一种非对称鲁棒性盲水印算法

针对数字图像版权保护,提出一种非对称鲁棒性盲数字水印方法。通过将水印嵌入到最少受图像改变影响的子空间,使嵌入水印具有鲁棒性,且通过对特征子空间的选取限制,使算法具有较高的检测概率和安全性以及较低的虚警概率。同时,水印嵌入矩阵与提取矩阵不同,它可公开除密钥外的所有其它的信息,而且能实现水印盲提取。实验结果证明了该算法的鲁棒性。     

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.     

大整数乘除运算在PC机上的实现

大整数在要求高精度的应用中非常有用.特别是大质数和一般大整数有一个极为重要的应用,就是关于计算机数据加密.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.由于所使用的机器和所用语言的限制,大整数的"乘""模"两种运算很难运用高级语言中的"乘""除"运算.提出了一种逐位存储、按字节运算的方法,并用C 实现了大整数的十进制乘除法运算,之后将提出的算法与类似算法的时间复杂度进行了比较,最后给出了算法的运行时间.     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

基于WBS的装备作战需求联合论证任务流程设计方法

针对装备作战需求联合论证中任务分解与协同困难的问题,以构建融合业务活动与管理活动的集成论证活动为目标,提出了基于WBS的装备作战需求论证活动分解方法,分析了装备作战需求论证活动分解的原理、原则和活动表示方法,研究了业务活动与管理活动的WBS分解过程,研究了业务活动与管理活动的集成方法和协同分析方法,初步构建了基于WBS的装备作战需求联合论证任务流程模型,为进一步优化和调整装备作战需求论证流程、提高论证工作效率和成果质量提供了新的方法。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

一种快速确定GPS整周模糊度的方法

GPS初始整周模糊度的求解是利用载波相位进行测量时的关键问题,采用了对系数矩阵进行QR分解的方法,用以降低矩阵的维数。模糊度搜索时,针对Z变换可能会引入多余误差,采用了对称三角分解法对协方差矩阵进行去相关处理。实验与仿真结果表明,定位误差在0.5 cm以内,方位角和仰角误差在0.1°以内。     

EMD与LMD在BCI脑电信号分析中的比较研究

经验模态分解（EMD）和局域均值分解（LMD）作为近年来新兴的时频分析方法,在处理非线性、非平稳的脑电信号方面具有独特的优势。本文从多个角度对EMD和LMD在BCI脑电信号分析中的特点进行了比较研究,分析了两种方法在对BCI脑电信号进行不同时频尺度分解时的优缺点,为更好的使用和完善两种方法提供依据。