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該文針對多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)，基于最大化信號與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio，SJNR)預編碼，提出了實用的自適應資源分配方法。根據各用戶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，使各子載波被多個用戶最優(yōu)復用，實現(xiàn)多用戶分集，以達到最大化系統(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)。分析和仿真結果表明，IA和DA在大大降低算法復雜度的同時使性能很好地接近最優(yōu)算法，QDA能在滿足不同用戶QoS要求的同時最大化系統(tǒng)吞吐量。

為了提高輕型卷積神經網絡(CNN)在遙感圖像(RSI)場景分類任務中的精度，該文設計一個雙注意力(DA)與空間結構(SS)相融合的雙知識蒸餾(DKD)模型。首先，構造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設計的輕型CNN，分別作為教師與學生網絡；然后，構造DA蒸餾損失函數，將教師網絡中的DA知識遷移到學生網絡之中，從而增強其對RSI的局部特征提取能力；最后，構造SS蒸餾損失函數，將教師網絡中的語義提取能力以空間結構的形式遷移到學生網絡，以增強其對RSI的高層語義表示能力。基于兩個標準數據集AID和NWPU-45的對比實驗結果表明，在訓練比例為20%的情況下，經知識蒸餾之后的學生網絡性能分別提高了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。

針對半誠信的數據收集者對包含敏感屬性(SA)數據收集和使用過程中可能造成隱私泄露問題，該文在傳統(tǒng)模型中增加實時的數據領導者，并基于改進模型提出一個隱私保護的數據收集協(xié)議，確保無可信第三方假設前提下，數據收集者最大化數據效用只能建立在K匿名處理過的數據基礎上。數據擁有者分布協(xié)作的方式參與協(xié)議流程，實現(xiàn)了準標識(QI)匿名化后SA的傳輸，降低了數據收集者通過QI關聯(lián)準確SA值的概率，減弱內部標識揭露造成隱私泄露風險；通過樹形編碼結構將SA的編碼值分為隨機錨點和補償距離兩份份額，由K匿名形成的等價類成員選舉獲取兩個數據領導者，分別對兩份份額進行聚集和轉發(fā)，解除唯一性的網絡標識和SA值的關聯(lián)，有效防止外部標識揭露造成的隱私泄露；建立符合該協(xié)議特性的形式化規(guī)則并對協(xié)議進行安全分析，證明了協(xié)議滿足隱私保護需求。

該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機的數字部分，介紹了其結構、算法原理及其具體實現(xiàn)。重點介紹了發(fā)信機數字信號處理部分在FPGA的實現(xiàn)，主要包括信息數據流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數字上變頻等。在設計上采用了基于多相濾波結構和分布式算法(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。

如何將密鑰信息分配給n個被授權的單位(記為：S1, S2, , Sn), 每一個被授權單位Si(#em/em#=1, 2, , n)有qi個被授權人, 使得每一個被授權人所得到的密鑰信息與該授權人所在的單位的任何其他被授權人所得到的密鑰信息是一致的, 而任意K個被授權人所得到的密鑰信息, 若至少包含每一個被授權單位中的至少一個被授權人的密鑰信息時, 能夠恢復完整的密鑰信息, 其他情形時, 無法完全恢復密鑰信息, 這種需要經常會遇到. 本文利用代數半群理論, 紿出了一種能實現(xiàn)這種密鑰分享的方案.

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達的多目標跟蹤問題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設密度濾波(PHDF)和數據關聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標跟蹤方法。該方法使雷達采用一組脈沖重復頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對雷達生成的模糊量測進行多假設，得到擴展量測集；然后，利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標-量測數據關聯(lián)的突出優(yōu)點，對擴展量測集進行濾波，得到粗略的目標狀態(tài)估計；最后，對PHDF的濾波結果進行航跡-估計值關聯(lián)，給出多目標航跡信息。仿真結果表明，該算法可以同時給出目標個數和各目標狀態(tài)估計，實現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對多目標的有效跟蹤。

量子成像(QI)具有抗偵察、抗干擾和高分辨力等特性，是量子光學領域重要的研究方向。為了解決實際量子成像過程中因環(huán)境光引起符合計數值異常所導致成像質量下降的問題，該文提出一種基于符合計數濾波優(yōu)化的光量子成像方法。首先，對原始的符合計數值進行3層離散小波變換(DWT)得到相應的小波系數；然后，對小波系數中的高頻成分進行高斯濾波去噪，并通過小波逆變換得到去噪后的符合計數值；最后，基于該符合計數值，利用線性映射方法實現(xiàn)對目標的量子成像。該文通過仿真分析了圖像像素數、單像素曝光時間和符合門寬值對成像結果的影響，并搭建了實際的量子成像光路來驗證仿真結果的有效性。

裝載各種有效荷載的無人機(UAV)能夠實現(xiàn)傳感、通信和計算等多任務，因而常被部署到數據采集(DA)和輔助計算等領域。但是到目前為止，絕大多數研究僅專注于單一功能的無人機輔助的通信網絡資源分配與軌跡優(yōu)化，對于面向多任務的資源分配和軌跡優(yōu)化問題還未解決。為此，該文提出一種綜合考慮無人機數據采集、數據廣播以及計算任務卸載的無人機輔助的通信網絡資源優(yōu)化的分配策略，旨在通過聯(lián)合優(yōu)化傳輸占空比、用戶發(fā)射功率與無人機軌跡，在滿足目標位置采集數據實時廣播的前提下，最大化用戶卸載量。為了解決多變量耦合優(yōu)化問題，提出了基于塊坐標下降(BCD)和連續(xù)凸逼近(SCA)的高效迭代優(yōu)化算法，將耦合優(yōu)化問題分解為3個子問題進行迭代優(yōu)化。最后，大量仿真結果表明，該算法在公平性和總卸載計算量方面都優(yōu)于其他測試方案。