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基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法．提出了一种新的求解方法，准确地计算出Lagrange乘数，给出了LSMI算法中的最优加载量，解决了对角加载技术中加载量估计难题．理论分析和计算机仿真表明，具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善，模约束参数选取得越大，性能改善越接近于最优．
为了防止小区间干扰严重降低频率复用因子为1的OFDMA系统性能，提出基于正交补空间的分布式干扰协调算法和比例公平干扰协调算法．分布式干扰协调算法根据用户反馈的信道信息，以用户信道右奇异值向量发送波束成形，以干扰信道左奇异值向量张成干扰空间，按照最大化系统容量准则调度干扰空间的正交补空间中的用户，在躲避小区间干扰的同时不增加对邻小区的干扰． 比例公平干扰协调算法在调度正交补空间中的用户的同时考虑用户公平性． 仿真结果表明，分布式干扰协调算法提高了系统容量．与分布式干扰协调算法相比，比例公平干扰协调算法在系统容量损失6％的情况下，边缘用户容量提升约50％．
为提高量子通信安全通信距离，提出一种将修正的相干光(MCS)用于诱骗态量子密钥分发的方案．通过削除弱相干光源中的两光子脉冲，降低多光子脉冲的影响，从而提高安全通信距离．理论分析得到了采用MCS后的单光子计数率和误码率的数学表达式．仿真结果表明，在相同的密钥产生率下，此方案将量子通信的安全通信距离提高约10％，接近完美诱骗态方案的安全通信距离．
提出一种基于免疫克隆多目标优化算法的特征选择方法，先将非监督特征选择问题归结为多目标优化问题，然后构造相应的问题模型和目标函数．最后，采用免疫克隆多目标优化算法，通过增加相关特征的显著性，减小不相关特征的显著性来实现每个特征显著性的优化，达到特征选择的目的．UCI数据集的仿真实验表明，该算法降低了错误识别率，验证了其在非监督特征选择中的应用潜力．
频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型．补偿函数也近似成子信道之间进行博弈的模型(子信道博弈)．通过子信道之间的迭代计算，子信道博弈能够达到一个纳什均衡，也就是渐近最佳补偿．接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念，来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点．利用凸优化技术，开发了一种迭代多水平面功率注水算法，来达到斯坦克尔伯格均衡．在该均衡点上，所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上．仿真结果表明，迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高，并且能达到一个准最佳的可达速率区域．
针对片上网络路由器间相邻长互连线串扰导致信号抖动大的问题，基于互连线有效负载解析模型，提出了一种通过相邻信号的比较得到有效负载大小，调整信号驱动强度，从而保持传播延迟时间稳定，抑制信号抖动的方法．与缓冲器驱动模式相比较，在驱动级具有相同宽长比的情况下，当互连线的长度为2mm、宽度和间距均为0.4μm时，信号的相对抖动减小了29.6％，有效提高了长互连线的最高工作频率．
提出了一种基于同步和并发分析的业务流程执行语言(BPEL)流程静态优化算法．该算法首先利用同步分析技术对流程中的同步结构进行处理: 细化流程的同步粒度、删除冗余的同步依赖和增大流程的并发度; 然后采用程序依赖图对流程进行数据流与控制流分析，利用节点合并-重组算法减少流程中顺序活动的数量，进一步增大流程的并发度．实验表明，该算法能够有效提高流程的执行效率，减少流程的执行时间．
