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De Bruijn序列的升元算法
朱士信
2000, 22(1): 68-72.  刊出日期:2000-01-19
关键词: 移位寄存器序列; de Bruijn序列; 循环圈
本文给出一种de Bruijn序列的升元算法。该算法每步运算可生成一列元素而不是一个元素,因而减少了运算次数,加快了生成速度。
De Bruijn序列的k次齐次复杂度
朱士信
1993, 15(2): 204-207.  刊出日期:1993-03-19
关键词: De Druijn序列; 齐次复杂度; 矩阵; 矩阵的秩
De Bruijn序列是一类最重要的非线性移位寄存器序列。本文定义并研究了n级De Bruijn序列的k次齐次复杂度Ck(s),给出了Ck(s)的一个上界。k=1及k=2时,Ck(s)分别为人们所熟知的线性复杂度及二次齐次复杂度。
一种快速生成k元de Bruijn序列的算法
朱士信
1995, 17(6): 618-622.  刊出日期:1995-11-19
关键词: 移位寄存器; De Bruijn序列; 循环圈
De Bruijn序列是一类最重要的非线性移位寄存器序列。本文通过并置所有循环圈的周期约化,提出了一个新的生成k元de Bruijn序列的算法。该算法每步运算可生成一列元素而不是一个元素,因此减少了运算次数,加快了生成速度。
一个新的多重代理多重签名方案
祁传达, 王念平, 金晨辉
2006, 28(8): 1415-1417.  刊出日期:2006-08-19
关键词: 数字签名;代理签名;多重代理;多重签名
为克服多重代理签名方案中无法确认谁是真正签名者的弱点,Sun于1999年提出了不可否认的代理签名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全,并对Sun的方案进行了改进,2004年 Tzeng, Tan, Yang各自对Hwang等人的方案进行了安全性分析,指出Hwang方案容易受到内部伪造攻击。该文通过让原始签名组与代理签名组互动来实现秘密共享和密钥分配的方法,设计了一种新的安全的多重代理、多重签名方案,它能够满足不可否认性和不可伪造性的要求。
两种群签名方案的安全性分析
陈艳玲, 陈鲁生, 符方伟
2005, 27(2): 235-238.  刊出日期:2005-02-19
关键词: 群签名; 伪造攻击; 不关联性
群签名允许群成员以匿名的方式代表整个群体对消息进行签名。而且,一旦发生争议,群管理员可以识别出签名者。该文对Posescu(2000)群签名方案和Wang-Fu(2003)群签名方案进行了安全性分析,分别给出一种通用伪造攻击方法,使得任何人可以对任意消息产生有效群签名,而群权威无法追踪到签名伪造者。因此这两个方案都是不安全的。
SIMON64算法的积分分析
徐洪, 方玉颖, 戚文峰
2020, 42(3): 720-728. doi: 10.11999/JEIT190230  刊出日期:2020-03-19
关键词: 等价密钥, SIMON64, 中间相遇, 部分和, 积分分析

SIMON系列算法自提出以来便受到了广泛关注。积分分析方面,Wang,Fu和Chu等人给出了SIMON32和SIMON48算法的积分分析,该文在已有的分析结果上,进一步考虑了更长分组的SIMON64算法的积分分析。基于Xiang等人找到的18轮积分区分器,该文先利用中间相遇技术和部分和技术给出了25轮SIMON64/128算法的积分分析,接着利用等价密钥技术进一步降低了攻击过程中需要猜测的密钥量,并给出了26轮SIMON64/128算法的积分分析。通过进一步的分析,该文发现高版本的SIMON算法具有更好抵抗积分分析的能力。

一种基于差分演化的粒子滤波算法
李红伟, 王俊, 王海涛
2011, 33(7): 1639-1643. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.01212  刊出日期:2011-07-19
关键词: 目标跟踪, 粒子滤波, 差分演化, 无迹卡尔曼滤波
针对粒子滤波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和贫化问题,该文提出一种基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先,为了充分利用最新的观测信息,采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)来产生重要性分布,对重要性分布产生的采样粒子不再做传统重采样操作,而是直接把采样粒子当作DE中的种群样本,粒子权重作为样本的适应函数,对粒子做差分变异、交叉、选择等迭代优化,最后得到最优的粒子点集。试验结果表明,该算法有效缓解了传统PF算法中的粒子退化和贫化,提高了粒子的利用率,具有较好的估计精度。
长拖尾K分布杂波下雷达目标散射中心参数的稳健估计
石志广, 周剑雄, 赵宏钟, 付强
2007, 29(12): 2848-2852. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00516  刊出日期:2007-12-19
关键词: 雷达;长拖尾分布;衰减指数模型;M估计;K分布杂波
实际条件下,在对基于衰减指数(DE)和模型的雷达目标散射中心参数估计和特征提取时,其噪声背景往往是非高斯的,分布密度函数表现出长拖尾性质。利用基于高斯假设条件下的估计方法进行参数估计时,往往不能得到较好的结果。针对这种情况,该文利用M估计方法来实现对长拖尾杂波下DE模型参数的稳健估计。首先分析了基于PRONY模型的M估计实现方法存在的不足,其次提出了两种较为有效的DE模型散射中心参数M估计的实现方法,并对这两种方法进行了分析和比较。仿真实验结果表明,在一类长拖尾K分布杂波条件下,与ESPRIT方法以及扩展PRONY估计方法相比,该文所提的两种方法均能得到较好的估计结果。
一种优化Girth分布的准循环LDPC码设计方法研究
徐华, 徐澄圻
2008, 30(7): 1640-1643. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.02002  刊出日期:2008-07-19
关键词: 准循环LDPC码; 差分进化; Girth分布; 最小距离
在准循环LDPC码的构造中,校验矩阵拥有尽可能好的girth分布对于改善码的性能有着重要的意义。该文提出了构造准循环LDPC码的GirthOpt-DE算法,优化设计以获得具有好girth分布的移位参数矩阵为目标。仿真结果表明,该文方法得到的准循环LDPC码在BER性能和最小距离上均要优于固定生成函数的准循环LDPC码,Arrary码和Tanner码,并且使用上更为灵活,可以指定码长,码率及尽可能好的girth分布。
神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法
高红民, 李臣明, 周惠, 张振, 陈玲慧, 何振宇
2016, 38(11): 2715-2723. doi: 10.11999/JEIT160052  刊出日期:2016-11-19
关键词: 神经网络敏感性分析, 高光谱遥感影像降维, 子空间划分, 差分进化, Ruck敏感性分析
高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该文将该方法运用于高光谱遥感影像降维中,通过子空间划分弱化波段之间的相关性,利用差分进化算法(DE)优化神经网络结构,采用Ruck敏感性分析方法剔除掉对分类贡献较小的波段,从而实现降维。最后,采用AVIRIS影像进行实验,所提算法相比其他相近的降维与分类方法能获得更高的分类精度,达到85.83%,比其他相近方法中最优方法高出0.31%。
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