DES密码旁路立方体分析

将立方体分析和旁路攻击结合,基于8位汉明重泄露模型,首次对DES分组密码抗旁路立方体攻击安全性进行了评估．在黑盒攻击场景下,攻击者首先按照一定规则生成立方体和超多项式,然后利用不同选择明文,计算其在加密过程某比特的高阶差分,判断该立方体对应的超多项式是否合法．对DES加密输出第l轮输出不同字节进行了黑盒旁路立方体攻击实验,结果表明：未经防护的DES密码易遭黑盒旁路立方体攻击;如果攻击者能够精确获取加密第1轮输出某一字节的汉明重泄露,最好的攻击结果为2＾9.35个选择明文可将DES主密钥搜索空间降至2＾15．     

低轮PUFFIN算法的积分攻击

PUFFIN是一个分组长度为64bit的轻量级分组密码算法,其密钥长度为128bit。对PUFFIN抵抗积分攻击的能力进行研究,构造并证明PUFFIN算法存在5轮和6轮积分区分器。利用6轮积分区分器对8轮PUFFIN进行积分攻击,可恢复2轮共100bit轮密钥,攻击的数据复杂度为220个选择明文,时间复杂度约为233次8轮加密,存储复杂度为220,这是目前为止对PUFFIN最好的积分分析结果。     

废旧轮胎在新型柔性拦石墙结构中的应用与数值分析

废旧轮胎作为新型柔性拦石墙结构的重要组成部分,研究其组成材料及抗冲击性能具有重要意义。采用ANSYS/LS-DYNA软件,以子午线轮胎175/70R14为基础,建立了废旧轮胎和刚性拦石墙上添加废旧轮胎前后的有限元模型,分别考察了2种情况下刚性拦石墙所受落石冲击力的大小,研究了废旧轮胎各部分材料的耗能特点。数值分析表明:废旧轮胎吸能作用明显,能够有效地减缓落石对刚性拦石墙的冲击,并显著提高新型柔性拦石墙的防护能力。     

块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。     

节流方式对隔离段流场结构影响的数值仿真

在隔离段尾部设计节流装置是试验上模拟反压对隔离段流场影响的常用方法。针对不同节流方式对隔离段流场结构的影响,采用数值模拟方法进行了比较研究。比较三种节流方式,包括在斜坡面尾部设置节流直板、在头罩面尾部设置节流直板和流场中间布置对称斜楔等。结果表明,由于隔离段斜坡面和头罩面边界层发展的非对称性,三种方式所产生的激波串结构均靠近头罩一侧的壁面。第二种方式产生的激波串强度较大,边界层分离较为严重,容易造成流场堵塞,在实际中不利于激波串的试验研究。另外两种方式所产生的流场结构类似,但是第一种方式在设计加工上相对容易实现。     

多进制多维信号集信道容量分析及其计算

描述了信道容量的一般概念 ,具体就波形信道 ,连续信道及离散输入连续输出无记忆信道进行了分析 ,分别导出了它们的信道容量公式。结合几种常见的多进制多维调制技术MPSK、MQAM、L正交信号及其星座分析 ,给出了它们信道容量的Monte Carlo模拟以及数值积分模拟 ,同时分析了由于信号集扩展而带来的编码增益     

坐标变换的虚时频率与辐射温度

对文献[1]提出的零温到有限温度时空的普遍坐标变换作了推广讨论.用共形异常和Green函数的方法计算了温度时空的能量密度和基态能,证明坐标变换的虚时频率就是温度时空的Hawking辐射温度.并运用热力学第零定律等价于钟速同步的传递性的论断讨论了上述结论.     

基于卫星编队序列图像的摄影测量

在现代卫星摄影测量中,由多颗小卫星组成的卫星编队具有比单颗卫星更优越的性能,能提供更高的空间分辨率和时间分辨率。卫星编队拍摄的序列图像可组成多轨道区域网,通过区域网光束法平差解算就可以获得目标点坐标。介绍了几种适于卫星摄影测量的卫星编队,讨论了影响卫星摄影测量精度的几个因素,给出了仿真实验结果,所得结论可为发展基于卫星编队的摄影测量提供参考。     

一种基于主动干扰方的空间链路干扰评估方法

针对空间链路干扰效能的评估问题,从主动干扰方角度,提出主动评估的总体框架,并且给出了几种能够用于独立评估的指标参数。在此基础上,提出了一种对空间自适应调制编码链路干扰进行时间效能评估的模型,推算了干扰延迟链路传输时间的定量表示,数值仿真结果表明模型的合理性和有效性。     

基于分块的伪Zernike矩归一化的人脸识别方法

以改进的伪Zemike矩相关知识为背景,提出了一种新颖的人脸识别方法。该方法通过将人脸分块,降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响。首先将人脸图像分块并重组矩阵的行和列,然后计算重组后人脸图像的伪Zemike矩,并对其进行归一化处理,最后采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该方法对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。在前人的研究基础上,进一步探讨了伪Zemike矩在人脸识别方面的应用。