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論文研究了新近提出的Liu混沌系統(tǒng)(2004)的模糊反饋同步方法。Liu混沌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同于以往的連續(xù)混沌系統(tǒng)，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重構(gòu)了Liu混沌系統(tǒng)；然后用Lyapunov理論和反饋同步的思想推導(dǎo)了兩個重構(gòu)的Liu系統(tǒng)同步的穩(wěn)定性條件，并給出了誤差系統(tǒng)以衰減率全局漸近穩(wěn)定的充分條件；最后基于LMI方法進行了仿真實驗。良好的仿真結(jié)果驗證了本文算法的有效性和快速性。

微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點，使得復(fù)雜的認證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個用戶-1個商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗證性。

該文推廣了Liu Fang等人(2010)給出的周期為pn, p為奇素數(shù)，n為正整數(shù)的廣義分圓序列的構(gòu)造，并確定了新構(gòu)造序列的線性復(fù)雜度和自相關(guān)函數(shù)值的分布。結(jié)果表明，推廣的構(gòu)造保持了原構(gòu)造的高線性復(fù)雜度等偽隨機特性。由于取值更靈活，較之原構(gòu)造新構(gòu)造序列的數(shù)量要大得多。

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。

為提高命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Name Data Networking, NDN)路由過程中內(nèi)容名字查找的效率，該文提出一種基于深度布隆過濾器的3級名字查找方法。該方法使用長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory, LSTM)與標(biāo)準布隆過濾器相結(jié)合的方法優(yōu)化名字查找過程；采用3級結(jié)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)容名字在內(nèi)容存儲器(Content Store, CS)、待定請求表(Pending Interest Table, PIT)中的精確查找過程，提高查找精度并降低內(nèi)存消耗。從理論上分析了3級名字查找方法的假陽性率，并通過實驗驗證了該方法能夠有效節(jié)省內(nèi)存、降低查找過程的假陽性。

基于簡化電磁矢量傳感器陣列，該文提出了一種新的降維四元數(shù)MUSIC估計方法。文中引用了四元數(shù)的概念，利用四元數(shù)的正交特性能夠很好地描述矢量傳感器陣元的正交結(jié)構(gòu)這一優(yōu)點，建立了電磁矢量傳感器陣列的四元數(shù)模型，利用降維Q-MUSIC (Quaternion-MUSIC)方法先對極化信號DOA進行估計，通過已經(jīng)估計出來的DOA信息，再借助傳統(tǒng)的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估計極化信息。從而依次獲得極化信號的4個參數(shù)。仿真實驗驗證了算法的可行性。

在LTE (Long Term Evolution)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，由于宏基站(Macro)與微微(Pico)基站的發(fā)射功率相差較大，一些離Pico基站較近的用戶因為接收到的宏基站下行信號質(zhì)量好于Pico基站而選擇接入宏小區(qū)。然而，因為這些用戶距離Pico基站較近，因此上行通信會對Pico基站產(chǎn)生嚴重的上行干擾。小區(qū)覆蓋增強(Range Expansion, RE)技術(shù)能夠減少此類干擾，但同時又可能引入新的下行干擾。該文提出一種基于RE技術(shù)的上行干擾識別與協(xié)調(diào)機制(UIICRE)，能夠準確識別上行干擾源及其強度，并進行相應(yīng)的干擾協(xié)調(diào)處理。仿真結(jié)果表明，該文提出的方案能夠解決Pico小區(qū)的上行干擾問題，提升用戶的上行通信質(zhì)量，并保證用戶下行通信質(zhì)量不受影響。

信噪比是衡量信道質(zhì)量的一個重要參數(shù)，該文主要研究LTE(Long Term Evolution)系統(tǒng)中基于探測參考信號(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估計方法。針對DASS(Difference of Adjacent Subcarrier Signal)算法在高信噪比下噪聲估計誤差較大的這一缺點，該文提出一種適用于SRS的改進DASS方法。該方法通過重新定義子載波的差分方式，減小了噪聲估計的誤差，并且由于對連續(xù)的3個SRS頻點，僅需要估計一次噪聲，使得該文方法的復(fù)雜度僅為原DASS方法的1/3。仿真結(jié)果表明，所提方法的估計性能優(yōu)于其余的方法，特別是在低時延和中等時延信道下，高信噪比時的估計精度提高了約10倍。

利用非授權(quán)頻段頻譜資源提升網(wǎng)絡(luò)容量需要有效地解決LTE(Long Term Evaluation)與WiFi的共存問題。最近，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界相繼提出了授權(quán)頻段輔助接入機制和雙模微基站技術(shù)提升蜂窩通信系統(tǒng)容量。考慮雙模微基站與WiFi接入點覆蓋范圍存在部分重疊場景，該文提出一種新的雙模微基站非授權(quán)信道接入機制及聯(lián)合授權(quán)非授權(quán)的優(yōu)化頻譜資源分配方案。仿真結(jié)果表明，雙模微基站和WiFi接入點互不可見時，新方案相比于現(xiàn)有方案由于考慮了空間復(fù)用具有更好的系統(tǒng)性能；雙模微基站和WiFi接入點互相可見時，新方案與現(xiàn)有方案性能一致，即兩者分時獨立占用非授權(quán)頻段頻譜資源。

針對傳統(tǒng)方法不能有效抽取維吾爾語事件因果關(guān)系的問題，該文提出一種基于雙向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的維吾爾語事件因果關(guān)系抽取方法。通過對維吾爾語語言以及事件因果關(guān)系特點的研究，提取出10項基于事件內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息的特征；同時為充分利用事件語義信息，引入詞嵌入作為BiLSTM的輸入，提取事件句隱含的深層語義特征并利用批樣規(guī)范化(Batch Normalization, BN)算法加速BiLSTM的收斂；最后融合這兩類特征作為softmax分類器的輸入進而完成維吾爾語事件因果關(guān)系抽取。實驗結(jié)果表明，該方法用于維吾爾語事件因果關(guān)系的抽取準確率為 89.19%, 召回率為 83.19%, F值為86.09%，證明了該文提出的方法在維吾爾語事件因果關(guān)系抽取上的有效性。