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本文首先提出了高木-關(guān)野模糊系統(tǒng)的混合PiSigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù),然后研究了其在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建模中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法不失為一種解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算建模問(wèn)題的新方法。

該文應(yīng)用控制理論，設(shè)計(jì)了具有快速響應(yīng)特征的比例積分(Proportional-Integral, PI)控制器，并以此提出了一個(gè)新的主動(dòng)隊(duì)列管理(Active Queue Management, AQM)算法，稱為Active PI算法(簡(jiǎn)稱A-PI)。A-PI用一組參數(shù)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，用另一組參數(shù)保證隊(duì)長(zhǎng)穩(wěn)定，使用門(mén)限值實(shí)現(xiàn)兩組參數(shù)間平滑切換，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，A-PI算法在保證隊(duì)長(zhǎng)穩(wěn)定的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的快速響應(yīng)。

該文分析了He等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)簽名方案和Ming等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)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(dòng)攻擊，He方案存在KGC被動(dòng)攻擊和KGC主動(dòng)攻擊。該文描述了KGC對(duì)兩個(gè)方案的攻擊過(guò)程，分析了兩個(gè)方案存在KGC攻擊的原因，最后對(duì)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(wèn)題，同時(shí)也保持了原方案聚合簽名長(zhǎng)度固定的優(yōu)勢(shì)。

路徑規(guī)劃是為機(jī)器人生成可行駛路徑以實(shí)現(xiàn)循跡的過(guò)程。因此，機(jī)器人的位置應(yīng)該位于或靠近規(guī)劃的行駛路徑。從而，路徑規(guī)劃可為機(jī)器人定位產(chǎn)生重要的約束。該文提出一種規(guī)劃路徑約束的位置概率圖 (PI-LPM)模型，該模型通過(guò)概率來(lái)表征機(jī)器人在整個(gè)地圖范圍內(nèi)所處的位置的可能性。其中，模型中概率密度函數(shù)是通過(guò)核密度估計(jì) (KDE)方法從表征規(guī)劃路徑的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)生成。在所提出的PI-LPM模型基礎(chǔ)上，提出一種規(guī)劃路徑約束的機(jī)器人定位新算法 (RL-PPC)來(lái)提高機(jī)器人定位精度。在該方法中，應(yīng)用粒子濾波算法來(lái)融合所提出的PI-LPM模型和已有的傳感器定位方法。融合過(guò)程中，從PI-LPM模型中計(jì)算得到的概率是分配粒子權(quán)重的一個(gè)重要因素。實(shí)驗(yàn)中分別利用仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)所提出的模型與算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提RL-PPC算法可有效融合PI-LPM模型與主流的定位系統(tǒng)(如GPS和LiDAR定位系統(tǒng))，并顯著提高機(jī)器人定位的整體性能。

針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)功率資源利用率低的問(wèn)題，該文提出一種基于目標(biāo)容量的功率分配(TC-PA)方案以提升保精度跟蹤目標(biāo)個(gè)數(shù)。TC-PA方案首先將網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)功率分配模型制定為非光滑非凸優(yōu)化問(wèn)題；而后引入Sigmoid函數(shù)將原問(wèn)題松弛為光滑非凸優(yōu)化問(wèn)題；最后運(yùn)用近端非精確增廣拉格朗日乘子法(PI-ALMM)對(duì)松弛后的非凸問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，PI-ALMM對(duì)于求解線性約束非凸優(yōu)化問(wèn)題可以較快地收斂到一個(gè)穩(wěn)態(tài)點(diǎn)。另外，相比傳統(tǒng)功率均分方法和遺傳算法，所提TC-PA方案可以最大限度地提升目標(biāo)容量。

隨著網(wǎng)絡(luò)通信量的急劇增長(zhǎng)，多徑傳輸應(yīng)用日漸普遍。多徑尋由算法是實(shí)現(xiàn)多徑傳輸?shù)幕A(chǔ)。該文結(jié)合路徑相似度目標(biāo)和啟發(fā)式方法，提出一種新的基于A*算法的多徑尋由算法，稱為MA*算法。該文為該算法設(shè)計(jì)了一種新的代價(jià)估計(jì)函數(shù)，通過(guò)理論分析證明了該代價(jià)估計(jì)函數(shù)的可行性。利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖晒ぞ邔?duì)MA*算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他多徑尋由算法進(jìn)行了分析比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MA*算法能以較低的搜索次數(shù)獲取多條路徑代價(jià)和路徑相似度合理的路徑；另外通過(guò)合理調(diào)整懲罰參數(shù)，可以取得路徑代價(jià)和路徑相似度的平衡。MA*算法以更小的開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)了一種更為通用的多徑尋由算法，能夠應(yīng)用在更廣泛的多徑傳輸環(huán)境。

為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性，該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量，且攻擊效果更為顯著。

作為對(duì)終端系統(tǒng)上擁塞控制的一種補(bǔ)充，中間節(jié)點(diǎn)上的主動(dòng)隊(duì)列管理(AQM)策略在保證較高吞吐量的基礎(chǔ)上有效地控制隊(duì)列長(zhǎng)度，從而實(shí)現(xiàn)了控制端到端的時(shí)延,保證QoS的目的。C.Hollot等人(2001)用經(jīng)典控制理論中頻域校正的方法設(shè)計(jì)了用于AQM的PI控制器，但參數(shù)整定上的試湊方法不免代有盲目性；算法的瞬態(tài)性能指標(biāo)也不夠理想。為此，該文引入了微分環(huán)節(jié)來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)的響應(yīng)能力，同時(shí)給出了基于穩(wěn)定裕度的參數(shù)整定方法，使PID控制器的穩(wěn)定性有了絕對(duì)保障。仿真試驗(yàn)表明PID算法的調(diào)節(jié)時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)短于PI控制器，從而為在負(fù)載瞬息萬(wàn)變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)控制分組排隊(duì)等待時(shí)間的目標(biāo)提供了有力的技術(shù)保障。

為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性，該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先，每個(gè)樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個(gè)最大同類球。然后根據(jù)各個(gè)同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨(dú)有性對(duì)同類球進(jìn)行約簡(jiǎn)。再根據(jù)約簡(jiǎn)后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯(cuò)誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù)，采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個(gè)10折交叉驗(yàn)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

OFDM自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)根據(jù)各子載波在頻率選擇性衰落信道中不同的瞬時(shí)增益，動(dòng)態(tài)地分配數(shù)據(jù)比特和發(fā)射功率，可以優(yōu)化系統(tǒng)性能，提高頻譜效率。該文主要研究OFDM系統(tǒng)發(fā)射功率和傳輸比特?cái)?shù)不變時(shí)誤碼率最小化的自適應(yīng)(MA)算法。提出一種以注水門(mén)限為迭代參數(shù)的MA算法，并引入有記憶步長(zhǎng)迭代法，提高算法的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，與過(guò)去的算法相比，該算法能以較低的復(fù)雜度獲得更好的性能。