研究目的：随着半导体技术的日益成熟，基于半导体技术的固态盘被越来越多地应用到存储系统。然而，由于固态盘与机械式磁盘性能特征不同，现有的面向机械式磁盘的软件不能充分利用固态盘的独有特性，影响固态盘的性能发挥。现有Linux内核中的块层I/O调度器都是面向机械式磁盘的，因此，本文提出一种优化的、充分利用固态盘内部丰富并行性的I/O调度器--PASS。
创新要点：利用SSD底层丰富的内部特征，指导上层软件的设计和实现更好协同性能。特别是，利用其内部丰富的并行性实现了一个简单、高效的固态硬盘I/O调度器作为Linux内核模块，可以替代块层的I/O调度器集成到内核中工作。其性能优于现有的I/O调度器，同时提高了SSD寿命。
方法提亮：将逻辑存储空间分成若干固定大小的区域，并以区域为调度单位轮流调度。每次发送请求时只向区域发送与其内部并行性相匹配的请求数量，避免发送过多请求，引起性能下降。并且，将读、写请求分开，避免相互干扰。
重要结论：针对固态盘内部丰富的并行性，优化设计块层I/O调度器PASS，有针对性地在内核I/O调度层进行优化，充分利用了固态盘内部并行操作单元之间和单元之内的并行性。基于多种工作负载的实验表明，PASS在性能上优于Linux内核中现有的四种I/O调度器。

研究目的：针对无线多跳环境，考虑信道状态信息时效性，进行系统性能分析或动态资源优化算法设计，目前尚无文献述及。在实际环境中，因节点的信道状态信息或要通过多于一跳的传输从而反馈到基站或其它节点，反馈延时的影响往往在多跳网络环境中占主导地位。因此，对于无线多跳网络，有必要设计一个分布式的、考虑信道状态信息时效性的算法，以提高资源分配的准确性。
创新要点：在信道存在相关性的前提下，基于瑞利衰落信道模型，利用瞬时信道状态信息和过时信道状态信息之间的条件概率密度函数，求得该条件下基于SINR模型的平均容量闭式解，研究了信道状态信息过时对联合信道分配、功率分配、拥塞控制的影响，通过考虑过时信道状态信息补偿了部分性能损失。
方法提亮：首次利用条件概率密度分布求得基于SINR模型的平均容量闭式解，并将这一方法运用到动态无线多跳网络资源分配，得到一个考虑过时信道状态信息的分布式资源分配方法。
重要结论：本文首次在动态无线多跳网络中考虑了过时CSI对跨层资源分配带来的影响，首次得到考虑过时CSI下的平均容量闭式解，并提出一种考虑过时CSI影响的联合拥塞控制、信道分配和功率控制的分布式算法。相比于集中式优化算法，分布式算法具有较低的计算复杂度，能够改进网络资源分配的合理性，提高网络总体效用，降低能耗。

研究目的：三维网格模型具有不规则性、无序性和复杂多样的攻击手段等特点，用数字水印技术作为三维模型版权保护的手段，是近年来多媒体数字信息安全领域的一个研究热点。本文在总结已有算法的基础上，结合均方根曲率波动值的概念，提出一种基于模型顶点曲率的三维网格盲水印算法，以提高水印嵌入的视觉掩蔽性和鲁棒性。
创新要点：在保持三维模型数字水印算法较高鲁棒性的前提下，结合均方根曲率波动值的理念，提出一个掩蔽性效果较好的三维模型盲水印算法。本文算法是个实用的算法，不仅能为三维模型的版权保护提供有效的数字认证，而且能较大程度地提高3D模型的保真性。
方法提亮：以三维网格模型的顶点均方根曲率这个局部特征作为嵌入基元，采用局部窗口方法计算波动值并确定顶点调制的程度，同时结合排序、单位化和分块等操作的灵活应用，形成本文提出的盲水印算法。该算法有效地提高了水印嵌入后的视觉掩蔽效果，更好地保持了水印算法的鲁棒性。
重要结论：本文针对保持算法较高鲁棒性同时提高三维模型水印嵌入的视觉掩蔽效果问题，结合均方根曲率和局部窗口的理念，提出一种三维网格模型的盲水印算法。对比实验表明，该算法对三维模型嵌入的水印信息具有较好的掩蔽性，并且能够有效抵抗顶点重排、旋转、平移、均匀缩放、噪声、光顺、量化、简化攻击等常见的三维模型水印攻击。

Despite the success of the imperialist competitive algorithm (ICA) in solving optimization problems, it still suffers from frequently falling into local minima and low convergence speed. In this paper, a fuzzy version of this algorithm is proposed to address these issues. In contrast to the standard version of ICA, in the proposed algorithm, powerful countries are chosen as imperialists in each step; according to a fuzzy membership function, other countries become colonies of all the empires. In absorption policy, based on the fuzzy membership function, colonies move toward the resulting vector of all imperialists. In this algorithm, no empire will be eliminated; instead, during the execution of the algorithm, empires move toward one point. Other steps of the algorithm are similar to the standard ICA. In experiments, the proposed algorithm has been used to solve the real world optimization problems presented for IEEE-CEC 2011 evolutionary algorithm competition. Results of experiments confirm the performance of the algorithm.

