2006, 28(8): 1530-1532.
刊出日期：2006-08-19
Whitenoise是由BSB Utilities公司提出的一个序列密码算法。Wu在2003年8月巧妙地给出了破译Whitenoise算法的一个解方程组方法。该文对Wu的破译算法进行了深入分析, 证明了Wu方法的两个基本假设是错误的, 因而Wu的方法不可能求出正确密钥。此外, 该文还对Wu的破译方法进行了改进, 给出了求解Whitenoise密码的秘密整数和秘密素数的方法, 并给出了对Whitenoise密码的一个预测攻击方法, 利用该方法可由其前80445个乱数求出其任一时刻的乱数。此外, 该文还给出了求出其全部秘密要素的一个思路。
2004, 26(10): 1620-1625.
刊出日期：2004-10-19
关键词:
信息隐藏; 数字水印; LU分解
该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵，再进行LU分解，通过量化函数进行数字水印的嵌入，恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。
2013, 35(9): 2234-2239.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527
刊出日期：2013-09-19
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题，该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题，并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件，同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性，从而有效地保证了算法的重建性能，提升了算法的定位精度。实验结果表明，基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法，目标的定位精度得到了较大地提升。
2010, 32(8): 2019-2022.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401
刊出日期：2010-08-19
矩阵方程的快速求解是矩量法计算电大问题的关键，LU分解是求解线性方程组的有效方法。该文详细地分析了Doolittle LU分解过程，基于分解过程的特点，在MPI(Message-Passing interface) 并行环境下，提出了按直角式循环对进程进行任务分配的并行求解方法。实验证明该方法可以有效地减少进程间数据通信量，从而加快计算速度。
1988, 10(2): 127-136.
刊出日期：1988-03-19
关键词:
电磁导弹; 频谱渐近条件; 瞬态场
本文发展了T.T.Wu教授(1985)提出的电磁导弹理论,总结出能产生电磁导弹效应的激励信号频谱渐近条件,提出了几种可能的电磁导弹系统。
2006, 28(1): 151-153.
刊出日期：2006-01-19
关键词:
认证加密;签名;公开验证;机密性
该文对可转变认证加密进行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的问题，分别给出了这两个方案的改进方案，很好地解决了认证加密方案的公开验证问题。
1990, 12(6): 584-592.
刊出日期：1990-11-19
关键词:
正交变换; 离散哈脱莱变换; 分离基算法
Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了长度为2m的分离基2/4哈脱莱变换算法。本文将分离基算法推广到长度为pm的哈脱莱变换,并证明基p2算法实乘次数比基p算法少,而基p/p2算法实乘次数比前两者都少。作为例子,给出了长度为N=3m的基3/9哈脱莱变换快速算法和流图。
2003, 25(10): 1321-1326.
刊出日期：2003-10-19
贝叶斯网络是一种不确定性知识的推理和描述技术,针对遥感数据的复杂性和不确定性,该文提出了一种基于贝叶斯网络模型的遥感数据推理和描述技术。文中利用 2002年春季中-日亚洲沙尘暴项目的土地利用数据(LU),沙尘监测数据(TSP),卫星 AVHRR时间序列 LST/Albedo数据,采用贝叶斯网络模型进行了知识描述和信息推理预测实验,取得了较好的效果。
2019, 41(4): 845-850.
doi: 10.11999/JEIT180562
刊出日期：2019-04-01
为实现电磁计算的安全可靠和自主可控，该文基于“天河二号”国产众核超级计算机平台，开展大规模并行矩量法(MoM)的开发工作。为减轻大规模并行计算时计算机集群的通信压力以及加速矩量法积分方程求解，通过分析矩量法电场积分方程离散生成的矩阵具有对角占优特性，提出一种新型LU分解算法，即对角块矩阵选主元LU分解(BDPLU)算法，该算法减少了panel列分解的计算量，更重要的是，完全消除了选主元过程的MPI通信开销。利用BDPLU算法，并行矩量法突破了6×105 CPU核并行规模，这是目前在国产超级计算平台上实现的最大规模的并行矩量法计算，其矩阵求解并行效率可达51.95%。数值结果表明，并行矩量法可准确高效地在国产超级计算平台上解决大规模电磁问题。
2017, 39(5): 1261-1265.
doi: 10.11999/JEIT160651
刊出日期：2017-05-19
基于拉格朗日乘子法，该文提出一种2维修正离散傅里叶变换调制滤波器组的迭代设计方法。在每次迭代中，原型滤波器的设计描述成一个约束为2次函数的2次规划问题。引入拉格朗日乘子法将问题转化为无约束的优化问题，通过求解线性矩阵方程得到优化问题的解。针对矩阵方程中的系数矩阵的特点，运用块LU分解，显著降低了运算复杂度。仿真实验表明，与现有的设计方法相比，该文方法设计得到的2维修正离散傅里叶变换调制滤波器组的重构误差和阻带衰减均有较大的改善。
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