面向国家“碳达峰”与“碳中和”的“双碳”战略需求，移动通信与网络需要在满足不断增长的业务需求前提下大幅度降低全网能耗，因此需要研究使用更少的能量传递更多信息（SMILE, send more information bits with less energy）的理论与技术。为了应对该挑战，仅靠无线传输技术的改进和硬件实现水平的提高是远远不够的，需要从系统和网络的角度探索能量的高效利用机理与方法。从能量的“节流”和“开源”2 个维度展开，并针对日益增长的计算能耗给出解决方案。具体地，通过引入超蜂窝网络架构实现网络的柔性覆盖与弹性接入，使业务基站和边缘服务器在业务量较低时可以进入休眠状态，减少能量的浪费（即“节流”）。同时，大量引入可再生绿色能源（即“开源”），通过能量流与信息流的智能适配，大幅降低电网的能耗。进一步地，通过网络功能虚拟化、通信与计算资源的高能效协同，以及移动智能体的分布式计算与协同等手段，实现绿色计算与人工智能算法。
针对无线网络多用户互相干扰的问题，通过对发射功率进行智能控制，实现干扰管理，保证多用户通信服务质量。首先，考虑复杂动态无线信道环境，建立以无线通信系统加权数据速率最大化为目标的发射功率控制模型。其次，设计以深度强化学习“行动器-评判器”为基本架构的智能发射功率控制算法，缩短功率控制决策时间。仿真验证表明，所提算法收敛速度快，在10对收发机场景下，计算时间缩短到传统最优算法的 1 4 。
针对目前标准非删余极化码盲识别存在的算法复杂、误码适应能力不足等问题，首先证明了能够表征极化码码长、码率关系，区分信息子信道和冻结子信道的定理与命题，并基于此提出了一种高效的盲识别算法。该算法只需设定可能的最大码长，构建对应的软判决码字矩阵与克罗内克矩阵，利用所证明的定理与命题对两矩阵校验关系进行判决，估计码率及冻结比特置，最终完成参数的识别。在校验关系判决中，引入平均似然差作为检验量，基于其理论概率分布与极小化极大准则确定判决门限。仿真结果表明，推导的定理、命题与仿真结果一致，当信噪比为6 dB时，对于码长为1 024的极化码，其参数识别率仍接近100%，识别性能和计算复杂度均优于现有软判决算法。
为了解决终端设备能量受限、网络覆盖范围有限等问题，实现绿色万物高效互联，引入了一种新的智能反射表面技术，构建智能反射表面辅助的无线携能通信网络。为了进一步提升该网络的总吞吐量，提出了一种以速率和最大化为目标的资源分配方案。考虑基站的发射功率限制、所有物联网设备最低能量需求限制和智能反射表面的相移约束，建立联合发射波束设计、功率分割比决策及相移设计的混合资源分配模型。由于所规划的问题是非凸的且变量间存在耦合关系，设计了一种有效的基于块坐标下降迭代算法，并利用连续凸近似方法和黎曼流形方法实现联合发射波束设计、功率分割比优化及相移设计。仿真结果表明，所提方案在速率和方面优于现有的资源分配方案。
针对态势感知网络中海量的、时敏性强的消息需要中心节点进行快速、安全验证的问题，基于组合数学的正交拉丁方理论设计了数字签名分组批量认证方案。该方案着眼于消息安全性验证效率的提升，利用正交拉丁方理论设计数字签名的分组方案，以聚合签名理论作为签名批量验证算法，构建了一个采取多个处理器并行运算的非适应性数字签名分组批量验证模型。理论证明和仿真分析表明，所提模型在非法数字签名个数上限d（ d≪n）已知的条件下，能以大约 n 次数完成 n 个非法数字签名的识别，特别是在多个处理器计算的情况下相比逐一验证、二分法验证具有时效高、容错性强的特点。
为丰富分组密码的设计，提出类Piccolo结构及其设计原理，并深入研究了类Piccolo结构抵抗差分密码分析的能力。通过研究差分特征的输入输出传递特性，得到任意轮类Piccolo结构的活动轮函数个数的一个下界。分析结果表明，在轮函数都是双射的条件下，当迭代轮数l≥6时，l轮类Piccolo结构的活动轮函数个数≥l；当迭代轮数l为1,2,3,4,5时，l轮类Piccolo结构的活动轮函数个数≥l-1。
