混合波束赋形在射频模拟域波束赋形的基础上，通过在基带实现数字域波束赋形来进一步提高数据速率.本文针对基于混合波束赋形的室内毫米波MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统进行性能分析，分别评估了迫零（Zero Force，ZF）接收机、最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）接收机以及匹配滤波（Matched Filter，MF）接收机在基于码本的最优波束选择下的传输速率，并对接收机在不同的信道环境下进行性能评估.仿真结果表明，无论视距（Line-Of-Sight，LOS）传播路径是否被遮挡，MMSE接收机和ZF接收机在总发射功率较高时均具有接近容量的性能；在总发射功率较低时MMSE接收机的性能则略优于ZF接收机.相反，MF接收机始终保持较差的性能.系统可根据总发射功率大小以及接收机的实现复杂度来选取合适的接收机.本文所研究的系统可应用于实际室内无线个域网（Wireless Personal Area Networks，WPAN）以实现高速短距无线通信.
采用线性调频序列波形（chirp sequence waveform）的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）雷达在汽车防撞探测等领域得到了广泛应用.针对该体制雷达的多目标解多普勒模糊问题，本文对线性调频序列波形进行了改进，在所有偶数序号扫频周期前插入了延时.改进后的波形可分解为两个扫频重复频率相同的传统调频序列，一个由奇数序号的扫频周期构成，另一个由偶数序号的扫频周期构成.波形中的延时会使两个序列对应的差频信号组之间产生相位差，利用此相位差信息可以解多普勒模糊.仿真结果验证了改进波形及其信号处理方法的多目标环境适应性和抗噪性.
传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时，易因低空航拍图像视场小，且与卫星图像（带有地理信息）的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法，通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿，而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云，随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图，最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息，覆盖面积大，且可变化观察视角，因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.
为了研究在综合作战区内当航母编队面临多来源威胁时，指挥员应如何针对单/多架同构且所属于相同/相异舰艇平台的预警机制定拟定警戒时间限定下的防空警戒巡逻策略问题，首先通过对舰载预警机巡逻策略的规划机制进行分析，提出了一种基于时间分段的单/多架同构舰载预警机巡逻策略滚动规划模型，并紧随其后详细介绍了模型的实现过程.针对模型的求解，提出了一种多主单从结构的多种群并行自适应-禁忌遗传算法进行求解.在仿真部分，分别通过对警戒时间限定下的单/多架同构预警机巡逻策略规划以及仿真对比，证明了所建立模型的有效性及优越性.
现有的可重构分组密码实现结构中，专用指令处理器吞吐率不高，阵列结构资源利用率低、算法映射过程复杂.为此，设计了分组密码可重构异构多核并行处理架构RAMCA（Reconfigurable Asymmetrical Multi-Core Architecture），分析了典型SP（AES-128）、Feistel（SMS4）、L-M（IDEA）及MISTY（KASUMI）结构算法在RAMCA上的映射过程.在65nm CMOS工艺下完成了逻辑综合和功能仿真.实验表明，RAMCA工作频率可达到1GHz，面积约为1.13mm2，消除工艺影响后，对各分组密码算法的运算速度均高于现有专用指令处理器以及Celator、RCPA和BCORE等阵列结构密码处理系统.
针对云计算中数据位置验证存在的共谋攻击，本文提出了抗共谋攻击的数据位置验证协议.首先给出了数据位置验证的系统模型，分析了安全威胁，并给出了数据位置验证的安全定义.随后，将安全定位协议与数据持有性证明协议相结合，设计了一维空间下的数据位置验证协议，并证明了所提协议满足安全定义且能抵御共谋攻击.在一维协议基础之上，构建了三维空间下的数据位置验证协议.最后，在三维空间下将本文所提协议与Lost协议和Geoproof协议进行了性能的测试和比较.结果表明所提协议能够验证服务器具体位置且能抵御共谋攻击.
