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通过校准修正矢量网络分析仪全部12项系统误差，利用Matlab程序实现了SOLT（short、open、load、through）和TRL（through、reflect、line）校准算法，去除误差项，得到真实的S参数。通过与矢网校准结果相对比验证了算法和程序的正确性，并在此基础上制作了SOLT和TRL微带结构校准件，并成功用于滤波器测试。
通过调整有向传感节点的传感方向，实现网络强栅栏路径的构建。定义交点集和关联节点集以刻画区域边界以及相邻节点间位置关系，将问题从二维连续空间映射到二维离散空间；其次，构建全局覆盖图对问题进行建模，采用图论方法快速判定已知网络布局能否构成强栅栏覆盖。若存在，则选取满足最少节点数目的栅栏路径。仿真结果对算法的性能进行了有效验证。
传统的结构化对等网络以分布式哈希表（DHT）为核心，只支持基于特定关键字的精确搜索，不支持语义搜索。而为支持语义搜索而提出的语义DHT网络存在路由层次多、查准率低等问题。为此，基于标准α稳定分布提出了语义相似哈希对Chord节点上资源进行标识符分配，使语义相似资源具有相近的标识符，从而可将语义相似资源存放在Chord中相同或相近的节点上，实现对语义搜索的支持。仿真结果表明，使用语义相似哈希分配资源标识符的Chord网络可以在1。07%的节点范围实现70%查全率和80%的查准率，在单层拓扑上实现了语义搜索功能。
存在幅相误差时，基于特征值分解的子空间类算法性能急剧恶化。为了校正幅相误差，用一个线极化校正源信号，无须准确已知校正源的波达方向。在校正过程中只需将待校正电偶极子组绕x轴旋转90°，根据旋转前后到达角的关系以及对应电场分量的比值关系得到到达角的估计，进而得到幅相误差的估计，导出了到达角和幅相误差估计的闭式解。数值仿真结果证明了该方法的有效性。
为了提高毫米波无线个域网（mm-wave WPAN）的空间复用增益，提出了一种干扰感知波束成型机制（IBF），进而提出了一种基于物理干扰模型的最大共存可能（MCP）算法。利用IBF所得干扰信息，并结合物理干扰模型确定的链路共存条件，MCP算法可准确有效地寻找共存链路集，达到增大空间复用增益的目的。仿真结果表明，该算法与基于协议干扰模型的最大扇区差算法（MSDN）和基于物理干扰模型的盲选算法相比，具有更高的复用增益，且其优势会随着扇区数、节点数的增加更为明显。
采用多波束接收天线的低轨卫星通信系统，其各波束的多普勒特性有别于采用单波束天线的系统。为分析各波束的多普勒特性，通过建立矢量分析模型推导了波束覆盖区的等多普勒曲线表达式，仿真实验给出了特性曲线；结合多波束覆盖范围的计算，完成了各接收多波束的多普勒特性分析；最后说明了该特性在星载多波束捕获模块设计中的初步应用。
针对可扩展射频标签（RFID）认证鉴权子协议P1存储代价与寻签查找效率的矛盾和密钥更新子协议P2的非同步攻击缺陷，提出了一种改进的RFID轻量级、可扩展、自同步所有权变更协议（LSDARP）。该协议采用滑动窗口机制，仅存储和维护标签新旧相邻特征值，既降低了存储代价又可避免产生特征值组耗尽后的寻签效率退化问题，在遭受连续非同步攻击后自行恢复同步。在存储代价、计算复杂度、后向安全、抵御非同步攻击和Tag Killing攻击等方面，LSDARP协议比P1、P2协议更优。
提出了一种基于路径均衡蚁群优化的航路规划方法。首先，针对环境的复杂性和多机航行的碰撞威胁，引入阻塞因子以解决无人机之间的空间协同问题；其次，利用可变协同航程同步各无人机的航行时间，解决无人机之间的时间协同问题；最后，在满足时空协同要求的前提下，为无人机编队选择总体航行代价最小的优化航路。仿真实验结果验证了复杂环境下所提方法的可行性和有效性。
