可重构线性反馈移位寄存器设计

线性反馈移位寄存器是序列密码的重要组成部分,介绍了一种可重构线性反馈移位寄存器的设计.根据需要,它可以被配置成为GF(2),GF(28),GF(216)或GF(232)域上一定长度范围内的任意一个线性反馈移位寄存器.该可重构线性反馈移位寄存器原型已在Altera公司的EP2S60F1020C5 FPGA上实现,最高可工作在100 MHz时钟下.试验结果表明:该可重构线性反馈移位寄存器占用硬件资源少,性能稳定.     

LFSR加密新算法的研究与FPGA实现

提出了一种改进的线性反馈移位寄存器结构的安全加密模型,利用移位寄存器的灵活性高和成本低的特点结合FPGA器件的高速度和可重构的性能,从而使系统达到低成本、可实时配置算法文件和重组安全策略的目的,并详细论述了该模型的改进后的线性反馈移位寄存器加密算法的加密原理,然后介绍了该算法的FPGA实现及可重构技术,最后,通过对改进算法的加密时序图的分析和总体性能的评估,证明了该算法在保证安全性能的基础上具有很好的成本优势和可重构性。     

基于流密码的可适配反馈移位寄存器指令

在对A5,Grain,Trivium等34种流密码算法结构进行分析的基础上,研究算法中线性和非线性反馈移位寄存器的结构特征,总结其相应操作。构造专用的反馈移位寄存器配置指令和操作指令,通过配置可灵活实现多种结构的反馈移位寄存器及其组合,并完成相应操作。设计实现支持其执行的硬件单元,可作为专用流密码微处理器的核心功能单元。     

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。     

基于FPGA的动态可重构体系结构研究

提出了一种基于FPGA的动态可重构系统的设计方案。该系统以协处理器的形式与LEON2通用处理器构成主/协处理器结构，并通过寄存器与网络来保存和传递数据流和配置流，实现了二者的优势互补。以具体实验对该方案进行了验证。     

一类混沌序列线性复杂度的分析

针对传统密码学中由线性移位寄存器生成的序列在统计特性上的不足,提出一种基于混沌的序列密码生成方法,并在有限精度实现时引入Legendre扰动序列使得输出具有良好的统计特性。用B-M算法对其进行线性复杂度分析,并与等效的线性反馈移位寄存器的复杂度进行比较,结果显示该混沌序列具有良好的非线性特性,保密性好且软件实现简单。     

基于数乘移位寄存器随机滤波的压缩感知

针对随机滤波产生的测量矩阵中行向量间相关性大,重构效果不理想的问题,提出了一种数乘移位寄存器随机滤波问方法.利用数乘移位寄存器反馈线上存有固定值的乘法器,改变了测量矩阵单调循环的结构,减小了行向量之间相关性.分析了数乘移位寄存器随机滤波在一维稀疏信号、二维图像中的重构效果.仿真结果表明,数乘移位寄存器随机滤波具有良好的重构效果,且优于传统随机滤波和部分Hadamard矩阵、Gaussian矩阵.     

基于m序列的可重构线性反馈移位寄存器研究

现今,m序列通常用线性反馈移位寄存器（LFSR）来产生,但产生的序列单一,且其串行的产生方式使得序列的产生速率随码序列周期的增大而成线性增大的趋势。文章分析了线性反馈寄存器的特征多项式,在电路中加入寄存器组,提出了一种改进型线性反馈移位寄存器结构。改进后的电路实现各级寄存器并行输出数据,克服了传统线性反馈移位寄存器产生m序列的速度受字长制约的限制,且电路可以重构特征多项式的系数因子产生多种序列。最后,以周期为15的m序列为例对电路进行了仿真和验证,实验结果表明序列产生速率提高了N／2倍（N为寄存器级数）。     

Cache结构的低功耗可重构技术研究

在分析Cache性能的基础上介绍了当前低功耗Cache的设计方法,提出了一种可重构Cache模型和动态可重构算法。Cache模型能够在程序运行过程中改变相联度和大小,动态可重构算法能够在运行时针对不同的应用程序对可重构Cache进行配置。通过对Cache的动态配置,不仅可以提高Cache命中率,还能够有效降低处理器的功耗。     

流水线配置技术在可重构处理器中的应用

提出一种应用于可重构处理器中的流水线配置技术,能够有效减低配置时间,提高应用程序的执行速度。可重构处理器包括通用处理器和一个粗颗粒度的可重构阵列。可重构阵列将处理应用中占据大量执行时间的循环,这些循环将被分解为不同的行在阵列上以流水线的方式执行。该技术在FPGA验证系统上得到了验证。验证的应用包括H.264基准中的整数离散余弦变换和运动估计。相比传统的可重构处理器PipeRench, MorphoSys以及TI的DSP TMS320DM642有大约3.5倍的性能提升。     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于MDA的构件开发方法的研究

在对目前构件技术研究的现状进行分析的基础上,详细讨论了MDA（Model-Driven Architecture）方法产生的背景及其涉及的核心技术,论述了MDA对软件开发产生的深远意义,提出了一种基于MDA的构件开发方法MDAC,并从不同的层次分析了MDAC方法的体系结构,主要包括模型分类、构件建模框架、模型转换实现、构件开发过程、建模工具等内容。     

基于上下文感知计算的智能门户研究

针对现代企业门户个性化、智能化的需求,将语义Web技术、上下文感知技术与门户技术结合起来,设计了一个可用于建立智能门户系统的上下文感知的模型视图控制器 (MVC)框架CA-MVC.通过分析MVC模式的特点,定义了时序上下文本体,并详细阐述了上下文服务器中上下文获取模块、上下文推理模块以及上下文服务模块的功能.最后,结合在工作流门户系统中的应用,满足了通过门户为用户提供智能服务的需求.     

基于Google Earth的增值服务研究

介绍基于Google Earth应用系统开发的基础知识和模式,分析了Google Earth增值业务架构,提出了基于J2EE的KMLServer增值服务器框架,并给出了一个KML Server应用范例。     

基于GPU的几何体实例化研究

在视频游戏中大量物体需要渲染的情况下,如何提高渲染速度成为了一个越来越富有挑战性的工作.对基于GPU的几何体实例化方法提高渲染速度的原理进行了研究.在分析比较当前已知的几种实现方法的基础上,着重研究了其中的静态批次和顶点常量方法,并在OGRE平台上作了性能测试实验,对该方法在提高渲染速度方面的效果进行了对比性验证.     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.