L7-filter是当前广泛应用的流量分类系统，其采用基于正则表达式匹配的深包检测方法，通过检测数据包有效载荷中存在的字符串特征对流量进行分类.然而，由于计算复杂度高、存储消耗大等原因，现有L7-filter软硬件方法的处理性能严重不足，不能适应当前40Gbps以及更高性能骨干网络.在对L7-filter的应用层协议规则集进行分析，总结其中广泛存在的特征的基础上，本文提出了一个硬件加速方法，其通过有针对性的数据模型、算法优化、匹配架构设计以提高流量分类系统的处理能力.为了验证方法的可行性，采用了基于Virtex6的FPGA板卡实现原型系统并对其进行评估.实验结果表明，原型系统的数据吞吐率可以达到约115Gbps.
相对白天雾天图像，夜晚雾天图像具有整体亮度低、光照不均匀、偏色等特点，因此去雾难度大。本文从夜间雾天成像规律出发，提出了基于光照估计的夜间图像去雾算法。针对光照不均匀问题，通过估计光照图来去除不均匀光照的影响；针对目前白天去雾算法假设不适用于夜晚图像问题，提出基于信息熵的传输图粗估计的方法；针对颜色失真问题，通过统计光源区域的颜色属性来进行颜色校正。实验结果表明，本文算法能够有效的去除不均匀光照影响，提高图像对比度，改善图像视觉效果。
在利用遥感技术对土地覆盖情况制图的过程中，超分辨率重建被广泛采用.包含土地覆盖图像特征的先验模型可以减少重建过程中的不确定性.多点信息统计法可以从先验模型提取其本质特征，然后将特征复制到待模拟区域.然而传统基于线性降维的多点信息统计法不能有效处理非线性数据，因此将等距特征映射引入到多点信息统计法以实现非线性数据的降维，再对降维后的数据作分类处理.比较当前数据事件和各个分类的均值，从与当前数据事件最接近的类中提取模式.同时利用低精度原始图像作为软数据以重建较高精度的土地覆盖图像.实验表明重建的超分辨率土地覆盖图像具有与参照图像相似的结构特征.
针对极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR）图像在相干斑抑制过程中面临的结构信息和极化散射信息保持的问题，通过分析PolSAR图像的结构特性和极化特性，建立一种结构特征提取方法，并提出一种采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法.该算法将图像的结构信息和极化散射信息与降噪过程相融合，能够在抑制相干斑噪声的同时，实现降噪后图像的结构信息和极化信息的有效保持.实测机载极化SAR数据的实验结果验证了算法的有效性.
提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构，根据像素的灰度级别划分图像块，再结合其灰度结构定位可疑块对；然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关，并粗略定位篡改区域；最后，精确计算篡改区域之间的旋转角度、缩放尺度及平移量，从而定位复制-粘贴区域.实验结果表明，该算法不但具有旋转、缩放等几何不变性，而且具有较高检测效率及较强的鲁棒性.
大数据环境下如何有效地、准确地识别复杂网络的重叠社区是近年来学者关注的重点.本文提出一种基于多标签传播方式MLPS（Multiple Label Propagation Strategy）的重叠社区识别算法，该算法首先利用影响力最大化模型选取初始种子集合并赋予它们唯一的标签，然后采用结点间的相似性和影响传播特性共同作用于标签的传播迭代过程，迭代停止后将具有相同标签的结点划分为同一社区.通过合成网络和真实网络的实验验证了MLPS算法具有较高的准确度和模块度，且具有接近线性的时间复杂度.另外，在对MLPS算法输出的重叠结构进行分析的基础上，本文提出社区间的结构洞识别算法SHCDA（Structural Holes Between Communities Detection Algorithm），该算法通过分析重叠结构和重叠结点的位置特征，计算重叠结点作为结构洞的得分，最后输出top-k结构洞.本文在不同特性的数据集上进行实验，结果证明了SHCDA算法具有最好的准确度.
