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正 一、鹼金屬元素(Li、Na、K、Rb、Cs)的性能 元素周期表中第一主族元素鹼金屬的性能有它的規(guī)律性。例如:按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,由于原子半徑逐漸增大,原子最外層電子與核之間的吸引力逐漸減小,因此,最外層電子則按Cs、Rb、K、Na、Li的順序比較易于脫離原子。它們表現(xiàn)出來的效果就是按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,金屬性逐漸增強(qiáng),化學(xué)性逐漸活潑,逸出功逐漸變小,光電發(fā)射靈敏度逐漸增大,光譜響應(yīng)的峰值(峰)與閾值(閾)逐漸移向長波。鹼金屬元素的這些性能如表1所列

針對彈性光網(wǎng)絡(luò)中物理損傷導(dǎo)致業(yè)務(wù)頻譜利用率低和傳輸能耗高問題，該文提出一種面向業(yè)務(wù)的鏈路損傷感知頻譜分區(qū)(LI-ASP)能效路由策略。在LI-ASP策略中，為降低不同信道間非線性損傷，基于負(fù)載均衡設(shè)計(jì)一個(gè)綜合考慮鏈路頻譜狀態(tài)和傳輸損傷的路徑權(quán)重公式，根據(jù)調(diào)制方式的頻譜效率和最大傳輸距離構(gòu)造分層輔助圖，從最高調(diào)制等級(jí)開始，為高質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最大權(quán)重傳輸路徑；為低質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最短能效路徑。然后，LI-ASP策略根據(jù)業(yè)務(wù)速率比值對頻譜分區(qū)，采用首次命中(FF)和尾端命中(LF)聯(lián)合頻譜分配方式，減少不同傳輸速率業(yè)務(wù)間的交叉相位調(diào)制。仿真結(jié)果表明，該文所提LI-ASP策略在有效降低帶寬阻塞率的同時(shí)，減少了業(yè)務(wù)傳輸能耗。

本文在W.Li(1991)循環(huán)斜卷積算法和分布式算法的基礎(chǔ)上,通過軟件模擬和具體硬件設(shè)計(jì),利用FPGA完成了可用于高清晰度電視核心解碼器及其它信號(hào)與信息處理系統(tǒng)的88二維DCT/IDCT處理器的全部電路設(shè)計(jì)工作。它采用一根信號(hào)線控制計(jì)算DCT/IDCT,其輸入、輸出為12位,內(nèi)部數(shù)據(jù)線及內(nèi)部參數(shù)均為16位。

對Tseng-Jan(1999)的群簽名方案提出了一種新的偽造攻擊，任何人利用這種攻擊都能偽造出有效的群簽名。針對該文提出的偽造攻擊和Z.C.Li等人(2000)提出的偽造攻擊，對 Tseng-Jan的群簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種新的安全群簽名方案。新方案不僅能抵抗各種偽造攻擊，而且保留了Tseng-Jan方案的主要優(yōu)點(diǎn)，并且增加了群成員可注銷的特性。

該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。

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(jí)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(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(jí)名字查找方法的假陽性率，并通過實(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(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)方法先對極化信號(hào)DOA進(jìn)行估計(jì)，通過已經(jīng)估計(jì)出來的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)中基于探測參考信號(hào)(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估計(jì)方法。針對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。

不同于MAP(Maximum A Posteriori)算法，SOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)算法的軟輸出不是真正意義上的后驗(yàn)概率，很少有文獻(xiàn)給出SOVA算法的完整數(shù)學(xué)解釋。該文給出了一種完整的SOVA的數(shù)學(xué)表達(dá)形式，并從SOVA的數(shù)學(xué)表達(dá)出發(fā)推導(dǎo)出了兩種等價(jià)于MAP，具有SOVA形式的譯碼方法，一種是Li等人(1995)給出的適用于連續(xù)傳輸?shù)淖罴衍涊敵鏊惴?Optimal Soft output Algorithm, OSA)；后一種是對OSA算法的改進(jìn)，后者可以得到與前者等價(jià)的軟輸出，但是降低了運(yùn)算復(fù)雜度。