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該文分析了He等人(2014)提出的無證書簽名方案和Ming等人(2014)提出的無證書聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動攻擊，He方案存在KGC被動攻擊和KGC主動攻擊。該文描述了KGC對兩個方案的攻擊過程，分析了兩個方案存在KGC攻擊的原因，最后對Ming方案提出了兩類改進。改進方案不僅克服了原方案的安全性問題，同時也保持了原方案聚合簽名長度固定的優(yōu)勢。

隨著網(wǎng)絡(luò)通信量的急劇增長，多徑傳輸應(yīng)用日漸普遍。多徑尋由算法是實現(xiàn)多徑傳輸?shù)幕A(chǔ)。該文結(jié)合路徑相似度目標和啟發(fā)式方法，提出一種新的基于A*算法的多徑尋由算法，稱為MA*算法。該文為該算法設(shè)計了一種新的代價估計函數(shù)，通過理論分析證明了該代價估計函數(shù)的可行性。利用網(wǎng)絡(luò)拓撲生成工具對MA*算法進行了仿真實驗，并與其他多徑尋由算法進行了分析比較。實驗結(jié)果表明，MA*算法能以較低的搜索次數(shù)獲取多條路徑代價和路徑相似度合理的路徑；另外通過合理調(diào)整懲罰參數(shù)，可以取得路徑代價和路徑相似度的平衡。MA*算法以更小的開銷實現(xiàn)了一種更為通用的多徑尋由算法，能夠應(yīng)用在更廣泛的多徑傳輸環(huán)境。

為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對性，該文提出了攻擊方案的快速評估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗證平臺，對攻擊方案進行了驗證。實驗結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時也證實了攻擊方案快速評估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機初始向量進行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達到5000時才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個初始向量，且攻擊效果更為顯著。

為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性，該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先，每個樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個最大同類球。然后根據(jù)各個同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨有性對同類球進行約簡。再根據(jù)約簡后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯誤平方最小化為目標函數(shù)，采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標準數(shù)據(jù)集中的12個10折交叉驗數(shù)據(jù)集的對比分類實驗驗證了該方法的有效性。

OFDM自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)根據(jù)各子載波在頻率選擇性衰落信道中不同的瞬時增益，動態(tài)地分配數(shù)據(jù)比特和發(fā)射功率，可以優(yōu)化系統(tǒng)性能，提高頻譜效率。該文主要研究OFDM系統(tǒng)發(fā)射功率和傳輸比特數(shù)不變時誤碼率最小化的自適應(yīng)(MA)算法。提出一種以注水門限為迭代參數(shù)的MA算法，并引入有記憶步長迭代法，提高算法的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，與過去的算法相比，該算法能以較低的復(fù)雜度獲得更好的性能。

底層物理節(jié)點或鏈路失效將影響虛擬網(wǎng)服務(wù)提供的連續(xù)性，因此如何實現(xiàn)虛擬網(wǎng)的可靠性映射是當(dāng)前研究亟待解決的問題。文章建立了虛擬網(wǎng)映射(VNM)的數(shù)學(xué)模型，量化分析了虛擬網(wǎng)的可靠性，并歸結(jié)出影響虛擬網(wǎng)可靠性的因素。為了克服這些因素，文章分別提出基于拓撲影響度(TID)的虛擬網(wǎng)映射(VNM-TID)算法和基于回溯機制的遷移算法(MA-Back)。仿真結(jié)果表明，VNM-TID MA-Back算法在虛擬網(wǎng)請求接受率、遷移成功率和有效承載率上具有優(yōu)勢，提高了虛擬網(wǎng)的可靠性。

本文分析了一種新型恒流器件的特性和原理,由于采用恒流二極管供流和實現(xiàn)最佳溫度補償獲得了非常穩(wěn)定的輸出電流。器件的動態(tài)阻抗大,電流溫度系數(shù)H10-4/℃,恒定電流IH在5--500mA范圍內(nèi)具有連續(xù)可調(diào)等優(yōu)點。

該文提出了一個基于三階累積量的優(yōu)度準則?；诖藴蕜t,利用最速下降法,得到一種新的基于三階累積的梯度型自適應(yīng)濾波算法,該算法用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)的MA(Moving Average)模型系統(tǒng)辨識的計算機模擬仿真結(jié)果表明:該算法有良好的收斂性能及對時變系統(tǒng)的跟蹤能力。

本文提出了一種加性有色高斯噪聲中因果非最小相位ARMA模型的自適應(yīng)辨識算法。模型輸入假定為非高斯獨立同分布隨機過程。算法只利用了觀測信號的高階統(tǒng)計量。在每次迭代中,先估計AR參數(shù),再估計MA參數(shù),但不用計算殘差序列。在參數(shù)遞推中采用了隨機梯度法。仿真實驗證實了本文算法的有效性。

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。