构造极小广播网络的新方法

广播是指从网络中某一成员开始 ,将消息传递给网络中其余成员的过程 .极小广播网络就是指能在最短时间内广播一条消息的通讯网络 .本文主要讨论一种构造极小广播网络的新方法 ,这种方法在大多数情况下改进了极小广播网络的最少边数的上界.     

公路军事交通运输勤务综合演习项目GERT网络模型研究与分析

运用随机网络理论 ,构建了在现代高技术战争条件下 ,“红、兰”军双方激烈对抗时 ,公路军事交通运输勤务系统运行过程的 GERT网络模型 ,并举例求出了其解析解 .在此基础上 ,提出了演习 (或战争 )时 ,公路军事交通运输保障的“失败”概率与“转移”(战术、战役或战略转移 )概率的概念 ,并对其因素构成及其相互关系进行了剖析 .     

Spectral Properties and Positivity of Flows in Infinite Networks with Dynamic Boundary Control Nodes

In this paper we study transport processes on infinite networks with dynamic boundary control nodes. These flows can be modeled by operator semigroups on a suitable Banach space. Using functional analytical and graph theoretical methods, we investigate its spectral properties of the system and positivity of the semigroup under appropriate assumptions on the network.     

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.     

基于离散动态贝叶斯网络的辐射源目标识别研究

提出基于离散动态贝叶斯网络模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理.推导了离散动态贝叶斯网络的推理算法.建立了目标识别的离散动态贝叶斯网络模型.应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性.仿真结果表明,该方法能够将各种目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限.     

城市综合竞争力模型与评价指标体系构建及实证研究——以长沙市为例

城市竞争力作为一个比较概念,是城市在竞争中所表现出的相对优势、比较差距、吸引力与收益力的综合指标,其受制约与影响的因素很多.本文从决定城市竞争力的社会、经济、环境、空间结构四要素着手,设计一个新型的金字塔城市结构竞争力模型,在此基础上构建一套城市综合竞争力评价指标体系,选取长沙市为样本进行实证分析并提出相应对策.     

Azimuth resolution improvement for spaceborne SAR images with quasi-non-overlapped Doppler bandwidth

The azimuth resolution improvement problem is solved via a coherent combination of synthetic aperture radar （SAR） ima-ges with the quasi-non-overlapped Doppler bandwidth. Prior to the spectra combination, SAR images should be coregistered, while phase biases induced by topography, atmospheric propagation delays and baseline measurement errors should be calibrated. However, the coregistration accuracy suffers from large Doppler decorrelation caused by the quasi-non-overlapped Doppler band-width. Furthermore, the method used to estimate phase biases from interferogram of azimuth prefiltered SAR image pairs wil fail when there is no overlapped spectrum. The fringe simulation and maximum sharpness optimization are adopted to deal with the problems. Accordingly, a novel algorithm to coherently synthesize SAR images is presented. The experiment with the Terra SAR X-band （TerraSAR-X） satel ite data validates the performance of the presented method.     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

属性添加情况下的概念格重构算法

研究在给定的形式背景下,通过逐步添加属性建造概念格的方法.一般地,初始概念格可由部分属性生成.当添加属性时,得到了新节点与它在原概念格中的直接父节点是一一对应的结论.证明了所有新节点在原概念格中的直接父节点,只可能在某个节点和它的子节点中.基于上述性质,给出了添加属性情况下的重建概念格算法.此算法的优点是生成新节点的范围小,构建概念格的速度快.     

基于前视声呐信息的AUV避碰规划研究

在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人（AUV）进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。