应用层组播作为IP组播的一个可行替代方案日益成为Internet应用研究的一个热点。如何仿真大规模、动态的应用层组播覆盖网络已经成为应用层组播方案研究人员面临的一个共同问题。本文在分析当前几款主流的覆盖网络仿真软件的基础上，提出了采用基于OMNet++网络仿真环境的OverSim覆盖网络仿真框架来模拟大规模、动态的应用层组播覆盖网络，并在此基础上研究分析可扩展的应用层组播方案。最后我们采用OverSim实现了对应用层组播协议Scribe的仿真并对结果进行了分析。仿真结果表明，OverSim可以在有限的硬件环境下，稳定地仿真高达上万个节点的大规模动态覆盖网络，仿真过程中内存消耗较低，且与覆盖网络规模呈线性关系。
在多跳认知无线电网络中，组播的信息通常要经由多个中间节点的转发才能到达最终的目的节点。现有的研究中已经有很多的组播路由协议，然而这些协议都是基于传统无线网络的，并不适合新型的认知无线电网络。本文解决的的问题是：在多跳无线网络中，给定一个具有QoS要求的组播请求，如何建立组播路由以及对路径节点进行传输调度，使得在满足QoS要求下整个传输过程的带宽消耗最小。本文提出了一个分布式的组播路由协议来解决该问题，该协议不仅实现了路由过程的建立，同时还完成了对节点传输过程的合理调度。实验结果证明本文的传输调度策略能有效地减少网络的带宽消耗，同时增加组播请求响应的成功率。
随着移动网络及移动智能终端的发展和日益普及，移动对等（P2P）网络流媒体方面的研究已成为当前的热点。然而，P2P流媒体的移动化面临两大问题，一是流媒体的差异化服务，二是终端移动过程中的服务质量保证。针对终端的差异性，本文提出了自适应多码率服务的思想，在一个P2P节目流拓扑中，发布多个子流，用户根据自己的网络状况和能力，缓冲全部或者部分子流，并根据网络环境的变化，动态地改变自身缓冲和播放的流，为邻居节点提供差异化的服务；同时提出了一种跨域移动服务质量保证机制，包括数据预缓存、数据暂存等策略。实验证明上述方法能有效提高移动对等直播流媒体系统的服务质量。
在VANET网络中，在V2I与V2V的网络通讯模式下，一辆汽车在高速公路上行驶，当此车行驶到两个基站之间的网络信号盲区时，恰好被迫停驶或抛锚。为了协助此车最大程度地维持网络通讯，我们提出了一种交互式网络通讯策略，它征用过往车辆的部分通讯能力协助分发数据，以交互的方式为目标车辆服务。我们用NS2对此策略进行了模拟与仿真，将MVA策略的性能与DSDV、AODV、DSR路由协议在VANET网络盲区中进行动态路由的通讯表现性能进行比较。实验结果表明：AODV与DSR协议在VANET盲区中的网络通讯表现较差；与DSDV协议相比，本策略在网络流量与平均网络带宽性能表现上比DSDV协议有较大幅度的提升。
随着移动互联网络技术的发展和智能手机的广泛应用，人们对基于WiFi的移动互联业务的需求越来越广泛，许多行业及公共场所都在建设无线WiFi网络，而网络安全管理要求无线WiFi网络必须采用实名认证，其基本手段有用户名认证和手机号认证。本文论述了不依赖于特定协议和与WiFi设备厂商无关的认证方式及实现实名认证的方法和过程。
Boneh和Naor在2000年美密会上提出了时控承诺机制，它能抵抗并行暴力攻击，且保留了强制打开承诺值的可能性。之后，时控承诺机制在密码学许多领域得到了大量应用，例如公平交换协议、公平多方安全计算及公平多方抛币协议。然而，在Boneh-Naor方案中，每次承诺均需要大量的模幂运算和网络带宽，效率很低。本文基于Pedersen 承诺机制、GBBS假设和主时间线元素组技术，构造了一种高效的同态时控承诺方案。新方案中主时间线元素组仅在初始化阶段进行一次运算与证明，极大地节省了每次承诺的计算时间和网络带宽。其次，相比于其它方案，新方案具有另一重要特性：同态性。
对智能推荐系统中用户兴趣跟踪问题的研究，传统方法如时间窗口、遗忘函数等在表征用户兴趣模型时均未考虑兴趣主题概念相关性，无法充分利用用户历史数据，导致兴趣跟踪不准确。因此，本文提出了基于分页缓存的用户兴趣表征模型，形成基于主题的用户多兴趣域结构，并提出了相应的兴趣迁移检测SIM算法，该算法引入序列熵差，表征兴趣迁移的整体特性。实验表明，与传统方法相比，本文提出的方法具有更低的兴趣平均绝对偏差，能够更准确地表征用户兴趣迁移，从而获得更好的推荐质量和效率。
