针对面向混合能源供应的 5G 异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题，该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先，由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性，同时考虑到系统的稳定性、能源的可持续性以及用户的服务质量(QoS)需求，将H-CRANs网络下的资源分配以及能源管理问题建立为一个以最大化服务提供商平均净收益为目标的受限无穷时间马尔科夫决策过程(CMDP)。然后，使用拉格朗日乘子法将所提CMDP问题转换为一个非受限的马尔科夫决策过程(MDP)问题。最后，因为行为空间与状态空间都是连续值集合，因此该文利用深度强化学习解决上述MDP问题。仿真结果表明，该文所提算法可有效保证用户QoS及能量可持续性的同时，提升了服务提供商的平均净收益，降低了能耗。

无损数据压缩系统在通信传输过程中容易出现错误，会导致码表和重构数据出错并引发误码扩散，影响其在文件系统和无线通信中的应用。针对在通用编码领域广泛使用的无损数据压缩算法LZW，该文分析并利用LZW压缩数据的冗余，通过选取部分编码码字并动态调整其对应的被压缩符号串的长度来携带校验码，提出了具有误码纠正能力的无损数据压缩方法CLZW。该方法不用额外添加数据，也不改变数据规格和编码规则，与标准LZW算法兼容。实验结果表明，用该方法压缩的文件仍然能用标准LZW解码器解压，且该方法可以对LZW压缩数据的误码进行有效纠正。

由于车载应用的普及和车辆数量的增加，路边基础设施的物理资源有限，当大量车辆接入车联网时能耗与时延同时增加，通过整合内容分发网络(CDN)和移动边缘计算(MEC)的框架可以降低时延与能耗。在车联网中，车辆移动性对云服务的连续性提出了重大挑战。因此，该文提出了移动性管理(MM)来处理该问题。采用开销选择的动态信道分配(ODCA)算法避免乒乓效应且减少车辆在小区间的切换时间。采用基于路边单元(RSU)调度的合作博弈算法进行虚拟机迁移并开发基于学习的价格控制机制，以有效地处理MEC的计算资源。仿真结果表明，所提算法相比于现有的算法能够提高资源利用率且减少开销。

物联网(IoT)的发展引起流数据在数据量和数据类型两方面不断增长。由于实时处理场景的不断增加和基于经验知识的配置策略存在缺陷，流处理检查点配置策略面临着巨大的挑战，如费事费力，易导致系统异常等。为解决这些挑战，该文提出基于回归算法的检查点性能预测方法。该方法首先分析了影响检查点性能的6种特征，然后将训练集的特征向量输入到随机森林回归算法中进行训练，最后，使用训练好的算法对测试数据集进行预测。实验结果表明，与其它机器学习算法相比，随机森林回归算法在CPU密集型基准测试，内存密集型基准测试和网络密集型基准测试上针对检查点性能的预测具有误差低，准确率高和运行高效的优点。

在虚拟化网络切片场景中，底层物理网络中一个物理节点(PN)或一条物理链路(PL)的异常会造成多个网络切片的性能退化。因网络中每个时刻都会产生新的测量数据，该文设计了两种在线异常检测算法实时监督物理网络的工作状态。首先，该文提出了一种基于在线一类支持向量机(OCSVM)的PN异常检测算法，该算法可根据每个时刻虚拟节点(VNs)的新测量数据进行模型参数的更新而不需要任何标签数据；其次，基于虚拟链路两端点间测量数据的自然相关性，该文提出基于在线典型相关分析(CCA)的PL异常检测算法，该算法只需要少量标签数据就可以准确分析出PL的异常情况。仿真结果验证了该文所提在线异常检测算法的有效性和鲁棒性。

