导读:本文包含了差分概率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信道,差分,概率,矩阵,载频,行列式,结构。
差分概率论文文献综述
王志鹏,李长吾,王智森[1]（2019）在《基于先验差分概率的信道估计方法》一文中研究指出随着第五代移动通信的到来,无线信号传输速率越来越高,信道带宽越来越大,无线信号在时域和频域的衰落越发明显。信道估计技术是移动通信系统中的关键,其估计的精度与估计的效率直接影响到移动通信系统的性能。为了研究一种计算量小,复杂程度不高的信道估计方法,本研究仿真了第五代通信多载频信号在5G信道中的传输特性。针对载频信号传输的差分概率统计特性提出了一种基于先验差分概率的信道估计方法;设计了数据传输帧结构。仿真实验结果表明该算法在使用较少已知信息的情况下,通过先验差分概率的方法能有效估计信道,性能良好。(本文来源于《大连工业大学学报》期刊2019年04期）
刘来祥[2]（2019）在《差分隐私保护的概率矩阵分解推荐算法研究》一文中研究指出近些年来,随着互联网经济迅速发展,网络信息量增长趋势迅猛,使得用户有时很难从海量信息中快速筛选出自己感兴趣的信息。虽然一些搜索引擎(如百度、Google等)通过开发并采用一些特殊的搜索算法,能够根据用户输入的关键词实现针对性搜索,但是这种方式搜索到的结果往往无法满足用户快速获取所需信息的现实需求。推荐系统旨在根据用户的喜好直接推送其感兴趣的信息,这样能为用户大幅度减少筛选大量信息的工作量,为用户的生活与工作带来便利。推荐系统的核心部分就是推荐算法,高性能的推荐算法自然成为构建高品质的推荐系统的关键。然而,在推荐算法训练过程中需要使用到用户大量的历史数据(如评分记录、网页的浏览记录等),通过对用户的历史数据进行有效的分析,这样才能根据用户的喜好为用户提供相应的推荐服务,从而能提升用户对互联网的体验感,促进互联网经济的融合发展。但是,推荐算法的训练集包含了用户的隐私信息,随着隐私观念的提高,用户在享受网络服务时会担心自己隐私信息泄露。为此,有必要为推荐系统中的用户数据,提供安全的隐私保护。而近些年成为研究热点的差分隐私技术,通过加入可控的噪声保护用户个体隐私信息,不改变数据整体的模式特征,从而满足上述隐私保护和推荐服务需求。本论文主要围绕推荐方案的差分隐私保护机制展开研究,主要工作包含以下两个方面:(1)设计了一个基于个性化差分隐私保护的推荐方案(PDP-PMF)。首先结合概率矩阵分解推荐算法和差分隐私技术,提出了一种基于一般差分隐私保护的推荐方案(DP-PMF)。进一步,针对用户群体对隐私保护差异化的需求,本文开发了改进的采样机制,利用矩阵表达评分数据(符合有界差分隐私机制),提出了基于个性化差分隐私保护的PDP-PMF推荐方案。该方案实现了项目级别的隐私保护,满足用户的个性化隐私保护的需求。从理论的角度,对DP-PMF和PDP-PMF方案进行安全性分析,严格证明了其满足差分隐私机制。此外,本文实现了上述两个推荐方案,并在多种用户级别和隐私预算的分配,以及抽样阈值优化等方面开展一系列的实验,并与DP-MF方案和DP-CF方案进行对比,验证了PDP-PMF方案在推荐准确度方面的优越性。(2)设计了一种基于两阶段差分隐私保护的推荐方案。该方案特别适用于,在推荐过程中用户隐私信息可能泄露和推荐者不可信的情况。考虑到现有方案普遍忽略了推荐过程中用户隐私数据保护的问题,本文采用组合差分隐私技术和概率矩阵分解算法,构造了一个两阶段隐私保护的推荐方案。该方案在推荐者不可信的场景下,在推荐过程中对用户的数据提供安全有效的隐私保护。结合差分隐私的组合定理,从理论的角度证明了该方案的安全性。多组实验结果表明,该方案推荐的准确度优于相关的对比方案,并且其安全性高于对比方案。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-02-01）
程瑜,戴振祥,刘伟明[3]（2018）在《差分方程在矩阵幂、行列式及概率计算中的应用》一文中研究指出讨论了差分方程在矩阵幂、行列式及概率计算中的应用.给出了一阶线性常系数非齐次差分方程的一种和式解,建立了矩阵幂、行列式、概率等满足的差分方程式,最后,给出了几个应用实例.(本文来源于《江苏师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
