准确估计无人机旋翼转动频率对于无人机的检测与识别具有重要意义。该文针对调频连续波雷达的无人机目标回波模型，提出一种自相关-倒谱联合分析的无人机旋翼转动频率估计方法，推导了无人机旋翼转动频率与雷达回波倒谱输出中周期性时延的映射关系，通过加权均衡能够更有效地估计多旋翼无人机旋翼转动频率，弥补了传统方法的不足。通过仿真和实际场景实验验证了方法的有效性。

在逆合成孔径雷达(ISAR)成像中，由距离多普勒或时频分析方法得到的ISAR图像方位向仅是目标的多普勒频率分布，不能反映目标的真实形状，需对ISAR图像进行方位定标。该文提出一种快速的ISAR方位定标方法来估计目标的旋转角速度(RAV)。首先，该方法利用高效的伪逆极坐标快速傅里叶变换把两幅不同时刻ISAR图像的旋转运动转化为沿极角的平移运动。然后，在极坐标域定义了一种新的积分相关代价函数来粗估目标的RAV。最后，通过采用二分法估计得到最优的RAV，进而实现ISAR方位定标。相比于现有方位定标算法，所提方法避免了插值操作带来的精度损失和高计算复杂度问题。计算机仿真和实测数据实验结果证明了所提方法的有效性。

该文根据干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想，提出一种基于L型3天线模型的空间旋转目标3维成像与3维微动特征提取方法。将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合，在时频面上通过Viterbi算法分离散射点并进行干涉处理获取目标在各时刻沿基线方向的2维投影坐标；根据目标微动特性，采用非迭代椭圆拟合方法重构出散射点的高度维信息，实现目标的真实3维成像，并在成像过程中提取目标的3维微动特征参数。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。

非相干散射谱对电离层各物理参数的研究具有至关重要的作用。现有非相干散射谱模型推导和计算较为复杂，且无法给出相应的自相关函数模型。该文重新推导了电离层非相干谱的简化模型，并提出相应的自相关函数模型。在此基础上，针对非相干散射信号处理中零时延处距离模糊大、分辨率较低，导致自相关函数在不同时延处均衡性较差，影响电离层散射谱估计性能的问题，提出使用自相关函数模型估计零时延自相关值的数据拟合方法。考虑到计算复杂度，提出利用多项式函数逼近自相关函数模型的快速实现方法。最后，通过对实测回波数据处理结果的对比分析，证明了该方法的可行性，对提高电离层探测精度具有重要意义。

多频带融合成像可有效提高ISAR成像的距离分辨率。传统的ESPRIT谱估计融合算法只利用了复数观测数据本身，而没有利用其共轭数据。该文提出对合成复观测数据及其共轭的酉ESPRIT法进行调整以实现基于酉ESPRIT法的多频带融合ISAR成像。酉ESPRIT法充分利用复数观测数据信息，更有利于多频带融合的频谱估计和ISAR成像。针对多频带融合中目标散射点越分辨单元徙动校正的问题，调整了传统校正处理的步骤，分别在多频带融合前进行越距离单元徙动校正和融合后进行越多普勒单元徙动校正，避免了回波中的快时间频率-慢时间耦合项以及时域相位补偿对频域融合处理的影响，从而得到效果更好的多频带融合ISAR图像。仿真和实测数据结果表明所提方法不但能得到高质量的融合ISAR图像，也具有更优的抗噪性能和更高的运算效率。

针对传统方法无法估计电磁波在植被中的穿透深度导致植被数字表面模型(DSM)反演误差较大的问题，该文提出一种高精度DSM估计方法。该方法首先通过极化干涉相干最优中最大化相位差法分离得到电磁波在植被中高、低散射相位中心的干涉相位。然后提出一种归一化高、低散射相位中心高度随消光系数变化的模型，基于该模型搜索得到电磁波在植被中的最浅穿透深度。最后利用干涉处理方法得到高散射相位中心的高程，将最浅穿透深度补偿到该高程中，从而提升植被区DSM估计精度。利用PolSARpro软件在不同植被种类和不同植被高度下进行仿真试验以及机载全极化数据进行实测数据试验，试验结果表明该方法能有效提高植被区DSM反演精度。