为了满足无线数据流量大幅增长的需求，异构云无线接入网(H-CRAN)的资源优化仍然是亟待解决的重要问题。该文在H-CRAN下行链路场景下，提出一种基于深度强化学习(DRL)的无线资源分配算法。首先，该算法以队列稳定为约束，联合优化拥塞控制、用户关联、子载波分配和功率分配，并建立网络总吞吐量最大化的随机优化模型。其次，考虑到调度问题的复杂性，DRL算法利用神经网络作为非线性近似函数，高效地解决维度灾问题。最后，针对无线网络环境的复杂性和动态多变性，引入迁移学习(TL)算法，利用TL的小样本学习特性，使得DRL算法在少量样本的情况下也能获得最优的资源分配策略。此外，TL通过迁移DRL模型的权重参数，进一步地加快了DRL算法的收敛速度。仿真结果表明，该文所提算法可以有效地增加网络吞吐量，提高网络的稳定性。

针对传统网络切片映射方法资源利用率低且可靠性差的问题，该文提出了可靠性感知的网络切片(NS)重构及映射策略(RNSRE)。首先，建立了面向可靠性和资源的网络切片可靠映射效用函数。其次，综合考虑虚拟网络功能(VNF)的资源需求和位置约束，提出了一种VNF可靠性需求的度量方法。在此基础上，以最大化VNF可靠部署收益的同时最小化链路带宽资源开销为目标，建立了切片可靠映射整数线性规划模型。最后，针对不同的网络切片类型，提出了基于邻域搜索的网络切片映射算法和关键VNF备份的网络切片重构映射算法。仿真结果表明，所提算法在满足VNF可靠性需求的同时，提高了资源利用率，降低了映射的开销。

遮挡是行人检测任务中导致漏检发生的主要原因之一，对检测器性能造成了不利影响。为了增强检测器对于遮挡行人目标的检测能力，该文提出一种基于特征引导注意机制的单级行人检测方法。首先，设计一种特征引导注意模块，在保持特征通道间的关联性的同时保留了特征图的空间信息，引导模型关注遮挡目标可视区域；然后，通过注意模块融合浅层和深层特征，从而提取到行人的高层语义特征；最后，将行人检测作为一种高层语义特征检测问题，通过激活图的形式预测得到行人位置和尺度，并生成最终的预测边界框，避免了基于先验框的预测方式所带来的额外参数设置。所提方法在CityPersons数据集上进行了测试，并在Caltech数据集上进行了跨数据集实验。结果表明该方法对于遮挡目标检测准确度优于其他对比算法。同时该方法实现了较快的检测速度，取得了检测准确度和速度的平衡。

Hilbert曲线是高维降到1维的重要方法，具有较好的空间聚集和空间连续性，在地理信息系统、空间数据库、信息检索等方面有广泛的应用。现有Hilbert编码或解码算法未考虑输入数据对编码或解码效率的影响，因此将不同输入数据同等对待。为此，该文通过设计高效的状态视图并结合快速置位检测算法提出高效的免计前0的Hilbert编码算法(FZF-HE)和免计前0的Hilbert解码算法(FZF-HD)，可快速识别输入数据前部为0而无需迭代计算的部分，从而降低迭代查询次数及算法复杂度，提高编解码效率。实验结果表明，FZF-HE算法和FZF-HD算法在数据均匀分布时效率稍高于现有算法，而在数据偏斜分布时效率远高于现有算法。

现代建筑设计趋于多样化，内部结构和功能越来越复杂，而传统疏散系统逃生指示方向固定、人员疏散时间较长，火灾发生时，不能够及时改变指示方向，易将逃生人员导向危险区域，威胁被困人员生命安全。该文提出了一种Dijkstra-ACO混合路径动态规划算法，在Dijkstra算法获得全局最优路径的基础上再采用蚁群优化(ACO)算法对每个节点进一步优化以获取最优路径，并节省算法运行时间。通过实验仿真验证了混合算法的有效性，能够根据起火点动态规划疏散路径，及时调整疏散指示方向，为火场中人员疏散逃生赢得宝贵时间。

