视频隐写分析是信息隐藏领域一个重要的研究方面，如何在格式复杂的压缩码流中搜寻运动矢量（Motion Vector，MV）中所留下的隐藏痕迹并设计隐写分析方法成为当前的研究热点之一.视频中成像设备和拍摄对象都具有运动相似性，使得H.264视频中基于块的运动估计所生成的MV存在较强的邻域相关性，隐秘信息的嵌入将迫使MV相关性出现统计异常.本文提出了一种基于共生频率异常的MV相关性度量方法，并在此基础之上结合H.264中与MV有关的编码技术，设计了基于相关性异常的H.264视频MV隐写分析算法.在隐写分析检测和性能测试中表明，本文提出的方法能够针对H.264视频MV隐藏实现有效检测，具有检测率高、检测速度快的特点.
鉴于射频识别（RFID）标签芯片苛刻的资源要求，为解决差分功耗分析（Differential Power Analysis，DPA）对密码算法实现方面的威胁难题，将新型DPA防护技术threshold与Piccolo密码算法相结合，提出了一种适用于RFID标签芯片应用的安全化密码算法实现方案.分别基于布尔式重组和改进型穷举搜索的方式实现了面积最优的S盒及其逆的threshold（3，3）分享，提出了基于锁存器方式解决S盒及其逆实现中潜在的毛刺威胁问题，在Chartered 0.18μm工艺和100 kHz RFID运行频率下，将该方案的资源消耗控制在2155个等效门，平均电流约为2.60μA，基于FPGA的DPA攻击安全性分析结果表明该方案适合于低成本RFID标签芯片对密码算法轻型及实现安全的要求.
一阶查询的SQL可表达性使得基于数据库修复的一阶查询重写方法在解决不一致数据库上的一致性查询问题上更具实际应用价值，但现有方法生成的一致性查询重写的执行效率不够理想.本文重点考虑在数据集成环境下如何有效地提高一致性查询的执行效率，同样针对合取查询类Cforest提出了基于OR-database集成模式的一致性查询重写算法ConsRewrite_OR.基于线性工作度量的查询代价分析以及Oracle 10g上的TPC-H模拟实验都充分地说明本文算法产生的一致性查询与Fuxman的查询重写相比在集成数据库上具有更好的执行效率.
鲁棒主成分分析（RPCA）是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形，提出了多线性鲁棒主成分分析（MRPCA）框架.首先建立了MRPCA模型，即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实：对于具有多线性结构的数据，MRPCA比RPCA更加鲁棒.
针对目前常用的图像识别算法运算复杂和内存占用量大，不能很好的应用于移动平台等问题，本文提出了一种适用于智能手机的图像识别算法：首先，通过使用BRISK特征点检测算法提取图像特征和低字节的FREAK描述符对特征进行表述，解决了特征检测时间长和特征描述符内存占用大的问题；其次，将智能手机的重力信息添加到图像特征中改善了BRISK特征的区分能力，解决了相似结构特征难以区分的问题；最后，建立描述符的多级索引，实现相似描述符的快速查找，解决了描述符匹配问题.实验结果表明，本文提出的算法能有效地运行在资源受限的智能手机上实现对场景的实时识别.
不同硬件设备具有不同的计算能力，能否在任意给定计算能力约束下达到最好的编码效率，是当前视频编码研究领域的一个极具挑战性问题.同时，随着分块结构越来越灵活的编码标准不断出现（如：HEVC，H.264等），运动估计不得不反复地应用在大小不同的各种分块上，导致其对编码总体计算复杂度的影响愈加重要.在此背景下，本文提出了一种针对运动估计的计算能力可伸缩（Complexity scalable）优化算法.我们通过对运动估计过程中预测失真度和计算复杂度的变化规律建模，发现根据各宏块的特性设置不同的预测失真度阈值可以优化地分配计算资源.而该阈值的大小则恰恰是各宏块的最小预测失真度加上一个由复杂度约束统一决定的偏移量.有鉴于此，我们进一步构造了计算能力可伸缩的优化运动估计算法，在不增加额外计算量的前提下，快速地得到各个宏块所对应的优化阈值，并完成运动估计.通过实验分析，该算法不仅具备自动适应不同计算复杂度约束的能力，而且在任意给定的复杂度约束下，都能提供优化的编码性能.
