在星上应用中，能够融合多种标准的可重构低密度奇偶校验(LDPC)码译码器受到越来越广泛地关注。然而，由于星上存储资源受限以及空间辐射效应对存储器的影响，传统需要消耗大量存储资源的可重构LDPC译码器很难适用于星上高速信号处理。该文提出一种新颖的可重构译码器架构，通过分层流水线迭代实现高吞吐率，通过结合不同LDPC码字的结构特点实现低复杂度的可重构译码，通过简化存储迭代传递信息以及信道对数似然比(LLR)信息节省存储空间。流片实现结果表明，在台积电(TSMC) 0.13μm工艺下，单路译码器最高可达1.5 Gbps的吞吐率，占用7.8 mm²的硅片面积，最高节省40%的存储资源。

该文针对蜂窝终端直通(Device-to-Device, D2D)混合网络的两类终端提出一种新的无线资源调度策略，以提高混合网络整体性能实现无线资源的高效利用。该文无线资源调度问题分为频谱资源块和终端功率分配两个部分，首先，对该问题以混合网络和速率最大为优化目标进行理论建模，其约束条件为最大功率限制以及速率需求比值。速率需求比值可以用来区分蜂窝和直通(D2D)两类终端各自的速率需求，从而满足不同的服务质量(Quality of Service, QoS)。接着，通过拉格朗日乘数求解法，得到了上述最优化问题的最优解，即蜂窝和直通(D2D)终端分配的最优资源块序号以及功率值。从最优解可以看出，资源块的选取和功率分配两者互为条件选择的关系。根据这一结论，该文给出相应的调度策略，其中功率分配部分采用注水算法来实现。最后，通过系统级仿真，可以看出提出的新调度策略在混合网络的总吞吐和终端用户的公平性上都可实现较大提升。

针对有限字符输入下多输入多输出(MIMO)信道的互信息最大化问题，该文提出一种复杂度低的线性预编码算法。该算法根据水银/注水理论，融合基于均匀旋转的空时-线性星座预编码(Space-Time Linear Constellation Precoding, ST-LCP)矩阵的预编码方法和最大化最小输出向量信号间距的方法，从两者中选择互信息更高者用于预编码。然后，在基于均匀旋转的ST-LCP矩阵的预编码方法中，把MIMO信道的奇异值矩阵作为功率分配矩阵，并提出局部搜索和矩阵加幂两种改进措施。最后，利用有限字符集的对称性，进一步降低了互信息的计算复杂度。该算法在各种信道和信噪比条件下均能逼近互信息的理论最大值，并且减少甚至避免了搜索，计算复杂度大大下降。仿真结果验证了该算法的有效性。

认知无线电(CR)系统中，次用户通过机会调度和多址方式接入主用户信道进行传输。为分析延时性能，该文采用随机网络演算方法，将非竞争接入(CF)和竞争接入(CB)两种主要的多址接入方式，以及机会调度建模为次用户得到的随机服务。然后推导出相应的随机服务曲线，及次用户的延时边界。通过分析比较不同网络参数下的数值计算结果，证明了延时边界的正确性，并为次用户多址接入方式的改进提供了重要的参考。

针对终端直通(D2D)用户复用蜂窝下行资源时，基站对D2D接收端干扰较严重的问题，该文提出一种基于Null-space的基站下行预编码策略。该策略通过在基站预编码时加入对D2D用户干扰抑制的考虑，使得基站在将下行波束对准其调度的蜂窝用户的同时，在D2D用户方向上形成零陷，从而有效地抑制基站对D2D用户的干扰。考虑到实际系统中基站难以获取完美信道信息，又进一步推导了信道估计误差对预编码性能的影响。仿真结果表明，该文提出的基于Null-space的预编码策略能有效提高D2D用户的吞吐量，但这种性能增益很大程度上依赖于基站到D2D用户信道估计的准确性。

