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提出一种在小波域中基于熵值检测的图像噪声方差估计算法. 利用小波变换能显著降低图像信号的熵而并不改变高斯噪声熵的特性以及噪声熵值与噪声方差之间呈对数关系变化的规律，定量地分析了含噪图像在小波高频对角子带中系数的熵值随噪声幅值的变化规律，揭示出这种变化关系对图像具有较强的鲁棒性，从而利用这种变化关系，通过对含噪图像小波域熵值的检测对高斯噪声进行估计. 仿真结果表明，提出的算法能够有效估计出图像中噪声的方差，并且受图像细节影响较小，其性能优于现有其他算法.
提出了一种基于加权特征的图像自动标注方法．该方法首先采用加权特征聚类算法对图像区域进行语义聚类，这种聚类算法根据图像特征的统计分布来计算特征与类别的相关度，增加相关度高的特征的权重，避免聚类算法被弱相关或不相关的特征所支配；然后，根据训练集中样本图像的标注情况建立图像区域与语义关键字的关联；最后，在未标注图像区域给定时，计算每个语义关键字的条件概率，将条件概率最大的语义概念作为图像的标注． 在Corel图像库的数据集上验证了新方法的有效性．
针对闭环多天线系统提出一种基于格基约减（LR）的预编码处理机制. 接收端对估计出的信道衰落矩阵进行LR量化处理，并向发送端反馈量化信息；发送端据此对发送信号进行预编码. 该机制一方面可以使得接收端线性检测，即获得满分集；另一方面，可使等效信道的多个子链路性能接近，避免发送端进行多次调制编码方式选择，有效降低系统复杂度. 仿真结果表明，基于LR的预编码在系统吞吐量性能上优于现有的相同码本大小的预编码方案，在信噪比为16dB时，吞吐量的增益为28%.
传感器节点的部署包括连通网络和非连通网络2种情况. 为了最小化网络部署开销，对非连通网络的传感器节点部署问题进行了研究，建立了整数线性规划模型，并证明该问题为NPcomplete问题. 为找到该问题的近似最优解，通过理论分析确定了传感器节点的候选部署区域，提出了一种启发式的传感器节点贪婪部署算法，迭代地将传感器节点部署到覆盖目标点数最多的候选部署区域，直到覆盖所有目标点. 通过仿真实验将所提出的贪婪部署算法和现有的遗传算法以及问题模型的最优解进行了比较，验证了算法的有效性.
提出了一种将分级密钥授权融入角色管理的密文数据访问控制（KRBAC）模型，并基于该模型提出了一种元素级的细粒度数据保护方案. KRBAC模型通过划分独立的密钥控制域，将传统的角色扩展为由角色、角色控制域和密钥控制域构成的具有偏序集继承关系和安全约束性质的三元组；在密钥分级的基础上，通过主密钥及数据的特征信息产生元素级的加解密密钥. 分析结果表明，该模型能减少角色数量，降低访问控制的复杂度，提高权限分配的合理性，并能为细粒度的数据保护提供安全基础.
针对矢量空间数据的特征，提出了利用离散傅里叶变换 (DFT)幅度和相位构建矢量空间数字水印模型的方法. 首先将矢量空间数据进行DFT，将水印信息嵌入DFT系数的幅度和相位中；然后做逆变换，得到嵌入水印的矢量空间数据，对其进行攻击后提取水印；实验结果证明，该模型能够保证数据的精度，对数据平移、一定比率的随机删点、旋转、格式转换、缩放等具有稳健性.
提出了自主覆盖优化方法(ACOS)，该方法适用于无线接入网的下行覆盖优化，无需人工干预，利用移动台测量报告中的数据，评定下行覆盖状况，并生成优化调整方案，各小区根据方案调节发射功率实现优化.仿真结果验证了在下行覆盖不足和下行覆盖过度场景中，ACOS都可以有效提高网络覆盖质量，可使各项覆盖指标达到目标参考值的要求.
针对多用户多中继场景，为了进一步提升系统的吞吐量，需要为用户选择合适的中继协助其传输. 考虑到多址网络编码中继的中继选择问题是一个复杂的优化问题，为了降低其求解复杂度，将中继网络建模为带权二分图，中继选择最优解即转化为图论中求二分图最大赋权匹配问题. 分别将Kuhn和Munkres（KM）算法和贪婪算法应用于多址接入中继网络的中继选择，蒙特卡洛仿真结果表明，KM算法求解的遍历容量略高于贪婪算法.
