从体系发展剖析电子对抗情报侦察

电子对抗情报是联合情报的一个核心组成部分,是电子对抗的原点和基石。从体系发展的角度,阐述电子对抗情报侦察需要从平台体系、装备体系、频域覆盖和应用环节几个维度成体系、成系统、成装备、成建制地建设。     

Face Feature Selection and Recognition Using Separability Criterion and Binary Particle Swarm Optimization Algorithm

Discrete cosine transform （DCT） is an ef- fective method to extract proper features for face recog- nition. Discrete cosine transform can only map the re- source data to another data field instead of compress data. How to select the DCT coefficients that are most effec- tive for classification is an important problem. This paper proposes a novel method to search the best discriminant combination of DCT coefficients. A feature selection al- gorithm according to the separability criterion is used to preselect the DCT coefficients, and then follows a search algorithm based on binary particle swarm optimization and support vector machine to find an optimal combination of the DCT coefficient. The performance of the algorithm is assessed by computing the recognition rate and the num- ber of selected features on ORL database and Cropped Yale database.     

Attribute Based DRM Scheme with Dynamic Usage Control in Cloud Computing

In order to achieve fine-grained access control in cloud computing, existing digital rights management （DRM） schemes adopt attribute-based encryption as the main encryption primitive. However, these schemes suffer from inefficiency and cannot support dynamic updating of usage rights stored in the cloud. In this paper, we propose a novel DRM scheme with secure key management and dynamic usage control in cloud computing. We present a secure key management mechanism based on attribute-based encryption and proxy re-encryption. Only the users whose attributes satisfy the access policy of the encrypted content and who have effective usage rights can be able to recover the content encryption key and further decrypt the content. The attribute based mechanism allows the content provider to selectively provide fine-grained access control of contents among a set of users, and also enables the license server to implement immediate attribute and user revocation. Moreover, our scheme supports privacy-preserving dynamic usage control based on additive homomorphic encryption, which allows the license server in the cloud to update the users＇ usage rights dynamically without disclosing the plaintext. Extensive analytical results indicate that our proposed scheme is secure and efficient.     

新疆农职院教学管理系统的安全设计初探

基于降低新疆农职院教学管理系统被攻击和出错后能自我纠错的目的。采用软件工程的方法,进行对教学管理系统的业务流程分析、了解各种可能存在的安全风险,提出了对用户采用分层管理等解决方案。每层的用户权限有严格的规定,同时对系统管理员的权限有所限制。系统管理员是本系统权限最高,其次分别是教学秘书、教师和学生。得出结论,通过在本院应用该系统,由于提高了安全性能,使得该系统更加的稳健,免受不法分子的入侵,同时提高了工作效率。     

基于Proteus和Keil的单片机演奏乐曲的仿真

针对乐曲演奏在单片机实践教学中实现的不足,介绍了基于Proteus和Keil联调的单片机演奏乐曲的设计方法,通过对乐谱的音符和节拍进行编码,实现了乐曲演奏的功能。仿真结果表明：该方法电路简单、调试方便,只需简单的修改程序就可实现其它歌曲的演奏。     

一种精确测量AC-DC电源管理类芯片的方法

对于AC-DC电路测试,圆片测试(CP)一般采用开环测试的方法,测试项目较少,从而使CP的测试时间大大减少,提高了测试效率以及测试产能。CP测试的目的是测试基准电压以及输出波形等参数,并对相应参数进行工艺上的修调,使得这些参数达到中心值,保证芯片基本功能的准确;但CP测试并不是应用环境下的芯片状态,所以当AC-DC电路进行成品测试(FT)的时候,通过模拟芯片的应用环境来测试芯片在应用端的参数,从而确保芯片在工作环境中能正常应用,达到检测芯片的目的。主要介绍了AC-DC电路在闭环应用环境下各项参数的测试方法,确保电路功能的稳定性以及可靠性。     

一种VTP测试系统的设计

设计了一种基于LabVIEW的VTP测试系统。分为测试端和被测试端两部分。被测试端由DSPCPLD对ACE的配置电路组成的实装板。测试端是可进行总线错误注入的AIT板卡和LabVIEW程序。实装板通过串口指令与DSP通信切换UUT的配置状态,通过对AIT板卡的测试序列响应结果判断对错,测试软件采用模块化设计思想,具有良好的复用性和可移植性。综合使用了DSP、CPLD、LabVIEW编程技术。试验结果表明,系统能够实现国军标中的协议测试,且能准确显示错误,Debug能力强,有比较良好的应用前景。     

