广义求和与乘积算子中参数w的影响规律分析

广义求和算子与广义乘积算子是基于区间数的证据合成方法得以应用的两个重要参数,实际应用表明两者中参数w对证据合成结果影响较大,掌握参数w的影响规律对其应用将大有裨益。通过对关键函数fu和fi的数学分析,同时依据实例分析的结果,推导出广义求和算子与广义乘积算子中参数w对基于区间数的证据合成结果的三条主要影响规律：1）随着广义求和算子中的参数w增大,证据合成结果变得悲观;2）随着广义乘积算子中的参数w的增大,证据合成结果变得乐观;3）两者中参数w的同时增大或减小可以平衡各自对证据合成结果的悲观或乐观作用。总结出的影响规律可辅助选择适当的参数w,以更好地满足实际工程应用需要。     

基于转台的线阵激光雷达地面检校方法研究

介绍了一种基于转台的线阵激光雷达地面检校方法,该方法通过布设物方检校控制场,使用指示激光器建立激光测距值与物方控制点之间的对应关系并引入激光测距的加/乘常数与外方位元素一并作为检校参数,通过坐标转换列出误差方程式;最后使用最小二乘平差解算所有的检校参数。文中给出了实测数据的实验结果分析及精度评定,验证了本文方法的可行性。     

一种改进的Harris特征点检测算法

现有Harris特征点检测算法采用高斯滤波进行平滑,图像存在角点信息丢失与偏移的现象。为解决该问题,提出基于变分B样条滤波与快速局部窗口搜索相结合的Harris特征点检测算法,选择具有低通特性的B样条函数作为平滑函数构造滤波器,引入形态学滤波中的极大值滤波思想,利用快速局部窗口搜索算法进行特征点局部极值的提取,从而提高特征点提取的精度和速度。实验结果表明,改进算法具有特征点提取快速均匀、检测定位准确、抑噪性好的特点。     

改进的Koblitz曲线上数字签名算法

标量乘法的效率决定着椭圆曲线密码体制的性能,而JSF算法是当前最流行的计算椭圆曲线双标量乘的算法;Koblitz曲线上的快速标量乘算法是标量乘法研究的重要课题。Lee[12]算法采用Frobenius映射扩展正整数k并将其扩展后的系数改写成二进制形式有效地提高标量乘算法效率。将JSF应用到扩展后的系数中,以较小存储空间为代价来提高算法效率,并将算法运用到改进的ECDSA算法中,减少乘法运算次数,加速签名及验证过程,节约数字签名时间。     

Sparse polynomial division using a heap

In 1974, Johnson showed how to multiply and divide sparse polynomials using a binary heap. This paper introduces a new algorithm that uses a heap to divide with the same complexity as multiplication. It is a fraction-free method that also reduces the number of integer operations for divisions of polynomials with integer coefficients over the rationals. Heap-based algorithms use very little memory and do not generate garbage. They can run in the CPU cache and achieve high performance. We compare our C implementation of sparse polynomial multiplication and division with integer coefficients to the routines of the Magma, Maple, Pari, Singular and Trip computer algebra systems.     

Numerical method using cubic B-spline for the heat and wave equation

In the present paper, the cubic B-splines method is considered for solving one-dimensional heat and wave equations. A typical finite difference approach had been used to discretize the time derivative while the cubic B-spline is applied as an interpolation function in the space dimension. The accuracy of the method for both equations is discussed. The efficiency of the method is illustrated by some test problems. The numerical results are found to be in good agreement with the exact solution.     

基于DNA下推自动机二进制减法和乘法的实现

提出了基于DNA下推自动机二进制减法和乘法的实现方法.一位二进制借位减法,是通过预先构造好的DNA下推自动机模型在一个试管中以该模型的运行方式自动完成运算.m位二进制借位减法,是在一位二进制减法的基础上,按照从低位到高位的顺序,将低位产生的借位作为高位试管操作巾的输入符号串,从而完成高位的减法运算.两位二进制乘法中包含移位和加法操作,在两个试管中分别设计好DNA下推自动机模型,分别完成被乘数与乘数各位的移位操作,同时结合相应的生物操作,将其作为另一个试管加法操作中的输入符号串,则加法操作中产牛的结果即为所求.在此基础上,m位二进制乘法可通过移位操作的并行性和加法操作的串行性来完成运算.这些实现方法为DNA下推自动机实现基本的算术运算提供了比较完整的运算机制.     

Multi-sensor calibration through iterative registration and fusion

In this paper, a new multi-sensor calibration approach, called iterative registration and fusion (IRF), is presented. The key idea of this approach is to use surfaces reconstructed from multiple point clouds to enhance the registration accuracy and robustness. It calibrates the relative position and orientation of the spatial coordinate systems among multiple sensors by iteratively registering the discrete 3D sensor data against an evolving reconstructed B-spline surface, which results from the Kalman filter-based multi-sensor data fusion. Upon each registration, the sensor data gets closer to the surface. Upon fusing the newly registered sensor data with the surface, the updated surface represents the sensor data more accurately. We prove that such an iterative registration and fusion process is guaranteed to converge. We further demonstrate in experiments that the IRF can result in more accurate and more stable calibration than many classical point cloud registration methods.     

B样条类曲线及其在曲线参数化中的应用

从B样条基函数出发,通过参数变换,导出B样条函数类的概念,讨论了它们的性质.给出B样条类曲线和附加权因子的B样条类曲线的理论,研究了它们与B样条曲线的关系.提出B样条曲线重新参数化因子的概念,探讨通过基函数的重新参数化实现B样条曲线的重新参数化的方法.结果表明,该方法具有较好的通用性以及计算简单、便于操作等特点.     

基于GReP通用可重构处理器的密码算子优化设计

以提升通用可重构处理器在信息安全应用领域的处理能力与执行效率为目的,对序列、分组、公钥及哈希函数等四大类32种密码算法进行深入分析。通过各算法的热点、频度分析,对基本处理单元进行同构、同态、参数化设计,提出了对密码算法性能影响大、复用性好且具有可重构特性的密码算子。以公钥密码算法中计算量大、实现复杂且被广泛使用的模乘算法为代表,提出了将密码算子映射到GReP（General-Purpose Reconfigurable Processor）通用可重构处理器上的方法。实验表明基于GReP通用可重构处理器架构实现的模乘算法其运行效率比Intel CORETM i7平台上实现效率提高60%左右。实验充分说明了GReP通用可重构处理器在提高处理能力与执行效率方面有明显优势。