为提升半量子密钥分发方案的信息传输容量和效率，本文提出了一种基于d维量子系统下单个量子态的非对称半量子密钥分发方案.基于发送方在d维量子系统下制备的单个量子态，接收方采用非对称的方式执行CTRL和SIFT操作.在发送方拥有量子存储器存储所有接收方发送的单粒子量子态条件下，其可以依据接收方的具体操作选择正确的单粒子测量基测量量子态.于是，方案的效率可以提升到近似100%.安全性分析表明，本文方案可以抵抗常见的截获-重发、测量-重发、纠缠-测量和特洛伊木马攻击.性能分析表明，随着量子系统维度d的增大，本文方案传输的密钥信息容量会更大.
在实际分类决策中，序贯三支决策模型为决策者提供了一个渐进式的决策方法.然而，现有序贯三支决策模型的研究从提高分类精度或减少不确定性的动机来求取每一粒层的决策阈值，缺乏对二者的综合考虑.为了解决这个问题，本文结合博弈论的思想构建了基于错误分类率与边界域不确定性博弈的序贯三支决策模型.首先，分析了序贯三支决策模型中边界域不确定性与决策区域错误分类率的变化关系并构建了二者之间的博弈；其次，从博弈终止的条件出发，基于纯策略纳什均衡原理，提出了求取每一粒层自适应决策阈值的优化模型；再次，为了比较不同模型的效果，从多目标决策的角度，设计了基于TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）的阈值选取方法；最后，通过UCI数据集进行了两种模型的对比实验.实验结果表明：基于博弈论的序贯三支决策模型求取的决策阈值具有更小的错误分类率以及更合理的阈值结构.
在较高海情下，由于舰船目标处于随机摆动的非平稳运动状态，常规合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）成像处理会使得目标散焦、方位模糊，从而导致三维转动舰船目标识别准确率低.本文提出一种混合型复数域卷积神经网络（Mix-type Complex-Valued Convolutional Neural Network，Mix-CV-CNN），并推导Mix-CV-CNN前向传播与反向传播算法.三维转动舰船目标经过SAR成像处理后存在剩余相位信息，Mix-CV-CNN能充分利用SAR复数域图像的幅度和相位信息，在不进行目标重聚焦的情况下，较好完成SAR复杂运动舰船目标的识别.实验表明，Mix-CV-CNN相较于具有相同自由度的实数域卷积神经网络（Real-Valued Convolutional Neural Network，RV-CNN）识别性能有所提高，实测数据识别平均准确率提高3.85%.
基于旋转相控阵雷达体制特点， 针对扇区饱和攻击时任务调度失败率高的问题， 提出一种基于广义时间窗的预规划任务调度方法.根据雷达波束电扫范围和天线转速计算出任务的广义时间窗， 当某扇区任务饱和时， 在广义时间窗的约束下将任务调配到相邻的扇区.仿真实验表明， 相比于传统的基于时间窗和优先级的自适应调度算法， 本算法能够充分释放旋转相控阵雷达相扫潜能，有效稀释饱和攻击扇区的冲突任务， 显著提高任务调度成功率和时间利用率.