提出了一种多输入多输出通信系统中，根据最小均方误差（MMSE）译码器判决变量的可靠性进行信道矩阵排序的固定复杂度球译码（FSD）算法。首先进行MMSE译码，然后计算MMSE判决变量的可靠性，并将其作为信道矩阵排序的依据。该排序算法不仅能够有效降低传统FSD预处理阶段的复杂度，而且避免了FSD预处理阶段的串行特性，使得排序依据可并行计算，显著改善了译码实时性。仿真结果表明，低复杂度排序算法引起的性能损失很小，误符号率仍能接近最大似然译码。
为了提高系统容量，简化接收机结构，构造了一种新的正交码组——正交时频码，并基于提出的正交码构造了一个新的多载波码分多址方案。该方案采用正交时频码作为地址码，不仅提高了码字利用率，而且提高了系统的总容量，同时简化了信道估计和载波恢复算法。接收机采用Rake接收机结构不仅可以获得频率分集增益，而且可以同时完成信道估计和载波恢复。从理论上分析了正交时频码的构造和特性；其次给出了系统发射机和接收机结构以及仿真结果。仿真结果与理论分析结果相符。
针对存在汇聚节点和移动sink场景下的数据收集问题，提出了一种联合考虑汇聚节点选取、普通节点到汇聚节点路由以及移动sink路径的启发式数据收集算法。应用图论对网络进行建模，采用最小连通支配集作为初始种子汇聚节点集，通过迭代确定最终的汇聚节点集、对汇聚节点集的最短遍历路径和普通节点到汇聚节点的最短路由。该算法在保证数据时延要求的条件下，减少了传感器节点到汇聚节点的数据传输，从而节省能耗。
为最大化频谱利用率，根据主用户使用信道的频率和次级用户的数据传输需求推导得到最优次级用户数据传输时间。在毫秒级频谱空洞场景下，基于部分可观测马尔可夫决策过程提出一种自适应频谱感知时间分配机制。该机制根据前一时段的信念状态和能量感知结果判断在当前时段内的最优行为。仿真结果表明，该机制能够根据不同主用户和次级用户的冲突概率需求最大化频谱利用率。
为了统筹考虑web服务中信任评估与隐私保护的要求，提出了一种隐私感知的web服务信任模型，并给出了基于该信任模型的web服务选择机制，从而帮助用户在满足服务质量的基础上选择能更好地保护隐私的服务实例；设计了基于相关性的属性选择和权值确定方法，以使web服务信任模型更加通用，适应不同的应用环境；基于实测数据上的实验结果验证了所提信任模型的有效性。
针对上行多用户单入多出系统的能量效率优化问题，建立了最小速率限制下的能量效率优化模型，分析了模型的可行性条件。基于凸逼近和几何规划设计了一种高能效的联合波束赋型与功率控制算法。理论分析证明了算法能快速收敛。仿真结果表明，算法在保证最小速率需求的同时能显著提高能量效率。
为了降低环网地址刷新时出现的广播风暴的危害，提出了一种运用区域地址刷新的环网保护方案。理论研究和仿真分析表明，运用区域地址刷新的保护方案能减少不必要的节点地址刷新动作，可有效提高环网性能。
为应对光网络并发出现的多链路故障，提出了一种基于k正则且k连通结构的保护机制。理论上证明了k正则且k连通结构是多故障情况下链路可恢复格状光网络中最优的保护结构，同时提出了k正则且k连通结构的线性规划模型和构建算法。仿真结果表明，k正则且k连通保护结构在静态网络中可以达到资源冗余度的下界，在动态业务下k正则且k连通保护结构在资源效率和恢复成功率方面优于基于预置圈的保护结构。