凡如亚,金晨辉,崔霆[4]（2018）在《Lai-Massey结构平均差分概率和平均线性链概率的上界估计》一文中研究指出Lai-Massey结构是由IDEA算法发展而来的一个分组密码结构,FOX系列密码算法是该密码结构的代表。该文从差分概率关于独立等概轮密钥的平均概率上界和给定起点和终点的线性链的平均概率上界两个角度出发,研究Lai-Massey结构的差分和线性可证明安全性。该文证明了2轮Lai-Massey结构的非平凡差分对应关于独立等概的轮密钥的平均概率≤p_(max);证明了当Lai-Massey结构的F函数是正型置换时,轮数r≥3的非平凡差分对应关于独立等概的轮密钥的平均概率≤p_(max)~2。针对给定起点和终点的线性链的平均概率上界,该文也获得了类似的结论。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年12期）
李浩君,刘中锋,冉金亭[5]（2018）在《采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法》一文中研究指出为了平衡差分进化算法(DE)的全局探索和局部开发过程,提高算法避免陷入局部最优的能力,文中提出采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法(GVADE).GVADE采用概率判定法判定个体进化状态为较好、较差或一般,并根据个体进化状态为个体选择合适的变异算子和控制参数组.同时,为了满足进化状态较差个体变异的需要,设计具有较强全局探索能力的变异算子.在CEC2005标准测试集合上的实验表明,GVADE优于现有的其它DE算法,可以更好地平衡全局探索和局部开发,具有更高的收敛精度.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2018年02期）
王立姣[6]（2017）在《基于增益差分概率的无线信道估计方法研究》一文中研究指出信号检测与信号估计是自适应系统控制下不可缺少的理论与技术,在非线性时变系统中的信号估计领域,移动信道估计最具代表性,其理论方法涵盖Monte Carlo条件具备普适性。在无线通信系统中,无线信道具有时变特性和衰落特性。随着5G的研发,信号的传输速率越来越大,无线信号在时域和频域的衰落更加明显;同时虽然5G的核心技术极大的促进了无线通信系统的发展,但是也大大提高了系统的复杂度,增加了信道估计的计算难度。因此,如何在如此恶劣的环境中保证通信质量,成为当今无线移动通信领域亟待解决的问题,其关键技术就在于信道估计的实现。本文首先归纳总结了盲信道估计、基于导频信号的信道估计和半盲信道估计这叁类信道估计方法。同时还推导了 LS、ML和MMSE这叁种经典的信道估计方法,发现大多数的估计方法都存在计算量大、复杂度高等问题,所以找到一种结构简单、计算量小的信道估计方法非常必要。通过对移动无线信道特征深入研究后,本文在Rayleigh信道模型下建立空间衰落仿真程序,并通过数学计算找到了最佳集合长度。在此基础上,利用已有的差分概率信道估计方法进行信道估计,发现随着差分值统计步长和空间采样间隔的增大,已有方法已无法跟踪深衰落区域,且峰值区域跟踪过度,导致衰落曲线的整体跟踪性能下降。于是,本文提出了一种基于二次差分概率的无线信道估计方法,该方法首先要找到衰落曲线的谷值点和峰值点,然后通过引入二次差分概率的思想对深衰落区域和和峰值区域的估计差分值进行改善,最后利用差分运算得估计增益。仿真实验结果表明所提新方法能有效的跟踪深衰落和峰值区域,并降低曲线的跟踪误差。本文所提到的新方法只是进行简单的差分及差分概率的运算,与传统信道估计相比大大降低了系统的复杂度和运算量。最后,全文还对所研究的内容做出了总结,当然,科技的发展是无止尽的,本文希望后续的学者可以在本方法的基础上做更深一步的研究,因此文中还对所提方法的未来工作做了说明。(本文来源于《大连工业大学》期刊2017-06-01）
王紫莲[7]（2016）在《基于差分概率的窄带信道估计方法研究》一文中研究指出陆地移动无线通信信道具有时变性和衰落特性,其统计特征可以用瑞利分布来描述。但无线信道往往容易受移动端的移动速度、传输速率、散射环境以及载波频率等因素的影响。而信道是通信系统必不可少的组成部分,信道估计又是移动通信系统的关键技术,估计的精度直接影响整个系统的性能。在无线通信技术高速发展的同时,高速铁路的发展速度也令人瞩目。高速铁路运行速度的提升是对无线通信技术的考验,尤其是对信道估计技术的挑战。当移动台移动速度增加的情况下,会产生更大的多普勒频移,随之带来更加恶劣的信道环境。如何在如此恶劣的环境中保证通信质量,成为当今无线移动通信领域亟待解决的问题,其关键在于信道估计的实现。虽然现有的信道估计方法已经相当成熟,经典的信道估计方法有非盲信道估计、盲信道估计和半盲信道估计,常用的算法包括最小二乘法、最大似然估计、最小均方误差、迫零算法、线性最小均方误差、最大比合并等。