检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全学报 2020年第1期5卷 35-43页

作者：樊婷韦永壮武小年张润莲桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室中国桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室中国桂林541004 广西高校云计算与复杂系统重点实验中国桂林541004

在CHES2011国际会议上,轻量级分组密码算法LED被郭等人提出,该密码算法具有硬件实现规模小,加解密速度快等优点,因而备受业界关注。目前设计者给出了单密钥攻击模型下LED算法活跃S盒个数的下界,以评估其抵御经典差分密码分析的能力。然... 详细信息

在CHES2011国际会议上,轻量级分组密码算法LED被郭等人提出,该密码算法具有硬件实现规模小,加解密速度快等优点,因而备受业界关注。目前设计者给出了单密钥攻击模型下LED算法活跃S盒个数的下界,以评估其抵御经典差分密码分析的能力。然而,相关密钥攻击模型下LED算法抵御差分密码分析的能力仍有待进一步解决。本文基于LED密码算法的结构及密钥编排特点,结合面向字节的自动化搜索方法,构建了适用于相关密钥差分分析的混合整形规划(MILP)搜索模型。研究结果表明:全轮LED-64至少存在100个活跃S盒,全轮LED-128至少存在150个活跃S盒;15轮简化LED算法足以抵抗相关密钥差分分析。此外,针对多种变体的LED密钥编排方法进行了测试,找到了一些新的密钥编排方案,并使LED算法具有最佳能力抵御相关密钥差分分析。

关键词：混合整数规划(MILP) 活跃S盒相关密钥差分分析 LED算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

认知无线电中子谱缺失下的似然恢复算法

引用

计算机工程 2020年第2期46卷 201-206,213页

作者：管亮郑霖张文辉桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心广西桂林541004 .通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081

在使用滤波器组对信号频谱进行分割、插空的过程中,如果用户信号频谱带宽大于空余频带的总和或者插空信道出现强干扰,用户的信号检测会受到干扰。针对该问题,提出一种子谱缺失下的似然恢复算法。结合频谱分割技术,构建子谱缺失场景下的... 详细信息

在使用滤波器组对信号频谱进行分割、插空的过程中,如果用户信号频谱带宽大于空余频带的总和或者插空信道出现强干扰,用户的信号检测会受到干扰。针对该问题,提出一种子谱缺失下的似然恢复算法。结合频谱分割技术,构建子谱缺失场景下的等效信道模型,并采用自适应似然信号恢复算法抑制非理想信道的干扰。仿真结果表明,该算法能够有效恢复失真信号,改善认知无线电中子谱缺失下的信号检测性能。

关键词：认知无线电滤波器组频谱分割频带利用率似然信号恢复

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

H-Algorand:基于多块输出的公有链共识机制

引用

计算机应用 2020年第7期40卷 2150-2154页

作者：王波任英琦黄冬艳桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

面向全网公开且无用户授权机制的公有链目前得到了业界的普遍重视,其中具有良好扩展性、低分叉概率的Algorand机制在公有链中被广泛使用,但Algorand机制存在区块共识效率低、不满足高频交易场景的问题。针对这些问题,首先提出一种多块Al... 详细信息

面向全网公开且无用户授权机制的公有链目前得到了业界的普遍重视,其中具有良好扩展性、低分叉概率的Algorand机制在公有链中被广泛使用,但Algorand机制存在区块共识效率低、不满足高频交易场景的问题。针对这些问题,首先提出一种多块Algorand(MB-Algorand)机制来提高区块共识效率;其次将Algorand机制与MB-Algorand机制配合使用得到混合Algorand(H-Algorand)机制,该机制兼顾了区块共识效率与安全性两方面的性能。仿真结果表明,在委员会遭受分布式拒绝服务(DDoS)攻击的情况下,H-Algorand机制以一定的安全性能为代价,换取了区块链网络共识效率的显著提升。当一个区块共识失败的概率在1%时,所提机制使区块链网络共识效率在提升了37. 87%的同时,安全性能仅损失4. 9%。

关键词：区块链共识机制分布式拒绝服务攻击高频交易共识效率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

ANU,ANU-II和LiCi算法的积分区分器搜索

引用

小型微型计算机系统 2020年第7期41卷 1470-1475页

作者：王红艳韦永壮刘文芬桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

ANU,ANU-II和LiCi算法是近几年相继被提出的新轻量级分组密码算法.由于采用比特级的设计理念,相比于传统字节级更具有结构轻巧、扩散灵活和实现效率高等优点,因而其安全性备受关注.基于以上三个算法的结构特性,构建了新的比特可分性MIL... 详细信息

ANU,ANU-II和LiCi算法是近几年相继被提出的新轻量级分组密码算法.由于采用比特级的设计理念,相比于传统字节级更具有结构轻巧、扩散灵活和实现效率高等优点,因而其安全性备受关注.基于以上三个算法的结构特性,构建了新的比特可分性MILP模型,并给出了ANU,ANU-II和LiCi算法的积分区分器自动化搜索方法.通常而言,区分器轮数的高低能够较好的衡量密码算法的安全性.研究结果表明:ANU,ANU-II和LiCi算法分别存在9轮、8轮和12轮的积分区分器,所需的数据复杂度为263,260和261个选择明文,这是目前已知分析方法中轮数最高和选择明文量最优的区分器结果.另外,提出了一种新的LiCi算法的等价结构.

