神经网络_演化计算与信息处理研究新进展
2009年第
3期
国际学术动态
神经网络、演化计算与信息处理研究新进展
何振亚1王建华2何晨3何迪3
（1东南大学信息科学与工程学院，南京210096；2江苏科技大学；3上海交通大学）
2008年6月7～11日，2008年IEEE国际神经
网络与信号处理会议，由挂靠在东南大学的IEEE
南京分部下属的电路与系统分会(挂靠东南大学)承
办、由IEEE电路与系统学会、IEEE上海分部电路
与系统分会(挂靠上海交通大学)、IEEE南京分部计
算智能分会(挂靠江苏科技大学)、IEEE南京分部信
号处理分会(挂靠东南大学)协办。
会议的主要议题为神经计算智能信息处理的
理论与技术，包含神经网络研究进展、演化计算方
法及技术以及信号处理方法和技术。本次会议录用
论文173篇，并评选出11篇优秀论文。IEEE特别重
视这次会议而批给了论文集出版号，注册论文都可
被EI收录。
有120名专家、学者和学生出席了本次会议，
大部分代表是IEEE会员；其中境外代表来自美国、
加拿大、日本、韩国等国家，约30位。
会议特邀了10位国际著名学者参加会议，还
有IEEE RiO主席Janina Mazierska教授(新西兰马
色大学信息科学与技术学院院长)专程来祝贺大会
的召开。
本次会议学术内容有神经网络理论与新算法、
神经计算优化方法及技术、演化计算理论与技术、
蚂蚁群算法理论与技术、粒子群优化方法与技术、
先进编码方法的算法与技术、图像与视频信号处
理、语音信号处理、通信信号处理、复杂信号处理系
统的实现等议题。会议成功地播放了全球都可看到
会议视频情景，这对提高我国在技术研究领域的地
位，发展交叉学科建设，扩大东南大学、上海交通大
学和江苏科技大学的影响，都具有十分重要的意义。
这次会议总主席是东南大学何振亚教授(IEEE
南京分会主席)，程序委员会主席是何晨教授(IEEE
电路与系统学会上海分会主席、上海交通大学近代
通信所副所长)，由上海交通大学负责会议。征文通
知、论文收集、网上邀请专家评审、收发录用论文修
改意见和注册通知、编辑论文集与印刷制作会议数
据及光盘等，还兼做上海浦东国际机场接待站的任
务。他们工作认真、公正、严谨，又很热情，保证了会
议能达到IEEE国际会议的水平。
江苏科技大学校长王建华教授是IEEE南京分
部教育委员会主席，兼计算智能分会主席(挂靠单
位)担任会务工作。
会议特邀报告及论文内容概要如下：
（1）神经网络理论与新算法。
人工神经网络是模仿脑功能的自适应动力学系
统。韩国国家脑科学研究重大项目首席科学家Y．
Lee教授的特邀报告指出，人工脑研究有两大目标，
一为对生物脑中信息处理机理的理解，二为基于此
机理开发类脑功能的智能机器，即具有特征抽取和
选择的类脑智能系统。特别介绍他们的研究平台类
似于人头而具有人视觉、听觉、认知、行为响应等功
能。
Ho－Jovn Kim等(韩国Handmg Global大学)研
究利用三维感受神经网络模型做动态人手手势识别
问题，以加权模糊最小最大(WFMM)神经网络和卷
积性神经网络相组合方法，每个模块完成特征抽取
和特征分析，提出的数据表示法是基于目标运动控
制信息的时空模板，对数据处理开发了推广三维视
野的改进型卷积性神经网络模型，为了增加模式分
类的效率又利用WFMM算法的特征分析技术，实验
结果证明能使特征时空变化所产生的应向最小化，何振亚:教授。Tel:025－83792481E－mail:zyhe．seu＠gmail．com
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国
际学
术
动
态
提高了分类过程估算选择特征的识别性能。
