一种伪随机性较好的二值混沌序列生成算法

利用Logistic混沌系统生成混沌序列,给出一种二值序列的生成方法,然后对其性能进行了分析,并和其他方法进行了比较。实验表明这种方法生成的二值序列具有很好的伪随机性以及相关性。把这种方法产生的二值序列用在图像加密中,得到了较好的结果。     

多特征融合的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。     

基于GH-PKC体制的盲签名方案

GH-PKC是一种新的基于GF(q)上三级线性反馈移位寄存器序列的公钥密码体制。其安全性基于有限域GF(q3)上的离散对数困难问题,但运算却在有限域GF(q)中进行。文中给出了一种新的基于GH-PKC的类ELGamal数字签名算法,并在此基础上构建了基于GH-PKC的盲签名方案,其安全性等价于解GF(q3)上离散对数困难问题,但是传输的数据量只有传统方案的1/3。     

基于混沌序列和扫描模式的视频加密算法的研究

提出了一种新的基于混沌序列和扫描模式的视频序列加密算法.该算法利用扫描模式通过对二维存储空间的不同访问方法来产生非常大的扫描路径或空间填充曲线,并使用正规语言来确定扫描模式.视频加密的过程通过求解视频序列中的相邻帧之间的差值矩阵,然后压缩该差值矩阵,最后再用扫描模式和混沌序列对该差值矩阵进行加密.基于混沌序列和扫描模式的置换和替代操作,组合成了具有良好密码特性的非线性耦合结构,而且在每次迭代过程中使用了密钥的融合操作,提高了加密算法的安全性.实验以Tennis等标准视频序列进行仿真,结果表明,该算法具有良好的加密安全性和效率.     

逆M序列在机抖激光陀螺消除动态闭锁中的应用

对逆M序列在消除激光陀螺动态闭锁误差中的应用进行了研究和验证.目前多采用M序列对抖动的幅度进行调制来消除激光陀螺动态闭锁误差,而逆M序列与M序列相比不仅满足注入到激光陀螺抖动中的要求,且比M序列有其性质等方面优势.通过理论分析及M序列和逆M序列在消除机抖激光陀螺动态闭锁中实验中的应用对比,实验数据表明逆M序列在消除动态闭锁中的作用要优于M序列.     

UML2.0顺序图的形式化研究

在UML2.0规范中顺序图的语义仍然是以自然语言的形式描述的,为实现对顺序图的自动化分析和验证,必须为顺序图定义一种形式化的语义模型.为此首先给出了UML顺序图的一种符合BNF范式的形式化语法,然后为该语法中的非终止符定义转换规则,将UML顺序图中的基本动作转换为加标Petri网组件,最后定义了各种合成操作,利用这些合成操作可以将UML顺序图的加标Petri网组件转换为加标Petni网.     

Link-16数据链抗干扰性能分析与仿真

在部队通信服务问题的研究中,数据链仿真是数据链武器装备论证的重要研究内容和方法,对军队数据链建设具有重要意义.以美军现役战术数据链Link-16为背景,比较分析了数据链系统的四类信息传输方式,为提高抗干扰性能,介绍了主要的抗干扰技术.利用Simulink软件对数据链系统建立了链路仿真平台,重点构建了直序扩频模块和跳频模块,对在加性高斯白噪声和莱斯衰落影响下的信号传输进行了仿真并进行了抗干扰性能分析.通过仿真与分析可以看出,RS编码、直序扩频、跳频等技术保证了Link-16数据链的高抗干扰性能,使其满足军用通信要求.     

一种基于模糊聚类的构造进化树方法

各种生物之间的进化史可以通过构建进化树来讨论,因此进化树的研究成了一个研究热点。提出将利用DNA序列的4D表示所得相似矩阵视为模糊矩阵,再利用最大树法来构建进化树的方法。该方法不需要多序列比对,计算简单,实验验证了该方法的有效性。     

基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型。通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列。     

基于变步长量化的安全图像隐写

图像隐写通过将信息隐藏在载体图像中进行秘密传送,实现隐蔽通信.提出了VSQS图像隐写算法,利用密钥控制生成高斯序列并取整,用于对经伪随机排列后的图像像素进行变步长量化,根据量化像素与秘密信息之间的关系来修改像素,实现信息的嵌入.同时给出了该算法的一种扩展(称为TLQS隐写).实验结果表明,VSQS和TLQS图像隐写可提供较大的隐藏容量,并能抵抗几种常见的隐写分析方法.