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該文根據(jù)Hilbert-Huang變換的原理，給出了二維內(nèi)蘊模式函數(shù)分量的遞推形式，實現(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，這在數(shù)字圖像處理中有很重要的意義。

該文分析了He等人(2014)提出的無證書簽名方案和Ming等人(2014)提出的無證書聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動攻擊，He方案存在KGC被動攻擊和KGC主動攻擊。該文描述了KGC對兩個方案的攻擊過程，分析了兩個方案存在KGC攻擊的原因，最后對Ming方案提出了兩類改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問題，同時也保持了原方案聚合簽名長度固定的優(yōu)勢。

該文對可轉(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)方案中存在的問題，分別給出了這兩個方案的改進(jìn)方案，很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開驗證問題。

為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對性，該文提出了攻擊方案的快速評估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗證平臺，對攻擊方案進(jìn)行了驗證。實驗結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時也證實了攻擊方案快速評估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個初始向量，且攻擊效果更為顯著。

Hilbert-Huang變換(HHT)理論通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)提取信號的內(nèi)蘊模態(tài)函數(shù)(IMF)，并對IMF利用Hilbert變換得到信號的時頻幅度譜和邊際譜。在總結(jié)Hilbert變換理論和算法實現(xiàn)局限性的基礎(chǔ)上，提出基于過零點-極點估計求取IMF瞬時頻率、幅度算法，通過對離散信號插值運算精確求取過零點和極點位置，并據(jù)此求出相應(yīng)點的瞬時頻率和幅度，最后采用三次樣條求取信號的瞬時頻率幅度曲線。通過幾個典型的例子對該算法進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明，與Hilbert變換結(jié)果比較，借助該算法得到信號的時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，通過在Huang(2004)提出的分集結(jié)構(gòu)中引入使用空時分組編碼的發(fā)射分集，彌補了因減少DFT塊數(shù)目而造成的性能損失，同時在接收端進(jìn)一步減少了IDFT塊的數(shù)目；通過適當(dāng)設(shè)計空時分組編碼，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)了使用空時分組編碼后的處理過程，并對使用空時編碼后的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?zāi)B(tài)分解(EMD)的一個關(guān)鍵問題是處理邊界效應(yīng)。盡管目前除了Huang申請了NASA專利的邊界處理方法，仍沒有一個最終的解決方案，但工程上已經(jīng)提出了多種處理方法。本文實現(xiàn)了工程上常用的5種EMD邊界處理方法：線性外延，多項式擬合，鏡像法，徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和AR預(yù)測方法，設(shè)計了一套消除了EMD處理中信號的相互作用及模式混淆影響的測試方法，并利用準(zhǔn)周期信號和隨機信號對它們的邊界效應(yīng)處理結(jié)果進(jìn)行了定量測試。結(jié)果表明鏡像法是目前相對最優(yōu)的EMD邊界處理方法。

穿墻雷達(dá)動目標(biāo)探測中人的心跳、呼吸、手臂擺動等運動的微多普勒信號是非線性、非平穩(wěn)信號，可以采用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)對其進(jìn)行時頻分析。由于EMD分解存在模式混合問題，該文提出一種改進(jìn)的整體平均經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)方法，并將其應(yīng)用于穿墻雷達(dá)人的運動微多普勒特性分析中，并且對分解后的每個本征模式函數(shù)(IMF)進(jìn)行Hilbert-Huang變換(HHT)，得到信號的時間-頻率-能量譜。仿真數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果分析均表明，改進(jìn)的EEMD方法不僅能夠有效消除EMD中的模式混合問題，將人運動微多普勒信號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中的噪聲，提高信噪比，得到更精細(xì)、更清晰的時頻分布。

耳語音作為人類發(fā)音的一種特殊形式，與正常語音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明顯等特性，因而耳語音處理比正常語音更為困難。耳語音處理研究的第1個關(guān)鍵步驟就是語音的端點檢測，該文利用希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform, HHT)中的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，首次提出了一種基于EMD擬合特征的耳語音端點檢測新方法。利用EMD得到的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)能量，以其歸一化擬合參數(shù)為耳語音端點檢測的特征，可以準(zhǔn)確地劃分出耳語音端點。實驗表明，該方法在耳語音端點檢測中取得了很好的效果，在1200個信噪比為2～10dB的測試樣本中，檢測準(zhǔn)確率為98.25%。