针对云计算环境下满足负载均衡、自动伸缩、绿色节能等需求时所面临的虚拟机(VM)迁移问题，该文设计一种面向云计算基础设施基于工作负载预测的整合调度算法。通过有机结合基于工作负载预测的主动控制技术和基于实际系统状态信息的被动控制技术，并采用指数平滑预测模型预测未来时刻的工作负载情况，提出虚拟机选择阶段最大未来工作负载优先和虚拟机安置阶段比较资源需求队列的虚拟机整合算法。仿真表明，该算法利用基于预测的资源整合方式减少了服务器使用量、虚拟机迁移次数和服务等级协议违例次数，有效提升了以数据中心为核心的云基础设施整体资源利用率。

针对无线传感器网络数据融合中可能出现的数据篡改和隐私泄露等问题，该文提出一种可进行完整性检测的无线传感器网络隐私数据融合算法ICKPDA。该算法首先在感知数据中嵌入私密种子，对真实数据进行隐藏；然后通过数据分片和聚集技术，增强数据的隐私保护性；最后利用数据间的关联特性在基站进行完整性检测。仿真结果显示，相比于其它算法，ICKPDA在保证融合结果精确的前提下，能有效地进行数据完整性检测和隐私保护，同时花费较少的数据通信量和计算量。

基于奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的推荐算法，在预测准确性、稳定性上具有明显优势，但在用随机梯度下降法求解过程中误差下降速度逐渐变慢、迭代次数较多，这极大限制了其在实际项目中的应用。针对这个问题，该文利用评分矩阵的差分矩阵来表征局部结构信息，并作为新的目标函数来优化SVD推荐算法。在MovieLens和Netflix数据集合上的实验结果表明：与经典SVD算法相比，该优化算法能够用更少的迭代次数得到更准确的预测结果；与当前的其他算法相比，该优化算法在预测准确性上仅次于SVD++，在训练时间上具有显著优势。

该文基于随机元胞自动机理论研究移动无线传感器网络中恶意数据包的传播行为。依据移动无线传感器网络的信息扩散机制，设计节点移动模型、无线信道分配算法、信号干扰模型和恶意数据包传播模型，定义移动传感器网络环境下的元胞空间、元胞邻域、元胞状态以及状态转换规则，提出移动无线传感器网络中恶意数据包传播的随机元胞自动机模型，研究在不确定环境下恶意数据包传播的时空特征。研究结果表明该模型能够有效预测恶意数据包传播的趋势和空间分布状态，有效克服基于马尔科夫随机场理论、常微分方程或差分方程建立的恶意数据包传播模型而无法描述恶意数据包传播的空间分布状态的不足。

针对无线传感器网络路由算法中的3维空洞问题，该文提出3维胞元空间路由(3D Cell Space Routing, 3D- CSR)算法。该算法针对贪婪算法中空洞区域无法路由的情况，利用3维胞元空间模型将这些空洞区域的边界加以确定，进一步运用胞元路由机制完成路由过程。同时，单个胞元内部采用了自适应选举机制，使其中的胞父节点保持活跃并参与路由而其余胞子节点保持休眠状态，以平衡网络能量消耗。仿真结果验证了3维胞元空间模型与3D-CSR算法的正确性和有效性，与3D-GPR(3D Grid Position-based Routing)和3D-CFace (3D Coordinate Face)算法比较，3D-CSR的消息发送率与节点存活率更高。

内容中心网络是下一代互联网架构的研究热点，该架构通过分布式内容缓存机制实现以内容为核心的数据传输，改变了传统基于主机的网络通信模式。缓存置换策略是内容中心网络的核心研究问题之一，缓存置换策略的设计优劣直接制约内容中心网络的数据传输性能。该文针对内容的流行度分布特征，提出一种基于流行度的缓存概率置换策略，并针对L层级联的内容中心网络(CCN)，推导了该策略下的网络分层缓存请求失败概率近似计算公式。该文策略根据请求数据块的流行度而选择数据块在缓存队列中的置换位置，尽可能平衡不同流行度内容在网络中的分布。数值计算结果表明：该策略适用于内容请求集中的网络应用，相比较传统的最近最少使用(LRU)策略，该文策略可以明显改善流行度较低的网络访问性能。

