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利用无限制的聚合签名方案和公钥密码系统广播协议，提出了一个新的安全多方合同签署协议. 合同签署协议利用广播协议实现签署者之间消息的分发，利用无限制的聚合签名方案实现签署者之间合同的签署，执行过程分为2个阶段：签署者进行消〖JP9〗息-〖JP〗凭证聚合签名的交换；广播发送合同签名. 如果执行过程中发生争议，签署者要求仲裁者介入，在保证其公平性的基础上结束协议. 该协议满足不可伪造性、不透明性、可提取性和公平性，且随着签署者人数的增加，消息交互次数呈线性增长，效率较高.
提出一种改进的并行组合扩频超宽带接收机结构，可在接收端提供特殊的相关模板信号，同时完成超宽带信号的解调和并行组合扩频信号的相关解扩，降低了超宽带解调部分产生的误码对系统整体性能的影响，并在高斯白噪声信道条件下进行了系统性能仿真. 仿真结果表明，改进的并行组合扩频超宽带接收机结构其性能优于改进前的结构，在误比特率为10-4时，改进后的结构较改进前的结构所需信噪比降低了2dB左右.
现有的基于决策融合的协作频谱感知方案大多数都是以理想的通用控制信道为前提，没有考虑实际决策传输中也存在衰落及噪声干扰，对此，将感知信道和控制信道建模为Suzuki信道，提出一种基于最小错误概率决策估计和K/N决策融合的协作频谱感知方案. 数值分析和仿真结果表明，非理想决策传输条件下的协作感知性能较理想条件下有一定恶化，在控制信道信噪比较低的情况下，其性能甚至不如本地感知. 在此基础上，研究了阴影衰落的空间相关性对协作感知性能的影响. 仿真结果显示，随着次用户之间距离的增大，阴影相关性的不利影响将逐渐减小.
针对非线性随机共振技术受信号的幅度、频率、噪声强度和系统参数等因素的制约和影响，提出了一种快速、有效的随机共振系统参数自适应调整策略. 对于输入信号和噪声的时变特性，新方法能自适应调节采样频率和系统参数，不仅有效防止了随机共振处理过程中的数据溢出，而且保证了对接收信号的最佳随机共振处理，使输出信噪比始终处于最大值. 仿真结果验证了新方法的有效性.
为了定量分析网络舆论导向机理与作用效果，设计了一种算法，基于社会网络分析(SNA)中的网络中心势对网络舆论导向中常见的硬控制与软控制方法进行了定量分析. 以天涯论坛上的“华南虎”事件为实验数据，对该算法进行了仿真验证，并深入分析了这种导向算法在舆论演化各阶段的运用方法.
为了解决模糊Sarsa学习(FSL)无法在线自适应调节学习因子和不能处理学习过程中探索与利用的平衡问题，提出了一种改进的模糊Sarsa学习(IFSL)算法. 在FSL基础上，引入自适应学习率产生器来在线调节学习因子，增加模糊平衡器控制探索和利用的程度. 给出了IFSL的结构框图，证明了IFSL中可调节权向量具有平衡不动点. 仿真结果表明，与FSL相比，IFSL能加快系统的学习收敛速度，具有较好的学习性能.
详细分析了进位返加运算的进位序列, 通过对Fn2空间的划分,解决了计算进位返加运算进位序列的概率分布问题. 提出了一种计算进位返加与F2上异或运算“异或差值”概率分布的有效算法, 该算法的计算复杂度为O((n－1)/2). 解决了用模2加运算整体逼近进位返加运算时产生误差的概率分布,同时也反映了这2个运算的接近程度.
为了实现数字汇流业务融合的运营管理需求，符合未来数字融合业务导向的需求，以电信管理论坛的增强型电信运营图模型结构和面向服务的体系结构为设计核心，建构完整的运营支撑系统（OSS），分析说明了体系结构中的构成模块和相关子功能，利用web 服务建立服务网络组件接口和信息传递标准化，并通过客户服务订单流程场景说明，对数字汇流网络下的服务OSS提供了架构面的建议与参考.
通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的提前发现和快速恢复是提高通信网的可靠性的重要手段. 采用基于统计假设检验的网络异常点检测方法，提出一种综合运用季节累积自回归滑动平均模型时间序列预测和置信区间计算来动态获取性能指标阈值的方法. 利用累积自回归滑动平均模型在训练集上的拟合残差白噪声符合正态分布的假设，给出了一种通过构造满足t分布的随机变量来计算预测值在任意置信度1－α下置信区间的新算法. 理论分析和实验结果表明，该阈值动态确定方法有效.