基于位置服务的移动增强现实以虚实融合的方式呈现用户周围环境.本文采用C/S架构实现基于视觉的移动增强现实系统，解决手机处理速度以及存储空间不足的问题.服务器端采用基于分布式聚类的词汇树算法进行城市级海量场景识别；手机端采用BRISK特征提取与光流算法相结合的6自由度跟踪注册方式.本文在UKbench以及SUN397数据库进行实验测试，实验结果表明，文中提出的分布式聚类算法能快速构建词汇树并有效解决单PC计算内存瓶颈；移动终端通过BRISK特征提取以及并行流水线设计，系统跟踪实时性良好.
乳腺DCE-MRI扫描过程中，病人运动等会使图像序列产生运动伪影，需要对DCE-MRI时间序列图像进行运动补偿，消除运动伪影的影响.为充分利用数据信息和增强在空间和时间上的先验信息，本文提出了联合估计增强场时间序列和组织形变场的贝叶斯框架.采用离散马尔科夫随机场模型分别对增强场时间序列和组织形变场进行建模和添加平滑约束，并通过分步迭代方式进行估计.利用估计的增强场对DCE-MRI时间序列图像进行“去增强”处理后，可将增强时间序列图像视为同一模态图像进行配准.实验结果表明，本文方法可准确估计增强场时间序列，并可达到较高的配准精度.
为了解决MARTE（Modeling and Analysis of Real Time and Embedded systems）在建立嵌入式软件模型时不够精确的问题，结合Object-Z和PTA（Probabilistic Timed Automation）的优点，本文提出了一种集成的形式化建模方法——PTA-OZ.该方法不仅能够对嵌入式软件模型的静态语义和动态语义进行精确描述，而且通过模型转换规则，能够将MARTE模型转换为PTA-OZ模型.并对模型转换的语义一致性进行了验证，证明本文方法在转换过程能够保持结构语义和行为语义的一致性.最后通过实例模型描述从嵌入式软件建模到属性检验的过程.
DE算法简单高效，但对复杂问题也存在收敛效率较低的问题，为提高DE算法的全局勘探能力和收敛精度，提出了一种新的精英区域学习动态差分进化算法，算法首先将历史精英保存在精英池中，然后采用正弦函数对精英池中的精英进行区域学习，最后利用动态DE模式有效提高收敛的速度，并从理论上证明了算法的收敛性.通过对包括单峰函数、多峰函数和偏移函数的20个基准测试函数的仿真实验和分析，验证了新算法的有效性和适用性，其能在保持较高的收敛速度的同时也能保持较好的收敛精度，经与多种知名的DE算法在统计学上的分析比较，证明了该算法是一种具有竞争力的新算法.
Petri网的优化调度求解主要采用基于状态空间的智能搜索方法，执行效率往往不高.提出基于蚁群优化的时间Petri网，通过在Petri网的变迁和进化规则中引入蚁群优化机制，改变Petri网原有的非确定性选择行为，使之具备蚁群寻优选择智能行为，克服了需要基于状态空间进行启发式搜索的缺陷，提高了调度优化的计算效率.最后应用蚁群优化时间Petri网模型，对柔性制造系统的区间Job Shop调度问题进行建模和优化求解.实验结果进一步验证了所提模型和方法的有效性.
大种群交互式遗传算法中，评价个体数目的增多加重了用户疲劳，限制了该方法的应用.本文提出一种基于精英集的进化个体选择方法，首先，基于用户评价较高的个体形成精英集；然后，选择与精英集相似的个体类别，在无需用户评价和适应值估计的情况下，直接用于遗传操作；最后，根据种群的进化阶段和个体对精英集的贡献，更新精英集.将其应用于窗帘进化设计系统中，并与已有典型方法比较.结果表明，该方法在提高种群搜索性能的同时，能够有效减轻用户疲劳.
