可证明安全的RFID通信安全协议

通过对RFID系统特殊安全问题的系统研究,从可证明安全论证的角度出发,本文提出了一种可证明安全的RFID通信安全协议——rPAP。在随机预言模型下,使用形式化描述方式,系统地建立了RFID通信安全模型,并在该模型下,形式化地论证了rPAP协议的安全性。该协议适用于一般的RFID系统。     

一种基于人工蜂群优化的有序盲源抽取方法

提出了一种基于人工蜂群优化的盲源抽取方法,该方法首先根据源信号的高阶统计特性构造了用于估计分离向量的目标函数,然后通过人工蜂群算法优化其函数获得最佳分离向量,并达到逐次恢复源信号的目的。仿真实验结果表明,该方法不仅能依4阶累积量绝对值降序地实现源信号的盲分离,还能同时分离服从亚高斯分布的图像信号和超高斯分布的语音信号。     

基于零空间表示和最大似然的欠定盲源分离方法

针对欠定情况下源数的估计、解混叠矩阵和源信号恢复关键技术,提出一种源数未知的欠定盲源分离算法,首先利用S变换和聚类技术相结合来估算源数和混叠矩阵,然后将源信号以零空间形式表示,再通过最大似然估计关于其后验概率以达到恢复源信号的目的。仿真实验结果表明了该方法不仅能同时分离服从超高斯分布和亚高斯分布的源信号,且比其他传统的方法具有更优越的估计性能。     

一种符合EPC C1G2标准的RFID随机化密钥双向认证协议

RFID系统已广泛地应用于自动识别领域等,但RFID系统也给使用者的隐私和安全带来新的威胁.现有已提出的安全协议方案,基本上都存在着某种安全隐患或不符合EPC ClG2(electronicproduct code class1 generation2)标准要求,无法成为实际可用的RFID系统安全机制,本文在介绍了两种符合EPC ClG2标准的安全协议并分析其存在的弱点后,提出一种新的设计方案--随机化密钥双向认证协议,并分析其安全性能.     

基于口令认证可证安全的RFID通信安全模型研究

针对RFID技术的安全与隐私保护问题及RFID标签资源的有限性问题,本文提出了一种基于口令认证可证安全的RFID通信安全协议--pRPAP.为求从根本上解决RFID技术的安全与隐私保护问题,本文提出为RFID系统建立通信安全模型.从形式化论证的角度出发,基于随机预言模型,使用形式化描述方式,系统地建立了RFID通信安全型.该模型包括RFID系统模型,RFID系统的攻击模型以及RFID通信安全协议的安全目标模型.并在该模型下,证明了pRPAP的安全性.证明结果显示本文提出的基于口令认证可证安全的RFID通信安全协议能够有效地解决RFID技术的安全问题.此外,本文所建立的RFID通信安全模型还有助于指导pRPAP协议各项参数的选择,以便建立适合不同安全等级要求的RFID通信安全协议.RFID通信安全模型的建立,也有助于对RFID通信安全协议进一步深入地研究.     

区间数模糊c均值聚类中相对位置相异度的研究

区间数模糊c均值聚类方法中,区间数距离公式存在无法描述区间数之间相对位置的问题,针对该问题,本文分析了该问题产生原因,提出了相对位置相异度公式,并将该相异度公式应用于区间数模糊c均值聚类中。理论分析说明相对位置相异度公式能定量描述区间数之间相异程度,还能描述区间数之间相对位置。仿真实验结果表明,相对于基于现有区间数距离公式的区间数模糊c均值聚类,基于相对位置相异度的区间数模糊c均值聚类方法具有更好的聚类效果。同时,给出了相对位置相异度公式中参数选择标准。      

超高频RFID读写器组网与协调技术研究

在大规模的RFID技术应用场合,要部署大量的读写器,需要进行读写器网络的规划,为了保证整个读写器网络的通信需求,需要进行读写器之间的协调.本文对超高频RFID读写器组网和协调技术进行了研究,综述了现有的研究成果,并对现有的读写器冲突解决方法进行了比较,讨论了今后的研究方向.     

利用二阶统计量的图像盲提取方法

为了从混叠的图像信号中分离源图像,提出一种基于二阶统计量的图像盲抽取方法。首先根据图像信号的非平稳特性构造用于估计分离向量的代价函数;然后通过最小化其函数获得最优分离向量,并实现逐次恢复源图像信号的目的。仿真实验结果表明,本文方法不仅能较好地实现多幅图像的盲分离,还能同时分离服从亚高斯分布的图像信号和超高斯分布的语音信号;与其它传统方法相比较,它具有更优越的估计性能。     

一种单稳随机共振系统信噪比增益的数值研究

采用四阶Runge-Kutta数值求解方法, 发现一种单稳随机共振系统信噪比增益的随机共振现象, 并且在一定的条件下系统信噪比增益大于1.通过调节单稳随机共振系统参数可以改变信噪比增益.本文结果拓展了这类单稳的已有研究范围, 在信号检测与处理以及通信领域有着潜在的应用价值. 关键词： 单稳随机共振 信噪比增益 数值分析 非线性     

一种基于牛顿迭代的自适应复盲源分离算法

为了解决源数动态变化情况下的复数盲源分离的问题,首先采用一种基于交叉验证技术的源数动态估计方法;利用牛顿迭代法推导了一种自适应的复数盲源分离算法,由于在分析过程不需要对复值源信号做任何限制或约束性的假设前提,因此该算法适合于分离服从正则或非正则分布的超高斯和亚高斯信号;提出的算法通过了源数动态变化仿真实验的验证.另外,在此基础上提出了一种基于复盲源分离的波达方位动态估计法,该方法适用于在源数未知且动态变化的情况下对目标源的波达方位进行动态估计.