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Whitenoise是由BSB Utilities公司提出的一個(gè)序列密碼算法。Wu在2003年8月巧妙地給出了破譯Whitenoise算法的一個(gè)解方程組方法。該文對Wu的破譯算法進(jìn)行了深入分析, 證明了Wu方法的兩個(gè)基本假設(shè)是錯(cuò)誤的, 因而Wu的方法不可能求出正確密鑰。此外, 該文還對Wu的破譯方法進(jìn)行了改進(jìn), 給出了求解Whitenoise密碼的秘密整數(shù)和秘密素?cái)?shù)的方法, 并給出了對Whitenoise密碼的一個(gè)預(yù)測攻擊方法, 利用該方法可由其前80445個(gè)亂數(shù)求出其任一時(shí)刻的亂數(shù)。此外, 該文還給出了求出其全部秘密要素的一個(gè)思路。

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。

本文發(fā)展了T.T.Wu教授(1985)提出的電磁導(dǎo)彈理論,總結(jié)出能產(chǎn)生電磁導(dǎo)彈效應(yīng)的激勵(lì)信號頻譜漸近條件,提出了幾種可能的電磁導(dǎo)彈系統(tǒng)。

該文對可轉(zhuǎn)變認(rèn)證加密進(jìn)行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的問題，分別給出了這兩個(gè)方案的改進(jìn)方案，很好地解決了認(rèn)證加密方案的公開驗(yàn)證問題。

Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了長度為2m的分離基2/4哈脫萊變換算法。本文將分離基算法推廣到長度為pm的哈脫萊變換,并證明基p2算法實(shí)乘次數(shù)比基p算法少,而基p/p2算法實(shí)乘次數(shù)比前兩者都少。作為例子,給出了長度為N=3m的基3/9哈脫萊變換快速算法和流圖。

針對粒子濾波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和貧化問題，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信息，采用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)來產(chǎn)生重要性分布，對重要性分布產(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。

實(shí)際條件下，在對基于衰減指數(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。針對這種情況，該文利用M估計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)對長拖尾雜波下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。

在準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的構(gòu)造中，校驗(yàn)矩陣擁有盡可能好的girth分布對于改善碼的性能有著重要的意義。該文提出了構(gòu)造準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的GirthOpt-DE算法，優(yōu)化設(shè)計(jì)以獲得具有好girth分布的移位參數(shù)矩陣為目標(biāo)。仿真結(jié)果表明，該文方法得到的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼在BER性能和最小距離上均要優(yōu)于固定生成函數(shù)的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼，Arrary碼和Tanner碼，并且使用上更為靈活，可以指定碼長，碼率及盡可能好的girth分布。