EnKF局地化算法对雷达资料同化的影响研究

分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对EnKF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的EnKF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。

面向Modbus的安全认证通信机制分析

为了研究工业控制网络的安全,对工业控制网络中应用最广泛的Modbus协议的安全性进行了分析.分析比较了Modbus主设备认证算法和ModbusSec认证算法两种算法的优劣,明确了今后对Modbus工控网络安全的研究方向.

连续变量量子密钥分发协商过程的优化实现

连续变量量子密钥分发中的协商效率一直是限制安全密钥分发速率的主要因素,而协商效率的高低取决于所用算法的计算复杂度.文中分别对连续变量协商过程的两个主要方面区间划分方法和比特判断函数进行优化,采用Gauss近似明显提高了最优区间划分迭代算法的收敛速度,设计了高效的判断函数作为主流比特判断算法-SEC(sliced error correction)算法的估计器,明显降低了计算复杂度,极大地简化了协商算法的核心问题,提高了连续变量协商过程的效率,进而提高了连续变量安全密钥分发速率.