以突发事件领域为例，针对本体构建中领域概念间关系自动抽取的问题，提出了一种混合的领域概念间关系自动抽取方法，将领域概念间的关系分成关系类型未知和已知2种情况，并分别基于扩展关联规则和关系抽取规则进行抽取，同时提出了构造和自动扩展关系抽取规则的方法。实验结果表明，所提出的方法是可行和有效的，不仅能获得特定领域中存在的丰富的语义关系，而且能获得较好的性能。
综合移动自组织网络（MANET）路由节点的状态和行为因素，提出了一种基于多属性决策的MANET路由动态信任模型（MDF-Trust）。该信任模型采用多属性决策理论量化路由节点的状态和行为等信任决策因素并对MANET路由节点的信任进行评价，通过引入推荐信任度和推荐节点搜索算法遏制恶意节点的欺骗行为。仿真实验结果表明，该信任模型能准确地反映MANET路由节点的信任变化，具有更好的动态响应能力，并且在存在欺骗节点的情况下有更高的分组投递数和更低的网络时延。
研究了多信道波分复用/时分复用混合以太网无源光网络（WDM/TDM EPON）系统的上行波长带宽分配算法，将该问题映射到调度理论中的并行多处理器模型进行分析，考虑了实际网络中传播时延的多样性对波分复用以太网无源光网络（WDM EPON）带宽分配的影响，提出了支持抢先机制的基于最短传播时延（SPD）/最长剩余处理时间（LRPT）混合调度策略的改进调度算法HSAⅠ和HSAⅡ。仿真分析结果显示，对于相同的传输数据，算法HSAⅠ较已有的LRPT优先、SPD优先和LOWSⅠ算法都能取得更小的完成时间，提高了信道资源的利用率；在长距离PON中，HASⅡ和HSAⅠ算法比现有的算法效果更显著。
为了保护基于身份加密方案中用户的个人隐私，基于素数阶群，使用非对称双线性映射，提出了匿名的基于身份加密方案，实现了数据保密性和接收者的匿名性，攻击者从密文不能得到接收用户的身份。方案基于决策双线性Diffie-Hellman （DBDH）困难问题假设，在标准模型下的适应性身份攻击模型中可证安全。与合数阶群中的方案相比，素数阶群中方案的计算代价大大降低，因此所提方案同时提高了基于身份匿名加密方案的安全性和实现效率。
现有冲击噪声背景下的波达方向（DOA）估计方法都是基于分数低阶统计量提出的，其求解比传统的二阶矩方法复杂。为此，根据冲击噪声的幅值特性，通过对阵列接收数据进行去冲击预处理，提出了一种冲击噪声背景下的DOA估计新方法。该方法首先估计出阵列接收数据中信号成分的幅值上限，然后对阵列接收数据进行去冲击处理，从而利用传统的二阶矩方法来实现DOA估计。理论分析和仿真实验结果表明，所提方法无需求解分数低阶统计量，计算简便，估计精度高，且在强冲击噪声环境下仍然具有良好的估计性能。
为了提高多虚拟业务平面中资源分配过程的准确性和可控性，提出一种基于预测的自适应分配算法。该算法使用灰色预测模型预测出各虚拟节点下一时刻的资源使用量，然后通过建立分配因子与资源利用率之间的数学模型，自适应地分配并修改资源分配值，使其符合实际需求。对于不同的虚拟业务平面，可设定不同的分配参数来控制分配结果，使其满足不同的服务等级。最后，通过实验证明该方法在快速准确地实现动态资源分配的同时，能满足多个虚拟业务平面的分配，并且将虚拟资源利用率维持在合理的目标值附近。
提出一种由细胞神经网络（CNN）实现的时钟边沿可控的双边沿D触发器。结合非耦合CNN与线性可分布尔函数之间的关联性，提出了非耦合CNN实现逻辑电路的基本方法。通过分析D触发器工作原理，设计出基于非耦合CNN的D触发器电路结构。相比较传统的D触发器，新设计的D触发器具有动态可重构性，即保持电路结构和内部连线不变，仅改变基因参数，可分别实现上升沿触发、下降沿触发以及双边沿触发。本研究为进一步设计动态可重构逻辑电路提供了一种新的方法。