针对无线 mesh 网中多媒体应用的特点，研究多路径传输中路径时延满足约束且路径间抖动最小化的路径流量分配问题。首先，基于网络演算理论分析了数据分组在无线 mesh 网单路径传输中产生的队列时延，推导出单路径传输的时延上界以及多路径传输中的路径间时延抖动上界，并得到满足时延约束的路径最大容许流入速率；然后，基于时延及其抖动上界，提出满足时延约束抖动优化的路径流量分配算法DCJOTA，该算法根据路径最大容许流入速率按比例分配各路径流量，同时尽可能减小路径间的时延抖动；最后，分析了算法DCJOTA的可行性及其实现方法，并在NS2网络模拟器中验证了该算法的有效性。仿真实验表明，与AOMDV协议相比，集成了DCJOTA算法的多路径路由协议DCJO-AOMDV协议在时延及其抖动方面具有更好的表现：端到端平均时延降低3.9%，端到端平均时延抖动减小24.5%。另外，DCJOTA算法带来协议复杂性略微增加，DCJO-AOMDV协议下的网络吞吐量下降1.7%。
基于自主管理技术和博弈理论提出一种自主负载均衡管理方法——博弈分流自主负载均衡法。通过理论分析证明了其中的关键算法可以收敛到局部最优解。通过仿真验证了新方法在均衡负载以及提升系统容量方面的性能优于现有方法，并能解决现有方法中基站交叠面积不受控和切换机制阻碍均衡行为的问题。
结合大尺度和小尺度衰落，采用大系统分析方法对 CDMA 蜂窝系统上行链路的性能进行分析。首先分析了小区内多址干扰和小区间干扰的情况；其次推导出了通过匹配滤波器后的信干噪比值，该值只与小区负载、用户功率、信道增益有关；最后分析了系统的误码率、吞吐量和频谱效率，并通过仿真验证了分析的准确性。仿真结果发现，随着小区负载的增大，系统的误码率增大，吞吐量下降，但频谱效率有所提高。
基于彩色图像任意2个颜色通道间梯度方向随机序列及颜色梯度和随机序列的振荡特性在隐写前后均有明显变化的特征，提出了一种基于颜色梯度特性的彩色图像盲隐写分析算法。算法应用 HHT(Hilbert-Huang transform)提取4个序列在隐写前后的内在振荡特征差异，构建基于Hilbert谱的特征向量，采用SVM分类器进行分类判别。实验表明，该算法误检率低，检测性能优于现有彩色图像隐写分析算法，可以实现彩色图像隐写的可靠检测。
应用博弈论方法，建立了基于纳什讨价还价解的服务选择模型，提出了一种增强Web服务可信性的服务选择方法。设计了完全理性的服务双方的讨价还价算法，对服务的价格进行调整，以达到服务请求者与服务提供者双方效用最大化，从而提高交易的成功率和服务的可信性。实验结果表明，在服务提供者与请求者之间就服务质量、信誉、安全等属性进行博弈的基础上作服务选择，能够促进可信服务计算环境的建立，增强服务的可信性。
设正整数n、m和r满足n=4m，r=2m?1?1，基于Niho序列集和d型函数构造了一类4值低相关序列集S(r)。该序列集中序列的数目为2n，相关函数的最大边峰值2(n+2)/2+1，序列的周期为2n?1。通过Key的方法，证明了该序列集中序列线性复杂度的下界为n(2n/2?3+2)。该序列集与江文峰等人构造的序列集具有相同的相关函数值和序列数目，但拥有更大的线性复杂度。
首次提出眼孔波通信框架，建立通信跟瞄模型，开辟了短距离光通信的新阶段。进行了信标光捕获方法研究，计算了捕获时间；计算机模拟了二维瞄准误差正态、瑞利分布，模拟了目标瞄准抖动Rician分布，推算模拟了接收透镜光阑探测衰减损失公式；提出三维瞄准误差正态、瑞利分布，提出三维瑞利叠式抖动分布，并计算出仿真结果。仿真结果表明，眼孔波通信的概念已首次建立，跟瞄抖动二维、三维理论模型及衰减模型已建立或提出。
为了有效检测出无线 mesh 网络中的虫洞攻击，针对微软提出的支持多射频的链路质量源路由MR-LQSR(multi-radio link-quality source routing)协议提出了一种虫洞攻击模型，并根据虫洞攻击及无线mesh网的特点，在基于端到端的虫洞攻击检测算法、投票机制、邻居检测机制和基于身份加密技术的基础上提出一种基于端到端的虫洞攻击检测机制。最后通过理论分析和实验证实了该机制能有效地抵御无线 mesh 网中的虫洞攻击和提高无线mesh网的安全性。
针对采用折扣奖赏作为评价目标的Q 学习无法体现对后续动作的影响问题，提出将平均奖赏和Q 学习相结合的AR-Q-Learning算法，并进行收敛性证明。针对学习参数个数随着状态变量维数呈几何级增长的“维数灾”问题，提出最小状态变元的思想。将最小变元思想和平均奖赏用于积木世界的强化学习中，试验结果表明，该方法更具有后效性，加快算法的收敛速度，同时在一定程度上解决积木世界中的“维数灾”问题。
针对用户兴趣偏好多变问题，提出一种兴趣特征权重随时间而变化的迭代计算方法。构造了用户兴趣特征与主题类间的二部图关系，并在此基础上提出了一种基于主题的用户兴趣聚类算法(TBC)，改变了聚类对象“非此即彼”的硬划分方式。该算法所形成的基于主题的用户兴趣域结构，不仅充分表达了用户的多域兴趣特征和域间主题的联系，还能适应用户兴趣变化。实验表明，TBC算法比传统的K-Means算法以及属于软划分方式的FCM聚类具有更好的用户兴趣划分效果，并且在个性化推荐服务中表现出更高的推荐质量和效率。
