一个新的类FEISTEL密码方案

分析了RSA和DES的算法优点和安全弱点,设计了一个新的密码算法方案。该方案以类FEISTEL结构为基础增强了左右两半部分结构的安全设计,利用了RSA进行密钥分配,并以序列密码算法的生成原理改变了固定密钥的缺点。该新方案具有一次一密的特点,给破译者获得大量的明密文对造成了很大的困难,可较好地抵抗差分分析与线性分析,是一种安全性较强的加密方案。     

连续信息空间中的信息泄漏问题研究

在联邦式作战仿真平台中,互相通信的主体在进行通信的同时还需要保护其私有的信息。讨论了基于线性方程组“无穷解”条件下的连续信息空间的信息泄漏和保护问题,包括该模型的基本特性和防止泄漏的方法,指出了存在信息的部分泄漏问题,并给出了检测部分泄漏的方法,为提高计算性能,可指定检测子空间,最后,讨论了信息动态改变对信息泄漏的影响。     

一种基于整数小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于整数小波变换的数字图像压缩方案.该算法首先对原始图像进行边界延拓,然后对延拓后的图像进行基于提升格式的整数小波变换,对于小波变换后的系数进行基于形态膨胀算法的嵌入式小波零树编码,最后进行自适应算法编码.实验结果表明,该方案在缩短编码时间以及提高压缩比和峰值信噪比方面,均取得了良好的效果.     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法

为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据。采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF过程中采用窗函数加权积分。结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优。     

采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。     

对LFM雷达的间歇采样累加干扰研究

间歇采样转发干扰以及改进的重复转发间歇采样干扰是对线性调频雷达的有效干扰样式,但其形成的假目标幅度较小,能量损失较大。针对这些不足,提出了一种间歇采样累加干扰,该方法通过将数字储频后离散采样信号的幅值进行累加,在获得干扰幅度的同时实现信号的最大相干性。通过理论分析可知,信号脉内周期性变化会对干扰信号产生影响,因此又通过对累加信号幅度较低部分进行幅度倍乘和对间歇采样信号取绝对值后累加,得到2种改进方案:倍乘调整间歇采样累加干扰和绝对值间歇采样累加干扰。最后通过仿真实验,证明了间歇采样累加干扰是对线性调频雷达的一种有效干扰,能够产生较好的欺骗和覆盖干扰效果,并且假目标幅度较大,工程实现简单,节省功率。     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。