信息安全发展策略的思考

文章阐述了信息安全的内涵与要求，提出了建设我国信息安全体系的发展策略。     

一种基于图象的无标定视觉伺服方法的研究

采用基于图象的视觉伺服方法，绕过了3D空间的重建，直接利用图象特征来控制机器人的运动、给出了一种基于图象的无标定的视觉伺服控制方法，通过动态估算图象雅可比矩阵来代替实际的雅可比矩阵，消除了工业应用中标定的繁琐和由此引起的误差，特别避免了基于位置控制方法成像过程的非线性和图象匹配等带来的视觉重建困难。     

试探性运动在无标定视觉伺服系统中的应用

针对机器人视觉导引任务中，采用基于图像无标定视觉伺服控制策略时存在的图像雅可比矩阵估计随时间推移而变坏的问题，给出了一个快速、有效的解决方案．通过使用在最需要的方向上附加的试探性运动，有效地提高了图像雅可比矩阵估计的精度和速度．所研究的这一试探性运动在视觉伺服任务中所起的作用，将在后续的焊接机器人初始焊位导引任务中采用．     

网络与信息系统安全性评估及其指标体系的研究

阐述了网络与信息系统安全性评估的意义、概念与原则,提出的信息系统安全性评估指标体系简明、实用可操作性强。对构建网络与信息系统的安全保障体系具有一定的指导意义。     

A method of initial welding robot based onposition guiding for arc welding visual servo control

In order to solve the visual guiding task of initial welding position for arc welding robot, this paper presents a practice-prone image-based visual servo control strategy without calibration, and we perform validating experiments on a nine-DOF arc welding robot system. Experimental results illustrate presented method has the function to fulfill the task of welding robot initial positioning with certain anti-jamming ability. This method provides a basis for guiding welding gun to initial welding pose with real typical seam‘ s image properties to replace flag block properties, and is a significant exploit to realize visual guiding of initial welding position and seam tracing in robot welding system.     

一种利用标准阵列降低PAPR的新方法

针对正交频分复用系统中峰均功率比较大的问题,从分析选择映射法的基本原理和实现框图入手,详细描述了利用线性分组码标准阵列降低OFDM系统PAPR的算法,其核心思想是通过选择陪集中PAPR较小的向量代替选择映射法中的加权向量。最后进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明,该方法能够明显改善PAPR特性。     

一种基于格雷互补序列抑制峰均功率比的方法

正交频分复用(0FDM)信号调制中存在的高峰均功率比(PAPR)，为其实用化设置了障碍。具体分析了采用格雷互补序列和雷德密勒码来降低PAPR的算法，并用MATLAB进行了仿真，验证了当采用PSK调制时该编码方法可将PAPR降至3dB以下。     

关于降低OFDM系统中峰均功率比技术的研究

主要围绕降低OFDM（正交频分复用）系统中峰均功率比（PAPR）展开研究.先对目前降低OFDM峰均功率比的各种技术进行了分析总结.然后,对信号畸变技术中的加权信号调制技术进行深入的研究和分析,通过仿真证明该技术可以有效地降低PAPR.本文所研究的内容均利用Matlab软件进行仿真.     

OFDM系统中降低峰均功率比技术的研究

作为第四代移动通信系统的核心技术,正交频分复用(OFDM)已成为当今高速无线通信领域的研究热点。但是OFDM调制中存在的高峰均功率比(PAPR),为其实用化设置了障碍。在介绍了峰均功率比(PAPR)概念的基础上,简述了目前降低峰均功率比的几种方法,最后着重讲述了选择映射法(SLM)和部分传递序列法(PTS),并进行了仿真比较。     

一种高精度阵列测向的自校正算法

提出模拟退火全局优化自校正算法，实现了在模型失配情况下，可同时对信号的到达方向及未知的模型误差参数进行估计。计算机模拟结果表明该算法具有优良的性能。