摘要：在空间数据重建过程中,条件数据对重建结果影响较大,在仅有少量条件数据的情况下,重建结果常常出现较多的不确定性,此时适合采用不确定性插值方法重建空间数据.作为目前不确定性插值的主流方法之一,多点信息统计法(multiple-point statistics,MPS)可以从训练图像提取模式的本质特征,然后将这些特征复制到待模拟区域.由于传统采用线性降维的MPS方法无法有效处理非线性数据,因此将等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)应用到MPS方法,以实现对非线性数据的降维.提出基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法,通过模式库构建、模式降维、模式分类、模式提取等步骤能够较为准确地重构出未知的空间数据,为MPS处理非线性空间数据提供了新思路.实验结果表明:该方法所重建的空间数据具有与训练图像相似的结构特征.

摘要：为解决无线传感器网络(WSN)资源受限的问题,基于椭圆曲线数字签名算法(ECDSA),提出一个适用于WSN的指定验证者(DV)签名方案(DV-ECDSA),使只有指定的节点才能验证消息的有效性和正确性,保护信息发送节点的隐私。采用分叉定理,证明DV-ECDSA方案的安全性。基于ECDSA和DV-ECDSA,提出一种能在任意两个节点间建立共享密钥的密钥协商机制,采用数字签名思想分析机制的安全性。与现有的同类方案比较结果表明,该方案具有接近于ECDSA的优越性能,能满足能量、计算能力有限的WSN环境。