该文提出一种新的移位序列集的构造方法，并基于这些新的移位序列，通过交织周期为N的完备高斯整数序列，得到一类具有灵活相关区长度的周期为2N的高斯整数零相关区序列集。这类新的序列集的参数能接近甚至达到Tang-Fan-Matsuji界，所以序列集的性能是最佳的或者几乎最佳的。高斯整数零相关区序列集可为高速准同步扩频系统提供更多的地址选择空间。

针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。

2000年, Tang, Fan和Matsufuji给出(L,M,Zcz)-ZCZ序列簇的理论界为ZczL/M-1 。给定正整数n和L，本文给出一个交织ZCZ序列簇的构造算法，该算法由L条周期为L的正交序列簇生成一类(2n+1L,2L,2n-1)-ZCZ序列簇。若n2且4 |, 该类ZCZ序列簇中编号为奇数的序列与编号为偶数的序列在移位为时相关值为零。此外，选择不同的正交序列簇或不同的移位序列, 经构造算法可以生成不同的ZCZ序列簇。

旋转扫描扇形波束散射计(Rotating Fan-beam SCATterometer, RFSCAT)是一种新体制的海洋风场测量雷达散射计。RFSCAT对同一观测面元能够提供更多的方位角和入射角观测组合，改善海面风矢量场的反演精度。为了达到设计的风场反演精度，系统要求定标精度为0.5 dB。该文基于中法海洋卫星(Chinese French Oceanography SATellite, CFOSAT)雷达散射计的系统参数，考虑了在轨测量的主要误差源，分析了地面扩展目标在轨外定标的特点，给出了可行的RFSCAT在轨外定标方法，并利用仿真数据对该方法进行验证。 利用QuikSCAT散射计的L2A数据和图像重构(SIR)数据，针对地球表面归一化雷达后向散射系数(0)稳定的区域，给出了定标地图，为RFSCAT在轨定标提供参考。