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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(yù)編碼，提出了實用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)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(fù)用，實現(xiàn)多用戶分集，以達(dá)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(jié)果表明，IA和DA在大大降低算法復(fù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場景分類任務(wù)中的精度，該文設(shè)計一個雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識蒸餾(DKD)模型。首先，構(gòu)造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設(shè)計的輕型CNN，分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；然后，構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中，從而增強其對RSI的局部特征提取能力；最后，構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的語義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，以增強其對RSI的高層語義表示能力?；趦蓚€標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對比實驗結(jié)果表明，在訓(xùn)練比例為20%的情況下，經(jīng)知識蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)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。

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

基于視覺采樣原理，該文提出了一般化的視覺采樣聚類方法VSC。該方法將視覺原理與著名的Weber定律結(jié)合起來，其特點是：對聚類初始條件不敏感；Weber定律提供了新的聚類有效性標(biāo)準(zhǔn)，并且該方法所得到的合理的聚類數(shù)可以依據(jù)Weber定律而得到。大量的實驗結(jié)果表明了算法VSC的有效性。文中討論了算法VSC與由Yang Miin-Shen等人(2004)新近提出的基于相似度量的聚類算法SCA之間的內(nèi)在聯(lián)系，得出了這兩個算法具有一定的同解性質(zhì)，從而揭示了該文所提方法VSC能夠有效地克服算法SCA中參數(shù) 不易確定的困難。

為克服多重代理簽名方案中無法確認(rèn)誰是真正簽名者的弱點，Sun于1999年提出了不可否認(rèn)的代理簽名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全，并對Sun的方案進(jìn)行了改進(jìn)，2004年 Tzeng, Tan, Yang各自對Hwang等人的方案進(jìn)行了安全性分析，指出Hwang方案容易受到內(nèi)部偽造攻擊。該文通過讓原始簽名組與代理簽名組互動來實現(xiàn)秘密共享和密鑰分配的方法，設(shè)計了一種新的安全的多重代理、多重簽名方案，它能夠滿足不可否認(rèn)性和不可偽造性的要求。

Gu-Zhang-Yang(2005)提出了一個不需要可信第三方參與的匿名代理簽名方案，由于該方案的簽名驗證數(shù)據(jù)中沒有回避孤懸因子這一現(xiàn)象，因此并不滿足強不可偽造性，原始簽名人可以偽造一個有效的代理簽名通過驗證，并成功地在代理簽名者身份揭示階段向公眾證明該偽造的代理簽名是由合法的代理簽名者產(chǎn)生的。本文在分析該方案安全性的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的匿名代理簽名方案，克服了原方案的不足。

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤問題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達(dá)采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對雷達(dá)生成的模糊量測進(jìn)行多假設(shè)，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(biāo)-量測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點，對擴展量測集進(jìn)行濾波，得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計；最后，對PHDF的濾波結(jié)果進(jìn)行航跡-估計值關(guān)聯(lián)，給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時給出目標(biāo)個數(shù)和各目標(biāo)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(biāo)的有效跟蹤。

裝載各種有效荷載的無人機(UAV)能夠?qū)崿F(xiàn)傳感、通信和計算等多任務(wù)，因而常被部署到數(shù)據(jù)采集(DA)和輔助計算等領(lǐng)域。但是到目前為止，絕大多數(shù)研究僅專注于單一功能的無人機輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源分配與軌跡優(yōu)化，對于面向多任務(wù)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(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)廣播以及計算任務(wù)卸載的無人機輔助的通信網(wǎng)絡(luò)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(biāo)位置采集數(shù)據(jù)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(biāo)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(jìn)行迭代優(yōu)化。最后，大量仿真結(jié)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。