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针对以内容中心网络（CCN）为代表的信息中心网络（ICN）缓存技术研究展开综述与展望，理清了相关研究思路与主要方法.首先概述了ICN缓存工作原理以及关键研究内容；然后分析了ICN体系架构引入无线网络中的技术优势；着重总结了以CCN为代表的ICN缓存放置策略研究现状、缓存网络理论建模分析研究现状；最后对ICN缓存技术发展与挑战进行了分析与讨论.通过对已有研究工作进行总结与分析，指出了潜在研究方向与关键问题，为ICN缓存后续研究提供有益参考.
针对Android应用存在的敏感信息泄露问题，基于细粒度信息流跟踪策略，利用静态污点跟踪技术设计了一个Android应用敏感信息泄露检测方案.该方案根据Smali代码的语法语义特点、应用内部的函数调用关系及Android通信机制建立了细粒度的污点传播策略，用不同的泄露检测策略和污点传播策略来驱动检测过程，根据跟踪结果确定应用是否存在敏感信息泄露.实验结果表明该方案能够对敏感信息泄露进行有效检测，增加了检测的准确性和灵活性，减少了分析过程中存在的信息流不全面和误报问题.
针对频域干扰对齐系统解空间的多峰值特性，提出了一种基于粒子群优化，以系统网络和速率为优化目标函数的干扰对齐全局搜索算法.该算法通过对速度向量在位置向量的法平面上做投影以加强全局搜索能力，并在粒子群标准位置更新的基础上增加沿目标函数梯度方向的学习搜索来提高算法收敛速度和趋向全局最优值的能力.数值仿真结果表明，该算法可以获得比现有算法更好的网络和速率性能.
针对窄过渡带信道化设计带来的复杂度较高问题，提出了一种基于频率响应屏蔽（FRM）的偶型排列信道化改进结构.结构中的原型滤波器设计采用半带滤波器，两个屏蔽滤波器由同一个低通滤波器调制得到，然后合成上下支路的输出信号，得到各个通道的子带信号.推导得到的非最大抽取FRM改进结构相比传统的滤波器组结构具有较小的计算复杂度，同时将抽取模块置于最前端信道化处理，不受采样率较高的限制，具有较为广泛的适用性.在信道数为16的条件下，计算机仿真结果验证了结构设计的正确性，相比多相结构可节省67.9%的乘法器资源.
针对基于二部图的概率传播（ProbS）模型以优化推荐列表的精确度为目标，而忽略了推荐多样性的问题，提出了改进的概率传播（iProbS）模型.iProbS将项目得分预测过程分解为资源的3步传播过程，每步传播包含传播概率和传播损耗.设计传播概率时，考虑的因素是用户评分；设计传播损耗时，则分别考虑了项目的度、用户熵和邻居项目.通过在2个常用数据集MovieLens和Netflix上的大量不同实验，证明了iProbS算法在推荐准确率、推荐整体多样性、推荐个体多样性以及销售平衡4个方面均比ProbS模型性能更好.最后按不同的推荐步骤分析了iProbS算法的计算复杂度.
针对移动终端在蜂窝网络中的能耗过高问题，提出了一种基于时间序列的能量优化算法——平衡优化算法（BOA）.该算法对移动终端在蜂窝网络中传输的数据块建立自回归滑动平均模型，通过预测下一个数据块的到达时间来动态调整尾巴时间，达到降低能耗的目的.实验结果及分析表明，BOA能达到93.86%的模型匹配率；相比于原标准下的Fixed-tail算法，能达到42.25%的能量优化效果，且用户使用移动终端时间越长，能量优化效果越好.
针对组竞争仅考虑访问请求序列的替换结果而没有考虑请求的访存特征这个问题，提出了基于堆栈距离频度的复杂加权法在线识别访问模式的方法以及自适应访问模式的缓存管理替换算法，基本思想是依据在线识别的访问请求模式特征自动调整其插入策略.在Simics中，对选自SPEC CPU2000/2006的18个测试程序及组合负载的实验结果表明，该算法的缺失率相对于DIP、RRIP、TADIP和PIPP都有显著降低.
针对新闻图像中水平字幕行的字符切分问题，为了克服已有基于单字符切分方法造成的字符分裂问题，利用字幕行中字符的分布规律构造了响应函数，从而将字符切分问题转变为响应函数的最优值问题，最后基于优化结果进行字符切分.该算法主要包括两部分：首先，利用垂直投影直方图确定单个字符的粗略宽度，并根据该值构造一个可变长模板；然后，构造模板响应函数，根据不同长度模板的最优响应函数值确定单个字符的左右边界位置；最后输出切分结果.实验结果表明，对于粘连/非粘连字符图像，该算法均能获得较好的实验结果.
