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為了尋求一種供等離子體顯示板用的發(fā)藍(lán)綠光的混合氣體,本文對Ar+He、Kr+He、He+Ne、He+Xe、Kr+Ar和Ar+Hg混合氣體的發(fā)光光譜和電特性進(jìn)行了研究。發(fā)現(xiàn)混合氣體Ar+Hg較為滿意,發(fā)光顏色為藍(lán)綠色、亮度較高、著火電壓較低。

金屬蒸氣激光器利用He、Ne、N2和Ar作緩沖氣體,在高功率電平下的直流放電特性被首次測得。實驗表明,He氣是用于直流預(yù)熱的最佳緩沖氣體。在200mmHg的He氣壓和1A的放電電流下,有多于5kW的電功率被注入到等離子體管中去。等離子體管溫度在短于1h的時間內(nèi)達(dá)到1400℃的高溫。

該文針對多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)，基于最大化信號與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio，SJNR)預(yù)編碼，提出了實用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)各用戶SJNR值，提出采用遞增(Incremental Algorithm，IA)和遞減(Decremental Algorithm，DA)兩種方法為各子載波選擇用戶集合，使各子載波被多個用戶最優(yōu)復(fù)用，實現(xiàn)多用戶分集，以達(dá)到最大化系統(tǒng)吞吐量的目的。此外，基于DA思想，給出了考慮不同用戶QoS要求下分配子載波的方法(QoS Decremental Algorithm，QDA)。分析和仿真結(jié)果表明，IA和DA在大大降低算法復(fù)雜度的同時使性能很好地接近最優(yōu)算法，QDA能在滿足不同用戶QoS要求的同時最大化系統(tǒng)吞吐量。

為了提高輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場景分類任務(wù)中的精度，該文設(shè)計一個雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識蒸餾(DKD)模型。首先，構(gòu)造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設(shè)計的輕型CNN，分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；然后，構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中，從而增強(qiáng)其對RSI的局部特征提取能力；最后，構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的語義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)其對RSI的高層語義表示能力。基于兩個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對比實驗結(jié)果表明，在訓(xùn)練比例為20%的情況下，經(jīng)知識蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)性能分別提高了7.69%和7.39%，且在參量更少的情況下性能也優(yōu)于其他方法。

該文分析了He等人(2014)提出的無證書簽名方案和Ming等人(2014)提出的無證書聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動攻擊，He方案存在KGC被動攻擊和KGC主動攻擊。該文描述了KGC對兩個方案的攻擊過程，分析了兩個方案存在KGC攻擊的原因，最后對Ming方案提出了兩類改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問題，同時也保持了原方案聚合簽名長度固定的優(yōu)勢。

該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機(jī)的數(shù)字部分，介紹了其結(jié)構(gòu)、算法原理及其具體實現(xiàn)。重點(diǎn)介紹了發(fā)信機(jī)數(shù)字信號處理部分在FPGA的實現(xiàn)，主要包括信息數(shù)據(jù)流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數(shù)字上變頻等。在設(shè)計上采用了基于多相濾波結(jié)構(gòu)和分布式算法(DA)的成型濾波器以及高效CIC插值濾波器，節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源，提高了系統(tǒng)的性能。

通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認(rèn)性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實際簽名者或冒充別的成員進(jìn)行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

Hilbert曲線是高維降到1維的重要方法，具有較好的空間聚集和空間連續(xù)性，在地理信息系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)庫、信息檢索等方面有廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)有Hilbert編碼或解碼算法未考慮輸入數(shù)據(jù)對編碼或解碼效率的影響，因此將不同輸入數(shù)據(jù)同等對待。為此，該文通過設(shè)計高效的狀態(tài)視圖并結(jié)合快速置位檢測算法提出高效的免計前0的Hilbert編碼算法(FZF-HE)和免計前0的Hilbert解碼算法(FZF-HD)，可快速識別輸入數(shù)據(jù)前部為0而無需迭代計算的部分，從而降低迭代查詢次數(shù)及算法復(fù)雜度，提高編解碼效率。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)ZF-HE算法和FZF-HD算法在數(shù)據(jù)均勻分布時效率稍高于現(xiàn)有算法，而在數(shù)據(jù)偏斜分布時效率遠(yuǎn)高于現(xiàn)有算法。

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤問題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達(dá)采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對雷達(dá)生成的模糊量測進(jìn)行多假設(shè)，得到擴(kuò)展量測集；然后，利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標(biāo)-量測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點(diǎn)，對擴(kuò)展量測集進(jìn)行濾波，得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計；最后，對PHDF的濾波結(jié)果進(jìn)行航跡-估計值關(guān)聯(lián)，給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時給出目標(biāo)個數(shù)和各目標(biāo)狀態(tài)估計，實現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對多目標(biāo)的有效跟蹤。

介紹了便于推廣使用具有小型化結(jié)構(gòu)特色的卷筒式氟化氙(XeF)準(zhǔn)分子激光器。在Xe、NF3和He的混合氣體中,得到了XeF的3531、3510和3488埃的三條激光譜線振蕩。在改變XeF體系的工作氣壓時,首先發(fā)現(xiàn)了氟原子的6346埃這條新激光譜線。給出了不同的工作氣體組份、工作氣壓對激光波形和激光強(qiáng)度影響的實驗曲線。拍攝了激光脈沖波形。激光脈沖寬度約為20毫微秒。還對實驗結(jié)果作了初步的分析討論。