基于社会性提出了一种适用于无线传感器网络的新型网络编码方案. 详细描述了该方案的设计过程并分析了该方案在实际应用中的优缺点，阐述了该方案中所使用的随机线性网络编码的编码过程和解码过程. 基于NS2的仿真实验结果表明，该方案在提高网络整体性能上比传统的网络编码方案优越.
基于矩量法，分析了目标单站雷达散射截面(RCS)的计算方法. 当进行扫角计算时，平面波入射角度的变化只会对右端电压矩阵产生影响，左端阻抗矩阵不会发生变化. 根据这一特点，提出了一种基于高斯消元法的单站RCS快速计算方法. 对第1个角度，记录下消元过程，并将阻抗矩阵转换为乘积因子矩阵. 在对其余角度的矩阵方程求解时，只需对变化的右端电压矩阵按照第1个角度的消元过程进行相应计算即可，从而加快了整体角度范围的单站RCS计算.
针对采用波束赋形技术的正交频分多址接入放大转发中继系统，提出了一种以最大化比例公平因子为目标的资源分配算法. 该算法基于凸优化理论，对功率分配、子载波配对、中继选择和用户选择进行了联合优化. 理论分析和仿真验证结果表明，所提的资源分配算法能以较低的复杂度实现系统资源分配的公平性，并且可以有效利用波束赋形技术，提高系统容量.
提出了考虑多个干扰的解码转发主动机会中继选择协议. 针对存在直通链路的中继模型，在多个干扰对中继节点和目的节点同时产生影响的情况及独立不同分布的瑞利信道环境下，推导出了目的节点采用最大比合并时的中断概率，并对结果进行了仿真验证. 在存在多个干扰的情形下，考虑干扰的中继选择方案优于经典的中继选择方案，中继选择协议可以减少干扰对系统的影响.
为了有效解决混合数据类型描述服务质量（QoS）和服务组合计划规模较大情况下的服务选择问题，提出一种基于多属性决策理论的混合QoS聚类的web服务组合算法(CHQoS_WSCA). 该算法不仅能够评估以实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊数描述的QoS信息，还能有效解决组合计划规模较大时算法的性能问题. 介绍了一个新的web服务QoS模型，能够描述实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊数表示的QoS信息和一种异构QoS聚合算法. 仿真实验结果验证了该算法的优越性和有效性.
针对目前典型通信中对错误概率的估计主要是依靠蒙特卡罗仿真的局限性，给出一种利用判决域的半径来估计错误率的方法，将伯努利实验样本用判决域半径样本替换. 由于半径样本所含的信息量更加丰富，可以减少所需的样本数. 同时，由于判决域的几何结构基本上与信噪比(SNR)无关，所以估计错误率时不必随SNR重新测量半径，基于同一组半径样本即可估计出任意SNR下的错误率.
提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法，利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正，从而对信号方差进行更好地估计，以利用局部维纳滤波进行去噪. 同时，根据各个像素间耦合特性的不同，提出了自适应连接系数，更好地反映了像素间的耦合关系，利于信号方差的估计. 实验结果表明，该算法较维纳滤波和NeighShrink算法均有较高的峰值信噪比，视觉效果更好.
节点移动等特征使得IEEE 802.11网络中存在大量的短时通信. 为了实现短时相遇业务流的公平通信和较高的网络吞吐量，理论分析了非理想信道中保证最高链路吞吐量的分组长度；借助仿真模拟了保证短时相遇业务流公平通信的分组长度，并给出了经验值；得到了可以在短时公平通信的前提下实现较高网络吞吐量的最优分组长度. 仿真结果表明，利用分析得到的分组长度进行通信，相遇业务流可以在给定时间内实现公平通信，同时保持较高的网络吞吐量.
低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性，为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余，基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明，通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率；在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法，大幅降低了计算难度；同时可以根据认知网络中的频率使用情况，自适应调整认知用户的感知点数，确保整个网络的高效感知.
提出了快速控制信道选择算法用来提高控制信道的可靠性和有效性. 算法利用了信号收发和处理所产生的时延，实现了次用户间快速交换控制信息的目的；优化了频谱空洞选择过程，降低了控制信道占用的频谱空洞比例；通过临时借用业务信道所用频谱空洞抵抗主用户占用频谱空洞造成的控制信道中断. 理论推导和仿真验证结果证明了该算法在性能上的提升.
提出了一种用于Mesh拓扑结构无线传感器网络的自适应跳频算法，网络中的节点根据邻居的连接信息选择自己与邻居通信的备用信道，一旦当前信道质量变差，通信双方放弃当前信道，使用备用信道进行通信，从而提高了网络的可靠性. 算法有效地利用了多信道进行通信,在网络密度不太大且网络拓扑变化不频繁的情况下是有效的.
