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2020, 42(3): 720-728.
doi: 10.11999/JEIT190230
刊出日期：2020-03-19
SIMON系列算法自提出以來便受到了廣泛關(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，進一步考慮了更長分組的SIMON64算法的積分分析。基于Xiang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，接著利用等價密鑰技術(shù)進一步降低了攻擊過程中需要猜測的密鑰量，并給出了26輪SIMON64/128算法的積分分析。通過進一步的分析，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。
2014, 36(7): 1693-1698.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01057
刊出日期：2014-07-19
該文提出一種基于陣列天線和協(xié)方差矩陣的頻譜感知算法，該算法能夠在噪聲不確定性的條件下進行盲頻譜感知。該算法在協(xié)方差矩陣的基礎(chǔ)上，構(gòu)建新的檢測統(tǒng)計量，推導判決門限，對檢測統(tǒng)計量與判決門限進行比較進而做出最終判決；在主用戶信號到達方向與認知用戶接收天線法線方向不一致的情況下，為使認知用戶能完全接收主用戶信號，利用了陣列天線技術(shù)。仿真結(jié)果表明，與Zeng等人(2009)提出的絕對值協(xié)方差矩陣頻譜感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比，該算法判決門限的計算方法更加準確；在相同條件下，該算法的檢測概率高于CAVSS。
