数字语音混沌保密通信系统及硬件实现

对离散时间动力学系统逻辑影射进行变换,使其在一定精度下产生数字混沌序列,采用该数字混沌序列作为密码,构造了语音保密通信系统,并运用单片机实现了该系统的硬件实验。     

简评ECRYPT的候选流密码算法(下)

ECRYPT是继NESSIE之后欧洲启动的一个规模更大,为期四年的信息安全项目。论文对ECRYPTStreamCipherProject征集到的34个侯选流密码算法的基本算法结构以及设计特性进行了简要介绍,并对这些算法进行了初步的安全分析。     

LBER多用户检测算法性能的研究

在多径信道环境下,在下行链路对最低误比特率(MBER)多用户检测算法的性能进行了研究,并通过核密度函数估计方法将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)多用户检测算法。仿真结果表明:LBER算法具有收敛速度快和计算复杂度低的特点;在一定的信噪比条件下,LBER算法有比MMSE多用户检测算法更低的误比特率(BER),其抗远近效应能力也优于传统的MMSE检测算法。     

AMBE-1000声码器在语音通信系统中的应用

AMBE-1000是一款语音质量较好的低比特率声码器芯片。提出了应用该芯片研制语音通信声码器的具体实现方案。给出了语音通信系统中电话用户接口回路、PCM语音数字化编码回路和AMBE-1000支持电路。     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（ LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（ OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

基于残差重构的分布式视频压缩感知

为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做运动估计/运动补偿以生成非关键帧的边信息;接下来,对边信息采用与编码端相同的测量矩阵进行测量并计算测量残差值;最后,采用全变分最小化重构残差信号值并将其与边信息相加生成最终的重构图像。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的分布式视频压缩感知方案相比,提出的方案可获得2.8 dB以上的峰值信噪比增益。     

基于联盟区块链的体域网信息安全方案

针对无线体域网（Wireless Body Area Networks,WBAN）传感器数据在传输和存储过程中容易遭到劫持、篡改等问题,引入了去中心化的联盟区块链技术,提出了一种应用区块链来保障体域网数据安全的方案。通过采用Hyperledger Fabric搭建联盟区块链,利用联盟区块链的分布式记账和共识算法来保证用户生理数据的完整性和不可篡改性;再利用身份管理机制,构建联盟通道和Private Data技术来保障数据传输的隐私性。该体域网传感器节点,也是区块链的记账节点,彼此一一对应,因此还尝试将传感器之间的通信转移至区块链上来完成。实验结果表明,在使用该方案保证传感器数据安全的同时,传感器的功耗也能维持在很低的水平。     

基于CPLD和Embedded System的LED点阵显示系统的实现

采用自顶向下的设计思想,综合运用EDA技术、CPLD技术和共享式双口RAM,解决了大屏幕LED点阵显示屏无闪烁显示的技术难题。给出了系统设计方法及实际电路。     

一种基于量化预处理的低复杂度LDPC译码算法

为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中,校验节点采用基于伴随式的信息处理方式,避免了外信息的计算;同时,变量节点基于回传的伴随式信息进行可靠度偏移大小的计算,并结合与当前码位相对应的调制映射信息进行可靠度偏移方向的设计。迭代更新时,变量节点采用基于信息匹配的可靠度更新规则。迭代前的量化预处理能避免实数乘法运算进入迭代过程,使其只涉及整数加法操作和逻辑操作。仿真结果表明,在保持译码性能的前提上,所提算法具有更低的译码复杂度。