王开、裴文江教授(东南大学)等，提出符号矢量动力学的新概念，它是符号动力学应用于非线性动力学系统(包括神经网络)的耦合映射格子的推广和完善。文中证实了目前广泛采用基于MSE 准则的似然估计方法无法修正符号误差，利用符号矢量动力学(S v D)开发出的新估算法都可校正高信噪比下的符号误差(相当于处理混沌信号这种噪声减缩)。同时利用S v D 法对基于混沌调制—解调保密的信息传输系统，在低信噪比条件下也可以实现符号向量的准确估计。这在国际上是一个重要的攻击破译方法。
（2）神经计算优化方法及技术。王均教授(香港中文大学，IEEE 计算智能世界大会’
08总主席兼神经网络、进化计算及模糊系统三个国际会议’08的总主席)特邀报告主题为神经动力学优化方法模型和应用，涉及到科学和工程应用的广泛领域，指出要实时完成优化的动态系统性能，一个大有希望的方法是人工神经网络，即用其并行和分布信号处理特点，虽然随着求解问题的增大而面临收敛速度问题，这可用硬件并行分布实现，以及选用回归神经动力学优化模型，王教授列举出许多令人感兴趣的实例表明，神经动力学优化模型在许多实际应用中的可行性和超越性。
王力波(新加坡南洋理工大学)等提出反向传播带有混沌，可以解决多层前馈神经网络常用的反向传播训练方法存在的局部最小点，利用混沌的随机性和各态历经性，可以很好地解决此问题。
胡学龙教授等(扬州大学)提出，基于BP 神经网络和小波重要树的彩色图像盲水印算法，在Ycbcr 空间，对亮度分量进行小波变解，并在DWT 域中寻找重要树；再利用BP 神经网络建立的非线性关系来描述小波重要树中节点间的相关性，根据神经网络的实际输出与目标输出间的关系，把经过置乱的二值文本水印信息嵌入到小波重要树中；最后利用已训练好的BP 神经网络可实现肓水印提取。经过多种水印攻击能够较好地提取出原水印信息，该算法具有很好的透明性和鲁棒性。
李东(Li Dong)、王均教授(山东工业大学)提出一种基于人工神经网络的网络性能预测的方法，用于国际网服务、移动计算等。网络源可共享，网络带宽可随时间变化，这种方法提供的改善的预测可超过
网络天气服务。
马永涛、刘开华教授等(天津大学)提出了一种人工神经网络建模方法将其用于电力线通信多径信道，这种神经网络与通用方法相结合作为多径传播方法能得到新环境或经验建模解，具有高应用前景和实用价值。
许典辉和Li Robert 等(美国North Carolina AT＆T 州立大学)利用子波系数矢量量化作为图像压缩的一种新方法，可以得到可接受恢复质量的最佳图像压缩比，变化编码是用二维子波变化，其关键在于求取相同空间位置的不同子带间的相关性。
（3）演化计算理论与技术。
演化计算是根据自然界生理规律(达尔文演化论思想)而提出的优化计算方法，原先有遗传算法(GA)，演化策略(ES)、规划设计方法(PM)、遗传程序法(GP)、粒子群优化法(PSO)、蚂蚁群方法、文化算法等；演化神经网络是利用演化算法来调节神经网络结构和参数，能快速达到优化结果。
Russell Eberhart 教授(美国普渡大学前院长，粒子群优化方法发明人)的特邀报告内容为演化计算，综述了5个主要领域，从方法概念、短评算法到实现方法等，并介绍他的新著《计算智能概念和实现》(2007年出版)。
Nobuo Fujii 教授(日本东京工业大学，IEEE ISCAS 2005总主席)的特邀报告利用简化晶体管模型做模拟电路全自动化设计，指出模拟电路系统的自动设计能特别减少设计时间，其关键在于在系统拓扑结构上用简化模型(如电压控制电流源)代替全晶体化，模拟电路设计者应注意采用遗传算法使电路拓扑结构能达到较高性能，既能减少设计时间又能改善成功率几乎100％的满意电路系统。
谭营教授等(北京大学)提出了一种基于物理黑洞概念的新粒子群优化方法，称之为“随机黑洞粒
子群优化方法(RBH —PSO)”
。它比现有方法具有更快的收敛性能和最佳优化解能力，文中详细论述了
RBH－PSO 算法。例举了15个测试函数充分表明此算法能加速演化过程和大大改善了总优化器性能。