针对具有多次散射的耦合目标在不满足远场条件下测量的散射方向图发生畸变的问题，通过分析耦合目标的近场-远场转换关系，提出一种"多发多收"模式的近场散射外推方法.在获得全角域的近场双站信息后，对各角度近场接收的散射数据进行外推处理，然后根据互易定理，将外推后的数据等效为"远场发射、近场接收"数据.接下来对该数据再进行一次外推，满足"远场发射、远场接收"的条件，最后取出对角线上的元素获得各角度的远场RCS（Radar Cross Section，RCS）.通过建立存在强耦合机制的二面角和腔体结构模型，利用FEKO和MATLAB软件对方法进行仿真，将"多发多收"外推的结果与远场RCS进行比对.结果表明：该方法得到的结果与远场RCS方向图吻合良好，全角域均值误差小于1dB，验证了方法的有效性.
针对现有隐私保护数据聚集算法依赖某种网络拓扑结构和加解密次数过多的问题，本文提出了一种基于同心圆路线的隐私保护数据聚集算法PCIDA （Privacy-preserving and Concentric-circle Itinerary-based Data Aggregation algorithm）.PCIDA沿着设计好的理想路线执行数据聚集，使得算法不依赖网络拓扑结构.PCIDA利用安全通道保证数据的隐私性，避免了数据聚集过程中的加解密运算.PCIDA沿着同心圆并行处理，使得算法数据处理延迟较小.理论分析和实验结果显示，PCIDA在较低通信量和能耗的情况下获得较高的数据隐私性和聚集精确度.
在辅助数据缺失的非高斯杂波背景下，采用两步法设计策略研究了距离扩展目标检测方法.首先，在杂波纹理分量已知的条件下，对待检测数据进行高斯化，利用高斯背景下杂波协方差矩阵和目标散射点幅度的合适估计，建立检验统计量.其次，利用待检测数据在信号子空间正交补上的正交投影，估计杂波纹理分量，提出了基于子空间的距离扩展目标自适应检测器，并证明了其对杂波纹理分量的恒虚警率（CFAR，Constant False Alarm Rate）特性.仿真结果表明，在典型非高斯背景下，所提检测器的CFAR特性和检测性能均优于对比检测器；另外，阵元数、目标距离单元数或杂波尖峰的增加，能不同程度改善检测性能.
针对传统干扰方法因干扰信号维度单一而难以在空时二维联合域对空时自适应处理器（Space-Time Adaptive Processing，STAP）产生有效干扰这一问题，提出了一种能覆盖整个空时二维平面的投散射宽时限扫频式干扰方法.该方法是向特定区域投射具有多普勒带宽的扫频信号，利用散射回波干扰STAP雷达.地形散射使干扰信号具有空时耦合特性，干扰信号空域连续，STAP处理器无法从空域识别抑制；宽时限扫频方式导致脉冲间多普勒频率存在差异，使雷达无法提取干扰信号多普勒频率，能占用处理器大量自由度.仿真结果表明，该方法产生的干扰功率谱能覆盖整个空时平面，使处理器自由度严重损失，导致STAP处理器性能下降，验证了该方法的有效性.
针对检测未知长度瞬态信号时累积和方法性能下降的问题，提出对瞬态信号长度不敏感的累积和检测方法.首先建立信号长度失配累积和方法检测模型，然后比较了该方法和常规累积和方法在长度匹配和失配情况下的理论和仿真检测性能，并利用海试单通道波束形成后数据对两种方法进行了比较.结果表明，本文所述方法对未知长度瞬态信号检测性能稳定，且优于长度失配时的常规累积和方法.
针对核主成分分析算法广泛面临的训练样本数量大而带来的计算和存储空间的问题，提出了基于1类支持向量理论的稀疏核主成分分析算法，该方法适合于计算和存储空间受限下的应用场合，如小型硬件平台下的图像检索系统、医学辅助诊断系统等.通过求解最优方程找到能够代表原始样本空间的少量典型样本，这些样本作为计算核数据矩阵，大大节省了核矩阵计算的时间和存储空间成本，在有限的训练样本集上最大限度在硬件平台下图像处理领域有效提高识别率和计算效率.
