Secure and efficient elliptic curve cryptography resists side-channel attacks

An embedded cryptosystem needs higher reconfiguration capability and security. After analyzing the newly emerging side-channel attacks on elliptic curve cryptosystem (ECC), an efficient fractional width-w NAF (FWNAF) algorithm is proposed to secure ECC scalar multiplication from these attacks. This algorithm adopts the fractional window method and probabilistic SPA scheme to recondigure the pre-computed table, and it allows designers to make a dynamic configuration on pre-computed table. And then, it is enhanced to resist SPA, DPA, RPA and ZPA attacks by using the random masking method. Compared with the WBRIP and EBRIP methods, our proposals has the lowest total computation cost and reduce the shake phenomenon due to sharp fluctuation on computation performance.     

High efficient moving object extraction and classification in traffic video surveillance

Moving object extraction and classification are important problems in automated video surveillance systems. A background model based on region segmentation is proposed. An adaptive single Gaussian background model is used in the stable region with gradual changes, and a nonparametric model is used in the variable region with jumping changes. A generalized agglomerative scheme is used to merge the pixels in the variable region and fill in the small interspaces. A two-threshold sequential algorithmic scheme is used to group the background samples of the variable region into distinct Gaussian distributions to accelerate the kernel density computation speed of the nonparametric model. In the feature-based object classification phase, the surveillance scene is first partitioned according to the road boundaries of different traffic directions and then re-segmented according to their scene localities. The method improves the discriminability of the features in each partition. AdaBoost method is applied to evaluate the relative importance of the features in each partition respectively and distinguish whether an object is a vehicle, a single human, a human group, or a bike. Experimental results show that the proposed method achieves higher performance in comparison with the existing method.     

Shibor适用的短期利率模型

基于拟合优度、模型的预测效果等指标及数据的统计特征,考察单因素利率模型刻画拆借利率(Shibor)的适用性.多种统计检验表明:3月期限Shibor收益序列具有均值回复和厚尾特征;故初次选用带跳的Vasicek模型或带跳的指数Vasicek模型描述Shibor收益序列的变化过程;进一步应用粒子滤波方法对两模型的参数进行估计,并通过对两模型的拟合优度和预测精度的比较.最终遴选出带跳Vasicek单因子利率模型为描述Shibor的适用模型.     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。     

需求率依赖价格的新能源汽车租赁系统三方协调契约

考虑由新能源汽车制造商、租赁商和政府组成的三方系统,在市场需求率为随机且依赖租赁价格下研究了租赁商的车队配置和租赁价格的最优决策以及系统协调问题。为此,分别建立了分散决策模型、集中决策模型和基于成本共担、收益共享和两部收费的联合契约协调模型。研究结果表明：分散决策下无法实现系统协调,通过引入这种联合契约,当契约参数满足一定条件时,不仅能够实现系统协调且可以使各成员收益达到帕累托改进。最后,通过算例分析验证了模型的有效性。     

基于Unity3D的水下机器人半实物仿真系统

基于Unity3D研制了一种由地面控制终端、机器人本体和三维仿真系统3部分组成的水下机器人半实物仿真系统,为水下机器人开发过程中的性能测试、控制算法分析和人员操作培训提供了仿真和测试平台。该系统采用同一地面控制终端作为三维仿真系统和机器人控制系统的统一指令输入源,以实现虚拟对象和机器人本体的同步工作,可对系统进行实时监测、调参。采用多目视觉技术对机器人位置采集,对传感器数据进行卡尔曼滤波处理。机器人运动仿真试验结果表明,机器人实际运动路径和仿真规划路径基本相同,该系统动态响应性和控制系统同步性较好。     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。