为解决多光谱图像打印输出时的色彩校正问题，提出一种采用查找表进行打印光谱色彩校正的方法．首先在超四色打印机色空间规则采样并测量采样点的光谱值，将光谱值变换至一个低维空间，建立正向查找表;然后在低维光谱空间中采样，运用非线性优化技术确定采样点在打印机色空间中的映射点，根据采样点确定优化参数来提高优化精度和时间效率，建立反向查找表; 最后采用高维线性插值方法，在正向和反向查找表中插值以实现打印光谱色彩校正．实验结果表明，在相同的仿真环境下，新方法与常用的建立光谱打印色彩校正模型法相比，在正向校正的色度精度和光谱精度上分别提高了40％和44％，在反向校正精度上分别提高了51％及41％，且反向校正的时间效率提高了96％．
针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题，提出了基于核函数的识别方法．该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数，然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征，最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类．该方法可以在不丢失极化信息的情况下，将多极化HRRP作为一个整体进行识别，降低了识别算法的复杂度．多极化HRRP数据的仿真实验结果显示，该方法的识别率比单极化HRRP提高7％~10％; 与其他多极化HRRP识别方法相比，该方法不仅降低了提取特征的维数，而且还提高了识别性能．
为了提高Web服务选择效率，首先提出了一种树形结构组合服务服务质量计算模型，采用二叉树表示组合服务中的任务(抽象服务)及依赖关系，自底向上逐层汇聚服务质量属性，通过树形结构避免了大量的重复计算，减少了组合服务服务质量的计算时间．然后提出了一种基于量子遗传算法的服务选择方法，采用二维多量子比特编码染色体，并附加标志位表示多路径信息，用量子旋转门实现个体的进化．对比实验结果表明，相对于传统遗传算法，基于量子遗传算法的服务选择方法能在更短的时间内得到更好的解．
提出了一种多Agent智能协作模型．首先根据用户的需求，采用多Agent协作的服务流程定制模型制定服务之间的关系．在系统集成框架ASIF的支撑下，多Agent间采用智能协作模型进行协作，在控制集成Agent的统一控制下完成服务流程中的一系列服务，此过程无须人工参与，增加了Agent间协作的智能性，提高了系统集成的灵活性．将该模型应用于基于Agent的系统集成工具，成功地集成了边海防仿真系统中的各个模块，从而验证了该模型在进行系统集成时的高效性．
双基机载雷达结构中杂波多普勒频率是随距离和双基结构发生变化的，使杂波谱在距离上呈现严重的非平稳性，导致杂波协方差矩阵估计困难．针对此问题提出一种基于最小二乘的空域导向矢量拟合的杂波谱补偿方法，先将训练单元上的空域导向矢量向待检单元的空域导向矢量投影得到一个变换矩阵，用这个矩阵对训练单元上的数据进行预处理，消除杂波谱的非平稳性，得到足够的统计数据，从而构造新的杂波协方差矩阵，最后利用空时自适应算法对补偿后的数据进行杂波抑制．仿真结果表明该方法能够有效地抑制地杂波的非平稳性，提高雷达杂波抑制的性能．
针对编码协同网络中的协同节点选择问题，提出了一种速率自适应协同与动态最大化网络生存期相结合的协同节点选择算法(RAC-DPLM)．该算法联合考虑了业务期望的传输速率、信道状态信息(CSI)以及剩余能量信息(RSI)对网络生存期进行优化．通过将非线性优化问题转化为线性规划问题，不仅降低了算法的复杂度，而且达到对网络资源的动态分配，进而为不同的业务速率提供QoS保证，并有效地延长了网络生存期．在不同参数下的仿真结果表明: 相对于固定协同节点选择算法，该算法在保证业务QoS的前提下，将网络生存期延长了4～6倍．
提出了一种扩频方案．通过格雷互补序列树型扩展算法构造对偶多值PN码混合矩阵，并利用该混合矩阵对信息序列进行M元扩频，这种扩频方式能有效地提高频带效率和抗截获性能，比直接序列扩频具有3dB的性能改善．针对伪码较长的扩频通信系统码同步计算复杂度高、硬件实现困难的缺点，提出了一种基于两级FFT的快速捕获算法，其计算复杂度与传统的PMF-FFT算法相比能下降一个数量级．通过同相、正交支路进行交叉混合数据解扩，能有效消除载波相位偏移对系统性能的影响．
