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一種基于分層譯碼和Min-max的多進(jìn)制LDPC碼譯碼算法
楊威, 張為
2013, 35(7): 1677-1681. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01634  刊出日期:2013-07-19
關(guān)鍵詞: 非二進(jìn)制低密度奇偶校驗(yàn)碼(NB-LDPC), 分層譯碼, Min-max, 準(zhǔn)循環(huán)碼
該文在現(xiàn)有譯碼算法的基礎(chǔ)上提出一種高效的非二進(jìn)制低密度奇偶校驗(yàn)碼(NB-LDPC)譯碼方法,充分利用了分層譯碼算法與Min-max算法的優(yōu)點(diǎn),不但譯碼復(fù)雜度低、需要的存儲(chǔ)空間小,而且可將譯碼速度提高一倍。應(yīng)用該算法,對(duì)一種定義在GF(25)上的(620,509)碼進(jìn)行了仿真。該碼的仿真結(jié)果表明:在相同誤碼率下,該文譯碼算法所需最大迭代次數(shù)僅為Zhang的算法(2011)的45%。
無(wú)人機(jī)輔助的非正交多址反向散射通信系統(tǒng)max-min速率優(yōu)化算法
王正強(qiáng), 胡揚(yáng), 樊自甫, 萬(wàn)曉榆, 徐勇軍, 多濱
2023, 45(7): 2358-2365. doi: 10.11999/JEIT221210  刊出日期:2023-07-10
關(guān)鍵詞: 反向散射通信, 無(wú)人機(jī), 非正交多址, 資源分配
無(wú)人機(jī)(UAV)、非正交多址(NOMA)和反向散射通信(BC)相結(jié)合,可以滿足熱點(diǎn)地區(qū)高容量需求,提高通信質(zhì)量。該文提出一種無(wú)人機(jī)輔助的NOMA反向散射通信系統(tǒng)最小速率最大化資源分配算法。考慮無(wú)人機(jī)發(fā)射功率、能量收集、反射系數(shù)、傳輸速率以及連續(xù)干擾消除(SIC)解碼順序約束,建立基于系統(tǒng)最小速率最大化的資源分配模型。首先利用塊坐標(biāo)下降將原問(wèn)題分解為無(wú)人機(jī)發(fā)射功率優(yōu)化、反射系數(shù)優(yōu)化和無(wú)人機(jī)位置與SIC解碼順序聯(lián)合優(yōu)化3個(gè)子問(wèn)題,然后使用反證法給出無(wú)人機(jī)最優(yōu)發(fā)射功率,再用變量替換法和連續(xù)凸逼近將剩余子問(wèn)題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,所提算法在系統(tǒng)和速率與用戶公平性之間具有較好折中。
兩種環(huán)簽名方案的安全性分析及其改進(jìn)
王化群, 張力軍, 趙君喜
2007, 29(1): 201-204. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574  刊出日期:2007-01-19
關(guān)鍵詞: 環(huán)簽名;雙線性對(duì);偽造攻擊;GDP(Gap Diffie-Hellman)
通過(guò)對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行分析,指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack),并給出了攻擊方法;另外,Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊,對(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
幾種可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案的安全性分析和改進(jìn)
王化群, 郭顯久, 于紅, 彭玉旭
2009, 31(7): 1732-1735. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928  刊出日期:2009-07-19
關(guān)鍵詞: 環(huán)簽名;密碼分析;可轉(zhuǎn)換性
通過(guò)對(duì)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(jìn)行分析,指出了這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認(rèn)性攻擊,即,環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實(shí)際簽名者或冒充別的成員進(jìn)行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊,對(duì)這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。
用膠體-原子薄片模型計(jì)算W(100)-Cs吸附系統(tǒng)的逸出功
王寧, 王鼎盛
1986, 8(6): 408-415.  刊出日期:1986-11-19
堿或堿土金屬的原子吸附于過(guò)渡金屬表面時(shí),會(huì)使后者的逸出功急劇下降。作者提出了膠體-原子薄片模型來(lái)研究這一現(xiàn)象。過(guò)渡金屬基底用薄膜線性級(jí)加平面波(LAPW)法精確處理,而簡(jiǎn)單金屬覆層則用膠體(jellium)模擬。此模型可在充分考慮構(gòu)成基底的過(guò)渡金屬特點(diǎn)的情況下,研究單原子層覆蓋度以下的吸附系統(tǒng)的電子性質(zhì)。 文中給出了計(jì)算所得W(100)面吸附Cs后的-曲線。所得逸出功極小值min=1.441.48eV與實(shí)驗(yàn)結(jié)果(min=1.351.55eV)吻合較好,文中還討論了Ev參量的選擇等問(wèn)題。
關(guān)于非對(duì)稱含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題的困難性研究
張江, 范淑琴
2020, 42(2): 327-332. doi: 10.11999/JEIT190685  刊出日期:2020-02-19
關(guān)鍵詞: 抗量子密碼, 格密碼, 含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題