考虑目标跟踪系统中未知时变过程噪声和随机异常量测噪声对目标状态估计精度的影响，本文提出了一种基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪算法.首先在分布式融合框架下，结合变分贝叶斯机理利用逆威沙特分布和学生t分布，分别对无迹卡尔曼滤波实现中的一步预测协方差矩阵和量测似然概率密度函数进行建模；进而采用平均场变分理论近似解耦噪声分布参数和状态的联合概率密度函数，并通过定点迭代方法更新状态估计和噪声分布参数；最后依据协方差交叉融合策略实现对局部状态估计融合与修正.仿真结果表明，新算法综合考虑系统非线性、过程噪声时变性和量测噪声异常性的综合影响，能够有效提高运动目标的状态估计精度，同时具有较好的自适应性和鲁棒性．
侧信道攻击和故障攻击对于密码算法的实现安全性有着巨大的威胁.针对这样的现状，本文结合门限实现和乘法感染防护思想构造了一种具有抵抗侧信道攻击和故障攻击能力的综合防护方案，以门限实现思想为基础实现了对于侧信道攻击的防护，以乘法感染思想为基础实现了对于故障攻击的防护，二者相互结合使得综合防护方案同时具有抵抗侧信道攻击和故障攻击的能力.此外以门限实现改善了乘法感染防护中随机数为0的缺陷，并且结合随机置换思想进一步提高了防护方案抵抗故障攻击的能力.随后本文依据以上综合防护理论构造了一种适用于SM4算法的综合防护实现方案，并在现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）上进行了具体的实现，最后通过理论分析和安全性评估实验验证了该综合防护方案的安全性.
在非合作通信背景下，利用传统的盲识别算法获取有用信息往往需要大量的截获数据.本文利用少量的截获数据，基于码字空间与其对偶空间的正交性、完整码字比特间的线性相关性和矩阵乘积秩的性质，提出了矩乘秩减算法,在无误码和低误码率情形下恢复了LDPC (Low-Density Parity-Check)长码的码长和起点.仿真实验表明,与传统算法相比，达到同样的识别效果本文算法能够节省至少20%的数据量，且运算量没有明显增加.
自适应突触神经元模型具有两个复杂激活函数，导致其不易于理论分析和硬件电路实现.然而，该神经元的主要放电活动仅受到两个激活函数的局部曲线特征的影响，且这些局部曲线特征是完全不一样的.鉴于此，采用两个简单函数分别对两个不同局部曲线特征进行拟合，提出了一种自适应突触神经元的简化数学模型.基于平衡点轨迹图，阐述了该简化模型随外部刺激变化的平衡点稳定性演化机理，它经由Hopf分岔实现稳定与不稳定平衡态之间转迁.借助理论分析和数值仿真，分析了不同参数下自适应突触神经元的复杂动力学.最后，采用分立元器件进行了模拟电路设计，制作印刷电路板，由数字示波器捕捉的运动轨迹图，验证了简化激活函数的可行性与MATLAB数值仿真的正确性.
机载雷达遭受的强杂波干扰以及目标的强机动使噪声呈现长拖尾的非高斯特性. 此外，载机的运动导致杂波淹没目标的航迹，使雷达无法检测到目标，出现随机的量测丢失现象. 为此，设计了强杂波背景下含量测丢失的目标跟踪算法. 该算法采用学生t分布来模拟非高斯噪声的长拖尾特性. 通过引入伯努利随机变量，将求和形式的后验概率密度函数转换成乘积形式的概率质量函数，并构建了分层状态空间模型. 在此基础上，设计了用于量测丢失的鲁棒变分贝叶斯平滑器. 以机载雷达跟踪空中目标为例验证了本文算法的有效性.
空气微同轴是一种以空气作为填充介质的波导结构, 波导壁周期性开窗, 内导体由稀疏介质带支撑, 具备频带宽、隔离度高、尺寸小的特点, 可以实现三维高密度系统集成. 本文结合空气微同轴的超宽带特性, 考虑到其天线/电路一体可加工易级联, 利用CST、HFSS等软件, 得到了W波段微同轴天线模型. 实际加工出对应微同轴天线实物. 测试结果显示, 在中心频率94GHz, 实现了反射系数低于-10dB的宽带特性.在毫米波频段内得到天线单元增益值超过7dBi、组阵后增益大于12dBi的工作性能, 后者E面3dB波束宽度超过20°. 此晶圆级封装的毫米波天线相比传统介质波导天线缩小100倍, 可以批量高精度加工, 适合在诸多毫米波模块中应用和推广.
