摘要：针对物联网中数据完整性验证的需求,基于BLS短签名,提出一种基于双线性对的动态、远程、异地数据完整性检测算法DRDA。该检测算法建立进行远程检测的系统模型;定义算法及包含的主要过程与函数;设计适合物联网环境的远程数据、动态完整性检测算法,并对数据修改、删除等操作进行详细描述。理论分析表明:该算法可抵抗多种攻击,保护用户隐私。仿真实验结果表明:与有的DPDP方案相比,DRDA算法能动态实现数据完整性验证,平均通信开销要减小40 k B,在用户端计算时间平均减少260 ms,在服务器端平均认证时间减少1 ms。

摘要：针对一类具有积分二次约束属性的时滞网络控制系统,研究了系统在不等间隔采样下的H_∞容错控制.首先,分析并处理了网络控制系统中时滞与不等间隔采样之间的关系.以此为基础,建立了不等间隔采样下的不确定时滞网络控制系统的切换模型.通过构造Lyapunov函数,运用H_∞控制方法,以及设计具有积分二次约束属性的控制器,获得了基于LMI描述的系统时滞依赖稳定性判据.然后,建立了网络控制系统的传感器故障模型和传感器故障下的网络控制系统数学模型.通过把结论运用到传感器出现故障的网络控制系统,得到了系统在H_∞容错控制下的稳定性判据.最后,通过与其他文献介绍的方法进行比较的一个例子,说明了该方法的有效性.

摘要：论述了用来完成一维输入的模拟小波分解、采用 CMOS工艺的电路的原理和应用 .模拟小波的输出为带通滤波器的输出 ,它是按对数尺度设计且按与每组所含最高频率的 Nyquist成正比来采样的 ,为了最好解决每个采样点时间与频率的非确定关系 。

摘要：将现存的中间件技术如CORBA与新兴的W eb服务实现互操作可实现新的、增值的服务。其中需要解决的两个关键技术就是如何自动高效地将CORBA对象的IDL描述转换为W eb服务的WSDL描述以及W eb客户如何能在不改变原有程序模式的情况下访问CORBA服务。对这两个关键技术进行了研究和实现。

摘要：在物联网中,研究者主要采用中国剩余定理、时间槽法、二叉树等方法来研究对象的完整性检测问题,取得了一些性能良好的研究结果.然而,这些方法只适用于检测对象数量没有变动的情况.在已有工作的基础上,设计一种基于BLS短签名,采用优化的Merkle Hash Tree存储数据、运用双线性映射进行完整性验证的动态检测方案DDPP.该方案对监测对象数量动态变化进行检测,对检测过程中的交互信息进行加密处理及完整性验证,可以保护用户隐私.实验结果表明,在通信开销等性能上,DDPP方案相对于已存在的方案DPDP具有较大的优势.

摘要：近年来,我国大学生志愿者服务活动蓬勃开展,但也存在着各高校志愿服务信息繁杂和组织孤立的状态,以及一些信息不对称和资源错配的问题。本文设计了一款基于大数据分析的公益APP—"学雷锋"APP。它构建了一个统一的志愿者服务信息平台,通过大数据分析技术,实现志愿者与求助者信息的精准对接,让志愿者资源得到有效的利用,促进志愿服务的便利化。

摘要：汽车空调一方面受乘客多少以及开门次数的影响,另一方面又受到行车状况的影响,因此其温度湿度变化较大,难以做到较准确的控制。为改善这一状况,本文提出运用集成温度传感器和集成湿度传感器,并采用一体化设计思想,将强制通风手段运用其中,达到自动调节的功用。

摘要：在数字下变频中传统数字控制振荡器(Numerically Controlled Oscillator,NCO)模块都是基于查找表结构的,该结构在FPGA内部实现需要占用大量ROM资源,针对这一问题,提出采用坐标旋转数字计算(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)算法进行NCO设计,相比传统的NCO设计,该方法具有输出信号频谱纯度高、能够直接混频而不需要乘法器等优点。设计中采用变象限映射方法解决CORDIC算法无法全周期覆盖的问题,采用流水线技术解决串行迭代带来难以实时输出的问题。经过Modelsim仿真分析,实际输出值与理论值之间的相对误差在10-4~10-5数量级范围内,满足数字下变频中NCO的性能需要。

摘要：介绍基于CAN的粮情自动检测系统的设计 ,着重讨论了利用CAN总线进行通信的通信规程。

摘要：传统分布仿真系统时钟不一致影响因素分析方法,已不能满足当前面向服务分布仿真的时钟状态分析需要。从系统全局时钟演化出发,阐述了时钟状态演化内涵与过程;在此基础上,基于有限自动机理论,提出了用于时钟不一致影响因素量化分析的动态演化模型及其算法:时钟有限自动机CFSA和时钟一致性演化算法CCEA。仿真实验表明:相比传统的分析方法,使用CFSA模型及其CCEA演化算法刻画系统时钟一致性状态变迁过程,探寻各种不一致因素的影响机理,量化分析各因素的影响程度等具有可行性、有效性和新颖性,可为面向服务分布仿真中时钟同步算法设计提供指导性建议。