基于人工免疫理论的数据保密通信研究

针对数据保密通信的现实需求,提出一种新的保密通信方法.该方法首先基于否定选择算法从明文信息本身提取加密因子,然后再以加密因子按m序列进行密钥扩展,生成伪随机密钥序列对明文进行加密.利用该方法生成的伪随机密钥序列的自相关特性较好,数据加密后具备了较好的抗攻击性能,同时接收端还可以用加密因子进行免疫鉴别,以检验数据的完整性.     

一种基于CNNs电路模型的伪随机信号产生方法

随机数发生器广泛用于系统仿真、测试、信息安全、密码学等诸多领域,本文在介绍CNNs电路模型概念基础上,利用3元CNNs构造了混沌系统。针对该混沌系统系统变量随机性较差的情况,给出了系统变量局部放大和参数扰动的改进方案,得到了随机性能较好的变量,最后通过仿真分析证明了所提出方法的有效性。     

ω-伪解析函数空间D'*的判别定理

利用泛函分析的方法和拓扑线性空间的知识,对 Roumieu 型和 Beurling 型 ω-伪解析函数空间 D'{ω}(Ω) 和 D'(ω)(Ω) 的性质进行了讨论和分析,并给出了两个相关的判别定理.     

基于浮-信标网络的水下声学定位关键技术研究

水下目标定位与跟踪技术越来越受到了国内外众多学者的重视,由此提出了一种基于浮-信标网络的水下长基线定位系统.采用码分多址技术建立了一种基于浮-信标网络的水声定位系统模型,阐述了定位原理;对定位信标的波形、频率、调制解调方式等关键技术进行了研究;最后,利用MATLAB对实验采集回来的定位数据进行了分析验证,证实了系统模型...     

结合波原子和全变差方法的图像去噪*

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最小的意义上作修正迭代,得到最终的去噪图像。数值实验结果表明,波原子去噪保留边缘和纹理的效果优于小波和曲线波,改进算法去噪的视觉质量明显好于传统波原子去噪。最后还指出了进一步的研究方向。     

参数多目标优化问题敏感分析

对于参数向量优化问题minK{f（ω,x）｜x∈G（ω）},其中f：W×X→Y是从赋范空间W和X的积到另一个赋范空间Y的Hadamard可微的单值映射,G：W→X是一个集值映射,K属于Y是一个尖闭凸锥。应用集值映射的余切上图导数进行了灵敏度分析。     

基于图形表达的基因序列模糊聚类应用研究

给出了一种新的非退化的基因图形三维表达方法,这一表达方法不仅避免了图形的重叠和交叉,同时还保留了序列的生物学特征.利用这种表达方法对H5N1病毒基因序列进行数字特征的提取,并引入基于多维PFS判别函数进行模糊聚类分析应用.在聚类分析过程中直接利用数字特征作为源数据,分析结果表明,利用该图形表达建立基因序列数字特征矩阵进行的聚类分析具有一定的合理性.     

混沌伪随机序列发生器的实现

针对广泛应用于密码学、扩频通信、数字系统测试等领域的伪随机序列信号实现的疑难问题,应用DSPBuilder模块将Matlab中S函数产生的Kent混沌二进制序列算法转换成VHDL语言,在现场可编程阵列FPGA上实现混沌伪随机序列.通过分析可以看出Kent混沌二进制序列具有优良的伪随机性能.     

伪基站系统侦测识别及定位方法研究

伪基站作为最新的高科技犯罪手段由于其高移动性与伪装性,使得伪基站技术一经引进我国就在地下市场广为流传,而公安部多次专项行动均是通过追源头捣窝点的方法对伪基站进行打击,很难直接抓到现行。文章根据伪基站的原理研究了一种综合的伪基站系统侦测识别以及定位方法。     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.