分组密码的安全性分析是密码学的重要研究内容，其中不可能差分分析和零相关线性分析是密码算法安全性分析的重要方法.本文利用中间相错方法，通过对扩散层进行限制，给出了嵌套SP网络的New-Structure 系列结构的零相关线性逼近.给出了New-Structure I和New-Structure IV结构中概率非零的差分传递链和相关优势非零的线性逼近传递链在结构上的一致性.此外也给出了嵌套SP网络New-Structure I、III的16/22轮不可能差分特征.最后给出在分组规模和密钥规模均为128比特时，对New-Structure I，III，IV进行21/28/22轮的不可能差分攻击和19/28/22轮的多维零相关线性逼近攻击所需要的时间复杂度和数据复杂度.本文的结果对基于New-Structure结构设计的密码算法的安全性分析提供了理论依据.
针对微博口语化、文本短小等特点以及现有研究的不足，本文提出了一种融合用户关系的自适应微博话题跟踪方法.首先，在当前跟踪的时间窗内，推文被映射到特征空间，并作为候选推文集合.然后，针对推文的分布特点以及话题跟踪的目的，变换推文特征空间.在此基础上，利用改进的K-means聚类算法对候选推文集合进行二元聚类，从而划分出相关推文集合，即当前话题目标模型.本文通过Twitter平台获取数据进行实验，实验结果表明，该方法能够实时地跟踪话题热度的变化以及焦点的演变，并提高了微博中话题跟踪的稳定性.该方法为用户推荐、舆情分析等领域提供了有效的支撑.
随着集成电路制造工艺的发展，VLSI（Very Large Scale Integrated）电路测试面临着测试数据量大和测试功耗过高的问题.对此，本文提出一种基于多级压缩的低功耗测试数据压缩方案.该方案先利用输入精简技术对原测试集进行预处理，以减少测试集中的确定位数量，之后再进行第一级压缩，即对测试向量按多扫描划分为子向量并进行相容压缩，压缩后的测试向量可用更短的码字表示；接着再对测试数据进行低功耗填充，先进行捕获功耗填充，使其达到安全阈值以内，然后再对剩余的无关位进行移位功耗填充；最后对填充后的测试数据进行第二级压缩，即改进游程编码压缩.对ISCAS89基准电路的实验结果表明，本文方案能取得比golomb码、FDR码、EFDR码、9C码、BM码等更高的压缩率，同时还能协同优化测试时的捕获功耗和移位功耗.
针对完整性报告协议中平台配置证明存在的安全问题，本文提出了一种基于授权策略的平台配置证明过程，在协议应答者与平台配置证明信息之间建立授权约束，解决应答者提交平台配置信息前存在的篡改攻击，以及提交平台配置信息后存在的中间人攻击.增强后的协议保持对应性属性，可有效解决平台配置证明存在的全局攻击和局部攻击问题，提高完整性报告协议的安全性.
为提升网络流识别性能，本文提出了一种TCP流识别算法.该算法基于传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机，由该自动机根据TCP协议规则和网络流当前状态判断TCP流终止，同时以基于规则的过滤机制和超时策略为辅助措施，快速识别单包流和异常中断流.该算法内存开销、计算和内存总开销均低于经典算法固定超时策略（Fixed Timeout strategy，FT）和同类代表性算法两层自适应超时策略（Two-level Self-Adaptive Timeout，TSAT），同时该算法精度高于TSAT，且仅比默认精度标准略有下降.该算法基于协议规则识别TCP流，既保证了流的准确性，又节省了流的超时等待时间，而且算法尤其适合中流、小流和不规则TCP流比重较大的情况，使得识别系统在面临DDoS攻击、蠕虫爆发等网络异常时仍能正常运行.