微波成像技术在雷达、制导、引信、安防、医疗等领域有极大的应用需求，本文研究了基于透镜成像原理的微波阵列快速成像技术，通过分析透镜成像系统的成像特性以及成像算法，提出了一种适用于阵列成像的快速算法，该方法仅需要执行一次IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)运算即可获得目标的像. 所提出的新方法降低了算法复杂度，具有较快的运算速度. 最后进行了成像验证，采用微波暗室测试散射源近场数据，通过快速成像算法计算目标的像，实验结果证明新算法具有较好的成像效果.
针对目前欺骗式干扰源定位场景中定位精度低、信息利用率不足等问题，本文提出了一种基于导航信号特征的直接定位方法（DeSpreading Direct Position Determination, DS-DPD）.通过建立融合传输时延、多普勒频移、扩频序列的接收信号模型，利用最大似然准则构建直接定位的目标函数，并通过求解目标函数得到待定位欺骗式干扰源的位置信息.仿真结果表明，DS-DPD能够有效提升对欺骗式干扰源的定位精度.尤其在低干噪比环境下，与传统的基于时延和多普勒信息的直接定位方法相比，所提方法的定位精度可提高10倍以上.
现有图像描述生成方法的注意模型通常采用单词级注意，从图像中提取局部特征作为生成当前单词的视觉信息输入，缺乏准确的图像全局信息指导.针对这个问题，提出基于语句级注意的图像描述生成方法，通过自注意机制从图像中提取语句级的注意信息，来表示生成语句所需的图像全局信息.在此基础上，结合语句级注意和单词级注意进一步提出了双注意模型，以此来生成更准确的图像描述.通过在模型的中间阶段实施监督和优化，以解决信息间的干扰问题.此外，将强化学习应用于两阶段的训练来优化模型的评估度量.通过在MSCOCO和Flickr30K两个基准数据集上的实验评估，结果表明本文提出的方法能够生成更加准确和丰富的描述语句，并且在各项评价指标上优于现有的多种基于注意机制的方法.
近年来，智能手机的触屏认证受到了广泛的关注. 现有的认证方案在受外界环境影响时认证能力会下降，为提高认证的稳定性和安全性，本文对基于触屏时触控传感器行为和运动传感器行为的双模态认证进行了研究. 然而，双模态认证系统复杂度增加且会带来大量的资源消耗，因此，本文提出一种自适应触屏持续认证方案.其可根据上下文参数自适应地选择不同强度的认证策略，达到了降低认证系统复杂度以及能耗的目的，实验表明该方案在提供足够设备安全性的同时使能耗降低50%以上.
降低口令认证密钥交换（Password-based Authenticated Key Exchange，PAKE）协议的通信轮次和安全性假设是格上PAKE协议的重要优化方向.平滑投射哈希函数（Smooth Projective Hash Function，SPHF）是构造PAKE协议的重要数学工具，但现有的基于格的SPHF多不能在超多项式模数下应用.为此，本文提出了两种格上基于密文标准语言的SPHFs，在不增加通信开销和存储开销的前提下解决了上述问题.基于上述SPHFs,本文提出了一种基于格的可证明安全的两轮PAKE协议，该协议可以抵抗量子攻击,在不需要零知识证明和随机预言机的前提下，降低了协议通信轮次和安全性假设；本文还基于更加准确的标准安全模型对所提出的协议进行了严格的安全性证明.实验证明，本文提出的协议具有更优的通信轮次复杂度、计算开销、安全性假设和实际安全性.
针对传统合成带宽高频雷达存在相参时间长，传统处理算法二维分辨能力弱等问题，提出一种基于矩阵化原子范数的多周期脉冲内随机稀疏步进频率信号距离-多普勒二维估计方法. 通过在每个脉冲重复时间内连续发射一串由多个载频步进子脉冲组成的脉冲序列来减少相参处理周期. 构造矩阵形式的连续原子集合，将距离-多普勒二维估计转化为矩阵形式的原子范数最小化模型，并基于半正定规划问题进行快速求解. 所提方法有效降低了运算量且实现了网格失配目标的二维高分辨. 理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性.