提出了一种多输入多输出雷达阵列结构优化新算法．首先要求在实际物理阵元数最少的条件下能够在接收端获得尽可能多的有效虚拟阵元数，即系统总的物理阵元利用率最高; 然后约束多输入多输出雷达的虚拟阵列满足最小冗余阵的要求，从而提高系统的分辨率并克服栅瓣和高旁瓣的影响．理论分析和算法求解结果都表明，该算法优化出的多输入多输出雷达阵列是收发为同一阵列的非均匀线阵，在物理阵元总数相同的条件下，较其他阵列结构具有更好的波束性能．
提出了一种基于多项式综合的新的三工器设计方法．根据各个通道滤波器的指标，得到滤波器响应的特征多项式．推导出三工器响应特征多项式的计算公式，并计算得到其特征多项式．这些多项式中包含了各个通道滤波器的相互影响信息．对三工器的反射多项式的根进行重新排布，可以使三工器在3个频段均呈现出等波纹特性．利用这些根，可以方便计算出最终的滤波器特征多项式．最后，对这些滤波器多项式应用经典的综合方法，就可以得到各个滤波器的耦合系数和外部Q值等参数．为了验证理论的正确性，将理论计算的数据，代入到电路仿真软件MWO的模型中进行仿真，仿真结果与设计指标吻合得很好．
MSVL语言是一种用于模拟、建模和验证程序的区间时序逻辑程序设计语言．为了证明区间时序逻辑程序的正确性，提出了MSVL语言的一个公理系统:包括正则形转换的状态公理和状态推演规则，以及将程序从一个状态转换到另一个状态的区间公理和区间推演规则．最后给出验证实例说明基于该公理系统的程序验证方法．
利用SHACAL-2的一个17轮差分非线性区分器，结合被猜测子密钥空间分割的方法和快速傅立叶变换，提出了一种攻击33轮SHACAL-2的新方法．该方法攻击33轮SHACAL-2需要244的选择明文、2496.6的33轮SHACAL-2加密和2502次算术运算，攻击成功概率为99％．与已有的结果相比较，新攻击有效地提高了单密钥下SHACAL-2的攻击轮数．
前向安全盲签名能提供重要的安全保证，即使已经完全暴露了当前密钥，也能够形成在入侵之前的秘密密钥和电子签名的安全保护．针对最近由Hui-Feng Huang与Chin-Chen Chang，以及Yali Liu，Xinchun Yin与Juewei Chen分别提出的新的前向安全盲签名方案进行了安全性分析，通过密钥结构分析和困难问题分析成功攻破了该方案，证明了这些方案实际上都不具备前向安全性．
引入综合函数矩量法分析大型阵列天线的电磁散射问题．该方法基于求解电磁问题原型，通过对模型的几何和物理结构进行区域分解，并引入等效电流源来计入各区域之间的互耦影响，从而生成综合函数空间．与传统的阻抗矩阵分块操作相比，该方法能够进一步减少储存空间和计算时间，因此利用该方法能够在PC机上有效地分析大型阵列天线的散射问题．通过实际算例与传统矩量法相比较，单站雷达散射截面的误差小于2dB，证明了该方法的精确度和有效性．
基于区域法可以获得最佳的活性控制器，但由于要计算网的可达状态集而导致状态爆炸问题．提出一种应用二值决策图(BDD)计算安全Petri网事件分离状态的算法． 用布尔代数对Petri网的结构和行为进行描述，用BDD实现布尔代数运算． BDD共享的数据结构能以较小的空间表示较大可达集并能对其进行高效的运算，从而节省了存储空间，减少了运算时间． 最后用著名的哲学家就餐问题的Petri网模型对该算法进行仿真． 仿真结果说明，使用BDD计算复杂Petri网的合法状态集、危险节点、坏点和计算事件分离状态具有很高效率．
提出了一种以非接触的方式探测可燃、易爆物质的传感器设计方案．根据测量传感器电极间有无物质时的电容值差确定物质电介质常数，设计了用以实现这种测量的传感器的结构、尺寸以及电极分布．分析和比较了传感器特性， 并用计算机软件模拟了两种不同的传感器性能．采用阻抗分析仪测得多组数据进行分析、比对．实验结果表明电容层析电容的断层扫描传感器测量液体特性分辨率和灵敏度比平面板电容整列传感器高，为今后的密闭容器液体成像后的图像重组奠定了基础．
非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时，使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛．作为一种新的流形学习框架，扩散映射通过在扩散过程中保持扩散距离进行降维．基于扩散映射的理论背景，建立了多层谱分解的数值算法，并具体给出了用扩散映射进行非线性降维的算法．实验结果表明，与传统的非线性降维方法相比较，该算法能够发现非线性高维数据的本征维数，并且对噪声具有很好的鲁棒性．