为了克服2G和3G移动通信网络位置管理方案的缺陷，4G长期演进(Long Term Evolution, LTE)采用了基于跟踪区列表(Tracking Area List, TAL)的位置管理方案。基于TAL的位置管理方案的性能取决于TAL分配方案。考虑到本地移动设备(User Equipment, UE)的活动区域相对固定，该文提出一种嵌入式马尔科夫链模型，用于分析本地UE的基于TAL的位置管理方案的信令开销。推导得到位置更新开销和寻呼开销的数学公式。利用这些公式，可搜索得到能使信令开销最低化的最佳TAL分配方案。

该文利用有限环F_q+uF_q上循环自正交码，给出了一种构造有限域F_q上自正交码的方法。引入了F_q+uF_q到F^p_q的等距Gray映射，给出了F_q+uF_q上循环自正交码存在的充分必要条件，证明了F_q+uF_q上长为n的循环自正交码的Gray象是F_q上长为pn的自正交码，由此构造了F_q上一些参数较好的自正交码。

指定验证者签名在实际的网络信息中有着广泛的应用，验证者不能将签名任意地传播给第三方。强指定验证者签名方案更加强了签名者的隐私，除了指定验证者任何人都不能验证签名的有效性。该文提出一个基于多变量公钥密码体制(MPKCs)的一般强指定验证者签名方案，将多变量公钥密码体制应用到指定验证者签名方案中，如果多变量公钥密码体制在已知攻击，包括代数攻击，线性化攻击，秩攻击和差分攻击等下是安全的，则新方案满足正确性、不可伪造性、不可传递性的安全性要求。并给出一个具体的基于pFLASH签名体制的强指定验证者签名方案，具有明显的效率优势，新方案在量子计算攻击下是安全的。

传统的非正方形四叉树变换(NSQT)系数的扫描方式并不能很好地适应系数的能量分布，这将降低熵编码的编码效率。为了提高编码效率，该文提出非正方形四叉树变换系数能量分布模型，并改进了其系数扫描方式。首先推导了非正方形变换块的空间频率域位置分布，基于推导的分布，从理论上提出了其能量分布模型，并用实验进行了证实，发现能量从左上角到右下角逐渐递减，而左下角的能量与右上角的能量接近，根据该能量分布模型，重建了非正方形四叉树变换中量化系数的扫描模式，以适应熵编码，而熵编码中的系数扫描方式倾向于系数上的降序。实验结果显示，相比NSQT中已有的系数扫描方式，该文方法提出的扫描方式在编码计算复杂度和客观视频质量损失可忽略的前提下，平均下降了1.32%~3.74%的比特率，对于非正方形变换块，下降了9.05%~13.19%的比特率。

该文针对基于事件驱动的无线传感器网络(WSNs)数据收集查询的长期应用需求，基于压缩感知理论将混合压缩感知的数据收集技术与数据收集树的构建过程相结合，设计出一种长生命周期数据收集方法。该方法在数据收集查询到达时，构造一棵数据收集树。建树过程中，利用混合压缩感知思想，在分析转发节点和融合节点能耗的基础上，以收集查询后节点最小剩余能量最大化为目标，构造最大数据收集树集合。仿真实验表明，该方法能够充分利用节点能量资源，显著提高网络能量效率，达到延长网络生命周期的目标。

针对一种草图指导公平抽样(SGS)算法对小流估计误差大的问题，该文提出一种基于大小流区分计数的包公平抽样算法(DCMFS)，并给出哈希冲突对SGS算法估计误差影响的定量分析结果。DCMFS采用大小流区分计数器，对小流采用逐流精确计数，对大流采用哈希计数。理论分析及实际的数据仿真结果均表明，DCMFS算法对小流能够实现逐流精确统计，对大流的估计标准差接近公平抽样估计标准差理论值上限。算法采用不等长位宽计数器结构，保证其空间复杂度较SGS和自适应非线性抽样方法(ANLS)没有增加；引入计数器置换使得算法时间复杂度略有提高，但仍能满足10 Gbps线速处理要求。

