用于雷达信号分选的K中位最近邻聚类算法

在处理雷达信号时,基于密度的空间聚类(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)分选算法依赖于参数或阈值的选取,影响分选的准确率。为此提出了一种改进的雷达信号脉冲分选算法,在DBSCAN聚类基础上结合了K中位最近邻(K-median nearest neighbor,KMNN)算法,通过引入自衰减系数并设置阈值上限对参数值列表进行二次处理,可以自适应根据聚类结果与不同参数时的K值之间的关系确定最优的邻域半径和最少点个数,提高了分选的正确率。通过仿真实验验证了算法利用雷达脉冲描述字特征进行自适应分选的有效性。

分子动力学中平行六面体的邻位算法

在分子动力学模拟中,Verlet列表法、元胞链接列表法和其他一些改进的算法已经被用来提高计算效率.然而,这些方法大部分应用在立方体系.本文扩展了原始算法的应用领域,使其适用于NP系综,并可以在外载荷作用下进行系统仿真.此外,对于Metric-tensor的压强算法提出相应的标度矩阵,使得邻位算法可以应用在新的压强算法上.同时,还针对平行六面体盒子提出了一种联合算法.该方法综合了改进的Verlet列表法和元胞列表法的优点,可以快速确定平行六面体盒子中每个原子的邻位原子,从而提高仿真速度.最后,利用Lennard-Jones势函数的分子动力学模拟实验验证了本算法的有效性和正确性.

项链排列的邻位互换生成算法

给出了生成集合 N={ 1 ,2 ,… ,n}项链排列的递归算法和邻位互换生成算法 ,并给出了由 PASCAL

邻位异或算法在WEP协议密钥更换中的应用

目前,无线局域网(WLAN)的数据加密主要采用IEEE 802.11标准中的WEP(Wired Equivalent Privacy)协议。按照WEP协议的加密方法,在相对一段时间内使用相同的密钥,极易出现相同的密钥流,成为安全隐患。利用邻位异或算法针对静态WEP协议密钥极少更换做出了改进,该方法可以使网络中所有节点在已知当前密钥的基础上生成新密钥。通过相同网络环境下生成重复密钥流的时间进行对比,该方案有效地解决了WEP协议长时间使用同一密钥,不易更换的问题,提高了系统的安全性。