由于基于最壞情況困難假設(shè)等優(yōu)點(diǎn),基于格的密碼被認(rèn)為是最具前景的抗量子密碼研究方向。作為格密碼的常用的兩個(gè)主要困難問(wèn)題之一,含錯(cuò)學(xué)習(xí)(LWE)問(wèn)題被廣泛用于密碼算法的設(shè)計(jì)。為了提高格密碼算法的性能,Zhang等人(2019)提出了非對(duì)稱含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題,該文將從理論上詳細(xì)研究非對(duì)稱含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題和標(biāo)準(zhǔn)含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題關(guān)系,并證明在特定錯(cuò)誤分布下非對(duì)稱含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題和含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題是多項(xiàng)式時(shí)間等價(jià)的,從而為基于非對(duì)稱含錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題設(shè)計(jì)安全的格密碼算法奠定了理論基礎(chǔ)。
紅外數(shù)字圖象處理技術(shù)用于研究砷化鎵材料中的缺陷形態(tài)分布
張福貴
1988, 10(6): 563-567.  刊出日期:1988-11-19
關(guān)鍵詞: 紅外圖象; 砷化鎵; 圖象處理軟件
本文介紹了一種用于研究砷化鎵材料中的缺陷(比如EL2吸收特性等)的新方法:將一束波長(zhǎng)為1.11.5m的近紅外光穿過(guò)一塊厚度為48mm,直徑為50mm的砷化鎵材料,用紅外攝象機(jī)TOSHIBA 8844攝取圖象,并直接送入計(jì)算機(jī)圖象處理系統(tǒng)DATASUD,材料中的非均勻性缺陷圖象,即材料中的缺陷(EL2,位錯(cuò)等)在截面上的分布結(jié)構(gòu)形狀(十字形,網(wǎng)狀,球粒形等)就可從屏幕上觀察到。本文給出了為研究這類材料設(shè)計(jì)的ZHIMAG(ZHang IMAGe)圖象處理軟件包和應(yīng)用ZHIMAG所獲得的一些結(jié)果。ZHIMAG也適用于其它類型的圖象處理。
對(duì)一種新型代理簽名方案的分析與改進(jìn)
魯榮波, 何大可, 王常吉, 繆祥華
2007, 29(10): 2529-2532. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00414  刊出日期:2007-10-19
關(guān)鍵詞: 代理簽名;匿名代理簽名;孤懸因子;強(qiáng)不可偽造性
Gu-Zhang-Yang(2005)提出了一個(gè)不需要可信第三方參與的匿名代理簽名方案,由于該方案的簽名驗(yàn)證數(shù)據(jù)中沒(méi)有回避孤懸因子這一現(xiàn)象,因此并不滿足強(qiáng)不可偽造性,原始簽名人可以偽造一個(gè)有效的代理簽名通過(guò)驗(yàn)證,并成功地在代理簽名者身份揭示階段向公眾證明該偽造的代理簽名是由合法的代理簽名者產(chǎn)生的。本文在分析該方案安全性的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的匿名代理簽名方案,克服了原方案的不足。
基于身份的可鏈接和可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名
王少輝, 鄭世慧, 展?jié)?/nobr>
2008, 30(4): 995-998. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00549  刊出日期:2008-04-19
關(guān)鍵詞: 環(huán)簽名; 基于身份環(huán)簽名; 基于身份可鏈接環(huán)簽名; 基于身份可鏈接可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名; 雙線性對(duì)
環(huán)簽名是提供匿名發(fā)布信息的巧妙方法,該文首次給出了基于身份的可鏈接環(huán)簽名和可鏈接可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的概念與安全的形式化定義。以Zhang和Kim的環(huán)簽名方案為例,給出了為某些基于身份環(huán)簽名添加可鏈接性的方法。并分別提出了高效的基于身份的可鏈接環(huán)簽名和可鏈接可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案,方案除滿足完備匿名性和適應(yīng)性選擇消息攻擊下的不可偽造性外,還分別滿足可鏈接性和對(duì)非簽名者的不可轉(zhuǎn)換性。
基于多層感知卷積和通道加權(quán)的圖像隱寫檢測(cè)
葉學(xué)義, 郭文風(fēng), 曾懋勝, 張珂紳, 趙知?jiǎng)?/nobr>
2022, 44(8): 2949-2956. doi: 10.11999/JEIT210537  刊出日期:2022-08-17
關(guān)鍵詞: 隱寫檢測(cè), 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 多層感知卷積, 通道加權(quán)
針對(duì)目前圖像隱寫檢測(cè)模型中線性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限,以及各通道特征圖沒(méi)有區(qū)分的問(wèn)題,該文構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知卷積和通道加權(quán)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)隱寫檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性卷積,增強(qiáng)隱寫檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力;同時(shí)引入通道加權(quán)模塊,實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重,增強(qiáng)有用特征并抑制無(wú)用特征,增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫算法及不同嵌入率,相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率,與最優(yōu)的Zhu-Net相比,準(zhǔn)確率提高1.95%~6.15%。
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