流表更新的无环一致性最优化方案的计算复杂度高，而反向、双向更新方案的计算复杂度低，依赖链长度难以得到有效的优化，为此提出了基于多向搜索的流表更新一致性方案.引入逻辑证明验证了该方案具有无环一致性.仿真结果显示，该方案具有接近最优化方案的依赖链长度，并且计算复杂度得到了显著优化.
针对大规模无线射频识别（RFID）系统，提出一个安全双向认证协议.利用伪随机数生成器计算资源要求低的特性，使协议适用于存储空间小和计算能力不足的低成本标签环境中，采用平面直线斜率计算方法实现认证双方共享一对密钥，将认证的时间复杂度降低到O（1），引入时间戳来抵抗重放攻击，认证结束后进行身份更新防范标签位置追踪.形式化证明显示，该协议实现了标签与读写器的双向认证.仿真结果表明，与现有同类型主流协议相比，该协议认证效率提高了9%.
针对无线Mesh网络网关节点和网络链路承载的负载不均问题，择优选择网关节点，并设计链路权重，构建以网络加权吞吐量为优化目标的资源分配模型.在构建的资源分配模型下，提出一种基于Q学习和差分进化的联合功率控制与信道分配算法（QDJPCA）.该算法通过获取功率控制的反馈结果，采用基于多重变异和自适应交叉因子的差分进化算法进行信道分配；针对每次迭代产生的信道分配结果，采用基于状态聚类和状态修正的Q学习算法实现功率控制.NS-3仿真结果表明，QDJPCA能够有效求解所提资源分配模型，在优先保证网关负载均衡和高负载链路吞吐量性能的基础上提升网络整体性能.
为了有效处理三维列联表数据，采用模糊联合聚类算法的思想，提出一种基于信息瓶颈理论的模糊三维聚类算法（IBFTC）.IBFTC算法为每个维度指定隶属度函数，可实现3个维度上的同时聚类，且在目标函数中引入信息瓶颈理论计算对象与簇之间的距离.采用MovieLens数据集对IBFTC算法进行多方面分析，结果表明，IBFTC算法可获得比现有模糊联合聚类算法更高的聚类准确率.
提出了一种调节视频分块在时间轴上分布集中的视频块调度算法，满足了用户能快速接收时间轴上随机分布、内容上连续且数量较多的视频段的需求，从而使用户在短时间内了解初始视频的有效内容.该算法可有效引导视频块的传输，大大降低递交延时.实验结果表明，视频分块调度算法有效可行.
针对无线传感器网络（WSN）中，经过多跳路由传输训练数据到数据中心进行集中式训练时存在的高数据通信代价问题，基于L1正则化的稀疏特性，研究了仅依靠邻居节点间的协作，在网内分布式协同训练核最小均方差（KMSE）学习机的方法.首先，在节点模型与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下，利用并行投影方法和交替方向乘子法对L1正则化KMSE的优化问题进行稀疏模型求解；然后，当各节点收敛到局部稳定模型时，利用平均一致性算法实现各节点稀疏模型的全局一致.基于此方法，提出了基于并行投影方法的L1正则化KMSE学习机的分布式（L1-DKMSE-PP）训练算法.仿真实验结果表明，L1-DKMSE-PP算法能够得到与集中式训练算法相当的预测效果和比较稀疏的预测模型，更重要的是能显著降低核学习机训练过程中的数据通信代价.
针对自适应非线性流采样（DISCO）算法硬件实现面临的一系列挑战，设计了利于硬件处理的改进算法，采用多查找表结构和“归一化”方法进行处理，完成了正确性仿真和基于现场可编程门阵列（FPGA）平台的原型验证.实验结果表明，改进算法能够实现40 Gbit/s链路的线速每流统计，消耗FPGA上的硬件逻辑资源较少，并且平均相对误差和最大相对误差均与基准DISCO算法性能接近.
为解决无线传感器网络中继节点设置位置不合理而导致的网络构建成本高、网络整体寿命低等问题，提出了一种基于贪婪准则的中继节点布局算法.该算法采用能耗均衡率和网络总能耗等性能评价标准，分别对最近贪婪准则、定向贪婪准则和角度最小贪婪准则进行了多角度的对比分析，并引入数据流向限制、通信容量和数据最大转送次数，对节点数据传输路径进行约束及优化.实验结果表明，最近贪婪准则能耗少，网络中各个节点的能耗均衡，可给出合理的中继节点布设位置，有效降低网络的整体能耗.
