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P.H.Pathak,Wang Nan等人在研究典型問(wèn)題幾何繞射理論之后,于1981年發(fā)表了任意導(dǎo)電凸曲面振子天線高頻電磁輻射一致性幾何繞射理論近似解。本文應(yīng)用并矢格林函數(shù)方法,通過(guò)典型曲面高頻電磁輻射一致性近似解的研究和推廣,導(dǎo)出了理想導(dǎo)電凸曲面上電、磁振子電磁輻射場(chǎng)在高頻近似下一致性幾何繞射理論近似解。與P.H.Pathak,Wang Nan等人的結(jié)果相比,主項(xiàng)并矢轉(zhuǎn)移函數(shù)除個(gè)別系數(shù)外完全相同,高階并矢轉(zhuǎn)移函數(shù)在幾何光學(xué)區(qū)略有差異。

群簽名允許群成員以匿名的方式代表整個(gè)群體對(duì)消息進(jìn)行簽名。而且,一旦發(fā)生爭(zhēng)議,群管理員可以識(shí)別出簽名者。該文對(duì)Posescu(2000)群簽名方案和Wang-Fu(2003)群簽名方案進(jìn)行了安全性分析,分別給出一種通用偽造攻擊方法,使得任何人可以對(duì)任意消息產(chǎn)生有效群簽名,而群權(quán)威無(wú)法追蹤到簽名偽造者。因此這兩個(gè)方案都是不安全的。

該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對(duì)其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對(duì)這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。

通過(guò)對(duì)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(jìn)行分析，指出了這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認(rèn)性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實(shí)際簽名者或冒充別的成員進(jìn)行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對(duì)這幾個(gè)可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

Wang Xiaoyun等(2005)給出了MD5能產(chǎn)生碰撞的一個(gè)充分條件集，并首次成功對(duì)MD5進(jìn)行了碰撞攻擊。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分條件集中有16個(gè)條件是冗余的，并給出了其中14個(gè)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(shí)提出了一個(gè)新的碰撞攻擊算法。本文證明了Yuto Nakano等給出的16個(gè)冗余條件中有兩個(gè)并不冗余，且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新條件中有兩個(gè)是冗余的，指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻擊算法在消息修改時(shí)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(duì)此進(jìn)行了修正，給出新的充分條件集，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該充分條件集總能產(chǎn)生碰撞。

SIMON系列算法自提出以來(lái)便受到了廣泛關(guān)注。積分分析方面，Wang，F(xiàn)u和Chu等人給出了SIMON32和SIMON48算法的積分分析，該文在已有的分析結(jié)果上，進(jìn)一步考慮了更長(zhǎng)分組的SIMON64算法的積分分析?；赬iang等人找到的18輪積分區(qū)分器，該文先利用中間相遇技術(shù)和部分和技術(shù)給出了25輪SIMON64/128算法的積分分析，接著利用等價(jià)密鑰技術(shù)進(jìn)一步降低了攻擊過(guò)程中需要猜測(cè)的密鑰量，并給出了26輪SIMON64/128算法的積分分析。通過(guò)進(jìn)一步的分析，該文發(fā)現(xiàn)高版本的SIMON算法具有更好抵抗積分分析的能力。

為提高命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Name Data Networking, NDN)路由過(guò)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(guò)濾器的3級(jí)名字查找方法。該方法使用長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory, LSTM)與標(biāo)準(zhǔn)布隆過(guò)濾器相結(jié)合的方法優(yōu)化名字查找過(guò)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(guò)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(yáng)性率，并通過(guò)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(guò)程的假陽(yáng)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(guò)已經(jīng)估計(jì)出來(lái)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(wèn)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。

目前基于標(biāo)簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩陣型算法的文獻(xiàn)往往是為了進(jìn)行復(fù)雜度分析，而不考慮實(shí)際的效率。該文從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個(gè)實(shí)例，提出算法層次的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。同時(shí)，該文還給出一個(gè)高效的約化準(zhǔn)則。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，該文比較了算法可用的各項(xiàng)準(zhǔn)則及策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文的矩陣型GVW實(shí)例在準(zhǔn)則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且，矩陣型GVW在某些多項(xiàng)式系統(tǒng)(例如，Cyclic系列和Katsura系列多項(xiàng)式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。