Whitenoise是由BSB Utilities公司提出的一个序列密码算法。Wu在2003年8月巧妙地给出了破译Whitenoise算法的一个解方程组方法。该文对Wu的破译算法进行了深入分析, 证明了Wu方法的两个基本假设是错误的, 因而Wu的方法不可能求出正确密钥。此外, 该文还对Wu的破译方法进行了改进, 给出了求解Whitenoise密码的秘密整数和秘密素数的方法, 并给出了对Whitenoise密码的一个预测攻击方法, 利用该方法可由其前80445个乱数求出其任一时刻的乱数。此外, 该文还给出了求出其全部秘密要素的一个思路。

本文发展了T.T.Wu教授(1985)提出的电磁导弹理论,总结出能产生电磁导弹效应的激励信号频谱渐近条件,提出了几种可能的电磁导弹系统。

该文对可转变认证加密进行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的问题，分别给出了这两个方案的改进方案，很好地解决了认证加密方案的公开验证问题。

为了降低高性能视频编码(HEVC)的编码计算复杂度，根据视频时域上高度相关性的特点，该文提出一种快速高性能视频编码(HEVC)帧间预测单元(PU)模式判决算法。分析了时域上相邻帧两帧相同位置编码单元(CU)的PU模式之间的相关性；同时，针对视频中可能存在对象运动，还分析了前一帧对应位置CU的周边CU与当前帧中当前CU间PU模式的相关性。根据分析的时域相关性，跳过当前CU中冗余的PU模式，从而降低编码复杂度。实验结果表明，在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下，在目前已有的HEVC快速帧间预测算法的基础上，进一步降低了31.30%的编码时间。

随着视频编码标准的不断更新迭代，开放媒体联盟(AOM)发布最新视频编码标准开放媒体视频编码标准(AV1)。其中，帧内编码技术采用更加丰富的预测模式来提高预测效率，预测种类从VP9中的10种扩展至61种。为了应对预测种类增加的变化并提高硬件的处理吞吐能力，该文提出基于全流水线结构的AV1粗模式决策硬件架构设计。在算法层面，以4×4块为最小处理单元，按照Z顺序对64×64编码树单元(CTU)中不同尺寸的预测单元(PUs)进行粗模式决策，同时采用基于1:1 PU的代价累加近似方法来完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代价计算，以减少计算复杂度；在硬件层面，设计兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式决策电路，取代为不同尺寸PU单独设计电路的方法，有效减少逻辑资源的闲置。实验结果表明，在全帧内(AI)配置下，提出的改进算法相较于AV1标准算法平均节省了45.78%的时间，提高了1.94% BD-Rate。同时，提出的硬件架构设计能够在1057个时钟周期内完成64×64 CTU的粗模式决策，使用Synopsys公司的Design Compiler 2016工具及UMC 28 nm工艺库对硬件设计综合得到，该设计能够在432.7 MHz工作频率下实时处理8k@50.6fps的视频。

针对高性能视频编码(HEVC)帧内预测编码算法复杂度较高的问题，该文提出一种基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法。首先，根据图像显著性划分当前帧的感兴趣区域(ROI)和非感兴趣区域(NROI)；然后，对ROI基于空域相关性采用提出的快速编码单元(CU)划分算法决定当前编码单元的最终划分深度，跳过不必要的CU划分过程；最后，基于ROI采用提出的预测单元(PU)模式快速选择算法计算当前PU的能量和方向，根据能量和方向确定当前PU的预测模式，减少率失真代价的相关计算，达到降低编码复杂度和节省编码时间的目的。实验结果表明，在峰值信噪比(PSNR)损失仅为0.0390 dB的情况下，所提算法可以平均降低47.37%的编码时间。

Soo-Chang Pei,Ja-Ling wu(1986)和茅一民(1987)提出了长度为2m的分离基2/4哈脱莱变换算法。本文将分离基算法推广到长度为pm的哈脱莱变换,并证明基p2算法实乘次数比基p算法少,而基p/p2算法实乘次数比前两者都少。作为例子,给出了长度为N=3m的基3/9哈脱莱变换快速算法和流图。

在认知无线电(CR)网络中，针对检测频段突然被主用户(PU)占用导致次用户频谱检测性能较差的情况。该文提出一种基于反馈叠加原理的改进循环平稳特征检测算法，该算法通过将检测周期后半部分采样点的瞬时采样值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时采样值上，在不延长检测时间的基础上，提高了整个检测周期的判决统计值，从而提高了系统检测性能。并且从理论上详细分析了该算法的检测概率，虚警概率与吞吐量。仿真结果表明，该算法的检测性能优于传统循环平稳特征检测算法和传统能量检测算法，并且保证了不错的用户数据吞吐量。

无人机(UAV)的便携性和高机动性使其与认知无线电(CR)结合的应用场景更加实用。在构建的无人机认知无线网络(CRN)模型中，该文提出UAV单弧度吞吐量优化方案，在确保检测概率的前提下优化感知弧度最大化UAV平均吞吐量。考虑在信道条件不理想情况下进一步改善感知性能，提出基于协作频谱感知(CSS)的多弧度吞吐量优化方案，利用交替迭代优化(AIO)算法对感知弧度和弧度数量进行联合优化以最大化吞吐量。仿真结果表明，该文提出的多弧度协作频谱感知方案在信道衰落严重时，对于主用户(PU)服务质量(QoS)和UAV吞吐量有明显提升。

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。