作为下一代互联网的关键技术，名址分离可以有效解决当前网络的可扩展性问题。映射系统的设计是名址分离网络中的核心问题。该文在LISP-DHT(Locator/Identifier Separation Protocol-Distributed Hash Table)基础上，提出一种D1HT与Chord相结合的双层映射系统；同时对现有Chord环结构进行改进，减少了Chord环中的信息冗余，解决了LISP映射系统中存在的物理拓扑与逻辑拓扑不匹配的问题。仿真结果表明，D1HT与Chord相结合的双层映射系统与LISP-DHT相比，缩短了平均查询时延和查询路径，提升了查询性能。

针对无线传感器网络能量有限等特点，将路由策略考虑到投影矩阵的设计中，该文提出了基于数据融合树的压缩感知算法(Compressed Sensing algorithm based on Data Fusion Tree, CS-DFT)。该算法采用稀疏投影矩阵最小化通信消耗，在生成数据融合树的同时减小投影矩阵与稀疏基之间的相关度以保证数据的重构质量。仿真结果表明，该文提出的算法不仅在重构质量和能量消耗之间做到了很好的平衡，同时对于不同稀疏基下的数据也有较高的适应性。

为克服陆地静态无线传感网和水下无线传感网因节点能耗分布不均衡而出现的能量空穴问题，和具有单一移动Sink节点的无线传感网数据收集时延过长问题，该文提出基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法(Grid-based Lifetime Optimization Algorithm, GLOA)。GLOA算法考虑多个Sink节点的移动，将监测区域分成多个大小相同的网格。根据网格潜能值确定Sink节点移动的锚点，将锚点分配给不同的Sink节点，建立路径选择优化模型并获得Sink节点的最短移动路径，采用移动收集方法或静态收集方法循环收集数据。仿真结果表明：与Ratio_w或TPGF算法相比，GLOA算法能延长网络生存时间，降低和均衡节点能耗。与LOA_SMSN算法相比，GLOA算法能降低数据收集时延。在一定的条件下，比Ratio_w, TPGF和LOA_SMSN算法更优。

针对现有告警信息相关性分析方法没有客观全面考虑各告警的重要程度，无法体现告警之间个体差异性等问题，该文提出一种基于小波神经网络的加权关联规则告警挖掘算法。综合告警级别、告警类型以及告警设备类型3个主要告警属性，将其作为小波神经网络的输入，通过对历史样本数据的学习确定连接权值，合理地评估各个告警属性重要程度，利用所得权值向量进一步挖掘告警加权关联规则。结果表明所提算法在权值确定时能够综合考虑告警信息的多个属性及历史经验，得到的权值更能合理地反映告警重要度，所得关联规则能够更加准确地反映告警之间的相关性。

针对无线传感器网络(WSN)移动节点定位技术中的定位不精和实时性差的问题，该文提出一种局部采样、借助RGB差值序列滤波的新颜色移动定位LSF-CDL (Local Sampling?and Filtering-Color Dynamic Localization)法。该算法利用收集的信号，在与移动节点能直接通信的信标节点的信号交叠区域内局部采样；引入距离比例因子，对平均跳距权值化，优化了CDL中跳距的计算公式；借助RGB差值序列对样本点滤波并将差值序列绝对值作为加权标准计算移动节点的坐标。仿真结果表明与E-CDL (Efficient-Color-theory based Dynamic Localization), MCL (Monte Carlo Localization)等经典的移动节点定位算法比较，新算法定位误差减少了33%以上，具有较好的定位效果。

目标表观变化的处理是视觉跟踪领域极具挑战性的问题，该文针对这一问题，在粒子滤波框架下提出一种高效的基于超像素的L1跟踪方法(SuperPixel-L1 tracker, SPL1)。首先利用具有结构性信息的中层视觉线索(超像素)构造字典来对目标的表观建模；然后求解由粒子表示的候选目标状态的L1范数最小化，把重构误差最小的候选状态作为跟踪的结果；最后进一步改进了字典的在线更新策略，不论目标发生遮挡与否，字典都被学习更新；为了降低目标发生漂移的可能，更新时保留初始帧的信息。仿真结果验证了SPL1在目标发生长时间遮挡、尺度和光照变化时依然能够稳定地跟踪目标。