王潮教授等(上海大学)提出了一个用于无线传感器网络的群智能优化程序算法，它优于直接扩散
程序方案法，并能有效地平衡总能量消耗量和延长
纲络使用期限。朱幼莲教授等(江苏技术师范大学)提出了一个25
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国际学术动态具有粒子群优化的组合多项式逼近法的组合优化设
计方法，用来改善FIR滤波器性能，即最佳地确定
过渡带内插点，依据频率采样技术，取止带衰减作为
目标函数，用多项式逼近法估计搜索范围和粒子的
起始位置，再用改进PSO算法寻找最佳内插点。用
低通、带通、带阻FIR滤波器和钟形IIR滤波器做实
例设计，表明了此法的有效性和优越性。
Cheng Xuhua与Zhao Zhijin等(杭州电子科技
大学)利用蚂蚁群算法来研究实际动能网络中两个
节点间的最佳路径同题。这个方法能够有效地计入
消耗和时延因子来寻求有用的节点和路径，以重构
网络拓扑结构，即使在网络有变化的情况。
胡学龙教授和连续等(扬州大学)研究基于自适
应遗传算法的HRTFs优化逼近，将头部相关传递函
数(HRTFs)作为从声源到耳鼓的谱滤波器，基于
HRTFs在不同频率区间上频谱特征重要性程度存
在着差异的判断，结合空间听觉的研究成果，应用自
适应、参数实数编码等改进措施的遗传算法(GA)进
行了HRTFs的零极点模型逼近。实验结果表明，改
进的GA在适合人耳听觉感知特性的对数幅度谱误
差准则下，逼近效果较传统的GA有较大的改善。
（4）先进编码方法的算法与技术。
肖允治教授(香港理工大学前院长、多媒体信息
处理中心主任)的特邀报告是关于视频译码到超分
辨率视频，指出近10年研究多媒体发展趋势是高分
辨率成像和视频显示，其发展又依赖于高质量手持
器件的大众化，如PDA、视频手机、电子唱片套集等
和高清消耗产品如数字TV和HDTV等相配合。由
于多媒体显示与不同分辨器件之间的差异，要求可
靠性图像蛐视频形式变化的最好技术，视频译码就是
适合高质量HDTV和其他变换应用中由一个译码
视频到另一视频格式。在家庭数字环境里，我们通常
使用低分辨率器件和编码的视频经有线或无线的传
输或存储。广播公司很重视高优技术来变化帧间视
频、分辨率及帧蛐比特率，特别是对压缩视频上高端
的传播，如由SDTV到HDTV利用简单内插的数据
融合和边缘密度效应。最后肖教授介绍他们研究混
合视频编码和实时视频译码所需的新技术成果，包
括具有若干新边缘直接增强相关技术和超分辨率重
编码技术。肖教授等研究关于H264到H264同类译
码平台的体系结构问题。通常转移一个压缩的视频
成为较低比特率或具有转移小尺寸视频，需要均匀
译码。文中介绍减小尺寸译码的通用体系结构，并提
出若干新的技术实际实现，包括运动矢量重新估计、
分像素重估计、模式再判决等。文中推广编码思想到
视频再放大，并提出一个重新编码的简单框架。
Xin Jin等(香港中文大学)开发了一平台独立软
件包，其性能接近于H264蛐AVC(音频视频编码)主要
文本而具有较低复杂度，可以减少芯片上存储器和
节省数据转移时间。
占敖与何晨教授等(上海交通大学)研究网络编
码，由于提高网络的吞吐量和鲁棒性成为最新研究
热点。他们研究了无线网络中物理层网络编码，提出
了一种联合信道与物理层网络编码实施机制。他们
利用了同时到达的电磁波的叠加特性和Turbo编码、
网络编码的线性直接估计网络编码的码字；提出的
机制不仅容易实现，而且性能接近了信道容量。仿真
试验结果表明，在高斯信道下，提出的机制相比分离
信道编码和网络编码机制获得了2．1dB编码增益。
耿煊与蒋铃鸽教授(上海交通大学)对多输入多
输出信道进行几何均值分解以获得相等的子信道增
益，可提高预编码的性能。文中将几何均值分解与矢
量预编码相结合，设计MIMO系统的收发机，并推
