基于子空间的STC-OFDM系统信道盲估计算法

针对使用2个发射天线和2个接收天线并且采用循环前缀的空时编码正交频分复用系统(STC-OFDM),提出了一种信道盲估计算法,并给出信道可被辨识的条件.该算法采用基于子空间的方法,可在2个常数的意义上确定信道冲激响应.该算法无需预编码或恒模调制.仿真结果验证了该盲估计算法的有效性.     

基于稀疏元分析的欠定混叠自适应盲分离方法

传统盲分离理论假设源信号相互独立，通常采用独立元分析方法等实现盲分离，无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑战性盲分离问题．稀疏元分析是国际上最近出现的一个新的研究热点，稀疏元分析盲分离方法具有实现欠定混叠盲分离和相关源信号混叠盲分离的能力，因而为广大研究人员所关注．但到目前为止，对于稀疏元分析的研究还很不成熟，特别是非常欠缺有效的算法．仅有的少数几个算法仍然面临许多问题，比如：基于Lewicki和Sejnowski（2000）所给Lewicki—Sejnowski自然梯度的稀疏元分析方法，是目前讨论欠定混叠盲分离的一种有效自适应算法，它较通常的K-均值聚类法有更多的优势．但Lewicki—Sejnowski自然梯度只是一种近似表示，缺乏严格的理论依据．由稀疏元分析代价函数出发，基于矩阵理论以及文中所建立的一个新的数学公式，从理论上导出了一个新的且严格的自然梯度，从而为这类稀疏元分析方法提供了严格的理论基础．在此基础上，给出了稀疏信号欠定混叠的新自适应盲分离算法．该方法具有实现欠定混叠和相关源混叠盲分离的能力（见仿真1）．仿真结果表明，所给的新自然梯度比Lewicki—Sejnowski自然梯度更为稳定可靠，同时算法具有较好的抗噪性．     

Untraceable partially blind signature based on DLOG problem

This paper proposes a new untraceable Partially Blind Signature scheme which is a cross between the traditional signature scheme and the blind signature scheme. In this proposed scheme, the message M that the signer signed can be divided into two parts. The first part can be known to the signer (like that in the traditional signature scheme) while the other part cannot be known to the signer (like that in the blind signature scheme). After having signed M, the signer cannot determine if he has made the signature of M except through the part that he knows. We draw ideas from Brands‘ “Restricted Blind Signature“ to solve the Untraceable Partially Blind Signature problem. Our scheme is a probabilistic signature scheme and the security of our Untraceable Partially Blind Signature scheme relies on the difficulty of computing discrete logarithm.     

一种不可追踪的多重盲签名方案

通过将随机数的不确定性和Hash函数的单向性应用到弱盲签名方案之中，建立一种不可追踪的强盲签名 方案，并在此基础上构造了一种多重盲签名方案$该方案既可以保持用户隐私性，又增加了安全性，在电子支票支 付实际应用中有一定推广价值。     

一种基于神经网络的快速盲波束形成算法

定义了一种新的映射关系,有效地简化了应用径向基函数神经网络(RBFNN)实现波束形成时训练数据的产生.采用两个网络并行处理的方法提高了网络收敛速度,通过后续处理逼近维纳解.仿真实验表明,该算法的信号跟踪能力与最小方差无畸变响应(MVDR)算法的跟踪能力十分接近.但由于该算法结合了神经网络容错能力强的特点和并行计算的结构优势,比MVDR算法更有效地提高了运行速度,并且对系统误差具有更强的鲁棒性.     

基于线谱频率点的一种频域盲分离方法

研究了卷积混合信号的频率域盲分离问题,为解决不同频率点分离输出信号的次序与幅度模糊性对信号分离造成的不利影响,利用高阶累积量谱线增强技术确定特殊频率点,提出了一种基于少数线谱频率点的频域盲分离方法,并提出多频率点间盲分离信号强相似的次序调整准则和幅度规范化。该方法既能有效分离独立源信号,又能节省运算时间,有利于实时信号分离恢复。使用语音信号和实录舰船辐射水声信号对算法进行了仿真检验,结果表明该方法分离效果较好。     

基于子空间跟踪的扩频码盲估计算法

针对直接序列扩频(DS/SS)信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,利用滑动窗技术取得码同步,并提出了一种基于信号子空间跟踪的PN(pseudo noise)码恢复算法。计算机仿真表明,由于这种算法避开了直接的特征分解求解,降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

基于身份的可认证盲签名协议

提出了一个基于椭圆曲线双射对性质实现的、基于身份的具有可相互认证功能的盲签名协议.该协议把对用户身份的认证和对机构的认证融合到一个盲签名协议中,不仅避免了盲签名应用系统中对用户身份的额外认证,还使得应用系统的整体工作效率大大提高,有效地避免了盲签名系统在实际应用中同其他认证系统协同工作时可能出现的一些潜在的不安全问题.协议具有强不可伪造性和强不可否认性.     

无线传感器网络中覆盖度和连通度问题的研究

对无线传感器网络中的覆盖度和连通度问题进行了研究。传统的求解覆盖度和连通度问题的整数规划算法对于大型的无线传感器网络，其整数规划算法的求解时间复杂度过高，导致算法效率偏低，通过对CCP—WSN的研究，提出了一种新型的求解CCP-WSN的盲覆盖区增强算法，该算法采用启发式的策略，大大降低了求解的时间复杂度，并且能够求出网络的近似最优解，非常适合于分布式应用。     

一种不可追踪的多重盲签名方案

通过将随机数的不确定性和Hash函数的单向性应用到弱盲签名方案之中，建立一种不可追踪的强盲签名方案，并在此基础上构造了一种多重盲签名方案。该方案既可以保持用户隐私性，又增加了安全性，在电子支票支付实际应用中有一定推广价值。