根据无线传感网络中节点扮演角色的多样性及角色职责的差异，提出无线传感网络角色映射框架模型。在此角色映射框架基础上，设计并实现基于角色的无线传感网络中间件RobMSN。从语义和规约的形式化角度定义了角色映射的规则约束，系统地解决了角色映射抽象的语义冲突问题，使得角色映射的上下文充分地体现在中间件的角色规约中。利用RobMSN把应用程序映射为节点在网络中具体所承担的角色，解决了无线传感网络中间件的跨平台要求和应用服务的动态性问题。最后，以一个应用开发实例来说明RobMSN中间件的设计和开发流程。
针对MIMO-OFDM系统中期望最大化（EM）信道估计算法在高信噪比（SNR）下带来的误差地板（EF）现象，且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低，提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法，改善了EM算法在高SNR 下的性能；在多个 OFDM 间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率，同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。
提出了基于动作序列刻画安全关键系统的功能行为需求和安全性行为需求，较传统的类逻辑规范和类图式规范更准确表达交互行为间的时序关系。基于动作序列构造功能需求和安全需求两类行为模式，并给出每个模式的操作语义。为实现基于行为模式的需求验证，重新定义LTS安全性和活性的属性表达、组合操作，给出并证明功能需求模式和安全性需求模式满足的充要条件。该框架在高速铁路CTCS2/3的形式验证与确认得到了广泛应用，对指导构件化安全关键系统的组合形式验证具有较高的理论与实践价值。
为了降低 TD-SCDMA 网络基站建设代价，给出了一种基于免疫计算的基站选址优化方案。介绍了TD-SCDMA 基站建设的困难及基站选址原则，设计了基于实数编码的克隆增殖算子、克隆变异算子及克隆选择算子，给出了求解基站选址优化问题的免疫记忆克隆算法框架，并与文献中的算法进行了对比实验。实验结果表明，该算法获得的基站部署方案能以相对较低的基站建设总代价获得较高的网络覆盖率，具有较好的应用价值。
提出一种从全网络的视角实时在线检测和分类流量异常的方法(简称ODC)，该方法以增量方式构建以流量特征的熵为测度的流量矩阵，利用增量主成分分析算法在线地检测流量异常，然后再利用增量k-means算法实时在线地对流量异常进行分类，以便网络管理员采取相应的防御措施。理论分析和实验分析表明，ODC具有较低的时间复杂度和存储开销，能够满足在线实时处理的要求。实测数据分析和模拟实验分析的结果均证实了 ODC具有很好的检测和分类性能。
提出了一种基于改进的生长型分级自组织映射(GHSOM,growing hierarchical self-organizing maps)神经网络的入侵检测方法。改进的GHSOM具有传统GHSOM多层分级的特点，同时能够处理含有数值类型成员和字符类型成员的混合输入模式向量，提高了入侵检测的效率。对KDD Cup 99数据集和模拟数据集进行的入侵检测模拟实验表明，改进的GHSOM算法对各种类型的攻击有着较高的检测率。
对片上互连网络系统结构和应用特征进行形式化描述，列举了相关研究子问题，并阐明这些问题间的关系。这些问题按照4种类别进行组织：应用建模与优化、通信模式、通信体系结构、方案评估与验证。针对主要问题分别就问题描述、现有研究和待解决问题进行综述讨论。最后总结并对未来工作进行展望。
提出将直角坐标系引入无向双环网络的研究，通过直角坐标系，系统研究无向双环网络G(N;±1,±s)的直径、平均直径，验证直径的下界，得出平均直径的下界。最后给出直角坐标系下无向双环网络的仿真方法，该方法克服了传统L型瓦方法在无向双环网络研究中的不足，大大提升了无向双环网络的研究水平。
针对传统的二阶循环统计量在Alpha稳定分布噪声中显著退化的问题，提出了广义二阶循环统计量的概念。在研究了所选通信信号的广义二阶循环统计量的基础上，提取信号广义二阶循环谱中特定频率和循环频率处的幅值作为特征参量，采用最小误差准则作为分类器算法，实现信号调制方式识别。仿真结果表明，在Alpha稳定分布噪声背景下该方法性能优于传统二阶循环统计量的方法，且在高斯噪声背景下也具有良好的性能。
为了提高蓝牙抗干扰能力与传输效率，从基带层重传和 L2CAP 层重传研究了蓝牙的重传机制。基带层提出了利用重传次数估计跟踪信道质量的自适应分组选择策略，根据当前信道的重传次数动态选择使其吞吐量最大的分组。在L2CAP层，针对连续重传需要传送已经准确接收的数据帧的缺点，提出了结合连续重传和流控制2种模式的选择重传算法，无需改变蓝牙协议。仿真与分析表明，算法能有效提高吞吐量与传输效率、降低时延，容易实现。
