Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2015 Vol.16 No.4 P.259-334

<<< CONTENTS >>>

Computer & Automation

A lightweight authentication scheme with user untraceability

Kuo-Hui Yeh

DOI: 10.1631/FITEE.1400232 Downloaded: 2686 Clicked: 6682 Cited: 2 Commented: 0(p.259-271) <Full Text> <PPT> 1890

Chinese summary <35> 一(yī)套具備使用者不可追蹤性的輕量化身分(fēn)鑒别機制

目的：随着電子商(shāng)務應用的蓬勃發展，如何安全且有效率地提供足夠的網路資(zī)源或線上服務給遠端使用者逐漸成爲一(yī)門研究顯學。鑒于此，本論文主要針對目前商(shāng)務網路環境設計使用者身分(fēn)鑒别機制。
創新點：本研究所提出的鑒别機制主要利用雜(zá)湊函數(Hash function)作爲機制内的資(zī)訊保護技術，并以一(yī)套新設計的訊息傳遞邏輯成功完成多個體(tǐ)間的相互身分(fēn)鑒别，如此将可同時達到計算安全與輕量化效能兩大(dà)效益。
方法：藉由使用者注冊(Registration)、登入與鑒别(Login and authentication)、密碼變更(Password change)等三大(dà)階段來完成并良好管理使用者身分(fēn)鑒别與訊息傳輸安全。
結論：本論文主要針對現有網路環境下(xià)的商(shāng)務架構，進行使用者身分(fēn)鑒别機制設計。在協定安全度方面，根據傳輸邏輯分(fēn)析與安全正式化分(fēn)析結果，所提方法的安全可行性已被成功證實。在效能方面，本研究比近期所提出的幾份相關機制(Tsai et al., 2013；Chang et al., 2014；Kumari and Khan, 2014)皆更爲有效率（表2、3）。

關鍵詞組：身分(fēn)鑒别；隐私；安全；智慧卡；不可追蹤性

Using Kinect for real-time emotion recognition via facial expressions

Qi-rong Mao, Xin-yu Pan, Yong-zhao Zhan, Xiang-jun Shen

DOI: 10.1631/FITEE.1400209 Downloaded: 8258 Clicked: 9162 Cited: 15 Commented: 0(p.272-282) <Full Text> <PPT> 2295

Chinese summary <33> 基于Kinect的實時面部情感識别

目的：基于Kinect提取面部表情特征，實現對視頻(pín)中(zhōng)面部情感實時識别。
創新點：基于Kinect提出一(yī)種新穎的面部情感識别方法，充分(fēn)發揮出Kinect高速易用的優勢，可實時對視頻(pín)序列最新連續幀中(zhōng)表現出的情感進行綜合判定。識别方法涉及兩種不同形式的表情特征，對此我(wǒ)們也針對性地提出基于最大(dà)置信的融合算法。
方法：首先，運用Kinect中(zhōng)Face Tracking SDK從實時視頻(pín)數據中(zhōng)追蹤人臉、提取面部運動單元信息和特征點坐标（圖3、4）。然後，将這兩類特征信息并行處理，在它們各自特征通道中(zhōng)，特征數據經7元1-vs-1分(fēn)類器組進行預識别，将得到的預識别結果存入緩存用于情感置信統計，置信度最高的即爲此通道中(zhōng)的情感識别結果（圖2）。最後，融合這兩個特征通道的結果即可得到最終情感識别結果（圖1）。
結論：基于Kinect提取到的兩種面部表情特征（面部運動單元信息和特征點坐标），提出一(yī)種新穎高效的面部情感識别方法，實現對視頻(pín)中(zhōng)面部情感實時識别。

關鍵詞組：Kinect；情感識别；面部表情；實時分(fēn)類；融合算法；支持向量機

Stability and agility: biped running over varied and unknown terrain

Yang Yi, Zhi-yun Lin

DOI: 10.1631/FITEE.1400284 Downloaded: 2458 Clicked: 6286 Cited: 0 Commented: 0(p.283-292) <Full Text> <PPT> 1651

