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該文根據(jù)Hilbert-Huang變換的原理，給出了二維內(nèi)蘊(yùn)模式函數(shù)分量的遞推形式，實(shí)現(xiàn)了二維Hilbert-Huang變換的分解方法，并在圖像分解應(yīng)用中取得了滿意的效果，從而拓展了Hilbert-Huang變換的應(yīng)用范圍。通過(guò)把原始圖像自適應(yīng)分解成有限數(shù)量的子圖像，圖像的細(xì)節(jié)能清晰地被分解出來(lái)，這在數(shù)字圖像處理中有很重要的意義。

該文對(duì)可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密進(jìn)行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的問(wèn)題，分別給出了這兩個(gè)方案的改進(jìn)方案，很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開(kāi)驗(yàn)證問(wèn)題。

Hilbert-Huang變換(HHT)理論通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)提取信號(hào)的內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(IMF)，并對(duì)IMF利用Hilbert變換得到信號(hào)的時(shí)頻幅度譜和邊際譜。在總結(jié)Hilbert變換理論和算法實(shí)現(xiàn)局限性的基礎(chǔ)上，提出基于過(guò)零點(diǎn)-極點(diǎn)估計(jì)求取IMF瞬時(shí)頻率、幅度算法，通過(guò)對(duì)離散信號(hào)插值運(yùn)算精確求取過(guò)零點(diǎn)和極點(diǎn)位置，并據(jù)此求出相應(yīng)點(diǎn)的瞬時(shí)頻率和幅度，最后采用三次樣條求取信號(hào)的瞬時(shí)頻率幅度曲線。通過(guò)幾個(gè)典型的例子對(duì)該算法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，與Hilbert變換結(jié)果比較，借助該算法得到信號(hào)的時(shí)頻幅度譜和邊際譜結(jié)果更精確、頻率分辨率更好。

該文提出了一種基于空時(shí)分組編碼的多輸入多輸出頻域均衡單載波分組傳輸(MIMO-SC/FDE)系統(tǒng)的空間分集接收方案，通過(guò)在Huang(2004)提出的分集結(jié)構(gòu)中引入使用空時(shí)分組編碼的發(fā)射分集，彌補(bǔ)了因減少DFT塊數(shù)目而造成的性能損失，同時(shí)在接收端進(jìn)一步減少了IDFT塊的數(shù)目；通過(guò)適當(dāng)設(shè)計(jì)空時(shí)分組編碼，還可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)傳輸速率。該文詳細(xì)推導(dǎo)了使用空時(shí)分組編碼后的處理過(guò)程，并對(duì)使用空時(shí)編碼后的MIMO-SC/FDE系統(tǒng)和相應(yīng)的MIMO-OFDM系統(tǒng)性能進(jìn)行了仿真比較。仿真結(jié)果表明，MIMO-SC/FDE系統(tǒng)的性能從總體上優(yōu)于MIMO-OFDM系統(tǒng)。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是處理邊界效應(yīng)。盡管目前除了Huang申請(qǐng)了NASA專利的邊界處理方法，仍沒(méi)有一個(gè)最終的解決方案，但工程上已經(jīng)提出了多種處理方法。本文實(shí)現(xiàn)了工程上常用的5種EMD邊界處理方法：線性外延，多項(xiàng)式擬合，鏡像法，徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和AR預(yù)測(cè)方法，設(shè)計(jì)了一套消除了EMD處理中信號(hào)的相互作用及模式混淆影響的測(cè)試方法，并利用準(zhǔn)周期信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)對(duì)它們的邊界效應(yīng)處理結(jié)果進(jìn)行了定量測(cè)試。結(jié)果表明鏡像法是目前相對(duì)最優(yōu)的EMD邊界處理方法。

穿墻雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)探測(cè)中人的心跳、呼吸、手臂擺動(dòng)等運(yùn)動(dòng)的微多普勒信號(hào)是非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，可以采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)對(duì)其進(jìn)行時(shí)頻分析。由于EMD分解存在模式混合問(wèn)題，該文提出一種改進(jìn)的整體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)方法，并將其應(yīng)用于穿墻雷達(dá)人的運(yùn)動(dòng)微多普勒特性分析中，并且對(duì)分解后的每個(gè)本征模式函數(shù)(IMF)進(jìn)行Hilbert-Huang變換(HHT)，得到信號(hào)的時(shí)間-頻率-能量譜。仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析均表明，改進(jìn)的EEMD方法不僅能夠有效消除EMD中的模式混合問(wèn)題，將人運(yùn)動(dòng)微多普勒信號(hào)中的不同頻率尺度分解在不同的IMF中，而且還能夠有效抑制原始信號(hào)中的噪聲，提高信噪比，得到更精細(xì)、更清晰的時(shí)頻分布。

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。

信噪比是衡量信道質(zhì)量的一個(gè)重要參數(shù)，該文主要研究LTE(Long Term Evolution)系統(tǒng)中基于探測(cè)參考信號(hào)(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估計(jì)方法。針對(duì)DASS(Difference of Adjacent Subcarrier Signal)算法在高信噪比下噪聲估計(jì)誤差較大的這一缺點(diǎn)，該文提出一種適用于SRS的改進(jìn)DASS方法。該方法通過(guò)重新定義子載波的差分方式，減小了噪聲估計(jì)的誤差，并且由于對(duì)連續(xù)的3個(gè)SRS頻點(diǎn)，僅需要估計(jì)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(jì)性能優(yōu)于其余的方法，特別是在低時(shí)延和中等時(shí)延信道下，高信噪比時(shí)的估計(jì)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?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。