由于频谱资源的短缺，未来的无线通信网络需要同时与其他无线通信网络共同使用相同频谱。近年来出现的干扰对齐技术有效地解决了同一个干扰网络中不同用户的共存性问题。在已经实施干扰对齐的多天线干扰网络中，为了使新的干扰网络既使用相同的频谱资源又不能影响其他原已对齐的干扰网络，该文提出一种不同网络之间干扰对齐的迭代算法。该算法以消除新网络中的干扰为目标进行优化，使所有用户都能同时进行无干扰的通信。仿真结果表明，当新网络中的发射节点和接收节点都配置充足的天线时，新网络中的用户就可以达到干扰对齐，从而不仅可以进行无干扰的通信，也不会影响旧网络中的用户。无论是新网络中的发射节点的天线不足还是接收节点的天线不足，都会对新网络中的不同用户的无干扰通信产生影响，并且发射节点天线不足带来的影响更大。

在智能电网中，如何有效降低电力通信安全风险成为电力系统亟需解决的问题之一。而业务路由是影响通信风险的重要决定因素，但是现有的路由算法中没有考虑电力通信业务的特殊性，会引起通道段中业务分布不均衡，进一步导致通道段和网络的整体风险增大。为此，该文提出面向业务的风险均衡路由分配机制来降低通道段和网络整体风险。首先，该机制综合业务重要度和通道可用性等因素，建立了面向业务的风险均衡问题模型。其次，基于该模型提出一个面向业务的路由风险均衡机制。最后，通过基于某省电力通信网拓扑数据进行仿真，相对于传统的可用性路由(ARR)和负载均衡(LB)算法，该文所提机制能将业务通道风险均衡度提高30% 以上，并将网络总体风险度降低至少6%，具有很强的现实意义。

该文研究了上行OFDMA系统中高能效资源分配问题。首先，在考虑数据包重传条件下将多用户上行OFDMA系统建模成M/G/1排队系统，该系统的业务服务速率由其分配得到的资源和当前信道共同决定。在业务平均时延约束下，建立了基于业务统计特性的能效资源分配优化模型。该问题为NP难问题，文中提出一种启发式算法，将资源分配分为两步进行：子信道数目确定和子信道分配。仿真表明，所提算法能够在保证业务平均时延的要求下，有效地提升系统能效。

同频全双工由于在同时工作的收发通道上使用相同的频率资源，因此本地接收机需要进行自干扰消除。数字域干扰消除方法在模数转换器(ADC)器件采样后进行，ADC位数、干信比、量化判决准则直接影响干扰消除效果和系统误码性能。该文分析了ADC位数、干信比、QAM调制误码性能三者的内在关系；推导了误码率的闭合表达式；仿真验证了数学推导的正确性和有效性。仿真结果表明，随着干信比的减小和ADC位数的增加，误码率性能呈宏观改善趋势，但从特定的微观片段来看，会出现性能波动，甚至会接近无量化误差的误码率性能。

受限于发送方天线数目，无线多播系统整体信道通常不存在零空间，无法利用传统的物理层安全技术保证其安全传输。针对这一问题，该文提出一种基于多载波的多播系统物理层安全方案。首先，建立了多载波多播系统物理层安全通信模型；之后，通过分配载波产生合法用户的信道零空间，在零空间内引入人工噪声保证系统的安全传输；最后，以最大化保密传输速率为目标，在系统总功率受限情况下，利用Kuhn-Tucher条件对各子载波功率进行了优化。仿真结果表明：该方案不受限于发送方天线数目，并且所提功率分配方法的系统保密传输速率比等功率分配方法提升约。

根据基于放大转发的双向中继信道的特性，该文利用时分系统无线多径信道的互易性和卷积运算的交换律提取密钥，使得密钥可以在信道估计时生成，而无需预先进行分配。由于信道的稀疏多径特性，采用基于压缩感知的重构算法对信道状态信息进行估计，提出了基于多径相对幅度和基于多径相对相位的密钥生成方案进行密钥的生成，并与基于多径相对时延的密钥生成方案进行了比较。仿真结果表明，3种方案均可以达到较高的密钥生成一致性，解决了第三方窃听的问题，保证了物理层通信的安全。