为了深入理解地闪回击电磁脉冲特性，采用时域有限差分方法计算了地闪回击200m以内地面、20m高和50m高的垂直电场.分析了大地电导率、大地相对介电常数以及地面等值厚度三个特征量对该范围内垂直电场的影响.结果表明，该范围内地面和空间垂直电场均在2~3μs的快速上升后出现时间较长的“平台”波形，“平台”高度和波头上升陡度均随回击距离和高度增加而非线性降低.50m远地面场和空间场“平台”高度随大地电导率增大分别提高和降低，10μs内最大变化5%~10%，并且此处“平台”高度随地面等值厚度增大而略有增加.大地相对介电常数对该范围内垂直电场的影响可忽略.
为了解决多卫星协作空间通信网络的高误码、低信息传输成功率等问题,提出了多中继节点选择极化译码转发及其优化功率分配方案. 它主要采用了信道统计特性的多中继选择译码转发、最优中继节点选择及相应的优化功率分配方案. 最优中继节点选择及功率分配方案在协作阈值设置较低情况下,其中断性能和复杂度优于多中继选择译码转发方案. 仿真表明：当误码率为
超视距雷达存在射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)问题，尤以遍布全距离-多普勒(Range-Doppler, RD)图的宽带RFI影响最大.本文给出宽带RFI的仿真方法和基于RD图的RFI检测方法.首先，基于自回归滑动平均模型仿真宽带RFI，模拟实测RFI的时频特性和RD图形态.其次，基于图像分类思想，研究RD图宽带RFI检测器，通过提取RD图纹理特征，运用模式识别，实现RD图有无宽带RFI的分类.图库设计以仿真RFI数据的RD图库作训练集，以实测数据的RD图库作测试集，识别算法以K近邻为例.实验仿真3种纹理特征、5种距离度量及有无海杂波等多种组合，检测性能统计表明，适当设计的干扰识别率普遍能达到96%以上，验证了本文所提的干扰仿真与检测方法的有效性.
基于运动单站到达频率的目标定位是一类重要定位技术，现有到达频率定位方法均认为信号传播速度精确已知，但在一些场景中传播速度可能无法准确获得，这会产生较大影响. 针对该问题，本文提出信号传播速度未知下基于运动单站到达频率的目标定位新方法，其包含两个阶段. 阶段1利用运动单站与目标间的几何关系构建第1组伪线性观测方程，并基于此提出目标位置和信号传播速度解耦合优化算法；阶段2从最初到达频率观测模型出发构建第2组伪线性观测方程，并将阶段1估计结果融入该观测方程，以获得全部参数闭式解. 新方法仅需对信号传播速度进行迭代，无需目标位置初始值，可降低局部收敛的风险. 最后，文中通过理论性能分析证明新方法的渐近统计最优性，并利用仿真实验验证新方法的优越性.
码率自适应（Adaptive BitRate，ABR）算法是视频客户端提高用户体验质量（Quality of Experience，QoE）的一种有效途径.针对现有ABR算法存在频繁缓冲、视频卡顿、画质较低和网络吞吐量预测不准确等问题，本文提出一种基于深度强化学习的码率自适应（Deep Reinforcement Learning based ABR，DRLA）算法.DRLA用实际网络带宽数据训练神经网络，通过收集客户端缓冲区占用率和网络吞吐量向视频服务器请求最佳码率的视频.首先，DRLA用基线函数方法优化损失函数L，用熵随机探索方法防止损失函数局部收敛；其次利用约束条件限制新旧策略的散度更新幅度提高算法的鲁棒性；最后通过置信域（trust region）优化找到最优策略，使得QoE达到最优.与现有ABR算法对比的实验结果表明：DRLA减少了训练时间，能进一步提高算法的鲁棒性和用户的QoE，并在实际环境下验证了算法的有效性.
