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针对已有算法复杂度较高，不适用于规模较大网络的问题，将被管系统建立成动态贝叶斯模型，并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析，证明该近似算法时间复杂度为多项式级，远远低于精确算法的时间复杂度下限，可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明，新算法在准确度方面虽然略低于精确算法，但执行效率上远远高于精确算法.
为解决组播网络中基于网际互连协议的电视(IPTV)频道切换时间过长的问题，提出一种在组播环境下IPTV快速频道切换的方法. 该方法利用终端的上传带宽，为其他终端提供快速的数据流，在短时间内充满频道切换终端播放缓存，可减少频道切换时间. 理论分析与仿真验证的结果表明，在较高频道切换频率下，该方法用不足20%的新增带宽，使频道切换时间减小到原有的15%～45%.
针对网格资源分配中现有组合双向拍卖模型以资源包平均价格定价的不足，提出以各类资源的单价定价的算法. 根据组合双向拍卖和网格信任理论，提出基于加权平均算法的网格资源分配与定价策略，以信任度阈值的加权平均鉴别恶意节点，以归一化报价和信任度的加权平均衡量正常节点的价格及信任综合竞争力. 仿真结果表明，该算法交易率较高，可防范恶意节点，交易效用可激励正常节点以提高其综合竞争力.
为了解决移动自组织网络(MANET)中暴露终端导致信道利用率降低的问题，指出暴露终端问题的关键在于局部拓扑，并提出一种基于局部拓扑的并发传输算法. 该算法中，暴露终端节点通过局部拓扑判断并发传输是否冲突，并通过同步算法完成并发传输. 结合IEEE 802.11的DCF协议和跨层设计的思想，开发了local topology based_distributed coordination function(LTB_DCF)协议. 仿真结果表明，相比DCF协议，LTB_DCF在增加较少额外开销的基础上，显著提高了网络的吞吐量.
针对片上网络有限的缓冲资源，提出了一种缓冲分配算法．该算法首先通过分析模型估算出路由器每个输入通道的负载大小，随后根据输入通道的负载分布情况采用遗传算法来实现缓冲资源的分配. 实验结果表明，在均匀随机流量下，与均匀分配算法和贪婪分配算法相比，新算法能获得更小的网络数据包延时，并可节省约333%的缓冲资源.
研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法，提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法. 用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征，得到预选特征子集，再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子，并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择，在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器. 在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明，与有C-SVM分类精度相比，新方法在4个数据集上的精度更高.
结合企业内部信息技术网络特点，提出了用时间窗比较进行网络异常流量检测的新算
法. 将新算法同已有的静态、动态检测算法相结合，提出了网络异常流量综合检测模型. 该
模型可通过不同方法和角度进行比较，以发现网络中是否存在异常流量. 通过实际实现和
测试验证了模型的有效性.
提出了一种基于系统外部信息转移图（EXIT）的改进分析方法，利用该方法可以选择比特交
织编码调制迭代译码（BICM-ID）系统中混合调制映射的方案，与EXIT图分析方法不同，该方法利用了系统外部交互信息与整个信噪比区域变化（EMI-SNR）的对应关系. 仿真结果表明
，使用EMI-SNR图的分析方法，可以在BICM-ID系统中不同的信噪比区域内选择不同的混合
调制映射方案，并且能粗略地估算出系统误码率曲线在不同信噪比区域内的高低变化.
正交频分多址接入（OFDMA）系统中，在保护间隔（GI）长度不足和非满载的情况下，提出一种新型的自适应资源分配（ARA）方案. 该方案可利用非满载情况下资源分配的灵活性来有效消除由于GI不足引起的小区内符号间干扰和载波间干扰,避免了接收端使用复杂的干扰消除算法. 在系统层进行仿真的结果表明，在非满载情况下，新的ARA算法的系统性能比传统的资源分配（CRA）算法有改善，但是在满载的情况下，由于ARA算法失去了灵活性，其性能与CRA算法相同.
研究、探讨了协同推荐问题，提出了一种基于两层面的多个后向传播(BP)神经网络的协作过滤推荐算法(TMNN-CFRA). 两层面的多个BP神经网络协同工作，高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络(ANN)进行网络权值修正，以此为基础，借助用户评价等特征前向给出项目推荐. 标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.
