辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

基于二阶锥规划的峰值旁瓣抑制滤波器设计

针对相位编码信号的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规化的峰值旁瓣抑制滤波器设计方法。将最大增益处理损失约束下的最小峰值旁瓣滤波器设计转化为二阶锥规化问题,采用内点法进行高效求解。与已有方法相比,所提方法可以兼顾峰值旁瓣、处理增益损失和滤波器长度三方面的指标,具有设计灵活、精度高和收敛性好的优点。最后仿真和实测数据结果验证了方法的有效性。     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。     

变形Chua混沌系统及其同步问题的研究

混沌系统及其同步是混沌保密通信中的关键问题。提出了一种基于双曲正切非线性函数的变形Chua电路,分析了参数在不同取值时系统的吸引子特性,讨论了该系统的功率谱密度特性、分岔特性和旁加莱映射,并通过线性状态反馈实现了两个变形Chua系统的同步。不仅如此,还通过调整非线性函数,将该系统进一步拓展,产生了更复杂的多涡卷混沌吸引子,以更利于实际应用。仿真结果表明了本方法的有效性。     

三元DNA编码法与扩元DNA编码法

DNA编码是DNA计算中初始数据库的寡核苷酸序列的设计问题,合理的DNA编码可以提高试验的成功率,从而确保DNA计算的稳定性和正确性。提出了更为合理的DNA编码改进Hamming距离与用于DNA编码的DNA码矩阵;给出设计优码字的三元DNA编码法以及扩元DNA编码法并对算法的复杂性进行了分析;结合算例给出算法设计DNA码字的优点。     

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.     

基于无监督学习的源数估计及盲分离算法

针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号.在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识.为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计.该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能.     

基于直线检测的宽带信源个数估计新方法

为了快速有效地估计复杂条件下的宽带信源个数,提出了一种基于直线检测的宽带信源个数估计新方法.该方法通过对宽带信号的阵列采样输出分段并进行FFT变换,得到多个频率点上的窄带采样协方差矩阵,再利用盖氏圆技术和校正技术得到修正的盖氏半径.最后通过直线检测的方法快速有效地分离信号圆盘和噪声圆盘,从而估计出宽带信源个数.在低信噪比、色噪声环境下通过计算机仿真表明了该算法的正确性和有效性.     

改进的加权复杂网络节点重要度评估的收缩方法

分析了加权复杂网络的结构特点,综合考虑了边权对节点重要度评估的影响,给出了加权节点重要度的新定义,并提出了改进的适用于加权网络的节点收缩方法.该方法认为最重要的节点就是收缩后加权网络凝聚度最大的节点,其算法的时间复杂度为O(n³).该方法有助于更准确地发现复杂网络中的关键节点.最后的实验分析验证了方法的有效性和可行性.