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2006, 28(8): 1530-1532.
刊出日期：2006-08-19
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Whitenoise序列密碼;密碼分析;預(yù)測攻擊;等效密鑰
Whitenoise是由BSB Utilities公司提出的一個(gè)序列密碼算法。Wu在2003年8月巧妙地給出了破譯Whitenoise算法的一個(gè)解方程組方法。該文對Wu的破譯算法進(jìn)行了深入分析, 證明了Wu方法的兩個(gè)基本假設(shè)是錯(cuò)誤的, 因而Wu的方法不可能求出正確密鑰。此外, 該文還對Wu的破譯方法進(jìn)行了改進(jìn), 給出了求解Whitenoise密碼的秘密整數(shù)和秘密素?cái)?shù)的方法, 并給出了對Whitenoise密碼的一個(gè)預(yù)測攻擊方法, 利用該方法可由其前80445個(gè)亂數(shù)求出其任一時(shí)刻的亂數(shù)。此外, 該文還給出了求出其全部秘密要素的一個(gè)思路。
1988, 10(2): 127-136.
刊出日期：1988-03-19
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電磁導(dǎo)彈; 頻譜漸近條件; 瞬態(tài)場
本文發(fā)展了T.T.Wu教授(1985)提出的電磁導(dǎo)彈理論,總結(jié)出能產(chǎn)生電磁導(dǎo)彈效應(yīng)的激勵(lì)信號頻譜漸近條件,提出了幾種可能的電磁導(dǎo)彈系統(tǒng)。
2006, 28(1): 151-153.
刊出日期：2006-01-19
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認(rèn)證加密;簽名;公開驗(yàn)證;機(jī)密性
該文對可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密進(jìn)行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的問題，分別給出了這兩個(gè)方案的改進(jìn)方案，很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開驗(yàn)證問題。
1990, 12(6): 584-592.
刊出日期：1990-11-19
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正交變換; 離散哈脫萊變換; 分離基算法
Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了長度為2m的分離基2/4哈脫萊變換算法。本文將分離基算法推廣到長度為pm的哈脫萊變換,并證明基p2算法實(shí)乘次數(shù)比基p算法少,而基p/p2算法實(shí)乘次數(shù)比前兩者都少。作為例子,給出了長度為N=3m的基3/9哈脫萊變換快速算法和流圖。
2011, 33(11): 2694-2701.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00148
刊出日期：2011-11-19
基于干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric SAR, InSAR)技術(shù)生成高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，需要進(jìn)行干涉定標(biāo)。繁重的地面控制點(diǎn)(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測繪的自動化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動提取的連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實(shí)現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時(shí)重建方法。通過改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文方法的有效性。
2008, 30(11): 2759-2762.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00777
刊出日期：2008-11-19
該文對一種直線終端金屬線狀結(jié)構(gòu)的天線相關(guān)特性進(jìn)行了分析，對天線在自由空間的輻射特性、輻射有效區(qū)以及電壓駐波比(VSWR)用時(shí)域有限差分方法(FDTD)進(jìn)行了分析，同時(shí)進(jìn)行實(shí)際測試；研究了終端阻抗、介質(zhì)介電常數(shù)、天線張角和距地面高度的變化對天線特性的影響，對在不同調(diào)制頻率下的近場分布特性進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對測試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強(qiáng)。
2012, 34(2): 324-332.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00487
刊出日期：2012-02-19
該文針對干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)檢測問題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測方法。其核心思想是：為每個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)建特征描述符，針對特征描述符的相異性度量距離按一定的相似性分布構(gòu)建相似性分布矩陣，再由相似性分布矩陣的SVD建立匹配矩陣，并結(jié)合匹配矩陣次大值和最大值比值實(shí)現(xiàn)TPs檢測。該算法具有快速、簡單、操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。對不同地貌的SAR影像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
2013, 35(9): 2141-2146.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01581
刊出日期：2013-09-19
對于重疊區(qū)域較小的相鄰兩條帶SAR圖像，嚴(yán)重幾何畸變使得難以直接提取同名點(diǎn)(Tie Points, TPs)。該文基于InSAR圖像成像信息和相干信息提出一種新的同名點(diǎn)提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對原始圖像進(jìn)行仿射變換，然后利用光學(xué)影像特征匹配的方法獲得同名點(diǎn)，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對同名點(diǎn)進(jìn)行篩選。通過對實(shí)際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動提取同名點(diǎn)，而且提取的同名點(diǎn)滿足高精度的干涉測圖要求。同時(shí)使得一幅高精度正射圖像由5個(gè)條帶減少到3個(gè)條帶拼接，大大降低了測圖作業(yè)量和測圖成本。