针对目前无线Mesh网络尚未解决多网关接入时最小链路调度时间下限估计的问题，提出一种计算该时间下限的方法，其本质是基于资源分配的Pareto 优化计算过程. 采用拉格朗日方法进行求解，并通过Lyapunov函数找出基于最优速率的多网关接入的最小链路调度时间. 该方法不仅能准确地计算出最小链路调度时间下限，并用于评估网络性能，还能优化无线Mesh网络上行链路调度速率，提高链路的吞吐量.
提出了一个可变攻击者模型构造方案. 该方案通过定义抽象项的概念及其运算规则，大大降低了攻击者进行代数运算的复杂度. 定义了攻击者行为库和攻击规则选择算法，使检测者能根据不同的协议构造不同的攻击者模型. 由于攻击者行为可任意组合，故实现了攻击者模型的可变性. 可变攻击者模型保证了模型检测工具对协议分析的效率和准确性.
采用模糊逻辑和神经网络技术进行异构无线网络接入选择的方法未合理考虑网络负载状况，为此提出一种对网络负载具有很好动态适应性的基于粒子群优化(PSO)模糊神经元的接入选择方法. 该方法将可接入网络的接入阻塞率相等作为模糊神经元参数学习的目标，并结合具有全局寻优能力的PSO算法设定参数初值，提高了参数学习精度. 仿真结果表明，该方法能有效实现网络间负载均衡，相对于最大负载均衡算法可降低网络的接入阻塞率.
针对容迟网络（DTN）中多副本消息传递造成网络资源浪费的问题，提出了一种基于概率和新鲜度的梯度路由（PFG）算法. 该算法通过概率梯度和新鲜度梯度来构建目标节点的历史轨迹与目标节点信号覆盖所形成的势场. 在节点相遇时，将消息传递给更新鲜、概率更高的节点，尽力避免网络资源的浪费. 仿真实验结果表明，PFG路由算法在满足相同消息传递完成率和消息平均时延的条件下，可减少消息传递的副本数，提高系统性能.
提出一种基于超连续谱梳状切割方案的多通道光载射频传输(ROF)系统光源全光生成方法. 实验利用飞秒光脉冲经过2段长5m、色散符号相反的高非线性光子晶体光纤，在1550nm的通信波段产生了带宽超过170nm的超连续谱. 使用本实验室自行设计、制作的取样光纤光栅对所得超连续谱进行滤波，产生了20个波长、峰值波动为±03dBm的多波长梳状光谱，将每2个相邻波长滤出，即可作为ROF系统的一路光载毫米波，共可产生10路. 结果表明，所产生的10路光载毫米波峰值波动小，调制深度大，每波长线宽窄，而且整个系统结构简单，插入损耗小，易于集成.
在建立认知无线电网络威胁模型的基础上，分析了恶意攻击下传统合作频谱感知算法性能的下降程度. 为了对抗恶意用户对频谱感知协议的攻击，提出了一种基于信誉的加权合作频谱感知算法. 该算法根据每个认知用户的历史行为更新其信誉值，再利用信誉值为每个认知用户分配加权因子，最后进行加权融合及判决. 仿真结果表明，在威胁环境下新算法优于传统合作频谱感知算法.
分析比较了现有典型定点截短算法的性能和优缺点，提出了一种联合考虑上溢出和下溢出的基于代价函数的自适应定点截短算法，其性能优于其他截短算法,接近于穷举法；时间复杂度大大低于穷举法，与其他截短算法相仿. 该算法被用于开发基于叠加码的广播通信系统硬件平台中，其有效性在软件仿真和硬件平台上得到了验证.
提出了一种应用于无线Mesh网络的面向吞吐量效率的机会主义路由算法. 研究了机会主义路由算法中转发节点数量与质量的制约关系，并通过分析多转发节点的转发特性，提出一种新的路径度量及相应的转发节点选择与排序算法. 该方法引入了传输时间因素，在转发节点数量与链路稳定度之间取得了较好的平衡. 仿真结果表明，本文算法能有效提高网络性能.
关联模式挖掘算法通常受到最小支持度的限制，仅能得到频繁告警序列间的关联模式，针对这一问题，基于图论思想提出了一种挖掘电信网络告警间关联模式的方法.首先在单遍扫描数据库的条件下挖掘网络中的二项关联模式，然后直接发现其最大关联模式，从而避免大量中间项集的产生. 基于实际网络告警数据的实验结果表明，该方法不仅具有较高的效率，而且有效.
提出了一种结合小波变换的结构风险最小化空时均衡器(WSRMSTE)，WSRMSTE采用小波变换技术可提高收敛速度. 该方法在多维小波基上张成的空间中，综合利用通信信号中的学习信息和滤波器自身的结构信息，可自适应调整最佳小波系数和容量控制作用. 通过仿真实验，并与结构风险最小化空时均衡器(SRMSTE)和结合小波变换的支持向量机空时均衡器(WSVMSTE)比较，得出结论：WSRMSTE收敛速度快，跟踪性能好，在复杂环境下的无线移动通信中具有一定的应用前景.
