该文研究双向两跳协作多中继正交频分复用(OFDM)系统的网络寿命优化问题。由于网络寿命最大化的问题无法直接求解，该文提出一种基于对各节点能量定价的次优算法，即将各子载波的功率分配，中继及源节点选择进行分步优化。首先利用拉格朗日法求解两个方向上的源与各中继节点配对时的最优功率分配，使得网络在满足一定吞吐量和发送功率限制的前提下，消耗能量总价值最小；然后在所有可能的配对中选择每个方向最优的中继节点；最后选择损耗能量价值较小的数据流方向。分别考虑了源与目的节点间有无直接链路两种场景，在有直接链路场景下分析了最大比值合并(MRC)和选择合并(SC)两种分集方式对功率优化的影响。仿真结果表明，该文提出算法的网络寿命比已有算法有显著提高。

序贯检测的检测时间是随实际接收信号采样点的变化而不同的随机变量，在平均意义上，序贯检测有较高的检测速度，但是个别情况下可能需要很长的检测时间，为了避免这种现象的发生，同时提高认知无线电中频谱感知的速度，该文提出了一种截断序贯检测算法。首先分析了截断对传统序贯检测性能的影响，给出了虚警概率和漏检概率的上限，然后基于该性能上限得到了截断序贯检测的检测门限，最后给出了截断序贯检测算法的流程。仿真结果表明，该算法在有限的检测时间内，能够满足系统的性能要求，且其平均检测时间小于传统的能量检测。

IEEE802.16系统中数据的传输是面向连接的，连接的建立服从两段激活模型。针对系统空闲资源耗尽但还为已接纳而未被激活的业务预留资源这一情况，该文提出了一种适当借用此预留资源去接纳新的立即被激活业务的接纳控制算法，并建立了此算法的3维马尔可夫链模型，进行了理论分析提出了找寻此算法中使用的两个门限的搜索方法。仿真结果表明，该接纳控制算法能显著地降低新业务阻塞率，提高系统的带宽利用率，已接纳业务的激活成功率只有少许下降。

该文提出了一种噪声归一化合并(NNC)差分跳频(DFH)接收机模型以提高差分跳频系统抗部分频带干扰能力。给出了Nakagami衰落信道下NNC-DFH接收机在部分频带干扰及背景热噪声下误符号率边界的闭式表达式，并采用矩生成函数法进一步求得了衰落指数m为整数时的简化性能边界。仿真结果表明：在非最坏部分频带干扰下，仅在衰落较弱且干扰能量较为分散的特殊情况下，线性合并(LC)DFH接收机性能略优于NNC-DFH接收机，其它情况下NNC-DFH接收机总是优于LC-DFH接收机，且干扰越集中性能优势越显著；在最坏部分频带干扰下，NNC-DFH接收机的抗部分频带干扰性能优于LC-DFH接收机，与信道衰落程度及干扰带宽因子取值无关。

该文研究了部分响应连续相位调制(CPM)信号的频域均衡技术，设计了一种新的发射信号帧结构，并在此基础上提出了一种低复杂度的CPM迭代检测算法，分析了该迭代检测算法的复杂度和误码性能。理论分析和仿真结果表明，在多径衰落信道下，该算法比已有的CPM双迭代频域均衡算法具有更低的复杂度和更好的性能。

协同通信与认知无线电是未来移动通信的重要技术。针对基于OFDM的无线协同认知网络中的资源分配问题，该文提出了一种有效的跨层资源调度方案。该调度方案在考虑对主用户所受干扰功率进行控制的前提下，以最大化认知用户超帧中总的传输速率为目标，在调度帧中对各传输帧两阶段的子载波进行最佳配对，并为配对子载波分配最优的发送功率。通过分步求解的方法，该调度方案形成的优化问题得到有效解决。仿真结果表明该资源调度方案使得认知用户传输速率有显著提升，方案的可行性与有效性得到了验证。

