一种基于环上LWE的广义签密方案

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广义签密可以灵活地工作在签密、签名和加密三种模式,具有很强的实用性.本文结合基于格的签名方案和密钥交换协议,构造了一个无陷门的广义签密方案.方案构造中引入了区分函数,根据输入的发送方与接收方密钥情况来自动识别加密、签名和签密三种模式,保障了算法在这三种工作模式下的优美对称性.基于环上判定性LWE问题,并借鉴FO13的方法,证明了该方案满足自适用抗选择密文攻击不可区分性安全性(IND-CCA2)和自适用抗选择消息攻击强不可伪造性安全性(SUF-CMA).该方案是基于Fiat-Shamir的中止(abort)
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针对自然语言处理中查询主题漂移和词不匹配问题,提出基于CSC(Copulas-based Support and Confidence)框架的关联模式挖掘与规则扩展算法,并将基于统计学分析的关联模式与具有上下文语义信息的词向量融合,提出关联模式挖掘与词向量学习融合的伪相关反馈查询扩展模型.该模型对伪相关反馈文档集挖掘规则扩展词,对初检文档集进行词嵌入学习训练得到词向量,计算规则扩展词与原查询的向量相似度,提取向量相似度不低于阈值的规则扩展词作为最终扩展词.实验结果表明,所提扩展模型能有效地减少查询主题漂移
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本文提出了一种基于对数似然比(LLR)检测算法的广义零填充三模正交频分复用(OFDM)索引调制(GZTM⁃OFDM⁃IM)系统,目的在于提高传统ZTM⁃OFDM⁃IM系统的频谱效率(SE).在提出的系统发送端,更多的OFDM子载波激活样式有效提高了系统的SE,并且一种新的双模信号星座图被采用.为了降低接收端检测过程的复杂度,设计了基于LLR算法的三级检测器.仿真结果表明:利用设计的低复杂度检测器,GZTM⁃OFDM⁃IM在实现了高SE的同时,系统的误比特率(BER)性能在高信噪比(SNR)范围与传统ZTM
为了模拟长程的一维离散时间量子行走的演化过程以及降低计算复杂性,提出一种路径分析方法.首先分析系统到达某个位置的路径分块和路径数,将系统移位到某个位置演化算子进行分解,表示成二阶矩阵线性空间的一组基的线性组合;然后用超几何级数进行化简,给出概率分布的计算方法;最后分析产生对称式概率分布的充分条件,表明对称性只与量子初态有关.实验结果表明,该方法能够有效模拟系统的长时间演化过程.相关结果可以推广到更一般类型的离散时间量子行走.
冲击损伤监测是结构健康监测的主要研究内容之一.本文提出了一种基于十字型传感器布置方法的二维波束聚焦概率成像定位算法,采用十字阵列型的传感器布置方法减小了系统盲区,通过二维波束聚焦概率成像方法提高了冲击定位的精度.在二维波束聚焦算法中,波速的准确性是影响结构冲击损伤定位的主要因素,本文通过统计分析得到波速的概率分布函数,带入二维波束聚焦概率成像定位算法中对冲击损伤进行监测,分别得到横向阵列与纵向阵列的概率分布图,对两者进行融合成像可以得到更为精确、科学且直观的冲击损伤定位结果.通过实验研究验证了该方法的有效
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动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)相比于传统彩色相机有更高的时间分辨率、动态范围,且功耗更低、带宽更低,在自动驾驶领域有很好的应用前景,因此吸引了越来越多研究者的注意.然而由于事件驱动的数据是异步的且缺少一种统一的表示形式,在复杂的交通场景下,以车道检测为代表的基于事件驱动数据的交通场景分割任务难以应用传统的语义分割算法.针对以上问题,本文提出了一种三通道的事件数