光纤通信网中波长选择开关的时频传递性能

为了适应高精度光纤时频传递与光纤通信网融合的发展趋势,对光纤通信网中常用的波长选择开关(WSS)的时频传递性能进行了研究。基于波分复用、单纤双向还回和光学真时延补偿的方案搭建了一套高精度光纤时频传递系统,研究了WSS的输出端口、输出损耗和输入光信号的偏振态变化对时频传递性能的影响,并在此基础上研究了含WSS的时频传递系统的开闭环特性以及闭环情况下WSS的动态切换对时频传递系统的影响。实验结果表明,WSS的引入对光纤时频传递性能的影响是可以控制的,证实了在含WSS的商用光纤通信网中进行高精度时频传递是可行的。     

3D网格隐写与隐写分析回顾与展望

在计算机图形学中,3D形状可有多种表示形式,包括网格、体素、多视角图像、点云、参数曲面和隐式曲面等。3D网格是常见的表示形式之一,其构成3D物体的顶点、边缘和面的集合,通常用于表示数字3D物体的曲面和容积特性。在过去的20年中,基于3D网格载体的虚拟现实、实时仿真和交叉3维设计已经在工业,医疗和娱乐等场景得到广泛应用,以3D网格为载体的水印技术、隐写和隐写分析技术也受到研究者的关注。相比于图像与音视频等载体的隐写,3D网格具备嵌入方式灵活与载体形式多变等其自身的优势。本文回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展,并对现有研究工作进行了系统的总结和分类。根据嵌入方式和嵌入位置将隐写算法分成4类：两态调制隐写、最低位隐写、置换隐写和变换域隐写;根据特征提取角度将隐写分析算法分为2类：通用型隐写分析和专用型隐写分析。随后,介绍了每个类别的技术,综合安全性、鲁棒性、容量以及运算效率分析了各类算法的优劣性,总结当前的发展水平,并提供了不同嵌入率下两种数据集上隐写分析算法之间的性能比较。最后讨论了3D隐写和隐写分析现有技术的局限性,并探讨了潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动3D隐写和隐写分析技术提供指导。     

基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法

如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题.该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩.实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势.     

基于近似观测的加权L1 压缩感知SAR成像

近些年,压缩感知(CS)理论已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像。传统的CS-SAR 成像需要消耗很高的计算机内存,为了减少计算机内存消耗,基于近似观测的CS-SAR 成像模型被提出。已有的基于近似观测的CS-SAR 成像模型使用Lq(0≤q≤1)正则化项来稀疏约束成像结果,当q 越小时,得到的解越稀疏;但是当q = 0 时, 该优化问题就变成了NP 难问题。提出了基于近似观测的加权L1 -CS-SAR 成像模型,加权L1 正则化既能够很好地逼 近L0 正则化,又能够避免NP 难问题。进一步地,我们针对该成像模型提出了相应的迭代加权阈值算法,仿真结果证明了所提出的成像算法的性能优于已存在的迭代阈值算法。     

基于未知故障模型的多重持续故障分析北大核心CSCD

持续故障分析是2018年提出的一种新型故障分析技术,该技术引起了国内外学者的广泛关注。目前虽然已经提出了各种针对不同密码系统的相关分析方法,但针对未知故障数量的故障模型的研究仍然一片空白。然而这是一种更为实际的攻击条件,尤其在多故障时,攻击者难以控制原始值集合与故障值集合没有重合。基于此,文章提出一种相对宽松的故障模型下的多重持续故障分析模型。攻击者无需知道任何关于故障值、位置,甚至数量的信息。充分利用持续故障在所有加密过程中保持不变的特性,利用密文不同字节的结果缩小故障值范围,最终达到恢复密钥的目的。理论证明和仿真实验验证了分析模型的有效性。以AES-128算法为例,在仅密文的条件下仅使用150条密文就可以将候选密钥数量控制在很小的范围内,攻击成功率为99%以上,有效减少了所需密文数量。当频繁更换密钥后,成功通过增加循环轮数恢复密钥,显著降低了攻击难度。     

面向非易失内存的异构索引

非易失内存(non-volatilememory,NVM)为数据存储与管理带来新的机遇,但同时也要求已有的索引结构针对NVM的特性进行重新设计.围绕NVM的存取特性,重点研究了树形索引在NVM上的访问、持久化、范围查询等操作的性能优化,并提出了一种上下两层结构的异构索引HART.该索引结合了B+树与Radix树的特点,同时利用了Radix结点搜索快以及B+树范围查询性能好的优点.对整体架构进行了精心设计,改进了Radix树的路径压缩策略,设计了NVM写友好的结点结构,并将Radix树叶结点集中存储和链接.同时在仿真NVM设备以及傲腾真实NVM平台上进行了实验,对比了HART的不同衍生变种的性能,并与多个NVM索引进行了对比.结果表明, HART的写性能和点查询性能优于现有的类B+树索引,范围查询性能优于基于Radix的WOART索引,具有较好的综合性能.     

基于在线计数的改进快速泄露评估

快速泄露评估（FLA,fast leakage assessment）在2017年被提出,利用“计数”的思想极大地提升了计算效率。首先对快速泄露评估的性能进行分析,然后提出基于在线计数的方法对评估流程进行改进,并使用FPGA对该方法进行实现。根据实验结果对比,所提方法不仅可以减少评估中所需要占用的内存,而且能够缩短评估所用时间,使评估效率得到明显提升。     

一种基于BloomFilter的改进型加密文本模糊搜索机制研究

随着云计算的日益普及,为实现共享计算资源、节约经济成本等目的,越来越多的重要数据被从本地外包迁移至云端.出于对保护云端数据安全和用户隐私等方面的考虑,数据所用者一般倾向对敏感数据进行加密处理,在此基础上,如何能够对数据开展有效检索处理成为关注的重点.为此,提出一种改进的密文数据多关键字检索机制,一方面,基于BloomFilter数据结构设计一种新的关键字转换方法,能够在保持模糊搜索功能及识别率的同时,有效降低数据索引规模;另一方面,基于动态混淆参数调节的思路改进相似度评估算法,以提高数据的加密强度,并且能很好地反映用户的检索偏好.实验结果验证了所提机制是可行和高效的.     

基于PCM的大数据存储与管理研究综述

大数据已经成为当前学术界和工业界的一个研究热点.但由于计算机系统架构的限制,大数据存储与管理在性能、能耗等方面均面临着巨大的挑战.近年来,一种新型存储介质——相变存储器(phase Change Memory,PCM)——凭着其非易失、字节可寻址、读取速度快、低能耗等诸多优点,为计算机存储体系结构和数据管理设计带来了新的技术变革前景,也为大数据存储和管理带来了新的契机.PCM既是一种非易失存储介质,同时又具备了内存的字节可寻址和高速随机访问特性,模糊了主存和外存的界限,有望突破原有的存储体系架构,实现更高性能的存储与数据管理.概述了PCM存储器的发展现状;总结了目前基于PCM的持久存储技术和基于PCM的主存系统等方面的研究进展;并讨论了PCM在多个领域的应用现状.最后,给出了基于PCM的大数据存储与管理研究的若干未来发展方向,从而为构建新型存储架构下的大数据存储与管理技术提供有价值的参考.