针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案，在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题，提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先，随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量，并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量；其次，更新位置矢量和速度矢量，并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量，从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子，将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量，并与之前的群体最优位置矢量比较，经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量，并对其进行归一化；最后，根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明，与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比，所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化；其收敛速度提高约100%，且性能可以达到全数字预编码方案的90%，因此，该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。

针对量子秘密共享的量子态局限于最大纠缠态的问题,提出一种实现任意N位量子态的秘密共享方案。该方案使用纠缠态作为量子信道,首先发送方对粒子进行Bell基测量,然后接收方Bob或Charlie使用单粒子测量,最后参与者根据Alice和单粒子测量得到的结果,选用合适的联合幺正变换对量子态进行相应的变换,这样可以实现任意N粒子量子态的秘密共享。该方案能够抵御外部窃听者和内部不诚实参与者的攻击,安全性分析表明此方案是安全的。