本文提出了一种适合大规模C2C通信环境的两方密钥交换TTPTPAKE协议，协议中的每个通信实体和可信中心共享一个可记忆的口令，然后在该可信第三方的帮助下，每对通信实体生成他们的会话密钥。该协议只需四轮通信，不需棘手的公钥基础设施作为支撑，具有较高的计算和通信效率。在随机预言模型和理想密文系统下，形式化地证明了TTPTPAKE协议具备AKE安全。
找到异常数据对于传感器网络来说非常重要。本文通过一个例子首先提出了局部异常的概念。与传统异常不同，局部异常仅取决于节点及其周围节点的取值。我们给出了局部异常的形式化定义，并首先提出了解决局部异常的Nave算法，由于其能耗过大，又提出了分布式的解决方案DLODA。DLODA将网络分成多个区域，每个区域选择一个簇头，簇头能够在网内提前算出部分查询结果，并过滤掉不会成为查询结果的数据，以节约能量开销。最后从能量消耗和响应时间两个方面对DLODA的性能进行了评估，实验显示DLODA具有良好性能。
访问控制技术是网络安全防范和保护的主要方法，能保证信息的完整性和机密性。随着计算机、互联网和无线通信技术的高速发展,网络安全问题日益严重，访问控制策略的研究已成为计算机学科的一个热点课题。本文首先介绍了五种主要的访问控制策略描述语言，分析了各自的特点及适用环境；然后总结了访问控制策略冲突产生的原因、类型、冲突检测以及冲突消解方法；最后给出了访问控制策略研究的发展趋势。
为了降低6LoWPAN网络节点能耗，本文提出了一种启用节点睡眠态的信道竞争接入机制：节点可于超帧退避期内适时睡眠和超帧睡眠期内睡眠。应用该机制对网络MAC协议建模，并对模型进行了数学推导。基于本模型，对节点平均能耗、网络数据包发送稳态概率和数据包服务时间进行了数学分析，并研究了协议参数〖WTBX〗NB〖WTBZ〗和〖WTBX〗minBE〖WTBZ〗对网络性能的影响。数学分析表明,该模型较好地描述了6LoWPAN网络信道竞争接入机制，该机制有效降低了节点的平均能耗，协议性能得到较大改善。
接纳控制算法是分布式计算环境中资源提前预留机制的核心。本文研究总结了现有的灵活预留接纳控制算法，并在此基础上提出一种新的算法——可迁移提前预留接纳控制算法。对于不可拓展的固定请求，它允许通过迁移已预留的可拓展请求，为固定请求空出足够的资源，从而提高固定请求被接纳的概率。性能优良的数据结构对于资源预留有着至关重要的作用，合理的数据结构能显著改善接纳控制的总体性能，本文总结了现有的数据结构，包括时隙数组、时隙线段树、资源树、二叉查找树等。通过与三种经典的可拓展预留接纳控制算法的对比实验表明，可迁移提前预留能改善固定请求接纳率及总请求接纳率。
本文提出了一种针对多Agent人群仿真模型的多机并行平台，该平台利用MPI作为节点间的通讯软件，采用主从模式设计多机并行执行环境。在主控节点中设置结果回收模块与监控模块，通过Kmeans算法保证执行节点之间的负载均衡，同时以此作为任务分发与调度的依据；在执行节点（从节点）中，则根据主控节点的任务调度执行相关Agent模型，并执行仿真同步与状态信息汇报等任务。实验结果表明，该多机并行平台能够执行基于多Agent的人群仿真模型，能有效地提高仿真的性能，同时具有良好的可扩展性。
随着云计算技术越来越多地应用到信息产业的各个领域，云计算环境下集群服务器系统的监控与管理的需求越来越大。云计算下的集群服务器系统主要是通过一系列基于分布式架构的服务器集群组成，其下的服务器数量可能多达上万台。要管理好数量如此大的云计算集群服务器系统，保证其高性能运行，必然需要一套有效的云计算集群监控系统对其进行监测与调控。但是，传统的集群监测系统存在一些不足与弊端。本文对于云计算集群系统的高性能监测调度方案进行了研究，从云监控系统的架构、数据采集、负载均衡调度方面进行了探讨，构建了一个保证云计算集群系统高性能运营的云系统方案。
