一类可控序列的构造和分析

本文通过利用ＧＦ（２＾ｍ）（ｍ≥２）上Ｌ级ｍ序列来控制其上的Ｌ级ｍ序列的方法，构造出了一类具有较高线性复杂度的周期序列，这类序列的线性复杂度的下界为Ｌ（Ｌ＋１）＾ｍ－Ｌ＾ｍ）。     

仿真测试系统中GF（q）上周期为p的二元广义分圆序列的线性复杂度

本文给出了GF（q）上周期为p的二元广义分圆序列的线性复杂度及极小多项式，其中q=rm，且r为奇素数。结果表明该序列在GF（q）上有高的线性复杂度。     

缩扩生成器的构造与分析

论文将自扩生成器与缩减生成器组合构成了一种新型的伪随机序列生成器——缩扩生成器，它由两个三元的线性反馈移位寄存器（LFSR）构成。文中讨论了某种特殊情形下得到的缩扩序列的周期、符号分布、特征多项式等密码学性质。     

基于RSA模数的一类新型广义割圆序列的迹表示

针对最近研究的周期为pq（两个不同的大素数的乘积）的一类广义割圆序列，通过计算该序列的离散傅里叶变换系数，从而确定了该序列的Mattson-Solomon多项式，并由此得到了序列的迹表示形式.     

星Sn的道路多项式

道路多英式Ｐｋ（λ）是上、下对角线元素的１，其它元素为０的ｋ阶方 牺牲殉项式：记Ｐｏ（λ）＝１。连通图的邻接矩阵是不可约的（０，１）－对称矩耻，称这为矩 ２多项式为其道路多项式。这类道路多项式的计算有重要的组合意义。图Ｇ的邻接矩阵防作Ａ（Ｇ），若对任何ｎ，Ｐｎ（Ａ（Ｇ））≥０，则称Ｇ是道路正图，本文给出了对任何ｋ≥０，星Ｓｎ的邻接矩阵Ａ（Ｓｎ），的表达工。星Ｓｎ，是道路正图。     

计算几类周期序列的最小周期

在流密码中,周期序列的周期是一个重要指标。在周期序列的线性复杂度相同的情况下,序列的最小周期越大越好。我们证明,如果由一个非退化组合函数Fn所组合的n个周期序列的”个最小周期两两互素,则由Fn所产生的输出序列的最小周期达到最大值。笔者推出的另一个好的主要的结果是,如果由一个非退化组合函数Fn所组合的n个GF（2）上最大长度线性反馈移位寄存器的长度是不同的且大于2,则由Fn所产生的输出序列的最小周期也达到最大值。最后我们给山一个后例,它表明第二个结果对非二元域不成立。     

GMW序列和WG序列及WG序列间的互相关特性

对于奇数n,研究了Gordon-Mills-Welch（GMW）序列与Welch-Gong（WG）序列（及其某一采样序列）间的互相关函数以及WG序列间的互相关函数。研究表明：GMW序列与WG序列（及其某一采样序列）间的互相关函数以及WG序列间的互相关函数最终均与m-序列与其采样序列间的互相关函数相关;并且在一定条件下,WG序列间的互相关函数可为3-值或5-值的。另外,给出了GMW序列与WG序列间互相关函数的最大峰值。     

抽样序列的构造与分析

文章构造了一类新的抽样序列,给出了该序列的特征多项式、周期,并给出了de Bruijn序列控制下抽样序列的线性复杂度下界和1重量复杂度下界,分析了其在一个周期段内,该序列的0和1出现次数的相对差很小的、良好的伪随机性质。     

由GF(q~m)中的周期序列构造GF(q)中的m-序列

本文给出了GF(q~m)上周期序列的分量序列产生GF(q)上m-序列的一个充要条件,并指出了产生GF(q)上m-序列的GF(q~m)周期序列的分类。我们还给出了由GF(q~m)中m-序列产生GF(q)中m-序列的一个判别法。     

环Z(2~e)上m序列特征多项式的拟周期、本原性的判别与计算

本文给出环Z( 2 e) 上极大长线性递归序列 (m序列 )的特征多项式的拟周期与本原性的判决与计算方法。     

有限域上多项式f（x^t）的不可约因式的周期

本文给出了由有限域Ｆｑ上不可约多项式ｆ（ｘ）的周期和次数确定多项式ｆ（ｘ＾ｔ）的不可约因式的周期和次数的方法，这里ｔ是与ｑ互素的正整数。     

Fq上一类周期为2p2的四元广义分圆序列的线性复杂度

该文基于广义分圆理论,通过计算Fq(q=rm)上的序列生成多项式的零点个数,确定了一类周期为2p2的四元广义分圆序列的极小多项式和线性复杂度.结果表明,该序列的线性复杂度大于其周期的1/2,能够有效地抵抗Berlekamp-Massey(B-M)算法的攻击,是密码学意义上一类良好的周期伪随机序列.     