基于拉曼光谱的危险液体快速识别研究

快速准确识别不明危险液体在公共安全领域需求明显。拉曼光谱技术因具有快速、灵敏、可非接触式检测等优点,成为近年来此领域的研究热点。以沙林、梭曼、塔崩、维埃克斯、芥子气等化学毒剂,磷酸三甲酯、磷酸三乙酯、磷酸三丁酯、甲基膦酸二甲酯、甲基膦酸二异丙酯等化学毒剂模拟剂,亚磷酸二甲酯、亚磷酸三甲酯、亚磷酸三乙酯、甲基膦酰氯乙酯、甲基膦酰二氯、甲基膦酰二氟、氯沙林、二乙胺基磷酰氯、2-二乙胺基乙硫醇、硫二甘醇、异丙醇、频呐基醇、甲基膦酸、甲基膦酸异丙酯、甲基膦酸频呐基酯等化学毒剂前体、中间产物、水解产物以及有毒工业化学品如邻二甲苯、间二甲苯、苯甲醚、氯代苯、乙酸乙酯、乙酸乙烯酯、乙酸苄酯、甲醇、乙醇、乙腈、丙酮、1,1,1-三氯乙烷、正己烷、正丁醇、四氯化碳等和汽油、水等42种危险液体和常见溶剂为研究对象,使用配备785 nm激光器的便携式拉曼光谱仪,针对上述化合物建立了拉曼光谱检测方法,获得了高信噪比的散射光谱数据,对谱图特征进行了分析。采用线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）、k近邻（kNN）、朴素贝叶斯（NB）模型、分类决策树（CT）、支持向量机（SVM）6种模式识别算法对上述拉曼光谱数据进行识别归类。研究结果表明,支持向量机、线性判别分析模型具有100%的识别准确率,考虑到实际使用过程中非标准谱图、仪器条件以及外界环境改变等因素会对支持向量机识别结果产生影响,将线性判别分析模型确定为危险液体的快速识别方法。全部测试过程在1~2 min内即可完成且不损耗样品,成功实现水和危险品汽油与其他有毒液体的区分。该研究揭示了具有指纹谱特征的拉曼光谱结合模式识别算法可用于化合物的快速筛查,为及时发现通关夹带,保证物流安全以及化学恐怖事件应急处置等提供了技术支撑。     

高光谱的刺五加黑斑病的早期检测研究

对感染黑斑病的刺五加叶片进行光谱特性研究,能为药用植物病害的早期筛选与精准治疗提供重要研究资料。实验目的,运用高光谱成像技术实现植物病害的自动监督分类与识别。实验过程,首先使用高光谱成像系统在可见光波段（380～960 nm）内采集刺五加黑斑病的叶片样本,光谱数据经过去除亮暗噪声和平滑预处理后,再经过主成分分析实现数据降维,继而运用基于不同核函数的支持向量机法建立分类模型,最后利用总体分类精度、Kappa系数等因子评价不同核函数对分类器性能的影响。根据叶片表面的特征将其分为四类样本：健康亮部、健康暗部、轻度病害和重度病害等。对比各类样本的光谱可知,刺五加的健康样本在540 nm波长存在一个明显峰值,在620～680 nm光谱曲线急剧上升;而病害样本的光谱反射率呈现缓慢且平稳的上升趋势,上述特征能够将图像空间上反射强度接近的健康亮部和严重病害完全区分开。经对比发现前四个主成分（PC1,PC2,PC3,PC4）在分类表达上存在差异,主要表现为PC1含有的信息多,能够较好地区分各类样本;PC2则出现健康亮部和严重病害的交叉混淆;PC3是对于PC2的补充,能基本完整地表达轻微病害;PC4的贡献率仅有0.19%,依然能够准确地识别严重病害。不同主成分分量在表达各类样本特征中存在的差异能够作为复杂样本分类的参考依据。对比四种核函数对支持向量机分类器性能的影响,结果显示线性核函数的识别过程受光强反射的影响较大,Sigmoid核函数的训练精度易受数据集大小的影响,在识别健康亮或暗,以及轻微病害上均存在一定的误差,多项式核函数与径向基核函数的效果较好,其中,多项式核函数的精度更高,为92.77%。研究表明,利用高光谱成像技术能够准确地识别刺五加的健康叶片和患病叶片,为实现自动诊断药用植物叶片病害提供新方法。     

赋β-范空间中单位球面间的等距算子的线性延拓

本文得到了等距映射的线性延拓的一般结果:设E,F是赋范(或β-严格凸赋β-范)线性空间,若V_0:S_1(E)→S_1(F)是等距,且对任意的x,y∈S_1(E),有‖V_0x-|(?)|V_0y‖≤‖x-|(?)|y‖,(?)∈R,则V_0必可延拓到全空间上等距算子(或线性等距算子)。特别,当E,F是赋范线性空间,V_0是满射或F为严格凸空间时,则V_0必可延拓为全空间的线性等距算子,从而推广了文[3～5]中的相应结果。