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該文針對(duì)多用戶(hù)MIMO-OFDM系統(tǒng)，基于最大化信號(hào)與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio，SJNR)預(yù)編碼，提出了實(shí)用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)各用戶(hù)SJNR值，提出采用遞增(Incremental Algorithm，IA)和遞減(Decremental Algorithm，DA)兩種方法為各子載波選擇用戶(hù)集合，使各子載波被多個(gè)用戶(hù)最優(yōu)復(fù)用，實(shí)現(xiàn)多用戶(hù)分集，以達(dá)到最大化系統(tǒng)吞吐量的目的。此外，基于DA思想，給出了考慮不同用戶(hù)QoS要求下分配子載波的方法(QoS Decremental Algorithm，QDA)。分析和仿真結(jié)果表明，IA和DA在大大降低算法復(fù)雜度的同時(shí)使性能很好地接近最優(yōu)算法，QDA能在滿(mǎn)足不同用戶(hù)QoS要求的同時(shí)最大化系統(tǒng)吞吐量。

為了提高輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場(chǎng)景分類(lèi)任務(wù)中的精度，該文設(shè)計(jì)一個(gè)雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識(shí)蒸餾(DKD)模型。首先，構(gòu)造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設(shè)計(jì)的輕型CNN，分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；然后，構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識(shí)遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中，從而增強(qiáng)其對(duì)RSI的局部特征提取能力；最后，構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)其對(duì)RSI的高層語(yǔ)義表示能力?；趦蓚€(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在訓(xùn)練比例為20%的情況下，經(jīng)知識(shí)蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)性能分別提高了7.69%和7.39%，且在參量更少的情況下性能也優(yōu)于其他方法。

通過(guò)對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

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(chēng)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(mǎn)足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

為了降低高性能視頻編碼(HEVC)的編碼計(jì)算復(fù)雜度，根據(jù)視頻時(shí)域上高度相關(guān)性的特點(diǎn)，該文提出一種快速高性能視頻編碼(HEVC)幀間預(yù)測(cè)單元(PU)模式判決算法。分析了時(shí)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(shí)，針對(duì)視頻中可能存在對(duì)象運(yùn)動(dòng)，還分析了前一幀對(duì)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(shí)域相關(guān)性，跳過(guò)當(dāng)前CU中冗余的PU模式，從而降低編碼復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)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(cè)算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步降低了31.30%的編碼時(shí)間。

隨著視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的不斷更新迭代，開(kāi)放媒體聯(lián)盟(AOM)發(fā)布最新視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)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(cè)模式來(lái)提高預(yù)測(cè)效率，預(yù)測(cè)種類(lèi)從VP9中的10種擴(kuò)展至61種。為了應(yīng)對(duì)預(yù)測(cè)種類(lèi)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(xiàn)結(jié)構(gòu)的AV1粗模式?jīng)Q策硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)。在算法層面，以4×4塊為最小處理單元，按照Z(yǔ)順序?qū)?4×64編碼樹(shù)單元(CTU)中不同尺寸的預(yù)測(cè)單元(PUs)進(jìn)行粗模式?jīng)Q策，同時(shí)采用基于1:1 PU的代價(jià)累加近似方法來(lái)完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代價(jià)計(jì)算，以減少計(jì)算復(fù)雜度；在硬件層面，設(shè)計(jì)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(dú)設(shè)計(jì)電路的方法，有效減少邏輯資源的閑置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在全幀內(nèi)(AI)配置下，提出的改進(jìn)算法相較于AV1標(biāo)準(zhǔn)算法平均節(jié)省了45.78%的時(shí)間，提高了1.94% BD-Rate。同時(shí)，提出的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠在1057個(gè)時(shí)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(kù)對(duì)硬件設(shè)計(jì)綜合得到，該設(shè)計(jì)能夠在432.7 MHz工作頻率下實(shí)時(shí)處理8k@50.6fps的視頻。

針對(duì)高性能視頻編碼(HEVC)幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼算法復(fù)雜度較高的問(wèn)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(cè)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(duì)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(guò)不必要的CU劃分過(guò)程；最后，基于ROI采用提出的預(yù)測(cè)單元(PU)模式快速選擇算法計(jì)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(cè)模式，減少率失真代價(jià)的相關(guān)計(jì)算，達(dá)到降低編碼復(fù)雜度和節(jié)省編碼時(shí)間的目的。實(shí)驗(yàn)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(shí)間。

該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機(jī)的數(shù)字部分，介紹了其結(jié)構(gòu)、算法原理及其具體實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)介紹了發(fā)信機(jī)數(shù)字信號(hào)處理部分在FPGA的實(shí)現(xiàn)，主要包括信息數(shù)據(jù)流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數(shù)字上變頻等。在設(shè)計(jì)上采用了基于多相濾波結(jié)構(gòu)和分布式算法(DA)的成型濾波器以及高效CIC插值濾波器，節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源，提高了系統(tǒng)的性能。

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達(dá)采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對(duì)雷達(dá)生成的模糊量測(cè)進(jìn)行多假設(shè)，得到擴(kuò)展量測(cè)集；然后，利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標(biāo)-量測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點(diǎn)，對(duì)擴(kuò)展量測(cè)集進(jìn)行濾波，得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)；最后，對(duì)PHDF的濾波結(jié)果進(jìn)行航跡-估計(jì)值關(guān)聯(lián)，給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時(shí)給出目標(biāo)個(gè)數(shù)和各目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對(duì)多目標(biāo)的有效跟蹤。

在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)檢測(cè)頻段突然被主用戶(hù)(PU)占用導(dǎo)致次用戶(hù)頻譜檢測(cè)性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法，該算法通過(guò)將檢測(cè)周期后半部分采樣點(diǎn)的瞬時(shí)采樣值累加到檢測(cè)周期前半部分采樣點(diǎn)的瞬時(shí)采樣值上，在不延長(zhǎng)檢測(cè)時(shí)間的基礎(chǔ)上，提高了整個(gè)檢測(cè)周期的判決統(tǒng)計(jì)值，從而提高了系統(tǒng)檢測(cè)性能。并且從理論上詳細(xì)分析了該算法的檢測(cè)概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測(cè)性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法和傳統(tǒng)能量檢測(cè)算法，并且保證了不錯(cuò)的用戶(hù)數(shù)據(jù)吞吐量。