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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，使得復雜的認證協(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。

為了降低高性能視頻編碼(HEVC)的編碼計算復雜度，根據(jù)視頻時域上高度相關(guān)性的特點，該文提出一種快速高性能視頻編碼(HEVC)幀間預測單元(PU)模式判決算法。分析了時域上相鄰幀兩幀相同位置編碼單元(CU)的PU模式之間的相關(guān)性；同時，針對視頻中可能存在對象運動，還分析了前一幀對應位置CU的周邊CU與當前幀中當前CU間PU模式的相關(guān)性。根據(jù)分析的時域相關(guān)性，跳過當前CU中冗余的PU模式，從而降低編碼復雜度。實驗結(jié)果表明，在編碼效率和峰值信噪比(PSNR)損失很小的情況下，在目前已有的HEVC快速幀間預測算法的基礎(chǔ)上，進一步降低了31.30%的編碼時間。

隨著視頻編碼標準的不斷更新迭代，開放媒體聯(lián)盟(AOM)發(fā)布最新視頻編碼標準開放媒體視頻編碼標準(AV1)。其中，幀內(nèi)編碼技術(shù)采用更加豐富的預測模式來提高預測效率，預測種類從VP9中的10種擴展至61種。為了應對預測種類增加的變化并提高硬件的處理吞吐能力，該文提出基于全流水線結(jié)構(gòu)的AV1粗模式?jīng)Q策硬件架構(gòu)設(shè)計。在算法層面，以4×4塊為最小處理單元，按照Z順序?qū)?4×64編碼樹單元(CTU)中不同尺寸的預測單元(PUs)進行粗模式?jīng)Q策，同時采用基于1:1 PU的代價累加近似方法來完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代價計算，以減少計算復雜度；在硬件層面，設(shè)計兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式?jīng)Q策電路，取代為不同尺寸PU單獨設(shè)計電路的方法，有效減少邏輯資源的閑置。實驗結(jié)果表明，在全幀內(nèi)(AI)配置下，提出的改進算法相較于AV1標準算法平均節(jié)省了45.78%的時間，提高了1.94% BD-Rate。同時，提出的硬件架構(gòu)設(shè)計能夠在1057個時鐘周期內(nèi)完成64×64 CTU的粗模式?jīng)Q策，使用Synopsys公司的Design Compiler 2016工具及UMC 28 nm工藝庫對硬件設(shè)計綜合得到，該設(shè)計能夠在432.7 MHz工作頻率下實時處理8k@50.6fps的視頻。

針對高性能視頻編碼(HEVC)幀內(nèi)預測編碼算法復雜度較高的問題，該文提出一種基于感興趣區(qū)域的高性能視頻編碼幀內(nèi)預測優(yōu)化算法。首先，根據(jù)圖像顯著性劃分當前幀的感興趣區(qū)域(ROI)和非感興趣區(qū)域(NROI)；然后，對ROI基于空域相關(guān)性采用提出的快速編碼單元(CU)劃分算法決定當前編碼單元的最終劃分深度，跳過不必要的CU劃分過程；最后，基于ROI采用提出的預測單元(PU)模式快速選擇算法計算當前PU的能量和方向，根據(jù)能量和方向確定當前PU的預測模式，減少率失真代價的相關(guān)計算，達到降低編碼復雜度和節(jié)省編碼時間的目的。實驗結(jié)果表明，在峰值信噪比(PSNR)損失僅為0.0390 dB的情況下，所提算法可以平均降低47.37%的編碼時間。

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)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

在認知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對檢測頻段突然被主用戶(PU)占用導致次用戶頻譜檢測性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，該算法通過將檢測周期后半部分采樣點的瞬時采樣值累加到檢測周期前半部分采樣點的瞬時采樣值上，在不延長檢測時間的基礎(chǔ)上，提高了整個檢測周期的判決統(tǒng)計值，從而提高了系統(tǒng)檢測性能。并且從理論上詳細分析了該算法的檢測概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法和傳統(tǒng)能量檢測算法，并且保證了不錯的用戶數(shù)據(jù)吞吐量。

無人機(UAV)的便攜性和高機動性使其與認知無線電(CR)結(jié)合的應用場景更加實用。在構(gòu)建的無人機認知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)模型中，該文提出UAV單弧度吞吐量優(yōu)化方案，在確保檢測概率的前提下優(yōu)化感知弧度最大化UAV平均吞吐量?？紤]在信道條件不理想情況下進一步改善感知性能，提出基于協(xié)作頻譜感知(CSS)的多弧度吞吐量優(yōu)化方案，利用交替迭代優(yōu)化(AIO)算法對感知弧度和弧度數(shù)量進行聯(lián)合優(yōu)化以最大化吞吐量。仿真結(jié)果表明，該文提出的多弧度協(xié)作頻譜感知方案在信道衰落嚴重時，對于主用戶(PU)服務(wù)質(zhì)量(QoS)和UAV吞吐量有明顯提升。

針對認知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題，該文采用隨機矩陣理論(Random Matrix Theory, RMT)對多認知用戶(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。