置换密钥矩阵加密算法安全性分析

对新型分组加密算法(Replace key matrix,RKM)的安全性进行研究。详细阐述了该算法的设计思想:非固定轮函数对抗密码分析,随机代换作密钥对抗密码分析和穷举攻击,多米诺查表增加扩散效果,采用矩阵特征因子增强安全性。从原理上分析了该算法对抗差分密码分析、线性密码分析等几种常见的密码攻击方法的能力。针对矩阵特征因子的安全性,对极端相似置换密钥矩阵和特征因子初值相似置换密钥矩阵两种情况下,矩阵特征因子的扩散效果进行了数据分析。分析表明,RKM算法能有效抵御穷举攻击,差分密码分析攻击、线性密码分析攻击,置换密钥矩阵特征因子提高了算法的安全性,使得攻击者无法利用相似参照矩阵对算法进行攻击。     

模型参考自适应原理在冲击信号零点偏移补偿中的应用

在对衬垫材料进行冲击特性的实验研究时，测量所获得的波形常含有零点偏移，零点偏移的存在将对实验结果相入不可忽略的误差。因而在数据处理时应首先对零偏进行补偿以提高测量精度。本文作者根据在实测波形特征分析和能量原理基础上所建立的补偿方法，将现代控制理论中的模型参考自适应原理用于冲击信号的零点偏移补偿，拟定了模型参考自适应算法，给出了参考模型的建模途径，并编制了应用软件，支实验数据进行零偏补偿，取得了满意     

资源约束下的反导任务迭代收敛特性

为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策.     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

民用飞机系列商载航程匹配设计

民用飞机产品开发的模式已从"单型飞机"的概念向"飞机系列"概念转化.根据模块化和通用性的策略,发展了飞机系列化设计方法,给出了飞机系列主要参数的设计原则和飞机系列经济性的描述方法,建立了飞机系列商载航程匹配设计模型.分析了商载和航程的匹配关系对飞机系列经济性的影响,利用Pareto多目标遗传算法,完成了某一民用飞机系列商载和航程的匹配设计,对不同设计方案的参数进行了比较分析,取得了较好的设计结果.     

一种在轨卫星质量特性计算方法

提出一种基于交互式迭代和批量最小二乘法的在轨质量特性计算方法,仅使用陀螺作为敏感器,动力学模型适用于零动量和偏置动量两种控制模式,考虑了卫星与飞轮动量交换以及参数之间耦合关系,且能够适用于在轨不进行连续大角度姿态机动的卫星。计算结果表明,此方法具有快速、稳定的收敛特性和较高的计算精度。     

基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。     

基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算

 鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。     

敏捷成像卫星多星密集任务调度方法

 面向应急观测需求,对敏捷成像卫星多星密集点目标观测任务调度问题进行研究。针对敏捷成像卫星观测特点,综合考虑卫星可观测时间窗口、任务间卫星姿态调整时间、卫星最长连续工作时间、星上存储容量、卫星能量等约束,建立多星任务调度模型。提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法对调度模型进行求解。该算法借鉴了蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,结合调度相关约束设计寻优策略和信息素更新策略。引入任务优先级、最早及最晚可观测时间等因素来控制转移概率。仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

一种强耦合Spalart-Allmaras湍流模型的RANS方程的高效数值计算方法

在工程实际中,一方程湍流模型或两方程湍流模型的求解通常和雷诺平均Navier-Stockes (RANS)方程的求解是解耦的,也称之为松耦合求解.在松耦合求解过程中,RANS方程和湍流模型方程通常采用不同的数值方法异步求解.这种求解方式很容易产生因两者计算精度不一致而引起的额外数值耗散.为了消除这种耗散,将RANS方程与Spalart-Allmaras模型方程耦合成一个系统方程——强耦合RANS方程,并发展了一种用于求解该系统方程的高效强耦合算法,其中对流项离散采用了Roe格式,时间项的离散采用了隐式LU-SGS(Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel)格式,为了提高计算效率,采用了三层V循环多重网格方法.通过翼型/机翼和振荡翼型/机翼等算例验证了本文发展的强耦合算法不仅具有较好的收敛性,而且计算精度明显优于松耦合算法,特别对于阻力的预测,强耦合算法更加准确.