针对语音信号的非结构化特点，提出了一种基于量子隧穿效应的说话人真伪鉴别方法。以量子隧穿效应为理论依据，首先，在分析语音信号分帧的量子特性基础上，将每一帧语音信号看作一个量子态，实现算法的量子化；然后，利用势垒能分离能量的特性，通过构建势垒组以提取信号的能量谱特征，并以此作为特征参数；最后，通过高斯混合模型（GMM）进行语音信号建模，完成说话人的真伪鉴别。仿真结果表明，相对于传统方法，利用量子隧穿效应理论实现说话人鉴别可以有效降低算法的复杂度，提高识别的识别率和可靠性，为量子信息理论和说话人真伪鉴别方法提供了新的研究途径。

为进一步提高无线传感器网络（WSN）的定位精度，对锚节点分布与网络定位精度之间的关系进行研究，提出一种新的基于“聚集-共线度”（DAC）和“节点度”（ND）的锚节点选择算法——DAC-ND。首先，通过实验分析得出锚节点在共线分布和集中分布时对定位精度影响较大；然后，经过对基于共线度的锚节点选择算法进行分析和比较，发现现有的基于最小角和最小高的两类锚节点共线度算法（DC-A和DC-H）均存在不足；最后，综合这两类算法的优势提出一种新的基于“聚集-共线度”的概念，并结合“节点度”提出DAC-ND锚节点选择算法。通过Matlab仿真实验得出，与锚节点随机选择算法相比，DAC-ND算法可大幅降低平均定位误差（54%~73%）；与基于最小角和最小高的共线度选择算法等相比，采用DAC-ND算法平均定位误差可分别降低15%~23%和12%~23%。实验结果表明，DAC-ND算法相比DC-A和DC-H能够获得更高的定位精度，从而验证了DAC-ND算法的有效性。

针对软件定义网络(SDN)这一集中式网络控制环境中控制平面存在单点失效问题,提出一种基于入侵容忍思想的控制器架构,通过冗余、多样的中央控制器平台来提高网络可用性与可靠性。该架构利用一种控制器消息的比对方法来检测被入侵的控制器。首先,规定了需比对的关键消息类型和字段;其次,运用一致性裁决算法对不同控制器消息进行比对;最后,将消息异常的控制器进行网络隔离并重启恢复。基于Mininet的入侵容忍可靠性测试表明,该入侵容忍控制器架构可检测并过滤异常控制器消息。基于Mininet的控制器响应延迟测试表明,当容忍度设置为1和3时,下层网络请求延时分别增加16%和42%。基于Cbench的控制器响应延迟和吞吐量测试表明,该入侵容忍控制器性能处在各个子控制器(Ryu,Floodlight)性能水平之间,且向性能高的子控制器趋近。在实际应用中,可根据应用场景的安全级别配置子控制器的数量和类型,以满足对响应速度和入侵容忍度的要求。

基于非时隙CSMA/CA随机接入机制的IEEE802.15.4MAC协议组网耗时过长，不能满足自组网实时通信应用需求。针对这一问题，分析了MAC组网流程中各步骤所耗时间，提出一种新的快速组网策略，采用预分配信道，将关联过程从间接传输简化为直接传输，改进CSMA/CA冲突避免机制以减少冲突。仿真实验和现场测试结果均表明，与IEEE 802.15.4协议相比，提出的快速组网策略使得信道冲突降低，组网时间更快，更符合实时通信需求。

Div+CSS流行于Web页面的布局，在这种布局下，网页中很多数据记录以重复结构的形式聚集在一个层级。为了更好地从网页中挖掘数据，提出了一种新的Web数据挖掘算法，把树编辑距离转化为字符串编辑距离的计算，改进字符串编辑距离算法，利用字符串编辑距离评价树的相似度，进而找到网页中的重复模式，提取数据。通过针对不同重复模式特征的网页的实验说明，基于编辑距离的Web数据挖掘算法不仅能提取具有根节点及上面几层相同的网页的数据，对具有底层节点相同的网页也是有效的。

当轮廓线比较复杂，常用的三维表面重建方法就不是很有效，有时还会出错。为此，提出一种新的基于相邻层轮廓线几何形状匹配的三维重建算法：首先提取轮廓线的关键转折点，再根据相邻层的几何形状来匹配关键点，然后连接上下匹配关键点将轮廓线分成几个独立的部分，再分别拼接各个独立部分，从而完成整个重建的轮廓拼接。实验证明，该方法对凹凸多变、复杂的封闭轮廓线有较好的效果。

分析了现有入侵检测系统的不足，讨论了协作的必要性，介绍了一种多主体协同入侵检测框架。本框架采用分布检测和集中处理的结构、通用的警报格式和安全通信协议，由控制中心的调度引擎对协同请求、关联数据收集、警报和新规则的分发进行统一的调度管理。经过测试和应用，能够很好地实现多主体间的信息共享，完成协同检测。