具有可追查性的抗合谋攻击(t,n)门限签名方案

在分析王斌和李建华的无可信中心门限签名方案(王-李方案)以及X ie-Yu改进方案安全缺陷的基础上,提出了一种新的具有可追查性的抗合谋攻击(t,n)门限签名方案;对新方案的安全性进行了分析,并与现有方案的效率进行了比较.结果表明:该方案不仅能够从根本上抵抗合谋攻击和伪造签名攻击,而且在保证匿名性的前提下,能够真正实现签名成员身份的可追查性,同时通过构造安全的分布式密钥生成协议保证群私钥的不可知性,因此比现有方案具有更高的安全性.此外,新方案的计算量和通信量与王-李方案接近,但优于X ie-Yu方案.     

基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法

提出了基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法．用图像低频信号的小波系数的均值和标准差检测剪切镜头转换边界．分别计算图像小波分解后水平、垂直和对角方向细节信号的小波熵分量,以此3个小波熵分量作为特征量,计算相邻视频帧间特征量的欧氏距离．在检测窗内欧氏距离两次以上大于设定的阚值时即可判定镜头发生渐变转换．实验结果表明,剪切镜头查准率为95％,查全率为96％;渐变镜头查准率为87．5％,查全率83．8％．     

Parzen窗估计在潜艇目标强度统计建模的应用

研究潜艇目标强度的统计特性对水中兵器的仿真和试验分析具有重要意义。本文针对直方图统计模型的精度受区间划分影响较大,提出将Parzen窗估计方法用于潜艇目标强度的统计建模,建立潜艇典型舷角下的目标强度分布模型,并对统计特性进行分析。对Benchmark潜艇模型进行仿真计算,结果表明,采用Parzen窗估计法建立的潜艇目标强度统计模型符合潜艇的物理结构特性,能够更加准确和有效地对潜艇目标强度的统计特性进行预报。     

智能监控盒的控制模式和常见问题浅析

智能监控盒采用浮动门限的控制方式，较固定门限更加有效提高轨道电路的返还系数，更好地解决分路不良的问题。对浮动门限的概念、智能监控盒稳定性和抗干扰措施、智能监控盒控制模式等作了详细的解析。     

RBF神经网络模型在遥感目标检测中的应用

光学遥感成像是一种常见的船舶目标图像获取方法,对其图像中的船舶目标检测正逐渐成为研究热点。本文利用RBF神经网络模型对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种常见船舶光学遥感图像进行检测,首先结合kmeans和区域增长法对遥感图像进行分割,接着对船舶区域提取灰度一致性矢量和距离直方图2个特征。最后用聚类方法对RBF网络训练,并用其对船舶目标进行训练和检测。检测结果表明,本文的RBF神经网络模型对船舶目标的检测准确率为86%左右,有效实现了常见船舶目标的检测。     

基于BP神经网络的船舰目标识别分类

随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。     

基于CUDA的快速LBP纹理背景建模算法

针对复杂条件下背景建模这一视频检测领域的难点,提出一种基于Nvidia CUDA架构图形处理器(GPU)的快速LBP纹理直方图背景建模算法,算法根据GPU的并发结构和硬件特点,采用纹理存储和分页存储方式,利用共享内存与多点访问技术,提高数据访问效率,降低了算法复杂度.实验结果表明,相比CPU实现,GPU方式能够明显改善实时性能,平均加速比在30x左右,帧处理速度达到40 f/s以上.     

一种雷达信号的综合分选方法

现代战场电磁信号环境日益复杂,仅某一种算法不能准确地分选雷达信号。文章提出了一种结合序列差值直方图算法和改进的PRI变换法的综合分选方法来估计脉冲重复间隔。仿真结果表明在复杂的信号环境中可以对雷达脉冲信号实时地进行准确分选。     

基于自适应多门限的窄带干扰抑制算法的研究

在分析基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制算法的基础上,利用变异系数解决了该算法在信噪比高时干扰抑制性能急剧下降的问题。数字仿真结果表明,应用变异系数后的算法不仅可有效抑制直扩系统中的窄带干扰,且易于工程实现。