研究目的：地磁传感器可以用于车型识别及分类。目前大多数地磁检测系统采用单一传感器节点进行识别。为了降低单一节点识别带来的误差，本文引入一种多节点组成的地磁传感器网络。通过研究各节点之间的信号相关关系及时空关联关系，结合特定交通流情况下的车型分类错误模型，探讨多传感器节点联合检测环境下的高精度车型分类重识别算法。
创新要点：本文介绍一种基于多节点的车型识别感知网络，通过对该网络组成成员的相关关系的分析，给出感知网络内各节点的时空关系模型，结合对实际工程使用中出现的误判断错误集的分类与纠偏，提供一种可靠的车型识别算法。
方法提亮：用于车型重识别的时空关联算法具有如下三个特点：一、有效提高现有算法车型识别的准确率（如表3中大型车辆的识别准确率对比）；二、能够准确辨识车辆停留在传感器节点上造成的错误；三、能避免传统检测方法中分由于两个小型车间距过小而识别为一个大车的错误。
重要结论：本文提出一种利用多传感器检测信号的相关关系对车型进行重识别的方法，能够为现有车型识别提供更加准确的输入参数，进而提高车型识别准确率。理论与实践证实，该方法利用多传感器对同一车辆进行多次识别，减小车型识别中因车距、车速、环境噪声等干扰造成的误差，可以有效解决现有识别算法中无法处理的错误，如车辆停留、两车粘滞等。

研究目的：过量农药残留是目前食品安全中的重要问题之一。现有的标准色谱、质谱方法和酶联免疫等生物传感器无法进行高灵敏的、普及化的、在线和迅速的农药残留检测。本文基于微机电系统技术，提出基于薄膜体声波电声谐振器（film bulk acoustic resonator, FBAR）的高灵敏生物传感器，并将其应用于农药残留检测。对该传感器的灵敏性、特异性、可靠性等应用特性进行研究。
创新要点：将ZnO压电薄膜作为产生GHz频段体声波谐振的功能层，通过设计激励电极，实现了在水中具有高Q值和高灵敏度的剪切波模式质量敏感换能器。在器件表面组装具有特异敏感性的生物抗体，实现对待测物质的生物识别；采用基于竞争性免疫反应的检测方法，达到对典型农药2×10^?10 M的检测极限。
器件特色：基于薄膜电声谐振器的生物传感器，采用标准硅基半导体工艺进行制造，能够容易地实现大规模阵列和集成化。由于压电薄膜的谐振频率高，质量灵敏性比传统石英晶体高2个数量级。器件采用横向激励的剪切波模式谐振，在反应液中的Q值达到470，为生物免疫反应的在线检测提供了高性能的质量敏感平台。器件以生物免疫分子作为特异性吸附的功能层，采用竞争性反应吸附检测方法，解决了质量敏感的选择性问题。
重要结论：本文结合薄膜体声波电声谐振器的高质量敏感性和生物免疫反应的特异性，实现了一种高性能的农药残留生物传感器。该传感器灵敏度与传统检测方法相当，具有毫米量级器件尺寸，操作方法简单，并能够在线检测，有望成为目前复杂光学检测系统和电化学系统的替代技术。

研究目的：反向光刻技术又被称为基于点的光学邻近校正技术。由于它脱离了原始设计版图拓扑结构的束缚，可以对版图上的每一个点进行优化，相比于传统光学邻近校正技术，可以得到更好校正效果。但是，基于点的校正机制也使反向光刻技术比传统校正技术更复杂，需要更长校正时间。针对这一缺陷，本文提出一种基于支持向量机的反向光刻版图重定向算法，以减少反向光刻所需的迭代次数和校正时间。
创新要点：与传统版图重定向方法不同，本文提出的版图重定向方法使用了与反向光刻匹配的基于点的版图预偏移机制，试图通过改变版图上每个点的值，得到与最终优化版图接近的重定向版图。由于掩模上的点只有0和1两种取值，对版图上点的值进行优化等同于对版图上的点进行分类；使用支持向量机实现此功能。
方法提亮：针对反向光刻技术，首次提出一种版图重定向方法，通过对传统反向光刻优化方法得到的优化结果进行学习，得到支持向量机模型。使用这些模型，对需要进行重定向的版图上的每个点，根据他们的环境进行分类。
重要结论：在不增加优化版图复杂度的条件下，我们提出的版图重定向方法可以得到十分接近最终优化版图的重定向版图，同时减少70.8%的反向光刻优化所需要的迭代次数以及69.0%的优化时间。