针对水声网络（UAN）媒体访问控制（MAC）协议采用RTS/CTS握手机制，导致信道利用率和网络吞吐量较低的问题，提出一套信道访问规则，基于该规则设计了节点状态感知的水声网络MAC（RP-MAC）协议。当接收节点不在收发状态，并且其他邻居节点也都不在接收状态时，发送节点才会尝试发送一到多个报文给接收节点。节点通过侦听和信道规则来感知邻居节点的状态，在降低冲突与重传的同时，避免了握手控制报文的交互。理论分析与仿真实验表明，与Slotted FAMA和R-MAC等传统水声网络MAC协议比较，RP-MAC协议在不降低包交付率的前提下，实现了水声网络的并发传输，显著提高了信道利用率和网络吞吐量，降低了能量消耗。
太赫兹波段感知通信一体化技术能够在提高数据传输速率和感知分辨率的同时，有效降低硬件资源和频谱资源的消耗。首先，简要介绍了感知通信一体化及太赫兹通信、感知的现状。然后，分别从感知和通信的角度讨论了一体化波形设计及优化策略，同时分析了两类信号接收机的信号处理算法，并实验展示了一种97 GHz基于 OFDM 信号的一体化系统，对系统的距离、速度和通信等性能进行了测试。最后，总结和展望了太赫兹感知通信一体化的技术难题和未来研究方向。
针对目前主机安全评估方法中无法准确计算主机安全值，忽略攻击图中主机关联性等问题，提出一种基于攻击图的主机安全评估方法。首先，生成主机攻击图，从漏洞自身、时间、环境和操作系统可利用性4个角度量化原子攻击概率并计算主机攻击概率。然后，根据专家先验评估和相关性定权法计算主机资产重要性，依据攻击图中主机间的关联关系计算主机的拓扑结构重要性。最后，依据主机漏洞影响值、主机重要性和主机攻击概率计算主机安全值。实验结果表明，所提方法得到的主机重要性和安全值符合真实网络情况，能够更全面准确地反映主机的安全状况；所提方法得到的主机安全值标准差为 0.078，大于其他方法得到的安全值标准差，表明所提方法得到的安全值离散程度更大，更易于区分安全等级和后续的风险处置优先级。
针对双线性对运算效率低的问题，提出了一种面向双线性对的二次扩域细集成操作数扫描（ F p 2 -FIOS）模乘算法。该算法通过优化二次扩域下(AB+CD)mod P的运算过程，有效降低了模乘中的模约减次数；设计了满足不同应用需求的2种硬件架构及其调度方式以提升算法的计算效率；采用TSMC 55 nm工艺实现了双线性对运算单元。与现有文献相比，所设计的架构在一次模乘时间、时钟频率和面积时间积等性能指标上优于同类模乘设计，在整体Optimal ate对运算实现上也有一定的优势。
为了解决太赫兹通信系统超大规模MIMO检测计算复杂度高、收敛速度慢等问题，提出了基于Newton迭代算法的低复杂度信号检测算法。通过在Newton迭代算法中改进初始矩阵、加入步长因子，降低计算复杂度、提高收敛速度；通过加入调节因子，保证算法的稳定性、可靠性和场景适用性。仿真结果表明，相比传统算法，所提算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度。当迭代次数为3次时，即可逼近MMSE算法性能。
针对边缘服务器的安全问题，提出了一种集成了服务器协作信誉以及设备用户反馈的信任评估算法来提高边缘计算上下文的安全性。交互过程中，使用了一种基于客观信息熵理论的融合算法来聚合服务器间的协作信誉，同时采用了部分同态加密算法来防止交互过程中用户数据的泄露。交互结束后，选择高可信的设备节点计算反馈信任，克服了传统机制的恶意反馈。在计算全局信任时，考虑了服务器的期望评分和自适应的权重计算算法，克服了传统信任方案的局限性。实验结果表明，所提信任度计算方案具有较低的时间复杂度和空间复杂度，并且可以有效抵抗恶意节点的攻击行为。
针对软件定义网络（SDN）链路故障发生时的路由收敛问题，提出了 Q-Learning 子拓扑收敛技术（QL-STCT）实现软件定义网络链路故障时的路由智能收敛。首先，选取网络中的部分节点作为枢纽节点，依据枢纽节点进行枢纽域的划分。然后，以枢纽域为单位构建区域特征，利用特征提出强化学习智能体探索策略来加快强化学习收敛。最后，通过强化学习构建子拓扑网络用于规划备用路径，并保证在周期窗口内备用路径的性能。实验仿真结果表明，所提方法能够有效提高链路故障网络的收敛速度与性能。
