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Wang Xiaoyun等(2005)給出了MD5能產(chǎn)生碰撞的一個充分條件集，并首次成功對MD5進行了碰撞攻擊。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分條件集中有16個條件是冗余的，并給出了其中14個條件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等給出的充分條件集并非總能產(chǎn)生碰撞，并增加新的條件使之總能產(chǎn)生碰撞，同時提出了一個新的碰撞攻擊算法。本文證明了Yuto Nakano等給出的16個冗余條件中有兩個并不冗余，且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新條件中有兩個是冗余的，指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻擊算法在消息修改時忽視了被修改條件之間的制約性，因而未必總能產(chǎn)生碰撞，本文對此進行了修正，給出新的充分條件集，并通過實驗驗證了該充分條件集總能產(chǎn)生碰撞。

在基于運動想象(MI)的腦機接口(BCI)中，通常采用較多通道的腦電信號(EEG)來提高分類精度，但其中會有包含與MI任務無關或冗余信息的通道，從而影響B(tài)CI的性能提升。該文針對運動想象腦電分類中的通道選擇問題，提出一種采用相關性和稀疏表示對通道進行選擇的方法(CSR-CS)。首先計算訓練樣本每個通道的皮爾遜相關系數(shù)來選擇顯著通道，然后提取顯著通道所在區(qū)域的濾波器組共空間模式特征拼接成字典，利用由字典所得到的非零稀疏系數(shù)的個數(shù)表征每個區(qū)域的分類能力，選出顯著區(qū)域所包含的顯著通道作為最優(yōu)通道，最后采用共空間模式和支持向量機分別進行特征提取與分類。在對BCI第3次競賽數(shù)據(jù)集IVa和BCI第4次競賽數(shù)據(jù)集I兩個二分類MI任務的分類實驗中，平均分類精度達到了88.61%和83.9%，表明所提通道選擇方法的有效性和魯棒性。

海量機器類終端(或MTC終端)同步入網(wǎng)時，其業(yè)務呈現(xiàn)瞬時突發(fā)性，這使得基于齊次或復合泊松假設的多信道S-ALOHA穩(wěn)態(tài)性能分析辦法難以直接應用。該文以第i個隨機接入時隙內第j次進行隨機接入的用戶數(shù)Mi(j)作為狀態(tài)變量，提出了一種沿Mi(j) 的j方向迭代進行多信道S-ALOHA暫態(tài)性能分析的辦法及其近似形式。該迭代辦法可建立第i個隨機接入時隙內第j次進行隨機接入的用戶數(shù)與第x個隨機接入時隙內新到用戶數(shù)的直接關系(其中xi)，也可給出接入時延概率密度函數(shù)、概率分布函數(shù)和均值的求解辦法。以3GPP MTC業(yè)務參考模型進行數(shù)值仿真，驗證了所提迭代辦法及其近似形式的有效性。相關研究可為承載網(wǎng)絡的優(yōu)化設計提供參考。

基于運動意圖的腦-機接口(BCI)對人體運動功能增強、替代和康復具有重要研究意義與應用價值。其中，運動想象(MI)是最常用的表征運動意圖的BCI范式。然而，傳統(tǒng)MI-BCI通常僅實現(xiàn)不同肢體部位運動意圖解碼，且識別正確率較低，制約著精細運動控制與康復效果。針對上述問題，近年來研究者在單一肢體特定部位、運動學與動力學意圖誘發(fā)頭皮腦電編解碼以及運動意圖錯誤相關電位檢測3個方面開展了一系列有意義的探索，并在高自由度的運動指令控制和面向卒中患者的臨床康復應用方面取得了較大的研究成果。該文從運動意圖的頭皮腦電(EEG)編解碼相關范式及其BCI應用兩個方面綜述了本領域研究進展，并探討當前研究存在的問題和可能的解決方案，以期促進運動意圖BCI技術的深入研究及開發(fā)應用。

為了抑制或者消除準同步碼分多址(QS-CDMA)通信系統(tǒng)的多址干擾(MAI)、多徑干擾(MI)以及鄰小區(qū)干擾，該文提出一類非對稱零相關區(qū)(A-ZCZ)序列偶集的構造方法?；诮o定的最佳自相關序列偶，運用交織操作，成功設計一類非對稱零相關區(qū)序列偶集。新集合的每個子集均是零相關區(qū)序列偶集，且不同子集的序列偶間的互相關函數(shù)(CCF)具有更大的零互相關區(qū)(ZCCZ)。同時，該文提出的構造方法可以根據(jù)系統(tǒng)要求靈活地選擇子集的零相關區(qū)寬度。