本文通过分析和比较同相和反相放大器En-In噪声的特点,给出了若干新结果。本文方法在低噪声运放电路设计和运放噪声参数提取中都具有十分重要的意义。

该文利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维方向和初相联合估计的扩展MUSIC(EN-MUSIC)算法。EN-MUSIC算法估计得到的方位角、俯仰角与初相一一对应,自动配对,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位及俯仰测角精度与非圆信号二维测向酉ESPRIT(2D-NC-UESPRIT)算法大致相当,优于波达方向矩阵法(DOAM)。

隐私保护技术是当前信息安全领域的研究热点。然而，现阶段集合并集运算中的隐私保护技术侧重理论研究，在实验模型的开发上较为欠缺。针对该问题，该文首先设计了保护隐私的集合合并运算电路、去重电路和混淆电路，并应用YAO氏通用混淆电路估值技术提出了一种布尔电路上保护隐私的集合并集协议。然后，该文使用模拟器视图仿真法证明了协议的安全性。最后，基于MightBeEvil中的YAO氏混淆电路估值框架，开发了该文理论方案对应的实验模型。实验结果表明，在安全计算稀疏集合的并集时，所提算法效率优于当前布尔电路上的其他算法。

密码学意义上强的序列不仅应该具有足够高的线性复杂度,而且当少量比特发生改变时不会引起线性复杂度的急剧下降,即具有高的-错复杂度.该文以多项式的因式分解为主要工具研究了任意有限域GF(q)上,周期N与p互素以及N=v这两种情况下,计数函数NN,0(c)的值,并给出了线性复杂度的数学期望EN,0的值以及-错复杂度的数学期望EN,的一个有用的下界,这里p是有限域GF(q)的特征.

组播是一种被广泛应用的通信技术。组播源认证是组播安全中的重要问题，特别是在有扰信道中实现组播源认证具有很大的挑战性。该文提出一种基于门限密码的链式组播源认证技术，以解决有扰信道上的组播源认证问题。基于组播源认证的安全需求和Dolev-Yao模型，该文首先给出链式组播源认证的安全假设和安全模型；然后结合Shamir的门限秘密共享技术，设计一种适合于有扰信道的组播源认证协议并进行了安全性分析。对协议的仿真结果表明，该文设计的组播源认证在保证较好的通信性能前提下具有良好的抗丢包能力。

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负，边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外，在ECN中启用联邦学习(FL)，可以实现数据本地化处理，从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中，中央服务器容易受到单点攻击，导致系统性能下降，甚至任务失败。本文在ECN场景下，提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain)，该算法基于ENs算力动态分配训练任务，以提高学习效率。此外，基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值，引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级，淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后，提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法，通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况，证明了所提算法的有效性。