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移動目標防御（Moving Target Defense，MTD）技術是近年來網(wǎng)絡空間中“改變游戲規(guī)則”的革命性技術之一。它與以往的網(wǎng)絡安全技術完全不同，變被動防御為主動防御，其系統(tǒng)和網(wǎng)絡狀態(tài)隨著時間、空間以及物理環(huán)境等多個維度的變化而不斷改變，從而增加入侵者的入侵難度，有效限制己方漏洞暴露的概率。因此，移動目標防御將成為未來網(wǎng)絡安全防護技術的重點發(fā)展方向。綜合研究了MTD主要關鍵技術及其發(fā)展脈絡，通過比較分析，提出了目前關鍵技術的優(yōu)缺點，并結合網(wǎng)絡技術的演化展望了MTD技術的發(fā)展前景。

同態(tài)加密是一種加密形式，它允許特定類型的計算對密文進行加密，解密時對明文執(zhí)行匹配結果的操作可以獲得一個加密的結果，當對位于遠程服務器上的數(shù)據(jù)做計算時，云供應商有必要訪問原始數(shù)據(jù)并解密。為滿足企業(yè)信息的數(shù)據(jù)和算法的私密性需求，數(shù)據(jù)加密方法與防篡改硬件技術被使用。公開加密數(shù)據(jù)的計算上，隱私的建立成為必要條件。此時同態(tài)加密方法被使用且提出一種基于Paillier和RSA密碼體制的代理重加密技術。同態(tài)加密是一種無需解密即可在加密數(shù)據(jù)上進行計算的方法，與在原始數(shù)據(jù)上計算能夠獲得相同的結果，并通過使用代理重加密技術防止被選擇的密文受攻擊。

作為ICS（Industrial Control System）的重要組成部分，SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）受到的惡意攻擊與日俱增。為了充分確保其信息安全，可以選擇多Agent技術來實現(xiàn)基于FNN（Factor Neuron Network）的安全防御方法，并最終建立起一個SCADA系統(tǒng)安全防御模型。該模型繼承了多Agent技術與FNN的優(yōu)點，配置方便，易于維護，可以實時更新以及在線擴展，具備良好的通用性與可塑性，從而克服了現(xiàn)有IDS（Intrusion Detection System）的諸多不足，有效保障SCADA安全可靠地運行。

針對自動扶梯故障問題，以層次分析和差分進化算法極限學習機相結合的方式快速、準確地分析了自動扶梯發(fā)生的故障問題。首先，用層次分析法計算出各故障因數(shù)的權值，選取權值較大的一部分因素作為輸入。然后，建立DEELM安全評測模型并與ELM模型比較，得出自動扶梯安全程度等級并說明自動扶梯的安全性。研究表明：對于很難或無法獲得故障因素準確值的自動扶梯而言，層次分析法是一種有效實用的可靠性分析方法，再結合差分進化算法極限學習機的全局尋優(yōu)能力，對自動扶梯故障問題的檢測更加快速、準確。

焊接軌跡是機器人焊接時所行走的軌跡，焊接軌跡算法是控制機器人焊接軌跡的數(shù)學模型，本文提出一種通過測量機器人基坐標系、工件坐標系與測量系統(tǒng)坐標系的齊次變換矩陣方法，計算出工件坐標系與焊接機器人基坐標系間的間接標定方法，通過控制器系統(tǒng)控制機器人焊接，實驗驗證此方法正確可行并成功應用工程中。

設計了PWM信號轉(zhuǎn)I/O信號的電路，并進行了仿真和實驗。將可再觸發(fā)的單穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器74HC123與上升沿觸發(fā)的Dtype觸發(fā)器74HC74配合使用，通過調(diào)節(jié)可變電阻來調(diào)節(jié)74HC123的時間參數(shù)，從而實現(xiàn)將PWM輸入信號轉(zhuǎn)換為I/O信號。通過純硬件電路實現(xiàn)了PWM信號轉(zhuǎn)I/O信號，仿真結果與電路實驗結果相符。

本文主要從視頻圖像采集系統(tǒng)出發(fā)，針對基于FPGA視頻采集系統(tǒng)中需要實時顯示和高效存儲視頻數(shù)據(jù)的問題，設計了視頻解碼和SDRAM存儲模塊。在整個系統(tǒng)中使用CCD攝像頭將采集到的模擬信號經(jīng)解碼芯片ADV7181B解碼后，轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并使用乒乓存儲方法存儲在SDRAM中，以方便提供給后期其他操作。在分析了視頻解碼及SDRAM的基本原理和主要參數(shù)的基礎上，利用Verilog語言實現(xiàn)了將有效視頻數(shù)據(jù)分離出來并串行輸出，同時也將圖像分辨率調(diào)整為符合VGA顯示的像素大小。另一方面通過乒乓緩存也保證了實時性、高速度的數(shù)據(jù)存儲。最后，經(jīng)過Modelsim仿真驗證，證明了本設計的有效性。

