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用戶撤銷是基于身份的加密(IBE)方案在實(shí)際應(yīng)用中所必須解決的問(wèn)題。Chen等人在ACISP 2012上給出了第1個(gè)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(gè)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(kāi)問(wèn)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。

Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了長(zhǎng)度為2m的分離基2/4哈脫萊變換算法。本文將分離基算法推廣到長(zhǎng)度為pm的哈脫萊變換,并證明基p2算法實(shí)乘次數(shù)比基p算法少,而基p/p2算法實(shí)乘次數(shù)比前兩者都少。作為例子,給出了長(zhǎng)度為N=3m的基3/9哈脫萊變換快速算法和流圖。

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(jì)算機(jī)模擬的結(jié)果表明,它具有學(xué)習(xí)效率高,識(shí)別率高和適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

頻譜彌散(SMSP)干擾與線性調(diào)頻雷達(dá)信號(hào)之間存在大量的時(shí)頻域耦合，干擾效能突出。該文提出一種信息域的抗SMSP干擾的信號(hào)處理算法，根據(jù)SMSP干擾信號(hào)的形式與特點(diǎn)，通過(guò)自適應(yīng)改變壓縮感知的干擾基字典，同時(shí)匹配雷達(dá)信號(hào)與干擾信號(hào)的調(diào)頻率，構(gòu)建壓縮感知求解模型并基于凸優(yōu)化算法完成信號(hào)重構(gòu)，最終實(shí)現(xiàn)干擾信號(hào)的識(shí)別及雷達(dá)信號(hào)的提取。該算法中冗余字典的構(gòu)造采用了Pei型分?jǐn)?shù)階傅里葉快速分解方法，不需要反復(fù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域解耦，并且迭代次數(shù)較少，運(yùn)算效率較高。

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(gè)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(gè)有源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治龇椒ㄕ邢騥-樹(shù)法。

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。

該文針對(duì)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(dòng)-響應(yīng)系統(tǒng)的同步問(wèn)題轉(zhuǎn)化為誤差系統(tǒng)零解的穩(wěn)定性問(wèn)題；然后從理論上設(shè)計(jì)了非線性反饋同步控制器及參數(shù)辨識(shí)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(jì)為例，從數(shù)值仿真角度驗(yàn)證了所提方法的正確性和有效性。

針對(duì)離散時(shí)間混沌動(dòng)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(jì)算離散受控矩陣的特征值以及特征向量，設(shè)計(jì)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(duì)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(yàn)證了算法的正確性、通用性和有效性。性能評(píng)估表明，與Chen-Lai算法相比，該方法可以構(gòu)建較低計(jì)算復(fù)雜度的混沌系統(tǒng)，并且運(yùn)行時(shí)間較短，其輸出序列也具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，實(shí)現(xiàn)了無(wú)退化、無(wú)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(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。