该文提出了图论和免疫优化理论相结合的认知无线网络频谱分配方法。采用基于矩阵的二进制抗体编码，从效率和公平性考虑设计了随机约束满足算子和公平约束满足算子，提出一种基于免疫克隆选择(ICS)的频谱分配算法。对经典克隆选择算法进行改进，增加约束满足操作保证种群编码能够满足频谱干扰限制，实现了频谱分配的约束优化。理论证明了约束满足操作的有效性，分析了算法的计算复杂性和适用性。仿真结果表明：ICS算法与颜色敏感图论着色算法相比，网络带宽明显提高；在频谱干扰严重的情况下，采用公平约束满足算子的ICS算法能显著提高网络的公平性；与参考智能算法相比，ICS算法具有较快的收敛速度。

该文针对传感器节点能量受限的特点建立能效优化模型，该模型兼顾网络传输能耗和能耗均衡特性，以最大化网络节点总剩余能量和最小化剩余能量的方差为目标，通过合理分配多条路径的流量来优化网络能效。利用权衡评价函数实现了模型的求解，进而提出一种多径流量分配路由(MFAR)算法。仿真实验表明，该算法能够合理配置各路径流量，显著提高网络能量效率，达到在降低网络能耗的同时保证能耗分布均衡的目标。

与传统网络不同，容迟容断网络(Delay/Disruption Tolerant Networks, DTN)中大部分时间不存在端到端路径，传统的基于中心服务器的各种安全机制在DTN中并不适用，DTN中的数据分发也面临着同样的问题。该文提出了一种完全分布式的安全数据分发机制，采用分布式的基于身份的认证机制，无需中心私钥生成器 (Private Key Generator, PKG)的存在，并且通过门限机制和分类数据名称到分类密钥的映射，节点只需与任意门限个邻居节点通信即可获得所需分类数据的密钥。分析和仿真实验表明，该机制在保证安全性的前提下，与基于移动密钥服务器的方案相比，其密钥获取效率大大提高，非常适合DTN这种环境。

签密体制能够在一个逻辑步骤内完成数字签名和加密两项功能。某些场合下，通信双方存在利益冲突，同时生效签名体制可以在不需要可信第三方的条件下提供签名交换的公平性。基于此，该文提出同时生效签密概念及其安全模型，并利用双线性对建立了一个基于身份的同时生效签密方案，证明了在BDH问题及Co-CDH是困难的假设下，方案是安全的。

该文将特征向量信息与假设检验法相结合，提出了一种基于峰均功率比门限(Peak-to-Average Power Ratio Threshold, PAPRT)的信源个数检测新方法。该方法利用特征向量对接收数据进行加权，然后计算其峰均功率比，利用峰均功率比值与特征值在区分信号和噪声方面的一致性，通过引入一个二元假设检验过程，检测信号源个数。仿真结果表明，PAPRT方法在低信噪比下，对等强双目标的检测性能优于特征值门限(Eigen Threshold, ET)方法，且不受目标强度差的影响，对不等强多目标也具有优良的检测性能。

该文提出了一种改进的循环谱估计快速算法，在估计性能不降低的条件下，减小了原有数字化频域平滑谱估计算法对数据量的要求。算法将时域平滑算法中数据加窗、重叠等处理方法引入频域算法，有效降低了估计方差，改善循环谱的估计效果。论文对改进算法渐进性均值、方差、谱分辨率的表达式进行推导。理论与实验结果分析表明：在相同数据量和谱估计分辨率的条件下，改进方法估计性能优于原算法，可用于实际低信噪比、小数据量、高分辨率要求下循环谱估计。

该文利用连续Hopfield网络本身特点，提出基于连续复Hopfield网络的多值方形/非方形QAM信号的直接盲检测方法。首先完成多值信号盲检测的优化问题构造和能量函数的映射，设计了一个适用于该问题的激活函数。然后给出能量函数的设计与分析、盲检测信号权矩阵的配置方法及其神经元数目选择的一般规律。最后通过对方形QAM和非方形QAM信号的仿真现象展示和分析，验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

该文针对素长度类型的2维离散余弦变换(DCT)变换，提出一种子集划分准则，并根据该准则将2维DCT变换输出的频域数据集合划分为若干个互不相交子集；将对频域的计算转换为对2(N－1)个N点1维素数尺寸DCT的奇系数或偶系数的计算；最后给出了该算法的乘法复杂度和加法运算复杂度。相对于行列分解法，该算法节省了约一半的乘法次数，省略了数据的转置存储过程，而加法的运算复杂度基本维持不变。

