云计算中基于公平的安全判定相等协议的身份认证方案

云用户与云之间的双向认证是云计算中用户访问云中资源和数据的重要前提。为解决云计算环境下基于口令的身份认证方式存在的问题,并保证海量用户环境下认证的效率,对一个常数复杂性的判定口令相等的百万富翁协议进行了改进,提出了一个公平的安全双方判定相等协议,可以公平且秘密地比对认证方与被认证方所拥有口令的一致性。在上述协议的基础上,基于具有语义安全的加法同态算法――Bresson算法,实现了一个保护云用户和云服务提供者双方隐私的身份认证方案,最后,证明了该身份认证方案在判定相等方面的正确性,并给出了方案的安全性分析。     

多目标的分布式协同进化MDO算法

通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息     

基于快速点特征直方图的特征点云迭代插值配准算法

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度,提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中,点云数据获取时受扫描仪分辨率影响,点云局部或整体密度偏小,两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点,以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响,引入迭代插值方法,增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系,使用随机采样一致算法去除错误对应关系,对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵,再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明,改进的配准方法简单、稳定可靠、计算速度有所增加,有效地提高了配准精度。     

基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器

在CPU/GPU异构体系结构计算集群上,建立了基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器。讨论了异构结构上的可压缩流并行算法的并行模式,在CPU上执行计算密集度低、指令复杂的计算任务,在GPU上执行计算密集度高、指令单一的计算任务。通过数个算例,对比了异构并行计算和传统CPU并行计算计算结果和计算效率。将该算法运用于高超声速流动的数值模拟中,数值结果显示,基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器鲁棒性好,计算效率较CPU同构并行计算提高10倍以上。     

一种抗云雾散射干扰的激光引信信号检测方法

激光引信在云雾环境中工作时,云雾的后向散射信号对其正常的目标信号检测产生干扰,严重时有可能引起虚警。研究了云雾产生的后向散射信号与目标回波信号的不同特点,并由此提出了双门限检测方法,即同时对信号幅度与信号幅度的增速进行检测,从而有效识别云雾干扰信号以避免产生虚警。通过分析实际的试验数据,对回波信号的特点进行了验证,实际应用双门限检测方法,验证了其可行性。     

基于云重心理论的单舰防空作战能力评估

单舰防空是水面舰艇编队防空的基础.从水面舰艇单舰防空作战能力的基本内涵出发,按照水面舰艇单舰防空作战能力所包含的3个要素,即防空导弹作战能力、防空火炮作战能力和电子干扰装置作战能力,构建了水面舰艇单舰防空作战能力评估指标体系,针对评估指标的定性定量特性,引入云重心评估法对某水面舰艇单舰防空作战能力进行了评估.结果表明,该模型计算简便、通用性强,为解决军事领域类似问题提供了思路和方法.     

云模型及其在指挥控制系统可靠性分析中的应用

根据指挥控制系统的特点及作战应用的具体情况,从指挥控制系统的可靠性出发,提出了适合指控系统可靠性分析的云模型。通过拟定性能评价指标,导出各指标的云模型及其多维加权综合云的重心,应用云重心评价方法进行分析;并通过案例,运用基于PC-L INM AP的云重心评价方法,以影响指挥控制系统可靠性的两个重要性能指标为依据,分析了未来联合作战中指挥控制系统的可靠性,比较贴近作战实际,可信度较高。     

基于云模型的物元综合评估方法

将云模型与物元理论相结合,提出了一种基于云模型的物元评估方法,构建了云模型与物元理论相结合的综合评估模型.重点分析了云与数值、云与数值区间以及云与云之间的关联度计算方法,并应用示例说明了该方法的使用.最后由实例可以看出,所提方法实现了基于语言值的不确定评估.     

基于移动自组网的智能战场架构理论研究

提出了一种基于移动自组网的智能战场网络架构模型,对基于移动自组网的网络架构模型及软件平台结构进行了描述,并将该模型和传统的通信模型进行了对比。分析结果表明,该智能战场架构模型将对实现智能战场起到积极的推动作用。     

任意三角城上的光滑插值

文中描述了任意三角域上插值逼近的两种方法,一种是布尔和插值,一种是凸组合插值,其特点是结构简单,易于计算。文中证明了三角网格区域上的整个插值曲面是c~1连续的,并指出离散化的插值曲面函数是空间散乱数据的一种光滑插值算法。