为分析和评估多路径效应对MLS测角误差影响，提出了一种基于几何光学和射线寻迹理论的MLS多路径角度误差数字仿真新方法. 该方法依据几何光学和几何绕射理论在获得多径信号与直达信号电压比的基础上，通过射线寻迹计算多径直达信号相位差，而后对叠加包络的角度误差方向图分解为波束内和波束外多路径误差进行研究，实现角度误差数字仿真. 利用该方法对某机场典型环境的多路径问题进行了数字仿真，并将仿真结果与经典模型进行了对比，验证了其可行性.
为了提高Ad hoc网络的广播效率，分析了广播中的额外覆盖面积和信道竞争问题，并提出了一种针对按需路由协议的动态广播算法. 该算法利用邻居节点的密度信息和距离信息来计算报文的转发概率，通过减小冗余报文的转发概率，减轻了信道竞争问题. 仿真结果表明，该算法有效地减少了网络中的冗余信息，并提高了路由协议的效率.
分析了全业务的组合话务量、用户信用状态分布以及业务时长/流量模型，给出了diameter
credit control(DCC)协议压力计算方法，提出了与被测系统反应无关和有关的2种模拟压力
生产控制模型以适应不同的压力测试内容. 该压力测试模型在中国电信面向3G的在线计费系
统建设中得到成功应用, 并可有效支持高性能的DCC协议压力测试.
为了提高传输效率，对无循环前缀(CP)的空频分组码正交频分复用(SFBC-OFDM)系统进行了研究，提出一种基于软信息反馈的Turbo均衡算法. 同时提出了符号间干扰删除、软循环重构、对角化SFBC译码以及MMSE频域均衡器，通过多次迭代抑制系统中出现的各种干扰. 仿真结果表明，该算法可有效改善无CP的SFBC-OFDM的误码性能.
研究了无源光网络中基于Chebyshev映射混沌扩频码的光码分多址（OCDMA）接入系统，该系统通过在同一波长信道中采用不同的码字，有效增加了用户数. 提出了利用Chebyshev映射产生混沌扩频序列的实现方案，并将序列作为系统中的用户地址码. 系统性能的仿真结果表明，所产生的混沌序列具有良好的相关性，可以抑制系统中的多址干扰；系统的误码率性能得到改善，较单纯的OCDMA系统可提高约1～3个数量级，同时较传统光正交码可提高约1个数量级.
在满足任务的交货期相同和工序无等待等假设条件后，提出了一种排列流水车间提前/延期惩罚调度问题的启发式算法. 该算法首先按照7种任务排序的规则分别得到任务的较优次序，然后分别使用NEH算法构造优化解，再对每个不同解进行邻域搜索，最后比较得出最优解. 在中小规模问题的数据实验中，该算法求解与最优解的相近程度达到99%左右，并且通过大量数据样本的标准差验证，求解的稳定性也非常好. 在大规模问题的数据实验中，该启发式算法体现出非常好的优化性能，同constraint programming(ILOG-CP）优化引擎算法比较，计算结果也明显占优.
为增强调制跳变技术的抗截获性能, 提出一种基于时间信息(TOD)的宽间隔混沌调制跳变图案设计方法. 针对周期抽取法构造的混沌跳变序列在均衡性方面的缺陷, 提出采用改进的周期抽取与多比特抽取结合的方法产生迭代式TOD混沌跳变序列，并分析验证了该方法良好的均衡性. 为进一步完善抗截获性能, 采用对偶法和随机平移替代法对跳变图案进行宽间隔处理. 仿真结果表明, 对偶法在长周期条件下的性能优于随机平移法, 适用于产生正常通信使用的调制跳变图案; 随机平移法在最大有效周期长度范围内具有很好的均衡性, 适用于短周期突发通信.
针对评估要素关联关系的模糊性和复杂性以及属性关联性合成权重在实际评估中难以获得的特点，提出了基于Shapley熵和Choquet积分的层次化评估模型. 该模型通过引入多人合作对策中的Shapley值概念，基于最大Shapley熵原理，运用逐级Choquet积分融合的层次分析法解决了贫信息条件下网络系统风险综合评估问题. 某园区子网信息安全风险评估实例验证了该模型的有效性.
提出了一种基于改进支持向量机（SVM）特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法，该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征，在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值. 在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效，能满足实际棉纺生产过程整经轴数预测的需要.
为了实现有效编码，提出一类可以利用Richardson-Urbanke算法的非二元准循环低密度校验码（QC-LDPC）码. 校验矩阵的右侧部分列重均为2，可用来构造规则和非规则码. 对校验矩阵的约束保证了这类码具有线性编码复杂度. 仿真结果表明，所提出的码和高阶调制结合，其性能优于渐进边增长（PEG）构造的码，并可获得接近Shannon限的性能.
