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。     

油溶性纳米ZnS粒子的制备、表征及在油品中的分散稳定性

采用均匀沉淀法制备硬脂酸修饰的纳米ZnS粒子,用扫描电子显微镜、红外光谱仪和热分析仪对其结构进行了表面分析,通过离心试验考查在基础油中的分散稳定性.结果表明硬脂酸修饰的纳米ZnS粒子粒径在20～50 nm之间,且分布均匀;表面修饰剂与纳米粒子之间发生了化学反应,从而使得纳米粒子在基础油中具有优良的分散稳定性.作为油品添加剂,硬脂酸对纳米ZnS粒子的最佳修饰比例为21(物质的量比).     

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。     

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。     

基于ANSYS的油罐拱顶与罐壁关联性分析

针对油罐拱顶与罐壁上部容易出现失稳变形的实际问题,基于ANSYS建立了油罐有限元模型,对油罐结构稳定性进行数值模拟,探讨加载关联性和结构关联性对均匀外压作用下油罐稳定性的影响。结果表明:分析油罐结构稳定性时,对于给定尺寸的油罐,失稳发生在结构较薄弱部位;拱顶和罐壁可独立加载求解临界载荷,取较小值作为油罐的临界载荷;油罐的失稳分析要考虑拱顶与罐壁间相互作用对总体临界载荷的影响。研究结果可为基于有限元法的油罐稳定性设计和分析提供一定参考。     

二维弹道修正弹气动特性与稳定性仿真

在某型迫击炮无控弹结构基础上,将其引信改为固定鸭舵修正引信,采取直接利用原有尾翼结构、加大翼片面积和减少翼片数量三种尾翼设计形式,分别构建3个弹体模型,运用CFD计算软件对3种弹体模型的阻力系数、升力系数、俯仰力矩系数变化规律进行仿真,得到具有一定修正能力且满足全弹道飞行稳定性要求的弹体模型方案,其仿真结论可为尾翼稳定迫击炮二维弹道修正弹的研究提供参考。     

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。     

锥形运动控制的导弹姿态稳定性分析

针对锥形运动对弹体稳定性的影响,建立了导弹锥形运动控制的非线性数学模型,通过引入复攻角的概念,使难以用解析手段处理的非线性模型转换成可解析的一般模型。根据线性化模型分析了导弹复攻角运动方程,推导了制导控制系统参数的稳定控制域范围,分析了控制系统阻尼回路和控制回路对导弹锥形运动稳定性的影响规律,提出了锥形运动控制的稳定性判定方法。仿真结果进一步验证了该判定方法的可行性和正确性,为导弹锥形运动的制导控制系统设计提供了依据。     

数字图像复数不变矩构造及稳定性分析

为系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法及对不变矩稳定性进行分析,通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究了复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,推导出了复数不变矩构造定理,并以在工程应用中的低阶复数不变矩为例对复数不变矩的稳定性进行了分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性和稳定性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。