非线性光学系统中混沌序列的加密

来源 :激光杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tzmming123321
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
传统混沌序列加密方法易受到噪声影响,导致加密安全性差。基于此,提出非线性光学系统中混沌序列的加密方法。通过分析入射场作用下介质离子、分子以及原子状态,利用麦克斯韦方程组获取波动方程,确定新光波光矢量,对非线性光学系统特性进行分析。引入动力系统Logistic映射获取非线性光学系统中混沌时间信号,根据获取混沌时间信号存在的周期性特点,设置扰动函数以克服混沌序列周期性,使输出的序列与像素相异,对每个像素进行处理,完成非线性光学系统中混沌序列的加密。仿真结果表明:采用所提方法对非线性光学系统中混沌序列加密效果较
其他文献
传统的室内场景三维布局规划模型数据采集成效低,为了解决这一问题,基于激光技术研究了一种新的全息图像室内场景三维布局规划模型,构建出室内场景中的三维模型,选定激光技术全息图像应用软件和相关的技术指标,通过直接交互方式、物理交互方式和虚拟环境交互方式三种交互方式实现信息交互,对室内的三维模型地理数据进行采集处理,设定采集路线。为验证模型有效性,与传统规划模型进行实验对比,结果表明,基于激光技术全息图像
为精准识别处理光纤传感振动信号、实现通信线路异常实时报警,提出了基于模糊神经网络的光纤传感信号处理方法,通过光纤传感采集异常事件振动信号,运用小波包分解对振动信号实施降噪处理,并提取到振动信号的低频与高频特征向量,对振动信号特征向量进行量化处理,将其作为输入,构建基于概率的模糊神经网络分类器,完成对光纤传感振动信号的处理。结果表明,该方法能够有效采集定位不同类别异常事件的振动信号,消除振动信号的多余噪声,整体识别率可达94.7%以上,可实现对光纤传感振动信号的精准处理。
含噪入侵振动信号易引起时域波形中波峰幅值变化,影响信号识别准确率,为此研究用于安全告警的光纤周界入侵振动信号智能识别方法。采用短时傅里叶变换方法转换原始信号,运用互相关函数法对转换得到的信号进行去噪处理。构建控制信号的匹配滤波器,提取帧信号短时能量和每帧信号的短时过零率,降低非入侵信号的误报率。在此基础上,依据光纤周界中时域特征短时能量与短时过零率的大小,判断是否存在入侵信号,从而实现对入侵振动信号的智能识别。实验结果表明:所提方法能够得到入侵振动信号的时域波形,并且信号识别准确率较高,可实现对安全威胁的
针对近景光学影像和三维激光扫描点云配准,采取先粗配准再精配准的策略,实现了近景光学影像和三维激光点云的自动配准。首先将具有一定重叠度的影像通过自由网平差获取相机内外方位元素,然后利用加入尺度因子的4PCS(4-points congruent sets)算法进行粗配准;最后基于空三点云与对应三维激光扫描点云切平面距离最小为原则,结合共线方程构建平差模型,实现精配准。粗配准为刚性配准精配准为非刚性配
恶意数据入侵光网络后,导致光网络最短路径通信花销高,因此,提出将入侵行为作为基础的光网络最短路径通信方案。光网络被恶意数据入侵行为攻击后,动态分布选取光网络的中继节点,选取过程中依据节点之间的欧式距离和节点损坏程度,确定中继节点的最佳位置。在此基础上,使用动态最短路径算法,通过详细的计算步骤实现最短路径通信。经过仿真分析,该方案仅使用极少的通信花销就能实现通信,且复杂程度和平均识别误差都较低,与同类方案相比,不同变化边数范围和不同中继节点数量下所花费的计算时间都最少,适合推广使用。
受到光纤光栅的串扰与噪声的干扰,导致分布式光纤光栅传感复用解调方法存在波长偏差大、解调精度低的问题,因此,在传统解调方法的基础上实现优化设计。确定传感器类型与布置方式,搭建对应的分布式光纤光栅传感网络模型,在该模型下分析传感耦合特征。以传感特征分析结果为基础,设计并安装降噪复用解调器,以此作为解调方法的实现介质,并实现对串扰噪声的抑制。根据传感特性选择适宜的复用方式和解调方法,通过光电转换、中心波长标定等多个步骤,实现对分布式光纤光栅传感的复用解调。通过与现有解调方法的对比得出结论:与文献[3]提出的方法
为了实现对人体运动参数准确跟踪识别,提出基于激光传感器的人体参数化运动学模型。采用激光传感器进行人体运动参数检测,结合激光传感信息融合方法建立人体参数化运动学特征检测的阵列分布模型,通过模糊信息融合方法提取人体参数的关键特征量,根据高维矩阵特征分解方法建立人体参数化运动学激光传感数据特征分解模型,在邻近点中进行人体参数化运动学传感信息融合,结合局部重建和权重分析方法,建立人体运动参数估计模型,对采样的激光传感大数据进行人体动作识别,插入人体采样点,通过识别人体动作的关键特征点,实现人体参数化运动学模型构建
针对光通信组网对网络传输实时性不足的影响,以提高光通信组网的性能为目的,提出了基于改进神经网络的光通信组网抗毁技术研究。在改进神经网络的基础上,模拟网络节点在光通信组网中传输,运用节点的变化计算出组网节点的度参数,结合平均路径长度参数和介数参数,设计了光通信组网特征参数,利用光通信组网的路由策略,设计了光通信组网抗毁算法,最后通过重构光通信组网,实现了光通信组网的抗毁。实验结果表明,基于改进神经网络的光通信组网抗毁技术在网络鲁棒性和效率方面,都具有较强的网络优势,提高的光通信组网的性能。
图像的自动配准是一项重要而又具有挑战性的工作,特别是对遥感图像而言。需要一种准确、鲁棒、快速的全自动配准方法。尺度不变特征变换(SIFT)算法及其改进算法在图像配准中得到了广泛地应用。然而,在遥感图像中,由于图像间的灰度映射存在显著的差异,可能很难找到足够多的正确匹配结果。采用Sobel算子进行二次梯度计算,提出了一种新的特征描述方式来克服灰度映射的差异,同时为了减少图像配准的计算量,从SIFT算
为了提高光纤网络大数据聚类调度能力,提出光纤网络大数据的线性均衡聚类调度的优化方法。构建光纤网络大数据的模糊信息检测模型,采用高阶统计量特征提取方法进行光纤网络大数据的模糊相关性分析,构建光纤网络大数据的输出自相关特征匹配模型,结合线性均衡调度分析方法进行光纤网络大数据的统计分析,建立光纤网络大数据的回归分析模型,提取光纤网络大数据的统计特征量,根据光纤网络大数据的特征提取结果,采用线性均衡调度结合残差融合算法的方法进行光纤网络大数据聚类调度的自适应寻优,实现光纤网络大数据聚类调度优化。实验结果表明,采用