混沌理论的舰船图像安全传输加密算法

舰船图像安全传输加密算法与原图像一致性较低,安全性较差。为了解决这一问题,基于混沌理论研究了一种新的舰船图像安全传输加密算法,通过混沌映射建立离散型系统动力学模型,分析不同类型的混沌映射。利用小波处理得到图像小波子图,基于混沌置换完成置乱处理,实现安全传输加密。实验结果表明,混沌理论的舰船图像安全传输加密算法能够很好地与原图像保持一致,提高传输过程的安全性。     

基于混沌加密的水声扩频通信技术

为了提高水下信息传输安全性,提出将混沌加密技术应用于水声扩频通信中.针对扩频通信中一般扩频序列的局限性,引入离散混沌映射的混沌序列,并对常见几种离散混沌映射进行比对分析,发现Chebyshev混沌映射相较于Tent映射与Logistic映射有较为明显的优势,通过仿真评估具有加密属性的Chebyshev序列的优良特性,证...     

一种数字混沌加密系统的嵌入式仿真实现

海上舰船之间以及舰船与控制中心之间通信的加密及解密事关整个海战成败。本文对用于海上舰船通信加密系统中热门Baptista混沌加密算法进行了系统研究,分析在实际舰船通信系统中实现的利弊。针对Baptista算法在产生的混沌加密信号出现的周期规律性以及动力衰退性弊端,改进此算法,提出一种加强型控制位混沌加密算法。此算法通过增加控制位对混沌加密明文进行自适应控制,使其不规律改变混沌系统运行轨迹,克服Baptista算法的周期性以及动力衰退性。最后设计基于此算法的FPGA仿真系统,对其进行验证。     

远洋船舶跨网络安全双向完整认证方法

为了提高远洋船舶跨网络通信的安全性,进行跨网络安全双向完整认证方法设计,提出一种基于椭圆曲线密码体制的远洋船舶跨网络安全双向完整认证方法。采用混沌嵌入式加密方法进行船舶跨网络通信分组密码设计,基于椭圆曲线方程构建双向认证的公钥体系,结合Logistics混沌映射进行双向认证的加密和解码算法设计,将公钥嵌入到主密钥,实现远洋船舶跨网络通信的安全双向完整认证。数据实验结果表明,采用该方法进行远洋船舶跨网络通信加密和认证的保密性较好,安全性较高,防攻击能力较强。     

混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征，本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象。研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象，且不同类别的信号具有不同的非线性特征，该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法。     

混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征,本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象.研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象,且不同类别的信号具有不同的非线性特征,该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法.     

舰船数据库访问信息传输加密方法

为解决传统传输优化方法存在的网络连接量大、信息传输加密安全性不佳等问题,提出了一种舰船数据库访问信息传输加密优化方法。通过使用加密表和特殊数学结构完成加密查询。在分析舰船任务中间数据请求方式的基础上,采用双端口Ramipcore中间数据传输优化卡,建立动态查询表,识别舰船加密信息资源,结合舰艇数据库访问信息FC协议帧格式,进行舰船网络加密信息资源传输优化研究。并通过实验结果表明,与传统的加密资源传输优化方法相比,舰船数据库访问信息传输加密方法能够有效地减少舰船网络的网络连接和CPU利用率,保证信息传输安全。     

舰船综合导航系统试航试验数据动态加密方法

传统的舰船综合导航系统试航试验数据动态加密方法信息保留完整度低,加密时间长。为了解决上述问题,研究一种新的舰船综合导航系统试航试验数据动态加密方法,通过映射产生器、序列生成器、发生器来构建非线性组合混沌流密码,设定对比要素,使用分层处理确定信息,同时设定数据保护方案管理者、数据服务端、数据客户端来保护舰船综合导航系统试航试验数据信息。利用对比实验验证方法的有效性,结果表明,研究的舰船综合导航系统试航试验数据动态加密方法能够在短时间内实现精准加密,并且能够相对完整地保留信息。     

模拟退火法下交互式舰船红外图像斑点抑制

针对传统方法下舰船红外图像边缘特征识别结果不精准,导致斑点抑制效果较差的问题,提出了模拟退火法的交互式舰船红外图像斑点抑制方法。建立交互舰船红外图像斑点噪声模型,使用Radon变换方法处理模型数据。构造邻域结构模型,补充残缺结构特征,根据设定的模拟退火参数,获取处理后的数据识别图像边缘特征。根据图像边缘线条走向,确定图像区域特征,输出消除斑点的舰船红外图像。由实验结果可知,该方法能够消除全部斑点,并精准识别出图像边缘。     

基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法

利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别,识别距离较短,导致识别范围受限。针对上述问题,提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。该方法分为3步:1)对舰船红外图像进行预处理,包括图像滤波、图像增强、图像分割;2)利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征;3)以图像特征作为模糊数学模型特征因子,构建模糊集合,并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决,完成目标识别。结果表明:与基于SVM和基于神经网络的方法相比,利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别,识别距离延长10 m和20 m,识别范围扩大。     

