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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。

本文在L.F.Wei(1984)的工作基礎(chǔ)上,定義了格狀碼格狀圖的一般結(jié)構(gòu),討論了二維QAM星座的旋轉(zhuǎn)不變格狀碼的性質(zhì),給出了其全部不等價(jià)信號(hào)安排,從而可以方便地設(shè)計(jì)旋轉(zhuǎn)不變格狀碼。

該文針對(duì)多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)，基于最大化信號(hào)與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio，SJNR)預(yù)編碼，提出了實(shí)用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)各用戶SJNR值，提出采用遞增(Incremental Algorithm，IA)和遞減(Decremental Algorithm，DA)兩種方法為各子載波選擇用戶集合，使各子載波被多個(gè)用戶最優(yōu)復(fù)用，實(shí)現(xiàn)多用戶分集，以達(dá)到最大化系統(tǒng)吞吐量的目的。此外，基于DA思想，給出了考慮不同用戶QoS要求下分配子載波的方法(QoS Decremental Algorithm，QDA)。分析和仿真結(jié)果表明，IA和DA在大大降低算法復(fù)雜度的同時(shí)使性能很好地接近最優(yōu)算法，QDA能在滿足不同用戶QoS要求的同時(shí)最大化系統(tǒng)吞吐量。

為了提高輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場(chǎng)景分類任務(wù)中的精度，該文設(shè)計(jì)一個(gè)雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識(shí)蒸餾(DKD)模型。首先，構(gòu)造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設(shè)計(jì)的輕型CNN，分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；然后，構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識(shí)遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中，從而增強(qiáng)其對(duì)RSI的局部特征提取能力；最后，構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)其對(duì)RSI的高層語(yǔ)義表示能力。基于兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在訓(xùn)練比例為20%的情況下，經(jīng)知識(shí)蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)性能分別提高了7.69%和7.39%，且在參量更少的情況下性能也優(yōu)于其他方法。

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。

該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機(jī)的數(shù)字部分，介紹了其結(jié)構(gòu)、算法原理及其具體實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)介紹了發(fā)信機(jī)數(shù)字信號(hào)處理部分在FPGA的實(shí)現(xiàn)，主要包括信息數(shù)據(jù)流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數(shù)字上變頻等。在設(shè)計(jì)上采用了基于多相濾波結(jié)構(gòu)和分布式算法(DA)的成型濾波器以及高效CIC插值濾波器，節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源，提高了系統(tǒng)的性能。

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達(dá)采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對(duì)雷達(dá)生成的模糊量測(cè)進(jìn)行多假設(shè)，得到擴(kuò)展量測(cè)集；然后，利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標(biāo)-量測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點(diǎn)，對(duì)擴(kuò)展量測(cè)集進(jìn)行濾波，得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)；最后，對(duì)PHDF的濾波結(jié)果進(jìn)行航跡-估計(jì)值關(guān)聯(lián)，給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時(shí)給出目標(biāo)個(gè)數(shù)和各目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對(duì)多目標(biāo)的有效跟蹤。

裝載各種有效荷載的無(wú)人機(jī)(UAV)能夠?qū)崿F(xiàn)傳感、通信和計(jì)算等多任務(wù)，因而常被部署到數(shù)據(jù)采集(DA)和輔助計(jì)算等領(lǐng)域。但是到目前為止，絕大多數(shù)研究?jī)H專注于單一功能的無(wú)人機(jī)輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源分配與軌跡優(yōu)化，對(duì)于面向多任務(wù)的資源分配和軌跡優(yōu)化問(wèn)題還未解決。為此，該文提出一種綜合考慮無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)廣播以及計(jì)算任務(wù)卸載的無(wú)人機(jī)輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的分配策略，旨在通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化傳輸占空比、用戶發(fā)射功率與無(wú)人機(jī)軌跡，在滿足目標(biāo)位置采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)廣播的前提下，最大化用戶卸載量。為了解決多變量耦合優(yōu)化問(wèn)題，提出了基于塊坐標(biāo)下降(BCD)和連續(xù)凸逼近(SCA)的高效迭代優(yōu)化算法，將耦合優(yōu)化問(wèn)題分解為3個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行迭代優(yōu)化。最后，大量仿真結(jié)果表明，該算法在公平性和總卸載計(jì)算量方面都優(yōu)于其他測(cè)試方案。