机会网络是一种不需要在源节点和目的节点之间存在完整路径，利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的延迟容忍自组织网络，它以“存储-携带-处理-转发”的模式进行.为实现互不相交簇间的信息传输，本文设计了一种带阈值的簇移动模型CMMT，并提出了一种基于摆渡（Ferry）节点与簇节点协作的路由算法（CBSW）.该算法减少了冗余的通信和存储开销，以及在Spray阶段簇节点没有遇到目的节点或摆渡节点，进入Wait阶段携带消息的节点采用直接分发方式只向目的节点传输等问题.仿真实验表明，CBSW算法能够增加传输成功率，减少网络开销和传输延迟.
车轮旋转产生的微多普勒是轮式车辆独特的特征.卡车类目标微动参数提取，可为地面车辆目标的分类识别提供重要依据.（1）对窄带雷达信号下的卡车目标进行回波建模，推导了车身非旋转散射点多普勒和轮毂旋转散射点微多普勒的数学表达式；（2）利用旋转点的微动参数构造相应的字典库进行匹配分解，建立了噪声条件下微动参数提取的凸优化模型；（3）针对采用过完备字典方法进行参数提取时，维数过大带来的计算和存储负担问题，进一步推导出关于微动参数集的凸函数，构造出更小规模的动态字典，通过对字典的动态调整和最小二乘准则下的迭代逼近，较快实现了卡车目标微动参数的准确估计；（4）仿真验证了方法的有效性和稳健性.
背景减除法是一种主要的运动目标检测框架，但在复杂环境中构建一种初始模型建立周期短、可靠性高、鲁棒性好的模型仍是一大难题.本文从场景感知的角度出发，在背景减除框架的基础上提出一种目标检测方法.该方法根据前两帧中稳定的结构信息感知背景中潜在的前景区域，在第二帧建立初始模型时利用最近邻域背景像素点代替可能的前景像素点，提高了初始模型可靠性；结合颜色信息和二进制特征提出了像素点二级分类判决机制，并通过感知像素点邻域内的纹理复杂度自适应调整局部判决阈值和更新频率；在模型更新阶段提出处理误判的反馈机制.在公开视频序列上同几种流行检测算法的实验对比结果证明了本文算法的有效性和优越性.
针对稀疏表示目标检测理论中稀疏度难以确定的问题，本文将联合表示应用于目标检测，提出了一种新颖的目标检测算法，并给出了该算法的非线性形式.其核心思想是：背景像元的光谱能够被其周围背景像元的光谱（背景字典）线性表示，而目标像元的光谱只能被其周围背景像元的光谱和目标先验光谱（联合字典）线性表示.该算法首先用背景字典和联合字典分别对待检测像元进行联合表示，然后比较两次联合表示的重构误差确定像元类别.通过真实的高光谱图像进行验证，结果表明，与其它目标检测算法相比，该算法具有较好的检测性能.
偏好多目标优化方法是多目标优化领域的一个重要分支，其主要目的是仅搜索Pareto前沿面上部分区域内决策者感兴趣的解.基于MOEA/D算法根据预先设定的均匀分布的权值向量搜索Pareto最优前沿面的思想，本文提出了一种基于权值向量的偏好多目标优化方法，该方法通过引入具有偏好信息的权值向量，使算法仅搜索偏好点附近的解.仿真实验结果表明，与现有偏好多目标优化算法相比，本文方法具有支持多偏好点、偏好区域大小可控、偏好点位置无特别要求及偏好解具有更好收敛性的优势.
为了表征CMOS反相器的可靠性，从其负载电流和输出电压的特性入手，详细推导了一种基于载流子波动理论的低频噪声模型，并由实验数据验证了模型的准确性.由实验结果可知，负载电流功率谱密度随频率的增加而减小，遵循1/f噪声的变化规律；得到了负载电流归一化噪声功率谱密度与器件尺寸的关系.通过深入研究1/f 噪声与界面态陷阱密度的关系，验证了1/f噪声可用于表征CMOS反相器的可靠性，证明了噪声幅值越大，器件可靠性越差，失效率显著增大，为评价CMOS反相器的靠性提供了一种可行及有效的方法.