导出收发信号的均方误差。根据扰动矢量的取值范
围，提出两种最小化均方误差的方案：一是扰动矢量
的元素为连续值，则扰动矢量被接收端视为干扰；二
是扰动矢量的元素为连续值和离散值之和，则扰动
矢量中的离散值可以通过模操作在接收端消除，而
连续值仍视为干扰。在这两种方案下，分别求解得到
最小均方误差意义下的最优扰动矢量。
李春国、仲崇显和杨绿溪教授(东南大学)研究
了基于有限反馈的MIMO通信中的码本设计容量
准则。多输入多输出(MIMO)天线通信系统中的有限
反馈技术非常实用，其中如何设计预编码的码本至
关重要。该文提出一个新的基于容量的码本设计准
则以量化矩阵预编码的码本。新提出的码本设计准
则强调量化效应带来的负作用，即最小化该量化效
应带来的负作用，进而基于该准则利用Lloyd迭代
算法设计了最优的预编码码本，新设计的码本无论
从系统的效率还是从系统的误码率性能上，与国际
上现有的码本相比，在同样的反馈开销下有较大的
性能增益。
刘建国与杨绿溪教授研究了空间相关莱斯衰落
信道下基于部分信道信息的多用户预编码与调度算26
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法。对于多用户MIMO 系统，系统容量的提升与基站所获得的信道信息有密切关系。针对空间相关的莱斯衰落信道模型，论文提出了一种基于部分信道信息的多用户预编码与调度算法。结合有限反馈信道信息和统计信息，基站利用约束最大似然估计对各用户信道矢量进行估计，最后利用各用户估计的
信道矩阵进行多用户预编码和调度。
仿真结果表明，该方案以较少的反馈开销，获得了较大的性能增益。
麻清华与杨绿溪研究了用于两发两收中继协作通信的空时码及自适应功率分配问题。为了提高M 个中继采用放大转发模式的无线中继网络的性能，在中继端可以利用协作分集，使发射端和接收端的单天线用户共享彼此的天线，构成虚拟的多天线系统。这种用户间的协作能扩大系统容量，提高通信网
络的服务质量，改善系统性能。
文中利用正交空时分组码的性质，将联合的极大似然向量的解码转化为单符号标量的解码，同时分别给出了在放大转发中继模式下和解码转发中继模式下的单符号解码算法；在接收端通过噪声平滑处理，能进一步提高系统性能。如果在发射端知道信道的质量信息，在发射端给定功率的条件下，可以适当调整目标信号功率和协作信号功率来获得更大的性能提升，且在放大转发中继模式下的空时码性能接近在解码转发中继模式下的空时码性能。因此，综合考虑用户端的硬件复杂度和算法的复杂度，放大转发中继模式下的空时码不啻为一种良好的选择。
（5）语音信号处理方法。
刘琚教授等(山东大学)研究用微音器数组和频域盲源分离法求排列置换问题，针对卷积混叠盲源
分离中对每个频率执行ICA 时的信号置换，
将每个混淆的频率重新正确排列以便时域分离的信号保持原来的频率成分。通过麦克风子阵列的DOA 估计和邻近频率的谱包络相关性解决了频率域的置换问题。论文提出的方法首先利用麦克风子阵列DOA ，通过画指向性模式图，对DOA 估计的低频率点进行顺序调整，然后对其余的频率点，在不改变DOA 法确定的顺序的条件下，利用基于邻近频率的相关法进行顺序调整。
S．A．Fattah ，W．P．Zhu 和M．O．Ahmad 教授(加拿大Concordia 大学）提出了从噪声污染的语音信号提取共振频率的方法，该方法重复利用自相关函数和余弦倒谱模型来提取共振峰，利用DCT 解决相位卷绕
问题。他们又提出了基于噪声语音信号中音调－谐
波提取的音调估计方法，以及可变长度平均幅度差分函数(AMDF)和可获得FFT 域谐波数的双重判据。
Shi Guodong 和Lu Youhong （江苏技术师大）利用基于高斯原型函数的Gabor 展开的时频积最小
特性，将Gabor 展开用于语音被动噪声降低，
获得较好效果。
