摘要:无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信,这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中,我们提出了一种完全分布式的解决方案,其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏,而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量,展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性,并介绍了功耗。物理实现的结果表明,分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性,同时保持了 WSN 的使用寿命。
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来,大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码,并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性,以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题,这些函数既要提供足够的安全性,又要实现高效。不幸的是,在过去的二十年里,文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失,因为非线性过滤模型的巨大优势在于,除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外,还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识,当满足所有标准时,这让人对其安全性充满信心。在本文中,我们构造了奇数个变量(n≥5)的平衡函数,这些函数具有以下可证明的性质:线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1,代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋,代数免疫度至少为⌈(n−1)/4⌉,快速代数免疫度至少为1+⌈(n−1)/4⌉,并且这些函数可以使用O(n)NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高,对于任何目标安全级别,我们都可以构造高效的可实现函数,以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差,即使变量数量很大,它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L,我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例,这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议,使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别,相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别,门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当,而对于 256 位安全级别,我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词:布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来,大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码,并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性,以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题,这些函数既要提供足够的安全性,又要实现高效。不幸的是,在过去的二十年里,文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失,因为非线性过滤模型的巨大优势在于,除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外,还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识,当满足所有标准时,这让人对其安全性充满信心。在本文中,我们构造了奇数个变量(n≥5)的平衡函数,这些函数具有以下可证明的性质:线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1,代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋,代数免疫度至少为⌈(n−1)/4⌉,快速代数免疫度至少为1+⌈(n−1)/4⌉,并且这些函数可以使用O(n)NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高,对于任何目标安全级别,我们都可以构造高效的可实现函数,以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差,即使变量数量很大,它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L,我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例,这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议,使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别,相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别,门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当,而对于 256 位安全级别,我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词:布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先,使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次,估计第一幅图像的强度分量。第三,对几个滤波器采用侧窗滤波,包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后,基于三个评估指标对融合结果进行评估,包括标准差(STD)、特征互信息(FMI)、平均梯度(AG)。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘,有助于更好地诊断。因此,我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态,从而远离健康部位并确保患者的健康。
量子系统对外部场极为敏感,是感测微弱信号的理想选择。量子传感器的有希望的候选者包括金刚石或 SiC(碳化硅)中的缺陷、基于 SQUID(超导量子干涉装置)的传感器、原子传感器等(参见参考文献 1)。这些系统也是构建量子比特(量子位)的候选者,量子比特是量子计算机中信息处理的基本组件。已经开发出各种传感技术,以使用量子位作为传感平台来估计信号的幅度或相位。例如,拉姆齐干涉法 2 允许估计磁场幅度,其灵敏度受量子位自由演化失相时间的限制,可通过最佳控制方法增强灵敏度。3
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器(例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器)将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜,因此应用了标准线性滤波器(例如高斯滤波器和维纳滤波器)并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验,发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
本文提出一种新的多传感器组合姿态确定方法,可高精度测量高转速刚体飞行器的姿态。分析飞行器在飞行过程中所受的外力矩,在刚体绕质心旋转的运动方程基础上,通过理论推导,提出了一种基于多传感器组合姿态确定方法。该方法融合GPS、陀螺仪和磁力计测得的数据,采用改进的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行滤波。首先,根据高转速飞行器的运动特点,对刚体绕质心运动方程作出适当的假设和简化近似。利用这些假设和近似,推导出欧拉姿态角与飞行路径角、弹道偏转角之间的约束方程,作为状态方程。其次,利用地磁场模型和三轴磁强计测量的地磁强度计算出含有误差的滚转角,并与陀螺仪获取的角速度信息进行融合,建立测量方程;最后在UKF预测阶段采用龙格-库塔法对状态方程进行离散化,提高预测精度。仿真结果表明,所提方法能有效确定高速飞行器的姿态信息,并能保证飞行器姿态的准确性。
新一代雷达正面临着越来越危险的目标。这些雷达需要同时执行多项任务,包括监视和跟踪。为此,它们可以配备凝视天线,这样它们就可以克服天线旋转引起的限制。因此,必须升级雷达的跟踪功能,以应对跟踪高机动目标和管理资源以平衡任务间时间的双重问题。在此背景下,本论文研究了跟踪高机动目标的新方法。提出了一种基于固有坐标进行目标跟踪的新目标模型。这种新的目标模型在目标本身的框架中表示,并使用 Frenet-Serret 框架,该框架非常适合描述涉及远大于地球重力的法向加速度的高动态机动。开发了一种使用目标模型的特殊固有公式的滤波算法。这种滤波算法在实现方面与扩展卡尔曼滤波器非常相似,并且是使用真实数据实现的。与标准目标模型和过滤算法的比较表明,在大量轨迹上,该方法比简单模型和算法有所改进。还开发了一种新的估计方法,该方法依赖于平滑方法的最小二乘公式,并考虑了轨迹中的运动跳跃。该方法还显示出改进
2024年7月30日(主席哈曼)主席里德(Reed),排名第威克(Wicker)和参议院武装服务委员会成员 - 很高兴见到我多年来与他一起工作的前同事。您的委员会承担着巨大的责任,我赞扬您以两党方式运作。,我很高兴能与副主席埃里克·埃德曼(Eric Edelman)一起介绍两党,即国防战略委员会的一致报告。他和我将共同介绍我们的开幕词,以总结我们的工作。您知道,国会成立了我们的委员会,以审查2022年国防战略(或NDS),并提供清晰,独立的观点。 由两党,参议院的两场领导人,众议院和两个武装服务委员会任命。 专员汤姆·马恩肯(Tom Mahnken),玛拉·鲁德曼(Mara Rudman)和罗杰·扎克海姆(Roger Zakheim)今天与我们同在。 专员杰克·基恩(Jack Keane),玛丽亚·辛克勒(Mariah Sixkiller)和艾丽莎·史塔扎克(Alissa Starzak)无法亲自加入我们。 目前的NDS是在2022年初撰写的,此前俄罗斯入侵乌克兰,中国和俄罗斯的战略伙伴关系,以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。 我们的委员会一致认为,对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大,并且比冷战期间更为复杂。您知道,国会成立了我们的委员会,以审查2022年国防战略(或NDS),并提供清晰,独立的观点。由两党,参议院的两场领导人,众议院和两个武装服务委员会任命。专员汤姆·马恩肯(Tom Mahnken),玛拉·鲁德曼(Mara Rudman)和罗杰·扎克海姆(Roger Zakheim)今天与我们同在。专员杰克·基恩(Jack Keane),玛丽亚·辛克勒(Mariah Sixkiller)和艾丽莎·史塔扎克(Alissa Starzak)无法亲自加入我们。目前的NDS是在2022年初撰写的,此前俄罗斯入侵乌克兰,中国和俄罗斯的战略伙伴关系,以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。我们的委员会一致认为,对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大,并且比冷战期间更为复杂。
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中,我们提出了一种新型的频谱拆解(SU)策略,使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程,我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小,则采用了预期最大化(EM)算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明,所提出的策略优于最先进的多阶段算法。