针对MPRM（Mixed-Polarity Reed-Muller）电路的面积与可靠性折中优化问题，在逻辑级建立面积估算模型以及电路SER（Soft Error Rate）解析评价模型，并采用Pareto支配概念对MPRM电路进行面积与可靠性多目标优化.通过对MPRM电路的XOR部分进行树形异或门分解，并考虑多个输出之间异或门的共享，建立面积估算模型.采用信号概率和故障传播方法，并考虑电路中的逻辑屏蔽因素以及信号相关性，建立电路SER解析评价模型.根据所提出的面积和SER评价模型，采用极性向量的格雷码序穷举搜索MPRM的极性空间得到MPRM电路面积与可靠性的Pareto最优解集，并使用效率因子技术指标选取最终解.MCNC基准电路的实验结果表明，与面积最小MPRM电路相比，所选取的MPRM电路可以在较小面积开销的前提下获得较高电路可靠性.
RAM（Random-Access-Memory，随机存储器）是FPGA（Field Programmable Gate Arrays）片上最重要的宏单元之一，RTL（Register-Transfer-Level）综合对FPGA开发中RAM的有效利用起至关重要作用.本文针对RTL综合中RAM源描述和目标结构多样化带来的技术难题，提出了一种RAM工艺映射方法，即建立工艺无关的RAM统一模型，在模型基础上通过建模、模式匹配、造价计算、绑定四步实现.该方法应用于RTL综合，可以将多种RAM源描述有效地映射到最佳类型和数量的FPGA片上RAM资源.实验数据表明采用该方法实现的RAM工艺映射效果和主流FPGA综合工具——Synplify和XST相当，该模块已经集成在自主开发的RTL综合工具——Hqsyn中并实现商用.
针对日常交通场景下，行人目标易被遮挡，影响行人检测效果的问题，提出一种结合单行人和双行人DPM模型的交通场景行人检测方法.该方法首先从INRIA、ETH等行人数据集中提取训练样本的DPM特征，通过LatentSVM方法训练得到单、双人DPM模型；然后采用分类检测方法，将交通场景行人分为单独分布行人和混合分布行人两类.检测时首先使用双行人模型SDP-DPM对目标图像进行目标匹配，如果没有检测到双行人目标，则判定为单独分布行人情况，转而使用单行人模型SP-DPM进行检测，并保存检测结果；如果检测到双行人目标，则判定为混合分布行人情况，此时先保存对应的双行人滤波响应，再使用单行人模型进行二次检测，并将两次检测的结果进行加权结合.实验结果表明，本文算法能够在行人相互遮挡严重的交通环境下，有效检测出行人，整体精度优于传统的DPM算法和当前行人检测的主要流行算法.
本文结合传统T函数理论与非阿基米德T函数理论，深入研究T函数的性质特点，重点讨论一致可微T函数的单圈性及最高位序列的保熵性.首次利用参数的概念建立传统T函数理论中单字T函数单圈性判定条件与非阿基米德T函数理论中单圈性判定条件的联系，说明了两类判定条件的适用范围.定义了对T函数生成序列进行压缩变换的保熵性概念，讨论了一致可微T函数最高位序列的保熵性，说明了一致可微的T函数保熵性具有传递性，给出了T函数最高位序列保熵性的判定条件.
软件定义网络（Software-Defined Network，SDN）中的网络应用往往需要实现多种功能以满足上层业务需求，而如何对运行在控制器上的功能模块进行编排以完成数据包的多功能组合处理是一个仍待解决的问题.针对该问题，本文提出基于多级流表的功能并行和串行组合方案；其次，提出与任意多级流表交换机相适配的功能组合算法；最后，在Ryu控制器中添加功能组合模块并基于NetFPGA-10G节点完成了功能组合的原型实现.仿真实验与结果表明，与现有功能组合方案相比，所提功能组合方法降低了流处理时延及表项存储开销.