顾名亮教授等(徐州师大)针对目前大多数方言辨识系统很差的判决能力，提出了一种新的中国人方言辨识方法来解决此问题；利用高斯混叠模型和n-gram 语言模型来产生全局语言特征，用聚类支撑向量机进行判决，提高了系统识别率和鲁棒性。
Mohamed M．Azmi 和Hesham Tolba 教授（埃及）利用语音预处理增强技术和音节作为声学单元的年技术，强调了自动语音识别(ASR)系统对噪声的鲁棒性问题，通过对阿拉伯语音姓名进行识别的实验表明了显著的性能提高。
胡学龙教授等研究了声学模型和实现问题，分析和评价了头部相关传输函数(HRTF)模型精读对
语音识别的影响，将基因算法用于HRTF 逼近，
对研究HRTF 作为从声源到听着耳膜的谱滤波性能有一定意义。
Wang Lin 和Yin Fuliang 等(大连理工大学)用头部相关传输函数(HRTFs)滤波和加入轻微的回响，提出了头戴式耳机外围声场增强系统实现方案，实验结果表明系统对立体声具有很好的空间增强效果。
刘南和赵耀教授等(北京交通大学)基于由粗到细匹配方法提出了音频商业识别方法，该方法首先利用位置敏感杂乱信号(LSH)进行数据库音频检索，然后利用间隔连续删除(FGSE)进行精细匹配，达到高的识别率。
Tan Jiaqiang 和Wang Rangding 等(宁波大学)提出基于长度可变编码(VLC)的MP3音频信息隐藏算法，该方法通过分析大量MP3音频获得了最大概
率霍夫曼表，秘密信息嵌入VLC 并可以盲提取，具有较好的实用价值。
（6）图像与视频信号处理。
王春雁教授(加拿大康戈迪亚大学VLSI 科学
家)的特邀报告是关于活动视频用的空变传播器结
构，指出一个活动视频系统应结合环境完成视频信号传播器、信息滤波器及信号传动装置的综合功能，27
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国际学术动态它具有复杂视频的宽滤波带以能跟踪变速度的运动
目标，同时又作为系统特征来自适应输入信号宽范
围内可变字符。这种自适应特征能由密集计算自适
应滤波的线路模块来完成，但会造成很复杂的线路
结构和具有较多功耗及较长时延。王教授提出传播
器分开的有源视频系统能以部分参数来确定其特
征，特别是其中滤波功能，利用空域变的传播器结
构，能造成系统较优的自适应可变环境并不增加线
路复杂性而进行较密集的计算，线路实现可简化又
有较优性能而不增加特别的耗费。
胡玲娜与蒋铃鸽教授(上海交通大学)为检测
LSB匹配算法的存在性，提出了一种新的盲检测算
法。首先使用图像分割技术将待测图像分成不同区
域，其次对区域最小生成树(MST)中结点的度的统计
特性进行分析。接下来提出局部图像复杂度的概念
并抽取图像的特征，用于描述区域的特性。最后使用
SVM算法实现对待测图像是否嵌有相关水印的判
断。试验结果显示本文提出算法对压缩与未压缩图
像在较低嵌入率时均有较高的检出率。
王志坚与胡学龙等(扬州大学)深入研究基于α
稳定分布的贝叶斯估计和小波混合图像去噪问题，
提出了一种贝叶斯估计和小波阈值相结合的滤波方
法。信号的小波系数表现出很强的非高斯统计特性，
其密度函数可以用α稳定先验分布建模。利用贝叶
斯估计能够较好地提取出信号的小波低频系数，对
高频系数进行小波软阈值处理，再由小波逆变换恢
复信号。贝叶斯估计较好地保留了信号的边缘信息，
但滤波信号尚不够平滑，而小波软阈值却能保持平
滑特性。实验表明，贝叶斯估计和小波混合去噪比起
小波阈值去噪方法极大地提高了峰值信噪比，有较
好的滤波效果。
裴文江教授等(东南大学)深入研究系统复杂度
问题，将FRM和他们提出的EFIR低复杂度设计方
法应用于GSM蛐CDMA直放站数字选频系统中。在满
足性能要求情况下，系统复杂度大幅度降低。
宫蕴瑞与何迪(上海交通大学)教授等提出不同
调制方法下的伪混沌跳时超宽带通信系统。构设了