为了应对数据延时和IT资源分散状况，越来越多的公司正将服务器和应用程序从远程分支机构撤回到数据中心集中管理，这就使得数据中心的IT资源越来越多，数据中心越来越趋于大型化，管理对象不仅包括传统的小型机、服务器、数据库和各种应用，还包括更多的存储设备、刀片服务器、虚拟机、云计算等，传统的网络管理和监控面临巨大挑战。本文阐述在复杂的网络环境下如何对服务器集群进行全面的监控和高效的管理，重点对数据中心的大规模多类型服务器监控告警技术进行研究。云监控管理系统主要包括高效的数据采集和海量数据处理两大部分，可实现对1 000~10 000台服务器的有效管理和全面监控，目前已实现对Windows、Linux、Unix、IBM、Solaris类型主机和mySQL、SQLserver、Oracle、Apache、Tomcat、IIS、网站监测等应用的监控。
在虚拟化环境下，如何在写直达法和写回法之间做出权衡以使系统既具有较好的可靠性又具有较高的磁盘读写性能，是一个亟待解决的问题。本文提出了基于XEN的兼有写直达法和写回法优点的磁盘数据写操作方法。通过修改虚拟机块设备前后端驱动程序，在虚拟机管理器中为每个虚拟机建立块级别的虚拟机磁盘缓存。虚拟机中的应用程序均采取写直达的方式，将数据直接写到位于虚拟机管理器的虚拟机磁盘缓存中。结果表明，该机制能为虚拟机提供高效率的磁盘读写操作，同时，在虚拟机系统突然宕机时也能保证用户数据的完整性和可靠性。
卫星云图是对地球大气进行遥感测量的重要资料，云团的识别、跟踪及预测都需要对卫星云图进行图像分割和边缘提取。本文通过改进模糊C均值（FCM）算法对云图进行分割，改进后的算法显示出了效率高、分辨准确的特点。实验采用了2011年6月的RGB多通道卫星云图，通过对云图分层聚类，提取多通道聚类的相交区域等过程，实现了云团快速准确的分割。
针对单训练样本情况下人脸识别性能不佳的问题，本文提出了一种改进的基于奇异值扰动的人脸识别方法。首先通过奇异值扰动方法扩展人脸样本，然后运用小波变换压缩扩展样本，选择小波变换分解后的低频分量作为子图像，再采用核主成分分析提取人脸的高阶特征,最后根据最近邻分类器分类。在ORL和Yale数据库上的仿真实验证明了本文方法的识别性能优于对比方法。
在监控系统中获取感兴趣的目标是目前极具挑战性的研究热点之一，在视频监控、人机交互和军事领域都具有巨大的应用前景。目标追踪问题主要的技术难点是实时、准确和稳定地将感兴趣的目标表现出来，但是由于目标运动方式、运动场景和目标外在特征的突然改变以及光照变化和拍摄时的抖动等问题都会导致监测追踪系统准确率和稳定性的下降。本文对国内外目标追踪问题的热点和难点进行了详细的分析论述，将目标跟踪归结为目标识别和追踪两个部分来详细讨论，同时考虑到场景对目标追踪的直接影响，将场景理解作为目标追踪的重要技术难点进行了探讨，指出了视觉跟踪模型的具体问题。
为了减少环境温度对红外人脸图像的影响，本文提出了一种基于傅里叶变换的红外人脸图像温度归一化方法。首先，对不同环境温度下的红外人脸图像变换到傅里叶域，得到幅度谱和相位谱。其次，基于统计分析理论，幅频系数和相频系数的方差用于表示不同特征受环境温度影响的程度。为了达到归一化的目的，对方差较大的幅频系数和相频系数用训练样本的均值进行替换。最后，为了验证温度归一化的有效性，将归一化的红外人脸图像用于传统的基于PCA的红外人脸识别系统。实验结果表明，本文提出的归一化方法可以提取稳定的红外人脸特征，提高了环境温度变化下红外人脸识别的识别率。
针对实际血管造影图像存在的噪声和光照不均，本文提出一种新的Hessian矩阵增强算法来提取血管图像。算法主要通过无抽样方向滤波器组进行血管方向图分解、同态滤波器滤波、Hessian特征矩阵和血管方向图合成。实验表明，与传统Hessian算法相比，提出的算法能够连续提取血管的精细结构，对噪声不敏感，处理的图像质量更高。