目前基于规则的软件体系结构（Software Architecture，简记为SA）层性能优化方法大多未充分考虑优化过程中规则的使用次数和使用顺序的不确定性，导致了搜索空间受限而难以获取更优的性能改进方案.针对这一问题并以最小化系统响应时间为优化目标，文中首先定义一种基于规则的SA层性能优化模型RPOM，以将SA层性能优化抽象为求解最优规则序列的数学问题；然后设计一种支持SA层性能改进规则序列执行的框架RSEF；进一步提出一种采用约束检查、修复及统计学习机制的演化求解算法EA4PO；最后以Web应用为案例与已有方法进行实验对比.结果表明：（1）本文方法较已有方法可以获取更短的系统响应时间；（2） EA4PO所引入的统计学习机制可显著提高演化求解算法的收敛速度和解质量.
针对电子系统电磁脉冲易损性评估问题，提出了基于分层贝叶斯网络的电子系统电磁脉冲易损性评估模型建模方法.分析了电子系统分层结构特征及其电磁脉冲效应的特点，应用电磁拓扑理论中的相互作用顺序图分析系统电磁耦合途径，确定系统内底层屏蔽区域节点，研究了相互作用顺序图与系统分层贝叶斯网络的拓扑关联关系，在系统分层贝叶斯网络模型中增加底层屏蔽区域节点层，从而建立系统易损性评估模型，并给出了相应的建模步骤.最后以某电子机械传动系统电磁脉冲易损性评估问题为例说明了建模和计算过程.
针对命名数据网络中节点无法感知内容流行度变化的缺陷，提出了基于缓存内容流行度动态变化的内容管理策略.将缓存分为主缓存（Primary Cache，PC）和副缓存（Secondary Cache，SC），分别用于识别和保护流行内容；采用标准布鲁姆过滤器（Standard Bloom Filter，SBF）过滤流行内容请求；引入滑动时间窗口算法和HASH表对副缓存内容进行细粒度的统计分析，进而管理缓存内容.仿真显示，与现有算法相比，该策略以增加少量复杂度为代价，延长高流行度内容的缓存驻留时间，提高了缓存命中率，减轻了服务器负载，并具有可扩展性，具备单线路40Gbit/s的报文处理能力.
隐式鉴别机制在解决移动智能设备的安全性与易用性冲突方面具有重要而独特的作用.然而，已有工作通常基于单一特征或动作进行隐式鉴别，仅适合于特定动作、场景和范围.为了解决此问题，本文利用用户使用设备时存在位置、环境、状态、生物和行为特征，提出了一种基于多特征融合的隐式鉴别方案.该方案采集设备内置传感器、生物和行为数据，通过支持向量机方法训练和提取特征，设计多特征融合模型和构建隐式鉴别框架，计算用户身份信任水平，设计差异化安全策略并持续透明地鉴别用户身份.实验验证了该方案的有效性，并且能够平衡安全性与易用性和资源消耗.
在计算第一类整数阶Bessel函数时，后向递推算法稳定高效.然而，起始点的选取必须有足够高的阶数，并且需要进行归一化处理.本文对Taylor级数展开算法进行研究，并对其级数展开规律、计算精度，以及求和项与参数间的关系进行了讨论.此外，本文利用指数形式，极大扩展了该算法的可计算范围.与du Toit算法、MATLAB和Mathematica应用软件的计算结果比较显示，本文的算法具有较高的准确性和稳定性.
在使用证据理论进行数据融合的过程中，有时精确的信度结构很难获得，此时需要对区间信度进行合成.本文分析了在DST和DSmT框架下的区间证据合成问题，对目前使用的方法进行了简要的回顾.通过对优化方法进行研究，提出了4种应用于区间信度组合的优化方法.CDI1~CDI4方法都可应用于DST和DSmT框架，对不精确，不确定以及冲突的信息进行合成，合成结果准确度逐步提高.文章最后给出了算例验证，并与其他区间信度合成方法的进行对比.