基于PPM，PAM，PAM－PPM调制方式下的伪混沌跳
时系统模型。给出了3种不同调制方法下的UWB
信号的功率谱密度的理论分析表达式。对比于理论
分析表达式，仿真结果表明，在3GHz～10GHz之
间，提出的其他两种方法有较好的系统性能以及平
滑的功率谱。
陈存建(西南交通大学)对人脸识别提出了一种
基于局部特征判决级融合的特征提取方法，先将原
始人脸分成若干小区域，以局部二进模式(LBP)直方
图序列提取和链接成总的特征表示。同时，也利用判
决点的统计纹理与LBP特征相融合以增强其性能，
可有效地用于实时人脸识别。
胡学龙教授与唐应成等基于SIFT算法的视频
对象匹配，在视频对象的跟踪和检索中，被跟踪的对
象在不同的场景中会不断发生变化。文中提出的算
法采用对象的SIFT(尺度不变特征变换)特征来解决
对象的跟踪问题。算法主要由有5个部分组成：尺度
空间极值点检测；关键点的定位；关键点主方向的计
算；关键点描述子的生成；关键点的匹配。在开始帧
中，将被跟踪对象选为模板，计算其SIFT特征，然后
在下一帧中，再计算整个图像的SIFT特征。对象和
当前帧中关键点的SIFT特征之间的欧氏距离可以
用来计算当前帧中匹配对象的准确位置。该算法匹
配能力强，可以处理发生平移、旋转、仿射变换等条
件下的对象匹配，对不同角度拍摄的同一对象具备
较强的匹配能力，在实际视频对象跟踪中表现出较
高的准确性、鲁棒性和实时性。
冯大淦教授等(澳大利亚悉尼大学)提出一个快
速运动估计的基于DCT二进位匹配方法，利用DCT
技术变换图像为二进制比特平面和比例尺寸网域，
可以比常用的比特转换的卷积法更有效。
杨莉和胡学龙教授等研究基于模糊集理论的图
像检索方法，在对图像颜色量化的时候，处在量化边
界的颜色存在模糊性。隶属度函数能够很好地描述
介于属于和不属于之间的具有模糊性的过渡过程。
文中采用了HSI颜色空间的隶属度函数来解决以
上问题，统计模糊量化直方图来更好逼近人的视觉
感知。同时，加入模糊子集内颜色的模糊位置特征和
离散度特征来表示颜色的位置信息。由于纹理也是
描述图像的重要信息，文中提取了经典的灰度共生
矩阵。随后给出了融合4种特征描述符的图像检索
算法，并采用模糊汉明距离(FHD)进行相似性度量，
实验结果证实了两种检索算法的有效性。
何小海教授等(四川大学)提出一个由沙石二维
截面图像来重建三维微结构的混合算法，利用傅里
叶变换法和模凝退火法分别重建初始结构和具有相
同统计特性的二维截面图来重建三维微结构；此混28
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合重建法是一种有用的、有效的方法。
（7）通信信号处理理论与技术。S．Takeuchi 教授(日本电机大学，IEEE 院士，RIO 前主席)的特邀报告介绍了通信系统中的信息技术，指出数字信息的高质量传输的关键在于网络容量，即全球国际网的贯通率，通信系统高质量传输容量的主要支持技术为宽带光缆具有超长度低损耗，关键器件有光源和光检测器，以及更重要的技术如波分复用器，包括频分复用、时分复用、码分复用以及波分复用。最后还讨论了通信系统中新信息技术可能带来的商品化，但这涉及到光缆通信系统的许多重大技术问题。
刘侠与蒋铃鸽教授(上海交通大学)研究了下一代通信系统的多种接入技术，因此移动主机需要采用智能的垂直切换算法提供准确有效的切换判决。文中提出一种灰度预测算法和权值动态调整方法辅助的新型模糊逻辑垂直切换算法。首先利用灰度预测算法进行四阶预测获得下一时刻的信号强度，以此来获得准确的切换触发。然后基于量化判决的模
糊逻辑算法选择预测接收信号强度(RSS)、
可得到带宽(BW)以及资费(C)作为输入参数，根据网络条件动态调整每个参数的权值，可选网络中量化判决值最
大的网络作为目标网络。
最后仿真结果证实，这种新判决算法在异构网络和同构网络中都具有较好的切换性能，能够有效地减少不必要的切换次数。