FLICM算法是一种基于FCM框架的有效的分割方法。然而，它对于强噪声图像的分割仍然不够准确。本文使用MRF模型的局部先验概率，对FLICM算法从两方面进行了改进。首先，在计算模糊因子时，使用先验概率对距离函数进行加权。改进的模糊因子考虑了更大范围的邻域约束，从而使算法受噪声的影响程度减弱。其次，在分割阶段，进一步使用局部先验概率对FLICM算法的隶属度进行加权。使用改进后的隶属度进行标记判决，使得每一标记的确定需要考虑邻域标记的影响，使分割结果的区域性更好。利用新算法对模拟影像和真实影像进行了分割实验，并与几个考虑空间信息约束的FCM分割算法进行了对比分析，结果证明该算法具有更强的抗噪性能。
支持向量机(SVM)参数的选择是评价SVM性能的一个很重要的因素。SVM在解决小样本、非线性等问题中起到的效果是很好的。但是，该方法的缺点是在解决大样本数据集时消耗时间长，且易陷入局部最优解。为了降低SVM在这方面的不足,本文提出了遗传算法和粒子群算法相结合(PSOGA)对参数进行优化求解，并将该算法建立的模型应用到实验中。仿真结果说明该方法避免了陷入局部解，提高了收敛速度并缩短了优化时间,是一个很有效的方法。
通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略；变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。
随着Web技术的迅速发展，提供个性化服务的搜索引擎技术受到用户的广泛关注，网页排序是其中的关键技术之一。本文利用PageRank 算法对原有的Lucene网页排序进行了改进，设计并实现了关于手机信息搜索的个性化搜索引擎。实验结果证明，改进后的排序算法能够较好地提高信息检索的准确度，为用户带来了优于Lucene自身排序的搜索体验。
非均衡数据是分类中的常见问题，当一类实例远远多于另一类实例，则代表类非均衡，真实世界的分类问题存在很多类别非均衡的情况并得到众多专家学者的重视，非均衡数据的分类问题已成为数据挖掘和模式识别领域中新的研究热点，是对传统分类算法的重大挑战。本文提出了一种新型重取样算法，采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过取样，产生新的少数类样本，使类之间数据量基本均衡，然后再根据SMO算法的特点，提出使用聚类的数据欠取样方法，删除冗余或噪音数据。通过对数据集的过取样和清理之后，一些有用的样本被保留下来，减少了数据集规模，增强支持向量机训练执行的效率。实验结果表明，该方法在保持整体分类性能的情况下可以有效地提高少数类的分类精度。
本文对Web服务的可信性问题进行了研究与分析。针对互联网上Web服务组合缺乏可信性验证方法的问题，提出一种基于状态保持的完整性测量方法。通过对完整性的测量与验证，使得可信性可以在平台及服务之间进行传递。首先讨论了在可信计算平台上原子服务可信性测量及验证方法，该方法可以将信任从平台扩展至服务，这是一种静态的测量方法。对于动态性较强的服务组合，在静态测量的基础上提出了基于状态保持的完整性测量方法。针对实际应用中服务组合环境不固定的状况，提出一种锁定服务提供者平台的方案，使服务提供者平台的状态得以保持，维持了服务的可信性。
SOA的关键是服务，它为Web Service提供了一个架构，使用该架构组织家庭服务可以实现跨平台的服务访问。然而SOA架构大多数规范如SOAP、UDDI和WSDL等均是基于XML的，所描述的服务缺乏语义信息，因此在检索过程无法有效处理一词多义和多词一义等语法问题。通过引入本体技术，建立家庭服务领域本体，从服务的功能、内容和设备三个方面利用功能概念本体、内容本体和设备本体进行语义标注，并扩展WSDL为SWSDL来描述家庭服务。基于本体的家庭服务发现过程分为三个阶段：查找功能、过滤服务和参数类型匹配，充分利用本体的语义优势实现了智能数字家庭服务发现。
网页广告与当前页面内容不匹配使得广告的投放效果降低。本文使用基于站点的贝叶斯模型扩展和基于维基百科的语义扩展两种方法，精确提取网页的标签信息，用更加精确的标签去匹配网络广告，增强了广告效果。本文实现了一个基于语义扩展的网页标签推荐系统，实验证实效果良好。