在三维水下传感器网络中，恶劣的环境容易导致传感器节点失效，网络拓扑不稳定.考虑到实际水环境中存在障碍物及边界，提出一种果蝇群启发的水下传感网部署算法.该方法以网络重连通为约束条件，首先利用果蝇群的觅食行为求解节点移动位置，同时加入欧琼鸟飞行机制保持移动过程中网络拓扑的相对稳定性，最后采用障碍物局部感知移动模型进行避障.结果表明，该算法可以躲避障碍物，提高覆盖和连通，减少网络能耗.
为了提高高速公路场景下用户平均有效数据吞吐量，提出车载自组织网络分布式信道接入机制.通过道路区段划分实现协议序列集复用；通过引入少量反馈并利用UI（User Irrepressibility）序列特性实现节点间接入顺序感知；同区段节点间利用分布式TDMA（Time Division Multiple Access）模式最大化吞吐量.仿真结果表明，其吞吐量性能优于经典的基于GNSS（Global Navigation Satellite Systems）的机制，并且物理层数据传输速率越大，节点通信半径越大，车辆密度越稀疏，其优势越明显.
事件识别是信息抽取的重要基础.为了克服现有事件识别方法的缺陷，本文提出一种基于深度学习的事件识别模型.首先，我们通过分词系统获得候选词并将它们分为五种类型.然后选择六种识别特征并制定相应的特征表示规则用来将词转化为向量样例.最后我们通过深度信念网络抽取词的深层语义信息，并由Back-Propagation（BP）神经网络识别事件.实验显示模型最高F值达85.17%.同时，本文还提出了一种融合无监督和有监督两种学习方式的混合监督深度信念网络，该网络能够提高识别效果（F值达89.2%）并控制训练时间（增加27.50%）.
通过引入应用程序并行特征、通信开销、资源限制等因素，建立了基于Amdahl定律扩展的多核处理器性能模型.通过模型参数仿真，搜索面向特定应用的多核处理器设计空间，得出如下规律：增大计算核心规模可实现超线性加速比；结构应优先选择异构结构；设计多进程、大容量的共享通信区可降低核间通信开销；计算核心数目和规模由应用程序并行度和各并行部分比例及设计规模决定.
在许多应用中，LSH（Locality Sensitive Hashing）以及各种变体，是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据，但从设计方案来看，都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题，本文提出了一种新的基于LSH的解决方案（M2LSH，2 Layers Merging LSH），对于数据分布不均匀的情况依然能得到一个比较好的查询效果.首先，将数据存放到具有计数功能的组合哈希向量表示的哈希桶中，然后通过二次哈希将这些桶号投影到一维空间，在此空间根据各个桶中存放的数据个数合并相邻哈希桶，使得新哈希桶中的数据量能够大致均衡.查询时仅访问有限个哈希桶，就能找到较优结果.本文给出了详细的理论分析，并通过实验验证了M2LSH的性能，不仅能减少访问时间，也可提高结果的正确率.
在包含中继节点的D2D（Device-to-Device）系统中，针对蜂窝链路与D2D链路同时受窃听的问题，提出一种基于链路间干扰辅助的中继D2D系统安全通信方法.首先，确定蜂窝链路与D2D链路上下行发送模式；然后，在基站与中继节点的发送信号中添加人工噪声，协作干扰窃听者；最后，对基站功率分配与D2D功率控制进行了优化，以实现不同类型链路间干扰辅助保障系统安全.仿真结果表明，所提出的安全通信方法在保密速率方面比SVD（Singular Value Decomposition）与ZF（Zero-Forcing）预编码方法提高了1.5bit/s/Hz.
车载网快速移动的特点导致其结构具有强烈的复杂性，传统的网络研究方法无法对这种复杂性进行分析.针对此问题将复杂网络解析方法运用于车载网的研究之中，依据车载网组网过程建立车载网运动模型，通过复杂网络研究手段与运动模型相结合的方式对车载网的度分布、鲁棒性以及网络连接变化率进行分析与仿真实验.结果表明，所构建的运动模型能够反应车载网构网过程，复杂网络解析方法在车载网性质分析方面十分有效.
