双重系统加密研究: 获得完全安全的IBE及其扩展

双重系统加密技术首先由Waters提出,是用于构造完仝安全的基于身份的加密(IBE)及其扩展方案的有力方法.针对完全安全方案的构造,研究了双重系统加密技术并提出了一个完全安仝方案的通用构造方法,即将一个利用双重系统加密的IBE方案与一个普通的方案相结合,得到一个新的可以利用双重系统加密证明安全的方案.在通用构造的基础上提出了一个实例,该实例是一个基于层级身份的加密( HIBE)方案,具有常密文长度.该方案比Waters提出的双重系统加密HIBE方案更高效,并且在判定BDH假设和判定线性假设下证明是完全安全的.     

一种面向多核处理器的高效并行PCA-SIFT算法

提出一种面向多核处理器的并行PCA-SIFT算法,采用数据级并行方法实现并行的特征提取和特征点匹配,将计算任务分配到各个DSP核并行处理,充分开发多核处理器的多级并行性.实验结果表明,并行PCA-SIFT算法对各种不同图像形变的图像具有良好的适应性,具有接近串行PCA-SIFT算法的图像匹配能力,平均加速比达3.12.     

相位调制水声通信同步算法

水声信道中存在大量的脉冲噪声和多普勒频移效应,这会给通信同步带来困难,造成水声通信系统最佳采样位置发生较大偏移,严重影响后续通信算法的处理效果。从复杂水声信道中实现较精确通信同步的目的出发,借助相位调制水声通信系统的特点,综合利用线性调频序列和m序列各自的优势,提出了一种由帧同步、位同步双重机制共同组成的水声通信同步算法,经过仿真、湖试及江试,证明了该算法的有效性。     

舰船稳性计算中附体影响的一种处理方法

提出在静水力曲线、邦戎曲线以及船形稳度力臂插值曲线计算中对附体处理的一种新方法,即建立在三次样条插值函数积分基础上的附体体积分布法.该方法将附体按体积与体积中心等效的条件分布到船体型值点上,其中船体体积与体积中心采用三次样条插值函数积分法进行计算,以此来修正其对船舶静力计算结果的影响.按该方法对某船带附体的静水力曲线、船形稳度力臂插值曲线进行了计算,并对计算结果进行了分析,表明该方法在工程应用中可获得满意效果.     

微胶囊技术简介

微胶囊技术能够使物质产生物态变化,实现物质的固化,在医药、农药、食品、饲料、涂料、油墨、黏合剂、洗涤剂、感光材料、纺织等行业,都得到了广泛的应用。介绍了微胶囊技术的发展史,微胶囊的组成与制备方法,微胶囊的性质及应用．     

多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法

提出一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法,即用Taguchi方法来改造NSGA-Ⅱ算法的交叉操作和变异操作,目的是提升NSGA-Ⅱ算法的优化能力.针对多目标优化测试问题的实验表明该方法能够显著提高NSGA-Ⅱ算法的优化效果,而且该方法不改变NSGA-Ⅱ的算法框架,易于实现.     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

复杂体系的结构分析和建模研究

根据复杂体系的概念及其所呈现出的多种特性,利用复杂体系的使命分解和复杂体系的元素组成对复杂体系进行综合的结构分析,描述了目标分解、功能分解和行为分解的复杂体系使命目标三阶段分解过程以及系统单元、复合元和体系外部环境的复杂体系三元素结构框架。在此基础上,提出了采用一种“两层四级”的设计思想对复杂体系进行有效的结构建模设计,并针对复杂体系内部的相互位置层次及其功能关联定义了度量实体、层级映射、系统关联性和软构层等相关概念,清晰地阐释了复杂体系结构分析和建模时体系层次映射的实质,从而为复杂体系的效能评估以及体系改进和优化提供一定的理论指导。     

支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法

向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。