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本文給出一種de Bruijn序列的升元算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因而減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文定義并研究了n級(jí)De Bruijn序列的k次齊次復(fù)雜度Ck(s),給出了Ck(s)的一個(gè)上界。k=1及k=2時(shí),Ck(s)分別為人們所熟知的線性復(fù)雜度及二次齊次復(fù)雜度。

De Bruijn序列是一類最重要的非線性移位寄存器序列。本文通過(guò)并置所有循環(huán)圈的周期約化,提出了一個(gè)新的生成k元de Bruijn序列的算法。該算法每步運(yùn)算可生成一列元素而不是一個(gè)元素,因此減少了運(yùn)算次數(shù),加快了生成速度。

P.H.Pathak,Wang Nan等人在研究典型問(wèn)題幾何繞射理論之后,于1981年發(fā)表了任意導(dǎo)電凸曲面振子天線高頻電磁輻射一致性幾何繞射理論近似解。本文應(yīng)用并矢格林函數(shù)方法,通過(guò)典型曲面高頻電磁輻射一致性近似解的研究和推廣,導(dǎo)出了理想導(dǎo)電凸曲面上電、磁振子電磁輻射場(chǎng)在高頻近似下一致性幾何繞射理論近似解。與P.H.Pathak,Wang Nan等人的結(jié)果相比,主項(xiàng)并矢轉(zhuǎn)移函數(shù)除個(gè)別系數(shù)外完全相同,高階并矢轉(zhuǎn)移函數(shù)在幾何光學(xué)區(qū)略有差異。

針對(duì)粒子濾波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和貧化問(wèn)題，該文提出一種基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先，為了充分利用最新的觀測(cè)信息，采用無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)來(lái)產(chǎn)生重要性分布，對(duì)重要性分布產(chǎn)生的采樣粒子不再做傳統(tǒng)重采樣操作，而是直接把采樣粒子當(dāng)作DE中的種群樣本，粒子權(quán)重作為樣本的適應(yīng)函數(shù)，對(duì)粒子做差分變異、交叉、選擇等迭代優(yōu)化，最后得到最優(yōu)的粒子點(diǎn)集。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效緩解了傳統(tǒng)PF算法中的粒子退化和貧化，提高了粒子的利用率，具有較好的估計(jì)精度。

群簽名允許群成員以匿名的方式代表整個(gè)群體對(duì)消息進(jìn)行簽名。而且,一旦發(fā)生爭(zhēng)議,群管理員可以識(shí)別出簽名者。該文對(duì)Posescu(2000)群簽名方案和Wang-Fu(2003)群簽名方案進(jìn)行了安全性分析,分別給出一種通用偽造攻擊方法,使得任何人可以對(duì)任意消息產(chǎn)生有效群簽名,而群權(quán)威無(wú)法追蹤到簽名偽造者。因此這兩個(gè)方案都是不安全的。

該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對(duì)其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對(duì)這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。

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。

實(shí)際條件下，在對(duì)基于衰減指數(shù)(DE)和模型的雷達(dá)目標(biāo)散射中心參數(shù)估計(jì)和特征提取時(shí)，其噪聲背景往往是非高斯的，分布密度函數(shù)表現(xiàn)出長(zhǎng)拖尾性質(zhì)。利用基于高斯假設(shè)條件下的估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，往往不能得到較好的結(jié)果。針對(duì)這種情況，該文利用M估計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)拖尾雜波下DE模型參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)。首先分析了基于PRONY模型的M估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法存在的不足，其次提出了兩種較為有效的DE模型散射中心參數(shù)M估計(jì)的實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了分析和比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在一類長(zhǎng)拖尾K分布雜波條件下，與ESPRIT方法以及擴(kuò)展PRONY估計(jì)方法相比，該文所提的兩種方法均能得到較好的估計(jì)結(jié)果。

Wang Xiaoyun等(2005)給出了MD5能產(chǎn)生碰撞的一個(gè)充分條件集，并首次成功對(duì)MD5進(jìn)行了碰撞攻擊。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分條件集中有16個(gè)條件是冗余的，并給出了其中14個(gè)條件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等給出的充分條件集并非總能產(chǎn)生碰撞，并增加新的條件使之總能產(chǎn)生碰撞，同時(shí)提出了一個(gè)新的碰撞攻擊算法。本文證明了Yuto Nakano等給出的16個(gè)冗余條件中有兩個(gè)并不冗余，且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新條件中有兩個(gè)是冗余的，指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻擊算法在消息修改時(shí)忽視了被修改條件之間的制約性，因而未必總能產(chǎn)生碰撞，本文對(duì)此進(jìn)行了修正，給出新的充分條件集，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該充分條件集總能產(chǎn)生碰撞。