提出了一种高效的基于车载自组网的实时交通信息分发算法——ETDAR算法。ETDAR算法中，所有的参与者根据本地信息确定交通信息报告的分发时机及每次广播的报告数，有效地利用了带宽并能很好地适应于各种密度的网络拓扑。算法通过对报告进行排序来解决带宽及节点存储量受限等问题。最后，提出了一种新的算法性能评估标准，并基于此评估标准，通过仿真实验将ETDAR算法与另一种泛洪方式的交通信息分发算法——Grassroots 算法进行比较。实验结果显示，ETDAR算法的性能在不同的节点密度、网络带宽下均优于Grassroots算法。
提出了一种P2P环境下的基于节点行为相似度的共谋团体识别模型CCD(colluding clique detector)，并给出了该模型的数学描述和分布式实现方法。该模型可以通过分析节点之间的行为相似度有效地检测出信任模型中存在的共谋团体，从而帮助信任模型排除共谋团体的干扰。仿真实验表明，CCD模型在共谋团体的检测和抵制方面效果显著，使信任模型在面对共谋攻击时的健壮性和下载成功率都大大提高。
一直以来，理想的存取结构具有的特性是秘密共享领域中主要的开放性问题之一，并且该问题与拟阵论有着密切的联系。由于每个拟阵都是多部的且有一个对应的离散多拟阵，通过对离散多拟阵的秩函数进行研究，给出并证明了一个新的多部拟阵为不可表示的多部拟阵的必要条件，并且将这一结论分别应用于m部拟阵（m≤2）和Vamos拟阵。此结论对于解决哪些拟阵是可表示的、哪些是不可表示的（因为与可表示的拟阵相关联的存取结构均为理想的存取结构）这一开放性问题将是一个新的贡献。
将伪随机序列应用于零相关区(ZCZ)序列偶中，提出了一种新的ZCZ三元序列偶集的构造方法。通常的ZCZ序列集构造是基于最佳序列的，而此方法是将伪随机序列和正交矩阵相结合，通过选择适当的移位序列，经交织变换生成具有一定长度、序列数目和零相关区的三元序列偶集。使用新方法构造出的 ZCZ 三元序列偶集具有较大的容量，可以更好地满足实际工程的需要。
基于 Hilbert-Schmidt 依赖性准则提出了一种新颖的特征选择算法 FSUNT，重点考虑特征选择过程中可能出现的模糊性和不确定性。针对类标号不确定而其他特征值确定的文本数据，通过考察特征与不确定的类标号间的Hilbert-Schmidt相关性，对特征进行排序，并选取最终的结果子集。最后大量真实与仿真实验结果表明，基于该算法可得到良好的分类效果和稳定性。
提出了一种适用于任意阵列的频率与二维 DOA 联合估计算法。该算法同时利用空域采样与时域采样构造二维时空矩阵，基于2D-ESPRIT方法进行二维参数估计，仅需3个校准阵元就可通过M个阵元估计出M个独立信源的载波频率、方向角和仰角，无需二维谱峰搜索，计算量较小。仿真实验验证了算法的有效性。
提出了一种柔性差别矩阵的概念与构造方法，利用柔性差别矩阵可直接对不完备信息系统、模糊属性信息系统以及Vague集属性信息系统进行属性约简，同时给出了相关的理论和应用举例。该研究结果也为实值属性信息系统利用差别矩阵进行属性约简提供了研究基础，对粗糙集的理论与应用研究具有新的意义。
考虑到广播监视应用中对视频片段的认证问题，基于三维离散小波变换，提出一种新颖的顽健视频散列算法，并利用生成的散列值和水印标识形成待嵌入的水印信息，以实现对视频片段的认证。在此基础上利用扩频水印技术提出一种适用于广播监视的安全、顽健的视频水印算法。理论分析和实验结果表明，提出的算法具有很好的安全性和顽健性。
密钥托管问题是基于ID的数字签名的主要缺陷，为了解决该问题，提出了可追踪的基于ID的签名（T-IBS, traceable ID-based signature）的定义及安全模型，并构造了一个不需要双线性对的T-IBS方案，在随机预言机模型与椭圆曲线离散对数假设下该方案是可证安全的。与已有的无密钥托管的签名方案相比，该方案的签名算法只需要一个加法群上的标量乘运算，而验证算法仅需3个标量乘运算，所以是目前效率最高的方案。
提出了一种实现规整化超分辨率复原算法的新方案，用来去除欠采样过程中的空间积分模糊和补零插值导致的边缘波纹。并将这种新方案运用到误差-参数分析法来准确地估计表征模糊函数的参数。当运动估计存在误差时，将误差-参数分析法和搜索算法相结合，降低参数辨识的计算量。仿真实验证明了提出的超分辨率算法实现方案和盲辨识方案的有效性。
首先给出了一种集成P2P模式的网格资源管理模型，针对此模型，提出了两阶段的网格任务调度方法，并分别利用层次颜色Petri网和颜色时延Petri网来进行建模。最后，分析了网格可达任务图，给出了集成P2P模式的网格任务最佳调度方案。