傅友华和杨绿溪教授等(东南大学)研究了并行MIMO 多中继网络中的放大－前传(AF)中继策略，提出了基于广义奇异值分解(GSVD)的AF 中继策略及其优化处理方法。假设两跳信道相互独立且同为复
高斯分布，中继获得完全的信道状态信息(CSl)，
每个中继对其前后的两跳信道矩阵应用GSVD 得到AF 处理矩阵。证明了所提方案得到的系统可达速率是最大速率，即中继网络的上确界。进一步，由互信息表达式及Wishart 分布矩阵的性质推导出MIMO 中继网络确切的遍历容量上界表达式，还讨论了中继个数，天线数和信噪比SNR 等参数对遍历容量的影响，并与点到点MIMO 系统进行比较。仿真结果说明所提出的基于GSV 方案与其他中继处理方案相比，具有更高的系统可达速率。朱卫平教授(加拿大康戈迪亚大学)研究MIMO－OFDM 信道估计的闭合形式半盲解，提出一个权因子计算的引人注目方案，导出的权因子解析式是以MSE(均方误差)为训练准
则和含有盲部分，实验表明半盲解的有效性。
赵方明与蒋铃鸽教授(上海交通大学)研究无线网络中同一类型的业务到达强度在一天不同的时刻变化很大的问题，这意味着使用单一策略的信道分配方案效果无法达到最优。基于此，在分析了无线多媒体网络的业务量特点的基础上，建立了相应的业务量模型，并提出了一种基于策略机制的无线资源分配方案。方案中引入不同的信道分配算法和信道分配机制，形成了一系列的信道分配策略，这些策略置于策略池中，构成了基于策略机制的信道分配方案，基于策略的信道分配方案的核心是：根据网络的负载状况和业务的特点，选择信道分配策略，灵活分配和动态调整无线网络的可用信道资源，从而达到提高无线资源的利用率和降低系统阻塞率的目的；可以获得较好的系统性能。
林英沛与何晨教授等研究了由于认知用户需要不断地检测主用户是否在使用频谱，因此频谱检测在认知无线电中起着重要的作用。他们主要研究了认知无线电中循环特征频谱检测。分析发现尽管循
环特征检测在低SNR 中抗干扰能力很强，
但是它需要主用户的部分信息以及有很高的计算复杂度。文中提出的基于循环特征检测的新的频谱检测方法可以有效降低计算复杂度以及改进抗噪声性能。最后通过仿真说明了该方法具有良好的性能。
仲崇显、李春国、杨绿溪教授等研究了全复用多小区系统下行链路动态资源分配，提出了一种半分布式的全复用多小区系统下行链路动态资源分配方案。首先，各基站根据自身所辖小区内所有用户的信道条件与干扰情况，采用最大信干噪比准则进行用户调度；然后，将所调度用户的信道与干扰信息上报给中央资源控制器(CRM)；最后，由CPM 基于上报的信息采用启发式的贪婪功率分配算法对各基站的发射功率进行分配。该方案通过利用小区之间的相互协作有效地抑制了小区间干扰，从而获得了比现有的调度与分配方法更好的吞吐量性能，同时使得
所有基站的平均发射功率明显降低。
张勋勇与何晨教授等提出了一种在正交频分多
址接入(OFDMA)蜂窝式系统中的基于更软频率重用(SerFR)的小区间干扰协调技术。在OFDMA 蜂窝式
系统中，小区间干扰是最重要的干扰源，通过采用小
区间干扰协调技术来提高覆盖和小区边界用户的性能。在3GPP LTE 中，提出了软频率重用(SFR)干扰29
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国际学术动态协调技术降低小区间的干扰，但是这种方法由于小
区边界只能使用部分频段，因此存在频率选择性调
度增益损失，而且使小区边界用户的峰值速率比较
低。但在这新提出的SerFR中，小区边界用户能够使
用整个频带，比SFR方案有更大的频率选择性调度
增益和峰值速率。
陈开芝和胡爱群教授(东南大学)深入研究基于
模式识别的MPSK介调算法，提出了一个新算法可
以联合处理MPSK阶数识别，误差估计及信号介调，
由于它不需有MPSK阶数和初始位的先验信息，可
