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2020, 42(3): 720-728.
doi: 10.11999/JEIT190230
刊出日期：2020-03-19
SIMON系列算法自提出以來(lái)便受到了廣泛關(guān)注。積分分析方面，Wang，F(xiàn)u和Chu等人給出了SIMON32和SIMON48算法的積分分析，該文在已有的分析結(jié)果上，進(jìn)一步考慮了更長(zhǎng)分組的SIMON64算法的積分分析?；?em>Xiang等人找到的18輪積分區(qū)分器，該文先利用中間相遇技術(shù)和部分和技術(shù)給出了25輪SIMON64/128算法的積分分析，接著利用等價(jià)密鑰技術(shù)進(jìn)一步降低了攻擊過(guò)程中需要猜測(cè)的密鑰量，并給出了26輪SIMON64/128算法的積分分析。通過(guò)進(jìn)一步的分析，該文發(fā)現(xiàn)高版本的SIMON算法具有更好抵抗積分分析的能力。
2014, 36(7): 1693-1698.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01057
刊出日期：2014-07-19
該文提出一種基于陣列天線(xiàn)和協(xié)方差矩陣的頻譜感知算法，該算法能夠在噪聲不確定性的條件下進(jìn)行盲頻譜感知。該算法在協(xié)方差矩陣的基礎(chǔ)上，構(gòu)建新的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，推導(dǎo)判決門(mén)限，對(duì)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與判決門(mén)限進(jìn)行比較進(jìn)而做出最終判決；在主用戶(hù)信號(hào)到達(dá)方向與認(rèn)知用戶(hù)接收天線(xiàn)法線(xiàn)方向不一致的情況下，為使認(rèn)知用戶(hù)能完全接收主用戶(hù)信號(hào)，利用了陣列天線(xiàn)技術(shù)。仿真結(jié)果表明，與Zeng等人(2009)提出的絕對(duì)值協(xié)方差矩陣頻譜感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比，該算法判決門(mén)限的計(jì)算方法更加準(zhǔn)確；在相同條件下，該算法的檢測(cè)概率高于CAVSS。
