基于CUDA的AES并行算法优化

为提升高级加密标准(AES)的加密性能,利用显卡的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现AES的128位、192位和256位3个版本的GPU并行算法,并提出优化的AES并行算法。在考虑块内线程数量、共享存储器容量和总块数的基础上,根据分块最优值的经验数据指导AES算法在GPU上的最优分块。实验结果表明,与未优化的AES并行算法相比,该算法的3个版本在Nvidia Geforce G210显卡上的加密速度分别提高5.28%,14.55%和12.53%,而在Nvidia Geforce GTX460显卡上的加密速度分别提高12.48%,15.40%和15.84%,且能更好地对SSL数据进行加密。     

一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。     

宽带功率放大器PGSC建模方法及预失真研究

针对宽带功率放大器的强记忆效应特性,提出一种功放建模和数字预失真方法——PGSC模型。利用广义记忆多项式(GMP)、特定交叉项(SCT)及记忆时刻信号交叉项(CIMT)3个基函数来构造功放行为模型及数字预失真器,并搭建实际测试平台对模型的精度及线性化效果进行验证。测试结果表明,与PMEC方法相比,PGSC方法建模时的归一化均方误差减少了2.1 dB,数字预失真时输出信号的三阶邻信道功率比降低了4.94/2.03 dB;与GMP方法相比,PGSC方法仅利用73%的系数即可得到更高的模型精度和更好的线性化效果。     

基于POMDP的跨层机会频谱接入优化设计

在功率受限的机会频谱接入(OSA)研究中,大多使用完全可观测马尔可夫决策过程(MDP)对环境建模,以提高物理层或介质访问控制(MAC)层指标,但由于感知设备的限制,无法保证用户对环境完全感知。为解决该问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)与Sarsa(λ)的跨层OSA优化设计方案。结合MAC层和物理层,采用POMDP对功率受限且有感知误差的次用户频谱感知和接入过程进行建模,并将其转换为信念状态MDP(BMDP),使用Sarsa(λ)算法对其进行求解。仿真结果表明,在功率受限条件下,该Sarsa(λ)-BMDP方案的有效传输容量、吞吐量和频谱利用率分别比完全可观测Q-MDP方案低9%、7%和3%左右,其误比特率比基于点的值迭代PBVI-POMDP方案低20%左右,比Q-MDP方案高16%左右。     

基于辅助节点的安全协作频谱感知

在认知无线电网络中,恶意用户会占用授权频段,模仿主用户的信号特征发送信号,导致其他认知用户误认为主用户存在。针对该问题,提出一种基于辅助节点的安全感知机制,在网络中部署若干辅助节点,利用链路特征和加密机制对主用户的活动情况进行识别。设计适用于该机制的融合判决算法,不对授权网络做任何形式的改动即能有效识别恶意用户,并在融合时采用信任节点的感知数据,从而提高融合结果的鲁棒性。仿真结果表明,与K秩、And和Or算法相比,在恶意环境下该算法具有较好的检测性能。     

基于短期负荷预测的分布式供能系统实时优化控制研究

提出了一种基于短期负荷预测的分布式供能系统实时优化控制方法。控制器通过OPC通信方式从监控系统中实时获取所有换能站设备运行数据、终端用户用能数据以及管网运行状态数据,再将这些现场数据经归一化处理后送给神经网络预测模型对下一时刻的终端用户冷(热)负荷需求进行预测。预测的终端用户负荷加上管网的损耗负荷便是整个供能系统的负荷需求,控制器根据能源供需平衡的原则计算出最优的设备运行参数,实现节能优化控制的目标。     

纺织企业的原料库存控制模型研究

合理控制库存量,降低原料库存成本对纺织企业提高市场竞争力具有重大的意义。通过建立原料库存的不定量不定期控制模型,并采用遗传算法求解,给出了满足平均库存成本最小的(s,S)控制策略,并通过实例验证算法的有效性。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。     

一种梯度交替迭代设计测量矩阵的方法

在压缩采样中,测量矩阵应该和表达字典有尽可能小的相干性,随机测量矩阵一直被使用是因为其和任何表达字典都有较小的相干性。提出一种基于梯度迭代最小化方法,作为格拉斯曼框架设计的一种变体,通过优化一个初始的随机测量矩阵来得到相干性更小的测量矩阵。仿真结果表明所设计的测量矩阵具有更好的性能。