基于可控量子隐形传态的代理签名方案

提出了一种量子代理签名方案．基于可控量子隐形传态，采用3粒子纠缠态作为量子信道，不同于经典的基于计算复杂性的代理签名方案，本方案利用量子隐形传态的物理特性来实现签名及验证，具有无条件安全性．     

量子纠缠态与量子隐形传态

量子纠缠态是量子力学的精髓．回顾了基于双光子纠缠的量子隐形传态的基本原理、实验主要进展，指出了量子隐形传态的重要特点及其实现的关键技术，分析讨论了对光子偏振态进行幺正变换的试验方案．     

量子可控非门制备过程中的纠缠度

用囚禁冷离子制备量子可控非门包括3次连续激光脉冲操作，分析了制备过程中的纠缠动力学和纠缠度随时间的变化规律，关于纠缠度的计算结果表明，在第1和第3步激光操作过程中离子内外态无纠缠，在第2步激光操作中离子内外态具有较强的纠缠，并呈现出一定的周期性。     

四波混频和量子纠缠态

基于三阶非线性光学效应－简并四波混频，提出了一种新的制备明亮的纠缠光子源的方案，从理论上证明了相位共轭光和秀射的信号光是处于量子纠缠的。     

焊接气溶胶粒子谱正态型分布模型研究

用ＤＭＰＳ方法测定了大量焊接气溶胶粒子谱，按其分布特征，可归纳为正态型和非正态型两大类。本文主要探讨焊接气溶胶的正态型分布模型及其适用性，以及用图估法处理实测粒子谱的方法，模型与粒子谱实例取得了较好的一致性。     

阶梯算符本征态下介观RLC电路的量子效应

基于电荷的量子化,在由电荷算符定义的新Fock空间中,利用最小平移算符的性质计算介观RLC电路中电荷、电流以及能量的量子涨落,研究影响量子涨落的因素．结果表明,考虑电荷的不连续性,在阶梯算符本征态下,电流的量子涨落为零,电荷和能量的量子涨落与电荷量子、Planck常数、状态参量等因素有关,能量的量子涨落还决定于介观电路的RLC参量、电源及外磁场．     

Ⅱ态双原子分子的碰撞量子干涉角

理论研究了在COA1(v=0)～e3-(v=1)体系和He,Ne和Ar碰撞诱导转动传能中量子干涉效应,考虑一级波恩近似,各项异性相互作用势,在原子-双原子分子体系,给出了态双原子分子的碰撞量子干涉角.     

Ⅱ态双原子分子的碰撞量子干涉角

理论研究了在COA1Ⅱ(v=0)-e3∑-(v=1)体系和He,Ne和Ar碰撞诱导转动传能中量子干涉效应,考虑一级波恩近似,各项异性相互作用势,在原子-双原子分子体系,给出了Ⅱ态双原子分子的碰撞量子干涉角.     

非马尔科夫环境下两体及多体纠缠研究

利用hierarchy方程研究了非旋波非马尔科夫近似下三量子比特系统在同一热库下两体及多体纠缠的演化。研究表明,可以通过改变系统与环境相互作用强度以及热库的非马尔科夫性质调整两体及多体纠缠,对实现非马尔科夫环境下基于多体系统的量子信息过程有较大帮助。     

非正态型分布模型在焊接气溶胶中的应用研究

通过实际焊接气溶胶粒子谱样品的处理，证实焊接气溶胶存在遵从非正态型分布的粒子群，图估法是处理这类分布简便，适用的方法。本文实测样品数量分布遵从非正态型分布，其体积分布也是遵从，不仅它们的标准差σ表达式相同，其σ值也相同。     

轨道交通换乘通道客流状态的信息表现形式分析及应用研究

提出通过适宜的信息表现形式,对即将进入换乘通道的乘客发布换乘通道通行状态信息,以便引导乘客的理性换乘行为,从而缓解换乘通道拥堵的方法。在分析可能用于表示客流状态的信息表现形式基础上,针对某个典型换乘通道进行应用研究。     