节点位置保护对于海洋无线传感器网络(MWSNs)至关重要，尤其是对于无人值守的环境。然而，由于大多数静态部署，传感器的能量、存储和通信能力的限制，MWSNs容易受到各种位置(和衍生)攻击的影响。该文从攻击和防御两个方面研究节点位置隐私保护问题。首先，针对两种重要节点(包括基站和源节点)提出了一种新的二相定位攻击，它可以在少量的本地无线传输监视中找到基站节点，反向跟踪源节点的位置。与现有方法不同，提出的攻击根据传输方向确定节点位置，从而突破现有的防御。然后，为了抵御这种攻击，该文设计了一种基于Hilbert填充曲线的传感器网络路由节点位置隐私保护方法(HLPS)。攻防理论分析与对抗实验表明，该方法能够保护目标节点的位置隐私，具有较小的通信和计算开销。

基于代换–置换网络结构的轻量级分组密码算法PUFFIN在资源受限的硬件环境中使用较广泛，差分故障攻击是针对硬件密码算法较为有效的攻击手段。该文针对PUFFIN算法，改进多比特故障模型，通过构建输出差分和可能输入值之间的关系，注入5次故障即可确定单个S盒唯一输入值；在最后一轮加密过程中注入10次故障，成功恢复轮密钥的概率为78.64%，进而可恢复初始密钥。

为进一步提高聚合位向量(ABV)算法分类数据包的速度，该文提出一种面向连接的改进ABV(IABV)算法。该算法利用同一连接包分类查找规则相对一致的特点，建立哈希表-规则库两级优化查找结构，首先通过哈希表查找包分类规则，若未命中继续从规则库中查找。利用连接时效性特点设计哈希表冲突处理机制，根据表项最近命中时间判断是否进行覆写更新，避免规则累积导致查找时间增加；其次对ABV算法各维度进行等分处理，为各等分区间建立数组索引，从而快速缩小向量查找范围，加快查找规则库速度；最后，将规则中前缀转化为范围降低辅助查找结构复杂度，以减少内存空间占用量并加快规则查找速度。实验结果表明，将规则中前缀转化为范围后能够有效提升算法性能，相同条件下IABV算法相比ABV算法时间性能有显著提高。

针对云平台上共享数据的完整性验证问题，该文提出一种多方参与高效撤销组成员的共享数据审计方案(SDRM)。首先，通过Shamir秘密共享方法，使多个组成员共同参与撤销非法组成员，保证了组成员间的权限平等。然后，结合代数签名技术，用文件标识符标识数据拥有者的上传数据记录和普通组成员的访问记录，使数据拥有者能够高效更新其所有数据。最后对方案的正确性、安全性和有效性进行理论分析和实验验证，结果表明，该文方案的计算复杂度与被撤销组成员签名的文件块数之间相互独立，达到了高效撤销组成员的目的。并且，随数据拥有者数量增加，该方案更新数据效率较NPP明显提升。

对运动目标进行SAR成像时，参数估计是必不可少的。现有算法主要针对运动目标的径向速度和方位向速度进行估计，而对3维运动目标的法向速度无法估计。该文利用L型基线的机载多通道SAR系统，提出一种方位向速度和法向速度的联合估计算法。该算法在距离-多普勒域提取运动目标信号，并利用多幅SAR图像之间的相位差进行方位向速度和法向速度的联合估计。该算法不依赖图像配准，不需要解多普勒模糊，因此具有较高的估计精度和鲁棒性，有较强的实际意义和应用价值。

针对风云三号卫星微波湿温度计，该文建立了全功率式微波辐射计系统的仿真模型，重点对热辐射噪声源、混频器、低噪放、滤波器与检波器等关键性器件进行了参数化建模。从信号处理的角度对全功率式微波辐射计的工作过程进行了模拟，并对仿真系统的输出功率、灵敏度和线性度进行评估与分析。通过与实际仪器的测试结果对比，验证了所提仿真模型的正确性。