该文在研究滤波多音(Filtered MultiTone, FMT)调制性质的基础上，给出了一种新的FMT系统定时同步算法。该算法将FMT符号的相关性和PN序列强自相关性结合，在保证算法性能的同时，大大缩短了构造同步符号所需训练序列的长度。此外，该文还提出了一种简单有效的整数倍子载波间隔频偏的估计算法。仿真结果表明，这两种算法在加性高斯噪声信道中性能优良，结合分集技术在多普勒频移的瑞利信道下也获得良好的估计性能。

针对TD-SCDMA突发信号盲解扰与盲解扩的问题，该文提出了一种基于模糊酉矩阵组合码盲估计的方法。该方法将TD-SCDMA系统中短扩频码与固定长度的扰码一起视为小区的扩频码，即组合码，首先根据用户midamble码自身高度的相关性进行midamble码捕获和载波残余频偏估计；然后根据midamble码所处的相对位置，以扰码长度为周期对数据域信号进行分段截取，最后利用相关函数二阶矩、奇异分解法以及消除模糊关系的酉矩阵法，即可完成组合码的盲估计。仿真结果表明，该算法具有良好的估计效果，而且在估计复组合码前，无需估计组合码的周期。

密码学上强的序列不仅应该具有高的线性复杂度而且线性复杂度应该稳定，该文称此类序列为优秀序列。猫群优化算法是一种智能的全局优化搜索算法，能够根据给定的合理条件，自动生成所希望得到的结果。该文通过设计合理有效的适应度函数和恰当的参数选择，将猫群优化算法用于求解优秀序列，得到了周期N为32, 64, 128, 256, 512, 1024等，错误数k小于等于N/4的二元优秀序列。并且结合大量实验数据，分析推测周期为N的二元优秀序列k-错线性复杂度满足规律LC_k(S)≤N-2k+1。

该文以分数阶Chen混沌系统和一个新的分数阶超混沌系统为例，研究参数不确定的分数阶混沌系统和超混沌系统函数投影同步及参数辨识。首先，基于分数阶系统稳定性理论和非线性动力学理论，构造出相应的非线性控制器和不确定参数的辨识规则；由此实现了参数不确定的分数阶超混沌系统的函数投影同步及不确定参数的辨识。其次，利用分数阶稳定性理论，对上述同步给出了严格的数学证明。最后，借助于预估-校正算法，利用数值模拟验证了所提方法的有效性。

为抵抗量子攻击，格理论被广泛应用于各种密码体制的设计。目前基于格的口令认证密钥交换协议(PAKE)都是针对两方设计的，不能满足大规模通信系统的应用需求。该文在Gorce-Katz两方PAKE框架基础上提出了一个基于格的三方PAKE协议，并在标准模型下证明了其安全性，同时通过实现用户和服务器的显式双向认证达到了可抗不可测在线字典攻击。新协议是第1个基于格的三方PAKE协议，与通用构造相比，通信轮数少，并且能避免大数分解和离散对数易受量子攻击的弱点。

视频编码标准H.264中的固定搜索范围设定，使得运动估计单元的计算量和存储读写带宽过大，给实时编码带来了困难。该文提出一种基于搜索范围自适应调整的运动估计算法。算法首先根据当前编码块预测运动矢量(PMV)点的绝对误差和(SAD)以及相邻已编码块的信息，判断PMV的预测准确程度，自适应地确定搜索范围(SR)大小；然后通过检测编码块所在区域的运动方向特性，确定SR内的有效搜索方向。仿真结果表明：相比于全搜索算法和UMHexagon算法，该文算法分别能够平均节省91%和18%左右的运动估计时间，而码率和图像PSNR基本保持不变。

针对高斯干扰信道，该文提出一种基于最大最小公平性的译码次序新算法。该算法通过采用速率分裂技术来提高系统和速率。基于该算法，推导出和速率近似最大的速率分裂层数表达式。数值结果表明，在一定干扰强度范围内的两用户对称高斯干扰信道中，采用该译码次序新算法得到的和速率较已有的贪婪算法得到的和速率有明显提高，并随着干扰强度的增加，其和速率逼近Sason给出的和速率内界。

