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本文給出一種de Bruijn序列的升元算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因而減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文定義并研究了n級(jí)De Bruijn序列的k次齊次復(fù)雜度Ck(s),給出了Ck(s)的一個(gè)上界。k=1及k=2時(shí),Ck(s)分別為人們所熟知的線性復(fù)雜度及二次齊次復(fù)雜度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文通過并置所有循環(huán)圈的周期約化,提出了一個(gè)新的生成k元de Bruijn序列的算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因此減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

為克服多重代理簽名方案中無法確認(rèn)誰是真正簽名者的弱點(diǎn)，Sun于1999年提出了不可否認(rèn)的代理簽名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全，并對(duì)Sun的方案進(jìn)行了改進(jìn)，2004年 Tzeng, Tan, Yang各自對(duì)Hwang等人的方案進(jìn)行了安全性分析，指出Hwang方案容易受到內(nèi)部偽造攻擊。該文通過讓原始簽名組與代理簽名組互動(dòng)來實(shí)現(xiàn)秘密共享和密鑰分配的方法，設(shè)計(jì)了一種新的安全的多重代理、多重簽名方案，它能夠滿足不可否認(rèn)性和不可偽造性的要求。

針對(duì)粒子濾波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和貧化問題，該文提出一種基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先，為了充分利用最新的觀測(cè)信息，采用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)來產(chǎn)生重要性分布，對(duì)重要性分布產(chǎn)生的采樣粒子不再做傳統(tǒng)重采樣操作，而是直接把采樣粒子當(dāng)作DE中的種群樣本，粒子權(quán)重作為樣本的適應(yīng)函數(shù)，對(duì)粒子做差分變異、交叉、選擇等迭代優(yōu)化，最后得到最優(yōu)的粒子點(diǎn)集。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效緩解了傳統(tǒng)PF算法中的粒子退化和貧化，提高了粒子的利用率，具有較好的估計(jì)精度。

實(shí)際條件下，在對(duì)基于衰減指數(shù)(DE)和模型的雷達(dá)目標(biāo)散射中心參數(shù)估計(jì)和特征提取時(shí)，其噪聲背景往往是非高斯的，分布密度函數(shù)表現(xiàn)出長拖尾性質(zhì)。利用基于高斯假設(shè)條件下的估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，往往不能得到較好的結(jié)果。針對(duì)這種情況，該文利用M估計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)長拖尾雜波下DE模型參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)。首先分析了基于PRONY模型的M估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法存在的不足，其次提出了兩種較為有效的DE模型散射中心參數(shù)M估計(jì)的實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了分析和比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在一類長拖尾K分布雜波條件下，與ESPRIT方法以及擴(kuò)展PRONY估計(jì)方法相比，該文所提的兩種方法均能得到較好的估計(jì)結(jié)果。

在準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的構(gòu)造中，校驗(yàn)矩陣擁有盡可能好的girth分布對(duì)于改善碼的性能有著重要的意義。該文提出了構(gòu)造準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的GirthOpt-DE算法，優(yōu)化設(shè)計(jì)以獲得具有好girth分布的移位參數(shù)矩陣為目標(biāo)。仿真結(jié)果表明，該文方法得到的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼在BER性能和最小距離上均要優(yōu)于固定生成函數(shù)的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼，Arrary碼和Tanner碼，并且使用上更為靈活，可以指定碼長，碼率及盡可能好的girth分布。

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(jí)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(zhǔn)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(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)容名字在內(nèi)容存儲(chǔ)器(Content Store, CS)、待定請(qǐng)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(jí)名字查找方法的假陽性率，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(jiǎn)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(jì)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(diǎn)，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(duì)極化信號(hào)DOA進(jìn)行估計(jì)，通過已經(jīng)估計(jì)出來的DOA信息，再借助傳統(tǒng)的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估計(jì)極化信息。從而依次獲得極化信號(hào)的4個(gè)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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?yàn)榻邮盏降暮昊鞠滦行盘?hào)質(zhì)量好于Pico基站而選擇接入宏小區(qū)。然而，因?yàn)檫@些用戶距離Pico基站較近，因此上行通信會(huì)對(duì)Pico基站產(chǎn)生嚴(yán)重的上行干擾。小區(qū)覆蓋增強(qiáng)(Range Expansion, RE)技術(shù)能夠減少此類干擾，但同時(shí)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(shí)別與協(xié)調(diào)機(jī)制(UIICRE)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別上行干擾源及其強(qiáng)度，并進(jìn)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。