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离散比特多播OFDM系统自适应资源分配算法
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作者 孙群龙 卫国 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第5期879-882,共4页
考虑具有多个多播组的OFDM系统中的资源分配问题,在保证各多播业务误比特率要求下,最大化系统频谱效率.针对实际系统中调制阶数为离散值的情况,首先将连续比特资源分配算法扩展到离散比特的情况,系统性能损失较大.为提高系统性能,提出... 考虑具有多个多播组的OFDM系统中的资源分配问题,在保证各多播业务误比特率要求下,最大化系统频谱效率.针对实际系统中调制阶数为离散值的情况,首先将连续比特资源分配算法扩展到离散比特的情况,系统性能损失较大.为提高系统性能,提出一种基于多描述编码的离散比特资源分配算法,利用多描述编码灵活的解码特性,更有效地进行资源分配.仿真结果表明,所提基于多描述编码的离散比特资源分配算法,在不同多播组数目和每组用户数情况下,均可改善系统性能. 展开更多
关键词 正交频分复用 多播 多描述编码 离散比特
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基于并行比特加载的DMT系统最优离散比特分配算法 被引量:3
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作者 朱丽平 姚彦 +1 位作者 董士伟 朱义胜 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1614-1616,共3页
为满足未来高速离散多音频调制(DMT)系统资源分配的需要,提出一种新的最优离散比特分配算法。初始阶段进行最大比特率加载,然后利用并行比特加载实现目标比特率分配,最后通过比特互换使非最优目标比特率分配最优化。针对标准非对... 为满足未来高速离散多音频调制(DMT)系统资源分配的需要,提出一种新的最优离散比特分配算法。初始阶段进行最大比特率加载,然后利用并行比特加载实现目标比特率分配,最后通过比特互换使非最优目标比特率分配最优化。针对标准非对称数字用户线测试环路的仿真实验表明,在目标比特率为环路最大比特率的60%~99%范围内,该算法的运算量明显低于现有最优算法,适用于中高目标比特率DMT系统的最优离散比特分配。 展开更多
关键词 离散比特分配 最优离散比特加载 数字用户线
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针对离散私钥比特泄漏的RSA格攻击方法
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作者 刘向辉 韩文报 +1 位作者 王政 权建校 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第3期163-166,共4页
RSA算法是目前应用最广泛的公钥密码体制之一,而格攻击是针对RSA体制的一类重要攻击方法。为此,将RSA算法的部分私钥泄漏问题转化为多变元线性同余方程的求解问题,基于同余方程构造出特定的格,利用LLL格基约化算法进行约化,从而以一定... RSA算法是目前应用最广泛的公钥密码体制之一,而格攻击是针对RSA体制的一类重要攻击方法。为此,将RSA算法的部分私钥泄漏问题转化为多变元线性同余方程的求解问题,基于同余方程构造出特定的格,利用LLL格基约化算法进行约化,从而以一定的概率求得同余方程的小根。以上述多变元线性同余方程的小根求解技术为基础,提出一种针对离散私钥比特泄漏的RSA格攻击方法。在该方法下,如果RSA算法的公钥参数e=N~β≤N^(1/2),并且私钥d的未知部分N≤N^((1/2)-β),则能以高概率恢复出RSA算法的私钥d。通过NTL包对长度为1024 bit的大整数进行实验,结果验证了该攻击方法的有效性。 展开更多
关键词 RSA算法 格攻击 离散私钥比特泄漏 线性同余方程 小根 格基约化算法
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A method to compress vibration signals using wavelet packet transformation combined with sub-band vector quantization
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作者 翁浩 Gao Jinji Jiang Zhinong 《High Technology Letters》 EI CAS 2013年第4期443-448,共6页
A novel compression method for mechanical vibrating signals,binding with sub-band vector quantization(SVQ) by wavelet packet transformation(WPT) and discrete cosine transformation(DCT) is proposed.Firstly,the vibratin... A novel compression method for mechanical vibrating signals,binding with sub-band vector quantization(SVQ) by wavelet packet transformation(WPT) and discrete cosine transformation(DCT) is proposed.Firstly,the vibrating signal is decomposed into sub-bands by WPT.Then DCT and adaptive bit allocation are done per sub-band and SVQ is performed in each sub-band.It is noted that,after DCT,we only need to code the first components whose numbers are determined by the bits allocated to that sub-band.Through an actual signal,our algorithm is proven to improve the signal-to-noise ratio(SNR) of the reconstructed signal effectively,especially in the situation of lowrate transmission. 展开更多
关键词 vibration signal compression wavelet packet transformation (WPT) discrete cosine transformation (DCT) sub-band vector quantization (SVQ)
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