缝隙等表面缺陷类目标对飞行器的隐身性能具有重要影响。根据缝隙等表面缺陷类目标的散射机理，该文提出一种载体背景对消方法，用于评估表面缺陷类目标散射。该方法将载体作为目标背景的一部分，通过矢量场相减的方式对消掉载体的自身散射影响，特别是载体强散射角域的散射影响，从而获得了全角域范围内表面缺陷类目标的散射特性数据，解决了使用常规方法目标受载体影响无法获得完整散射特性的问题。通过数值计算和实验测量的结果对比表明：该方法可以对缺陷类目标的电磁散射特性进行有效评估。对消后载体散射得到了极大程度的降低，有效提高了缺陷类目标的计算或测量精度；同时由于排除载体自身散射的影响，避免了对载体尺寸、超低散射特性的要求，有效降低了载体的加工设计成本。

长码因其码率高、周期长的特点，是现有导航系统广泛采用的军用信号体制。该文针对长码间接捕获方法的不足，以及扩展复制重叠捕获算法和均值捕获算法的局限性，提出一种以优化复杂度和搜索速度为目标的，基于扩展复制重叠捕获(XFAST)和均值算法相融合的时频捕获改进方法，给出了该算法的基本原理和捕获结果。对该算法的信噪比条件和复杂度进行了分析仿真，进一步论证了该算法应用于长码直接捕获的可行性和优良性。

该文设计并实现了一种小型低功耗的北斗反射信号海风海浪反演系统，针对反演精度受卫星高度角影响较大的问题，提出高度角正弦值幂指数修正方法，且为降低风速突变对风速反演的影响，对风速反演模型进行了延时修正，有效提高了有效波高和风速的反演精度。为了进一步提高反演精度，提出多星联合观测和单边滤波的方法。北斗反射信号海风海浪探测试验结果表明：设计和实现的反演系统具备长期稳定运行和观测的性能；提出的反演模型和精度提升方法可以有效提高反演精度，有效波高和风速反演精度分别可达0.14 m和1.28 m/s，相比于Soulat等人提出的反演模型，分别提高了0.13 m和0.78 m/s。

针对Keystone变换在宽带阵列预处理方面的优势和常规Keystone变换存在的阵元数据缺失问题，该文将自回归模型与常规Keystone变换相结合，提出一种基于提升Keystone变换的声呐宽带自适应波束形成算法。该算法首先将常规Keystone变换应用于宽带阵列信号的相位对齐，接着采用自回归模型对变换后各频段缺失的阵元数据进行预测补偿，最后通过稳健自适应波束形成处理获得目标方位输出结果。仿真实验结果表明，基于提升Keystone变换的宽带自适应波束形成算法性能优于常规Keystone自适应算法、指向最小方差自适应算法和聚焦自适应算法。

磁异常检测(MAD)是一种应用广泛的被动式目标检测方法，其应用包括水面舰船目标监测、水下移动目标及陆地目标的检测与识别等领域。基于地磁背景下弱磁异常信号的可靠性检测方法研究具有重要的意义，该文在研究地磁背景与磁异常信号分形特征差异的基础上，提出一种基于目标磁异常信号分形特征的单传感器检测方法，并进行实际外场试验验证。试验结果表明：该方法能准确分辨出地磁背景干扰与磁异常信号，并可以在地磁背景噪声中实现弱磁异常信号的检测。

为了对抗恶意代码的沙箱规避行为，提高恶意代码的分析效率，该文提出基于代码进化的恶意代码沙箱规避检测技术。提取恶意代码的静态语义信息和动态运行时信息，利用沙箱规避行为在代码进化过程中所产生的动静态语义上的差异，设计了基于相似度差异的判定算法。在7个实际恶意家族中共检测出240个具有沙箱规避行为的恶意样本，相比于JOE分析系统，准确率提高了12.5%，同时将误报率降低到1%，其验证了该文方法的正确性和有效性。

侧信道攻击已经对高级加密标准(AES)的硬件安全造成严重威胁，如何抵御侧信道攻击成为目前亟待解决的问题。字节替换操作作为AES算法中唯一的非线性操作，提高其安全性对整个加密算法有重要意义。该文提出一种基于随机加法链的AES抗侧信道攻击对策，该对策用随机加法链代替之前固定的加法链来实现有限域GF(2⁸)上的乘法求逆操作，在此基础上研究随机加法链对算法安全性和有效性方面的影响。实验表明，所提随机加法链算法比之前固定的加法链算法在抵御侧信道攻击上更加安全、有效。

针对当前支持去重的属性加密方案既不支持云存储数据审计，又不支持过期用户撤销，且去重搜索和用户解密效率较低的问题，该文提出一种支持高效去重和审计的属性加密方案。该方案引入了第3方审计者对云存储数据的完整性进行检验，利用代理辅助用户撤销机制对过期用户进行撤销，又提出高效去重搜索树技术来提高去重搜索效率，并通过代理解密机制辅助用户解密。安全性分析表明该方案通过采用混合云架构，在公有云达到IND-CPA安全性，在私有云达到PRV-CDA安全性。性能分析表明该方案的去重搜索效率更高，用户的解密计算量较小。

