基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

具有解耦的双线性自适应控制算法

本文对一类多变量双线性系统，用修改量小二乘辨识方法，建立了自适应解耦控制逄法，分析了该算法的收敛性和稳定性。     

双线性系统参数估计的一种新方法——富里叶级数方法

本文提出了一种用富里叶级数来估计双线性系统模型中的未知参数的方法。通过把模型中的变量展开成富里叶级数,可以把原来的由微分方程所表示的输入输出模型转化成一个包含待定参数的代数方程,进而利用最小二乘法得到参数的估计值。给出的例子表明用这种方法所得到的参数估计有满意的精度。     

Stability analysis for discrete linear systems with state saturation by a saturation-dependent Lyapunov functional

This paper concerns the stability analysis problem of discrete linear systems with state saturation using a saturation-dependent Lyapunov functional.We introduce a free matrix characterized by the sum of the absolute value of each elements for each row less than 1,which makes the state with saturation constraint reside in a convex polyhedron.A saturation-dependent Lyapunov functional is then designed to obtain a sufficient condition for such systems to be globally asymptotically stable.Based on this stability criterion,the state feedback control law synthesis problem is also studied.The obtained results are formulated in terms of bilinear matrix inequalities that can be solved by the presented iterative linear matrix inequality algorithm.Two numerical examples are used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于身份的一次性盲公钥方案

在现有方案的基础上,通过分析超椭圆曲线双线性对和基于身份的特点,给出了一个改进的基于身份的一次性盲公钥方案。该方案由用户和可信中心共同完成用户密钥的生成,克服了密钥托管问题,避免了由可信中心进行密钥管理所产生的安全隐患。新构造的方案能够抵抗伪造性攻击,具有不可欺骗性,又保证了一次性盲公钥的独立性,是安全可靠的。而且方案中用户在通讯时可以使用不同的公钥,解决了Internet通信中的匿名认证问题,实现了用户隐私的有效保护。     

一种基于EPID的安全OA系统

文章对OA系统中存在的安全问题进行了讨论,引人了一种新的基于远程匿名身份认证EPID模式,它能通过保存设备拥有者私密信息的硬件设施进行身份鉴定。一个嵌入EPID私密的硬件设备可以向远程机构证实它的有效性,而不必暴露自己的身份和其他私密信息。可以撤消一个签名的EPID私钥,即使不知道密钥的身份。同时,把EPID和其它的一些方法进行了对比。     

基于FPGA的实时视频缩放算法设计实现

通过权衡几种线性插值算法的显示效果和硬件可实现性,选择用双线性插值算法实现视频缩放,并在FPGA平台上以RAM_FIFO架构作为该算法硬件实现的核心思想,设计主要包括数据缓存模块、系数产生模块以及整体控制模块。结果表明,该设计能够实现任意比例缩放,系统频率高,实时性好,缩放后显示清晰稳定,能够满足实际工程的应用要求。     

标准模型下广义指定验证者签密

针对现实中签名的安全问题,提出了基于Waters技术的标准模型下安全的广义指定验证者签密方案。签密能够在一个逻辑步骤内同时完成加密和签名的功能。在广义指定验证者签名中,签名持有者即其拥有签名者的签名,能够确认一个指定验证者使其拥有这个签名,而指定验证者不能转移这种认定给其他任何人,仅指定的验证者能够验证签名的存在性。该方案通过广义指定验证者和签密的结合,消除了签名者和签名持有者在签名传输时所需的安全通道。在计算性线性Diffie-Hellman问题假设下,该方案被证明是安全的。和现有的方案相比,所提方案具有较高的计算效率。     

平台漂移测试系统中PSD非线性修正算法研究

针对平台动态漂移测试人工操作误差大、自动化程度低的问题,设计了基于位置敏感探测器PSD的平台动态漂移自动化测试系统。针对PSD非线性对平台漂移测试系统测量范围和测量精度的影响,提出一种新算法。该算法首先利用双线性插值对PSD的非线性误差进行修正,然后用BP神经网络非线性逼近特性进一步修正,最终得到修正值。将其应用于平台漂移测试,试验结果表明,该方法能有效消除非线性的影响,使PSD的B区(边缘区域)获得了A区(中央区域)近似的线性度,扩大了测量范围,同时测量精度达到了平台漂移测试的精度要求。     

基于双线性对的k-匿名隐私保护方案研究

针对移动互联网环境下位置服务的隐私保护问题,基于双线性对性质和k-匿名的思想,提出了一个高服务质量的隐私增强方案。通过终端在欧几里得距离环形区域内均匀生成2k个虚假位置,利用位置熵、位置分散度和地图背景信息从中筛选出k-1个虚假位置,进而达到更优的k-匿名效果。通过安全性分析,本方案不仅满足隐私性、匿名性、不可伪造性等安全特性,而且能够抗查询服务追踪攻击;仿真实验表明,本方案虚假位置节点选取具有更优的均匀度,同时在假节点生成和选取效率也有所提高。