基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

一种非平稳卷积混合信号的自适应盲分离算法

基于多时延解相关准则并利用自然梯度原则推导出一种非平稳信号在卷积混合情况下的自适应盲分离算法，仅通过对有限个观测时延样本的相关矩阵进行Frobenius范教最小化运算得到分离矩阵，算法计算量低，可实现信号连续处理，适用于在线运算。仿真结果表明算法仅需较低的分离滤波器长度和少量的时延样本即可获得良好的分离性能。     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

代理密钥传送分析

结合身份认证,给出了两个可以在公开信道上传送代理密钥的方案.在所给的方案中,原始签名人Alice能够确认接收到代理密钥的就是其拟定的代理签名人Bob.     

Hwang-多重代理多重签名方案的改进

多重代理多重签名就是由多个人组成的原始签名者组授权由多个人组成的代理签名者组对消息进行签名. 通过对Hwang-多重代理多重签名方案的研究,发现了它的弱点,即可伪造对任意消息的签名. 对此提出了改进方案,并详细分析了其安全性. 改进后方案可抵抗现在已知的攻击,更加完善.     

论签名笔迹伪装性实验样本的应对措施

目的一是如何从技术层面解决当前司法鉴定,特别是民事司法鉴定实践中当事人故意伪装书写实验样本造成的鉴定困境;二是如何将鉴定技术无法克服的难题及其证明的伪装性书写事实,在法律层面进行有意义的证据转换。方法首先根据鉴定实践,分析书写人伪装书写实验样本的主要手法;其次,基于经验探讨识别签名笔迹伪装性实验样本的系列方法;最后,寻找合法的技术性策略,提取具有较高比对价值的补充样本。结果笔迹鉴定实践证明,受主、客观条件影响,理论上的样本补充策略功能有限,在只有伪装性实验样本(也包括平时样本比对条件差)的案件中,鉴定人几乎只能作退案处理,或者作出检材字迹与样本字迹没有比对条件的鉴定意见。结论伪装性签名实验样本在同一认定中的比对价值固然下降,但却可以作为证明书写人存在伪装书写的重要证据。在一定条件下,委托人(如法院)可以根据书写人伪装书写的客观事实,对书写人作出可反驳的不利推论与评断。     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

强和弱

<正>动物界的准则历来是弱肉强食,这似乎是颠扑不破的真理。然而,现实并非都如此。鲨鱼,被称为大海里的"杀戮机器",众多的海洋生物都葬身于鲨鱼腹中。然而,身形庞大的鲨鱼,它的天敌却是一条小小的盲鳗。盲鳗的口像个椭圆形的吸盘,里面镶着锐利的牙齿。它慢慢向一条鲨鱼靠近,并悄悄用吸盘似的嘴吸附在鲨鱼身上。起初,鲨     

一种软判决下的本原BCH码盲识别方法

为解决现有BCH码识别方法容错性较差的问题,提出了一种软判决下的本原BCH码盲识别(SDBR)方法。首先,将截获数据进行解调软判决得到比特序列和对应可靠性信息,然后对比特序列进行码字划分,再由软判决可靠性信息建立码根可靠性系数,以此计算不同码根出现的概率,并引入Kullback-Leibler散度来确定码长;其次,定义公共码根可靠性统计量并建立二元假设检验,在不同本原多项式下对公共码根进行判定;最后,利用公共码根连续分布特点识别本原多项式,进而由所有公共码根计算生成多项式。仿真结果表明:SDBR方法在信噪比大于7dB时能有效对常用本原BCH码进行识别;与基于码根信息差熵的方法相比,容错性提升了1.8dB。     

利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法

针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息。算法的核心是基于航空发动机等旋转机械转轴故障振动信号的频谱特点,其故障信号的振动谱一般包含基频、谐波成分和次谐波成分,如不对中、碰磨、裂纹等。算法用到的主要工具是连续小波变换和时间同步平稳法,主要步骤为:首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解,根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频;然后通过时间同步平稳法,分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分,从每个观测通道上提取出了源信号;对于同一源信号,从每个观测通道上都能提取出一个基本映像,最后通过对比每个映像信号的二范数,确定每个源信号的最优估计。通过数值模拟信号和实测航空发动机加速度振动信号对算法进行了验证,结果表明,在对发动机转速有一定先验知识的情况下,所提算法能够估计出发动机内部的主要振动源的个数,并能提取源信号的主要成分。结合旋转机械振动频谱特点等先验知识,说明了所提算法的正确性和实用性。