在粗糙集核属性的基础上，融合小生境免疫优化提出一种决策属性约简方法.将核属性参数作为抗体编码的先验信息，通过疫苗自适应提取算法对抗体群接种疫苗，提高抗体群多样性及稳定性.为降低属性约简的计算复杂度，引入属性集合的分类近似标准作为免疫优化的亲和度，采用小生境免疫共享机制动态调整抗体群的亲和力，提高算法局部搜索能力.通过免疫记忆算子操作促使优良个体的保存，在保证收敛速度的同时具有较强的全局和局部寻优能力.通过滚动轴承故障诊断及UCI 数据集的属性约简实验，显示本算法在属性约简精度和效率方面具有较好效果.
在模态逻辑系统S5中提出了任意一模态公式关于一个极大相容理论的存在状态及状态描述等一系列概念，并且借助状态描述这一工具研究了相容理论的相容扩张，最后给出了模态逻辑系统S5中极大相容理论的一个结构刻画，证明了任何一个极大相容理论都是所有简单合取式和简单析取式的相容存在状态之集的理论闭包.
本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法，首先从用户搜索日志中获取访问行为元素，并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣，然后提出了一种兴趣得分计算方法，并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式，判断用户的短期兴趣，并利用通用本体得出用户兴趣的集合表示，最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣.整个过程避开了以往兴趣挖掘方法中通过相似度计算和文档聚类算法进行兴趣合并的问题，为兴趣发现提供了新思路.实验结果表明，本文的方法对用户兴趣的描述更具体，取得了更优化的兴趣合并结果.
为了解决异构无线网络接入选择问题，提出一种基于混沌遗传算法的解决方法.将网络接入选择转换为一个多属性优化问题，利用混沌遗传算法解决全局寻优问题.算法首先通过超混沌系统产生初始种群和混沌扰动向量，对遗传算法进行改进；然后利用混沌遗传算法对适应度函数求解得到网络选择评价指标权重.仿真结果表明，该算法能够使新到达的用户更均匀地分布在各备选网络中，有效降低网络阻塞率并减小各候选网络阻塞率差距，实现网络的负载均衡.
连续循环平均去卷积（Continuous Loop Averaging Deconvolution，CLAD）方法是近年来提出的高刺激率条件下提取听觉诱发电位（Auditory Evoked Potential，AEP）的有效方法.该方法对刺激序列的频域特性提出限制，给刺激序列的生成带来挑战.本文在差分进化（Differential Evolution，DE）算法的基础上，提出一种解空间收缩的差分进化（solution-space contraction DE，scDE）算法；该算法将刺激序列的频域约束和抖动量融合成一个单目标优化函数.根据抖动量的变化范围，提出新的变异算子，在维持种群多样性的同时保证搜索空间动态缩减从而生成有序性的最优刺激序列.该方法可以自动地生成各种参数下的低抖动率刺激序列，和传统随机生成序列人工筛选方式相比在保证噪声抑制能力的同时工作效率大大提高且抖动率更小.
本文研制了一种超宽带车载探地雷达收发天线系统，采用半椭圆形状的偶极子天线形式和电阻加载的方法展宽了天线的工作带宽，使天线末端的反射明显减小.分析了背腔高度对天线电性能的影响，在保证天线电性能的前提下，采用的背腔高度仅为22mm.设计并制作了一套天线样机，并安装在探测车上，在电波暗室中对天线的电性能进行了测试，测试结果与仿真结果吻合良好，这表明该超宽带收发天线可以满足车载探地雷达系统的需求.
