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构造Menezes-128安全强度的最优配对
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作者 张猛 王申 郭兆中 《密码学报》 CSCD 2018年第3期324-334,共11页
双线性对是密码学中的重要工具,基于它,构建了很多重要的密码体制,如基于身份的加密、基于身份的签名、三方一轮密钥协商等,取得成果之多堪称密码学研究领域的奇迹.这类密码体制的安全性都是建立在椭圆曲线离散对数和有限域上离散对数... 双线性对是密码学中的重要工具,基于它,构建了很多重要的密码体制,如基于身份的加密、基于身份的签名、三方一轮密钥协商等,取得成果之多堪称密码学研究领域的奇迹.这类密码体制的安全性都是建立在椭圆曲线离散对数和有限域上离散对数的难解性上.近年来,随着有限域上离散对数求解能力的提高,某些安全标准已不再适用,比如传统的AES-128安全强度应逐渐被Menezes-128安全强度替代.本文首先分析了Menezes-128取代AES-128安全强度的必要性,然后根据实际应用中配对构造和计算的步骤,研究了适合Menezes-128安全强度的最优配对的构造与实现.利用我们新发现的k=12、ρ=1.5的配对友好椭圆曲线族,综合利用格算法、6次扭映射、Frobenius映射等手段,构造出目前最适配Menezes-128安全强度的最优配对,它将为基于配对的密码应用提供新的选择. 展开更多
关键词 配对友好椭圆曲线 最优配对 Menezes-128安全强度 离散对数 格算法
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藏北高原气温资料插补及其变化的初步分析 被引量:7
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作者 黄蓉 胡泽勇 +3 位作者 关婷 孙根厚 杨耀先 刘火霖 《高原气象》 CSCD 北大核心 2014年第3期637-646,共10页
通过定义最优配对分段插补法,以NewD66/D66、D105、Amdo和BJ为主站,D66/五道梁气象站(WDL)、D110、MS3478和MS3608为辅站,对主站缺失的地面气温资料进行插补,以获得完整的气温序列,并以此为基础分析主站近期气温变化。主站和辅站气温一... 通过定义最优配对分段插补法,以NewD66/D66、D105、Amdo和BJ为主站,D66/五道梁气象站(WDL)、D110、MS3478和MS3608为辅站,对主站缺失的地面气温资料进行插补,以获得完整的气温序列,并以此为基础分析主站近期气温变化。主站和辅站气温一致性分析结果表明,一年中每两个配对站的气温变化均有很好的一致性;温差表现为冬半年大、夏半年小。插补效果分析表明,插补效果夏季比冬季好;插补效果D66站最好,D105站相对较差;插补误差近似服从正态分布,时间尺度越大插补结果的可用性越强;大幅降温、降水、较大风速以及较大风向转变是影响插补效果的主要因素。对主站完整气温序列分析表明,NewD66站的气温年较差最大(26℃),Amdo站最小(19℃);BJ站多年平均气温最高(-0.3℃),D105站最低(-5℃);BJ站处于季节冻土区,其余三站处于多年冻土区;近十几年主站年平均气温均呈波动上升趋势,BJ站和NewD66站升温明显,D105站和Amdo站升温缓慢。 展开更多
关键词 藏北高原 最优配对分段插补法 野外站点 气温
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认知网络中基于中继的频谱资源分配 被引量:2
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作者 张士兵 张昊晔 +1 位作者 李雪 包志华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期3-10,共8页
根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性,研究认知网络的频谱资源分配,提出一种上、下行链路子载波联合优化的分配算法。该算法根据子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波,以源节点和中继节点功率最小化为优化目标配... 根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性,研究认知网络的频谱资源分配,提出一种上、下行链路子载波联合优化的分配算法。该算法根据子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波,以源节点和中继节点功率最小化为优化目标配对上行链路子载波,以用户的实时需求分配子载波的比特和功率,有效降低了系统的发射功率,提高了系统吞吐量。仿真结果表明,与启发—集中式和分布式辅助反馈传输功率分配算法比较,该联合优化算法的单位比特功耗降低了1.5~3 dBμW,误比特率性能提高了1个数量级左右。 展开更多
关键词 无线通信 认知网络 资源分配 信道增益 最优配对
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赛程安排的数学模型
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作者 罗山民 葛志强 谢华秀指导教师:周优军 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第z2期69-74,共6页
针对题目提出的问题 ,即怎样编制出一个合理、公平的赛程安排及各队每两场比赛中间相隔的场次数的上限问题 ,作了详尽、细致、深入的分析 ,在分析过程中 ,我们针对参赛球队的个数 n可为奇数也可为偶数的情况下 ,分别用“最优配对排列法... 针对题目提出的问题 ,即怎样编制出一个合理、公平的赛程安排及各队每两场比赛中间相隔的场次数的上限问题 ,作了详尽、细致、深入的分析 ,在分析过程中 ,我们针对参赛球队的个数 n可为奇数也可为偶数的情况下 ,分别用“最优配对排列法”和“循环滚动法”这两种不同的方法来解决 ,当 n为奇数时 ,用“最优配对排列法”编制赛程 ;n为偶数时 ,用“循环滚动法”编制赛程 .所谓“最优配对排列法”就是先按顺序给球队两两赋值并找出数值最小且遵循“距离最远、所打场数最少、无相同数值出现”原则的两支球队进行配对并又赋予新的值 ,再寻找数值最小的两个队进行配对 ,以此推出 ,就可以编制最优赛程 ;而“循环滚动法”就是把球队按顺序编号后分为左、右各一半 ,然后左一半按序号依次往下排列 ,右边紧接左边序号由下向上排列 ,再固定左上角的球队 ,其它球队按逆时针 (或顺时针 )方向滚动 ,从而得出最优赛程 .当 n为奇数时 ,我们利用算法语言编制出了一套程序 ,这样就可以解决 n为较大值时 ,人工无法列出赛程表问题 .文中我们利用这两种方法对 n的值按顺序进行举例归纳 ,以表格的形式建立出最优的数学模型 ,总结出在尽量公平的情况下各队每两场比赛中间相隔的场次的上限值α=[n/2 ]. 展开更多
关键词 数学模型 最优配对排列法 循环滚动法 赋值 上限值
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