以往的跳频信号参数盲估计方法大多难以适应多个信号同时存在的情况，且需要积累一定数量的样本以后才能从中提取所需要的信息。为了稳定实时地跟踪跳频信号的频率，该文提出一种利用贝叶斯稀疏学习的单/多通道跳频信号频率估计和跳变时刻检测方法来实现多跳频信号频率的实时跟踪。首先建立了多跳频信号的稀疏表示模型，然后介绍了多观测贝叶斯稀疏学习算法及跳变时刻实时检测方法，最后仿真结果验证方法的有效性。

该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题，对线性化模型与跟踪误差进行了研究。为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能，修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题；提出了新的环路反馈量，简化了运算过程。推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差，与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低，并且在相同条件下，观测卫星数越多，矢量跟踪环的跟踪门限越小；推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限，证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号。通过Monte Carlo仿真验证了理论分析结果的正确性。

针对基于椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Function, PSWF)脉冲的调制信号峰均功率比过高的问题，该文提出一种基于Givens旋转的PSWF脉冲峰均功率比抑制方法。该方法从正交PSWF脉冲组的特征向量加权表示入手，利用Givens旋转矩阵G(i,j,Θ)对所有子坐标平面(i,j)进行Θ角度的旋转，搜寻使脉冲组PAPR (Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)值最小的旋转矩阵，最后利用该矩阵对原PSWF脉冲组进行Givens变换，从而实现降低PAPR的目标。针对Givens旋转次数较多导致计算复杂度大的问题，该文提出分组flipping迭代的算法实现方案。理论证明了该变换方法能够保持脉冲组的带内能量聚集和正交性。仿真结果表明，该方法有效降低了脉冲组的PAPR，同时系统传输效率、调制信号功率谱密度与系统误码率性能均保持不变。

时间自适应支持向量机(TA-SVM)方法在处理非静态数据集时表现出良好的性能，但仅根据邻接子分类器相似而获得的相关信息并不充分，由此可能会导致训练所得模型不可靠，限制其应用能力。该文通过定义子分类器序列的相关性衰减函数，提出新的面向非静态数据分类问题的演进支持向量机(Evolving Support Vector Machines, ESVM)。ESVM使用衰变函数以体现子分类器之间的相关程度，通过约束所有子分类器之间的带权差异以求得变化更光滑的子分类器序列，契合了数据中隐藏的渐变概念。在各种数据缓慢变化场景的对比实验中，该文的ESVM方法优于TA-SVM方法。

低剂量CT(Computed Tomography)因其大大降低了辐射剂量而广泛用于现代医疗中。然而，随着辐射剂量的减少，扫描过程中投影数据受到随机噪声的污染，导致重建图像中存在明显的条形伪影。为解决上述问题，该文提出一种基于局部模糊熵的自适应恢复算法。该算法在基于统计信息的各向异性滤波器的基础上，利用局部模糊熵来判断边缘和平滑区域。新的扩散模型能有效地控制扩散程度，大大提高了扩散速度，达到快速恢复投影数据的目的。仿真实验和实际数据试验结果表明，基于局部模糊熵的自适应恢复方法能够得到高信噪比的重建图像，且与传统算法相比，缩短了对投影数据的处理时间，从而减轻了辐射对患者的危害。

针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题，该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM)。通过提取多尺度金字塔梯度图像的HOG特征，提高了算法的尺度不变性；通过将平面HOG栅格拓展至3维HOG栅格，并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维HOG栅格映射为2维HOG仿射栅格，最后对仿射栅格内的HOG特征进行仿射逆变换，以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的。多组实验结果表明，该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D视角变化)所造成的识别率较低的问题，性能优于HOG+SVM算法。

与传统后向投影(Back-Projection, BP)算法相比，快速分解BP(Fast Factorized BP, FFBP)算法可以大幅度提高SAR成像的处理效率，具有较强的工程价值。该文在现有FFBP算法的基础上，提出了改进FFBP算法，进一步简化处理流程并提高运算效率。改进FFBP算法的主要特点：(1)成像平面选取在坐标系，代替现有FFBP算法的坐标系，从而直接避免了对投影视角的反正弦计算；(2)采用2维多项式拟合的方法对投影斜距和视角进行计算，代替现有FFBP算法的逐点计算或1维多项式拟合，从而大大减小了运算量。最后，利用X波段的SAR回波仿真数据对该文提出的改进FFBP算法进行验证。