目前的云资源管理策略多从云资源提供商的角度出发，而资源使用方的资源偏好考虑很少.本文开展满足云任务与云资源双方偏好的满意婚配资源管理方法研究.根据用户任务的资源请求，以及资源提供商的资源管理策略，关注一方对另一方的偏好程度，依据偏好计算双方对资源配置的双方综合满意度，建立资源满意婚配图模型，运用图匹配理论证明了资源满意婚配的存在性，并给出最大满意度资源分配方案.最后通过实验测试所提出方法的有效性.
将认证与密钥协商（Authenticated Key Agreement，AKA）协议所需的一种强安全属性——抗临时密钥泄露攻击引入到基于智能卡和口令的AKA协议中，基于NAXOS方法分别提出了基于智能卡的两方强安全AKA协议和三方强安全AKA协议.同时，首次给出了包含临时密钥泄露攻击的基于智能卡和口令的AKA协议的安全模型，并在该模型下给了所提出协议的安全性证明.此外，文中还分析了抗临时密钥泄露攻击不能在仅使用口令的AKA协议中实现的原因.
基于单阈值的监测算法降低了警报的准确率，因此研究基于双阈值的监测方法，即带有概率保证的约束违反的监测具有重要意义.首先，基于监测结果的概率阈值语义，研究了节点的双阈值监测问题.其次，给出了感知数据大于监测阈值的概率的紧上界，提出了基于双阈值的分布式监测算法.第三，给出了根据精度要求确定优化样本容量的数学方法，提出了基于抽样的近似簇监测算法.理论分析和实验结果验证了提出的监测算法的高效性.
针对距离偏差对多边定位算法的影响，提出了一种改进的KC-Multilateration算法.将K-means聚类方法引入到无线传感器网络的定位问题中，通过聚类分析对误差较大的距离信息进行筛选.对剩余距离信息使用多边定位法进行定位求解，作为最终结果.仿真实验表明，KC-Multilateration与原多边定位法相比在各种误差环境下均能有效降低定位误差，且定位结果稳定.在由实际节点构成的实验环境中使用RSSI值进行测距的进一步实验表明，在不增加任何通信开销的前提下，改进算法定位误差更小，容错性更高，验证了KC-Multilateration的有效性和实用性.
本文基于AS路径符合“无谷模型”这一公认的假设推导理论上的测量结果，并与实际数据进行比较.发现对于超过90%的测量点，其P-P边的实际测量结果只有理论上的30%.本文分析了被测AS的拓扑特征与其拓扑被发现完整性之间的关系，发现测量完整性随着被测AS与测量点间距离、测量点和被测AS邻居数量的增大而减少，与测量点的路由策略没有明显关系.
对于无线局域网的信号不仅希望在工作区域内覆盖良好，提供高速的接入服务，同时在工作区域以外希望信号迅速衰减，以避免通信内容被非法窃听等安全隐患，为此本文提出了一种基于智能天线的WLAN无线信号覆盖控制方法，首先设置区域内、区域边界、区域外三类传感器以及其接收信号场强的权值和目标值，利用粒子群优化算法，调整带智能天线的WLAN AP的波束组合和发射功率，从而达到使区域内信号场强最大、区域边界信号场强可接受、区域外信号场强最小的无线信号覆盖控制目的.通过仿真和原型平台验证，该控制方法达到了较好的覆盖控制效果.
为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子，提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上，通过对多尺度下信息熵的估计，能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明，在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下，该描述子不仅能够取得更多的特征效果，并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高，存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.
受到传输带宽的限制，宽带音频的自然度和听觉质量会有所下降，因此，本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的宽带向超宽带音频频带扩展方法.根据音频信号频谱包络序列的演变趋势，采用灰色Verhulst模型对高频频谱包络进行估计，并利用最近邻匹配方法对高频频谱细节进行预测，最后经过高频频谱包络的调整，所提方法能够有效地恢复7～14kHz频率范围内的高频成分.主客观测试表明，该方法改善了宽带音频的听觉质量，并且优于传统的基于高斯混合模型的音频频带扩展方法.