提出了一种双层网格变结构多模型（DLGVSMM）算法用于复杂系统的状态估计. DLGVSMM算法中的全体模型集由一个拓扑结构自适应调整的基础模型网格M和一个能在系统模式空间自由滑动的修正模型网格C组成. 首先利用可能模型集技术实时对基础模型网格结构进行调整；然后利用自适应网格技术产生修正模型网格的区域中心并生成自适应修正模型网格；最后利用最优融合原理得到系统的整体估计. 仿真结果表明，DLGVSMM算法在计算量增加不大的情况下提高了算法的跟踪精度.
提出一种利用序列图像傅里叶相位差谱的特征检测卫星目标的算法. 欲跟踪的卫星目标往往淹没在星海中，仅仅依据星体特征检测出目标很繁琐，也很困难. 从傅里叶变换的相谱差异特性出发，将序列图像相邻2帧图像中的前一帧图像通过相谱补偿后与后一帧图像对比，检测出奇异的卫星目标，再利用帧差法剔除伪目标，给出跟踪目标的运动轨迹. 同时，为了提高该算法的抗噪声能力，针对遇到的实际情况提出基于二维直方图改进的图像二值化算法. 通过实验验证了该算法的可行性，结果表明，所提出算法的检测误差与人工捕获相比不超过1个像素.
为了减小以太网无源光网络(EPON)offline调度产生的上行信道空闲时间，提出了基于最小群时延优先(SPD)改进的online & offline混合调度算法，考虑到环路时延 (RTT)的影响，在请求带宽大小的基础上再结合对RTT范围的限定，进行online和offline两级分类. 数学分析和仿真结果显示，改进的混合调度算法使网络性能优于MDBA1算法，即使在中低负载的情况下，也优于offline SPD调度算法.
讨论了正交频分复用（OFDM）电力线载波通信系统的定时同步方法，在传统算法的基础上，提出了一种针对多径情况下的定时同步的改进算法. Matlab仿真结果表明，该算法可以明显改善电力线载波通信系统在多径信道下的系统性能，并具有复杂度低、硬件开销少等特点.
提出了基于域和树能量有效的数据收集方法，该方法基于采样数据之间的相关性差异构建域，根据域内节点之间的数据相关性融合采样数据，并调节节点的数据发送速率，然后基于节点的剩余能量和节点间的距离构建数据汇聚树. 仿真结果表明，所提出的数据收集方法比现有的数据收集方法能耗更小，且分布更均衡，延长了网络寿命.
对一种高效无证书强代理签名方案进行了分析，指出该方案对于公钥替换攻击是不安全的. 证明了敌手不仅可以通过替换原始签名者的公钥伪造代理授权，而且可以通过同时替换原始签名者和代理签名者的公钥伪造任意消息的代理签名. 针对这2种公钥替换攻击提出了改进方案，使得改进后的方案克服了原方案的安全缺陷，满足了无证书强代理签名方案的安全性要求.
针对多用户正交频分多址系统，提出了一种改进的下行空域干扰协调方案，该方案利用最小均方误差预编码来消除扇区间的同频干扰，改善边缘用户性能，并将最大化信号强度与最小化干扰泄露这2个目标函数分离到不同的资源上进行优化，简化了发射预编码矩阵的设计. 系统级仿真结果表明，在发射端获得完整信道状态信息时，空域干扰协调方案可以减轻扇区间干扰，而并不引入扇区总吞吐量的损失. 在码本大小、反馈粒度引起的信道状态信息不完全时，所提方案仍具有很好的性能增益.
针对准确重构混合滤波器组(PRHFB)的设计问题，给出了以综合滤波器组系数为未知变量的线性方程求解模型，并分别就一致方程和非一致方程的情况，讨论了方程组通解和相应的重构误差下界. 针对一致方程唯一解的求解问题，通过以综合滤波器组阻带能量最小化为目标函数、HFB准确重构作为约束条件，提出一种基于二阶锥规划法的PRHFB设计算法，该算法能有效解得方程组全局最优解，并可以推广到方程最小范数解的求解应用中. 仿真结果表明，算法能有效计算得到满足准确重构的HFB唯一解.
为了有效检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击，提出对网络流量信号进行希尔伯〖JP9〗特-〖JP〗黄变换(HHT)，得到相应的边际谱，计算边际谱的Hurst参数. 以最大化综合指数为目标，训练实验数据的边际谱Hurst取值，得到检测阈值，通过与该阈值的大小进行比较判断是否有DDoS攻击发生. 实验结果表明该方法具有一定的检测效果.