Chinese summary <30> 穩定與靈活：基于欠驅動機器人在未知(zhī)變化環境的奔跑運動控制

目的：針對欠驅動機器人穩定與靈活性差的難點，設計一(yī)類欠驅動控制策略實現其在未知(zhī)連續坡度變換地面環境下(xià)持續奔跑運動，增強機器人對未知(zhī)複雜(zá)環境的适應能力。
創新點：(1)以奔跑持續性準則代替穩定性判據，爲靈活非周期奔跑運動提供理論依據。(2)以落腳速度控制代替落腳位置控制策略，提高機器人對未知(zhī)變化環境适應能力。
方法：(1)基于奔跑持續性準則設計落腳點控制策略，以落腳速度爲恒速碰撞地面使得機器人每個奔跑步态着地時刻均在奔跑可行集内。(2)在每個奔跑步态設計非周期運動軌迹使得支撐階段質心運動軌迹和騰空階段落腳點位置始終滿足落在奔跑可行集内，保證機器人在變化環境持續奔跑而不摔倒。
結論：提出奔跑持續性準則和落腳點速度控制，設計非周期運動軌迹始終滿足落在奔跑可行集内，使得一(yī)類點足欠驅動機器人能夠穩定靈活調節奔跑步态以适應未知(zhī)連續的變化環境，極大(dà)增強了機器人複雜(zá)環境适應能力。仿真結果驗證所提控制策略有效性（圖4-8）。

關鍵詞組：欠驅動奔跑機器人；動态平衡；未知(zhī)變化環境

Overlap maximum matching ratio (OMMR): a new measure to evaluate overlaps of essential modules

Xiao-xia Zhang, Qiang-hua Xiao, Bin Li, Sai Hu, Hui-jun Xiong, Bi-hai Zhao

DOI: 10.1631/FITEE.1400282 Downloaded: 2719 Clicked: 6299 Cited: 3 Commented: 0(p.293-300) <Full Text> <PPT> 1881

Chinese summary <23> OMMR:一(yī)種關鍵模塊重疊部分(fēn)評價指标

目的：設計蛋白(bái)質複合物(wù)或功能模塊重疊部分(fēn)評價指标。
創新點：考慮到蛋白(bái)質複合物(wù)重疊部分(fēn)與關鍵蛋白(bái)質識别之間存在緊密聯系，首次提出關鍵模塊評價指标—重疊最大(dà)匹配率(OMMR)，可用于評價挖掘的具有重疊部分(fēn)的功能模塊算法優劣，從而進一(yī)步服務于關鍵蛋白(bái)質的識别。
方法：首先，通過Benchmark集分(fēn)析，得到參考Overlap集合。然後得到功能模塊預測算法得到的複合物(wù)集合的overlap集合，利用公式（5）得到該預測算法的OMMR值。
結論：重疊蛋白(bái)複合物(wù)，尤其是它們的重疊部分(fēn)，在識别必要性蛋白(bái)中(zhōng)發揮重要作用。本文提出名爲OMMR的方法來評估必要性模塊的重疊部分(fēn)。實驗結果表明重疊部分(fēn)的重要性，并揭示重疊部分(fēn)與關鍵性蛋白(bái)識别之間關系。

關鍵詞組：蛋白(bái)質相互作用網絡；關鍵模塊；重疊部分(fēn)；OMMR

An efficient quadrature demodulator for medical ultrasound imaging

Hao Zhou, Yin-fei Zheng

DOI: 10.1631/FITEE.1400205 Downloaded: 5740 Clicked: 6834 Cited: 0 Commented: 0(p.301-310) <Full Text> <PPT> 1842

Chinese summary <26> 用于醫學超聲成像的高效正交解調器

目的：針對數字化醫學超聲成像時信号解調操作運算量較大(dà)的問題，簡化正交解調操作，減少信号解調運算量。
創新點：設計一(yī)對正交解調數字濾波器，省去(qù)傳統解調方法中(zhōng)回波信号與載波信号相乘的操作，從而提高解調操作效率，并保證超聲成像結果不變。
方法：1.針對正交解調表達式特點，将混頻(pín)操作與低通濾波操作相融合，從而提升正交解調運算效率（圖1b）；2.利用有限沖激響應濾波器系數對稱特性，設計系數對稱的解調濾波器（圖2）；3.進行仿真與在體(tǐ)（in vivo）實驗，評估正交解調器效率與精度。
結論：針對醫學超聲成像，提出一(yī)種高效的正交解調方法，在降低運算量的同時保證成像精度與傳統正交解調方法相近。同傳統正交解調方法一(yī)樣，該方法還可用于旋轉相位波束合成技術中(zhōng)。

關鍵詞組：B型超聲成像；彩色血流成像；正交解調；有限沖激響應濾波器

Unnormalized and normalized forms of gefura measures in directed and undirected networks

