基于ElGamal密码体制，提出了一个新的可验证秘密共享方案。方案中，秘密份额由各个参与者自己选择，秘密分发者不知道各个参与者所持有的份额，而且秘密份额长度与共享秘密长度相同。重构秘密时，任一参与者只需计算一次即可确认参与者中是否存在欺诈者，欺诈成功的概率可忽略不计。若存在欺诈者，则可通过秘密分发者来确定欺诈者身份。该方案具有充分的秘密信息利用率和较少的验证计算量。当共享秘密更换时，参与者不必更换自己的秘密份额。并且，每个参与者只需维护一个秘密份额，就可以实现对多个秘密的共享。方案的安全性是基于ElGa-

以柔性连杆为研究对象,应用多体系统动力学对曲柄-滑块机构进行了仿真研究.基于 ADAM S建立了机构的虚拟样机模型,利用动力学仿真得到高速、重载下连杆柔性对系统性能的影响;通过连杆的振动模态分析了系统性能变化的机理,并用有限元法对连杆的动应力分布进行了计算和分析,使得在结构设计阶段就可以预估机构的疲劳寿命,实现了机构的虚拟样机设计.

针对二维 ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干 能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正 ESPRIT算法。通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵 中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成 的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用。理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非 相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力。

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具 有广泛的应用前景。通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟 踪的粒子滤波算法。在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特 征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背 景干扰、尺寸变化等难以解决的问题。实验结果表明提出的方法达到了预期目标。

对一笔记本电脑中的散热模组进行了实验研究,在给定CPU及北桥发热功率条件下,测量了CPU及北桥、热管和散热器出口空气的温度。同时,采用节点网络法对该散热模组进行了热计算,其中CPU至热管、北桥至热管的热阻由热阻测试仪测量得到参考值。在计算过程中对一些参数进行适当调整后,计算结果与实测结果基本一致。

针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。

介绍了FIR滤波器的基本结构及设计方法，结合实例，给定滤波器的数字指标。利用FDATool来确定FIR滤波器抽头系数。基于DSP平台，采用MATLB产生待滤波输入信号导入到用C语言实现的FIR低通滤波器中，并且在CCS上仿真，对仿真结果与理论值进行比较。波形仿真结果和理论值相吻和表明设计的系统是正确、稳定的。不同的应用场合，FIR滤波器要求有不同性能，只要修改本设计中滤波器的系数，就可以实现性能不同的FIR滤波器。

一般混沌图像加密,都是对图像的整体像素置乱处理,其抵抗明文攻击能力较差。为此,提出基于离散Hopfield神经网络的彩色图象混沌加密算法。该算法采用自治三维混沌系统对彩色图像单像素比特位进行加密操作,通过利用三维混沌序列的其中一维置乱图像R、G、B分量的像素位置,用另外两维序列设置置乱每个像素比特位的权值和阈值,从而改变彩色图像各分量像素的位置和像素值,达到有效加密的效果。理论分析和实验结果表明,该单像素加密算法可有效抵抗差分攻击,使反馈密文提高了像素置乱效果,并具有良好的加密效果和保密性。

在空间匹配滤波器设计过程中，为抑制输入场景中背景噪音对输出相关平面上相关点的影响，通过比较匹配滤波函数和背景噪音的傅里叶谱，根据两者差值的量级对匹配滤波函数的振幅进行非线性调制，在匹配滤波过程中使设计的空间匹配滤波器对强噪音的傅里叶谱处透过率降低，而尽量保持输入图像傅里叶谱的高透过率，从而增加输出相关平面上的信噪比，实现相关点的正确探测。计算机模拟和实验结果表明：与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到较大改善。

提出了适用于高速动车组牵引传动中三电平逆变器控制的空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制策略．动车组起动和低速阶段要求转矩脉动小，采用恒定最大开关频率控制的三电平异步调制策略；高速时，要求逆变器在低开关频率下的良好谐波性能，在中高速和高速分别采用4脉冲和2脉冲同步调制策略．仿真结果与实测动车组牵引电机电压波形进行了对比，证实了SVPWM控制策略的有效性．