传统多用户差分混沌键控主要缺点是误码率差，该文提出一种多用户降噪差分混沌键控(MU-NRDCSK)通信方案。在发射端，发送M/P长度混沌序列，复制P次后作为参考信号，所有用户共用同一参考信号，信息信号延迟不同的时间来区分用户。在接收端，将接收到的信号通过滑动平均滤波器平均，再与其不同时间延迟后的信号进行相关。该方案通过降低噪声项的方差来提高系统误码性能。文中推导了该方案在加性高斯白噪声(AWGN)信道和Rayleigh信道下的理论误码率公式并进行了蒙特卡洛仿真。理论分析和仿真结果表明，理论公式与仿真结果能较好地吻合，MU-NRDCSK方案能较好地提高系统误码性能，在混沌通信领域具有很好的发展前景与研究价值。

工作负载分配不均是制约众核密码平台资源利用率提高的重要因素，动态负载分配可提高平台资源利用率，但具有一定开销；所以更高的负载均衡频率并不一定带来更高的负载均衡增益。因此，该文建立了关于负载均衡增益率与负载均衡频率的数学模型。基于模型，提出一种面向众核密码平台的无冲突负载均衡策略和一种基于硬件作业队列的“可扩展-可移植”负载均衡引擎——“簇间微网络-簇内环阵列”。实验证明：在性能、延时功耗积、资源利用率和负载均衡度方面，该文设计的负载均衡引擎与基于“作业窃取”的软件技术相比平均优化约4.06倍、7.17倍、23.01%和2.15倍；与基于“作业窃取”的硬件技术相比约优化1.75倍、2.45倍、10.2%、和1.41倍；与理想硬件技术相比，密码算法吞吐率平均只降低了约5.67%(最低3%)。实验结果表明该文技术具有良好的可扩展性和可移植性。

虚拟化技术可有效缓解当前无线传感网络(WSN)中资源利用率较低、服务不灵活的问题。针对虚拟化WSN中的资源竞争问题，该文提出一种基于Stackelberg博弈的多任务资源分配策略。依据所承载业务的不同服务质量(QoS)需求，量化多个虚拟传感网络请求(VSNRs)的重要程度，进而，利用分布式迭代方法，获取WSN的最优价格策略和VSNRs的最优资源需求量，最后，根据纳什均衡所确定的最优价格、最优资源分配量，对多个VSNRs分配资源。仿真结果表明，所提策略不仅能满足用户的多样化需求，而且提升了节点和链路资源利用率。

针对软件定义网络(SDN)/网络功能虚拟化(NFV)环境下服务链映射难以兼顾效率与物理资源利用率的问题，该文提出一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法。首先，以最大化网络资源效用为目标，建立服务链映射模型MUSCM；然后，分虚拟网络功能(VNF)部署和组链两个部分解决服务链映射问题，VNF部署部分，设计基于多对一匹配博弈理论的算法协同服务链和服务节点双方互相进行选择，有效提升了服务链的映射效率和物理资源的利用率，在此基础上，设计基于分段路由策略的算法实现各VNF实例间的流量牵引以完成VNF组链，有效降低了链路传输时延。实验结果表明，与经典算法相比，该算法在保证映射请求接受率的同时，有效降低了服务链的平均传输延时，提升了系统的物理资源利用率。

边缘云增强光无线融合网络中，存在传统节能机制与卸载业务不匹配的问题。该文提出一种带有负载转移的光网络单元卸载协同休眠机制。通过分析当前光网络单元负载，结合无线域多跳传输时延和目标光网络单元的报告帧发送时刻，进而确定休眠和目的光网络单元完成负载转移。然后光网络单元协同考虑边缘服务器的回传数据到达时刻和无线域控制帧的发送时刻，选取最合适的休眠时长以减少控制开销。仿真结果表明，所提机制在有效降低网络能耗的同时能保证卸载业务的时延性能。

针对同时同频全双工双向中继网络，该文提出一种对中继剩余自干扰信号具有鲁棒性的双向中继传输方案。该文首先对中继剩余自干扰信号进行分析，将无限迭代的剩余自干扰信号建模成等效多径信号，并利用OFDM的循环前缀对抗等效多径现象，以降低中继剩余自干扰信号对系统传输性能的影响。在等效多径方案的基础上，以系统信干噪比最大化为目标，推导出全双工双向中继传输的最佳放大因子求解方法。最后，通过仿真验证所提出的双向中继传输方案的有效性。

