一种改进的外积分解(OPDA)算法

传统的外积分解(OPDA outer-product decomposition algorithm)算法虽然允许信道阶数被过估计,但该情况下的均衡结果不够理想。针对这一问题,提出一种改进的算法,即对过估计出的信道响应修正后再进行均衡。改进的算法较之原算法能更好的抑制剩余码间干扰,且在阶数估计上有更好的鲁棒性。通过计算机仿真证明了该算法的有效性。     

基于T/4分数间隔的盲均衡算法研究

为了克服波特间隔常数模算法和T/2（T为字符间隔）分数间隔常数模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的常数模盲均衡新算法,推导了4倍过采样多速率系统和1输入4输出多信道系统模型的公式。该算法采用T/4分数间隔均衡器采样,其采样频率大于奈奎斯特频率,从而避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对失真信道进行补偿。与波特间隔、T/2分数间隔均衡器相比,该算法收敛速度快、稳态误差小。多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的性能。     

一种新的基于身份的盲签名方案

盲签名使得用户可以得到签名人的签名而不让签名人知道具体被签的消息是什么,它在诸如电子现金、电子拍卖、电子选举等场合具有广泛的应用.给出了一种新的基于身份的盲签名方案,该签名方案的安全性是基于CDH问题.     

一种安全有效的盲签名体制

为了满足电子招投标系统的安全需求和提高它的运行效率，在分析椭圆曲线公钥密码、自认证公钥、Nyberg-Rueppel签名方案和位委托协议的基础上，设计了一种安全有效的盲签名方案，并对该方案的正确性、有效性和安全性进行了必要分析和证明．     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.     

对基于变动量项前馈神经网络盲源分离算法的研究

介绍了盲源分离及基于神经网络盲源分离算法的原理,阐述了基于变动量项前馈神经网络盲源分离算法,并进行了计算机仿真实验。     

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

将恒模算法与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了基于连续Hopfield神经网络的盲多用户信号检测算法。     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

基于误差信号自相关函数的变步长恒模盲均衡算法研究

提出了一种自适应变步长恒模盲均衡算法，利用剩余误差信号的自相关函数估计值作为控制步长的因子来自适应改变步长的大小，克服了恒模算法存在的固有缺陷。理论分析和仿真实验均表明该算法与恒模算法相比，在收敛过程中加快了收敛速度，收敛后又能减小对均衡器参数的误调，具有更小的稳态剩余误差。     

一种基于DSA体制的盲签名方案

盲签名是一种特殊的数字签名,由于它的特殊性(盲性;不可跟踪性),使得盲签名广泛应用于数字现金电子选举,智能卡等领域.研究现有的盲签名方案,指出了现有的盲签名方案所基于的4种困难性问题;在DSA方案的基础上,通过有向因子的引入,设计了一个合理的安全的基于DSA体制的盲签名方案.从而在真正意义上实现了电子交易中的匿名特性,必将有利于推动电子商务的发展.