摘要：为有效应对车联网系统在数据传输过程中的安全问题,提出一种基于区块链的车联网跨域数据安全传输系统。该系统将车联网安全数据传输过程划分为注册、安全通信与数据共享三个关键环节。在注册阶段,车辆和路边单元需要通过可信机构完成注册,以确保其的身份合法性;在通信阶段,为了减少路边单元与车辆频繁认证,设计了跨域认证的方法,保障数据传输的可靠性和完整性,并引入假名来保护用户隐私;在共享阶段,文中设计了基于多线程遍历共享广播森林的事务广播算法,利用广度优先搜索思想建立广播森林,并使用多线程遍历进行数据事务广播传输。实验仿真结果显示,文中方案的签名计算成本减少70%,验证计算成本减少41%;其次,在ER模型下,相比使用Gossip协议进行事务数据传输,该方案中交通数据事务总时间降低了93%;在BA模型下降低了87%。

摘要：为了增强能见度深度学习模型在小样本条件下的准确率和鲁棒性,提出一种基于可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习方法.首先,利用图像配准获取视野范围与分辨率均相同的可见光-远红外输入图像对;然后,构造三分支并行结构的多模态特征融合网络;分别在可见光图像、远红外图像及其累加特征图中提取不同性质的大气特征,各分支的特征信息通过网络结构实现模态互补与融合;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度的等级.采用双目摄像机收集不同天气情况下的室外真实可见光-远红外图像作为实验数据,在不同性能指标、多角度下的实验结果表明,与传统单模态能见度深度学习模型相比,多模态能见度模型可显著提高小样本条件下能见度检测的准确率和鲁棒性.

摘要：相比遥感雷达,汽车雷达探测距离为0–1000 m近距离的车辆及行人等目标。常规的单天线汽车脉冲雷达通常发射纳秒级的短脉冲以实现近距目标的高分辨率探测。但在工程上实现纳秒级的高功率发射信号是非常困难的并需要很高的成本。另外,现有的汽车雷达存在空间角度分辨率低、点目标脉冲响应函数旁瓣高及汽车雷达间相互强干扰的瓶颈问题。为克服这些难题,论文首先提出双天线脉冲雷达技术,使得雷达在测量发射大时宽脉冲信号成为可能。其次,通过数字波束形成技术实现高的空间分辨率,运用脉冲压缩技术实现距离向高分辨率,采用脉冲多普勒技术计算得到高分辨率的径向速度场。最后,为克服点目标脉冲响应函数旁瓣效应及汽车雷达间相互干扰的问题,提出了一种新的随机相位编码雷达信号。采用提出的雷达信号,汽车雷达间的强干扰可被有效抑制,并且在不损失信噪比的情况下,雷达的点目标脉冲响应函数的峰值旁瓣比可达–45 d B。大量的数值仿真实验验证了提出方法的有效性及先进性。

摘要：为了增强雾霾图像对比度的同时有效地弥补颜色缺失,提出一种信息熵与保真度相结合的单幅图像去雾方法.首先利用四叉树分割的雾霾变换图像估计大气光线;然后构造信息熵与保真度的联合度量目标函数,估计局部图像块的大气透射率;再采用加权的最小二乘方法对大气透射率的初次估计值进行精细化处理;最后根据大气散射模型求解出去雾后的图像.采用多种室外场景下不同分辨率的真实雾霾图像作为测试数据,通过多组性能指标的比较分析;实验结果证明,该方法在增强图像对比度的同时有效地保留了图像色彩信息.

摘要：大数乘法是全同态加密算法中一个不可或缺的单元模块,也是其中耗时最多的模块,设计一个性能优良的大数乘法器有助于推进全同态加密的实用化进程。针对SSA大数乘法器的实现需求,该文采用可综合Verilog HDL语言完成了一个16×24 bit有限域FFT算法的FPGA设计,通过构建树型大数求和单元和并行化处理方法有效提高了FFT算法的速度。与VIM编译环境下的系统级仿真结果比较,验证了有限域FFT算法FPGA设计的正确性。

摘要：针对传统技术在分布式异构系统集成领域存在的问题,提出了基于WebServices的系统应用集成解决方案。通过对WebServices技术的特点、体系结构及其核心技术的分析,设计了基于WebServices的分布式异构应用集成模型,并利用.NET技术进行了系统应用集成的实现。

摘要：目的针对现有图像转换方法的深度学习模型中生成式网络(generator network)结构单一化问题,改进了条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的结构,提出了一种融合残差网络(ResNet)和稠密网络(DenseNet)两种不同结构的并行生成器网络模型。方法构建残差、稠密生成器分支网络模型,输入红外图像,分别经过残差、稠密生成器分支网络各自生成可见光转换图像,并提出一种基于图像分割的线性插值算法,将各生成器分支网络的转换图像进行融合,获取最终的可见光转换图像;为防止小样本条件下的训练过程中出现过拟合,在判别器网络结构中插入dropout层;设计最优阈值分割目标函数,在并行生成器网络训练过程中获取最优融合参数。结果在公共红外—可见光数据集上测试,相较于现有图像转换深度学习模型Pix2Pix和Cycle GAN等,本文方法在性能指标均方误差(mean square error,MSE)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)上均取得显著提高。结论并行生成器网络模型有效融合了各分支网络结构的优点,图像转换结果更加准确真实。

摘要：介绍了IBM和Microsoft联合开发的Web服务安全规范(WS-Security),讨论了WebServices所面临的安全挑战,最终针对潜在的安全威胁给出了一个WebServices防火墙模型及其防火墙架构。该架构采用独特的Adapter设计,可以很方便的与现有的信息安全设施整合。

摘要：基于TSMC 0.18μm CMOS RF工艺,完成了一个全集成共源-共栅低噪声放大器设计。版图后仿真结果表明:1.8V电源电压下,电路静态功耗约为17mW;在DSRC系统工作频段上,电路实现了良好的综合性能指标,输入反射系数(S11)和输出反射系数(S22)小于-15dB,增益(S21)大于14.0dB,反向隔离度(S12)达到32dB,噪声系数小于2dB,并且工作稳定。

摘要：随着毫米波雷达在汽车辅助驾驶系统及无人驾驶车辆中的广泛应用,在交通道路环境下工作的雷达越来越密集,其间产生的多径干扰会导致雷达出现虚假目标.为此,提出了一种基于多径干扰认知的雷达自适应抗干扰波形优化方法.首先,阐述了邻近的汽车雷达产生的多径干扰是一个动态随机过程,借助时变模型对雷达产生的多径干扰传输信道参数的动态演变过程进行了描述,利用卡尔曼滤波对邻近雷达产生的多径干扰模型参数进行在线认知学习;然后,建立主雷达的目标回波信号与干扰信号的模型,对多径干扰信号进行白化处理;最后,基于最大化信号与干扰比(Signal to interference ratio,SIR)准则,建立抗干扰雷达信号优化模型,进行雷达波形的自适应优化更新.仿真实验结果表明所提方法可有效地抑制雷达间的强干扰.