抵抗SPA攻击的分段Montgomery标量乘算法

基于Akishita在Montgomery形式椭圆曲线上计算双标量乘kP+lQ的思想,提出了一种计算三标量乘kP+lQ+tR的新算法,使运算量减少了约23%。在上述算法基础上提出一种椭圆曲线上分段计算标量乘bP的方法,通过预计算少量点,将计算bP转化为计算kP+lQ或kP+lQ+tR,并使用边信道原子化的方法使其可以抵抗简单能量分析(SPA)攻击。最后使用Magma在二进制域上对分段算法仿真,结果显示二分段算法计算速度最快,三分段算法其次,在效率上均比原始Montgomery算法提升很大。     

应用于多旋翼MAVs的姿态测量系统

应用一个三轴加速度计、三个单轴角速率陀螺和一个三轴磁强计等微机械惯性传感器,设计廉价轻量姿态测量系统,研究了姿态角推算算法。在以往的姿态测量系统中,陀螺偏差和动加速度的影响限制其应用。将角速度陀螺的误差作为状态量导入到系统,动加速度作为噪音项导入到观测方程中,然后利用扩展卡尔曼滤波器来构成姿态估计算法来降低误差。实际飞行中对比商用高精度传感器和多次室外飞行测试表明,设计的系统能够应于旋翼MAVs。     

基于跳数梯度的传感器网络节点距离测量

针对无线传感器网络节点距离测量精度问题,提出了一种基于平滑跳数梯度的间接测距方法DV-SHG(DV-hop with Smoothing Hop Gradient)。DV-SHG应用节点的邻居节点信息对跳数值和平均每跳距离进行修正以提高测距精度。理论分析及仿真结果表明,与DV-GNN(DV-hop with the Number of Gradient Neighbors)算法相比,在相同的计算和通信开销下,DV-SHG算法能获得较高的测距精度,在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的测距效果。     

意大利RIS-2K探地雷达数据解密及其快速可视化方法

RIS-2K探地雷达数据结构一直不公开,给利用RIS-2K雷达实测数据带来了极大的困难。为此,对RIS-2K探地雷达数据进行了分析与多方测试,基本摸清其数据结构,并编程实现了对RIS-2K探地雷达数据的读取。在常规可视化方法基础上,应用GPU并行技术实现了RIS-2K探地雷达数据快速可视化,有效解决了常规可视化速度慢及界面冻结问题,满足了对实测探地雷达资料进行实时处理解释工作的需要。试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

浅谈江西省政务信息网高清视频系统

随着江西省各级政府系统信息化建设的日益发展,现有的政务信息网视频会议系统陈旧落后,无法满足现阶段的工作要求。为满足各级党政机关的会议要求,引进最先进的网络高清视讯技术H.264,建设一套高清视频会议系统,具有重要意义。     

生成对抗网络研究综述

生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)于2014年被Lan等人提出,该生成式模型受到二人零和博弈的影响,通过生成器和判别器的相互比较而形成。凭借生成数据质量较好的优势,GAN已被广泛应用于各科研领域,如图像生成与修复、人脸识别等多个领域中,均有较好的表现。本文介绍了GAN的基本概念、代表性模型、主要应用领域等基础知识,将GAN与传统类型的算法进行了优劣比较,最后阐述了对GAN未来前景的看法。     

全极化SAR影像多特征分类的海岸线提取方法北大核心CSCD

快速准确地提取海岸线对研究海岸带和海岸带演变具有重要的意义。针对目前利用SAR影像提取海岸线的精度和自动化程度不能达到一个平衡这一问题,提出了一种结合多特征选择和随机森林分类算法的海岸线提取方法。并以高分三号(GF-3)全极化影像为研究数据,以黄河三角洲地区为研究区,成功提取了黄河三角洲地区的海岸线。该方法结果与OTSU阈值分割方法所提取的海岸线做了对比。结果显示,在40 m分析精度下,该方法海岸线提取结果质量均在90%以上,其提取结果光滑连续且精度可靠,优于直接阈值法提取的结果。     

基于卷积特征的非平衡人群密度估计方法

人群密度估计在智能监控领域具有重要的应用价值。大量理论和经验研究表明,基于数据驱动的深度神经网络往往优于传统的基于手工特征的方法。但是人群样本的数据规模很小,深层次的网络很难得到较优解。鉴于此,提出了3种解决方法:训练较浅的神经网络,使用预训练深度模型的全连接层特征和使用预训练深度模型的卷积-FV(Fisher Vector)特征。针对样本的不平衡性问题,提出了使用多个分类评估标准的解决方案。在标准数据集PETs2009上的实验结果表明,相比于现有的手工特征,卷积特征具有更好的效果。其次,相比于训练一个全新的卷积模型,基于迁移学习的深度卷积特征是更好的选择。另外,通过层数较少的深度模型获得的较低层特征的迁移性更好。     

联合正则化的矩阵分解推荐算法

推荐系统已成为一种解决信息过载和帮助用户决策的有效工具.当前的研究表明,结合社会关系的推荐模型能够提升推荐的性能.然而,已有的社会化推荐模型大都忽略了物品之间的关联关系对推荐性能的影响.针对此问题,提出一种度量物品之间关联程度的方法,并将其用于获取物品之间的关联关系.然后,将关联关系与社会关系相结合,提出一种基于联合正则化的矩阵分解推荐模型,并证明了联合正则化是一种加权的原子范数.最后,根据提出的模型构建了一种推荐算法CRMF.在4个真实数据集上的实验结果表明：与主流的推荐算法相比,该算法不仅可以缓解用户的冷启动问题,而且更能有效地预测不同类型用户的实际评分.     

折流旋转床吹脱含氨废水实验研究

应用折流式旋转床吹脱高浓度含氨废水,研究了在不同的工艺条件下,各工艺参数,如气液比、旋转填料床转速、温度等对含氨废水氨去除率的影响.研究表明:折流旋转填料床具有压降小、高传质性能,用于处理含氨废水能有效地提高氨去除率;在温度为23℃、pH为11左右,液体流量为60L/h、气体流量为160m2/h、转鼓转速为800 r/min的条件下,用旋转填料床处理含氨5 000mg/L废水的单程吹脱率可达82%;单元传质高度为36mm.