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.     

位移不连续法在裂纹扩展仿真中的应用

探讨了在应用位移不连续法仿真裂纹扩展时对加载方式、裂纹扩展长度及应力强度因子计算等问题的处理方法,并据此编制了仿真程序,分析了裂纹在单向压载作用下的扩展趋势和应力变化,具有一定的工程应用价值。     

长眼睛的灵巧炸弹——激光制导

激光制导炸弹在最近的几次高技术局部战争中频频亮相,显示了巨大的威力。激光制导炸弹命中精度高、抗干扰能力强,就如同长了“眼睛”一样,在攻击地面点状目标时几乎是百发百中,显示了令人惊奇的作战能力。激光制导炸弹的出现,改变了现代空袭战术的样式,对预定目标只需小编队的突击,无需大编队的轰炸机反复多次进入。在越南战争中,美军为了摧毁清化大桥曾损失了十几架飞机和数千吨炸弹,但仍未能达到目的,而使用十几枚     

高技术局部战争精确化的几大表现

信息技术的飞速发展,极大地提高了武器装备的打击精度,同时,也将侦测系统、通信系统、指挥系统、武器系统和效果评估系统有机结合起来,从而使现代作战呈现出精确化的特征。其具体表现:战略决策精确化。战略决策的正确与否,不仅关系到战争的胜负,而且直接关系到政治目的的能否达成,因此交战双方力求战略的决策精确性。另外,在现代条件下,发达的侦察监视系统在为战略决策提供了大量全面、可靠、精确信息的同时,以人工智能技术为核心的决策支持系统(DSS)、作战模拟系统的飞速发展,也为制定精确化的战略决策提供了先进的辅助手段,它不仅将人的…     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

反解法在再入机动弹道设计中的应用研究

简要分析了一般的再入机动弹道设计方法,即正解法.针对正解法对模型依赖性强和对初值非常敏感的问题,提出了一种基于误差补偿的机动弹道设计方法——反解法.该方法从弹道终端出发反解弹道,将计算结果误差转化为机动点参数误差,再通过关机点或中制导的调整进行误差补偿,从而有利于命中精度和打击效果的实现.仿真结果表明,该方法计算简便,对工程应用有一定的参考价值.     

轮式装甲车辆的几何通过性建模与仿真

介绍了轮式装甲车辆通过障碍物的规则,分析了几何障碍物属性和通过判断条件,针对几何障碍物属性,提出了几何障碍物的通过算法,建立了几何通过性模型。采用VC＋＋编程对模型进行了仿真,通过仿真实验验证了算法和模型的可行性。     

基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法

针对以往战场环境中目标跟踪背景下多传感器调度算法收敛性差、求解精度低的问题,在CS算法(布谷鸟搜索算法)的基础上,提出了一种基于差分进化的布谷鸟搜索算法.在跟踪目标模型的基础上,以跟踪精度、任务完成率以及传感器资源能源消耗为指标,建立多传感器调度模型;借鉴差分进化思想,对布谷鸟搜索算法进行改进;利用改进后的布谷鸟搜索算法(DE-CS算法)求解传感器调度模型.将DE-CS算法与基础CS算法进行仿真比较,仿真结果表明,改进后的算法在收敛速度和精度方面都得到了有效改善,证明改进后的算法有较好的求解质量.     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一.