改进Retinex的红外舰船图像增强算法

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。     

舰船通信网络多维离散数据自动加密方法

传统的数据加密方法采用公钥加密的形式,对于多维离散数据的加密耗时长并且加密效果难以保证。针对上述问题,本文将研究舰船通信网络多维离散数据自动加密方法。对舰船通信网络进行混沌计算后,生成多维离散数据加密密钥。根据SM4加密算法原理,使用生成的密钥实现对数据的加密。通过与传统数据加密方法的对比实验,验证了研究的加密方法相比平均降低了约5.98%的数据丢失率,并且加密时间更短,使用性能更优。     

基于神经网络的舰船混沌保密通信系统研究

以提升舰船通信安全性及同步性为出发点,设计基于神经网络的舰船混沌保密通信系统。基于舰船混沌同步保密通信系统一般模型,在系统发射端设计基于径向基函数神经网络（RBFNN）的跟踪器,跟踪舰船信息信号,通过混沌调制模块调制系统的状态量参数,并加密舰船信息信号将其混沌视为载波进行混沌掩盖后,通过信道进行传输,经噪声消除器去除信号噪声后,在混沌解调模块设计基于RBFNN的同步控制器,输出同步解调后的原始舰船信息信号传输至接收端,实现舰船信息保密同步通信。实验结果显示,该系统加密后,信息可有效掩盖信号真实情况,信号去噪后可还原信号本真,解调后可在接收端实现高精度的信号还原;且该系统应用后的信息可有效防止攻击者窃取。     

基于神经网络的红外图像舰船统计特征分析

目前研究的红外图像舰船统计特征分析方法全面性较差,准确性较低。为了提高舰船统计特征提取的准确度和精度,本文借鉴神经网络工作原理,进一步对红外图像识别到的舰船目标进行统计特征提取,实现预期设计的效果。本文首先了解舰船红外成像的工作原理,然后利用图像滤波、图像增强技术以及图像分割操作对舰船图像数据进行预处理分析,利用特征目标模糊分类识别方法初步实现红外图像舰船统计特征的识别,然后调用神经网络技术,完善红外图像舰船统计特征提取流程。实验表明,设计方法具有很好的全面性和准确性,实现研究目标,可以投入使用。     

基于神经网络的舰船红外图像特征提取和检索方法

传统方法针对舰船红外图像特征,形状特征量提取不够全面,导致目标舰船检索准确率较差。针对这一问题,提出神经网络的舰船红外图像特征提取和检索方法。预处理红外图像,利用脉冲耦合神经网络,捕捉灰度值相近的像素值,分割目标舰船,分别提取辐射特征、形状特征和不变量特征,将其输入支持向量机,进行训练,分类决策舰船特征,对比样本库实现检索。进行对比实验,结果表明,此次设计方法相比传统方法,确保了红外图像有效检索帧数,在此基础上,提高了目标舰船检索准确率,使检索结果更加可靠。     

舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用

舰船的红外图像检测技术有非常重要的作用。在军事领域,精确的舰船红外图像检测可以起到敌方舰船侦察、维护海上领土安全的作用;在民用领域,舰船的红外图像检索与特征分析,有助于海上航线管理和交通管理,从而提高海上运输的效率和安全性。本文针对舰船的红外图像检测技术,系统的介绍了红外成像的原理,基于向量机技术和图像处理技术,研究了舰船的红外图像检索和特性分析,并对某舰船海上红外图像进行了仿真试验。结果表明,基于向量机分类技术的舰船红外图像处理具有良好的效果。     

假设检验技术下舰船通信网络信息安全加密建模研究

传统的舰船通信网络信息加密方法存在数据信息字节加密与信息流隐私映射加密强度较弱的问题,导致数据层在数据转存与二次转密钥替换过程中数据暴露风险提升,降低数据的安全性。为解决该问题,在假设检验技术的支持下,展开了舰船通信网络信息安全加密建模研究。根据数据加密过程中的数据流字节变化特点,在假设检验技术下,将建模过程分为3个步骤;首先对加密信息流字节进行过程优化,然后对传输映射过程进行保护优化,最后对传输过程进行对称密钥的传输优化。通过对比其与传统加密模型的安全系数证明了本文模型的有效性。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

基于支持向量机的红外图像舰船统计特征分析

海上舰船的航行统计特征和目标识别对于海上交通管理与监察部门有重要作用,一方面,舰船的航行统计特征是海上航线管理与调度的基础,可以减少海上船舶的碰撞事故;另一方面,舰船目标的特征识别可以帮助监察部门分辨敌我船舶,维护海上领域的安全。随着计算机技术与探测技术的发展,海上舰船的目标识别与特征提取技术取得了明显的进步,本文重点研究了基于支持向量机的舰船红外图像统计特征识别与提取技术,包括图像样本分类等方面,并进行了舰船红外图像边缘像素识别的仿真试验。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。