RSA算法在QR码防伪技术中的应用

QR码是目前应用较为广泛的一种二维码,具有超高速全方位识读、编码字符广泛、能更有效表示汉字等特点。随着QR码越来越广泛的应用,对QR码的图像质量及安全技术要求也越来越高。如何对QR码进行加密实现产品防伪是当前业界研究的热门话题。RSA算法是第一个能同时用于加密和数字签名的算法,也是目前最有影响力的公钥加密算法。针对QR码防伪的要求,提出了使用RSA算法对QR码进行加密的防伪技术。编码方首先使用公钥对原始数据信息进行处理,产生密文信息,再用此密文信息生成QR条码。用户获得条码后,需要得到授权,才能使用QR码译码程序进行计算并获得明文,从而判断条码的合法性。经实验,测试效果良好,速度较快。该方法为生产企业提供了一种防伪新思路,具有很好的实用价值。     

最小生成树算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法,设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例研究了这两种算法的实际应用价值。     

团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较

团队进步算法（TPA）是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。     

一种复杂环境下的无线应急通信中继节点快速布点方法

无线应急通信作为综合应急保障体系的重要组成部分,在应对洪水、地震、海啸等自然灾害时有着传统网络无可比拟的便捷性和经济型.中继节点作为无线中继网络的关键环节,其选址将直接影响整个应急通信网络的性能.复杂环境无线应急通信中继节点选址依靠现场实地调查和测量,但会存在选址速度慢、中继节点冗余和通信链路质量差等问题.针对以往这些...     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

基于可通过性的月面巡视探测器路径规划算法

应用于行星探测车的路径规划算法需要根据地形环境信息和车体的越障能力两方面进行考虑。结合月面巡视探测器移动子系统的通过特性以及地形信息将地图栅格进一步细分,使用了四个安全性指标描述车体静止或运动时的通过性,并将其引入到A~*与D~*两种规划算法的代价当中,给出了算法的流程,并通过仿真进行了验证。     

B样条快速求值算法及其在曲线拟合中的应用

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析,给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明,该方法具有并行计算结构和递推计算结构,利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比,它能够同步计算出k次B样条的所有k＋1个非零函数值,运算效率提高了2k＋1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。     

提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

单点定位与实时定轨的星载算法的比较研究

卫星单点定位方法和卫星定轨方法均采用GPS接收机测量得到的伪距和伪距率作为原始观测量。前者依据几何学原理,采用最小二乘法对单个历元的原始观测量进行处理,解算出卫星的位置和速度;而后者依据轨道动力学理论,采用卡尔曼滤波方法通过连续的原始观测量对滤波器状态量的修正使定轨结果收敛。通过比较,星载定轨方法能够明显改善定位测速的精度和数据的稳定性,其外推功能可以有效避免观测量短时间中断对定轨结果连续性的影响。我们已经将实时定轨算法应用到星载型号任务的工程中,并取得了较好的结果。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。