一种基于双线性对的可验证无证书环签密方案

基于无证书密码体制,提出了一种可验证的环签密方案模型,并给出了基于双线性对的具体方案。该方案能够使消息发送者以匿名的方式发送消息,并可同时实现保密性和认证性两种功能。此外,在需要证实签密人身份时,能够公开验证其身份。在随机预言模型下证明了该方案可以抵抗自适应选择密文攻击。     

基于遗传算法的水下智能机器人避碰行为学习

智能机器人行为学习可以看成是从感知空间到动作空间中寻找一种映射文中采用遗传算法来实现寻找一种最佳映射,使机器人具有较好的避磁能力,把机器人旋转角和平移距离分别划分成７个等级和４个等级,每一个等级看成机器人的一种行为,把机器人发生碰撞之前所走的路径长度作适度函数,通过遗传算法中的选择,交叉和变异等操作机器人学会避碰行为,在文中的最后给出了仿真的实验结果。     

人脸识别中适合于小样本情况下的监督化拉普拉斯判别分析

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯判别分析,算法在考虑非局部散度和局部散度时考虑了样本的类别信息;通过丢弃总体拉普拉斯散度矩阵的零空间,并将类内拉普拉斯散度矩阵投影到总体拉普拉斯散度矩阵的主空间中,然后在该空间中进行特征问题的求解,从而避免了小样本问题.通过理论分析,该算法没有任何判别信息损失,同时在计算上效率也较高.在人脸识别上的实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于强化学习的智能机器人避碰方法研究

本文采用强化学习方法实现了智能机器人的避碰行为学习．文中首先介绍了强化学习 原理,讨论了采用神经网络实现强化学习系统的方法,然后对具有强化学习机制的智能机器 人避碰行为学习系统进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析．     

随机博弈框架下的多agent强化学习方法综述

多agent学习是在随机博弈的框架下,研究多个智能体间通过自学习掌握交互技巧的问题.单agent强化学习方法研究的成功,对策论本身牢固的数学基础以及在复杂任务环境中广阔的应用前景,使得多agent强化学习成为目前机器学习研究领域的一个重要课题.首先介绍了多agent系统随机博弈中基本概念的形式定义;然后介绍了随机博弈和重复博弈中学习算法的研究以及其他相关工作;最后结合近年来的发展,综述了多agent学习在电子商务、机器人以及军事等方面的应用研究,并介绍了仍存在的问题和未来的研究方向.     

SP2000高速录像数据处理系统

本文首先介绍了“ＳＰ２０００运动分析系统”（简称ＳＰ２０００）的功能，以及该系统在火炮弹道初始段姿态测量中的应用和应用中存在的问题，然后提出了作者研制的“ＳＰ２０００高速录像数据处理系统”结构和功能。该系统由微机通过ＲＳ－２３２Ｃ串行口对ＳＰ２０００进行控制，并自动进行高速录像数据的采集、处理、显示和打印，从而计算出炮弹运动的坐标、速度、加速度、转速、姿态角和下沉角，以及扩散型目标的尺寸等参数。此外，该系统还可以应用在对高速运动物体进行分析的其它领域。     

传感网中以能量为中心的部分网络编码方案

提出了一种以能量为中心、基于事件驱动,适用于传感网的部分网络编码方案,满足部分节点参与网络编码情况下的高效率、低功耗信息传输.该方案根据传感网中节点的异构性和事件驱动方式的不同,将编码节点分成业务编码节点和能力编码节点,增加了网络编码的鲁棒性,提高了网络编码的效率.仿真结果表明,该方案在能耗、网络吞吐量以及传输延迟方面较传统网络编码方案更优越.     

一种基于D-S证据理论的P2P信任模型

基于D-S证据理论的信任模型不能合成证据信息。为此,采用重新分配冲突概率与引入权重系数的策略,提出一种改进的D-S证据合成规则IDSECR,并将其用于P2P网络的信任建模,建立一种基于D-S证据理论的P2P信任模型,解决传统信任模型无法处理冲突程度高而引起的信任度计算不准确问题。仿真实验结果表明,在恶意节点攻击的情况下,该模型具有较高的交易成功率。     

一种基于SoPC技术的iLBC语音编解码器设计实现

基于VoIP技术的语音通信发展迅速,单芯片VoIP处理器的设计方法成为当前的研究热点.iLBC作为专为窄带通信而设计的VoIP语音编解码器,可以在丢包率和延迟较高的网络环境中保持良好的语音通话质量,具有广泛的应用前景.传统的基于DSP处理器实现方法具有芯片面积大、功耗高等缺点,难以满足VoIP系统集成度高、低功耗和易于升级等需求.本文提出了一种基于SoPC技术的iLBC语音编解码器实现方案,并对自相关计算算法进行了并行计算硬件IP核设计,提高了系统的集成度、计算性能和可扩展性.理论分析和实验结果表明并行自相关计算结构有效减少了访存次数,可以获得接近30的加速比.     

一种应用图论方法管理可重构资源的策略

可重构硬件资源的管理是可重构操作系统的一个首要任务。提出了一种基于图论技术的管理空闲资源的UPFS算法。其核心思想是将FPGA的空闲区域映射成无向图,在无向图中运用部接矩阵和方向矢量交角等概念,求解最大回路和通路,最终找到满足条件的最大空闲矩形集。仿真实验表明,UPFS算法与已有算法相比,能有效减少系统资源浪费,降低系统硬件布局时间,是可行的管理策略。