为了解决物理不可克隆函数（PUF）受外部环境和自身老化因素影响存在响应不稳定的问题，提出基于非正交离散（NOD）变换的PUF可靠性提升算法。首先，设计了一种重排序混淆器，将随机种子向量及PUF响应经重排序混淆器迭代处理后得到非正交混淆矩阵与混淆响应矩阵的内积，据此建立NOD谱，有效缓解了因PUF本身均匀性不足而产生偏向性密钥的问题；随后，通过分区编解码策略，赋予NOD谱一定的波动容错能力，将不稳定响应的影响限制在有限的范围，从而显著提高最终响应的可靠性。所提算法相较于传统基于纠错码的方法，需要的帮助数据更少。基于SRAM-XMC数据集进行实验，所提算法在对2 949 120组64位响应进行101次重复实验过程中平均可靠性达到99.97%，唯一性达到49.92%，均匀性达到50.61%。实验结果表明，所提算法能够在保证PUF响应均匀性与唯一性的同时有效提高可靠性。

针对流体与固体边界的交互模拟问题,提出一种基于弱可压缩光滑粒子流体动力学(SPH)的边界处理算法.首先,引入一种新的体积权重函数,解决固体边界非均匀采样区域流体密度的计算误差问题;然后,提出一种新的边界力计算模型,避免校正流体粒子位置信息,保证固体边界不可穿透;最后,提出一种改进的流体压力计算模型,保证流体的弱可压缩性.实验结果表明,所提算法可以有效地解决基于位置校正的边界处理方法在模拟弱可压缩流体与非均匀采样固体边界交互时存在的稳定性问题,且仅需边界粒子的位置信息,在节约内存的同时避免了位置校正所带来的额外计算开销.

下一代网络(NGN)是一种采用不同无线接入技术的融合网络，在这种融合的网络环境中，不同无线接入技术间的垂直切换成为重要的研究课题。但是现有的垂直切换算法少有考虑用户业务对网络的实际需求偏好以及用户的移动性，大多以网络端的属性值作为切换判决指标。为了解决上述问题，提出了一种基于业务需求的速度自适应垂直切换算法，并通过速度因子以及网络属性因子矩阵来补偿因节点运动而对无线链路质量造成的损耗，自适应调整业务对网络属性因子需求的权重，从而支撑节点做出有效的切换判决,最终实现速度自适应的能更好地服务于应用业务的垂直切换。仿真实验表明，该算法能有效地克服乒乓效应，且与其他切换算法相比有较高的数据包吞吐率。