增强成像方法将待检测目标的先验知识引入到成像过程中对其进行增强，有助于提高图像的直观性和改善后续检测效果。旋转体目标具有散射特性的方位不变性，而大多数人造和自然杂波不具备该特点，因此可利用方位散射不变性对旋转体目标进行增强成像。该文首先提出了方位散射熵的概念以度量目标不同方位向散射特性的一致性，在此基础上提出了基于方位散射熵的旋转体目标增强成像算法，最后针对实际机载SAR应用中存在的位置和姿态误差给出了结合运动误差补偿的方位散射熵的计算方法。实测数据结果证明了该文所提方法的有效性和实用性。

自适应非负特征值分解(ANNED)存在两个局限性，一是利用非负特征值分解(NNED)的搜索解法计算体散射功率，需要反复计算特征值，计算代价较高；二是ANNED的余项协方差矩阵可能存在负特征值，从而造成分解结果是无意义的。针对这两个局限性，该文提出了一种改进的ANNED，首先通过计算NNED中余项协方差矩阵主子式的零点提出NNED的快速解法，该方法在用于提取ANNED的体散射功率时不需要反复计算特征值，从而提高了计算速度；其次该快速解法用于调整ANNED的散射功率以此解决余项协方差矩阵存在负特征值的问题；实验表明，改进的ANNED能明显增强城区的二面角散射功率，减少城区的体散射功率，并有助于提高分类精度。

在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar, A/S- BiSAR)成像中，回波信号方位不变性的假设不再成立；完成距离徙动校正和距离压缩之后，同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性。该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法对相位误差的估计精度显著下降。针对该问题，该文提出了一种改进PGA方法。与传统PGA方法相比，该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿，有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响，从而提高了对相位误差的提取精度；此外，该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿，使之适用于宽测绘带条件下的A/S-BiSAR成像。实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性。

机载SAR绝对定位技术可以直接对地面目标进行定位，无需地面参考点，对于军事及民事应用具有重要的实用价值。该文提出一种新的机载SAR对地定位方法，主要研究在无地面参考点的情况下，利用和差波束SAR图像直接对地面目标定位，获取地面目标3维坐标信息。论文分析了载机速度、高度及测角误差对定位精度的影响，并与传统基于距离多普勒模型的定位方法进行了比较，最后通过仿真实验验证了该定位方法的有效性。

该文针对集中式MIMO雷达发射方向图设计与波形设计无法分离，以及接收端如何提取信号多样性自适应地抑制杂波和干扰这两个问题，展开了深入研究。首先，给出了一种改进的快速发射波束形成算法，该算法能够有效地将发射方向图设计和波形设计分离。同时，为了避免发射信号相关矩阵出现奇异性导致信号多样性无法提取的问题，提出了采用特征值加载修正信号相关矩阵的方法。接着，给出了采用上述发射波形的MIMO雷达的接收阵列信号处理框架，证明了经过匹配处理后的阵列输出可以最大程度地恢复信号多样性信息。仿真实验表明，采用这种部分相关发射波形的MIMO雷达仍然能够充分利用信号多样性带来的额外自由度，有效抑制干扰和杂波。

为了解决STRETCH处理的系统失真补偿复杂困难的问题，该文详细分析了STRETCH处理的系统失真以及导致失真移变的机理，提出了一种先去除回波失真移变特性，再进行失真补偿的算法，并给出该算法的实现步骤。实测数据验证结果表明，该算法能对STRETCH处理的系统失真进行有效的补偿，使脉冲压缩旁瓣抑制达到45 dB以上，且运算量小，实现简单。

桁架式可展开反射面天线在未来的星载合成孔径雷达(SAR)中将有着广泛应用，然而目前对该类天线方向图的系统性理论分析还不够完善。该文根据桁架式天线反射面的特殊构型——空间三角形单元拓扑结构，提出了一种将物理光学法与换元法相结合来计算馈源数目任意、位置任意的桁架式天线方向图的方法，仅需反射面上的节点坐标即可求出天线方向图。对矩形喇叭线阵馈源激励下的口径大小为2.8 m×6 m的桁架式可展开反射面天线方向图进行编程仿真，得到的主要参数计算值与实测值相吻合，通过与几何光学法仿真结果相比较，得出该文提出的算法更为精确有效。该文提出的算法建立了桁架式天线反射面结构与天线方向图的直接联系，实现了该类天线的机电一体化设计。