一类可控序列的构造和分析

本文通过利用GF(2m)(m2)上L级m序列来控制其上的L级m序列的方法,构造出了一类具有较高线性复杂度的周期序列。这类序列的线性复杂度的下界为L((L+1)mLm)。     

GF（3）上若干类广义自缩序列的伪随机性

在GF（3）上讨论了所构造的四类广义自缩序列的伪随机性,这四类广义自缩序列具有很多优良的性质,同时也证明了这四类广义自缩序列的最小周期都达到最大值：2×3n-1;0-游程,1-游程,2-游程分布非常均衡,这一点是其他GF（3）上广义自缩序列所不具有的优点;研究表明：此四类新序列不但保持了GF（2）上第四类广义自缩序列良好的伪随机性,并与GF（3）上其它广义自缩序列的性质相比具有更好的密码学特性。     

基于时空混沌的CPSK多用户扩频通信

传统的混沌扩频（CDSS）是利用混沌序列量化、编码后产生的0、1序列作为扩频码,来实现频谱展宽。另外,由于混沌序列本身的宽频特性,一些传统的混沌数字调制技术也可被用于扩频通信系统的设计。在单向耦合映像格子（OCML）时空混沌模型同步的基础上,直接利用混沌相位键控（CPSK）调制技术构建了一个多用户扩频通信系统。该模型为每个用户分配一个OCML时空混沌模型,为了更好地利用时空混沌系统的时间与空间混沌特性,其采用＂跳格序列＂作为扩频调制序列对用户信息进行调制。通过与传统混沌直接序列扩频（CDSS）系统的仿真比较发现,所设计的CPSK调制多用户扩频通信系统拥有比后者更好的误码性能及安全性能。     

一种基于m-序列的逆矩阵置换生产方法

在序列密码中,输出序列的线性复杂度是一种非常重要的特征性质,因为已知的Berlekamp-massey算法对滚动密钥生成器是一种有效而且威胁极大的攻击手段,所以在设计滚动密钥序列生成器时必须能产生具有极大线性复杂度的密钥序列,虽然这只是个必要非充分的条件。利用m-序列的良好特性与代数上的逆矩阵理论提出了一种用本原多项式生成的线性反馈移位寄存器序列置换生成的具有良好性质的伪随机序列。新生成的二元序列不但保持了m-序列的良好特性,同时还极大提高了序列的线性复杂度,在一定范围内具有良好实用价值。     

SIMULATED ANNEALING BASED POLYNOMIAL TIME QOS ROUTING ALGORITHM FOR MANETS

Multi-constrained Quality-of-Service （QoS） routing is a big challenge for Mobile Ad hoc Networks （MANETs） where the topology may change constantly. In this paper a novel QoS Routing Algorithm based on Simulated Annealing （SA_RA） is proposed. This algorithm first uses an energy function to translate multiple QoS weights into a single mixed metric and then seeks to find a feasible path by simulated annealing. The paper outlines simulated annealing algorithm and analyzes the problems met when we apply it to Qos Routing （QoSR） in MANETs. Theoretical analysis and experiment results demonstrate that the proposed method is an effective approximation algorithms showing better performance than the other pertinent algorithm in seeking the （approximate） optimal configuration within a period of polynomial time.     

RS（204,188）码连续编码的设计

先分析了RS码的编解码原理,通过MATLAB软件产生了域元素及生成多项式,还获取了RS（204,188）的编码。然后使用ISE9.2集成工具,用VERILONG语言编程,实现了连续编码。     

一种基于与BCH码等价原理的m序列重构算法

该文针对现有m序列特征多项式估计方法在高阶高误码条件下的估计效率不高,精度不够的问题展开研究,通过分析m序列和BCH码的生成原理,得出二者之间的等价关系,进而提出了一种新的m序列特征多项式的估计算法。该算法通过构造与之等价的BCH码,利用其良好的纠错性能,实现高误码条件下的m序列特征多项式的估计,仿真结果表明本算法能较好地解决误码条件下的m序列特征多项式估计问题,运算速度主要适用于通信信号处理中常用20阶以内的m序列分析问题。     

用多项式变换及W变换计算二维卷积

本文先给出了一种用Ｗ变换计算模（Ｚ~Ｎ＋１）多项式积的新算法。然后将它与多项式变换结合用于计算Ｎ×Ｎ（Ｎ＝２~ｔ）二维复值圆卷积。这种结合法完成上述卷积仅需２Ｎ２·（ｌｏｇ＿２Ｎ＋３／２）次实乘及１０·Ｎ~２·ｌｏｇ＿２Ｎ＋Ｎ~２次实加．该乘法量仅为常规多项式变换法的一半。