基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

量子保密通信技术前沿述评

量子保密通信是利用量子力学的基本原理来实现信息无条件安全传递的一种全新密码方法,其核心是量子密钥分发。2014年正好是量子保密通信的第一个协议—BB84协议提出30周年。经过30年的发展,量子保密通信在理论和实验上都得到了快速发展,实际工程应用也初具规模。文章对量子保密通信的历史发展及研究现状进行了简要回顾,特别介绍了基于实际量子保密通信系统的量子黑客和防御。最后,对未来的几个研究方向进行了简要讨论。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

氦原子1S, 3S, 1P, 3P态的电子关联计算

本文从二次量子化公式出发,选取广义Laguerre多项式乘以γ~lcxp(-alγ)作为单电子径向函数完全集,这里a_l是依赖于轨道角动量l的变分参数,用组态相互作用方法计算了氨原子~1S,~3S,~1P,~3P态的能量和波函数。当组态限于主量子数n≤4,计算的能量相对精度约为99.9%;当组态限于%≤6,能量相对精度约为99.99%;而Hartree Fock方法的能量相对精度约为99%,利用原子波函数计算了一些原子参数,其结果与其他作者的结果符合很好。     

椭圆曲线密码在电子商务现金系统中的应用研究

针对现有电子现金系统的不足,提出了一类基于椭圆曲线密码的离线电子现金方案.方案中自动更新的现金数据库可以删除过期的电子现金,避免了银行现金数据库可能无限增大的问题;在通信会话协议中,同时实现了签名、认证、加密传输和数据恢复,签名与认证的协议过程同时也是加密通信的过程,减化了常规的密码协议过程.与已有的方案相比,方案中协议与算法简洁、高效,在安全强度不变的条件下,降低了软硬件实现的系统开销,可广泛应用于电子商务等网络业务环境.     

一种针对OpenSSL中RSA的计时攻击改进算法

针对原有BB-Attack（Boneh and Brumley’s Attack）计时攻击算法在样本量小的情况下存在0~1间隔不明显、攻击精确度低等问题,依据Montgomery乘法中额外约简数目与输入消息的关系,结合统计分析中的t检验,给出了一种改进的计时攻击算法。计时攻击实验结果表明：改进算法能够产生更加明显的0~1间隔,并且减少了攻击样本量,提高了攻击效率。     

针对S盒的ARIA-128差分故障分析

针对ARIA-128分组密码进行差分故障分析,并将差分故障分析简化为求解S盒输入与输出差分问题,同时进行仿真实验。实验结果表明：ARIA-128分组密码易遭受差分故障分析攻击,8次故障注入可恢复1轮扩展轮密钥,32次故障注入即可恢复主密钥。该方法也适用于其他SPN结构的分组密码算法。     

ARIA分组密码差分功耗分析

分析了密码算法加密过程的功耗泄露模型,给出了差分功耗分析的基本原理,针对ARIA分组密码中查找S盒的功耗泄漏进行了差分功耗分析,并进行仿真实验。实验结果表明：ARIA密码中S盒查表操作功耗消耗易遭受差分功耗攻击,对800个随机明文的功耗曲线进行实验分析,可获取ARIA加密前4轮轮密钥,结合密钥扩展算法即可获取128位的主密钥。     

半导体量子点光吸收谱线亚结构的PLE谱分析

用半导体量子点的PLE谱分析了光吸收谱的亚结构.用光吸收谱,光致发光谱(PL)和光致发光激发光谱(PLE)对半导体CdSeS量子点玻璃进行了测量.光吸收谱线有明显的量子尺寸效应.PL谱中出现2个发光峰.用PLE谱在光吸收谱的低能侧峰附近探测,发现光吸收谱的低能侧峰附近存在2个峰,其能量间距随着量子点半径的增大而减小,说明了光吸收谱的低能侧峰存在亚结构.证明了PL谱中低能侧峰为缺陷态发光,该峰的PLE谱线说明了该峰的发光来源于1S3/2-1se和2S3/2-1se2能态的电子,甚至更高能态电子的弛豫.