此前对288轮Trivium算法线性分析的文章中，均将密钥视为随机且变化的值，这样对算法进行分析是存在问题的，攻击者实际上无法将得到的线性偏差用于对算法实施攻击.本文在选择IV（Initialization Vector）攻击条件下，重新对288轮Trivium算法进行了线性分析.由于将密钥比特作为未知的定值，因而由密钥比特组成的非线性项是定值，不会产生线性偏差，在选取10个特殊IV后，得到一个线性偏差为1.9E-6的线性逼近式.
对于具有相似属性的类别而言，在有限维度的语义属性下，基于属性的零样本图像分类器难以对它们进行正确区分.考虑到语义属性描述类别的有限性，在直接属性预测（Direct Attribute Prediction，DAP）模型的基础上，提出一种基于混合属性的零样本图像分类模型（Hybrid Attribute-Based DAP，HA-DAP）.首先，对样本的底层特征进行稀疏编码并利用编码后的非语义属性来辅助现有的语义属性；将非语义属性与语义属性构成混合属性并将其作为DAP模型的属性中间层，利用属性预测模型的思想进行混合属性分类器的训练；最后，根据预测的混合属性以及属性与类别之间的关系进行测试样本类别标签的预测.在OSR、Pub Fig以及Shoes数据集上的实验结果表明，HA-DAP的分类性能优于DAP，不仅能够取得较高的零样本图像分类精度，而且还获得了较高的AUC值.
有限域上常循环码具有丰富的代数结构，其编译码电路容易实现，因而在信息传输实践中具有重要的应用.该文研究了一类有限域上任意长度的厄米特自正交常循环码的结构，给出了此类有限域上厄米特自正交常循环码的生成多项式与存在条件，确立了此类有限域上厄米特自正交常循环码的计数公式，并且利用此类有限域上偶长度的厄米特自正交常循环码构造了最优的量子码.
固件是嵌入式系统的灵魂，当对固件进行安全检测或者深入理解固件中的运行机制时，对固件进行反汇编是一个必经的步骤.对固件反汇编时，首先要确定固件的装载基址及其运行环境的处理器类型.通常我们可以通过拆解硬件设备或者查阅产品手册获得处理器类型，但目前尚没有自动化工具可获知固件的装载基址.鉴于目前大部分嵌入式系统中的处理器为ARM类型，本文以ARM固件为研究目标，提出了一种自动化方法来判定固件的装载基址.首先通过研究固件中字符串的存储规律及其加载方式，提出了两个算法可分别求出固件中字符串偏移量和LDR指令加载的字符串地址.然后利用这些字符串信息，提出了DBMAS（Determining image Base by Matching Addresses of Strings）算法来判定固件的装载基址.实验证明本文提出的方法可以成功判定使用LDR指令加载字符串地址的固件装载基址.
磁共振弹性成像技术能够定量可视化人体组织的生物力学属性，正逐步成长为一种新型的医学成像手段.然而，其研发不仅要深入探索弹性波的产生、传播及耗散特性，而且需要建立特殊的磁共振成像装备.建立数值模型并开发仿真实验系统，可以有效促进磁共振弹性成像研究工作的开展.本文首先对人体组织进行弹性力学分析，得到外力作用下人体组织的运动微分方程，并利用有限元法求解该方程.同时建立了不同结构和弹性分布的人体组织数值模型.采用剪切弹性波作为成像探针，并根据人体组织的运动微分方程，仿真计算得到弹性波在组织中的传播信息.通过比较不同模型的估算值和理论值，验证了仿真实验系统的有效性和可靠性，说明建立的数值模型可以有效支撑磁共振弹性成像研究.
针对时分波分复用无源光网络长距离和广覆盖特性带来往返时延增大，造成高优先级业务时延性能严重恶化的问题，提出带有业务区分的混合资源调度算法.根据网络负载实时调整光网络单元组的波长数以实现资源共享，并动态划分子周期以对不同优先级业务进行区分服务；设计混合资源调度算法，以在线方式填充波长空隙，以离线方式保障资源高效调度.仿真结果表明，所提算法能够满足不同优先级业务的时延要求，保证服务质量，并提高信道利用率.