针对混沌时间序列预测问题，该文提出一种虚拟特征提取算法，以提高其预测精度。首先，采用平移不变小波变换，提取出混沌时间序列的细节和光滑子层信息。然后，将混沌序列线性与非线性特征从加和关系推广到函数关系。最后，利用小波子层信息给出一种新颖的虚拟特征表达，以用于预测实验。采用经典的Mackey-Glass仿真数据，以及美国密西西比河实测径流流量数据实验表明，该文方法提高了预测精度，从而也验证了该文提出的虚拟特征提取算法在混沌时间序列预测上的有效性。同时，也可为控制、水文、气象等领域的混沌现象决策提供参考。

构建一个基于Boosting的瀑布型分类器往往要花费巨大的计算代价，该文提出一种改进的Boosting瀑布型分类器训练算法，利用不同层级分类器之间的共享信息复用来提高训练速度。该文提出的瀑布型分类器训练方法在两个层次上复用已获得的层级分类器中的信息。在分类器层次上，前一个层级分类器在新的层级分类器训练过程中成为第1个特征，并在当前层级分类器的训练样本集上进行适应性学习；在特征层次上，每一级分类器都直接保留所有前面层级分类器已经学到的特征，并重新在当前层级分类器的训练样本集上进行适应性学习。最后，再通过学习新的弱分类器，加入新特征。在正面人脸检测问题上的实验表明，提出的新算法相比传统方法能够大幅提高Boosting瀑布型分类器的训练速度，提高幅度近10倍，瀑布型分类器的训练时间从将近3天降到了8个小时。

现有基于小波变换或对比度的能见度检测算法，计算准确性容易受到噪声影响，且时效性差。为此，该文提出一种基于路面视亮度差平方最优化的视频能见度检测算法。首先由摄像机标定参数，提取出亮度和高度一致的路面兴趣域，进而求得路面的视亮度作为真实参考值；根据Koschmieder理论，选定消光系数的初值，将由公式得到的视亮度值与真实参考值作差平方，建立目标函数；最后利用最小二乘法逼近原理，求目标函数取得最小值时消光系数的最优解。经过实验论证，该算法具有计算精度高、速度快、对噪声鲁棒性好等优点，应用前景广泛。

矩形包络的单频信号时域频率方差等于频域有效带宽，且频率方差为信噪比的函数，在信噪比下降时，线谱方位权值计算误差变大，频率方差线谱检测器丢失目标。传统Alpha-beta滤波的增益恒定，不能有效修正频率估计。该文提出后置处理方法，将每个方位下多次求得的功率谱叠加后得到功率谱-频率曲线作为该方位下各频率对应的增益。当频率观测值对应的增益大时，新息在递推过程中占的比重大，当频率观测值对应的增益小时，预测值在递推过程中起的作用大，对滤波后频率估计值计算方差来修正方位谱输出。仿真和实验处理结果证明在低信噪比情况下，修正后的线谱检测后置处理算法抗干扰性强，能够实现弱线谱的提取，同时压低了干扰背景。

为了提高自适应匹配场处理(AMFP)的稳健性，该文提出一种条件概率约束的自适应匹配场处理算法(MFP-CPC)。该算法利用贝叶斯准则推导出了位置参数的后验概率密度估计，以此作为权系数给自适应匹配场处理器(AMFP)提供主瓣保护和旁瓣压缩性能，使得算法具有AMFP高分辨特点的同时稳健性也得到改善。为了验证算法的性能，使用NRL的典型测试数据进行了仿真分析。结果表明：MFP-CPC具有优于Bartlett和最小方差无失真响应(MVDR)的定位性能，其稳健性和Bartlett类似，主瓣宽度和MVDR相同且旁瓣比MVDR低约6~8 dB。

