耗散粒子动力学中施加无滑移边界条件的新方法

在耗散粒子动力学(DPD)中施加无滑移边界条件是较困难的,本文提出了一种新的处理方法来实现无滑移边界条件.通过选取合适的壁面与流体粒子之间的保守力系数可以控制近壁面区的粒子数,从而可以使密度波动降低至极小值,实现无滑移边界条件.通过该方法模拟泊肃叶流动求得的流体性质与通过使用Lees-Edwards边界条件模拟剪切流动所求得的流体性质一致,证明了该方法的可靠性.     

非平行板电容器电容计算的修正

在计算非平行板电容器的电场和电容时,以往文献大多忽略分布在电容器外部的电荷.本文将电容器外部电荷纳入计算过程,用三种方法得到更加准确的非平行板电容器电容,较其他文献新增了修正项.     

虚拟机的可信计算技术研究

虚拟化技术作为云计算的关键技术,提高了企业计算资源的利用率。为了保证虚拟机运行环境的完整性和安全性,基于KVM虚拟机平台提出了一种可信虚拟计算架构。解决了可信虚拟平台下虚拟身份证明密钥的私密性问题,使得信任链能够从硬件TPM延伸到客户操作系统,为虚拟机的安全提供了保障。     

64位处理器Cortex-A50系列

ARM公司的新款ARM v8架构ARM CortexTM-A50处理器系列产品,率先推出的是Cortex-A53与Cortex-A57处理器以及最新节能64位处理技术与现有32位处理技术的扩展升级。Cortex-A57是ARM最先进、性能最高的应用处理器,而Cortex-A53不仅是功耗效率最高的ARM应用处理器,也是全球最小的64位处理器。这两款处理器可各自独立运作或整合为ARM big.LITTLETM处理器架构,     

一种适用于硬件实现的宽动态图像合成算法

针对现有宽动态合成算法因复杂度高而难以应用于实时系统的缺点,提出一种有效且复杂度低、适合硬件实现的实时宽动态图像合成方法。算法首先获取同一场景两副不同曝光量的照片,通过使用线性的亮度映射函数T,从短曝光图像对应区域的信息恢复出长曝光图像中过曝区域的信息。该算法只需利用两幅原始图像,所需数据量少,且无须恢复图像中的亮度与曝光比信息,计算复杂度很低。同时,T用线性关系表示更易于硬件实现。实验表明,算法能够实现良好的宽动态图像效果。     

基于Feistel结构的混沌密码算法

混沌密码学现在已经发展成为现代密码学一个必不可少的分支,利用混沌系统的伪随机性和不可重复、不可预测等特点来构造加密算法,已经是密码学研究关注的焦点,但安全问题一直没有得到很好的解决。针对这一问题,将混沌映射、S盒构造、Feistel结构和密钥扩展相互融合,提出基于混沌映射和Feistel结构的混沌密码算法,并对算法的可行性和安全性进行了分析,通过硬件仿真,证明该算法具有较好的安全性。     

TD—LTE系统多普勒预编码分集技术研究

TD—LTE系统存在信道的多径效应和多普勒频偏,导致接收信号是一种有一定频带宽度的混合信号,即所谓的多普勒扩展。多普勒分集技术是解决多普勒扩展现象的关键环节。构建了一种满秩方阵范德蒙预编码矩阵来获得系统的多普勒分集增益。它不改变现有的系统结构,节约了系统的成本。以最小化误码率为前提,给出了这种编码矩阵具体形式。仿真结果表明该方法不依赖于信号的调制方式,在获得多普勒分集增益的同时取得较大的编码增益,能够使系统误码率降低。其性能明显优于其它多普勒分集技术。     

基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究

该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究.为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程.推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号.通过 Monte Carlo 仿真验证了理论分析结果的正确性.     

OTA正弦振荡器的系统综合法研究

根据OTA和零-镜元件的端口约束关系,给出了OTA的8个零-镜描述,以此为基础,利用导纳矩阵扩展法实现了2种不同类型的OTA正弦振荡器:类型Ⅰ使用2个BO-OTA,共有4种不同形式;类型Ⅱ使用3个SO-OTA,共有8种不同形式。由于使用了规范数目的元件,所有电路容易被集成。电路的参数容易被电控调节。计算机仿真结果与理论一致。     

思博伦发布全新AvalancheNEXT产品

思博伦通信日前发布了全新的Avalanche NEXT产品,这是一套强大的、易于使用的测试解决方案,可生成真实的流量和攻击,对当今的应用感知(App-Aware)网络基础设施所具备的性能、扩展能力和安全性进行全面的测试。Avalanche NEXT集Spirent Avalanche强大的性能测试和Spirent Studio