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联邦信息处理规范FIPS140系美国国家标准技术研究所（NIST）制定并由美国联邦政府颁布的密码模块安全要求。FIPS140．1与FIPS140．2先后于1994年和2001年颁布执行。按照NIST每5年启动1次标准审查的既定方针,FIPS140．2的审查暨FIPS140—3的制定工作于2005年1月启动。但是,在先后公布FIPS140—3草案与修订草案并面向全球征集到2000余条修订意见后,时至今日,FIPS140—3标准仍未颁布,这一事实引人深思。通过对近20年来FIPS140系列标准演变的分析,结合密码分析与应用技术的发展,探讨FIPS140系列标准随着密码模块技术发展产生的结构性与技术性改进以及当前陷于困境的可能原因,展望可能的发展趋势。 相似文献
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双向时间比对技术广泛应用于高精度时间同步系统中,借鉴卫星双向时间比对和流星余迹双向时间比对原理,本文提出利用对流层散射通信进行双向时间比对的思想。分析对流层散射通信延迟理论及其在高精度时间比对中的重要性,研究对流层双向时间比对技术原理及其时延误差,根据选择的3个观测站的气象数据,详细分析各站在不同计算模型下的延迟误差,并设计了一种多站对流层散射双向时间比对系统。研究表明,在对流层散射双向时间比对中,散射传输时延误差是影响比对精度的最大因素,估计理论上总时延误差在1.2ns左右。 相似文献
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在系统中集成超宽带（UWB）收发机芯片用于支持室内定位正成为移动通信终端技术发展的一个重要趋势.在超宽带收发机中,低噪声放大器（LNA）是一个核心功能模块.超宽带的全频段（3.1~10.6 GHz）覆盖要求给低噪声放大器的设计带来了巨大挑战,尤其是需要在宽带匹配及在带内维持平坦的噪声系数的情况下.传统的低噪声放大器架构应用在超宽带设计时,噪声、增益和输入匹配之间存在较明显的性能折中关系,因此无法达到良好的综合性能指标要求.本文采用基于变压器反馈的输入匹配的第一级架构和多功能第二级输出驱动结构,实现了平坦的噪声系数和高增益等性能.基于TSMC 65 nm工艺设计的电路仿真结果表明,该低噪声放大器在3.1~10.6 GHz全频段内,可实现输入匹配S11<-10 dB,增益>17 dB,噪声系数2.71±0.28 dB,1-dB压缩点-17.5 dBm等指标,电路整体功耗为32.8 mW.因此,综合性能Ⅰ（FoM-Ⅰ）和综合性能Ⅱ（FoM-Ⅱ）分别可达2.32和0.41. 相似文献
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在传统灰色系统预报模型的基础上,提出了一种自适应双子群改进粒子群算法（improved particle swarm optimization algorithm by two subgroups,TS-IPSO）和灰色系统相结合的预报模型。首先对钟差序列进行平滑性检验,对不满足平滑条件的序列作对数平滑处理;然后对灰色系统模型进行优化,为避免粒子群算法陷入局部最优,建立了主辅子群协同进化,惯性权重非线性递减机制。通过TS-IPSO优化发展灰数和内生控制灰数,增强了灰色系统模型的泛化能力。选取来自4种不同钟型的卫星钟差数据进行计算分析。结果表明,模型对6 h和24 h的预报精度和稳定性均优于传统模型,特别是对短期稳定性较差的铯钟,实现了6 h预报误差小于1.60 ns,24 h预报误差小于5.71 ns。 相似文献
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联邦信息处理规范FIPS 140系美国国家标准技术研究所(NIST)制定并由美国联邦政府颁布的密码模块安全要求。FIPS 140-1与FIPS 140-2先后于1994年和2001年颁布执行。按照NIST每5年启动1次标准审查的既定方针,FIPS 140-2的审查暨FIPS 140-3的制定工作于2005年1月启动。但是,在先后公布FIPS 140-3草案与修订草案并面向全球征集到2000余条修订意见后,时至今日,FIPS 140-3标准仍未颁布,这一事实引人深思。通过对近20年来FIPS 140系列标准演变的分析,结合密码分析与应用技术的发展,探讨FIPS 140系列标准随着密码模块技术发展产生的结构性与技术性改进以及当前陷于困境的可能原因,展望可能的发展趋势。 相似文献
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针对导航卫星钟差预报精度不高的问题,该文引入了GM-LSSVM钟差预报模型,采用全局寻优能力较强的遗传算法对模型的参数选取过程进行优化,避免模型陷入局部最优,从而改善了组合模型中惩罚因子和核函数参数选择的盲目性。最后选取国际GPS服务组织提供的卫星钟差数据,分别建立GM(1,1)模型、LSSVM模型、GM-LSSVM模型和遗传算法优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析和仿真实验。仿真结果表明,优化后的模型预报精度小于1.3ns,精度比前3种模型提高了45%~60%,符合钟差预报的要求。 相似文献
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针对导航卫星短期钟差预报精度不高的问题,文章提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)优化灰色神经网络的卫星钟差预报方法.利用FOA较强的全局寻优能力对灰色参数进行迭代动态微调,改善随机初始化所导致网络进化易陷入局部最优的问题,以提高灰色神经网络的预报精度;选取IGS产品中典型的卫星钟差数据,分别采用FOA优化灰色神经网络模型、神经网络模型、灰色系统模型和灰色神经网络模型进行短期钟差预报.仿真结果表明:FOA优化灰色神经网络模型的预报精度优于其他三种模型,性能满足卫星短期高精度钟差预报的要求. 相似文献
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