研究压缩传感(Compressed Sensing, CS)的稀疏信号重构算法，该文提出一种新的算法框架阈值化迭代检测估计(Iterative Detection Estimation with Thresholding, IDET)。算法框架包括两个方面：选择单阶段阈值化(One-Stage Thresholding, OST)算法的迭代步作为支持集检测的参考；根据稀疏信号的特征设计支持集检测方法。同时，提出该算法框架的实现算法，实现算法先检测由迭代硬阈值化(Iterative Hard Thresholding, IHT)迭代步得到一个支持集，然后通过求解支持集上的最小二乘问题来估计待重构的稀疏信号，迭代上述两个步骤直至满足条件停止。IDET算法的关键在于支持集检测，该文提出3种适用于快速衰减信号的支持集检测方法。实验结果表明，IDET稀疏重构性能优于IHT的其他加速算法。

针对噪声条件下的单通道多分量正弦调频(SFM)信号，该文提出一种信号分离和参数提取方法。利用正弦调频信号的广义周期性进行奇异值分解，以求出分量信号的调制频率；通过离散点搜索，估计出分量信号的调频(FM)初始相位、调制指数及载频，并对这些估计值利用信赖域算法进行优化，减小误差；利用内积计算，估计分量信号的幅度和初始相位。此外，还利用自相关矩阵特征值分解估计混合信号的信噪比(SNR)，并根据信噪比确定停止分解的阈值。在仿真与分析中，针对具体的信号详细说明了该方法的各步骤，并在不同信噪比条件下分析了该方法的参数估计精确度。

在高动态环境中，由于干扰来向在短时间内的剧烈变化，利用接收数据协方差矩阵的常规卫星导航干扰抑制算法失效。为了解决快拍数据不足的问题，该文提出一种仅利用少快拍数据的卫星导航高动态干扰抑制算法。首先，通过利用干扰信号空间谱的稀疏特性，仅用少数快拍甚至一个快拍来估计干扰来向；然后，利用估计的干扰来向构造干扰子空间，并通过正交子空间投影算法抑制干扰。仿真实验验证了该算法的有效性。

该文针对低信噪比(SNR)情况下信号捕获精度较低的问题提出一种基于伪码相位和载波频率的2维细化自适应捕获算法，该算法根据信号强度自适应调整频率步进值和捕获门限，首先对伪码相位和载波频率进行粗捕，在此基础上对捕获到的伪码相位方格和载波频率方格进行细化，再对伪码相位和载波频率进行细捕以提高捕获精度。该文对算法进行了理论分析和仿真验证，结果表明，该算法能提高捕获的伪码相位分辨率和载波频率分辨率，有效提高检测概率，适用于低信噪比和高精度要求下的信号快速捕获。

为了对有源雷达组网方式进行识别，该文利用Dempster-Shapher(D-S)证据理论适于解决信息序贯融合问题的特点，提出一种基于多源信息融合的有源雷达组网方式序贯识别方法。首先对侦察获取的有源雷达和通信电台信息进行特征提取，然后结合专家系统计算特征向量与雷达组网方式的匹配度，最后通过一种改进的相对加权融合算法进行证据修正融合，实现了对4种常见有源雷达组网方式的识别。仿真结果表明了该方法的有效性。

窄波束和平地假设是在合成孔径雷达(SAR)运动补偿过程中常用的一种假设，其指明可以将SAR平台相对场景中任意点目标运动误差的空变近似为相同最短斜距处波束中心视线方向上相应点目标的距离空变。该文在正侧视模式和斜视模式运动补偿模型的基础上，从理论上证明了仅存在高度误差时，窄波束和平地假设运动补偿最优的方向垂直于雷达波束中心视线，说明了沿该方向进行运动补偿的原因，并用仿真实验验证了其正确性。

该文提出一般构型机载双站大斜视SAR的2维Chirp-Z变换(CZT)成像算法。针对双站大斜视回波信号的距离-方位向强耦合，在距离频域-方位时域校正载机大斜视引起的大距离走动，然后推导改进点目标的频谱公式。成像时，先用参考函数相乘完成回波一致聚焦，然后借助于载机轨迹解耦合公式将频谱相位分解为距离移变和方位移变的两个独立相位项，再运用CZT分别消除其空变性得到成像结果。仿真验证了该算法处理一般构型机载双站大斜视SAR回波数据的有效性。

