WSNs中基于FPGA的AES-ECC新型加密系统

针对无线传感器网络的特点,提出一种适于FPGA实现的改进的AES-ECC混合加密系统。本方案采用AES模块对数据进行加密,用SHA-1加密算法处理数据得到数据摘要,用ECC加密算法实现对摘要的签名和对AES私钥的加密。各个算法模块采用并行执行的处理方式以提高运算效率。方案优化了AES加密模块的设计,在占用相对较少逻辑资源的同时提高了系统吞吐率,通过优化ECC乘法单元的设计,提高了数字签名生成和认证的速度,完全满足了无线传感器网络对于稳定性、功耗以及处理速度的要求,给数据传输的安全性提供了高强度的保障。     

基于她分解与多项式的无线传感器网络密钥算法

提出了基于QR分解与二元多项式的密钥建立与分配方案。该方案以二元多项式的计算结果作为无线传感器网络的密钥。二元多项式的其中一个参数由对称矩阵进行QR分解生成,节点部署后交换Q矩阵的行信息再与R矩阵的列信息相乘生成多项式的参数。多项式的另一个参数由各自生成的随机数确定。分析结果表明：该方案可以提高存储效率、网络连通性、抗捕获性能,并能提供额外的通信链路验证。     

OFDM系统相关矩阵的分块结构及同步算法

根据载波加权可增强OFDM系统周期平稳性,实现系统盲同步的基本原理,分析了OFDM系统相关矩阵的分块结构,给出相应系统的盲同步算法.该方法通过检测相关矩阵的分块Toep litz矩阵结构,实现系统定时和载频偏差的估计.同时,在特定系统同步性能交换误码率的情况下通过分析载波加权、系统误码率和载频同步误差之间的互相制约关系,进一步给出了载波加权的确定方法.实验仿真结果表明,采用分块相关矩阵的同步方案与采用循环谱的同步方案相比,可获得更好的系统载频和定时同步效果.     

水下无线传感器网络定位技术综述

水下无线传感器网络在环境监测、海上勘探、灾害预防和军事行动等方面有许多潜在的应用。由于其中大多需要使用位置信息标记感测数据,这使得定位算法成为水下无线传感器网络设计的重要组成部分。因此,为了完成水下定位,近年来人们探索了许多方法,对有关水下无线传感器网络定位的研究进行总结,分析了目前的水下定位方法和现状。为了对水下定位技术进行深入研究,还对目前的水下定位技术进行分类阐述,讨论这些技术的应用场景,并比较了它们的优缺点,为水下定位的后续研究提供参考。     

群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法

针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法（OTSU-H）与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索（CS）算法、萤火虫算法（FA）、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法（OTSU）、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。     

创新教育:工程创新之引擎

创新包括科学创新、技术创新和工程创新。工程创新是创新活动的主战场,它使"科技是第一生产力"得以实现。而创新教育对培养具有创新精神和创新能力的工程创新人才意义重大。实施创新教育的根本途径是营造创新文化、树立科学精神、更新教育观念。     

基于GA-LMBP算法的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络节点能量少、存储空间小、计算能力有限的特性,本文提出了基于遗传算法(GA)和LMBP神经网络融合算法的入侵检测模型。与传统方法相比,该模型利用神经网络离线学习建立检测模型,无需储存大量的入侵行为特征,节省了存储资源。同时,采用多层合作检测机制,与采用混杂模式获取数据的方法相比,减少了能源消耗。仿真结果表明,GA-LMBP入侵检测模型在性能、能耗、存储开销、检测率和误检率都优于传统方法。     

一种基于k均值的多相位水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像的特点,本文提出了一种基于K-均值与改进的多相位水平集模型结合的新方法。相比于传统的水平集模型,改进模型在能量函数中考虑了图像的面积、梯度信息和边缘检测。图像的梯度信息可以克服分割中存在的边缘定位的不准确,边缘检测可以在曲线衍化过程中更好的保持边缘信息。为了加快边缘的收敛速度,避免陷入局部最优,本文提出先对图像进行中值滤波来平滑图像和消除部分噪声,然后利用K均值进行聚类得到明显的特征差异。接着用Sobel算子进行梯度重建,然后用改进的多相位水平集模型进行分割。实验结果显示本文的算法对于遥感图像的分割在时间和精度上都有较好的效果。     

沙尘环境下视频图像增强方法的研究

针对沙尘暴环境下,因大气介质中悬浮的沙尘颗粒的散射作用导致的视频图像质量严重下降,清晰度与对比度降低,边缘模糊等问题,本文提出了一种空间域与变换域相结合的沙尘图像增强方法。先将降质图像转换到模糊域进行全局沙尘图像的PAL模糊增强;然后在空间域利用带限局部直方图自适应均衡算法对局部分量进行增强处理,最后利用POSHE算法对局部细节再次进行增强处理。实验结果表明,所提方法能够有效的提高沙尘图像的对比度,突出图像细节与边缘信息,增强了图像的整体视觉效果。     

时间相关信道的量化反馈算法研究

针对实际通信信道的时间相关特性,提出了一种基于有限状态向量量化（FSVQ）的信道量化算法。算法首先将信道划分为有限个状态,并为每一状态设计一个码本,码本用来量化从对应状态转移而来的信道。接收机只需要反馈信道向量在状态码本中的量化码字的序号。跟不考虑时间相关的向量量化算法相比,该算法能以相同的反馈负荷获得更高的性能。仿真结果表明,当信道相关系数为0.9,发射天线为6个,发射信噪比为0 dB的时候,该算法能提高接收信噪比性能1 dB。