Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам американское научное издание Digital Signal Processing: A Review Journal. Журнал имеет второй квартиль, издается в Elsevier Inc., его SJR за 2020 г. равен 0,631, импакт-фактор - 3, 381, печатный ISSN - 1095-4333, электронный - 1051-2004, предметные области - Технология обработки сигналов, Прикладная математика, Электротехническая и электронная промышленность, Статистика, вероятность и неопределенность, Искусственный интеллект, Теория расчетов и вычислений, Машинное зрение и распознавание образов. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Эркан Куруоглу, контактные данные - ercan.kuruoglu@isti.cnr.it, dsp@elsevier.com.
Это один из старейших и наиболее авторитетных журналов в области обработки сигналов, но он стремится быть самым инновационным. К публикации принимаются высококачественные исследовательские статьи во всех аспектах обработки сигналов. Цель состоит в предоставлении платформы для публикации новаторских исследований в области обработки сигналов, имеющих как академическую, так и промышленную привлекательность. Журнал уделяет особое внимание методологии статистической обработки сигналов, такой, как байесовская обработка сигналов и поощряет статьи о новых приложениях обработки сигналов, таких, как:
- большие данные;
- машинное обучение;
- интернет - вещей;
- информационная безопасность;
- системная биология и вычислительная биология;
- анализ финансовых временных рядов;
- автономные транспортные средства;
- квантовые вычисления;
- нейроморфная инженерия;
- взаимодействие человека и компьютера и интеллектуальные пользовательские интерфейсы;
- обработка сигналов окружающей среды;
- обработка геофизических сигналов, включая обработку сейсмических сигналов;
- химиоинформатика и биоинформатика;
- аудио, визуальное и исполнительское искусство;
- управление стихийными бедствиями и предотвращение;
- возобновляемые источники энергии.
Адрес издания - https://www.sciencedirect.com/journal/digital-signal-processing
Пример статьи, название - Beampattern synthesis and spectral compatibility based MIMO radar waveform design. Заголовок (Abstract) - This paper aims to design multiple-input multiple-output (MIMO) radar transmit waveform that is able to focus energy on the target space-frequency domains while avoiding specific space-frequency domains for communicational devices. Specifically, the waveform design is recast as a joint optimization problem wherein the interference-to-signal energy ratio cost function turns out to be non-convex and non-smooth. In order to solve such an optimization problem, in this paper, an iterative optimization algorithm is proposed, wherein each iteration the majorization minimization (MM) scaling is firstly performed to the logarithmic cost function, and then the best alternative performance waveform vector is analytically achieved. As a result, the proposed algorithm can form a deep radiation energy null in the space-frequency domain where the communicational devices are expected to be located, and at the same time develop a higher radiation energy gain in specific target areas. The computational complexity of the proposed approach is quadratic to the number of array elements and snapshots, which shows potential for practical applications. Finally, the performance of the proposed algorithm has been verified via simulation experiments. Keywords: MIMO radar; Waveform design; Beampattern synthesis; Spectral compatibility; Majorization minimization
