一种基于自证明公钥的可公开验证的认证加密方案

针对现有的基于证书的认证加密方案通信量和计算量大的缺点，提出了基于自证明公钥的可公开验证的认证加密方案。详细阐述了方案的系统初始化、签名生成、消息恢复验证以及公开验证4个阶段，方案的安全性是基于求解离散对数的困难性（DLP）和强单向hash函数（OWFH）的不可逆。该方案在没有签名者的协作下，任何验证者都可验证签名者的诚实性，在验证签名的同时可认证签名者的公钥，因而减少了存储空间、通信量和计算量。     

一种基于自证明公钥的可公开验证的认证加密方案

针对现有的基于证书的认证加密方案通信量和计算量大的缺点,提出了基于自证明公钥的可公开验证的认证加密方案。详细阐述了方案的系统初始化、签名生成、消息恢复验证以及公开验证4个阶段,方案的安全性是基于求解离散对数的困难性(DLP)和强单向hash函数(OWFH)的不可逆。该方案在没有签名者的协作下,任何验证者都可验证签名者的诚实性,在验证签名的同时可认证签名者的公钥,因而减少了存储空间、通信量和计算量。     

基于移动网络的端到端密钥协商协议

虽然3G网络的安全机制扩展到核心网络,但是并没有实现端到端安全.基于自生成证书公钥密码体制,设计一种端到端密钥协商协议,只需要一个消息交换就可以建立安全的三方会话密钥.安全性分析结果表明:基于移动网络的端到端密钥协商协议能够解决密钥管理及第三方无举证窃听,与其他密钥协商协议相比,具有较好的安全性,为端到端加密在移动通信系统中的大规模应用提供基础.     

一个基于身份和双线性对的多签名方案

针对已提出的多签名方案不适用于基于双线性对的身份密码系统的情况,分析了一些特定应用环境对多签名思想和身份密钥系统的有着共同的需求,在Hess等人提出的数字签名方案的基础上,运用Ham等人构造多签名的方法构造出了一个适用于身份密码系统的基于身份和双线性对的多签名方案。并通过相关定理给出方案的正确性和安全性分析。     

一个基于身份和双线性对的多签名方案

针对已提出的多签名方案不适用于基于双线性对的身份密码系统的情况,分析了一些特定应用环境对多签名思想和身份密钥系统的有着共同的需求,在Hess等人提出的数字签名方案的基础上,运用Harn等人构造多签名的方法构造出了一个适用于身份密码系统的基于身份和双线性对的多签名方案。并通过相关定理给出方案的正确性和安全性分析。     

一种基于模糊正域类的模糊属性约简方法

为了实现模糊信息系统属性约简问题,探讨一种基于正域类的模糊属性约简方法。利用模糊二元相似关系建立模糊相似类的方法,进而定义决策属性关于条件属性的模糊正域类,得到正域类属性的重要度。结果表明:一方面,实现模糊信息系统属性约简;另一方面,通过取不同的相似精度,得到不同属性约简集。     

一种地图点群空间分布特征的局部分维分析方法

以分数维为分析指标的分形几何理论,为地图点群目标的空间复杂性分析提供了一种定量方法。但是研究表明,地图点群目标的分形性质往往表现出局部的非均匀特性,因此主要以研究对象整体分维估值为主的分维分析方法难以描述这种变化。本文在分维扩展方法的基础上,提出了一种基于滑动窗口的局部分维分析方法--元分维模型,并通过实践证明该方法可以有效地揭示地图点群空间分布特征的差异,从而为地图点群目标的空间分布特征分析提供了一个新的思路。     

基于GIS确定地球化学异常下限的新方法

运用地理信息系统(GIS)空间分析原理,研究了地球化学元素含量与分布面积之间的关系及在异常下限划分中的应用,并以凤凰山矿田为实例,与分形理论做了对比研究,发现利用分形理论对原始数据进行处理得到的异常下限为1000×10-6,利用样品平均值取代特高品位后的分形异常下限为240×10-6,而利用新方法直接对原始数据进行分析的结果为250×10-6。研究表明,新方法并不要求数据服从正态分布或对数正态分布,能从原始数据中直接识别致矿异常,是确定地球化学异常下限的简便方法。     

一种新的基于模糊分析观测信息的局地化方法

地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法（Local Analysis, LA）在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法（Fuzzy Analysis, FA）。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明：在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）;随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。     

基于PCA和LOGIT模型的网络入侵检测方法

针对高维度网络数据进行多类攻击行为检测的需求,提出一种基于PCA和Logit模型的网络入侵检测方法,通过PCA对网络数据降维、简化数据集和多项式Logit模型实现对不同攻击行为的识别并判别其类型。实验结果表明,方法在网络入侵识别上具有较理想的效果。     

一种基于图论重构MODIS EVI时间序列数据集的新方法

MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。     

虚拟地理环境中基于多模式的多人动作捕捉方法

虚拟地理环境对人类理解、探索地理现象以及发现地理现象之间的联系起到很重要的作用。在基于VR技术的虚拟地理环境中更高效,更自然的交互对虚拟地理环境系统的可用性以及理解、探索地理现象的效率至关重要。当前,人机交互中更自然便捷的交互依赖于动作捕捉技术,而现有的基于单种捕捉模式的动作捕捉方式,易受到遮挡、定位漂移等的影响,捕捉精度受到限制,并只能捕捉单个人的动作,不能满足虚拟地理环境对动作捕捉技术提出的特殊需求。针对单种模式的动作捕捉设备应用于虚拟地理环境受到的限制,本文分析了虚拟地理环境系统中的交互需求以及其对动作捕捉技术提出的特殊需求,创新性的提出了一种基于多种动作捕捉模式以捕捉多人动作的方法。本文方法集中于如何融合基于多种模式的多台设备的动作数据,描述了多人动作捕捉框架及其涉及到的技术,在动作捕捉效果上具有明显提升,能够捕捉多人动作,并开发了原型系统对此方法进行了验证。