在卫星移动通信环境下,由于信道时变特性以及巨大的往返传输延迟,极大地限制了卫星自适应编码调制(adaptive coding and modulation)技术的应用.为了解决这个问题,根据卫星移动通信上下行链路的视线信道分量满足近似互易性的特点,本文提出了一种基于部分信道信息的自适应调制编码方法.在满足平均发射功率和平均比特错误率的约束条件下,导出了最优的自适应编码调制策略和功率分配方法.提出的方法克服了现有自适应方法的局限性,同时,通过频谱效率性能的仿真验证了提出方法的有效性.
AEGIS算法是进入CAESAR竞赛(Competition for Authenticated Encryption:Security,Applicability,and Robustness)第三轮评选的认证加密算法.根据内部状态和密钥长度的不同,设计者推荐了三个AEGIS系列算法:AEGIS-128、AEGIS-256和AEGIS-128L.本文分别给出AEGIS-256和AEGIS-128L算法一组新的弱状态,对应出现的概率远优于现有分析结果.在此基础上,针对AEGIS-256算法,本文实现了对算法的伪造攻击,并给出内部状态与各自的明文对应,使得产生的认证标签为全0;针对AEGIS-128L算法,本文得到了算法在弱状态下的信息泄漏规律.最后对AEGIS系列算法弱状态的成因进行分析,给出了具体的设计及使用建议.目前,除设计报告外尚无对AEGIS算法的弱状态的分析,因此该文对CAESAR竞选有重要意义.
针对双频段预失真模型复杂度高以及当前的模型优化算法不具有自适应性的问题,提出一种自适应的模型优化算法.采用双频段广义记忆多项式作为预失真模型,通过正交匹配追踪算法对原始模型的基函数项进行排序,每次迭代时用所有已挑选的基函数项构成备选模型,推导了模型输出向量元素服从非独立同分布情况下的贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC),并将BIC值最小的备选模型作为优化后模型,从而在原始模型稀疏度和拟合误差门限未知情况下,实现了模型的自适应优化.结果表明:优化后模型与原始模型相比,二者分别预失真后的信号在邻道功率比和归一化均方误差方面均非常接近,预失真效果良好,而模型的系数量减少了75%以上.