论文研究了新近提出的Liu混沌系统(2004)的模糊反馈同步方法。Liu混沌系统结构不同于以往的连续混沌系统，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重构了Liu混沌系统；然后用Lyapunov理论和反馈同步的思想推导了两个重构的Liu系统同步的稳定性条件，并给出了误差系统以衰减率全局渐近稳定的充分条件；最后基于LMI方法进行了仿真实验。良好的仿真结果验证了本文算法的有效性和快速性。

微支付交易具有交易量极大且单次交易额极小的特点，使得复杂的认证协议不适用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率选择微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保证所有参与者的数据融入概率选择结果的生成, 而且使得所有参与者可以验证结果的公平性。然而，Liu-Yan方案中银行可能获得额外利益，从而破坏了协议的公平性。该文首先分析了Liu-Yan方案的安全威胁，并且以1个用户-1个商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用户-1个商家的模型，以数据承诺技术为基础保障结果的公平性与可验证性。

该文推广了Liu Fang等人(2010)给出的周期为pn, p为奇素数，n为正整数的广义分圆序列的构造，并确定了新构造序列的线性复杂度和自相关函数值的分布。结果表明，推广的构造保持了原构造的高线性复杂度等伪随机特性。由于取值更灵活，较之原构造新构造序列的数量要大得多。

通过对Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析，指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击，即，环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击，对这几个可转换环签名方案进行了改进，改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。

针对探索时间序列之间随时间变化的因果关系问题，在每个窗口进行Granger因果检测的滑动时间窗口方法是求解该问题的常用方法，但其性能对窗宽敏感，不合适的窗宽很可能导致低性能。该文提出一种差异区域平衡方法，首先计算当前滑动窗口W内序列的波动程度Sw并作为波动界，计算窗口W的前向相邻区域U内序列的波动程度Su。然后，实施前向探索策略：若Su未超过Sw，则实施不同长度区域的平衡检测方案，即对窗口W、对窗口W与U的合并区域、对窗口W与后向相邻区域V的合并区域这3种不同长度的差异区域，分别进行时间序列之间因果关系的检测；若Su超过Sw，则实施上述平衡检测方案时，其中区域U和V的长度取相同值。最后，将窗口W的多次检测结果进行综合后输出。新方法将不同长度区域的结果进行综合，能够降低方法的性能对窗宽的敏感性，保障最终结果的准确性和稳定性。在1个模拟数据集和4个真实数据集上的实验结果显示，该文方法能有效地揭示出时间序列之间随时间变化的因果关系，在正确率高且性能稳定的综合性能上优于对比方法。

本文基于旋转矩阵单位四元数分解定理,提出一种由3D特征点空间位置估计运动参数的算法。单位四元数表示旋转矩阵时不存在奇异点,故基于单位四元数的运动估计方法具有更大的实用价值,而本文算法无需Horn(1987)和Su等人(1989)提出的单位四元数方法的迭代运算。本文给出了解的唯一性分析和模拟实验结果,可见其性能是令人满意的。

针对非理想信道状态信息(CSI)条件下工作于underlay模式的认知无线网络(CRN)多用户下行功率分配和波束赋形研究中普遍存在的问题，包括忽略主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰、传统的凸优化SDR方法对约束条件的近似要求以及实现算法复杂、实用性受限等，首先建立CRN模型，增添PN对SU的干扰项，而后在非理想CSI的最差条件下形成优化问题。再通过Lagrange对偶对问题的约束条件进行变换，并基于变换后的问题形式，利用上行和下行的对偶特性，引入虚拟功率，将优化问题转换为上行功率分配和波束赋形问题，进一步得到简便、快速和实用的迭代算法。数值仿真显示，算法收敛很快。并且发现非理想CSI引起的误差不仅对下行功率影响明显而且还改变优化问题的可行解区域；PN基站(PBS)的发送功率的变化对可行解区域有显著的影响。

针对认知无线电系统中的频谱感知问题，该文采用随机矩阵理论(Random Matrix Theory, RMT)对多认知用户(Secondary User, SU)接收信号采样协方差矩阵的最大特征值的分布特性进行了分析和研究，提出了一种新的基于双特征值判决门限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作频谱感知算法。由该算法感知性能的理论分析可知：DET合作感知算法无需主用户(Primary User, PU)发射机信号的先验知识，也不需要预先知道信道背景噪声功率。仿真结果表明，与传统的频谱感知方法相比，该方法只需较少的认知用户就能获得较高的感知性能，并且对噪声的不确定性具有较强的鲁棒性。

该文采用随机矩阵理论(RMT)直接对压缩采样得到的观测数据进行分析，设计出了一种基于广义似然比检验(GLRT)的非重构宽带压缩频谱感知新算法。该算法无需任何先验知识就能对宽带频谱中的每个子带进行盲检测。此外，为了减轻次用户(SU)在数据获取和频谱感知过程中的通信开销，该文提出一种基于传感器节点(SN)辅助感知的合作频谱感知架构。理论分析和仿真结果均表明，与传统基于信号重构的GLRT感知算法以及Roy最大根检测(RLRT)算法相比，该算法不仅具有计算复杂度低、开销小、感知性能稳定等诸多优点；而且只需较少的SN就能获得较好的检测性能。

信道时间相关多输入多输出(MIMO)系统中一种重要有限反馈策略为差分反馈，该文提出一种适用于单用户多输入单输出(SU-MISO)系统的自适应球帽差分反馈算法。首先，运用相邻时刻信道间的扰动规律设计自适应差分反馈策略；其次，不同于现有差分码本的非线性构造方法，提出一种基于矢量伸缩和合成的球帽差分码本算法；最后，联合球帽码本空间分布规律和时间相关信道的统计规律推导出球帽半径计算方法。仿真结果说明，该算法能准确跟踪信道并较现有算法有一定性能提高。