鼻子区域生物特征识别

人脸图像信息中鼻子区域受表情、胖瘦、发型等变化的影响极小,为人脸识别过程提供了稳定的个体特征．首先对鼻子的生理结构进行了剖析,分析了利用鼻子区域识别个体的可行性及其特点;再对提取鼻子特征的Gabor参数进行了简化;然后用Gabor 核Fisher判别分析算法在不同数据库上对鼻子区域的识别效果进行了实验分析．结果表明,在表情和姿态变化较大的情况下,鼻子区域的识别效果要比人脸的识别效果好．     

SOQPSK-TG信号的简化状态解调器

针对部分响应成形偏移正交相移键控(SOQPSK-TG)信号的解调器复杂度较高的问题,在研究递归SOQPSK-TG信号的判决反馈简化解调器的基础上,对于非递归SOQPSK-TG信号提出了一种利用幸存路径的简化两状态解调器．该解调器在非递归SOQPSK-TG信号四状态网格的基础上,通过合理的状态合并,得到简化两状态网格;在接收机中采用该两状态网格作为状态转移网格对接收信号进行解调,在解调过程中由幸存路径法得到各支路的标准信号．仿真结果表明,在低信噪比区域,非递归SOQPSK-TG信号比递归SOQPSK-TG信号具有更优越的性能;与四状态解调算法相比,非递归SOQPSK-TG信号的简化两状态解调器有0.5～1.0dB的信噪比损失,但接收机具有较小的运算复杂度,有利于工程应用．     

格上的代理重签名方案

针对量子环境下基于大整数分解与离散对数困难问题代理重签名的不安全性,提出一种能够抵抗量子攻击的代理重签名方案．借助Xagawa的代理重加密技术和格上的无陷门签名技术,构造了第一个基于格的代理重签名方案,并运用格上的小整数解问题(Small Integer Solution,SIS)的困难性对其进行了安全性证明．证明和效率分析结果表明,该方案具有双向性、多次使用性、密钥最优性以及透明性,与基于其他困难问题的代理重签名方案相比,具有渐近计算复杂度低的优点．最后,把该方案扩展为基于身份的代理重签名方案．     

一种改进的势函数欠定盲源分离算法

针对原有的拉普拉斯混合模型势函数法复杂度高、随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心的算法聚类结果不稳定、准确率低的问题,提出了一种改进的势函数欠定盲源分离算法．该算法在基于密度概念的基础上,以簇内距离小、簇间距离大为原则,选取部分高密度点作为势函数的初始聚类中心．理论分析与仿真实验表明,改进算法的复杂度大大降低,而估计准确度降低很少．在信噪比为10dB时,该算法仿真时间降为原始势函数法的5％;相对随机选取算法,在计算复杂度基本一致的前提下,该算法的估计准确度大大提高,源信号个数估计准确率由61％提高到85％,混合矩阵估计误差由0.47下降为0.27．     

卫星信关站硬件平台的实现方案

基于LTE的星地融合宽带通信网兼有卫星网和地面网的互补优势,能实现大范围覆盖,信关站是连接卫星网与地面网络的桥梁。分析信关站硬件平台的功能与性能需求,依据网络处理器、专业多核处理器和PowerPC处理器等3种硬件平台,提出适合卫星信关站硬件平台的3种方案,根据不同的应用可选择适合的方案。     

CPM信号的多分支分数多比特差分检测

为了改善连续相位调制(CPM)信号的性能,提出了多分支分数多比特差分检测技术．通过将不同分数比特区间差分信号合并判决,使不同相位状态之间的距离增大,改善了信噪比．从物理意义上对该算法的实质进行解释,并对达到最大性能增益的分数比特区间上限进行了理论分析．仿真分析结果表明:与传统的1比特、2比特差分检测相比,多分支分数多比特差分检测技术增加了不同相位状态之间的距离,从而获得误码率性能的改善;当分数比特区间为使得该区间差分信号与判决码元同极性的最大区间时,可以获得最大的性能增益．     

基于循环正交序列和广义AIC的信道估计

设计了一种适合多入多出单载波频域均衡(MIMO-SCFDE)系统的循环正交训练序列,并提出相应的时域信道估计算法．利用训练序列理想的自相关性与互相关性,不仅能够抑制天线间的干扰,而且可以有效降低噪声的方差．在得到时域信道估计的基础上,通过广义Akaike信息准则(GAIC)进一步确定各多径时延值并保留有效子径,从而提高了信道估计的精度．稀疏MIMO信道环境下的仿真结果表明,基于循环正交序列和GAIC的算法能够有效地减少噪声对信道估计的影响,显著降低了信道估计的均方误差．     

一种可提高安全通信距离的诱骗态量子密钥分发方案

为提高量子通信安全通信距离,提出一种将修正的相干光(MCS)用于诱骗态量子密钥分发的方案．通过削除弱相干光源中的两光子脉冲,降低多光子脉冲的影响,从而提高安全通信距离．理论分析得到了采用MCS后的单光子计数率和误码率的数学表达式．仿真结果表明,在相同的密钥产生率下,此方案将量子通信的安全通信距离提高约10％,接近完美诱骗态方案的安全通信距离．     

DS-UWB系统中基于线性预测的盲多用户检测

针对超宽带(UWB)系统中的码间干扰(ISI)和多址干扰(MAI)问题,将线性预测方法应用于直接序列超宽带(DS-UWB)系统中进行盲均衡和盲多用户检测．该算法首先对接收数据进行线性变换和线性预测来抑制多址干扰,再对线性预测误差相关矩阵进行奇异值分解(SVD)来实现信道估计和均衡,消除码间干扰．仿真结果表明,在IEEE 802.15.3a信道模型下,与传统的Rake接收机以及盲MMSE接收机相比较,该算法具有较低的误码率和较好的抗远近效应能力．     

认知无线电中自适应分步合并协作频谱感知算法

在等增益合并协作频谱感知基础上,提出了一种新的频谱感知算法．根据认知用户接收信噪比的变化,通过自动调整参与协作频谱感知的认知用户数,以减少认知无线电网络中的数据开销．推导了瑞利衰落信道下采用此算法时,认知用户通过控制信道发送到中心控制器的平均数据量的计算公式．理论分析和仿真结果表明,和等增益合并协作频谱感知算法相比,在保证频谱检测性能的前提下,该算法减少了认知用户通过控制信道到中心控制器的平均数据开销．