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為了降低高性能視頻編碼(HEVC)的編碼計算復(fù)雜度，根據(jù)視頻時域上高度相關(guān)性的特點，該文提出一種快速高性能視頻編碼(HEVC)幀間預(yù)測單元(PU)模式判決算法。分析了時域上相鄰幀兩幀相同位置編碼單元(CU)的PU模式之間的相關(guān)性；同時，針對視頻中可能存在對象運動，還分析了前一幀對應(yīng)位置CU的周邊CU與當(dāng)前幀中當(dāng)前CU間PU模式的相關(guān)性。根據(jù)分析的時域相關(guān)性，跳過當(dāng)前CU中冗余的PU模式，從而降低編碼復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明，在編碼效率和峰值信噪比(PSNR)損失很小的情況下，在目前已有的HEVC快速幀間預(yù)測算法的基礎(chǔ)上，進一步降低了31.30%的編碼時間。

該文提出一種新的移位序列集的構(gòu)造方法，并基于這些新的移位序列，通過交織周期為N的完備高斯整數(shù)序列，得到一類具有靈活相關(guān)區(qū)長度的周期為2N的高斯整數(shù)零相關(guān)區(qū)序列集。這類新的序列集的參數(shù)能接近甚至達到Tang-Fan-Matsuji界，所以序列集的性能是最佳的或者幾乎最佳的。高斯整數(shù)零相關(guān)區(qū)序列集可為高速準(zhǔn)同步擴頻系統(tǒng)提供更多的地址選擇空間。

隨著視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的不斷更新迭代，開放媒體聯(lián)盟(AOM)發(fā)布最新視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)開放媒體視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)(AV1)。其中，幀內(nèi)編碼技術(shù)采用更加豐富的預(yù)測模式來提高預(yù)測效率，預(yù)測種類從VP9中的10種擴展至61種。為了應(yīng)對預(yù)測種類增加的變化并提高硬件的處理吞吐能力，該文提出基于全流水線結(jié)構(gòu)的AV1粗模式?jīng)Q策硬件架構(gòu)設(shè)計。在算法層面，以4×4塊為最小處理單元，按照Z順序?qū)?4×64編碼樹單元(CTU)中不同尺寸的預(yù)測單元(PUs)進行粗模式?jīng)Q策，同時采用基于1:1 PU的代價累加近似方法來完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代價計算，以減少計算復(fù)雜度；在硬件層面，設(shè)計兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式?jīng)Q策電路，取代為不同尺寸PU單獨設(shè)計電路的方法，有效減少邏輯資源的閑置。實驗結(jié)果表明，在全幀內(nèi)(AI)配置下，提出的改進算法相較于AV1標(biāo)準(zhǔn)算法平均節(jié)省了45.78%的時間，提高了1.94% BD-Rate。同時，提出的硬件架構(gòu)設(shè)計能夠在1057個時鐘周期內(nèi)完成64×64 CTU的粗模式?jīng)Q策，使用Synopsys公司的Design Compiler 2016工具及UMC 28 nm工藝庫對硬件設(shè)計綜合得到，該設(shè)計能夠在432.7 MHz工作頻率下實時處理8k@50.6fps的視頻。

針對高性能視頻編碼(HEVC)幀內(nèi)預(yù)測編碼算法復(fù)雜度較高的問題，該文提出一種基于感興趣區(qū)域的高性能視頻編碼幀內(nèi)預(yù)測優(yōu)化算法。首先，根據(jù)圖像顯著性劃分當(dāng)前幀的感興趣區(qū)域(ROI)和非感興趣區(qū)域(NROI)；然后，對ROI基于空域相關(guān)性采用提出的快速編碼單元(CU)劃分算法決定當(dāng)前編碼單元的最終劃分深度，跳過不必要的CU劃分過程；最后，基于ROI采用提出的預(yù)測單元(PU)模式快速選擇算法計算當(dāng)前PU的能量和方向，根據(jù)能量和方向確定當(dāng)前PU的預(yù)測模式，減少率失真代價的相關(guān)計算，達到降低編碼復(fù)雜度和節(jié)省編碼時間的目的。實驗結(jié)果表明，在峰值信噪比(PSNR)損失僅為0.0390 dB的情況下，所提算法可以平均降低47.37%的編碼時間。