该文针对实用人脸识别中的光照、表情、姿态等变化问题，通过因子分析和数据挖掘提出一种鲁棒的人脸识别方法。本文首次提出基于因子分析的人脸识别方法，并分析基于内容与风格信息的因子分析模型的人脸识别方法与基于Fisher线性判别分析的人脸识别方法的一致性。为了提高该方法的鲁棒性，通过两因子方差分析与加性模型分离人脸内因子与外因子，降低风格信息对人脸观察特征的影响。实验结果表明：此方法比Fisher脸方法具有更高、更稳健的性能，特别是在Fisher脸方法无能为力的复杂环境下能表现出较好的性能。

稀疏表征理论在模式识别中的应用引起广泛的关注。在用稀疏表征方法研究人脸识别问题中，为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性，该文提出一种Gabor稀疏表征分类(Gabor Sparse Representation Classification, GSRC)算法，该算法利用Gabor局部特征构造字典，增强算法对外界环境变化的鲁棒性。GSRC算法对所有的Gabor特征等同对待，通过进一步考虑不同Gabor特征对识别的不同贡献，该文提出了一种加权多通道Gabor稀疏表征分类(WMC-GSRC)算法，该算法通过引入Gabor多通道模型，提取不同通道的Gabor特征分别构造字典和稀疏表征分类器，在决策级执行分类器的加权融合得到识别结果。通过在ORL, AR和FERET人脸库上的实验结果验证了该文算法的有效性。

关联特征提取是红外与可见光图像配准、融合和变化检测等应用中的关键步骤。针对同一场景红外与可见光图像间关联特征难以正确提取的问题，基于最稳定极值区域(MSER)算法，提出了一个仿射不变的关联特征提取方法。该方法主要包括3个步骤：(1)提取红外与可见光图像中的最稳定极值区域；(2)对特征区域进行椭圆拟合；(3)规则化处理，消除形变干扰，输出便于描述和匹配的一致性特征。实验结果证明了该算法在红外与可见光图像关联特征提取中的有效性。

该文提出一种基于二级先验概率的多元核Logistic分类机，扩展核Logistic回归为多元模型，并解决其解的稀疏性问题，以提升多分类应用时的模型运行速率。为约简模型构建所需计算量，训练过程采用自下向上增补算法，每次迭代采用尽量少的输入样本，规避了大型矩阵逆操作，以适应于不同量度的数据场合。实验显示，所提多元分类机模型构建简单，且识别率与稀疏性都优于经典支持向量机所生成的“一对一”多分类方法及传统多元核Logistic回归算法。

针对粒子滤波(Particle Filter, PF)存在的粒子退化和贫化问题，该文提出一种基于差分演化(Differential Evolution, DE)的PF算法。首先，为了充分利用最新的观测信息，采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)来产生重要性分布，对重要性分布产生的采样粒子不再做传统重采样操作，而是直接把采样粒子当作DE中的种群样本，粒子权重作为样本的适应函数，对粒子做差分变异、交叉、选择等迭代优化，最后得到最优的粒子点集。试验结果表明，该算法有效缓解了传统PF算法中的粒子退化和贫化，提高了粒子的利用率，具有较好的估计精度。

为了改善超宽带穿墙雷达目标成像质量，论文提出双稳健波束互相关加权的自适应成像方法。该方法将基阵交替划分为两个子阵，利用双约束稳健Capon波束形成(DRCB)独立估计子阵波束输出信号，取其信号和的能量作为像值获得高成像分辨率和强干扰抑制能力；又因两波束的输出具有非常相似的主瓣响应和不同旁瓣响应的特点，取其互相关系数加权像值，可以减小旁瓣达到提高成像对比度的目的。时域有限差分(FDTD)数值仿真和实验数据处理结果验证了该方法的有效性。