为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率，提出了一种基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型。将自适应遗传算法 AGA 应用于这种模型当中，以提高模型中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率。AGA相对于标准遗传算法SGA在求解问题的时候，可以很好地处理SGA中容易造成的早熟和局部收敛现象。在实验中，分别对2种遗传算法即：SGA和AGA各进行了1 000次的实验。结果表明同样找到最优解的时候，SGA平均需要166次，而AGA平均仅需要145次。这个结果说明，在企业选择联盟伙伴和优化的时候，AGA可以使得企业高效找到最优的联盟伙伴。
针对频率选择性衰落信道下2发射天线的空时分组编码-单载波频域均衡（STBC-SCFDE）系统，分别设计了2种新颖的时域多天线导频序列和频域多天线导频序列，相应地提出了一种时域导频信道估计算法和一种频域导频信道估计算法，并分别进行了信道估计的 MSE 性能分析以及计算复杂度对比。仿真验证表明，相比传统经典多天线信道估计算法，所提2种信道算法在中低信噪比下均能实现良好的信道估计性能，为未来无线通信系统的信道估计开辟了新的解决途径。
通过对王小云等提出的消息修改技术以及Yu Sasaki等提出改进的消息修改技术进行研究，指出他们提出的多重消息修改技术并不总能使一个链接变量同时满足多个充分条件，并给出了确保一个链接变量同时满足多个充分条件的方法。此外还指出了在Liang Jie和Lai Xuejia的新的充分条件集中Yu Sasaki等的改进的多重消息修改技术对其中2个条件不能再实施，并提出了对其中一个新的消息修改技术，给出了对另外3个充分条件的新的多重消息修改技术，并通过实验对上述结果进行了验证且产生了新的MD5碰撞对。
针对无线传感器网络节点低成本、低运算能力的特点，基于脉冲超宽带技术的无线传感器网络提出了一种基于能量检测的两步测距法。这种方法针对DP(direct path)分量进行TOA(time of arrival)估计，具体包含对DP所在能量块的广义似然比检验和能量块内对DP精确位置的极大似然估计两部分。给出了DP能量块检测概率和估计结果的闭合表达式，通过理论和数值分析了积分长度等系统参数对于 TOA 估计性能的影响，并建立了估计误差的数学模型。最后通过仿真结果进行了性能比较，并验证了分析结论。与传统方法比较的结果表明，该算法可以在复杂度较低的条件下取得一定的性能提升。
音频与图像相比具有信息冗余大、随机性强的特点，在音频中实现无误码的信息提取的难度更大。提出一种基于DCT域QIM(quantization index modulation)的音频信息伪装算法，算法特点如下：应用QIM原理，以量化的方式嵌入信息，根据量化区间与信息比特的映射关系提取信息，可实现盲提取；采用改进的QIM方案，针对信息提取的误码，在嵌入端与提取端进行容错处理，保证了隐藏信息的强顽健性；隐藏容量大，可达357.6bit/s。实验表明，算法与传统 QIM 方法相比具有更好的不可感知性，100%嵌入的载密音频的信噪比在30dB 以上，并且对于MP3压缩、重量化、重采样、低通滤波等攻击具有很强的顽健性，同时算法运算量小，易于实现，实用性强。
提出了一个新的基于时间段的频繁闭模式的挖掘算法，采用时间段的概念，利用频繁闭模式的特点，生成相应的时序规则。算法通过使用闭模式的性质进行剪枝优化，不生成冗余的候选序列，降低了时序规则发现的时间与空间复杂度，提高了效率。
提出了一种适用于无线传感器网络的基于协同的机会路由协议，协议在结合区域路由、会聚机制和睡眠机制的基础上，使用跨层的方法对无线传感器网络的路由协议进行改进，以增强网络连接随机变化条件下路由协议的顽健性，并以能量有效的方式提高了数据的转发速度。仿真结果表明，在不同节点密度条件下，基于协同的机会路由在数据转发能效方面比非协同的机会路由有很大的提高。
针对P2P网络环境下实体之间的信任关系存在模糊性的特点，以模糊推理理论为基础，给出了一种基于信任的模糊命题演算的演绎系统，建立了P2P网络环境下的一种基于三I模糊推理算法的信任推荐和信任评价模型。模型中，对基于信任的多条推荐规则进行了模糊推理，达到对推荐信任的综合评价，从而建立起了一种新的P2P网络环境下信任模型。仿真实验结果表明，该信任模型能够较大程度地提高交易的成功率，可以使得节点之间更加有效地建立信任关系。
由于无线传感器网络能源受限、拓扑易变化等特性，需要解决其密钥管理机制涉及到的机密性、完整性、源端认证和无充足空间存储大量密钥信息等问题。针对当前研究工作的一些局限，提出了一种基于逻辑网格的无线传感器网络密钥分配方案，基于层簇式的网络拓扑，描述了系数矩阵求解、密钥设定和具体实现的流程。最后通过与多种现存方法(例如SPIN协议和逻辑密钥树方案)的仿真实验比较，验证了该方案在安全性、存储性和节能性方面的优势。