为了解决传统卢比变换（Luby Transform，LT）码在加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise，AWGN）信道中存在高误码平台的问题，提出了一种具有逆向边增长（Reverse Edge Growth，REG）结构的LT码.REG-LT码会标记度数值相对较小的信息节点，并使其逆向精准地选取足够数量的校验节点，从而获得不低于期望目标的度数值.首先，设计了REG-LT码的编码算法，分析了校验节点和信息节点的选取原则.其次，推导了REG-LT码的信息节点度分布和校验节点度分布的数学表达式，分析了REG-LT码的收敛性.最后，引入增益损失比（Gain Loss Ratio，GLR）以衡量参数Tv 对收敛性的影响，将最大化GLR作为求解最优Tv 值的设计原则.仿真结果表明，与传统LT码相比，本文的REG-LT码可将误码平台降低3至5个数量级，且至少可获得2dB的编码增益；此外，REG-LT码也能够实现优于现有LT码的误比特率（Bit Error Rate，BER）性能.
针对频分双工大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)通信系统中信道状态信息(Channel State Information，CSI)反馈方法复杂度高、精度低和开销大的问题，本文提出了一种基于深度学习的低复杂度CSI反馈方法.该方法通过端到端的方式构建了一种从用户设备编码器到基站解码器相结合的网络结构.编解码器利用连续的平均池化层和上采样层完成特征图的降维和升维，同时引入深度可分离卷积神经网络减少网络参数量.在解码器部分，本文利用残差网络构建连续的拥有大卷积核的残差块逼近原始CSI矩阵.仿真结果表明，和已有的代表性方法相比，本文所提方法在归一化均方误差上有2dB~5dB的性能提升，在余弦相似度上也有2%~5%的提升，并且在时间复杂度和空间复杂度上均有更好的表现.
Keystone变换（Keystone Transform，KT）是一种经典的雷达目标距离走动校正工具，现有诸多实现方法中以基于线性调频Z变换（Chirp-Z Transform，CZT）和快速傅里叶逆变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）的“CZT+IFFT”方法计算量最低.本文针对“CZT+IFFT”方法存在的频谱混叠问题，提出修正的“CZT+IFFT”方法，同时运用时间尺度（Time-Scaling，TS）和尺度估计（Scale-Estimation，SE）概念，进一步提出2种梅林域的KT实现方法.仿真试验验证了分析结论的正确性和所提方法的有效性.
为了满足功率电路及系统设计对p-GaN HEMT（High Electron Mobility Transistor）器件模型的需求，本文建立了一套基于表面势计算方法的增强型p-GaN HEMT器件SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）模型.根据耗尽型GaN HEMT器件和增强型p-GaN HEMT器件结构的对比，推导出p-GaN栅结构电压解析公式.考虑到p-GaN栅掺杂效应和物理机理，推导出栅电容和栅电流解析公式.同时，与基于表面势的高电子迁移率晶体管高级SPICE模型内核相结合，建立完整的增强型p-GaN HEMT功率器件的SPICE模型.将所建立的SPICE模型与实测结果进行对比验证.结果表明，所建立的模型准确实现了包括转移特性、输出特性、栅电容以及栅电流在内的p-GaN HEMT器件的电学特性.模型仿真数据与实测数据拟合度误差均小于5%.本文所提出的增强型p-GaN HEMT器件模型在进行电路设计时具有重要的应用价值.