该文针对空间色噪声环境提出一种基于时空结构的双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法，并推导了基于时空结构时角度和多普勒频率估计的克拉美-罗界(CRB)。该方法在时域噪声为高斯白噪声的假设下，首先将不同时刻匹配滤波器输出进行互相关以消除空间色噪声的影响，然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子，采用ESPRIT方法估计目标的DOD(Direction Of Departure), DOA(Direction Of Arrival)和多普勒频率。该方法能够克服空间色噪声的影响，所估计参数自动配对且无阵列孔径损失，并且适用于发射和接收阵列不满足平移不变结构的情况。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。

该文研究了一种基于归一化约束最小二乘的近空间雷达网定位算法。首先将距离与角度信息的非线性方程转换为线性方程，通过一阶Taylor展开分析了噪声对线性方程的影响，然后将定位问题转化为归一化约束总体最小二乘问题，并通过Lagrange函数将其转换为无约束的优化问题，根据定位均方误差最小原则选取加权因子得到定位解，最后进行了定位误差分析，仿真结果表明了该算法的有效性。

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一，提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中，目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息，精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取，该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法，该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数，然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

该文分析了传统风场反演算法的理论依据、特点和不足，提出一种新的扫描模式下的风场反演算法。该算法考虑两幅相邻扫描周期所成合成孔径雷达图像中海浪波纹的相关特性，应用互相关方法，求解波纹运动矢量，确定风场风向，然后代入地球物理模型求解风速。与传统风场反演算法及浮标实测数据对比可知，该算法提高了风场反演的精确度，且不存在风向模糊问题。机载雷达实测数据的处理结果证明了方法的有效性。

该文研究了总发射功率一定的条件下，网络雷达4种模式中快起伏Rician目标检测性能。结果表明快起伏Rician目标可分成3类，且对于不同的分类具有不同的检测特性，具体表现为：类斯怀林II目标的检测性能与斯怀林II目标相同，标准快起伏Rician目标显示出与斯怀林II目标不同的检测性能，混合快起伏Rician目标，除了MIMO模式与标准快起伏Rician目标变化规律一致外，其他模式均与斯怀林II变化规律相同。研究结果对网络雷达的系统设计具有一定的指导意义。

针对频率编码脉冲雷达(Frequency-Coded Pulse Radar, FCPR)，该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)的目标高分辨距离成像方法。利用目标场景的空间稀疏性，建立FCPR目标回波稀疏信号模型，提出基于CS的FCPR脉冲相参合成处理方法。该方法采用少量FCPR信号子脉冲对目标频域响应进行采样，即可提取目标高分辨距离像信息。为了降低CS重构算法的运算复杂度，提出一种基于FFT目标速度预估计的动态构造降维感知矩阵的方法，提高了采用CS进行FCPR脉冲相参合成处理的速度。仿真结果表明该方法较传统IFFT脉冲相干合成算法具有更小的目标强散射中心幅度估计误差，对速度估计误差及噪声的鲁棒性更好。

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型；然后，基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性；最后，利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明：该算法无需搜索，参数配对简单，能有效降低算法的计算量；由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设，所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况，具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。

为实现对目标速度的高精度测量，该文搭建了激光多普勒测速雷达系统，并对其频率估计算法进行了研究。对基于自相关运算的频率估计算法进行了改进，使其性能达到了最优，并结合Quinn算法的特点，提出了一种对信噪比具备自适应性的频率估计综合算法。Monte Carlo模拟仿真和圆形转台测速实验结果表明：新算法具有更优的性能，且采用该算法后，系统速度的均方根误差小于2 mm/s，相对误差优于0.06 %，实验结果与理论分析和仿真结果一致。

合成孔径雷达(SAR)滑动聚束模式是介于传统条带模式和聚束模式之间的成像模式。该文针对高分辨率宽覆盖星载滑动聚束SAR合成孔径时间和一次成像时间均较长的特点，分析了由此引发的传统等效距离模型精度不足以及模型参数沿方位向时变性显著的问题。借鉴机载SAR运动补偿理论，提出了利用星载滑动聚束SAR“非匀速直线运动”引起的到虚拟转动点距离误差来校正方位时变模型参数的方法，并相应给了判断是否需要校正的依据；针对校正后数据中孔径内残留的等效距离模型三次误差，提出了在多普勒域内的统一补偿的方法；结合上述模型误差校正方法，重新定义了滑动聚束DCS算法中的CS因子，给出了处理流程。最后，用计算机仿真实验验证了模型校正方法的有效性。

