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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€標準數(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。

通過對Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對這兩種環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案在最強的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行分析，指出了這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案存在可轉(zhuǎn)換性攻擊或不可否認性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實際簽名者或冒充別的成員進行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉(zhuǎn)換環(huán)簽名的安全性要求。

為了降低高性能視頻編碼(HEVC)的編碼計算復(fù)雜度，根據(jù)視頻時域上高度相關(guān)性的特點，該文提出一種快速高性能視頻編碼(HEVC)幀間預(yù)測單元(PU)模式判決算法。分析了時域上相鄰幀兩幀相同位置編碼單元(CU)的PU模式之間的相關(guān)性；同時，針對視頻中可能存在對象運動，還分析了前一幀對應(yīng)位置CU的周邊CU與當前幀中當前CU間PU模式的相關(guān)性。根據(jù)分析的時域相關(guān)性，跳過當前CU中冗余的PU模式，從而降低編碼復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明，在編碼效率和峰值信噪比(PSNR)損失很小的情況下，在目前已有的HEVC快速幀間預(yù)測算法的基礎(chǔ)上，進一步降低了31.30%的編碼時間。

隨著視頻編碼標準的不斷更新迭代，開放媒體聯(lián)盟(AOM)發(fā)布最新視頻編碼標準開放媒體視頻編碼標準(AV1)。其中，幀內(nèi)編碼技術(shù)采用更加豐富的預(yù)測模式來提高預(yù)測效率，預(yù)測種類從VP9中的10種擴展至61種。為了應(yīng)對預(yù)測種類增加的變化并提高硬件的處理吞吐能力，該文提出基于全流水線結(jié)構(gòu)的AV1粗模式?jīng)Q策硬件架構(gòu)設(shè)計。在算法層面，以4×4塊為最小處理單元，按照Z順序?qū)?4×64編碼樹單元(CTU)中不同尺寸的預(yù)測單元(PUs)進行粗模式?jīng)Q策，同時采用基于1:1 PU的代價累加近似方法來完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代價計算，以減少計算復(fù)雜度；在硬件層面，設(shè)計兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式?jīng)Q策電路，取代為不同尺寸PU單獨設(shè)計電路的方法，有效減少邏輯資源的閑置。實驗結(jié)果表明，在全幀內(nèi)(AI)配置下，提出的改進算法相較于AV1標準算法平均節(jié)省了45.78%的時間，提高了1.94% BD-Rate。同時，提出的硬件架構(gòu)設(shè)計能夠在1057個時鐘周期內(nèi)完成64×64 CTU的粗模式?jīng)Q策，使用Synopsys公司的Design Compiler 2016工具及UMC 28 nm工藝庫對硬件設(shè)計綜合得到，該設(shè)計能夠在432.7 MHz工作頻率下實時處理8k@50.6fps的視頻。

針對高性能視頻編碼(HEVC)幀內(nèi)預(yù)測編碼算法復(fù)雜度較高的問題，該文提出一種基于感興趣區(qū)域的高性能視頻編碼幀內(nèi)預(yù)測優(yōu)化算法。首先，根據(jù)圖像顯著性劃分當前幀的感興趣區(qū)域(ROI)和非感興趣區(qū)域(NROI)；然后，對ROI基于空域相關(guān)性采用提出的快速編碼單元(CU)劃分算法決定當前編碼單元的最終劃分深度，跳過不必要的CU劃分過程；最后，基于ROI采用提出的預(yù)測單元(PU)模式快速選擇算法計算當前PU的能量和方向，根據(jù)能量和方向確定當前PU的預(yù)測模式，減少率失真代價的相關(guān)計算，達到降低編碼復(fù)雜度和節(jié)省編碼時間的目的。實驗結(jié)果表明，在峰值信噪比(PSNR)損失僅為0.0390 dB的情況下，所提算法可以平均降低47.37%的編碼時間。

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。

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(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跟蹤方法。該方法使雷達采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對雷達生成的模糊量測進行多假設(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-量測數(shù)據(jù)關(guān)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(jié)果進行航跡-估計值關(guān)聯(lián)，給出多目標航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時給出目標個數(shù)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。

在認知無線電(CR)網(wǎng)絡(luò)中，針對檢測頻段突然被主用戶(PU)占用導(dǎo)致次用戶頻譜檢測性能較差的情況。該文提出一種基于反饋疊加原理的改進循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，該算法通過將檢測周期后半部分采樣點的瞬時采樣值累加到檢測周期前半部分采樣點的瞬時采樣值上，在不延長檢測時間的基礎(chǔ)上，提高了整個檢測周期的判決統(tǒng)計值，從而提高了系統(tǒng)檢測性能。并且從理論上詳細分析了該算法的檢測概率，虛警概率與吞吐量。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法和傳統(tǒng)能量檢測算法，并且保證了不錯的用戶數(shù)據(jù)吞吐量。