针对现有面向C语言的故障注入工具功能上的不足，基于程序变异技术设计并实现了一个面向C语言的故障注入平台.平台由故障注入、故障模型、批量执行和结果分析4个模块组成，可自动完成故障注入和执行的整个流程.使用实际开源项目中的程序和其他故障注入工具进行实验对比，结果表明，该平台可支持更多实际工程中的函数，可对实际工程进行获取故障检测率的实验，整体适用范围更广.
提出了一种用于实时多径传输的失序可控的负载分发模型.根据目的端反馈的各条路径的传输质量以及路径之间的失序信息，在源端动态更新各条路径上的负载分配份额，在满足与路径传输质量成正比的负载均衡的同时，最小化目的端的数据包失序风险.仿真结果表明，负载分发模型可有效降低目的端由数据包失序导致的丢包率.
为有效控制信息系统中业务流程所面临的安全风险，提出一种基于业务流程的风险控制方法（WRCM）.该方法包含风险量化和风险控制两部分，在风险量化部分为风险控制部分定义了11个风险量化参数.在风险控制部分，以线性规划方法为基础，通过控制效果最大化操作，将最小残余风险损失作为目标函数导出安全风险损失最小化部署方案；通过控制成本最小化操作，将最小控制成本作为目标函数，在不超过最小残余风险损失的前提下导出控制成本最小化部署方案.风险控制效果对比实验检测结果表明，WRCM具有较好的安全风险控制效果和较低的控制成本.
针对无线传感网中能源高效的实时数据收集问题，提出了包含节点聚簇、路径规划、合并路径和数据收集4个阶段的移动数据收集协议和节省开销及近邻2个启发式路径规划算法，构建了满足时延且移动开销最小的数据收集路径.仿真结果表明，提出的路径规划算法在节约网络能耗、保证时延要求和减少移动开销等方面都更具优势.
针对海量实时数据流，提出了一种基于密度和网格划分相结合的聚类算法.首先对数据空间进行划分，判断每个单元格中数据点的属性.如果单元格内数据点密度高于阈值，则判定这些点为核心点；否则，根据单元格邻居内数据点的数量对数据点进行再次判断，以确定单元格内的数据点是边界点还是噪声点.算法克服了基于密度的算法运行效率低的缺点，又弥补了基于网格的算法精度较低的不足.通过实验验证了算法的效率和性能，并与经典的DBSCAN和CLIQUE算法进行了对比分析.最后分析了算法在面向海量实时数据流方面所具有的优势，并提出了进一步的研究方向.
为了在提升用户吞吐量的同时降低中继节点切换概率，分析了动态场景下用户与中继节点的移动状态，提出了多目标联合优化的移动中继选择策略.算法通过分析动态场景中影响系统吞吐量与中继切换概率的因素进行中继节点选择，充分考虑了多跳蜂窝网络的移动特性和用户呼叫到达状态.仿真结果表明，所提算法在有效提升用户吞吐量的同时降低了中继切换概率.
针对多条传输线间的串扰问题，在对耦合传输线信道传输矩阵进行特征值分解的基础上，提出了3条微带传输线间的串扰抵消方法，研究了该方法的电路实现结构，并给出了电路的相关参数.仿真结果显示，该方法能明显改善信号眼图的质量，串扰抵消效果良好.
研究了一种用于车载传感器自供电的压电和电磁复合式能量收集技术，给出了系统的数学模型，分析了系统共振频率与系统结构参数的关系，设计了一套压电和电磁复合式能量收集装置.实验结果表明，数学模型基本反映了系统的输出特性，在共振频率为18 Hz，加速度为0.5 g时，复合式能量收集装置的最大负载功率为3.75 mW，相比于采用单一电磁技术时的最大负载功率3.2 mW增加了17%.
在实际的网络对抗中，攻与防其实是一体的，即每个当事人既是攻方（黑客）又是守方（红客）.而且，除了最常见的“1对1”的对抗之外，还有“1对多”，以及多人分为两个集团（如历史上的北约和华约集团）之间的对抗；当然，更一般地，还有所有当事人之间的混战.笔者针对所有这些可能的对抗场景，在“任何人不会自己骗自己”的假定下，给出了全部“独裁评估事件”可达理论极限.