针对传统小波变换域SAR图像分割存在边缘保持和方向分辨率较差的不足，该文提出了一种在非下采样Brushlet变换域提取图像灰度共生概率特征的新方法。该方法在Brushlet的不同方向系数块中利用自适应窗口的Gabor滤波器提取灰度共生概率特征，有效地解决了实际操作中的最优窗口尺寸的选取问题，并利用压缩感知来对冗余的特征进行压缩，降低了聚类复杂度。最后使用模糊C均值聚类，得到分割结果。实验结果表明：该文方法与其它方法相比在边缘保持和方向分辨上有明显优势，获得了更好的分割结果。

该文提出一种高分辨率星载SAR图像水上桥梁解译方法。首先计算图像分类特征的纹理描述量，包括Gabor滤波器响应、树形小波参数和灰度共生矩阵。然后利用支持向量机对图像进行分类，将SAR图像分为低反射率区域、城市建筑区和植被覆盖区。在低反射率区域中，利用目标的形状、拓扑关系和目标与背景的灰度分布完成桥梁兴趣区检测。最后利用雷达成像参数和多次回波模型计算桥梁的方向、长度、宽度、水面高度、桥体厚度和正射投影位置。利用TerraSAR-X图像进行的实验表明了该方法的有效性。

基于多相关器的导航卫星发射信号有害波形检测是全球导航卫星系统完好性检测的重要内容。该文定义并分析了有害波形二阶模型对接收机码环的影响，研究了基于LAAS/WAAS的多相关器检测系统，从简化完好性通道，缩短检测时间的角度出发，提出了星上自主导航有害波形检测方案，仿真分析了检测能力与检测效率，在星上接收信号的信噪比比地基高20 dB时，相关峰检测标准差减小了0.3个码片以上。结果表明，该文技术可有效提高导航卫星系统的完好性。

该文基于阻抗边界条件(IBC)，提出了3维各向异性材料涂覆目标电磁散射特性的矩量法(MoM)解决方案。根据表面等效原理，采用感应电磁流以3维RWG(Rao-Wilton-Glisson)矢量基函数展开的伽略金法。以表面阻抗矩阵表征电磁参数，实现各向异性材料涂覆目标的电磁仿真，算例结果与Mie级数解等精确结果吻合良好。对各向异性材料涂覆复杂目标的电磁散射特性进行分析，为目标的雷达隐身和反隐身提供理论支持。

为研究钡钨阴极蒸发物的电子发射现象，采用一种新设计的测试装置，对沉积在多晶钨表面上阴极蒸发物的电子发射曲线进行了采集，利用电子发射显微镜和扫描电镜对蒸发物沉积层的电子发射像、表面形貌和成分进行了分析。结果表明，电子发射曲线分3段，即陡升段、快升段和缓升段。分析认为，发射曲线的3段依次对应着多晶钨表面的晶界及划痕发射、晶面发射和3维岛状发射。实践证明，在覆膜阴极表面构造均匀弥散分布的岛状晶体发射点，可大幅度提高阴极的电子发射性能。

该文介绍了一种新型S波段高平均功率宽带速调管的主要设计思想、模拟计算结果和实验结果。文中提出了具有理想高频通过率的高平均功率宽带速调管电子光学系统的验证方法，以及联合使用2.5D Arsenal-MSN code和KLY6两种软件去除带内功率凹点和改善高频性能的方法。最终的实验测试结果表明，这些方法是有效的。

针对纳米CMOS电路连通域结构约束，该文提出了基于逻辑复制方法的电路等效变换技术以降低电路映射复杂性。首先通过对电路中所有的门扇出值进行排序来选定基准高扇出值；然后对于高扇出门单元通过二次方程式计算变换前后复杂度，对复杂度降低的高扇出门单元执行逻辑复制并进行扇出分割。与传统插入反相器方法网表转换法比较，结果表明使用该文提出的方法电路不仅更快速地被映射到纳米混合电路单元上，而且具有更好的时延特性。