该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题，提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解，以消除来自已知用户信号的干扰，从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路，并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明，与现有的混合预编码算法相比，所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。

针对5G云化接入网场景下物理网络拓扑变化引起的高时延问题，读文提出一种基于部分观察马尔可夫决策过程(POMDP)部分感知拓扑的接入网服务功能链(SFC)部署方案。该方案考虑在5G接入网C-RAN架构下，通过心跳包观测机制感知底层物理网络拓扑变化，由于存在观测误差无法获得全部真实的拓扑情况，因此采用基于POMDP的部分感知和随机学习而自适应动态调整接入网切片的SFC的部署，优化SFC在接入网侧的时延。为了解决维度灾问题，采用基于点的混合启发式值迭代算法求解。仿真结果表明，该模型可以优化部署接入网侧的SFC，并提高接入网吞吐量和资源利用率。

针对虚拟环境下底层网络中光纤的概率性故障，传统的100%保护至少需要配置一条保护路径，造成资源冗余度高和虚拟网络请求接受率低的问题，该文提出一种基于安全性感知的差异化虚拟光网络的映射(SA-DVNM)策略，在链路发生故障时为差异化虚拟网络请求提供安全保证。在SA-DVNM策略中，设计了一个综合考虑物理节点对之间跳数和相邻带宽大小的节点权重式避免链路映射过长，并提出路径频谱资源使用均衡的链路映射机制，最小化瓶颈链路的数量。当单路径传输失败时，SA-DVNM策略设计允许路径分割的资源分配机制，为保障时延敏感业务的安全性，SA-DVNM策略在路由选择中设计了基于时延差优化的多路径路由频谱分配方法。仿真结果表明该文所提策略在概率故障环境中能够降低带宽阻塞率，提高频谱资源利用率和虚拟光网络接受率。

星历误差是导致同步三星时差定位系统定位误差的主要因素，该文针对传统差分校正算法在远离参考站区域对星历误差校正精度差的问题，提出一种基于虚拟参考站(VRS)的广域差分校正算法。首先证明两参考信号时差的差分残差近似为两参考站连线方向的线性函数；然后利用已有参考站的位置信息和参考信号的时差观测值，在目标辐射源位置处通过线性拟合构造一个VRS；最后将目标辐射源与VRS的时差观测值进行差分，从而实现对星历误差的高精度校正。仿真结果表明，相比传统差分校正算法，该方法可大范围消除星历误差对同步三星时差定位系统定位精度的影响，且定位精度可逼近CRLB。

无源被动定位是入侵者检测、环境监测以及智能交通等应用的关键问题之一。现有的无源被动定位方法可通过信道状态信息获取多个维度上的测量信息，但是现有方案未能充分挖掘多个信道上的频率分集以提高定位性能。该文提出一种基于多维测量信息的压缩感知多目标无源被动定位算法，在压缩感知框架下利用多维测量信息的频率分集提高定位精度和鲁棒性。根据鞍面模型建立无源字典，将多目标无源被动定位问题建模成多测量向量联合稀疏恢复问题，并利用多维稀疏贝叶斯学习算法估计目标位置向量。仿真结果表明，该算法能有效利用多维测量信息提高定位性能。

针对现有的适用于2维阵列的无格稀疏波达方向(DOA)估计方法性能不足的问题，该文提出一种新的方法。对2维阵列，从原子L0范数出发，证明其值等于一个以矩阵秩为目标函数的半定规划(SDP)问题的最优解。对该矩阵使用第1类有限阶贝塞尔函数近似表达，构造新的秩优化SDP问题。根据低秩矩阵恢复理论，对该SDP问题的目标函数使用log-det函数方法平滑替代，然后使用优化最小(MM)算法求解，最后通过(半)正定Toeplitz矩阵的范德蒙分解方法实现无格DOA估计。在MM算法求解模型时，使用样本协方差矩阵构造初始优化问题，减少算法迭代。仿真实验结果表明，相较于基于网格的MUSIC和其他无格DOA估计方法，该文方法具有更好的均方根误差(RMSE)性能与对相邻源的分辨能力；在快拍数充足且信噪比(SNR)较高时，适当的第1类贝塞尔函数阶数选择可以实现与较大阶数接近的RMSE性能，同时能减少运行时间。

针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识，只能通过对信号被动监测，即接收与处理信号来估计信号源位置的要求，该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法，并利用卡尔曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比，根据距离之比构造定位方程矩阵，进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明：所提算法比经典RSSI定位算法性能更优，降低了环境因素对定位精度的影响，并且能更好地满足参数较少的定位服务需求，可以有效地应用于频谱监测系统中。同时，卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度，达到预期的定位效果。

