：可穿戴设备使用规模的迅速增长与第六代移动通信技术(Sixth Generation Mobile Communication Technology，6G)的持续演进，正推动各类物联网（Internet of Things，IoT）应用迈向新的发展阶段。在此背景下，远程医疗信息系统作为一项关键基础服务日益凸显，其能够在远程医疗服务器上实现患者相关敏感数据的存储与访问，并支持授权实体通过公共互联网进行...

基于上下文建模的学习式孪生网络立体视频压缩方法

摘要：随着自动驾驶和虚拟现实等智能应用的快速发展，立体视频作为一种同时包含外观信息与深度线索的多维信号形式，被广泛应用于环境感知与沉浸式交互等场景。然而，立体视频在时间维和视点维上均存在大量冗余，其数据规模随分辨率和帧率的提升迅速增长，对存储与传输系统提出了更高要求。因此，如何实现立体视频的高效压缩，已成为视频编码与多媒体信号处理领域中的重要研究问题。与单视点视频相比，立体视频不仅具有复杂的时序相关性，...

光流引导的频域-空域协同层级化视频修复方法

摘要：数字技术的飞速发展使视频在娱乐、教育与监控等领域应用日益广泛，用户对视频内容的完整性和质量提出了更高要求。视频修复技术旨在推断并填补视频中受损或缺失的区域，在修复缺损视频、目标移除以及视频篡改检测等任务中发挥重要作用。然而，如何提升视频修复结果的时空一致性与细节真实性，仍是亟待解决的核心问题。因此，本文提出基于光流引导的频域-空域协同层级化视频修复方法（Optical Flow-Guided Hi...

基于双线性池化特征融合的无监督机器异常声检测

摘要：在工业智能化生产场景中，机械设备逐渐向大型化、复杂化、综合化和智能化的趋势发展，这对设备运行状态监测的智能化、实时化能力提出了更高要求。在诸多传感手段中，声音作为一种高敏感度、非接触、全天候可采集的信号载体，越来越多地被用于机械设备状态监测与故障诊断中，通过声音来判断机器设备是否出现异常已成为一种主流的检测方式。然而由于实际场景中的异常声音样本稀缺，基于音频信号的异常声音检测往往会出现泛化能力不足...

全景视频压缩与质量评价综述

摘要：随着移动互联网和视频处理技术的快速发展，虚拟现实技术在现代信息社会逐渐占据重要地位，在近年来得到了广泛应用。全景视频是虚拟现实技术的关键载体，用户佩戴头盔观看全景视频时可调整视窗以观看感兴趣内容。与平面视频的视野不同，全景视频全方位覆盖，对分辨率和帧率要求较高，引入了庞大数据量。在带宽受限场景下，海量全景视频需要减小数据冗余，因此全景视频压缩是关键研究方向。然而，压缩过程不可避免地引入压缩失真。此...

基于柔性演员-评论家的车联网联邦学习客户端选择优化方法

摘要：在通信与计算资源受限的车载边缘计算环境下，针对车联网联邦学习(Federated Learning， FL)客户端选择不当，导致其聚合后全局模型性能差、训练时延高的问题，提出了一种基于柔性演员–评论家(Soft Actor-Critic， SAC)的客户端选择优化方法。首先，该方法建立了融合车辆信道状态、车辆位置与本地计算资源的系统模型，以刻画车载边缘计算环境下影响联邦学习性能的关键因素；其次，将...

基于注意力与U-NET的深度洗白图像篡改定位方法

摘要：近年来，生成式图像技术的迅猛发展为数字内容创作开辟了广阔前景，同时也催生了愈加隐蔽的图像篡改行为。其中，一种被称为“洗白”的新型伪造手段逐渐浮现。该操作借助生成式修复技术，针对经扩散模型等工具篡改的区域，将其痕迹无缝替换为视觉合理的自然内容，从而掩盖原始篡改证据。这一过程严重破坏了传统取证方法所依赖的特征不一致性假设，使其面临前所未有的检测挑战。为此，本文提出一种基于U-Net架构、融合多阶段协同...

单曝光三维压缩成像：从单张压缩快照中重建三维场景

摘要：高维数据的捕获是信号处理和相关领域的长期挑战。单曝光压缩成像（Snapshot Compressive Imaging， SCI）使用二维探测器在单次曝光内积分捕捉高维数据，是一种低成本、高效率的计算成像技术。传统的SCI重建算法主要致力于从压缩测量中恢复二维视频帧，往往忽略了场景潜在的三维几何结构，导致重建结果在多视角观测时缺乏一致性，且受限于掩码的单一性。近年来，随着神经辐射场（Neural ...

面向三维高斯泼溅版权保护的可变形数字水印

摘要：三维高斯泼溅（3DGaussianSplatting，3DGS）的形变技术在拓展建模能力的同时，也引入了新的安全风险：恶意用户可通过形变操作篡改模型内容，进而非法主张所有权。现有3DGS水印方法仅能应对简单的图像级扰动或三维操作，在面对复杂几何形变时难以提供有效保护。为应对上述挑战，本文提出DeformDefender——一种专为抵御未授权形变攻击而设计的可变形三维水印方法。该方法创新性地提出双层...

