基于Baker映射的视频流加密算法

随着Internet带宽的不断增长，基于流媒体传输的视频应用得到了迅速的发展。然而，由于数字电视、视频邮件、可视电话等具体视频流应用在网络环境中很容易遭受人为的攻击，因此，视频流的网络安全成为当前亟待解决的重要研究课题之一。近年来，虽然出现了很多图像和视频的加密算法，然而很多算法在安全性或加密速度上存在缺陷。为此，结合其他算法的优点，提出了一种流密码与块密码相结合的加密算法。其中流密码用来产生伪随机序列，块密码用来置乱数据。由于Baker映射经改进后可以抵挡已知明文攻击，并且实现简单，而4维超混沌方程则不但可提高加密速度，还可增加密码的复杂度，因此可将Baker映射与4维混沌伪随机序列发生器相结合，前者用于块密码加密，后者用于流密码加密，其不但具有安全性高、速度快的特点，并且与视频压缩算法相独立．实现简单。实验结果表明．该算法可以进行实时视频传输和处理。     

基于频域的PID广义预测控制器的鲁棒性分析

推导了PID广义预测控制器(PID-GPC)的闭环反馈结构, 采用小增益定理获得了存在建模误差(MPM)情况下PID-GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了PID-GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。     

基于根轨迹β-广义预测控制性能分析

β-广义预测控制(β-GPC)是指在GPC增量控制律前引入增益β,在一定范围内提高系统的稳定裕度和鲁棒性。该文从系统闭环特征方程出发得到以β为增益的开环传递函数,利用参数根轨迹分析闭环系统的特性,给出了使闭环系统稳定的β的取值范围,并确定了基于目标要求的最佳β值,能够较大程度地提高闭环系统的稳定性和动态控制效果。最后,通过仿真进一步证明了该方法的有效性。     

基于智能预测控制的网络拥塞主动队列管理算法研究

路由队列管理是保证网络性能、避免网络拥塞的重要手段,目前采用的主要队列管理方法为被动式队列管理,同时主动式队列管理已经成为近来的主要研究热点,随机早侦测（RED）作为最早提出的主动队列管理方法,更获得了普遍的关注．使用严格的数学模型来描述由端系统和网关组成的系统,并进行队列管理性能分析,提出一种采用快速广义预测控制的RED控制器（FGPC—RED控制器）,进行网络拥塞控制的研究．介绍了系统的结构及系统的辨识,并通过仿真证明了FGPC算法在路由队列管理中应用的可行性,可以有效控制队列长度,避免路由拥塞及减小往返延迟。