论文以客观语音质量评价和信噪比为量化手段，分析了参数编码中语音帧的每个比特位对重构语音质量影响的不均衡性，并提出了一种载体可隐藏位的分级方案，以达到充分利用各载体位的目的.以此为基础，进一步提出了一种基于载体位置分级的自适应IP语音隐写方法.该方法可自适应地选择最佳的隐写位置，以提高隐蔽通信的不可感知性.以大量的语音样本为载体，对提出的方法进行了实验验证.结果表明，本文的分级方案是正确可行的，且提出的分级隐写方法较之传统方法具有更好的隐写性能.
逻辑Petri网是抑制弧Petri网和高级Petri网的抽象和扩展，可在过程挖掘中简洁准确的表示活动之间复杂的业务逻辑关系.本文在传统Petri网挖掘方法的基础上，为了进一步提高复杂系统挖掘模型的简洁度和拟合度，尤其是对并行活动间存在复杂与或关系的系统，提出了一种基于逻辑Petri网的过程挖掘方法，并给出了逻辑Petri网中逻辑变迁的挖掘算法.它可以充分挖掘活动之间的业务逻辑，并且业务逻辑可用逻辑表达式表示.通过与相应Petri网模型的实例比较分析，例证了本文方法的正确性和有效性，且逻辑Petri网模型更加适合日志行为.
在强化学习方法中，大部分的算法都是基于值函数评估的算法.高斯过程时间差分算法利用贝叶斯方法来评估值函数，通过贝尔曼公式和贝叶斯规则，建立立即奖赏与值函数之间的概率生成模型.在状态空间中，通过在线核稀疏化并利用最小二乘方法来求解新样本的近似线性逼近，以提高算法的执行速度，但时间复杂度依然较高.针对在状态空间中近似状态的选择问题，在高斯过程框架下提出一种基于随机投影的贝叶斯时间差分算法，该算法利用哈希函数把字典状态集合中的元素映射成哈希值，根据哈希值进行分组，进而减少状态之间的比较.实验结果表明，该方法不仅能够提高算法的执行速度，而且较好地平衡了评估状态值函数精度和算法执行时间.
宽带音频通信系统对传输信号有效带宽的限制会降低重建音频的主观质量和自然程度.本文提出了一种基于回声状态网络的宽带向超宽带音频盲目式频带扩展方法.该方法借助回声状态网络来模拟音频信号高低频频谱参数间的映射关系，并依据网络模型中的时延递归结构连续更新系统状态来近似描述音频特征的时域演变过程，有效地估计了高频成分的频谱包络.同时，结合频谱复制方法得到的高频频谱细节，该方法实现了宽带向超宽带音频的有效扩展.测试结果表明，本文所提方法提升了宽带音频的听觉质量；对于多数测试数据，该方法在静态和动态失真方面获得了优于高斯混合模型扩展方法的扩展性能.
传统物理层安全人工噪声方法无法带来合法用户可靠性增强.针对该问题，提出一种新型动态人工噪声生成方法，发送方利用噪声发送时权系数剩下的最后一个的自由度，来改变合法接收方收到的人工噪声的相位，使得噪声方向与瞬时信号方向对齐，以提升合法用户瞬时接收信噪比.首先给出了具体的实现方法，然后给出理论上相应的性能分析和复杂度分析.仿真结果表明在对窃听者造成同等干扰水平下该方法能够有效提升合法用户性能.
在无线传感器网络背景下的分布式估计中，由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制，压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此，本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法（MQS），利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题，运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值，给出了克拉美罗下界的解析表达式，并与均匀量化方法（UQS）和未量化方法（NQS）进行对比.理论分析和仿真实验表明，MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时，MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能.
