基于短波红外波段吸收技术的CO2垂直柱浓度地基遥测反演方法研究

温室气体引起的全球变暖、气候变化等问题已成为国际关注的热点,其中CO_2是重要的温室气体之一,CO_2的监测与控制已经成为各国关注的重点。结合CO_2在1.6μm处的光谱吸收结构,利用加权函数修正的差分吸收光谱技术(weighted function modified difference absorption spectroscopy,WFM-DOAS)研究大气中CO_2垂直柱浓度的反演方法。利用大气辐射传输模型仿真研究了不同参数对加权函数(weighted function,WF)计算灵敏度的影响,分别对观测高度、太阳天顶角、太阳方位角、地表反照率、光谱分辨率等参数对CO_2WF系数的影响进行了详细的计算分析。并以一整天测量的太阳光为例,对仪器的性能、CO_2的垂直柱浓度及干扰气体CH_4及H_2O的垂直柱浓度进行了分析,初步分析得到的反演误差优于1%。

基于统计分析技术的有限元模型修正研究

采用统计学的方差分析和回归分析技术研究模型修正的有关问题,主要包括基于方差分析的参数筛选、基于回归分析的响应面拟合和利用响应面进行模型修正三个方面。目前工程上采用的基于灵敏度分析的参数挑选方法根据参数在某设计点处的灵敏度进行挑选,而基于方差分析的参数筛选是从全局的角度,在整个设计空间上挑选对特征量有显著影响的设计参数。基于响应面的修正方法,首先在参数的整个设计空间范围内利用回归分析技术,以显式的响应面模型逼近特征量与设计参数间复杂的隐式函数关系,然后在其基础上进行迭代修正。提出的方法不但可以应用于线性、低频等现有的模型修正方法适用的范围,而且易于推广到非线性、冲击等现有修正方法较少涉及的领域。此外,现有的方法由于每次迭代都需要调用有限元分析软件进行计算,在缺少软件接口的情况下,较难实现工程应用。这种方法只在准备样本数据时需要进行有限元分析,修正过程中无需调用,因而利于工程应用。

谱修正技术在脉冲压缩信号检测中的应用

脉冲压缩是信号检测的一个重要技术,在多目标水声环境下,为避免强目标脉冲压缩输出的旁瓣掩埋弱目标的主瓣,引入窗函数加权技术来抑制旁瓣,提高对目标的空间分辨率。同时考虑到实验中声呐系统的带宽和时宽受限制,对于小时宽带宽积的脉冲压缩信号,引入谱修正技术,进一步提高主旁瓣比。利用Matlab给出理论仿真结果,并通过实验验证该技术在噪声背景下对观测小目标的实用性。

MDx差分攻击算法改进及GPGPU上的有效实现

Hash函数广泛应用于商业、安全等领域,其中MDx系列Hash算法应用最为广泛.因此对MDx系列Hash算法的攻击在理论上和实际应用上都有重要的意义.自王小云教授提出差分攻击算法并攻破MD5、MD4等MDx系列算法以来,对该算法的研究日益受到关注.文中以攻击MD5的差分攻击算法为例,改进了Klima提出的MD5隧道差分攻击算法,分析其在GPGPU上实现的可行性和技术要求并在Visualstudio6.0的环境下利用CUDA语言开发完成.算法的CUDA程序在GeForce9800GX2平台下运行,平均每1.35s能找到一对MD5碰撞.通过同4核Core2QuadQ9000(2.0GHz)PC上的实现相比较,在GeForce9800GX2上的实现能达到11.5倍的性价比.

MD5差分和差分路径的自动化构造算法

为了得到较好的差分,差分路径和充分条件,考察了MD5算法和差分攻击算法的原理,给出并证明了循环移位差分四种情况的概率,提出了MD5差分路径和充分条件的自动化构造算法,将构造差分和构造差分路径相结合,调整了搜索步长,提高了构造的成功概率。试验结果表明:得出的新差分路径重量为50,所需充分条件为272。

Hash差分攻击算法研究

Hash函数广泛应用于商业、军事等领域,因此对Hash算法的攻击在理论上和实际应用上都有重要的意义。自王小云教授提出差分攻击算法并攻破SHA-1,MD5,RIPEMD,MD4以来,对该算法的研究日益受到关注。然而王教授没有给出如何寻找差分和差分路径的方法。国内外专家都猜测她是靠非凡的直觉手工完成的,如何寻找差分和差分路径的方法成为关注的热点。构造差分路径涉及到如何处理差分循环移位和选择高概率的充分条件。业已证明,一般情况下,差分位移后有4种情况,并给出了4种情况的概率,最后比较了4种情况的概率。

步进电机高分辨率细分控制函数发生器的研究

提出了一种新的步进电机细分控制函数的生成算法——插补法,该方法用圆弧插补技术产生高分辨率的细分控制函数,并用笔者提出的加权补偿法对其进行动态修正,解决了不同步进电机的恒力矩均匀细分的难题。该算法简单很有实用价值。

MD5差分攻击算法在FPGA上的实现技术

Hash函数广泛应用于商业、军事等领域,其中MDx系列Hash算法应用最为广泛,因此对MDx系列Hash算法的攻击在理论上和实际应用上都有重要的意义。自王小云教授提出差分攻击算法并攻破MD5、MD4等MDx系列算法,对该算法的研究日益受到关注。本文对差分攻击算法在FPGA上的实现进行了分析,利用状态机实现隧道技术,并行化多消息修正方法,链变量和消息求值运算,改进了V.Klima提出的隧道差分攻击算法并在FPGA上实现。通过同与主流PC上的软件实现相比较,在FPGA上的硬件实现能达到大约9.7倍的性价比。

基于DEM与“宽带结构”联合优化的XCH4遥感反演算法研究

加权修正的差分光学吸收光谱法(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy,WFM-DOAS)是用于甲烷平均干空气摩尔分数(XCH4)遥感反演的经典算法,其关键技术之一是分离“宽带吸收”与“窄带吸收”光谱结构;同时,数字高程模型(digital elevation model,DEM)对XCH4的反演有重要影响。目前已有的甲烷反演产品主要使用多项式进行宽带结构拟合,多项式阶数的选择标准不明确、对宽带结构的拟合不够精确,使用的DEM精度无法满足局部地区高精度反演要求。本文选取瓦里关大气本底基准观象台所在的青藏高原区域为研究区,使用更高精度的数字高程模型(global 30 m digital elevation model,GLO-30)并用全连接神经网络代替低阶多项式进行“宽带结构”拟合,进一步地,在传统的全连接神经网络的基础上加入了“跳连”结构,并使用dropout策略对网络进行优化。将实验结果与使用The Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010(GMTED2010)和低阶多项式拟合方法下反演的XCH4进行数据对比。结果显示,改进后的全连接神经网络可以更好地拟合宽带光谱结构,同时联合更高精度的DEM可以提高XCH4的反演精度,相关系数最高提高到0.92。所使用的联合优化方法可以用于油气田产区的XCH4的遥感反演,从而更好地服务于油气田产区甲烷异常排放排查等。