Raf Guns, Ronald Rousseau

DOI: 10.1631/FITEE.1400425 Downloaded: 2562 Clicked: 5863 Cited: 2 Commented: 0(p.311-320) <Full Text> <PPT> 1645

Chinese summary <25> 有向網絡和無向網絡中(zhōng)橋接（gefura）測度的非歸一(yī)化和歸一(yī)化形式

目的：針對現實生(shēng)活中(zhōng)某些網絡節點屬于預先定義的小(xiǎo)組而常規網絡其中(zhōng)心性測度并未考慮到這一(yī)結構特點，本文以橋接測度作爲小(xiǎo)組間中(zhōng)介節點的指标并研究之。
創新點：系統性研究非歸一(yī)化橋接測度，提出除“結構化”歸一(yī)化（組級别）之外(wài)“基本”歸一(yī)化（節點級别）也是可行的。将無向網絡視爲對稱有向網絡，将橋接測度定義推廣至有向網絡。
方法：首先系統性研究有向網絡中(zhōng)的非歸一(yī)化橋接測度。然後研究有向網絡中(zhōng)的歸一(yī)化橋接測度，指出除“結構化”歸一(yī)化（組級别）之外(wài)，“基本”歸一(yī)化（節點級别）也是可行的。将無向網絡視爲對稱有向網絡，所得結論對于無向網絡同樣成立。最後，說明如何調節Brandes算法使之應用于測量所提網絡的中(zhōng)介中(zhōng)心性。
結論：對于研究複雜(zá)網絡的社會學家、信息計量學者等，若其所研究的網絡被分(fēn)割爲小(xiǎo)組，則橋接測度将是十分(fēn)有用的工(gōng)具。

關鍵詞組：細分(fēn)爲組的網絡；分(fēn)割；橋接（gefura）測度；Q-測度；中(zhōng)介角色；有向網絡和無向網絡；Brandes算法

Electrical Engineering

Multiple target implementation for a doubly fed induction generator based on direct power control under unbalanced and distorted grid voltage

Heng Nian, Yi-peng Song

DOI: 10.1631/FITEE.1400170 Downloaded: 3053 Clicked: 6680 Cited: 0 Commented: 0(p.321-334) <Full Text> <PPT> 1913

Chinese summary <24> 不平衡及諧波電網下(xià)基于直接功率控制的雙饋風力發電機組多目标控制策略

目的：改善運行于不平衡及諧波電網下(xià)的雙饋風力發電機組運行性能，所采用的三個控制目标分(fēn)别爲DFIG輸出定子電流三相對稱且正弦、DFIG輸出定子有功功率及無功功率平穩和DFIG電磁轉矩與輸出無功功率平穩。
創新點：采用的直接目标控制策略，無需對定子電壓或電流分(fēn)量進行負序及諧波分(fēn)量提取，此外(wài)，也無需對各個控制目标進行參考值計算，因此能夠簡化控制策略結構，有利于控制系統快速動态響應能力。
方法：首先，簡述雙饋風力發電機組在不平衡及諧波畸變電網條件下(xià)的數學模型。然後，提出此條件下(xià)的直接目标控制策略，分(fēn)别直接對三個目标中(zhōng)的待控制分(fēn)量進行調節，其中(zhōng)PI調節器确保DFIG輸出有功功率及無功功率的平均值，而VPI調節器确保實現三個控制目标中(zhōng)的任意一(yī)個。此外(wài)，當實現控制目标定子輸出有功功率及無功功率平穩時，對定子電流中(zhōng)的三次諧波分(fēn)量進行理論角度的定量分(fēn)析；且對所提基于VPI調節器的閉環控制進行針對DFIG電機參數偏移的魯棒性分(fēn)析。最終，通過MATLAB/Simulink進行仿真分(fēn)析驗證，并搭建實驗硬件平台系統進行實驗驗證，最終證明所提控制策略的有效性與可行性。
結論：提出改善運行于不平衡及諧波電網下(xià)的雙饋風力發電機組運行性能的控制策略，所采用的三個控制目标分(fēn)别爲DFIG輸出定子電流三相對稱且正弦、DFIG輸出定子有功功率及無功功率平穩和DFIG電磁轉矩與輸出無功功率平穩。所提控制策略相比于傳統控制策略具有如下(xià)優點：無需對定子電壓或電流進行負序及諧波分(fēn)量提取且無需對各個控制目标進行參考值計算。

關鍵詞組：直接功率控制；雙饋風力發電機組；不平衡及諧波畸變電網；VPI調節器；電機參數偏移