TCP协议在卫星网络中的问题研究

由于TCP协议直接应用到卫星网络中将可能会导致网络性能下降,因此针对卫星网络的特点,分析了传播时延、高误码率、非对称连接方式等特点对TCP协议性能的影响,对主要解决方法进行了分析、比较现有的几种解决方法利弊,应根据具体应用采用相应的解决方案。     

非致命打击武器系统内弹道模拟研究

为了实现对非致命防暴武器发射能量的调节并控制其终点效能,解决"近处不敢打,远处打不到"的问题,提出了恒量动能非致命打击武器系统这一全新理论,在选用了两相流内弹道模型的基础上,采用四阶龙格库塔法,利用MATLAB语言仿真技术进行编程测试,对改进型18.4mm防暴枪的内弹道进行数值仿真,并将模拟结果与实验结果进行分析比对,验证了内弹道模型和仿真结果的正确性,得到了发射过程中,膛内火药燃烧及燃气流动状态的变化规律,弄清了泄气孔位置、气室容积以及泄气孔半径对弹丸初速的影响规律,为非致命防暴武器的进一步发展打下了坚实的基础。     

基于混沌和系数均值统计特性的音频指纹方案

提出基于混沌和小波系数统计特性的数字指纹方案。通过用户信息生成混沌映射的初值,由该初值应用混沌方法生成用户指纹,并对其重复编码。对音频信号分帧并对每帧进行加汉明窗处理,对音频帧进行离散小波变换,根据小波系数统计恒定特性将指纹嵌入到每帧中。对音频帧进行逆变换,合并所有帧得到含指纹的音频信号。实验表明,该方案有较强的鲁棒性,能抵御常见音频攻击和处理方法,且对同步攻击不敏感,可用作版权保护,也可利用指纹的抗合谋攻击特性,确定叛逆者。     

基于遗传算法的免疫入侵检测分析引擎

分析了生物免疫病理转移造成的免疫入侵检测系统(IDS)的安全漏洞,将遗传算法应用于入侵检测分析引擎的研究与开发,结合生物免疫优良的隐喻机理设计了一类测度参数优化算法,提出一类混合入侵检测分析引擎。该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入IDS造成的安全隐患以及现有入侵检测引擎虚警与误警率高的缺陷,增强了免疫IDS的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性。     

基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息,是信息隐藏方向的研究热点,但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想,提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中,设计了基于DCGAN的双流视频生成网络,用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分,并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值,在掩模中自适应地生成数字化卡登格,并将其作为隐写与提取的密钥;同时以前景作为载体,实现信息的最优嵌入。实验结果表明,该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量,Frechet Inception距离（FID）值为90,且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案,最高可达0.11 bpp,能够更高效地传输秘密消息。     

基于像素差和模函数的隐写方法

传统的利用像素差(PVD)进行隐写的方法,通常只考虑水平方向的PVD而忽略垂直方向的PVD。为此,将原始图像分成互不相交的2×2的像素块,在水平和垂直2个方向上分别采用基于模函数的方法和普通PVD的方法进行隐写,并针对2种方法的特点对越界情况进行调整。实验结果表明,该方案能改善隐写图像的质量,提高嵌入容量,并能抵抗常见攻击。     

基于矩阵运算的二维EMD算法

为利用人类视觉冗余,达到更高嵌入率,在EMD算法的基础上提出一种二维高嵌入率的空域隐写算法.将载体图像像素序列划分成大小为m×n的矩阵块,结合EMD算法与矩阵运算将编码后的秘密数据,分别独立地嵌入到矩阵块的行和列上,通过性能分析得出矩阵块的行数m的最佳取值为1.实验结果表明,相比EMD算法,该算法的嵌入率有较大提高.     

基于运动矢量分量差的视频隐写算法

针对H.264/AVC视频压缩标准,提出基于运动矢量分量差的隐写算法。根据人眼视觉特性,筛选出人眼较不敏感的运动矢量,计算其分量差以控制嵌入操作的位置,并在选定的运动矢量分量中嵌入秘密信息。由于操作具有对称性,因此对视频质量的影响较小。理论分析和实验结果证明,该算法具有较高的载体利用率和嵌入效率,能够达到视频隐蔽通信对隐蔽性和隐写容量的要求。     

基于LQI的WSN自适应差错控制方案

针对无线传感器网络(WSN)中信息传输误码率高和能量受限的问题,提出一种基于链路质量指示(LQI)的自适应差错控制方案。利用IEEE802.15.4协议的物理层规范为无线传感器网络提供精确的信道质量评估,根据LQI与误包率之间的数量关系,将信道质量非均匀地划分为8个等级,并选择8种BCH码与之对应,在节点通信过程中实时地选择最佳的BCH码作为纠错码。实验结果表明,该方案具有较高的能量效率,能够有效降低误包率。     

基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割

基于图割理论的图像分割具有结合多种知识的统一图像分割框架,可获取全局最优解,但海量的像素级处理单元以及为达到一定分割精度而采用的迭代求解模式,导致算法分割效率不高。以GrabCut算法为基础,通过分水岭变换,将图像划分成区域内颜色相似的若干分块,以各个块内像素的RGB均值代表所在分块的全部像素点来估计高斯混合模型参数,使问题规模减小,算法效率得到提高。