一种基于伪随机序列水印的二维倒谱域图像水印算法

将二维倒暗变换引入到图像水印算法，提出了一种新的倒谱域数字图像水印算法，该算法将一伪随机序列作为水印嵌入到宿主图像的二维倒谱系数中．水印检测不需要原始图像．计算机仿真结果表明所提方法满足水印的不可感知性．且可抵抗多种水印攻击．如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波以及其他图像处理操作等．     

基于改进的广义Henon映射和人眼视觉模型的小波树结构域数字水印算法

利用改进广义的Henon映射,结合人眼视觉模型,在数字图像的小波树结构域下,进行数字水印的嵌入和提取。试验表明,这种水印嵌入算法,能在保证不可见性的基础上,较好地对数字图像进行加密,对噪声攻击、压缩攻击和剪切攻击都有很好的抵抗性。     

复非零均值乘性和复加性噪声中复谐波的循环估计量性？…

从通信和探测系统需要的频率估计出发，文中研究了复值乘性与复值加性随机噪声中复谐波的恢复问题，表明循环均值可用在有色的且具有任意分布的复值乘性与复值加性随机噪声中进行谐波的恢复。对于非零均值乘性噪声情形分析了循环估计量的性能，证明了循环估计量与一定意义下的最小二乘估计量渐近等价，并给出了循环估计量的大样本方差表达式。模拟结果验证了大样本的性能分析。     

相关乘性和加性噪声共存背景下的谐波恢复

针对零均值乘性噪声和加性噪声共存、并且乘性噪声之间相关,乘性噪声和加性噪声之间也相关的噪声背景下的谐波频率估计问题,先用噪声互可混的概念来体现多个噪声之间的相关关系,并在此基础上提出了一种四阶时间平均多矩谱方法。该方法能够有效地估计出观测信号中的谐波频率,并且无需限制噪声的颜色和分布。仿真实验验证了该算法的正确性。     

相关乘性和加性噪声共存背景下的谐波恢复

针对零均值乘性噪声和加性噪声共存、并且乘性噪声之间相关，乘性噪声和加性噪声之间也相关的噪声背景下的谐波频率估计问题，先用噪声互可混的概念来体现多个噪声之间的相关关系，并在此基础上提出了一种四阶时间平均多矩谱方法。该方法能够有效地估计出观测信号中的谐波频率，并且无需限制噪声的颜色和分布。仿真实验验证了该算法的正确性。     

基于小波树的数字图像水印技术

基于限定的重要小波树提出了一个数字图像水印的算法,该算法针对水印置乱、嵌入子带的选取、子带阈值的计算、限定的重要小波树的构造、水印的嵌入和提取都给出了相应的策略.实验证明算法对常用的图像处理攻击如JPEG压缩、低通滤波、剪切、加噪等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性.     

基于小波树的数字图像水印技术

基于限定的重要小波树提出了一个数字图像水印的算法，该算法针对水印置乱、嵌入子带的选取、子带阈值的计算、限定的重要小波树的构造、水印的嵌入和提取都给出了相应的策略．实验证明算法对常用的图像处理攻击如JPEG压缩、低通滤波、剪切、加噪等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性．     

几类编码环节的旋转性分析

对杂凑函数的攻击中,旋转分析（rotational analysis）是比较新的一种攻击方法,这种方法通过考虑输入为旋转对时,输出的旋转性来攻击算法.旋转分析现已应用于对ARX类型的杂凑函数和SHA-3算法的攻击中.文章分析了多个模加运算、模加常数、线性变换和彷射变换等典型编码环节的旋转性,给出了这几种编码环节的旋转性概率,为进一步研究旋转分析提供了基础.     

解决LDPC码准线性编码复杂度的贪婪置换算法

基于控制电路的有限状态机跳变故障模型,文章提出椭圆曲线点乘的一种新故障攻击方法。利用该攻击方法,对带点检测防御能力的二进制NAF型椭圆曲线点乘算法进行了理论分析与攻击,并给出攻击算法。与符号改变故障攻击方法相比,该方法产生的故障亦在原曲线上,且通过增加预计算,提高了攻击效率。最后,分析了该方法的可行性及防御对策。     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。     

随机相位信号检测概率的递推算法

随机相位信号加窄带高斯噪声包络的概率密度函数服从广义瑞利分布,其检测性能用检测概率来度量．导出了该检测概率的无穷级数形式的计算公式;研究并得到了简明的递推算法;用该递推算法公式计算了以虚警概率和信噪比为参量的检测概率部分结果并图示．     

基于维特比算法和最小均方算法的自适应判决反馈均衡性能比较

对AWGN信道下具有串扰的通信系统进行了基于维特比算法和最小均方算法(LMS)自适应判决反馈均衡的计算机仿真.然后对它们的性能曲线进行了分析,得出基于维特比的最大似然估计法(MLSE)在对抗码间串扰时要优于基于LMS算法的自适应反馈均衡法的结论.     