另外还有很多插值方法,如一阶线性插值,二阶多项式插值,低通插值,样条插值,时域插值。但大多估计方法都存在计算量大、复杂度高等问题。因此针对现有信道估计方法存在的问题,本文首先对已有的经典信道估计方法进行分类总结,并对常用的估计算法进行了仿真分析。其次还对无线衰落信道特性进行分析并对衰落信道进行分类总结。之后本文主要在时变条件下,研究移动端移动速度对衰落的影响,利用差分概率的思想提出基于差分概率的信道估计方法。其中重点研究了信道增益的时序关系及其时序差分量的概率统计特性,观测到信道增益差分量的分布规律、各时点的差分概率分布是存在的,并且信道增益具有时序依存性。本文还将信道增益的时序关系及其时序差分量的概率统计特性相结合进行仿真实验,实验结果表明信道估计的计算量和复杂度得到了降低。最后,还对全文做了总结,得出结论,并对文中所提法下一步可研究的内容及方向做了展望。(本文来源于《大连工业大学》期刊2016-06-01）
郭英华[8]（2016）在《分组密码算法XTEA的差分分析和模减差分概率的研究》一文中研究指出Tiny Encryption Algorithm(TEA)算法是轻量级分组密码算法之一,该算法由Wheeler等人在1994年FSE会议上提出的分组密码算法。TEA算法的分组长度为64比特,密钥长度为128比特,迭代轮数为64轮。该算法整体采用Feistel结构,轮函数只包含异或运算,比特移位,模加运算,属于ARX结构密码算法。TEA算法提出后,由于轮函数结构新颖和软硬件实现效率较高,得到密码学界的广泛关注。后来Needham等人分析TEA算法含有两大弱点：一是TEA算法轮函数的混淆部分存在相关密钥攻击,二是主密钥的有效长度是126比特而不是128比特,为了克服以上弱点Needham等人改进TEA算法,得到Tea extensions算法,简称XTEA算法。XTEA算法也属于ARX结构密码算法；分组长度同样为64比特,密钥长度128比特,迭代轮数为64轮。该算法整体仍采用Feistel结构,轮函数结构比较简单,是由移位操作,模232的加法运算和异或运算构成的。目前XTEA算法也存在很多分析结果,Moon等人提出对XTEA算法的不可能差分攻击,Hong等人的差分攻击和截断差分分析等等,都取得比较好的结果。本文主要回顾模加运算的差分概率及其性质、XTEA算法的3轮迭代差分区分器PSPECK算法的差分攻击方法。利用Hong等人找到的14轮差分区分器,将Dinur对SPECK算法的差分攻击方法-“2 round attack"的思想与XTEA算法轮函数结构相结合,运用257.795个明文对,对XTEA算法进行差分分析,时间复杂度为2123.795,存储复杂度为222字节,并将Hong等人对XTEA算法的15轮差分攻击提升到21轮,并恢复密钥,是对XTEA算法传统差分攻击中目前最好的结果。本文最后是在Lipmaa和Mouha等人的研究基础上,对叁输入一输出异或运算的模减差分的概率及其性质进行研究,Lipmaa和Mouha等人只是对两输入一输出的异或运算进行研究并提出叁输入一输出的异或运算的模减差分概率应用类似方法,但是并没给出相应的求法和矩阵。在jipmaa和Mouha等人研究的基础上,本文求出16个矩阵,以此来计算异或运算的模减差分概率,也验证了Biryukov等人搜索TEA算法路线的概率；并对异或运算的模减差分的分布概率进行研究,对于N比特,可能(概率不为零)的差分路线的发生概率为6/15+7/240+2/15·1/16N,提供了该类算法的差分分析的过滤概率,对ARX算法的差分分析有很大帮助。(本文来源于《山东大学》期刊2016-05-24）
刘国强,金晨辉[9]（2015）在《P盒为n-MDS矩阵的SPS模型差分概率的新上界》一文中研究指出研究了SPS模型中的扩散变换为二元域上n-MDS矩阵对应的仿射变换构造时,差分概率的估计问题.首先给出任意给定一个差分对时,差分概率上界的估算公式,然后给出该类SPS模型差分概率的一个新上界.模拟实验结果表明,该上界比目前最好的上界更紧致.(本文来源于《软件学报》期刊2015年10期）
何维,余攀,唐彦楠[10]（2015）在《基于中断概率和差分信道质量指示信息的头节点选择算法》一文中研究指出针对蜂窝短距离通信系统中用户头节点的选择性问题,提出基于中断概率和差分信道质量指示信息的头节点选择算法。算法利用了指数分布的功率增益和条件概率选出中断概率较小的用户;结合了协作小区反馈的信道质量指示信息进行差分比较;选出了小区间干扰最小的用户。理论分析和仿真结果表明,算法所选用户中断概率小,且吞吐量增加。利用所提算法进行蜂窝短距离通信系统中用户头节点选择,能提升系统通信性能。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