针对非理想馈电端口下共形阵列天线的互耦分析和校正问题，该文提出“结构模式互耦”和“天线模式互耦”的概念，其二者的叠加共同导致了共形阵列的完备互耦效应。论文基于全波数值分析和微波网络理论，提出了共形阵列完备互耦的分析和校正方法。最后，通过全波数值仿真分析了非理想匹配馈电下的12元柱面微带共形阵列天线，有效验证了完备互耦校正方法的有效性。

该文从频域和时域两方面对一种正六边形贴片的电磁带隙(EBG)结构进行了特性分析和研究。利用等效电路理论分析和研究了贴片边长、贴片间距和过孔半径对该结构的带隙和传输特性的各自不同的影响，得到并验证了准确估算不同贴片边长带隙的上、下限频率和带宽的数学表达式。研究表明可以通过贴片间距来改变带宽，但不影响带隙左侧特性，过孔半径的缩小会导致带隙左移并变窄。最终分析了以EBG结构为返回路径的信号线的时域特性，实验证明EBG结构的周期越小，信号的传输质量越差。

从电离层加热实验出发，模拟研究了低纬地区(Arecibo)和高纬地区(TromsΦ)加热效应。首先验证了该文计算的正确性，在此基础上研究了背景电离层电子密度梯度和泵波频率f_HF与临界频率f₀F2比值对电离层加热效应的影响，结果表明：电子密度梯度越小，加热效果越强；过密加热时，加热效果随泵波频率与临界频率的比值增大而增强，但同时受电波反射高度影响，该比值较低时可能也会存在一个使加热效果增强的取值范围。最后分析了在不利的电离层背景状态下如何有效选择加热参数，以获得较为理想的加热效果。

基于矩阵因式分解的协同过滤推荐模型具有很高的推荐精度和可扩展性，而其中大多数都是基于串行训练过程构造参数的，如能将其训练过程并行化，能进一步提高可扩展性。为解决上述问题，该文提出一种基于规范矩阵因式分解的协同过滤推荐(RMF)模型的并行改进(P-RMF)模型。P-RMF模型应用交替随机梯度下降法取代随机梯度下降法训练参数，从而消除用户特征和项目特征在训练过程中的相互依赖，实现训练过程的并行化改进。实验表明，对比现有同类模型，P-RMF模型在求解协同过滤推荐问题时，具有更快的速度和可扩展性。

主瓣范围内的频谱信息是频谱分析方法的主要研究对象，其中包含的噪声分量对频谱分析精度影响较大。该文首先参照SNR的数学定义提出主瓣谱失真度(MSD)概念，以定量描述频谱分析结果的可信度。然后为举例说明MSD与频谱分析误差之间的良好关联性，进行能量重心式相位测量仿真实验，结果表明：相比于SNR, MSD能更准确地跟踪该相位测量误差曲线的变化。最后给出了详细的MSD自估计算法，该算法可以在不测量频率和初相的条件下直接估计MSD，且精度较高，抗噪性、实时性好。

该文分析研究了LBlock分组密码算法的不可能差分性质。基于LBlock算法的轮函数结构和部分密钥分别猜测技术，给出了21轮和22轮的LBlock算法的不可能差分分析方法。攻击21轮LBlock算法所需的数据量约为2⁶²，计算量约为2⁶²次21轮加密；攻击22轮LBlock算法所需的数据量约为2^62.5，计算量约为2^63.5次22轮加密。与已有的结果相比较，分析所需的计算量均有明显的降低，是目前不可能差分分析攻击LBlock的最好结果。

针对无线体域网中因通信链路时变而带来的能量浪费问题，该文提出一种能量高效且可靠的自适应路由协议。该协议在数据传播模型的基础上引入了无线链路质量的计算方法，并将各个链路质量作为隐马尔可夫模型(HMM)的状态观测值进行训练，以此得出最优的路由路径。仿真结果表明，该协议相比于基于预测的安全可靠路由(PSR)协议等已有的预测路由协议，降低了网络的数据丢包率和时延，延长了网络节点的生命周期。