针对数据特征的多源性特点，提出基于分组特征支持向量机集成算法．该方法将特征分组，对不同组特征采用不同的核函数映射到高维空间后用支持向量机分类，最后采用投票的方法得出决策标记，所得到的成员分类器具有较高的差异性．与传统的集成方法相比，该方法具有较好的检测性能．
为了提高SoC系统中主设备访问外部存储器的访问带宽，设计了基于AHB总线的多端口存储器控制器IP核，并提出了基于提前仲裁和请求等待优先的仲裁策略．IP核中的多个主设备通过多个端口请求访问外部存储器，仲裁器在当前总线读/写操作完成前的提前仲裁时刻裁决出具有最高优先访问权的端口并对访问请求未获允许的端口设置请求等待时间，当提前仲裁时刻再次到达时，优先裁决等待时间到的端口．仿真和硬件验证结果表明，IP核的存储器访问带宽约为532MB/s，最高总线利用率约为90％．
针对传统平面阵列天线圆极化轴比带宽窄的不足，将顺序旋转馈电技术与共面波导馈电相结合，对一种共面波导馈电的圆极化天线阵进行了改进，适当选择天线单元的旋转角度并对馈线进行相应的相位补偿，就可以增加圆极化天线阵的轴比带宽．仿真结果表明，改进后的阵列天线轴比带宽由传统的0.9％增加到3.7％，同时阵列天线的阻抗带宽也由传统的3.2％增加到6.9％．
为了解决无线分组网络资源利用率问题，在保证分组丢失率和延时等QoS指标前提下，确立了分组丢失率、延时、分组长度、利用度和缓存器容量之间的约束关系，给出了由分组开销、适配开销、纠错编码效率以及成帧效率所确定的网络复用效率．提出了在差错控制机制下，使无线网络资源利用率最大的最佳分组长度的计算方法和步骤．仿真结果表明，无线分组网络的最佳分组长度随分组丢失率的上升迅速减小，网络资源利用率也随之降低，此方法可用于业务分组长度可变的柔性网络．
为解决不同的输入视频源在固定分辨率的平板显示器件上无损显示问题，提出一种基于双线性和双三次混合插值的图像缩放算法及其硬件实现方法．基于混合插值算法，完成图像缩放IP核的VLSI设计．该IP核支持多种格式的输入源，无需外部存储器实现高精度的缩放功能，并作为嵌入式IP核在数字视频处理芯片DTV100B中进行功能验证正确．混合插值方法在保持图像细节和清晰度方面优于双线性插值，而在内部存储资源开支上不到双三次插值的1/2．
构建了一种新的超宽带标签定位系统．该方案采用一个独立时差计数器统一记录标签信号到达各基站的时间差，故基站间无须严格同步的参考时钟，避免了因参考时钟起点不同步带来的测量误差，从而在有效地提高定位精度的同时降低了系统实现复杂度．对所提定位方案进行了测量误差分析和仿真验证，结果表明，在IEEE 802.15.4a给出的室内多径信道中，系统定位性能优于基站间未严格同步的传统到达时间差方案，适合应用于低功耗、低成本的室内超宽带定位和跟踪系统．
基于无线移动衰落信道下的正交频分复用系统传输模型和信号周期平稳特性理论，研究了含有导频的正交频分复用系统接收序列的周期平稳特性，并计算接收序列的周期自相关函数，为基于周期平稳特性的信号处理算法提供理论支持．理论分析和仿真结果显示，在无线衰落信道环境下，当对接收信号进行单倍于系统样点速率采样时，可以获得具有周期平稳特性的接收序列，其循环周期为此时的正交频分复用符号长度．
提出一种多重图像水印算法，利用元胞自动机和元胞自动机变换丰富复杂的性质增强水印安全．将图像分割成不重叠的子块，由混沌序号序列决定一个子块中将嵌入哪个图像水印，通过水印私钥对水印进行置乱加密和对子块进行二维元胞自动机变换，然后在低频系数中量化嵌入加密水印．实验结果表明，提出的算法有很好的安全性、不可见性和鲁棒性，多个水印的嵌入和提取互不干扰．
采用块对角化算法的多用户MIMO系统，当用户信道矩阵的行向量之间存在强相关性时，系统容量急剧下降，针对这一缺点，讨论了两种衡量用户信道矩阵行向量间相关性大小的参量，提出一种联合收发机设计的方案．该方案的发射端基于块对角化算法，接收端采用去相关后处理算法，克服了用户信道之间相关性对系统容量的严重影响．仿真结果表明，随着用户信道之间相关性的增加，系统容量没有任何下降，有效地改善了相关信道下多用户MIMO系统的性能．