差分概率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近些年来,随着互联网经济迅速发展,网络信息量增长趋势迅猛,使得用户有时很难从海量信息中快速筛选出自己感兴趣的信息。虽然一些搜索引擎(如百度、Google等)通过开发并采用一些特殊的搜索算法,能够根据用户输入的关键词实现针对性搜索,但是这种方式搜索到的结果往往无法满足用户快速获取所需信息的现实需求。推荐系统旨在根据用户的喜好直接推送其感兴趣的信息,这样能为用户大幅度减少筛选大量信息的工作量,为用户的生活与工作带来便利。推荐系统的核心部分就是推荐算法,高性能的推荐算法自然成为构建高品质的推荐系统的关键。然而,在推荐算法训练过程中需要使用到用户大量的历史数据(如评分记录、网页的浏览记录等),通过对用户的历史数据进行有效的分析,这样才能根据用户的喜好为用户提供相应的推荐服务,从而能提升用户对互联网的体验感,促进互联网经济的融合发展。但是,推荐算法的训练集包含了用户的隐私信息,随着隐私观念的提高,用户在享受网络服务时会担心自己隐私信息泄露。为此,有必要为推荐系统中的用户数据,提供安全的隐私保护。而近些年成为研究热点的差分隐私技术,通过加入可控的噪声保护用户个体隐私信息,不改变数据整体的模式特征,从而满足上述隐私保护和推荐服务需求。本论文主要围绕推荐方案的差分隐私保护机制展开研究,主要工作包含以下两个方面:(1)设计了一个基于个性化差分隐私保护的推荐方案(PDP-PMF)。首先结合概率矩阵分解推荐算法和差分隐私技术,提出了一种基于一般差分隐私保护的推荐方案(DP-PMF)。进一步,针对用户群体对隐私保护差异化的需求,本文开发了改进的采样机制,利用矩阵表达评分数据(符合有界差分隐私机制),提出了基于个性化差分隐私保护的PDP-PMF推荐方案。该方案实现了项目级别的隐私保护,满足用户的个性化隐私保护的需求。从理论的角度,对DP-PMF和PDP-PMF方案进行安全性分析,严格证明了其满足差分隐私机制。此外,本文实现了上述两个推荐方案,并在多种用户级别和隐私预算的分配,以及抽样阈值优化等方面开展一系列的实验,并与DP-MF方案和DP-CF方案进行对比,验证了PDP-PMF方案在推荐准确度方面的优越性。(2)设计了一种基于两阶段差分隐私保护的推荐方案。该方案特别适用于,在推荐过程中用户隐私信息可能泄露和推荐者不可信的情况。考虑到现有方案普遍忽略了推荐过程中用户隐私数据保护的问题,本文采用组合差分隐私技术和概率矩阵分解算法,构造了一个两阶段隐私保护的推荐方案。该方案在推荐者不可信的场景下,在推荐过程中对用户的数据提供安全有效的隐私保护。结合差分隐私的组合定理,从理论的角度证明了该方案的安全性。多组实验结果表明,该方案推荐的准确度优于相关的对比方案,并且其安全性高于对比方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
差分概率论文参考文献
[1].王志鹏,李长吾,王智森.基于先验差分概率的信道估计方法[J].大连工业大学学报.2019
[2].刘来祥.差分隐私保护的概率矩阵分解推荐算法研究[D].安徽大学.2019
[3].程瑜,戴振祥,刘伟明.差分方程在矩阵幂、行列式及概率计算中的应用[J].江苏师范大学学报(自然科学版).2018
[4].凡如亚,金晨辉,崔霆.Lai-Massey结构平均差分概率和平均线性链概率的上界估计[J].电子与信息学报.2018
[5].李浩君,刘中锋,冉金亭.采用概率判定法的分组变异自适应差分进化算法[J].模式识别与人工智能.2018
[6].王立姣.基于增益差分概率的无线信道估计方法研究[D].大连工业大学.2017
[7].王紫莲.基于差分概率的窄带信道估计方法研究[D].大连工业大学.2016
[8].郭英华.分组密码算法XTEA的差分分析和模减差分概率的研究[D].山东大学.2016
[9].刘国强,金晨辉.P盒为n-MDS矩阵的SPS模型差分概率的新上界[J].软件学报.2015
[10].何维,余攀,唐彦楠.基于中断概率和差分信道质量指示信息的头节点选择算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2015
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