基于线结构光的视觉检测技术广泛应用于工业检测，现场动态采集的激光光条图像通常含有光斑和局部断裂，影响光条中心提取精度进而影响测量精度，因此，需要构建图像修复模型去除光斑修复断裂.现有图像修复模型在RGB数据集上的修复效果显著，但不适用于激光光条灰度图像的修复.因此本文提出面向激光光条图像修复的循环相似度映射网络（Recurrent Similarity Mapping Network，RSM-Net），以循环网络为主体，采用软编码Pconv（Partial convolution）层取代部分原始Pconv层，强化特征学习能力；设计非对称相似度模块，降低图像背景特征对修复的负面影响；设计含有多尺度结构相似性（Multi-Scale Structural SIMilarity，MS-SSIM）损失项的混合损失函数，精确地引导光条结构信息的还原，实现高精度的激光光条图像修复.实验验证RSM-Net在小光斑区域、大光斑区域和断裂区域的修复精度均优于所对比的主流图像修复模型.
随着大规模集成电路器件复杂度与容量的不断提升，现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）以高度的并行、可定制和可重构的特性得到了广泛的关注与应用. 在制约FPGA发展的众多因素中，最为关键的便是电子设计自动化（Electronic Design Automation, EDA）技术，作为FPGA EDA流程中的关键环节，布局和布线技术的研究对于FPGA的重要性不言而喻. 本文综述了面向FPGA的布局和布线技术，包括基于划分的布局、基于启发式的布局、基于解析式的布局、FPGA串行布线和FPGA并行布线等技术，分析对比了不同技术方法的优缺点，在此基础上，本文还展望了未来FPGA布局和布线技术的发展趋势，将为FPGA未来健康可持续的发展提供有力支撑.
本文提出了一种用于未来自动驾驶场景的虚拟车道技术，旨在突破当前自动驾驶行业的发展瓶颈，并为未来融合飞行汽车交通系统（Flying Car Transportation Systems， FCTS）的自动驾驶场景提供一种创新性技术方案.虚拟车道技术伴随自动驾驶等级的提升协同发展，从面向有人驾驶，到面向全智能驾驶，再到面向本文所提出的L6空地全域自动驾驶，从而实现空地一体化交通的愿景.本文结合了自动驾驶、数字孪生、物联网（Internet of Things， IoT）、人工智能（Artificial Intelligence， AI）等各领域的最新技术对虚拟车道技术在每个发展阶段的应用场景和具体实现方法进行了详细介绍以及可行性分析，对自动驾驶行业明晰未来总体发展趋势和关键技术导向具有开创式的启发意义.
由于空间设备资源扩展能力和物理环境的限制造成天基信息港网络丢包率与时延较高，无法满足高性能信息任务处理需求.本文对对等共享网络的集中式和结构化分布式网络结构模型进行具体研究，共提出了四种天基信息港对等共享网络模型方案.基于PeerSim仿真平台对所提出的结构化分布式对等网络搭建了仿真平台，研究关键参数对网络性能的影响.结果表明，对于节点移动性强的大型卫星网络，天基信息港结构化分布式双层对等网络相较于单层网络不仅时延减少近90%，并能够保证查找成功率达到98%以上.通过仿真验证了我们所提方案的合理性，具备提高天基信息港信息处理能力的优势.
本文利用余Frame和点集两部分建立由闭元确定的拓扑系统， 对其基本性质进行了讨论； 通过闭元给出了点集部分的闭包元概念， 并对闭包元性质进行了讨论. 在余Frame和点集部分之间利用双映射建立了闭包元算子， 证明了与拓扑系统相关的Kuratovski闭包定理； 作为应用， 利用闭包元算子对闭元确定的拓扑系统之间的连续映射进行了等价刻画.
为使三相逆变器实现高效率运行，本文提出了具有软开关功能的新型三相谐振极逆变器.当逆变器进入死区状态时，辅助电路将开始谐振，桥臂上将要开通的主开关承受的电压可先变为零，主开关可实现零电压动作，同时辅助开关可实现零电流动作.此外，辅助开关与瞬态电压抑制二极管相连，在电路处于谐振状态时，能避免辅助开关承受过高的高频瞬态电压.本文阐述了电路的工作过程.实验结果证明开关器件处于软切换状态.该电路结构能优化逆变器性能.
