1 上海复旦微电子集团股份有限公司, 上海 200433
2 复旦大学 专用集成电路与系统国家重点实验室, 上海 201203
安全性评估是密码芯片设计中的重要环节。传统的安全性分析方法主要包括泄漏评估和侧信道攻击,但是这些方法需要采集大量功耗曲线,对时间和采集设备都有较高要求。提出了利用芯片仿真波形进行安全性分析,并基于此设计了一种仿真安全分析软件。实验结果表明,仿真波形分析能够快速检测出加解密运算过程中出现的信息泄漏,且仿真分析需要的曲线条数与实际侧信道攻击需要的功耗曲线条数存在定性关系。与之前的安全分析技术相比,该方法主要应用于数字前端设计阶段,对硬件设备没有要求,可以极大节省时间和成本。
密码芯片 仿真波形分析 侧信道攻击 泄漏评估 cryptographic chip simulation waveform analysis side channel attack leak assessment SM4 SM4
强激光与粒子束
2021, 33(4): 046001
1 中国科学院遥感与数字地球研究所 数字地球重点实验室, 北京 100094
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中山大学 地理科学与规划学院, 广东 广州 510275
高斯分解是波形激光雷达数据预处理的常用方法, 但在应用于大光斑全波形激光雷达数据中的叠加波时却难以发挥作用, 为此提出一种基于小波变换的高斯递进波形分解方法.首先, 利用小波变换多尺度分析特性检测出目标地物并准确估算组分特征参数, 进而建立高斯模型优化特征参数；然后通过拟合精度指标, 判断是否需要添加新组分进行逐级递进分解, 确定最终模型及其组分构成, 最终实现全波形激光雷达数据的波形分解.为了验证算法的有效性, 分别对实验数据使用本文算法和常用的基于拐点匹配的高斯分解法进行分析, 结果表明, 本文算法提取的目标数几乎是拐点匹配算法的2倍, 可以有效地从叠加波中检测出目标组分, 且拟合精度高于98%.
大光斑激光雷达 全波形分析 小波变换 高斯分解 特征参数 large footprint LiDAR full-waveform analysis wavelet transform Gaussian decomposition feature parameter
1 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048
2 首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心, 北京 100048
3 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
针对小光斑全波形机载激光雷达波形数据中叠加波难以解析和实测波形数据通常表现出展宽或尖峰形态的问题，提出一种基于小波变换与广义高斯模型的组合法(WT-GGM)来分解机载激光雷达波形数据。小波变换方法具有多分辨率分析的特性，在非平稳信号、微弱信号、瞬态信号及奇异信号的检测中显示出独特的优越性。广义高斯模型作为波形分量建模模型，通过调整其形状参数能有效地处理展宽或尖峰形态的波形分量。为了验证算法的有效性，分别对实验数据使用WT-GGM 算法、商业软件常用的COG 算法、GIPM 算法和RGD 算法进行分析，对比结果表明小波变换可以有效地从叠加波中检测出目标，WT-GGM 算法分解出的目标数与GIPM 算法和RGD 算法结果基本相同，是COG 算法的2 倍。
遥感 机载激光雷达 波形分解 小波变换 广义高斯模型 波形数据 叠加波 激光与光电子学进展
2015, 52(12): 122802
全波形激光测高仪技术以其高精度和信息含量丰富成为星载激光测高仪发展的重要方向。为了实现星载激光测高仪完整链路的性能评估，对星载全波形激光测高仪仿真分析模型进行了研究，提出了仿真模型的模块组成。根据激光发射模型、地物模型和接收模型，采用空间细分思想，利用激光雷达方程，完成了星载激光测高仪全波形回波信号的仿真，并采用参数提取算法对回波信号的特征参数进行了提取，实现了星载激光测高仪完整链路的仿真与数据分析。在星载激光测高仪系统设计之初即可实现各环节激光回波信号的预估，在系统设计、产品研制和数据处理中可以发挥重要作用。
遥感 回波仿真 全波形分析 星载激光测高仪 激光与光电子学进展
2015, 52(10): 102801
1 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048
2 首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心, 北京 100048
3 中国地震局地震预测研究所, 北京 100036
针对小光斑全波形机载激光雷达(LiDAR)波形数据高斯分解法的核心问题——高斯分量个数估计，提出一种高斯拐点匹配法。该算法用平面曲线离散点集拐点的快速查找算法检测波形数据中的拐点，计算过检测出的拐点及其右边第一个点的直线的斜率，根据斜率将所有检测出的拐点分为左、右拐点，一个左拐点与其邻近的一个右拐点组成一个高斯分量，据此可以确定波形数据中高斯分量个数。采用高斯拐点匹配法对模拟和实测波形数据进行分解，并与传统的脉冲检测方法(重心法和高斯脉冲拟合法)相比。结果表明，高斯拐点匹配法方法能极大地减小伪拐点的影响，快速、准确地检测并分解出波形数据中高斯分量，提高波形数据分解速度。同时其能分解出更多的高斯分量，从而提高点云密度。
遥感 机载激光雷达 波形分析 高斯分解 高斯拐点匹配法 全波形数据 激光与光电子学进展
2014, 51(10): 102801
中国科学院安徽光学精密机械研究所，安徽 合肥 230031
从激光测高雷达回波能量分布模型和地表模型入手，详细介绍了基于IDL的激光测高雷达回波的仿真过程及仿真程序各个模块的功能，用Pearson相关性方法将仿真所得波形与实测回波波形进行了分析比对，二者的相关性系数达到90%以上，并分析了回波脉冲波形随测高系统参数和地表参数的变化情况。该方法可以直观有效地对不同地表的回波进行仿真，为激光测高雷达的回波分析提供了重要的技术手段。
激光测高仪 回波分析 IDL仿真 laser altimeter waveform analysis IDL simulation 大气与环境光学学报
2007, 2(5): 0370