基于时序增强的光场视频编码算法

摘要：光场视频能够同时记录场景的时空与角度信息，为沉浸式体验提供了可能，但其海量数据给存储和传输带来了严峻挑战。为解决此问题，基于稀疏采样的重建方法应运而生。它通过仅编码传输少量关键视图，在解码端利用深度学习网络恢复完整视点，成为实现低码率光场视频压缩的有效途径。然而，现有的大多数稀疏重建方法在设计上存在一个核心局限：由于它们通常将视频序列视为独立的图像帧集合，采用逐帧重建的策略，虽然充分挖掘了单帧内的...

基于纹理特性的全景视频球域旋转编码算法

摘要：作为虚拟现实技术（Virtual Reality，VR）和增强现实技术（Augmented Reality，AR）的核心，全景视频因360°全覆盖视角而数据量巨大，给存储和传输带来严峻挑战。因此，优化全景视频的编码效率，并在提升效率的同时平衡编码复杂度，对推动该技术在医疗、教育等领域的广泛应用至关重要。为适配现有编码框架，需要将全景视频从三维球体投影到二维平面，这一过程会不可避免地导致过采样和不连...

低空信息感知与管控专刊编者按

摘要：<正>2025年，我国低空经济市场规模持续快速增长，以无人机（UAV）、电动垂直起降飞行器（eVTOL）为代表的低空目标在物流运输、农业植保、应急救援、城市空中交通等场景中实现规模化落地。深圳、上海、合肥等先导城市率先构建起高频次、网络化的低空运营体系，“空中出租车”等载人航线试点进入常态化运行，低空经济正从“宏伟蓝图”加速驶入“实景画卷”。然而，空域资源的深度开发也相伴而生严峻的安全...

基于多模态信息融合的无人机探测技术综述

摘要：低空经济快速发展使得低慢小民用多旋翼无人机保有量大幅增长，“黑飞”带来的安全隐患日趋突出。受物理边界限制，单一探测手段已无法适配复杂任务需求，多模态信息融合探测成为行业主流方向。本文聚焦作为民用低空“黑飞”核心主体的低慢小民用多旋翼无人机，系统综述其多模态探测技术的发展现状、技术脉络与未来挑战。研究方法上，首先，深入分析了雷达、光电、无线电及音频等单一模态在远距离探测、高精度识别、无源侦测及成本控...

基于调频连续波雷达多域特征融合的低空目标识别方法

摘要：针对调频连续波（Frequency-Modulated Continuous-Wave,FMCW）雷达低空目标监测中悬停无人机与飞鸟回波特征相近、易产生误报漏报的问题，本文基于部分LSS-FMCWR-1.0多波段数据集和实测雷达回波数据开展微多普勒识别研究，提出融合“时频表征+物理先验”的双通路多域特征融合网络（Hybrid Physical-prior Multidomain Network,H...

基于图注意力网络的DOA估计方法

摘要：波达方向估计是阵列信号处理的核心技术，在雷达探测、无线通信等领域发挥关键作用。针对传统子空间算法在低信噪比、少快拍等复杂场景下，受协方差矩阵估计精度不足影响，角度估计鲁棒性大幅下降以及现有深度学习方法通过数据驱动提升特征提取能力，却未充分融合阵列空间拓扑与复数信号的细粒度相位、幅度特征，复杂场景下性能仍有局限的问题。本文提出基于图注意力网络波达方向（Direction of Arrival,DOA...

基于ADMM-MFOCUSS的捷变频雷达扩展目标稀疏重构算法

摘要：捷变频雷达能够对目标多个散射点进行高分辨重构。由于扩展目标散射点跨距离门分布，相邻距离门散射点的距离相位因子间相互影响，从而导致重复重构。针对上述问题，本文建立了针对扩展目标的稀疏信号处理模型，分析重复重构的产生原因与位置分布特点，进而设计了一种融合交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）与多点欠定系统聚焦算法（Multi ...

基于CNN-NAFNet级联网络的低信噪比DOA估计方法研究

摘要：低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）环境下的波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计一直是阵列信号处理领域的挑战性问题，阵列信号处理中的协方差矩阵包含了信号的空间相关性和噪声分布信息，它可以被视作一个特殊的“图像”，而无论是图像去噪还是低信噪比DOA估计，核心任务都是从混杂的观测数据中提取出有用的结构化信息。现有的卷积神经网络（Convolut...

融合物理约束的生成式空间声场重构方法

摘要：针对稀疏测量条件下声场重构面临的不适定性与泛化难题，本文提出一种融合物理约束的生成式重构框架。该方法基于平面波分解模型对空间声场进行表征，将空间声场转化为平面波谱系数，以条件可逆神经网络（Conditional Invertible Neural Network, CINN）为核心骨干网路，在大规模仿真数据上学习从稀疏观测到谱系数的条件后验概率分布，有效解决建模逆问题的不确定性。在实测数据推理阶段...

基于微多普勒频移稳健估计的水下螺旋桨目标特征提取

摘要：螺旋桨转动所产生的微多普勒频移不仅高于目标平动的多普勒频移，还蕴含了其尺寸和转速信息，是水下目标探测与识别的重要特征之一。然而，水下螺旋桨瞬时频率的估计受交错点、线目标频谱和噪声影响而存在众多外点，严重影响后续的目标特征提取。为了解决这一问题，本文首先建立水下螺旋桨目标的短脉冲点-线混合模型，进而提出一种稳健的多帧联合估计方法。该方法通过决策导向方法筛除各瞬时频率估计上包络中偏差较大的样本，继而利...

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