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用戶撤銷是基于身份的加密(IBE)方案在實際應(yīng)用中所必須解決的問題。Chen等人在ACISP 2012上給出了第1個格上可撤銷的基于身份的加密(RIBE)方案，但其只能達到選擇性安全。利用Agrawal等人在歐密2010上給出的IBE方案，該文構(gòu)造出一個格上適應(yīng)性安全的RIBE方案，從而解決了Chen等人提出的公開問題；進一步指出利用Singh等人在SPACE 2012上給出的塊方法，可以有效地縮短該方案的公鑰尺寸。

Broomhead(1988),Chen(1991)等人提出的RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法都是基于傳統(tǒng)的LMS算法,因此具有一定的局限性。本文提出了一種新的RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法ABS投影學(xué)習(xí)算法,它是一種直接的學(xué)習(xí)算法。計算機模擬的結(jié)果表明,它具有學(xué)習(xí)效率高,識別率高和適用范圍廣的優(yōu)點。

本文提出并證明了有源網(wǎng)絡(luò)不定導(dǎo)納矩陣的一般k階余因式的兩個拓撲表達式(A)和(B)。表達式(A)是W.K.Chen于1965年給出的一、二、三階和特殊k階余因式的拓撲表達式的統(tǒng)一和推廣。表達式(B)表明,存在另一個有源網(wǎng)絡(luò)拓撲分析方法正根有向k-樹法。

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)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

針對探索時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系問題，在每個窗口進行Granger因果檢測的滑動時間窗口方法是求解該問題的常用方法，但其性能對窗寬敏感，不合適的窗寬很可能導(dǎo)致低性能。該文提出一種差異區(qū)域平衡方法，首先計算當(dāng)前滑動窗口W內(nèi)序列的波動程度Sw并作為波動界，計算窗口W的前向相鄰區(qū)域U內(nèi)序列的波動程度Su。然后，實施前向探索策略：若Su未超過Sw，則實施不同長度區(qū)域的平衡檢測方案，即對窗口W、對窗口W與U的合并區(qū)域、對窗口W與后向相鄰區(qū)域V的合并區(qū)域這3種不同長度的差異區(qū)域，分別進行時間序列之間因果關(guān)系的檢測；若Su超過Sw，則實施上述平衡檢測方案時，其中區(qū)域U和V的長度取相同值。最后，將窗口W的多次檢測結(jié)果進行綜合后輸出。新方法將不同長度區(qū)域的結(jié)果進行綜合，能夠降低方法的性能對窗寬的敏感性，保障最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在1個模擬數(shù)據(jù)集和4個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，該文方法能有效地揭示出時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系，在正確率高且性能穩(wěn)定的綜合性能上優(yōu)于對比方法。

本文基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解定理,提出一種由3D特征點空間位置估計運動參數(shù)的算法。單位四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)矩陣時不存在奇異點,故基于單位四元數(shù)的運動估計方法具有更大的實用價值,而本文算法無需Horn(1987)和Su等人(1989)提出的單位四元數(shù)方法的迭代運算。本文給出了解的唯一性分析和模擬實驗結(jié)果,可見其性能是令人滿意的。

針對非理想信道狀態(tài)信息(CSI)條件下工作于underlay模式的認知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)多用戶下行功率分配和波束賦形研究中普遍存在的問題，包括忽略主網(wǎng)絡(luò)(PN)對認知用戶(SU)的干擾、傳統(tǒng)的凸優(yōu)化SDR方法對約束條件的近似要求以及實現(xiàn)算法復(fù)雜、實用性受限等，首先建立CRN模型，增添PN對SU的干擾項，而后在非理想CSI的最差條件下形成優(yōu)化問題。再通過Lagrange對偶對問題的約束條件進行變換，并基于變換后的問題形式，利用上行和下行的對偶特性，引入虛擬功率，將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為上行功率分配和波束賦形問題，進一步得到簡便、快速和實用的迭代算法。數(shù)值仿真顯示，算法收斂很快。并且發(fā)現(xiàn)非理想CSI引起的誤差不僅對下行功率影響明顯而且還改變優(yōu)化問題的可行解區(qū)域；PN基站(PBS)的發(fā)送功率的變化對可行解區(qū)域有顯著的影響。

該文針對含未知參數(shù)的異結(jié)構(gòu)超混沌復(fù)系統(tǒng)，基于自適應(yīng)控制及Lyapunov穩(wěn)定性理論，提出一種新的自適應(yīng)廣義組合復(fù)同步方法 (GCCS)。首先給出廣義組合復(fù)同步的定義，將驅(qū)動-響應(yīng)系統(tǒng)的同步問題轉(zhuǎn)化為誤差系統(tǒng)零解的穩(wěn)定性問題；然后從理論上設(shè)計了非線性反饋同步控制器及參數(shù)辨識更新律，并引入誤差反饋增益，以控制同步的收斂速度；最后以超混沌復(fù)Lorenz系統(tǒng)、超混沌復(fù)Chen系統(tǒng)、超混沌復(fù)L系統(tǒng)的廣義組合復(fù)同步與參數(shù)估計為例，從數(shù)值仿真角度驗證了所提方法的正確性和有效性。

針對離散時間混沌動力學(xué)系統(tǒng)，該文提出一種基于矩陣特征值以及特征向量配置Lyapunov指數(shù)為正的新算法。計算離散受控矩陣的特征值以及特征向量，設(shè)計一類具有正Lyapunov指數(shù)的通用控制器，理論證明系統(tǒng)軌道的有界性和Lyapunov指數(shù)的有限性。對線性反饋算子以及微擾反饋算子進行數(shù)值仿真分析，驗證了算法的正確性、通用性和有效性。性能評估表明，與Chen-Lai算法相比，該方法可以構(gòu)建較低計算復(fù)雜度的混沌系統(tǒng)，并且運行時間較短，其輸出序列也具有較強的隨機性，實現(xiàn)了無退化、無兼并的離散混沌系統(tǒng)。

針對認知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題，該文采用隨機矩陣理論(Random Matrix Theory, RMT)對多認知用戶(Secondary User, SU)接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進行了分析和研究，提出了一種新的基于雙特征值判決門限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作頻譜感知算法。由該算法感知性能的理論分析可知：DET合作感知算法無需主用戶(Primary User, PU)發(fā)射機信號的先驗知識，也不需要預(yù)先知道信道背景噪聲功率。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的頻譜感知方法相比，該方法只需較少的認知用戶就能獲得較高的感知性能，并且對噪聲的不確定性具有較強的魯棒性。