关键词：轻量分组密码算法 ANU,ANU-II,LiCi 可分性 MILP(混合线性整数规划) 积分区分器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RST-NMF模型的微震信号时频分析和识别

引用

振动与冲击 2019年第17期38卷 1-7页

作者：张法全王海飞王国富叶金才桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 广西无线宽带和信号处理重点实验室桂林541004

针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号... 详细信息

针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号的特征空间,最后采用SVM进行分类。在三道沟井田的试验结果表明,RST时频分析方法对频域分散的能量团有很好的聚集性,时频矩阵经NMF分解最大程度上获取微震信号的局部特征和内在联系,提取分解向量的宏观和微观统计量保证了信号特征空间的完备性,有效地避免了分类时过拟合的发生,分类准确率达到了94%。

关键词：微震信号 RST NMF SVM

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

导航信号标称失真建模与测距偏差评估

导航信号标称失真建模与测距偏差评估

引用

第十二届中国卫星导航年会

作者：刘健许国昌刘通孙梦飞刘鹂吕志平付文涛哈尔滨工业大学(深圳) 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室(桂林电子科技大学)

地基增强系统（Ground Based Augmentation System, GBAS）通过播发差分改正量和完好性信息消除飞机和参考站间的公共误差。导航信号伪码标称失真和接收机差分群延时会引入伪距标称偏差,该偏差无法从多径等噪声中分离,导致■较大,增大... 详细信息

地基增强系统（Ground Based Augmentation System, GBAS）通过播发差分改正量和完好性信息消除飞机和参考站间的公共误差。导航信号伪码标称失真和接收机差分群延时会引入伪距标称偏差,该偏差无法从多径等噪声中分离,导致■较大,增大完好性风险。为满足精密进近的可用性需求,需要对该偏差进行定量分析。本文设计了一种导航信号标称测距偏差分析方法,对BDS B1I和GPS L1信号进行了分析。首先以二阶阶跃模型(2 Order Step, 2OS)为基础,给出信号标称失真模型;其次分析典型滤波器差分群延时对鉴相结果的影响,得到不同接收机配置下标称测距偏差的分布。本文全面分析了导航信号标称测距偏差的产生机理,为增强系统信号质量监测（Signal Quality Monitor, SQM）的优化提供了有效思路。

关键词：标称失真系统动态参数 2OS模型差分群延时测距偏差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种谐振腔嵌入银纳米棒的表面等离子体激元传感器

引用

光通信技术 2021年第8期45卷 33-38页

作者：张慧仙伍铁生王学玉刘智慧杨祖宁杨丹桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 深圳大学光电子器件与系统教育部重点实验室广东深圳518060

针对现阶段表面等离子体激元(SPP)传感器存在灵敏度低、结构制造复杂等问题,提出了一种由金属-绝缘体-金属波导和嵌入银纳米棒的谐振腔构成的高灵敏度、可调谐的SPP传感器。采用时域有限差分法对所设计传感器的光传输特性及传感特性进... 详细信息

针对现阶段表面等离子体激元(SPP)传感器存在灵敏度低、结构制造复杂等问题,提出了一种由金属-绝缘体-金属波导和嵌入银纳米棒的谐振腔构成的高灵敏度、可调谐的SPP传感器。采用时域有限差分法对所设计传感器的光传输特性及传感特性进行了理论研究。仿真结果表明:当谐振腔引入或者不引入银纳米棒时,传输谱在500~3500 nm波长范围会呈现4个或者2个谐振峰;该结构的折射率灵敏度高达2116.72 nm/RIU,品质因数为27.503;通过对谐振腔填充乙醇,该结构可实现对环境温度的测量,温度灵敏度可达0.982 nm/℃。

关键词：等离子体激元金属-绝缘体-金属波导谐振腔传感器灵敏度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

太赫兹波导多通道滤波器的研究

引用

太赫兹科学与电子信息学报 2021年第5期19卷 808-813页

作者：马静张昆刘欢苏煜陶智勇樊亚仙桂林电子科技大学无线宽带通信与信号处理广西重点实验室广西桂林541000 哈尔滨工程大学光纤集成光学教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

研究了一种基于多模共振的多通道太赫兹波导滤波器。在太赫兹周期结构波导中引入缺陷,可以在禁带范围内形成通带,从而实现窄带滤波。通过数值模拟对多通道滤波器的特性进行了研究。结果表明,通过改变缺陷长度可以实现通道数可调的多通... 详细信息

研究了一种基于多模共振的多通道太赫兹波导滤波器。在太赫兹周期结构波导中引入缺陷,可以在禁带范围内形成通带,从而实现窄带滤波。通过数值模拟对多通道滤波器的特性进行了研究。结果表明,通过改变缺陷长度可以实现通道数可调的多通道滤波功能,通道数可达10~12个,透过率均在98%以上。此外,改变波导结构的周期个数,还可实现对通带带宽的调控,最窄带宽可达0.01 GHz。该波导滤波器性能优良,具有结构紧凑、易于集成、透过率高、通道多、带宽窄等优点,为太赫兹波段功能器件的研制提供重要的技术参考。

关键词：太赫兹波导多通道滤波器布拉格共振非布拉格共振

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进匹配网络的单样本学习

引用

系统工程与电子技术 2019年第6期41卷 1210-1217页

作者：蒋留兵周小龙姜风伟车俐桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural... 详细信息

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20-way 1-shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20-way 1-shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。

关键词：深度学习小样本改进匹配网络平方欧氏距离 LSTM

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

引用

天文学报 2020年第2期61卷 102-111页

作者：李超张文辉李然王俊义林基明桂林电子科技大学信息与通信工程学院桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心桂林541004 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004 广西高校卫星导航与位置感知重点实验室桂林541004

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)... 详细信息

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.

关键词：恒星:基本参数星系:基本参数技术:测光方法:数据分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：