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論文研究了新近提出的Liu混沌系統(tǒng)(2004)的模糊反饋同步方法。Liu混沌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同于以往的連續(xù)混沌系統(tǒng)，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重構(gòu)了Liu混沌系統(tǒng)；然后用Lyapunov理論和反饋同步的思想推導(dǎo)了兩個重構(gòu)的Liu系統(tǒng)同步的穩(wěn)定性條件，并給出了誤差系統(tǒng)以衰減率全局漸近穩(wěn)定的充分條件；最后基于LMI方法進(jìn)行了仿真實驗。良好的仿真結(jié)果驗證了本文算法的有效性和快速性。

微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點，使得復(fù)雜的認(rèn)證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個用戶-1個商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗證性。

該文推廣了Liu Fang等人(2010)給出的周期為pn, p為奇素數(shù)，n為正整數(shù)的廣義分圓序列的構(gòu)造，并確定了新構(gòu)造序列的線性復(fù)雜度和自相關(guān)函數(shù)值的分布。結(jié)果表明，推廣的構(gòu)造保持了原構(gòu)造的高線性復(fù)雜度等偽隨機特性。由于取值更靈活，較之原構(gòu)造新構(gòu)造序列的數(shù)量要大得多。

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。

針對探索時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系問題，在每個窗口進(jìn)行Granger因果檢測的滑動時間窗口方法是求解該問題的常用方法，但其性能對窗寬敏感，不合適的窗寬很可能導(dǎo)致低性能。該文提出一種差異區(qū)域平衡方法，首先計算當(dāng)前滑動窗口W內(nèi)序列的波動程度Sw并作為波動界，計算窗口W的前向相鄰區(qū)域U內(nèi)序列的波動程度Su。然后，實施前向探索策略：若Su未超過Sw，則實施不同長度區(qū)域的平衡檢測方案，即對窗口W、對窗口W與U的合并區(qū)域、對窗口W與后向相鄰區(qū)域V的合并區(qū)域這3種不同長度的差異區(qū)域，分別進(jìn)行時間序列之間因果關(guān)系的檢測；若Su超過Sw，則實施上述平衡檢測方案時，其中區(qū)域U和V的長度取相同值。最后，將窗口W的多次檢測結(jié)果進(jìn)行綜合后輸出。新方法將不同長度區(qū)域的結(jié)果進(jìn)行綜合，能夠降低方法的性能對窗寬的敏感性，保障最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在1個模擬數(shù)據(jù)集和4個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，該文方法能有效地揭示出時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系，在正確率高且性能穩(wěn)定的綜合性能上優(yōu)于對比方法。

本文基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解定理,提出一種由3D特征點空間位置估計運動參數(shù)的算法。單位四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)矩陣時不存在奇異點,故基于單位四元數(shù)的運動估計方法具有更大的實用價值,而本文算法無需Horn(1987)和Su等人(1989)提出的單位四元數(shù)方法的迭代運算。本文給出了解的唯一性分析和模擬實驗結(jié)果,可見其性能是令人滿意的。

針對非理想信道狀態(tài)信息(CSI)條件下工作于underlay模式的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)多用戶下行功率分配和波束賦形研究中普遍存在的問題，包括忽略主網(wǎng)絡(luò)(PN)對認(rèn)知用戶(SU)的干擾、傳統(tǒng)的凸優(yōu)化SDR方法對約束條件的近似要求以及實現(xiàn)算法復(fù)雜、實用性受限等，首先建立CRN模型，增添PN對SU的干擾項，而后在非理想CSI的最差條件下形成優(yōu)化問題。再通過Lagrange對偶對問題的約束條件進(jìn)行變換，并基于變換后的問題形式，利用上行和下行的對偶特性，引入虛擬功率，將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為上行功率分配和波束賦形問題，進(jìn)一步得到簡便、快速和實用的迭代算法。數(shù)值仿真顯示，算法收斂很快。并且發(fā)現(xiàn)非理想CSI引起的誤差不僅對下行功率影響明顯而且還改變優(yōu)化問題的可行解區(qū)域；PN基站(PBS)的發(fā)送功率的變化對可行解區(qū)域有顯著的影響。

針對認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題，該文采用隨機矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)對多認(rèn)知用戶(Secondary User, SU)接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進(jìn)行了分析和研究，提出了一種新的基于雙特征值判決門限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作頻譜感知算法。由該算法感知性能的理論分析可知：DET合作感知算法無需主用戶(Primary User, PU)發(fā)射機信號的先驗知識，也不需要預(yù)先知道信道背景噪聲功率。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的頻譜感知方法相比，該方法只需較少的認(rèn)知用戶就能獲得較高的感知性能，并且對噪聲的不確定性具有較強的魯棒性。

該文采用隨機矩陣?yán)碚?RMT)直接對壓縮采樣得到的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，設(shè)計出了一種基于廣義似然比檢驗(GLRT)的非重構(gòu)寬帶壓縮頻譜感知新算法。該算法無需任何先驗知識就能對寬帶頻譜中的每個子帶進(jìn)行盲檢測。此外，為了減輕次用戶(SU)在數(shù)據(jù)獲取和頻譜感知過程中的通信開銷，該文提出一種基于傳感器節(jié)點(SN)輔助感知的合作頻譜感知架構(gòu)。理論分析和仿真結(jié)果均表明，與傳統(tǒng)基于信號重構(gòu)的GLRT感知算法以及Roy最大根檢測(RLRT)算法相比，該算法不僅具有計算復(fù)雜度低、開銷小、感知性能穩(wěn)定等諸多優(yōu)點；而且只需較少的SN就能獲得較好的檢測性能。

信道時間相關(guān)多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)中一種重要有限反饋策略為差分反饋，該文提出一種適用于單用戶多輸入單輸出(SU-MISO)系統(tǒng)的自適應(yīng)球帽差分反饋算法。首先，運用相鄰時刻信道間的擾動規(guī)律設(shè)計自適應(yīng)差分反饋策略；其次，不同于現(xiàn)有差分碼本的非線性構(gòu)造方法，提出一種基于矢量伸縮和合成的球帽差分碼本算法；最后，聯(lián)合球帽碼本空間分布規(guī)律和時間相關(guān)信道的統(tǒng)計規(guī)律推導(dǎo)出球帽半徑計算方法。仿真結(jié)果說明，該算法能準(zhǔn)確跟蹤信道并較現(xiàn)有算法有一定性能提高。