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用戶撤銷是基于身份的加密(IBE)方案在實際應(yīng)用中所必須解決的問題。Chen等人在ACISP 2012上給出了第1個格上可撤銷的基于身份的加密(RIBE)方案，但其只能達(dá)到選擇性安全。利用Agrawal等人在歐密2010上給出的IBE方案，該文構(gòu)造出一個格上適應(yīng)性安全的RIBE方案，從而解決了Chen等人提出的公開問題；進(jìn)一步指出利用Singh等人在SPACE 2012上給出的塊方法，可以有效地縮短該方案的公鑰尺寸。

Broomhead(1988),Chen(1991)等人提出的RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法都是基于傳統(tǒng)的LMS算法,因此具有一定的局限性。本文提出了一種新的RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法ABS投影學(xué)習(xí)算法,它是一種直接的學(xué)習(xí)算法。計算機(jī)模擬的結(jié)果表明,它具有學(xué)習(xí)效率高,識別率高和適用范圍廣的優(yōu)點。

本文提出并證明了有源網(wǎng)絡(luò)不定導(dǎo)納矩陣的一般k階余因式的兩個拓?fù)浔磉_(dá)式(A)和(B)。表達(dá)式(A)是W.K.Chen于1965年給出的一、二、三階和特殊k階余因式的拓?fù)浔磉_(dá)式的統(tǒng)一和推廣。表達(dá)式(B)表明,存在另一個有源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治龇椒ㄕ邢騥-樹法。

通過對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，對這幾個可轉(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。

該文針對含未知參數(shù)的異結(jié)構(gòu)超混沌復(fù)系統(tǒng)，基于自適應(yīng)控制及Lyapunov穩(wěn)定性理論，提出一種新的自適應(yīng)廣義組合復(fù)同步方法 (GCCS)。首先給出廣義組合復(fù)同步的定義，將驅(qū)動-響應(yīng)系統(tǒng)的同步問題轉(zhuǎn)化為誤差系統(tǒng)零解的穩(wěn)定性問題；然后從理論上設(shè)計了非線性反饋同步控制器及參數(shù)辨識更新律，并引入誤差反饋增益，以控制同步的收斂速度；最后以超混沌復(fù)Lorenz系統(tǒng)、超混沌復(fù)Chen系統(tǒng)、超混沌復(fù)L系統(tǒng)的廣義組合復(fù)同步與參數(shù)估計為例，從數(shù)值仿真角度驗證了所提方法的正確性和有效性。

針對離散時間混沌動力學(xué)系統(tǒng)，該文提出一種基于矩陣特征值以及特征向量配置Lyapunov指數(shù)為正的新算法。計算離散受控矩陣的特征值以及特征向量，設(shè)計一類具有正Lyapunov指數(shù)的通用控制器，理論證明系統(tǒng)軌道的有界性和Lyapunov指數(shù)的有限性。對線性反饋算子以及微擾反饋算子進(jìn)行數(shù)值仿真分析，驗證了算法的正確性、通用性和有效性。性能評估表明，與Chen-Lai算法相比，該方法可以構(gòu)建較低計算復(fù)雜度的混沌系統(tǒng)，并且運行時間較短，其輸出序列也具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，實現(xiàn)了無退化、無兼并的離散混沌系統(tǒng)。

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級結(jié)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)容名字在內(nèi)容存儲器(Content Store, CS)、待定請求表(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級名字查找方法的假陽性率，并通過實驗驗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，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)方法先對極化信號DOA進(jìn)行估計，通過已經(jīng)估計出來的DOA信息，再借助傳統(tǒng)的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估計極化信息。從而依次獲得極化信號的4個參數(shù)。仿真實驗驗證了算法的可行性。

信噪比是衡量信道質(zhì)量的一個重要參數(shù)，該文主要研究LTE(Long Term Evolution)系統(tǒng)中基于探測參考信號(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估計方法。針對DASS(Difference of Adjacent Subcarrier Signal)算法在高信噪比下噪聲估計誤差較大的這一缺點，該文提出一種適用于SRS的改進(jìn)DASS方法。該方法通過重新定義子載波的差分方式，減小了噪聲估計的誤差，并且由于對連續(xù)的3個SRS頻點，僅需要估計一次噪聲，使得該文方法的復(fù)雜度僅為原DASS方法的1/3。仿真結(jié)果表明，所提方法的估計性能優(yōu)于其余的方法，特別是在低時延和中等時延信道下，高信噪比時的估計精度提高了約10倍。

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基站較近的用戶因為接收到的宏基站下行信號質(zhì)量好于Pico基站而選擇接入宏小區(qū)。然而，因為這些用戶距離Pico基站較近，因此上行通信會對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)的上行干擾識別與協(xié)調(diào)機(jī)制(UIICRE)，能夠準(zhǔn)確識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。