随着计算社会学的兴起，利用数据挖掘分析社会情感是近期的研究重点.当前的研究主要针对现代文本，对于古代诗歌这类短文本的情感分析相对较少.本文提出了一个基于短文本特征扩展的迁移学习模型CATL-PCO，通过分析诗歌情感对当时社会及文化进行进一步了解.该模型首先基于频繁词对对古文特征向量进行扩展，再通过迁移学习方式，建立三个分类器并投票得出最后的情感分析结果.CATL-PCO模型首先能够解决古文短文本特征稀疏的问题，在此基础上进一步解决由于现代译文信息匮乏所导致的古代诗歌情感分析困难问题，从而准确的分析古诗词情感倾向，从计算社会学的角度，增进对中国历史的认识.实验表明，当训练集为中国唐诗时，本文提出方法能够准确的对唐代诗歌进行情感分类，并能应用于唐代和宋代各个时期情感分析及代表流派分析.
认证性建立通信双方的信任关系，是安全通信的重要保障.传统的协议测试方法只关注协议功能的正确性，无法满足认证性等安全属性测试的要求.因此，提出了一种针对协议认证性的安全属性测试方法，利用带目标集合的有限状态机模型SPG-EFSM来扩展描述协议安全属性，并在攻击场景分类的基础上设计了认证攻击算法.通过攻击算法找到了Woo-lam协议和μTESLA协议的认证性漏洞，该方法具有可行性、覆盖率高等特点.
机载雷达信号的空时自适应处理（STAP，Space-Time Adaptive Processing）需要利用样本数据来估计杂波协方差矩阵.非均匀杂波环境中的离群点会使协方差矩阵的估计出现偏差，从而导致信号相消现象.针对此问题，本文提出一种基于联合稀疏功率谱恢复的STAP算法（JSR-STAP）处理非均匀杂波，以克服离群点对正侧视模式机载雷达的STAP性能的影响.JSR-STAP算法在高分辨稀疏恢复的条件下，利用多快拍间杂波和离群点的分布规律和相关性不同，通过范数选择合适的稀疏恢复系数来实现离群点的抑制.Monte Carlo实验证明JSR-STAP算法的稳健性和动目标检测性能均优于传统的STAP算法.
针对单接收天线空时分组码系统的调制识别问题，提出了一种基于初等四阶累积量的分层调制盲识别算法.首先推导了不同信号星座在无噪声条件下的初等四阶累积量的理论值和方差，然后根据最大似然比检测求得阈值；最后比较接收信号初等四阶累积量实验值与阈值的大小盲识别调制方式.该算法不需要信道、噪声功率等先验信息，适合非合作通信场合.仿真结果表明，所提出的算法在低信噪比下能够较好的识别单接收天线空时分组码调制方式.
利用有限环Z4+vZ4（其中v2=1）上自对偶码，给出了一种构造Z4上自对偶码的方法.引入了（Z4+vZ4）n到Z42n的保距Gray映射，给出了Z4+vZ4上自对偶码的性质，证明了Z4+vZ4上长为n的自对偶码的Gray像是Z4上长为2n的自对偶码，由此构造了Z4上一些极优的类型I与类型Ⅱ自对偶码.
为了降低自由空间光通信系统对高跟踪精度的需求，化简光学天线结构，缩小系统体积，本文提出了一种采用复合波导阳极的空间光通信专用微通道光电倍增管.首先从微通道板光电倍增理论模型的角度出发，介绍了新型器件的工作原理并分析复合波导阳极的透射阳极和位敏阳极对真空倍增系统造成的约束条件；其次通过光学传递函数分析方法研究了复合波导阳极的器件特性并给出了器件设计参数与成像能力之间的对应关系；接着在此基础上分析了高速信号检测功能和入射光轴精确定位功能的约束关系，给出了相应的电子光学系统设计与修正方法；最后在真空炉中进行了该新型器件的验证性试验.
