为了更好地提高并行差分进化算法的求解精度和计算效率，实现适用于解决多种优化问题的鲁棒性算法，提出了一种多种群多策略的并行差分进化算法。该算法将种群划分为多个子种群，不同的子种群分别采用不同的差分进化策略。多个子种群各自独立进化，互不干扰，每隔一定代数才进行种群间的通信交流。通过利用多种群实现多种优化策略，并采用并行方式，使得算法可以采用不同的优化策略进行搜索，更加节省计算时间。数值实验结果表明，该算法在求解不同类型的优化问题时都具有良好的计算能力和效率。

针对接收到的多个未知任何先验参数的跳频信号，提出一种先分离各个信号再对其分别进行时频分析来估计跳频参数的方法。首先采用特征矩阵联合近似最优化（JADE）算法分离跳频信号，再利用多窗口重叠的平滑伪wigner-Ville分布（SPWVD）来估计出跳频信号的跳周期（hop duration）、定时偏差（time offset）和跳频频率（跳频图案）等参数。通过将多个时频分析的窗口重叠来克服时频分析中交叉项的影响。仿真结果表明，该估计算法显著提高了估计的准确度和可靠性。

针对传统粒子滤波算法中粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题, 提出了一种基于蚁群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用蚁群算法优化粒子滤波的重采样过程, 使粒子在更新权值后, 利用转移概率向权值较优粒子的位置移动, 以防止权值较小的粒子在多次迭代后退化消失; 同时, 设置转移阈值, 以抑制权值较优粒子间的转移, 从而同时解决了粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题。实验结果表明, 该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性。

针对现有检测方法的不足，提出了一种通过挖掘PE文件结构信息来检测恶意软件的方法，并用最新的PE格式恶意软件进行了实验。结果显示，该方法以99.1%的准确率检测已知和未知的恶意软件，评价的重要指标AUC值是0.998，已非常接近最优值1，高于现有的静态检测方法。同时，与其他方法相比，该检测方法的处理时间和系统开销也是较少的，对采用加壳和混淆技术的恶意软件也保持稳定有效，已达到了实时部署使用要求。此外，现有的基于数据挖掘的检测方法在特征选择时存在过度拟合数据的情况，而该方法在这方面具有较强的鲁棒性。

针对当前心电图(ECG)身份识别中存在的小样本、多特征点检测问题，提出基于小波变换和动态时间规整(DTW)相结合的方法。利用小波变换对ECG 信号进行预处理并提取R 波峰值点，提取并保存肢导联QRS 波及心拍模板，根据QRS 波测试数据与各QRS 波模板间的相关性分析以及阈值条件缩小身份识别范围，采用DTW 算法确定心拍测试数据与各心拍模板之间的最优匹配距离，实现身份识别。实验结果表明，该方法在112个个体ECG 数据中的身份识别准确率为97.3%，个体识别时间为4.4 s，解决了单检测点和大样本条件下的

为了有效改善传感器温度补偿特性，提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型。分析厂算法的收敛性，为学习率的选择提供了理论依据。给出了对掺杂苯的Sno2纳米传感器的灵敏度一温度特性曲线进行拟合的实例。结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度（10-6），因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法。

提出了一种高速公路车道线检测与跟踪算法：初始检测时，首先估计消失点位置；再将图像特征点向消失点投影，通过检测投影直方图波峰来识别车道线；然后利用车道宽度和车道线强度特征滤除与车道线平行的伪车道线；跟踪时，采用卡尔曼滤波缩小搜索区域。试验结果表明：该算法抗干扰能力强，跟踪算法运行速度大约为50 Hz。

分析了模拟硬件描述语言Verilog-A的特点及模型结构，根据仿真速度和仿真精度的折衷考虑，设计实现了模拟开关、带隙基准电压源及运放的Verilog-A行为模型。根据数模转换器（DAC）的特性，基于Verilog-A设计了DAC参数测试模型，也建立8位DAC的行为模型。所有行为模型都在Cadence Spectre仿真器中实现了仿真验证。

针对提高长航时捷联惯导系统导航精度的问题,提出了基于导航坐标系的捷联惯导系统旋转调制方法,并给出了旋转机构的转动方案.应用该方法可以消除调制周期内载体姿态变化对误差补偿的影响.通过推导旋转式捷联惯导系统误差传播方程,说明了旋转调制的误差补偿机理,通过比较基于导航坐标系和基于载体坐标系2种旋转调制方法,证明了基于导航坐标系旋转调制的有效性,并通过仿真进行了验证.仿真结果表明,在调制周期内载体姿态变化时,基于导航坐标系旋转调制的误差补偿能力优于基于载体坐标系的旋转调制.

介绍了Siemens公司逻辑加密IC卡芯片SLE4428的基本组成、操作指令、时序以及与单片机的接口电路，该IC卡接口电路中加入了短路保护设计，可以防止插入非法卡而损坏其它元件。