論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關(guān)信息共 11 條：
2007, 29(10): 2508-2511.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00310
刊出日期：2007-10-19
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Liu混沌系統(tǒng);混沌同步;反饋控制;T-S模型;模糊控制
論文研究了新近提出的Liu混沌系統(tǒng)(2004)的模糊反饋同步方法。Liu混沌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同于以往的連續(xù)混沌系統(tǒng)，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重構(gòu)了Liu混沌系統(tǒng)；然后用Lyapunov理論和反饋同步的思想推導(dǎo)了兩個重構(gòu)的Liu系統(tǒng)同步的穩(wěn)定性條件，并給出了誤差系統(tǒng)以衰減率全局漸近穩(wěn)定的充分條件；最后基于LMI方法進行了仿真實驗。良好的仿真結(jié)果驗證了本文算法的有效性和快速性。
2004, 26(10): 1620-1625.
刊出日期：2004-10-19
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信息隱藏; 數(shù)字水印; LU分解
該文提出了一種新的基于矩陣LU分解的數(shù)字水印算法。該方法首先將數(shù)字圖像的非負矩陣表示轉(zhuǎn)化為G-對角占優(yōu)矩陣，再進行LU分解，通過量化函數(shù)進行數(shù)字水印的嵌入，恢復(fù)水印時不需要原始圖像。將矩陣的LU分解數(shù)字水印算法與DCT的中頻系數(shù)比較法進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明這種方法運算速度快并且具有很好的魯棒性。
2013, 35(9): 2234-2239.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527
刊出日期：2013-09-19
針對基于orth的稀疏目標定位算法中orth預(yù)處理會影響原信號的稀疏性的問題，該文提出一種基于LU分解的稀疏目標定位算法。該算法通過網(wǎng)格化感知區(qū)域把目標定位問題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問題，并利用LU分解法對觀測字典進行分解得到新的觀測字典。該觀測字典有效地滿足了約束等距性條件，同時對觀測值的預(yù)處理過程不影響原信號的稀疏性，從而有效地保證了算法的重建性能，提升了算法的定位精度。實驗結(jié)果表明，基于LU分解的稀疏目標定位算法的性能遠優(yōu)于基于orth的稀疏目標定位算法，目標的定位精度得到了較大地提升。
2010, 32(8): 2019-2022.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401
刊出日期：2010-08-19
矩陣方程的快速求解是矩量法計算電大問題的關(guān)鍵，LU分解是求解線性方程組的有效方法。該文詳細地分析了Doolittle LU分解過程，基于分解過程的特點，在MPI(Message-Passing interface) 并行環(huán)境下，提出了按直角式循環(huán)對進程進行任務(wù)分配的并行求解方法。實驗證明該方法可以有效地減少進程間數(shù)據(jù)通信量，從而加快計算速度。
2017, 39(3): 743-748.
doi: 10.11999/JEIT160300
刊出日期：2017-03-19
微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點，使得復(fù)雜的認證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個用戶-1個商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗證性。
2012, 34(12): 2881-2884.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00804
刊出日期：2012-12-19
該文推廣了Liu Fang等人(2010)給出的周期為pn, p為奇素數(shù)，n為正整數(shù)的廣義分圓序列的構(gòu)造，并確定了新構(gòu)造序列的線性復(fù)雜度和自相關(guān)函數(shù)值的分布。結(jié)果表明，推廣的構(gòu)造保持了原構(gòu)造的高線性復(fù)雜度等偽隨機特性。由于取值更靈活，較之原構(gòu)造新構(gòu)造序列的數(shù)量要大得多。
2009, 31(7): 1732-1735.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928
刊出日期：2009-07-19
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環(huán)簽名;密碼分析;可轉(zhuǎn)換性
通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行分析，指出了這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實際簽名者或冒充別的成員進行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。
2003, 25(10): 1321-1326.
刊出日期：2003-10-19
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種不確定性知識的推理和描述技術(shù),針對遙感數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性,該文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的遙感數(shù)據(jù)推理和描述技術(shù)。文中利用 2002年春季中-日亞洲沙塵暴項目的土地利用數(shù)據(jù)(LU),沙塵監(jiān)測數(shù)據(jù)(TSP),衛(wèi)星 AVHRR時間序列 LST/Albedo數(shù)據(jù),采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行了知識描述和信息推理預(yù)測實驗,取得了較好的效果。
2019, 41(4): 845-850.
doi: 10.11999/JEIT180562
刊出日期：2019-04-01
為實現(xiàn)電磁計算的安全可靠和自主可控，該文基于“天河二號”國產(chǎn)眾核超級計算機平臺，開展大規(guī)模并行矩量法(MoM)的開發(fā)工作。為減輕大規(guī)模并行計算時計算機集群的通信壓力以及加速矩量法積分方程求解，通過分析矩量法電場積分方程離散生成的矩陣具有對角占優(yōu)特性，提出一種新型LU分解算法，即對角塊矩陣選主元LU分解(BDPLU)算法，該算法減少了panel列分解的計算量，更重要的是，完全消除了選主元過程的MPI通信開銷。利用BDPLU算法，并行矩量法突破了6×105 CPU核并行規(guī)模，這是目前在國產(chǎn)超級計算平臺上實現(xiàn)的最大規(guī)模的并行矩量法計算，其矩陣求解并行效率可達51.95%。數(shù)值結(jié)果表明，并行矩量法可準確高效地在國產(chǎn)超級計算平臺上解決大規(guī)模電磁問題。
2017, 39(5): 1261-1265.
doi: 10.11999/JEIT160651
刊出日期：2017-05-19
基于拉格朗日乘子法，該文提出一種2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的迭代設(shè)計方法。在每次迭代中，原型濾波器的設(shè)計描述成一個約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問題。引入拉格朗日乘子法將問題轉(zhuǎn)化為無約束的優(yōu)化問題，通過求解線性矩陣方程得到優(yōu)化問題的解。針對矩陣方程中的系數(shù)矩陣的特點，運用塊LU分解，顯著降低了運算復(fù)雜度。仿真實驗表明，與現(xiàn)有的設(shè)計方法相比，該文方法設(shè)計得到的2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的重構(gòu)誤差和阻帶衰減均有較大的改善。
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