提出了一种超宽带同步的新方法，即在2个相互正交的波形上，分别调制同步头和数据信号后，将其合成为发送信号进行传输，接收端利用正交波形进行滤波分解，得到所传送的同步头和数据信号. 在此基础上，设计出基于这种新的同步方法的信息传输系统，分析了影响同步性能的因素，并对整个系统进行仿真验证. 仿真结果表明，该系统可以同时传送同步头和数据信号，并可显著提高同步性能.
针对现有基于(t,n)门限结构的门限签名方案的应用局限性，将一般访问结构上的秘密共享方案与基于(t,n)门限结构的门限签名方案相结合，提出了一种一般访问结构上的门限签名方案. 详细介绍了所提方案的部分签名与群签名的生成和验证过程，并证明了该方案的有效性和安全性.
基于级联码对光传输系统中级联码特性和ITU-T G.975.1中2种超强前向纠错（Super-FEC）码型进行分析后，提出了光传输系统中FEC码型的主要构造方法并构造了一种适用于光传输系统中的新颖RS(255,239)+BCH(2?040,1?930)级联码. 仿真结果表明,该级联码与ITU-T G.975.1中RS(255,239)+CSOC(k0/n0=6/7,J=8)码相比较，具有更低的冗余度和更好的纠错性能，并在经过3次迭代、误码率为10-12时其净编码增益（NCG）比ITU-T G.975.1中BCH(3?860,3?824)+BCH(2?040,1?930)码和RS(255,239)+CSOC(k0/n0=6/7,J=8) 码要分别大045?dB和048?dB，且比RS(255,239)大281?dB，更适用于光传输系统.
提出了一种多播正交频分复用(OFDM)系统中的比例公平资源分配算法，该算法包括：子载波分配算法和功率分配算法. 前者通过修正已有的单播子载波分配算法而得到，后者采用双重二分法迭代分配功率，属于子载波分配给定条件下的最优多播功率分配. 仿真结果表明，提出的资源分配算法在保证容量性能的同时能够获得完美的公平性；即使在比例公平的约束下多播仍然比单播获得明显的容量增加，但容量增益的多少与速率比例以及多播组数目直接相关.
提出一种基于并行预测控制的Turbo码译码结构. 通过建立预测控制模块(PCA)来预测分量译码器第n+1次的译码外部信息值. 相比于传统的并行译码方案，基于PCA模块的PPC-Turbo结构可以降低译码算法的复杂度，并减少译码时延. 通过对单次外部信息值预测（6～9次）及复次外部信息值预测（6+8、7+9次），对比了外部信息预测的变化趋势及不同帧长（1?024、512、256、128、64帧）情况下的译码时延，验证了译码时延的减少. 在帧长为1?024、信噪比为0～2?dB时，对译码器2第6～8次的外部信息进行了单次预测，比较了PPC-Turbo与Turbo的误比特率(BER)性能，结果表明，两者的BER非常接近，预测控制模块可以代替分量译码器的一次译码迭代.
为避免可达性分析方法生成协议测试序列状态过程中爆炸问题的出现，提出了一种启发式探索协议状态格局空间的可执行测试序列生成算法. 该算法采用权值扩展有限状态机建模被测协议，以启发式状态格局探索策略替代传统的宽度优先搜索方式生成可执行协议测试序列；把协议可执行测试序列生成转化为在协议状态格局空间中探寻最小权值路径的问题. 实验数据表明，与宽度优先可达性分析方法相比，新算法具有较好的时空特性.
提出基于VCG机制的动态频谱分配博弈模型，解决了认知无线网络环境存在的信息约束限制、分布式特性和频谱分配动态、复杂性问题；提出一种基于动态频谱分配的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）强化学习算法. 认知用户通过对历史信息的观察、统计，为提高竞拍策略的奖赏值而进行不断的学习获取最优竞拍策略. 将POMDP强化学习转变为信度状态马尔可夫决策过程 (belief MDP)最优策略学习. 采用值迭代算法求解信度状态MDP模型的解. 仿真结果表明，基于POMDP强化学习算法可显著改善认知用户的行为，提高动态频谱分配性能.
研究了一类分布式测控网络，分析了网络节点出现故障时网络连通性变化的特点，提出以网络平均度变化最小作为网络重构目标，给出一种基于平均度变化最小的分布式测控网络重构策略，并将其用于网络重构. 研究结果表明，该方法在分布式测控网络无法恢复原有结构的情况下能实现网络的连通性重构，并可应用于一类航空航天测控网络.