基于可靠度理论的铁路隧道洞门极限状态设计方法

针对铁路隧道洞门结构稳定性极限状态功能函数具有非线性及其参数具有随机性的特点,提出了基于可靠度理论的铁路隧道洞门结构设计方法.通过分析铁路隧道洞门的极限状态,建立了其极限状态方程.基于可靠度理论,以时速140 km/h的单线电气化铁路隧道端墙式洞门可靠指标计算为例,根据采用同样方法对3种设计时速共16种形式、22种类别隧道洞门的可靠指标计算结果,确定各极限状态下的目标可靠指标,建立极限状态设计式,求解并优化抗力分项系数.研究结果表明:铁路隧道洞门主要有抗裂、抗压、倾覆、滑动和地基承载力不足5种极限状态;极限状态方程中基本随机变量的统计特征是铁路隧道洞门可靠度设计是否准确的关键,可靠指标的确定是洞门结构极限状态设计的核心;建立的极限状态设计方法可直接用于铁路隧道洞门结构设计.      

贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断

站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.     

膜离子通道阻断剂对神经兴奋性及兴奋性指标的影响

本研究以蟾蜍坐骨神经-腓神经和螯虾腹大神经为材料,观察了膜离子通道阻断剂对神经兴奋性及兴奋性指标的影响。结果显示:标准电量α与膜钠离子通道的开放数量及通道的激活速率有关,是正确反映兴奋性的指标。b 反映了膜钠、钾离子通道活动的动态平衡过程和应激活动过程.Chr 与膜离子通道的活动无直接联系。     

A robust decision feedback equalizer for ATSC DTV receivers

Least mean square （LMS） decision feedback equalizer （DFE） is preferred as an effective solution to coping with inter-symbol interference （ISI） for ATSC digital television （DTV） receivers. In DTV transmission environment, echo delay often covers several hundreds symbols, which leads to very large-scale equalizer. One consequence of the large-scale equalizer is the very slow convergence, which combined with error propagation, inherent drawback of DFE, seriously deteriorates the performance of the receivers, especially in severe channels. More working modes and corresponding robust control mechanism were given to help the equalizer converge to the stable state smoothly. Simulation results show that the improved equalizer can perform better, especially in the severe channels.     

Semi-blind Channel Estimator for OFDM-STC

Channel state information of OFDM-STC system is required for maximum likelihood decoding.A subspace-based semi-blind method was proposed for estimating the channels of OFDM-STC systems.The channels are first estimated blindly up to an ambiguity parameter utilizing the nature structure of STC,irrespective of the underlying signal constellations.Furthermore,a method was proposed to resolve the ambiguity by using a few pilot symbols.The simulation results show the proposed semi-blind estimator can achieve higher spectral efficiency and provide improved estimation performance compared to the non-blind estimator.     

驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法

驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的 驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数 g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM 模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和 96.3%.与决策树C4.5 和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和 F1值等模型性能方面均优于其他2 种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态, 可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据.     

基于3DCNN-DNN 的高空视频交通状态预测

为使用高空视频识别和预测道路交通状态，提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法. 将道路切分为D 个路段，每个路段视频片段时长 m s，基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态；建立道路? 个历史时段、D 个路段的交通状态矩阵Φ ，将道路交通状态预测问题转化为以Φ 为输入，有限交通状态为输出的分类问题，构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型；建立交通视频数据集，对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化，提出有4 隐藏层，各层神经元数量为64/128/128/64，训练批大小为64 的优化模型DNN*.测试结果表明：C3D视频交通态识别平均F1 值为95.71%，DNN*道路交通状态预测准确率为91.18%，比DNN线性分类、KMeans 、KNN、SVM和线性分类分别高6.86%、57.85%、62.26%、26.47%、43.14%；C3D能提供准确的交通状态矩阵，3DCNN-DNN可有效识别和预测道路视频交通状态.     

Multi-Point and Multi-Interval Availabilities for Markov Repairable Systems with History-Dependent Up and Down States

A Markov repairable system with history-dependent up and down states is presented. The state space of the repairable system is divided into three sets, which are up states, down states and changeable states.Using aggregated stochastic processes, we can get the multi-interval availability and multi-point availability for the Markov repairable system. Finally, numerical examples are given to illustrate the obtained results.     

模糊状态下装卸机械系统的可靠性分析

本文分析了装卸机械系统状态的模糊性，定义了系统的模糊状态，导出了系统模糊状态的转移公式，建立了模糊状态下系统可靠度的计算理论，并以集装箱吊运机为例，计算其在模糊状态下的可靠度。