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Whitenoise密碼Wu破譯方法的分析與改進(jìn)
金晨輝, 張斌, 張遠(yuǎn)洋
2006, 28(8): 1530-1532.  刊出日期:2006-08-19
關(guān)鍵詞: Whitenoise序列密碼;密碼分析;預(yù)測攻擊;等效密鑰
Whitenoise是由BSB Utilities公司提出的一個(gè)序列密碼算法。Wu在2003年8月巧妙地給出了破譯Whitenoise算法的一個(gè)解方程組方法。該文對Wu的破譯算法進(jìn)行了深入分析, 證明了Wu方法的兩個(gè)基本假設(shè)是錯(cuò)誤的, 因而Wu的方法不可能求出正確密鑰。此外, 該文還對Wu的破譯方法進(jìn)行了改進(jìn), 給出了求解Whitenoise密碼的秘密整數(shù)和秘密素?cái)?shù)的方法, 并給出了對Whitenoise密碼的一個(gè)預(yù)測攻擊方法, 利用該方法可由其前80445個(gè)亂數(shù)求出其任一時(shí)刻的亂數(shù)。此外, 該文還給出了求出其全部秘密要素的一個(gè)思路。
De Bruijn序列的升元算法
朱士信
2000, 22(1): 68-72.  刊出日期:2000-01-19
關(guān)鍵詞: 移位寄存器序列; de Bruijn序列; 循環(huán)圈
本文給出一種de Bruijn序列的升元算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因而減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。
De Bruijn序列的k次齊次復(fù)雜度
朱士信
1993, 15(2): 204-207.  刊出日期:1993-03-19
關(guān)鍵詞: De Druijn序列; 齊次復(fù)雜度; 矩陣; 矩陣的秩
De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文定義并研究了n級De Bruijn序列的k次齊次復(fù)雜度Ck(s),給出了Ck(s)的一個(gè)上界。k=1及k=2時(shí),Ck(s)分別為人們所熟知的線性復(fù)雜度及二次齊次復(fù)雜度。
一種快速生成k元de Bruijn序列的算法
朱士信
1995, 17(6): 618-622.  刊出日期:1995-11-19
關(guān)鍵詞: 移位寄存器; De Bruijn序列; 循環(huán)圈
De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文通過并置所有循環(huán)圈的周期約化,提出了一個(gè)新的生成k元de Bruijn序列的算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因此減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。
電磁導(dǎo)彈系統(tǒng)
詹軍, 李孝勖
1988, 10(2): 127-136.  刊出日期:1988-03-19
關(guān)鍵詞: 電磁導(dǎo)彈; 頻譜漸近條件; 瞬態(tài)場
本文發(fā)展了T.T.Wu教授(1985)提出的電磁導(dǎo)彈理論,總結(jié)出能產(chǎn)生電磁導(dǎo)彈效應(yīng)的激勵(lì)信號頻譜漸近條件,提出了幾種可能的電磁導(dǎo)彈系統(tǒng)。
對兩個(gè)可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密方案的分析和改進(jìn)
張串絨, 傅曉彤, 肖國鎮(zhèn)
2006, 28(1): 151-153.  刊出日期:2006-01-19
關(guān)鍵詞: 認(rèn)證加密;簽名;公開驗(yàn)證;機(jī)密性
該文對可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密進(jìn)行了研究,指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的問題,分別給出了這兩個(gè)方案的改進(jìn)方案,很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開驗(yàn)證問題。
長度為pm的離散哈脫萊變換分離基算法
茅一民
1990, 12(6): 584-592.  刊出日期:1990-11-19
關(guān)鍵詞: 正交變換; 離散哈脫萊變換; 分離基算法
Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了長度為2m的分離基2/4哈脫萊變換算法。本文將分離基算法推廣到長度為pm的哈脫萊變換,并證明基p2算法實(shí)乘次數(shù)比基p算法少,而基p/p2算法實(shí)乘次數(shù)比前兩者都少。作為例子,給出了長度為N=3m的基3/9哈脫萊變換快速算法和流圖。
一種基于差分演化的粒子濾波算法
李紅偉, 王俊, 王海濤
2011, 33(7): 1639-1643. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.01212  刊出日期:2011-07-19
關(guān)鍵詞: 目標(biāo)跟蹤, 粒子濾波, 差分演化, 無跡卡爾曼濾波
針對粒子濾波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和貧化問題,該文提出一種基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先,為了充分利用最新的觀測信息,采用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)來產(chǎn)生重要性分布,對重要性分布產(chǎn)生的采樣粒子不再做傳統(tǒng)重采樣操作,而是直接把采樣粒子當(dāng)作DE中的種群樣本,粒子權(quán)重作為樣本的適應(yīng)函數(shù),對粒子做差分變異、交叉、選擇等迭代優(yōu)化,最后得到最優(yōu)的粒子點(diǎn)集。試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法有效緩解了傳統(tǒng)PF算法中的粒子退化和貧化,提高了粒子的利用率,具有較好的估計(jì)精度。
長拖尾K分布雜波下雷達(dá)目標(biāo)散射中心參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)
石志廣, 周劍雄, 趙宏鐘, 付強(qiáng)
2007, 29(12): 2848-2852. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00516  刊出日期:2007-12-19
關(guān)鍵詞: 雷達(dá);長拖尾分布;衰減指數(shù)模型;M估計(jì);K分布雜波
實(shí)際條件下,在對基于衰減指數(shù)(DE)和模型的雷達(dá)目標(biāo)散射中心參數(shù)估計(jì)和特征提取時(shí),其噪聲背景往往是非高斯的,分布密度函數(shù)表現(xiàn)出長拖尾性質(zhì)。利用基于高斯假設(shè)條件下的估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí),往往不能得到較好的結(jié)果。針對這種情況,該文利用M估計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)對長拖尾雜波下DE模型參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)。首先分析了基于PRONY模型的M估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法存在的不足,其次提出了兩種較為有效的DE模型散射中心參數(shù)M估計(jì)的實(shí)現(xiàn)方法,并對這兩種方法進(jìn)行了分析和比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在一類長拖尾K分布雜波條件下,與ESPRIT方法以及擴(kuò)展PRONY估計(jì)方法相比,該文所提的兩種方法均能得到較好的估計(jì)結(jié)果。
一種優(yōu)化Girth分布的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼設(shè)計(jì)方法研究
徐華, 徐澄圻
2008, 30(7): 1640-1643. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.02002  刊出日期:2008-07-19
關(guān)鍵詞: 準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼; 差分進(jìn)化; Girth分布; 最小距離
在準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的構(gòu)造中,校驗(yàn)矩陣擁有盡可能好的girth分布對于改善碼的性能有著重要的意義。該文提出了構(gòu)造準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的GirthOpt-DE算法,優(yōu)化設(shè)計(jì)以獲得具有好girth分布的移位參數(shù)矩陣為目標(biāo)。仿真結(jié)果表明,該文方法得到的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼在BER性能和最小距離上均要優(yōu)于固定生成函數(shù)的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼,Arrary碼和Tanner碼,并且使用上更為靈活,可以指定碼長,碼率及盡可能好的girth分布。
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