为提高统计特性未知情况下对非线性微弱动目标的检测能力，本文提出一种基于代价参考粒子滤波的检测前跟踪算法.首先在代价参考粒子滤波的状态向量中增加模拟目标存在状态的离散变量，并在离散变量的转移过程中引入相关系数判决机制；其次，利用代价参考粒子滤波的输出估计存在概率；最后，基于存在概率构造检验统计量.当检验统计量大于给定门限时宣布目标出现.天波雷达目标检测的仿真表明，当系统的统计特性已知时，该方法的检测性能与基于传统粒子滤波的似然比检测、存在概率检测等相当；当统计特性未知时，该方法的检测性能比传统方法提高了2dB以上.本方法可用于复杂背景下的监测系统，如雷达、声呐等.
提出一种基于循环平稳差异的直扩信号盲提取抗干扰方法.针对源信号在统计域上的近似独立性，构建直扩通信盲源分离抗干扰模型，基于源信号的循环平稳差异，利用循环自相关函数的典型极值点定义一个用于区分直扩信号和干扰的二阶循环差异度特征参数，通过比较该特征参数的大小进行模式识别，提取出直扩信号而抑制掉干扰，达到抗干扰的目的.仿真结果表明：当信干比（SJR）为-40dB、归一化信噪比（NSNR）为9dB时，直接解扩/解调信号的误比特率约为IE-0.3，而本文所提抗干扰算法误比特率（BER）低至IE-3，可从强干扰中有效分离并提取出直扩信号.
为预测电子设备传导敏感度试验中脉冲电流注入在设备端口产生的干扰强度及波形，建立了感性电流注入装置的SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）电路模型.在将装置电路模块化的基础上，应用传输矩阵计算的方法，从实验数据中提取出各模块的电路参数或方程表达式，并转换为SPICE模型，最后再将各模块组合为完整的装置模型.频域和时域的实验显示，模拟结果和测量结果一致性较好.建立的电路模型可用于设计和优化脉冲电流注入试验.
本文基于语句重要度，提出一种新的变异测试对象选择方法，以减少变异体的数量.首先，给出反映变异测试对象重要性的3个因素；然后，基于这些因素的重要性，建立评价所选测试对象重要性的指标；最后，基于这些指标的值，选出重要度高的语句作为变异测试对象.将所提方法应用于8个基准和工业程序的变异测试，实验结果表明，所提方法在维持很高变异测试充分度的同时，显著提高了变异测试的效率.
已有的针对海上VHF/UHF（Very High Frequency/Vltra High Frquency）频段信道环境的研究，在电波传播特性和底噪特性方面缺少试验数据支撑.本文在VHF/UHF频段上做了一系列海上通信试验，基于试验数据，分析了传统电波传播模型对海上视距、超视距、视距超视距临界等传播路径的适用性.同时本文提出了空时二维海上频率选择性信道分析方法，从空间、时间二维视角下定量描述了海上无线信道演变现象，对空时频率迁移和空时频率衰变的概念做了定义.结论可用于海上电波传播建模和异常现象分析.
针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题，提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法（Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation，CSMSR）.该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程，并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络，按照信任度选取信任用户；然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻，分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户，对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明，与已有的服务推荐方法TNCF、SRMTC及CF-DNC相比，CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率，有利于发现用户感兴趣的服务，提升用户个性化服务体验.
本文研究将智慧协同网络理论用于工业无线传感器网络（Industrial Wireless Sensor Network，IWSN），提出一种新型智慧协同工业无线传感器网络构架Smart-IWSN.Smart-IWSN能够为多样化的工业服务适配必须的网络资源，满足工业服务对网络性能的苛刻需求，为工业无线传感器网络的研发和应用节省大量的时间和成本.Smart-IWSN已成功应用到大规模焊机群监控系统，解决了恶劣工业射频环境下大量焊机多任务并行通信的技术难题.