为了提高对等（P2P）网络系统中资源定位效率，保证资源下载质量，基于P2P网络中节点偏好的兴趣域划分机制，给出了兴趣域信任相似度的概念和计算方法，并在此基础上设计实现了一种基于兴趣域信任相似度的对等网络拓扑（ITAPT）模型．ITAPT模型通过引入节点间的兴趣域信任相似度，使具有相近兴趣偏好且兴趣域可信度向量相似的节点互为邻居，提高了节点资源查询效率，同时又能激励节点提供更多贡献. 仿真结果表明，该模型在拓扑有效性和安全性等方面比现有典型机制均有较大提高.
为合并多个本体匹配器产生的映射结果，提出一个用于本体映射协商的辩论框架. 以各个匹配器的映射结果构建辩元和辩元之间的支援、反驳、联合和攻击关系，并通过判断辨元之间的攻击是否成功计算辩元的偏好扩展，获得可接受的辩元，即最终的映射结果，以此完成本体映射协商任务. 实验结果证明，该方法改进了映射协商的效果，为多本体匹配器的合作提供了工具.
针对以单圈T函数代替线性移位寄存器设计流密码的可行性，对单圈T函数的分量函数所生成序列(第k位序列)的移位自相关性进行了研究. 在移位量取第k位序列周期与2的负指数幂之积的条件下, 根据单圈T函数的性质，结合自相关函数的周期特征, 计算了对应的自相关函数的上界和下界. 由该上下界分析知，当移位量较小时，自相关函数的取值较大，表明T函数不适合直接用作密码函数生成伪随机序列.
为了对广泛流行的业务流程执行语言（BPEL）进行静态缺陷检测，深入研究了BPEL程序中可能存在的各种缺陷，提出了面向缺陷模式的BPEL静态检测方法. 面向缺陷模式检测的方法采用扩展有限状态机对缺陷进行建模，通过属性状态变迁条件判断缺陷状态，并在所有控制流汇合节点上合并相同属性状态的状态机实例，从而避免了冗余判断的问题. 该方法已用于BPEL的缺陷检测系统中. 实例验证结果说明，采用该方法进行测试有效可行，可用于提升流程的可靠性和准确性.
延迟容忍网络中，基于历史消息转发路由协议可根据节点的历史统计信息对下一跳节点进行预测估计，以此判断转发和存储信息的最佳时机，避免信息盲目转发. 为此，针对典型spray and focus协议选择中间节点的盲目性，将“分离时间”和“副本控制”运用于路由选择、缓存管理和组播方式中，可较好地节约资源，并提高通信效率.仿真结果表明，改进后的协议有效地提高了网络交付率，减小了端到端的时延.
采用连续马尔可夫模型对有限数认知用户的接入进行建模，针对主用户数和认知用户数的变化，分析了认知用户占用授权信道的阻塞概率、强迫终止概率和信道中认知用户的平均数. 仿真结果表明，随着主用户数和认知用户数的增加，认知用户阻塞概率和强迫终止概率增大，但主用户信道中认知用户数的平均数随主用户数的增加而减少，随认知用户数的增加而增大.
提出一种适用于色噪声背景下窄带信号的波达方向估计方法. 假设未知色噪声协方差矩阵具有对称的Toeplitz结构，利用线性变换改变阵列协方差矩阵，并与阵列协方差相减，理论上消除了噪声对算法估计性能的影响. 新差分算法适用于信号不相干或仅有2个信号相干的波达方向估计. 当相干信号多于2个时，通过与空间平滑算法结合，拓展了算法的应用范围. 与传统差分算法相比，新算法避免了“伪”波达方向估计，降低了计算复杂度. 仿真实验结果表明，新算法具有优越的估计性能.
为了提高网络整体性能，提出了一种基于Markov模型的概率发送机制——上下行带宽公平分配机制，不需要对现有客户端做任何改动，可通过调节接入点的最小竞争窗口和分组传输概率，实现上下行带宽的公平分配. 推导了不同上下行数据流条件下保证带宽公平分配的接入点最优发送概率. 仿真结果表明，该策略能在不降低系统总吞吐量的情况下提供精确的上下行带宽分配.
提出了一种基于循环自相关函数实现正交频分复用(OFDM)信号参数联合估计的算法．该算法只需在相应切面上搜索峰值距离就可实现OFDM信号的码片时间、有用符号时间、符号周期参数的联合估计. 并在低信噪比条件下，用频域累积法计算OFDM信号循环自相关函数. 计算机仿真结果验证了新算法的有效性.