针对目前无线人体局域网(wireless body area network, WBAN)安全方案存在复杂度高、功耗大、实用性差等缺陷,提出了一种满足WBAN高安全性、低功耗需求的组合混沌流加密方案。该算法包括三种量化精度,首先通过tent映射对logistic映射的...针对目前无线人体局域网(wireless body area network, WBAN)安全方案存在复杂度高、功耗大、实用性差等缺陷,提出了一种满足WBAN高安全性、低功耗需求的组合混沌流加密方案。该算法包括三种量化精度,首先通过tent映射对logistic映射的轨道进行干扰产生混沌序列,然后结合均衡性和自相关性良好的m序列生成密钥流,最后与明文进行异或运算生成密文。使用Verilog硬件描述语言对该算法进行建模,在现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了板级验证。通过标准灰度图像进行安全性测试,密图信息熵达到7.999 4,相邻像素相关系数接近0。结果表明,相较于现有算法,该算法密文图像相关性更好、信息熵更高。展开更多
文摘为了提高小目标识别和分类的实时性,同时降低识别系统的资源消耗,本文提出了一种简易、高效的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)小目标识别分类系统。该系统首先通过图像预处理消除图像噪点,并采用并行计算提升系统实时性。然后将处理后的图像与模板进行匹配计算得到识别结果,设计的模板匹配电路具有较小的硬件复杂度和较快的处理速度。实验结果表明,本文所提出的识别系统在680×480图像分辨下,可达137.5帧/s的处理速度,实时性强,同时仅消耗了9个块随机存储器(Block Random Access Memory,BRAM)和2个数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP),硬件资源消耗较少,在处理小目标识别和分类问题上有较好的实用价值。
文摘针对目前无线人体局域网(wireless body area network, WBAN)安全方案存在复杂度高、功耗大、实用性差等缺陷,提出了一种满足WBAN高安全性、低功耗需求的组合混沌流加密方案。该算法包括三种量化精度,首先通过tent映射对logistic映射的轨道进行干扰产生混沌序列,然后结合均衡性和自相关性良好的m序列生成密钥流,最后与明文进行异或运算生成密文。使用Verilog硬件描述语言对该算法进行建模,在现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了板级验证。通过标准灰度图像进行安全性测试,密图信息熵达到7.999 4,相邻像素相关系数接近0。结果表明,相较于现有算法,该算法密文图像相关性更好、信息熵更高。