采用0.18μm CMOS工艺设计实现了一个12.5 Gb/s半速率时钟数据恢复电路（CDR）以及1：2分接器，该CDR及分接器是串行器/解串器（SerDes）接收机中的关键模块，为接收机系统提供6.25GHz的时钟及经二分接后速率降半的6.25Gb/s数据.该电路包括Bang-bang型鉴频鉴相器（PFD）、四级环形压控振荡器（VCO）、V/I转换器、低通滤波器（LPF）、1：2分接器等模块，其中PFD采用一种新型半速率的数据采样时钟型结构，能提高工作速率达到12.5Gb/s.芯片测试结果显示，在1.8V的工作电压下，VCO中心频率在6.25GHz时，调谐范围约为1GHz；输入12Gb/s、长度为231-1的伪随机数据时，得到6GHz时钟的峰峰抖动为9.12ps，均方根（RMS）抖动为1.9ps；整个系统工作性能良好，二分接器输出数据眼图清晰，电路核心模块功耗为150mW，整体芯片面积0.476·0.538mm2.
提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制（Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm，DDM-NC）.在发布/订阅机制的基础上，通过对主题数据的编码运算和传输，充分利用网络容量进行数据多播，使得数据传输具有更好的安全性和传输效率；同时，针对编码包洪泛传输过程中信息冗余大，无效投递较多等问题，设计了基于蚁群算法的编码包路由策略，引导编码包向信宿聚集，降低编码投递过程中的数据冗余，减少投递延迟.仿真实验表明，相比传统的DTN传染病路由策略和随机网络编码传输方法，DDM-NC方法有更好的数据投递性能.
经过对多个手机恶意应用程序的分析，发现其与被感染程序所属家族的不同版本在程序语义方面存在很大的相似性，并且这种相似性与原家族中不同版本之间的相似性有很大不同.基于该事实，本文借助于分层聚类技术，针对函数的调用图，提出了一种基于程序家族关系的恶意手机应用检测方法并构建了一个NeighborWatcher系统.实验结果表明当每个程序家族都含有四个以上的成员时，NeighborWatcher系统对附加恶意应用的检测率可以达到92.86%.
Trivium是欧洲eSTREAM工程评选出的7个最终胜出的流密码算法之一.本文提出了针对Trivium的基于自动推导的差分分析技术，利用该技术可以得到任意轮Trivium算法的差分传递链.将该技术应用于轮数为288的简化版Trivium算法，提出了一个有效的区分攻击，仅需226个选择IV，区分优势为0.999665，攻击结果远优于已有的线性密码分析和多线性密码分析.将该技术应用于更多轮的Trivium算法和由Turan和Kara提出的修改Trivium算法，结果表明，初始化轮数低于359的Trivium算法不能抵抗差分分析，修改Trivium算法在抵抗差分分析方面优于原Trivium算法.
为提高高维复杂多目标优化算法的收敛性和解集分布性，提出一种基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA.在第二代Pareto支配类高维多目标进化算法模型基础上，利用模糊理论对模型中的环境选择进行改进，提出基于模糊隶属度的支配关系，并结合Harmonic、k邻域法和小生境技术对其中的拥挤密度估计方法进行改进，最后根据高维多目标的特点并结合模糊理论α-截集的思想提出了新的环境选择策略.将该算法与目前性能最好的5种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比试验，结果表明本文算法与其他算法相比具有明显的优势，不仅提高了算法的收敛性能，而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.
随着集成电路特征尺寸不断缩小，软错误已经成为影响电路可靠性的关键因素.计算软错误影响下逻辑电路的信号概率能辅助评估电路的可靠性.引起逻辑电路信号概率计算复杂性的原因是电路中的扇出重汇聚结构，本文提出一种计算软错误影响下逻辑电路可靠度的方法，使用概率公式和多项式运算，对引发相关性问题的扇出源节点变量作降阶处理，再利用计算得到的输出信号概率评估电路可靠度.用LGSynth91基准电路、74系列电路和ISCAS85基准电路为对象进行实验，结果表明所提方法准确有效.