复杂噪声背景中二维谐波恢复的循环小波累积量方法

讨论一种新的复杂噪声背景下的二维谐波恢复方法。循环统计量方法基于傅立叶变换,为了解决循环统计量方法分辨率低的缺陷,提出了基于循环小波累积量的新方法,利用小波的灵活性,通过一个可调参数可以改善算法的性能。最后仿真试验验证了本文所提算法的有效性。     

混合噪声下移动受限水声传感器网络自定位算法

现有的水声传感器网络定位算法需要信标节点辅助定位,测距噪声服从高斯分布,定位成本高,精度低,对此,提出一种混合测距噪声下基于最大后验概率的自定位算法. 首先对受限移动节点的移动模式进行建模以获取节点位置的先验信息,测量节点间距离并基于加性和乘性混合噪声构建似然函数,在贝叶斯框架下将节点位置的先验与似然信息进行融合,通过最大化后验概率得到定位目标函数;然后利用BFGS拟牛顿法对目标函数进行优化求解. 仿真结果表明,相比同类定位方法,所提方法无需信标节点,定位精度高,收敛速度快,且对测距噪声的变化具有鲁棒性.     

稀疏信号的参数分析

对于服从广义高斯分布(Generalized Gaussian distribution,GGD)的稀疏信号进行了参数分析.首先给出了广义高斯分布信号的一些性质,通过对信号等高线的分析,导出了计算稀疏性参数的公式,通过该公式的计算可以得到,对Laplace信号稀疏性参数为1,对Gauss信号为2.参照Laplace信号和Gauss信号,对于给定的服从广义高斯分布的信号,通过稀疏度量的计算可以直观地知道它究竟多么稀疏.实例表明只有当信号充分稀疏时才能通过稀疏表示方法实现欠定盲源分离.     

广义高斯分布随机变量的仿真

具有指定分布的随了列的计算机仿真算法主要有3种,文中概述了3种仿真算法的基础上,使用最近提出的第三种方法,即SDE法,讨论了产生具有指定概率分布的生成,理论和伪真结果表明该算法产生广义高斯随机序列十分简单和有效。     

一种基于无约束最优化的多用户检测算法

在码分多址（CDMA）系统中提出了一种基于无约束最优化的近最大似然多用户检测算法。最大似然检测算法可以看成是一个具有约束条件的组合优化问题,所提出的算法通过放松这个组合优化问题的约束条件,将最大似然检测算法转化成为一个无约束最优化问题,并利用无约束最优化问题的解来近似得到最大似然解。数值结果显示：无论在加性高斯白噪声信道（AWGN）下,还是在随机时变多径信道下,该算法都与最大似然检测的性能都十分接近,同时其复杂度在用户数比较大时仅与线性检测算法相当。     

小波域中的广义非局部平均去噪算法

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述．使用广义高斯分布对图像子带小波系数进行建模并估计广义高斯分布模型的参数,根据参数确定了非局部平均权值的广义表达式,在此基础上提出了一种基于广义高斯分布的小波域广义非局部平均去噪算法．仿真结果表明,相比小波域阈值去噪和小波域非局部平均去噪算法,该方法的峰值信噪比平均提高1.5～3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

BF粒子滤波算法在快速目标跟踪中应用的研究

为了对快速目标进行跟踪,在高斯加性白噪声的条件下(AGWN),文章把BF粒子滤波算法和迭代的Kalman滤波器方法结合起来对快速目标状态进行处理,状态估计用BF粒子滤波算法,能减小方差和运算量,同时用Kalman滤波器能提高跟踪精度和对目标状态的估计。仿真结果表明,文中所设计的快速和精确的BF算法能真正地解决快速目标跟踪问题。     

基于广义旋转不变性核函数的人脸识别

旋转不变性核函数广泛应用于人脸识别等各个领域,但抗噪能力并不理想。本研究引入广义旋转不变性核函数,在忽略分布的具体形式的前提下,将原始的非线性问题转化为线性问题,同时降低了参数估计的难度。广义高斯函数指数α是其峰值的主要决定因素,根据这一性质在旋转不变性核函数中引入指数r,通过控制指数r的变化来观察算法的识别率,然后再人为的给实验数据加上不同的高斯白噪音,以此来验证算法的抗噪能力。实验结果证明了这一方法的优越性,随着指数r的变化,识别率几乎成线性变化,而且总能找到最佳的r值,使得识别率达到最好,并且总优于旋转不变性核函数。在同等实验条件下,本方法大幅度的提高了抗噪声能力。