随着Web服务技术的发展，越来越多的社区引入了Web服务。为了更好地满足用户的要求，本文提出了一种为社区用户推荐服务的方法CWSR。CWSR首先对服务质量即QoS给出了定量的测算，然后通过解析服务的WSDL文档提取出服务关键字，计算社区与服务关键字的相似性从而获得服务对社区的相关度，最后结合两者与历史评分数据训练得出某特殊社区的推荐模型，根据该模型预测其它服务对于该社区的推荐指数。实验表明，本文提出的方法具有比以往方法更优的推荐质量。
本文研究了面向多种型号宇航微处理器的调试器技术，设计了面向LEON2和LEON3两种型号处理器的多目标调试器软件框架KDMON。KDMON采用层次式和模块化软件设计方法，划分为命令解析层、目标驱动层、连接层三个层次，层次之间采用钩子函数定义了清晰的接口。KDMON在多目标系统上具有统一的使用界面，能够支持多种目标系统和连接设备。
数字微流控芯片常用于安全关键领域，其可靠性成为设计和测试的重要准则。为保证数字微流控芯片的系统可靠性，需要对其进行全面的测试，而为了实现重配置，必须对芯片阵列进行准确的故障诊断。本文提出了一种多故障的诊断方法，首先对芯片阵列进行行列并行测试，识别出存在故障的行和列，再利用改进二进搜索对这些故障行列进行故障定位。改进二进搜索可以利用多个有效的无故障路径进行测试，为了有效地为二进搜索寻找有效的搜索路径，给出了相应的贪婪算法。诊断故障覆盖率用来衡量多故障诊断方法的有效性。实验结果表明，相对传统的二进搜索方法，本方法可以更有效地对多故障进行定位。
为了提高光伏电站的使用效率，根据光伏电站的特点，本文设计了一种基于无线传感器网络和多路数据融合技术的光伏电池组件监控系统。通过传感器节点采集单块电池组件的瞬间电压、电流和温度，并对这三类数据实现初级数据融合；然后将初级数据融合数据包通过由ZigBee协议实现的无线传感器网络传输到中心节点；中线节点对所有初级数据融合数据包实现二级数据融合并通过串口传输至服务器；服务器通过基于残差值的数据包解析算法分析各块电池组件的运行数据，以判断电池组件是否正常工作，为光伏电站的维护和管理提供有效的信息。
网上行政许可审批是二十一世纪的新生事物，是随着互联网的日益发达而催生的，是电子政务最重要、最核心的内容。本文介绍了国家实验动物行政许可审批平台设计与实现方法，实例探讨了如何利用计算机技术为跨学科的管理应用科学服务。
数据广播环境下位置相关skyline查询是同时涉及空间位置属性和非空间多维属性的一类新的skyline查询类型，可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域。与传统环境下的位置相关skyline查询相比，数据广播环境下位置skyline查询面临一些新的问题，如广播信道的线性特性、移动设备资源受限性等。针对这些问题，本文提出了基于数据共享的位置相关查询算法，该方法通过共享邻近移动设备缓存的查询结果来改进查询算法的性能。广泛的实验结果显示，在移动设备密度较大的对等网络中，本文提出的算法具有较明显的优势，能显著地提升查询性能。
根据国家电网公司光伏电站接入电网规范对各电能质量指标的要求，本文提出了一种基于GAHP的并网光伏电站电能质量评估方法。广集多位利益相近的专家意见，得到电能质量中各指标的综合权值；将各指标的有效范围划分成五个等级，统计并网光伏电站的实测数据属于这些等级中的概率，以此作为客观权重。综合GAHP方法的主观权重和实测数据的客观权重，全面地对并网光伏电站电能质量进行了评估，为光伏电站的并网运行提供一定的决策依据。
为了进行有效的语音信号处理，并降低语音信号的冗余度，通常采用端点检测技术来提取语音信号中的有效部分。本文在传统语音端点检测方法的基础上，提出了一种基于基音周期对语音段末尾进行判别的方法，针对汉语发音都是以浊音结尾的特点，同时利用基音周期对浊音段信号比较敏感这一特性，能够有效地避开汉语语音信号尾部拖音段中所包含的无效信息，既提高了端点检测的准确性，又减少了后续语音识别系统样本训练时间。实验结果证明，该方法对于汉语中孤立词末尾的拖音段，可以得到较好的端点检测效果。
针对应用广泛的同尺寸长方体货品的装箱问题，本文运用分层装载方案，根据货品的长宽高采用三种不同的层高，利用动态规划算法分别计算三种层的最大装载量，再通过背包算法对层进行组合，得出装箱的最优方案。该算法复杂度低，装载方案简单。