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，該文進行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對性，該文提出了攻擊方案的快速評估方法，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開發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗證平臺，對攻擊方案進行了驗證。實驗結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時也證實了攻擊方案快速評估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機初始向量進行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達到5000時才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個初始向量，且攻擊效果更為顯著。

2000年, Tang, Fan和Matsufuji給出(L,M,Zcz)-ZCZ序列簇的理論界為ZczL/M-1 。給定正整數(shù)n和L，本文給出一個交織ZCZ序列簇的構(gòu)造算法，該算法由L條周期為L的正交序列簇生成一類(2n+1L,2L,2n-1)-ZCZ序列簇。若n2且4 |, 該類ZCZ序列簇中編號為奇數(shù)的序列與編號為偶數(shù)的序列在移位為時相關(guān)值為零。此外，選擇不同的正交序列簇或不同的移位序列, 經(jīng)構(gòu)造算法可以生成不同的ZCZ序列簇。

在認(rèn)知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對檢測頻段突然被主用戶(PU)占用導(dǎo)致次用戶頻譜檢測性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，該算法通過將檢測周期后半部分采樣點的瞬時采樣值累加到檢測周期前半部分采樣點的瞬時采樣值上，在不延長檢測時間的基礎(chǔ)上，提高了整個檢測周期的判決統(tǒng)計值，從而提高了系統(tǒng)檢測性能。并且從理論上詳細(xì)分析了該算法的檢測概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法和傳統(tǒng)能量檢測算法，并且保證了不錯的用戶數(shù)據(jù)吞吐量。

無人機(UAV)的便攜性和高機動性使其與認(rèn)知無線電(CR)結(jié)合的應(yīng)用場景更加實用。在構(gòu)建的無人機認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)模型中，該文提出UAV單弧度吞吐量優(yōu)化方案，在確保檢測概率的前提下優(yōu)化感知弧度最大化UAV平均吞吐量?？紤]在信道條件不理想情況下進一步改善感知性能，提出基于協(xié)作頻譜感知(CSS)的多弧度吞吐量優(yōu)化方案，利用交替迭代優(yōu)化(AIO)算法對感知弧度和弧度數(shù)量進行聯(lián)合優(yōu)化以最大化吞吐量。仿真結(jié)果表明，該文提出的多弧度協(xié)作頻譜感知方案在信道衰落嚴(yán)重時，對于主用戶(PU)服務(wù)質(zhì)量(QoS)和UAV吞吐量有明顯提升。

針對認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題，該文采用隨機矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)對多認(rèn)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(rèn)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。

近年來，基于機器學(xué)習(xí)(ML)的頻譜感知技術(shù)為認(rèn)知無線電系統(tǒng)提供了新型的頻譜狀態(tài)監(jiān)測解決方案。利用蜂窩認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)(CCRN)中的次級用戶設(shè)備(SUE)所能提供的大量頻譜觀測數(shù)據(jù)，該文提出了一種基于主用戶(PU)傳輸模式分類的頻譜感知方案。首先，基于多種典型的ML算法，對于網(wǎng)絡(luò)中的多個主用戶發(fā)射機(PUT)的傳輸模式進行分類辨識，在網(wǎng)絡(luò)整體層面上確定所有PUT的聯(lián)合工作狀態(tài)。然后，網(wǎng)絡(luò)中的SUE根據(jù)其所處地理位置或者頻譜觀測數(shù)據(jù)，判斷其在當(dāng)前已判定的PUT發(fā)射模式下接入授權(quán)頻譜的可能性。由于PUT在網(wǎng)絡(luò)中的實際位置可能事先已知或者無法提前確定，該文給出了3種不同的處理方法。理論推導(dǎo)與實驗結(jié)果表明，所提方案與傳統(tǒng)的能量檢測方案相比，不僅改善了頻譜感知性能，還增加了蜂窩認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)對于授權(quán)頻譜的動態(tài)訪問機會。該方案可以作為蜂窩認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的一種高效實用的頻譜感知解決方案。