基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用，运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点，该文提出基于数据驱动的核函数构建方法；并结合词包(BOW)模型，设计了一种基于TF-IDF规则的加权二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared, WQC)距离的直方图核函数；在计算直方图之间距离时充分考虑到不同量化区间的不同区分性能，从而增强核函数对不同类别的区分能力。在Caltech101/256等多个经典图像数据集上的分类实验结果验证了该文方法的有效性。

为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像，该文提出了一种基于两阶段方法去除图像椒盐噪声的算法。首先，利用改进的自适应中值滤波算法标识出图像中被污染的像素点，然后对被污染的像素点采用变分滤波的方法进行恢复。此方法利用了自适应中值滤波良好的噪点识别能力和变分滤波的细节保护的特性，对于噪声密度高达80%的图像依然可以达到很好的恢复效果。仿真结果验证了所提出算法的有效性，并且在效果上要明显优于传统的变分自适应中值滤波算法。

针对同步多用户长码直扩信号，该文提出了一种低信噪比条件下的盲解扩算法。该算法通过将多用户长码直扩信号建模为含有缺失数据的同步多用户短码直扩信号，采用SVT算法实现扩频码波形序列子空间估计，并在此基础上利用EM算法完成信号的盲解扩。计算机仿真表明即使在较低信噪比条件下，该算法也具有优良的盲解扩性能，且与合作解扩性能相近。

K分布形状参数的M估计器是一种估计精度比较高的估计器，2005年由郝程鹏提出，2007年得到了进一步的改进。该文对2007年的改进的M估计器进行了进一步的改进，省去了其中的一些中间环节，仿真实验证明，该文方法显著提高了估计器的精度与效率。

调频步进信号具有作用距离远、硬件实现简单的特点，在现代雷达目标识别中具有明显优势。该文推导了调频步进信号合成距离像的原理，分析了目标运动对合成距离像的影响。为了克服调频步进信号回波对目标运动敏感的缺陷，提出一种脉冲重复时间可变的调频步进信号，通过对脉冲重复时间预先设计来消除目标速度与频率的耦合效应，并通过回波对消技术消除目标加速度对合成距离像的影响，给出了该算法对脉冲重复时间的精度要求。仿真结果证明了算法的有效性。

该文在同时具备选择明文攻击和选择密文攻击的条件下，给出了可调加密方案的分类攻击安全和广义分类攻击安全的概念，并证明了二者的等价性；证明了抗基本区分攻击安全和抗左右不可区分攻击安全的可调加密方案一定是分类攻击安全和广义分类攻击安全的，从而揭示了强安全可调加密方案一定具有分类攻击安全和广义分类攻击安全这两个密码特性。

该文对单圈T函数输出序列的k-错线性复杂度进行了深入研究，利用多项式理论和Chan Games算法，分析得到了当n=2^t时，单圈T函数输出序列线性复杂度的n个下降点及其对应位置的k-错线性复杂度，并给出了k-错线性复杂度的分布和k-错线性复杂度曲线。

给出了ARIA算法4轮差分性质，提出了对ARIA算法的差分枚举攻击。攻击了7轮和8轮ARIA-256算法，攻击的数据复杂度是2⁵⁶，攻击7轮时预计算的复杂度为2^238.2次加密7轮ARIA算法，恢复密钥的计算复杂度是2^124.2次加密7轮ARIA算法；攻击8轮时预计算的复杂度为2²³⁸次加密8轮ARIA算法，恢复密钥的计算复杂度是2^253.6次加密8轮ARIA算法。

阈值逻辑门由于具有强大的逻辑功能且独自构成完备集而备受关注。为了设计以阈值逻辑门为单元结构的电路，该文首先分析了谱技术与阈值函数的关系，并通过零次、一次谱系数计算阈值函数的权值和阈值。对于非阈值函数，该文提出了新的逻辑函数综合算法，可以将任意非阈值函数转化为几个阈值函数和的形式。因此，使用一个或多个阈值逻辑门组成的网络可以实现任意布尔逻辑函数。该算法为共振隧穿二极管的电路设计提供一种新方法。