目前，多级维纳滤波器是一种收敛速度最快的降秩空时自适应处理算法，但它只适合于处理平稳随机信号，不能直接用于抑制非均匀的机载共形阵雷达杂波。该文在分析共形阵雷达杂波特性的基础上，提出采用俯仰向空域滤波改善杂波的非均匀性，改进了传统的协方差矩阵加权算法，最后形成了一种基于俯仰向空域滤波的协方差矩阵加权多级维纳滤波算法，用于抑制共形阵雷达杂波。仿真结果表明，该文方法抑制共形阵雷达杂波的综合性能优于现有其他方法，且计算复杂度低，收敛速度快，便于工程实现，在共形阵雷达杂波抑制中具有实际应用前景。

该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning, MKL)算法的多源信息融合功能，提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示，分别构建相应的核函数或核矩阵，然后通过一定的准则计算它们的组合系数，并同时或独立获得支持向量机的分类超平面，最终实现对辐射源信号的分类。特别地，该方法能够实现辐射源信号模糊函数多个“近零”切片特征的有效融合，得到比代表性切片更优的识别性能。在3组实测雷达辐射源数据上的实验表明了所提方法的有效性。

该文针对自旋式综合孔径微波辐射计非均匀采样问题，提出新的阵列优化目标函数与阵列优化算法。首先，针对Cornwell提出的基线距离乘积最大目标函数优化稀疏阵列会出现基线中心与边缘区域密集而过渡区域稀疏的问题，该文提出修正的电荷最小能量分布目标函数以及基于最小误差网格剖分的方法。针对标准的粒子群优化(PSO)算法历史最优个体位置更新速度慢，容易陷入局部极小值的缺点，提出具有量子体制的雁群粒子群优化算法。该算法具有速度快、收敛精度高的优点。数值分析结果表明利用该文引入的目标函数优化的基线比距离乘积最大目标均匀，并且基于最小误差网格剖分的方法对应的重构图像更精确。该方法为实际自旋式稀疏阵列的设计与应用提供依据。

为研究星载真实孔径雷达波谱仪信号预处理及海浪谱反演方法，该文建立了雷达波谱仪信号仿真模型，阐述了海浪调制谱和方向谱的信号仿真流程。对不同海浪谱模型，不同海况条件下的海面进行仿真，结果表明反演得到的调制谱与参考调制谱具有良好的一致性。同时，海面各向异性对海浪方向谱的反演存在影响，进而提出了通过拟合不同方位向雷达后向散射系数随入射角的变化曲线的方法。利用归一化调制系数的方位向变化规律修正海面各向异性对海浪方向谱反演的影响。仿真结果表明，在噪声条件和无噪条件下，经过调制系数修正后，反演方向谱与参考方向谱的误差明显减小。尤其是在风浪和涌浪同时存在且方向互相垂直的海况条件下，方向谱积分能量误差由20%下降到2%以下。

为了准确测量空间3维电场，解决作用于电场传感器的电场各分量之间的耦合干扰问题，该文提出一种新型的基于共面去耦结构的空间3维电场探测方法。区别于在空间的X, Y, Z 3个方向上进行3维布置传统测量思路，该文提出采用3个不共线的平面分布电场敏感单元，利用电场耦合灵敏度矩阵实现电场3个正交分量的准确解调。采用3个基于微机电系统(MEMS)技术的振动微结构电场敏感单元成功制作出3维电场传感器样机。该文设计出一种可实现任意角度旋转的新的传感器夹具，并构建了3维电场测试标定系统。实验表明，该文研制的3维电场传感器可实现电场3个分量的准确测量，结构简单，消除了3个电场分量之间的耦合干扰，提高了测量精度。

