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2021, 43(8): 2121-2127.
doi: 10.11999/JEIT200769
刊出日期：2021-08-10
該文提出一種通用的時間數(shù)字轉(zhuǎn)換器(TDC)碼密度校準信號產(chǎn)生方法，該方法基于相干采樣理論，通過合理設置TDC主時鐘和校準信號之間的頻率差，結(jié)合輸出信號保持電路，產(chǎn)生校準用的隨機信號，在碼密度校準過程中，隨機信號均勻分布在TDC的延時路徑上，實現(xiàn)對TDC的bin-by-bin校準?；赬ilinx公司的28 nm工藝的Kintex-7 現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)內(nèi)部的進位鏈實現(xiàn)一種plain TDC，利用該方法校準plain TDC的碼寬(抽頭延遲時間)，研究校準了2抽頭方式下的TDC的性能參數(shù)，時間分辨率(對應TDC的最低有效位，Least Significant Bit, LSB)為24.9 ps，微分非線性為(–0.84～3.1)LSB，積分非線性為(–5.0～2.2)LSB。文中所述的校準方法采用時鐘邏輯資源實現(xiàn)，多次測試考核結(jié)果表明，單個延時單元的標準差優(yōu)于0.5 ps。該校準方法采用時鐘邏輯資源代替組合邏輯資源，重復性、穩(wěn)定性較好，實現(xiàn)了對plain TDC的高精度自動校準。該方法同樣適用于其他類型的TDC的碼密度校準。
2007, 29(1): 201-204.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574
刊出日期：2007-01-19
通過對Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進行分析，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，對這兩種環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案在最強的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期：2022-08-17
針對目前圖像隱寫檢測模型中線性卷積層對高階特征表達能力有限，以及各通道特征圖沒有區(qū)分的問題，該文構(gòu)建了一個基于多層感知卷積和通道加權的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)隱寫檢測模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性卷積，增強隱寫檢測模型對高階特征的表達能力；同時引入通道加權模塊，實現(xiàn)根據(jù)全局信息對每個卷積通道賦予不同的權重，增強有用特征并抑制無用特征，增強模型提取檢測特征的質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，該檢測模型針對不同典型隱寫算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測準確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準確率提高1.95%～6.15%。
