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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(gè)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(shí)驗(yàn)。良好的仿真結(jié)果驗(yàn)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(diǎn)，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(yàn)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(gè)用戶-1個(gè)商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個(gè)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(yàn)證性。

該文推廣了Liu Fang等人(2010)給出的周期為pn, p為奇素?cái)?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(jī)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(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。

基于干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric SAR, InSAR)技術(shù)生成高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，需要進(jìn)行干涉定標(biāo)。繁重的地面控制點(diǎn)(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測(cè)繪的自動(dòng)化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動(dòng)提取的連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實(shí)現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時(shí)重建方法。通過(guò)改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文方法的有效性。

該文對(duì)一種直線終端金屬線狀結(jié)構(gòu)的天線相關(guān)特性進(jìn)行了分析，對(duì)天線在自由空間的輻射特性、輻射有效區(qū)以及電壓駐波比(VSWR)用時(shí)域有限差分方法(FDTD)進(jìn)行了分析，同時(shí)進(jìn)行實(shí)際測(cè)試；研究了終端阻抗、介質(zhì)介電常數(shù)、天線張角和距地面高度的變化對(duì)天線特性的影響，對(duì)在不同調(diào)制頻率下的近場(chǎng)分布特性進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測(cè)試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對(duì)測(cè)試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強(qiáng)。

該文針對(duì)干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測(cè)方法。其核心思想是：為每個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)建特征描述符，針對(duì)特征描述符的相異性度量距離按一定的相似性分布構(gòu)建相似性分布矩陣，再由相似性分布矩陣的SVD建立匹配矩陣，并結(jié)合匹配矩陣次大值和最大值比值實(shí)現(xiàn)TPs檢測(cè)。該算法具有快速、簡(jiǎn)單、操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。對(duì)不同地貌的SAR影像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

對(duì)于重疊區(qū)域較小的相鄰兩條帶SAR圖像，嚴(yán)重幾何畸變使得難以直接提取同名點(diǎn)(Tie Points, TPs)。該文基于InSAR圖像成像信息和相干信息提出一種新的同名點(diǎn)提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對(duì)原始圖像進(jìn)行仿射變換，然后利用光學(xué)影像特征匹配的方法獲得同名點(diǎn)，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對(duì)同名點(diǎn)進(jìn)行篩選。通過(guò)對(duì)實(shí)際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動(dòng)提取同名點(diǎn)，而且提取的同名點(diǎn)滿足高精度的干涉測(cè)圖要求。同時(shí)使得一幅高精度正射圖像由5個(gè)條帶減少到3個(gè)條帶拼接，大大降低了測(cè)圖作業(yè)量和測(cè)圖成本。