超宽带馈源在通信和射电天文等领域有着极高的应用价值。四脊喇叭作为宽带馈源的一种重要形式，存在着反射损耗性能较差，方向图随频率波动严重，照明张角难以拓展等诸多缺陷。本文基于国际上已有的研究基础，设计了一款工作于1.2~6.8 GHz的双极化大张角四脊型超宽带馈源。该设计方案对脊片部件采用了“削出倒角”、“厚度赋形”和“脊片外延”的改进措施，显著改善了馈源在低频段的反射损耗性能，同时也拓展了照明张角，使其能够更好地应用在大张角主焦照明的场合。实测结果显示出，该超宽带馈源的带宽和反射损耗性能均略优于国外样机。在边缘照明角为68°的大张角情况下，该馈源依然可以在1.2~6.8 GHz的带宽(相对带宽5.67:1)内达到低于-10 dB的反射损耗，其中在2.5~5.3 GHz内的反射损耗低于-15 dB。而且，该馈源在E面和D面的-12 dB边缘照明角随频率的波动小于20°。

随着通信技术的发展，功率放大器线性度要求日益提高。该文提出一种两支路预失真电路，在单支路预失真电路基础上加入可调衰减器和非线性发生器级联成的辅助支路，改善了单个非线性发生器增益曲线斜率不足的问题，并在ADS中代入行波管模型仿真分析。在此基础上，加工Ku波段实际预失真电路并与行波管联合实验，线性化后的行波管放大器三阶载波交调比在输入功率回退3 dB时达到12.92 dB，回退6 dB时达到22.8 dB，线性度有了明显的改善。

Rs&Rp模型是研究光伏(PhotoVoltaic, PV)器件特性的一种有效的方法，它兼顾了计算复杂性和精度两个方面。在该模型中有5个参数需要确定，它们分别是光电流I_PV，二极管饱和电流I_o，二极管理想常数a，串联电阻R_s和并联电阻R_p。为了能找到准确的PV模型参数，该文提出一种修正的差分进化(Modified Differential Evolution, MDE)算法。MDE在变异中使用不同的尺度因子，有助于提高种群的多样性。另外，它在交叉操作中也采用了不同的交叉率，使自身能够轻易地摆脱局部最优点。实验结果表明，MDE算法能够用较少的时间找到准确的Rs&Rp模型参数，使基于MDE算法和Rs&Rp模型的I-V曲线能与实验点相匹配。

为提高给定数据长度下的相位估计精度，该文提出双向DFT对称补偿测相法。该方法对样本做前向和后向两次DFT变换，再从前、后DFT谱的对称峰值谱位置做谱综合而提取出中心样点的精确相位信息。基于此，推导出了相位估计方差的闭合理论表达式，仿真实验验证了该表达式的正确性，并且证明了该文方法的相位估计方差处于全相位FFT(apFFT)估计法和两参数克拉美罗限(CRLB)之间。该文方法测相精度高，具有广泛应用前景。

该文对应用于W波段TE₀₁模回旋速调管的输入耦合器进行了理论分析，初步得到了输入耦合器的结构尺寸，利用3维电磁模拟软件CST,　HFSS与FEKO对其进行了仿真与优化。研究了耦合孔长、宽和圆柱腔半径对耦合器谐振频率及Q值的影响，并对耦合器内腔工作模式的纯度进行了计算。结果表明，在W波段该耦合器能够激励起TE₀₁模，谐振频率为93.55 GHz，外观品质因数为145，耦合器内腔工作模式纯度达到99%，满足设计要求。

针对片上网络(NoC)较远距离节点路由跳数较大导致的网络功耗和面积过大问题，该文通过分析Mesh和集中式Mesh(CMesh)结构特性，提出一种基于Mesh的新型层次化CHMesh结构。该结构分两层，底层以Mesh方式互连，并划分为多个路由区域，以保证邻近节点的通信需求，上层以CHMesh方式通过中间节点将底层各个区域进行互连，以降低网络直径。设计了针对性最短路径CHXY路由算法，该算法复杂度低，能够避免死锁。性能分析和仿真实验表明，在非均匀流量模式下，CHMesh结构的吞吐量比传统Mesh和Ref-Mesh分别提高约60%和10%，在较大规模片上网络中更有优势。