结合PVT模拟和排队模型的系统级主存性能分析

由于主存系统的性能受到多种因素的影响,现有方法不能快速地得到可靠的分析结果,从而影响芯片质量和上市时机.为解决此问题,提出将带时序的程序员视图(PVT)模拟和排队论相结合的方法--ComPQ.首先从PVT模拟中提取与访存相关的系统级实时参数,然后将主存系统抽象为非抢占优先的M/G/1排队模型,再结合实时参数进行性能分析,得到平均访存延迟结果.由于PVT的建模和模拟代价小,从中得到的实时参数弥补了静态理论分析的不足;同时,排队论也提高了纯PVT模拟的精度.实验结果表明,ComPQ与周期精确级模拟相比平均误差为6. 38%,最后用主存系统设计空间探索的实例验证了ComPQ的有效性.     

改进的排队系统三阶段法及其仿真

通过对M/M/C/N/∞排队模型下机场排队场景的分析,提出运用三阶段法仿真策略设计仿真系统时,用于处理由于附加条件限制使B类事件变为C类事件的规则,同时对已有的三阶段仿真流程进行改进,使三阶段法仿真描述更加清晰,设计更容易。利用C#.NET和LINQ（Language IntegratedQuery）语言实现该三阶段法排队仿真系统,将TPA排队仿真系统中参数设置成track≥1,queue≥1,就可以输出任何M/M/C/N/∞排队系统的仿真结果,最后对仿真结果进行简单的分析。     

图像复杂度描述方法研究

为了更好地对图像的复杂程度进行描述,先从组成论的角度对传统复杂度的描述方法进行了讨论,并将其引入用于描述图像的复杂度,试图找到一种适合于图像的复杂度描述方法。该文首先讨论了组成论中复杂度的计算方法,并分析了其局限和不足;然后在此基础上,针对图像的特殊性提出从灰度级的出现情况、灰度的空间分布情况、目标对象的出现情况等3个方面,借助信息熵、纹理、边缘等相关因子来描述图像的复杂程度;最后,针对不同复杂程度的遥感图像进行了实验。实验结果表明,该描述方法可以反映出图像的整体复杂程度,并可用于不同图像复杂度的定性和定量比较。     

基于小波核SVM的水声信道盲均衡算法

推导并提出了一种快速收敛的基于小波核支持向量机的恒模盲均衡器(WSVM-CMBE)。该方法以支持向量机为框架,利用信号的恒模特性构造代价函数,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子。通过水声信道仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机恒模盲均衡器(SVM-CMBE)进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

一种基于身份的N-R消息恢复盲签名方案

消息恢复签名方案因其具有消息恢复能力而具有特殊的意义,本文在基于身份的公钥密码体制的基础上,提出了一种基于身份的消息恢复盲签名方案。本文最后证明了该方案的正确性,并进行了效率和安全性分析。     

针对栅格地图的快速鲁棒盲水印算法

为解决大数据量栅格地图的版权保护问题,提出一种快速、鲁棒的水印算法。该算法基于分块思想将水印嵌入到傅立叶频域的半圆形区域。在提取水印时,先进行预处理校正,再利用邻域均值法将大幅面图像的频谱图映射成为标准大小的频谱图,既做到了盲提取,又解决了分块嵌入与全图提取带来的问题。实验表明该算法占用内存小、运行效率高,对裁剪、旋转、对比度和亮度变化等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于集员滤波的双归一化数据重用盲均衡算法

数据重用可以有效地加快盲均衡算法的收敛速度,但会带来噪声放大的问题。针对这种情况,该文将数据重用方法应用到基于实虚部分开处理的改进常模盲均衡算法中,采用集员滤波克服应用数据重用时引起的噪声放大问题,推导出一种收敛速度较快的盲均衡算法。实验仿真表明,该算法具有较快的收敛速度,适用于短时信号处理。     

一种新的具有双重性质的盲代理签名方案

基于Nyberg—Rueppel消息恢复盲签名的特点,提出一种新的盲代理签名方案。该签名克服了一个盲代理签名只能代表一个原始签名人的局限性。该方案把盲代理签名和代理多重签名结合在一起,使其具有双重性质。     

一种基于椭圆曲线的多级代理盲多重签名方案

该文设计了一种新的基于椭圆曲线密码体制的多级代理盲多重签名方案,该方案允许m个原始签名人共同将自己的权力委托给1级代理人,1级代理人在许可范围内继续逐级授权。而且该方案通过盲签名实现了签名的匿名性和不可追踪性。在此数字签名的基础上,采用了椭圆曲线的签名和验证方式,极大的提高了方案的安全性和实现速度。     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。