该文主要研究一种面向到达时间差(TDOA)被动定位的定位节点选择方法。首先，通过经典的闭式解析算法将TDOA非线性方程转化为伪线性方程，并使用位置误差的协方差矩阵来度量定位精度。其次，在可用节点数量给定的条件下，在数学上将定位节点选择问题转化为最小化位置误差协方差矩阵的迹这一非凸优化问题。然后，将非凸优化问题凸松弛并化为半正定规划问题，从而快速有效地求解出最优的定位节点组合。仿真结果表明，所提节点优选方法的性能非常接近穷尽搜索方法，而且克服了穷尽搜索方法运算复杂度高、时效性差的不足，从而验证了所提方法的有效性。

针对传统涡轮式肺活量计存在检测精度不高、可靠性差的问题，该文提出一种新颖的四线涡轮式检测方法，研制了一款高精度、高可靠性的慢阻肺监护系统。在硬件上，根据四线涡轮式检测方法设计了四线式呼气采集电路，提高了光路接收分辨率，并通过合理的元器件布置，减少了发光-光敏二极管相互间串扰，提高了系统的可靠性；在软件上，采用线性回归算法对其脉冲计数与分析得到用力肺活量、峰值流速等早期筛查与诊断指标。该系统利用标准Fluke气流分析仪的进行了数据标定，与传统医用涡轮式肺功能仪测试对比：用力肺活量平均相对误差由1.98%降低至1.47%；峰值流速平均相对误差由2.04%降低至1.02%。实验表明，四线涡轮式慢阻肺监护系统的呼气指标比传统慢阻肺系统检测精度更高，可靠性更好，适用于慢阻肺疾病的早期筛查与精准诊断，结合血氧饱和度、呼气末二氧化碳等指标，能实现对慢阻肺患者的医疗监护，特别对于中度和重度慢阻肺患者能起到预警和控制病情的作用。

为了提高行人重识别距离度量MLAPG算法的鲁棒性，该文提出基于等距度量学习策略的行人重识别Equid-MLAPG算法。 MLAPG算法中正负样本对在映射空间的分布不均衡导致间距超参数受负样本对距离影响更大，因此该文设计的Equid-MLAPG算法要求正样本对映射成为变换空间中的一个点，即正样本对在变换空间中距离为零，使算法收敛时正负样本对距离分布不存在交叉部分。实验表明Equid-MLAPG算法能在常用的行人重识别数据集上取得良好的实验效果，具有更好的识别率和广泛的适用性。

针对现有调制宽带转换器亚奈奎斯特采样重构算法性能不高问题，该文提出一种基于采样值核空间的支撑重构算法和随机压缩降秩方法，将两者结合得到一种高性能采样重构算法。首先利用随机压缩变换在不改变未知矩阵稀疏特性的前提下将采样方程转化为多个新的多测量向量问题，然后利用采样值矩阵核空间与采样矩阵支撑正交的关系获取联合稀疏支撑集，最后通过伪逆完成重构。从理论和实验两个方面对所提方法进行了分析和验证。数值实验表明，与传统重构算法相比，所提算法提高了重构成功率、降低了高概率重构所需的通道数，而且重构性能总体上随压缩次数增加而提高。

针对已有的基于双马尔科夫链(PMC)模型的势概率假设密度(PMC-CPHD)滤波算法无法实现的问题，将PMC-CPHD算法改进为多项式形式以便于算法的实现，并给出了改进算法的高斯混合(GM)实现。实验结果表明给出的GM实现能够有效实现多目标跟踪，并且比基于PMC模型的概率假设密度(PMC-PHD)算法的GM实现提高了目标个数估计的稳定性。

蜜罐技术是网络防御中的陷阱技术，它通过吸引诱骗攻击者并记录其攻击行为，从而研究学习敌手的攻击目的和攻击手段，保护真实服务资源。然而，传统蜜罐技术存在着静态配置、固定部署等先天不足，极易被攻击者识别绕过而失去诱骗价值。因此，如何提高蜜罐的动态性与诱骗性成为蜜罐领域的关键问题。该文对近年来国内外蜜罐领域研究成果进行了梳理，首先总结了蜜罐发展历史，随后以蜜罐关键技术为核心，对执行过程、部署方式、反识别思想、博弈理论基础进行了分析；最后，对近年来不同蜜罐防御成果分类叙述，并对蜜罐技术发展趋势进行了分析陈述，针对潜在安全威胁，展望新兴领域防御应用。