用模式聚类法从接收信号识别它们的参数和用模
式分类法来介调信号，效果好，对于QPSK在信噪比
为2dB和1280符号时用作聚类，其正确识率可达
到100％。
陈俊晟和陈万培教授等(扬州大学)研究辅助矢
量接收机抗MAI性能，与多用户检测(MUD)相比，辅
助矢量接收机无需在相关器后边增加MUD模块，
无需进行矩阵求逆运算，可以用于下行链路，便于盲
实现。仿真结果表明，辅助矢量(AV)的权系数随AV
序号的增大而迅速减小，因此增加辅助矢量接收机
中AV的数量而使系统得到的误比特性能的增益随
AV数量的增加而迅速减小。当含有5个AV时，辅
助矢量接收机就基本达到了其性能边界。根据此结
论提出，辅助矢量接收机中AV的个数不应多于5
个，并应根据通信业务对通信质量的具体要求来确
定。较少的AV数使辅助矢量接收机有较低的计算
复杂度，因此更有实用价值。随后的仿真结果表明，
辅助矢量接收机具有略优于解相关检测器和MMSE
检测器的抗MAI性能。
（8）复杂信号处理系统的设计与实现。
英国Belfast贝尔法斯特皇后大学教授Roger
Woods的特邀报告，介绍了复杂信号处理系统的设
计，应用FPGA为中心的复杂平台做设计优化和实现。
他特别强调系统优化方法的重要性和有效利用系统
优化的优点，特别是硬件优化和通信分配，他还介绍
了雷达和多媒体系统实现例子。在算法上介绍有效
的变换以减少存储器和增加系统批量生产能力。
A．Ushida(牛田明夫)教授(日本德岛大学)是非线
性电路系统理论研究的国际著名专家，他的特邀报
告指出：一个大而复杂的电子电路系统都含有多个
非线性电路部件，如何分析它们是非常重要的，例如
通信系统中混频器与调制器，它们都被多频率分量
驱动，通常用暂态分析法计算许多载波分量很费时；
他们提出的基于谐波平衡的包络分析法能比它快数
十倍。
D．H．Linh等(新加坡南洋理工大学)研究对实时
地球记录过程改善其鲁棒性，提出了一种修正的对
应匹配方法，用于地球记录系统可能并行化和图像
更新检测器，将地球记录分成一些块以能并行处理。
他们同时提出了一个图像更新检测方法，其总性能
优于通用相关法。
裴文江教授等(东南大学)深入研究复杂网络理
论，在网络拓扑结构分析方面，提出了社团结构检测
的并行算法，理论分析与实际网络结构检测实验表
明，所提出方法检测复杂度与网络节点数成线性关
系，为大规模网络结构检测提供了有效途径；将热传
导理论引入复杂网络，可以并行搜索出源接点到任
意目的接点的最短路径。进一步，利用随机行走方法
研究了C．elegans神经网络结构，研究结果表明该网
络在信息传输、随机路由等方面具有优化的拓扑结
构。在网络模型构造方面：基于凝聚态物理中的
DLA机制，提出分形复杂网络模型以及可调节分数
维的分形复杂网络。两种网络模型具有混合度分布、
拓扑自相似结构、分层模块化等特性；进一步研究表
明该网络模型与其他非分形网络比较更具稳健的抗
随机攻击与选择攻击的能力。
胡欣锐等(广州暨南大学)研究虚拟组织系统
(VOs)的任务性能估算，这种系统处理的信息是不完
全和不确定的。他们建立了VOs任务性能准则层
次，系统包括质量指示器、耗费指示器、合作满意度
指示器以及其他任务特定指示器等，任务性能估算
是基于模糊估算密度的估算准则层次，开发划线比
例和准则；确定判据准则的权，求解模糊关系矩阵；
计算模糊综合估算矢量以及合计任务性能指示值。
实例表明这种估算结果能用以VOs任务性能控制
和诱发机理及技巧。
Chen Yong与Liu Xia等(成都电子科技大学)
研究基于免疫模糊反馈神经网络的传感器管理方
法，利用免疫算法来增强传感器故障系统和故障容
差，并以神经网络自学习来有效地加强系统的自适
应性。
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