新一代视频编码标准H.266/VVC引入分量间线性模型（CCLM）预测提高压缩效率。针对亮度色度分量存在相关性却难以建模的问题，提出基于神经网络的分量间预测算法。该算法根据待预测像素与参考像素的亮度差遴选出相关性强的参考像素构成参考子集，然后将参考子集送入轻量级全连接网络获得色度预测值。实验结果表明，与 H.266/VVC 测试模型版本 10.0（VTM10.0）相比，所提算法可提高色度预测准确度，在 Y、Cb 和 Cr上可分别节省0.27%、1.54%和1.84%的码率。所提算法具有不同块尺寸和编码参数均可使用统一网络结构的优点。
为解决基于机器学习的恶意加密流量检测易产生大量误报的问题，利用安全两方计算，在不泄露具体数据内容的前提下实现网络流量内容和入侵检测特征间的字符段比对。基于字符段比对结果，设计入侵检测特征匹配方法，完成关键词的精准匹配。为保证所提方法的有效执行，提出用户终端输入随机验证策略，使恶意用户终端难以使用任意数据参与安全两方计算进而躲避检测确认。对所提方法的安全性和性能进行了理论分析，并采用真实部署和仿真实验相结合的方式进行验证。实验结果表明，所提方法能显著提升检测效果，且资源消耗低。
为了满足未来无线通信系统高谱效、高能效的要求，智能反射表面（IRS）技术得到了广泛的关注与研究。通过对IRS进行设计优化，能够从不同的角度增强无线通信系统的物理层安全（PLS）。基于此，对现有的IRS增强物理层安全的研究进行整理，从信息理论安全、隐蔽通信、密钥生成等主要方向对现有研究进行了归纳总结，阐述了各研究热点的模型特点和关键方法。最后，对IRS增强的物理层安全进行了总结梳理，并探讨了未来的研究热点方向。
为了应对车联网中计算资源密集、可分离型任务的卸载环境动态变化和不同协同节点通信、计算资源存在差异的问题，提出了一种在 V2X 下多协同节点串行卸载、并行计算的分布式卸载策略。该策略利用车辆可预测的行驶轨迹，对任务进行不等拆分，分布式计算于本地、MEC及协同车辆，建立系统时延最小化的优化问题。为求解该优化问题，设计了博弈论的卸载机制，以实现协同节点串行卸载的执行顺序；鉴于车联网的动态时变特性，利用序列二次规划算法，给出了最优的任务不等拆分。仿真结果表明，所提策略能够有效减少计算任务系统时延，且当多协同节点分布式卸载服务时，所提策略在不同的参数条件下仍然能够保持稳定的系统性能。
在基于格的后量子密码中，多项式乘法运算复杂且耗时，为提高格密码在实际应用中的运算效率，提出了一种后量子密码CRYSTALS-Kyber的FPGA多路并行优化实现。首先，描述了Kyber算法的流程，分析了NTT、INTT及CWM的执行情况。其次，给出了FPGA的整体结构，采用流水线技术设计了蝶形运算单元，并以Barrett模约简和CWM调度优化，提高了计算效率。同时，放置32个蝶形运算单元并行执行，缩短了整体计算周期。最后，对多RAM通道进行了存储优化，以数据的交替存取控制和RAM资源复用，提高了访存效率。此外，采用松耦合架构，以DMA通信实现了整体运算的调度。实验结果和分析表明，所提方案可在44、49、163个时钟周期内完成NTT、INTT及CWM运算，优于其他方案，具有较高的能效比。
针对目前零水印算法对于受攻击图像和虚警图像生成的零水印区分度不足问题，提出了一种基于区域异或和三值量化的高分辨零水印算法。在零水印生成过程中，首先提取图像的空域特征和频域特征，将载体特征和版权水印进行冗余构造，以频域特征作为索引，将冗余水印分成2个区域，分别与空域特征和混沌矩阵异或，并将异或后的2个区域进行合并得到零水印。在版权认证过程中，从攻击后的图像中提取空域和频域特征，以频域特征作为索引，将零水印分成2个区域，分别与空域特征和混沌矩阵异或，提取冗余构造的水印图像，去冗余操作后，量化成只有3个数值的矩阵作为版权认证结果。实验结果表明，所提算法可有效解决图像零水印的虚警问题，同时在多种攻击下具有较高稳健性，特征提取算法可任意更换，具有较高可扩展性。