采用sigmoid函数设计了一种自适应效用函数，该函数仅与认知用户的信干噪比门限和当前获得的信干噪比相关，因此可以通过自适应改变信干噪比门限实现认知用户的机会频谱接入，并快速满足其服务质量要求．同时，兼顾用户公平性重新设计代价函数来改善纳什均衡功率解的帕累托有效性．在此基础上基于非合作博弈论提出一种功率控制模型，经证明该模型符合超模博弈，从理论上保证了纳什均衡解的存在性和惟一性．并提出一种自适应功率控制算法，仿真结果表明该算法可以保证约10次迭代收敛，与参考算法相比节省约8％的功耗，在获得的效用上有近15％改善．
提出一种多用户MIMO下行传输策略，解决了无可用信道信息场景中的MIMO广播信道通信问题．应用该策略，基站选择一组用户同时通信，每个用户对应一根基站发射天线．移动用户利用独立分量分析的算法从接收混合信号中分离出属于自己的信号分量．仿真结果表明，在无信道信息的情况下，采用该策略能够成功实现下行广播通信．
针对Capon波束形成算法在导向矢量不确定集约束下的求解问题，提出了新的求解方法．通过对稳健算法最优化问题的特点和求解过程进行分析，给出了新的求解结果，不仅使不确定集约束参数的选择更加简单，同时使波束形成算法的性能改善达到最优．而且得出了负加载可以获得最优的性能改善，而约束参数选择得越大，波束形成算法的性能越接近于最优，而零解可以通过合理选择约束参数进行有效地避免．最后的仿真分析验证了理论分析的正确性和算法的有效性．
针对阵列信号自适应相消器运算量大、收敛性能易受相关干扰影响等缺点，提出了一种改进的阵列信号级联相消器．该方法用最小模作为权值，替代中位值级联相消器中的中位数，具有收敛速度快、运算量小等特点，且对非平稳数据工作性能良好．仿真结果表明，此算法用采样协方差求逆类算法一半的样本数就可取得相同的收敛性能．
在实际的机载多通道地面运动目标检测(GMTI)系统中，通道失配误差的存在降低了地杂波的抑制性能，进而影响了弱运动目标的检测．为了补偿通道间的失配误差，提出了一种基于地杂波数据的通道均衡方法．该方法根据机载多通道雷达地杂波信号的特性，利用维纳滤波技术估计并补偿了该失配误差，不需要改装现有的雷达设备．其次分析了在有限样本下该方法的性能与地杂波信号相关系数的关系，并利用实测数据实验验证了该方法的有效性．
针对组网无源雷达多目标跟踪问题，提出一种新的变数目多目标跟踪算法，实时估计目标数目与多目标状态．算法采用多站集中式融合策略解决无源观测的不完全性问题，采用最小二乘算法构造伪位置观测解决无源观测的非线性问题．针对变数目多目标跟踪问题，利用随机集理论将多目标状态与观测构成随机有限集，通过高斯混合概率假设密度滤波递归计算多目标状态随机有限集的后验强度，实时得到目标数目及其状态的估计．算法引进最小二乘算法估计出候选目标点进行数据关联，解决了无源观测线较近时无源数据关联精度下降问题．仿真实验验证了该算法的有效性．
针对SAR图像噪声影响分辨率的问题，提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离，然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布，再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强，用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪，最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明，与传统的SAR图像去噪算法相比，新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．
针对双站合成孔径雷达(SAR)中由于发射机、接收机斜视角和速度的不同导致获取图像存在几何失真的问题，提出了一种基于坐标尺度变换的双站SAR图像几何失真校正方法．首先根据双站SAR的几何关系，详细分析了目标的斜距历程．采用等效相位中心原理，将双站SAR模型等效于单站SAR模型，结合RD成像算法，建立了几何失真校正的数学模型．最后通过该数学模型，对静止二维点阵目标的成像结果进行了几何失真校正，校正结果与地面设定的场景完全一致，从而验证了该校正方法的有效性和正确性．