若要實現(xiàn)小車的直立行走，應該構建良好的硬件平臺。本文按照電磁車體系結構，簡單介紹了智能小車的硬件設計模塊，主要包括電源、核心控制、傳感器、執(zhí)行機構和人機接口等部分。各部分相互協(xié)調(diào)，最終使小車能夠在最短的時間內(nèi)沿著規(guī)定的軌跡快速穩(wěn)定地運行。

中低壓配電線路中的接地方式多為中性點非有效接地，配電線路時常發(fā)生短路故障，故障多會發(fā)生在母線及多條出線中。為了識別判斷母線多條出線中的故障線路，本文采用單片機作為檢測工具，對配電線路的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控，通過顯示器的示數(shù)變化情況判斷哪條線路發(fā)生故障。在Proteus ISIS7 Professional軟件中搭建模型，在MPLAB IDE軟件中編寫程序，將程序?qū)懭雴纹瑱C，通過顯示器的示數(shù)變化，發(fā)現(xiàn)故障線路所在，從而實現(xiàn)選線功能。實驗結果證明了該方法的可行性。

基于STM32控制器設計了一款無線重力感應遙控系統(tǒng)，該系統(tǒng)由遙控端與運動小車組成。遙控端利用傾角傳感器ADXL345檢測遙控端的傾角信息，然后傳給STM32控制器進行處理并轉(zhuǎn)換為相應指令，通過NRF24L01模塊發(fā)送給運動小車。運動小車接收到指令之后，通過NUCLEOF411控制電機驅(qū)動模塊L298N驅(qū)動小車產(chǎn)生相應動作。所設計的無線重力感應系統(tǒng)具有簡單、直觀、易操作等特點，具有廣泛的應用前景。

物聯(lián)網(wǎng)技術的高速發(fā)展帶動了傳統(tǒng)汽車管理進入了網(wǎng)絡化時代。無線通信與互聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展，給車聯(lián)網(wǎng)相關技術帶來巨大的商業(yè)利益和研究價值。近年來的汽車安全事故引起了人們的重視。針對常見的安全隱患，開發(fā)了一個以STC12單片機為主控模塊的車聯(lián)網(wǎng)安全隱患提示器。其以TC35i為網(wǎng)絡傳輸模塊，OBDⅡ為車輛狀態(tài)監(jiān)控模塊，采取多個傳感器實時監(jiān)測車輛安全，并且加入RFID模塊來進行智能化交互，該提示器可以對車內(nèi)的安全狀況進行實時遠程監(jiān)控。測試結果證明該設計能夠?qū)﹄[患進行提示。

激光掃描測距儀以飛思卡爾MK60DN512ZVLQ10微控制器為處理及控制的核心單元，通過CMOS圖像傳感器對線狀激光在物體上形成截面反射進行實時捕捉采集圖像，利用DMA快速儲存方式存儲圖像，并對圖像進行分析處理獲得激光的坐標，再結合舵機旋轉(zhuǎn)掃描獲得多列數(shù)據(jù)，最終將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各點的三維坐標，由此獲得掃描物體或場景的三維點云數(shù)據(jù)并實現(xiàn)三維模型重建。該設計方案可靠，成本低廉，同時擁有良好的測量精度。

針對傳統(tǒng)的邊緣檢測算子對噪聲敏感問題，提出了一種基于多尺度多結構元素形態(tài)學邊緣檢測算子。該算子在傳統(tǒng)形態(tài)學邊緣檢測的基礎上，通過改變結構元素的形狀和尺度，在很好抑制噪聲的前提下，實現(xiàn)圖像精細邊緣提取。MATLAB仿真結果表明，該邊緣檢測算子具有更強的去噪能力，定位準確，保留了更多的圖像細節(jié)，優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測算子。

針對視頻內(nèi)容分析中的物體檢測問題，提出一種新的基于YUV顏色空間的陰影消除方法，相比其他基于YUV顏色空間陰影檢測方法，該方法為提高檢測精度，使用自適應的動態(tài)門限。首先，在RGB顏色空間中使用背景差，得到僅包含目標物體及其陰影的圖像。然后在YUV顏色空間中對此圖像的色度進行統(tǒng)計分析，搜索出色度變化緩慢的區(qū)間，再針對每個色度區(qū)間確定對應的亮度區(qū)間，獲得估計門限。最后，利用以上門限檢測并消除陰影。實驗結果表明，該方法對不同光照情況下的物體陰影都有很好的消除效果。

針對目前藥片表面字符缺陷檢測難的情況，提出了一種字符缺陷檢測算法。該算法根據(jù)字符的灰度值特性對Gamma映射函數(shù)進行了改進，結合γ=0.8和γ=1.2兩種曲線特征，較好地分離出了藥片表面字符的特征。同時，根據(jù)字符的幾何特征，可以準確識別出字符存在的缺陷。實驗結果表明，該算法具備較好的檢測效果，檢測準確率為92%。該算法在工業(yè)生產(chǎn)中具有一定的實用價值，可以降低藥片檢測的成本，提高檢測效率。

機器人通過視覺對工件位置信息進行分析處理，完成相應搬運任務已成為機器人應用的主要發(fā)展方向。本文主要針對立體倉儲系統(tǒng)中基于視覺定位的物料搬運應用進行研究。系統(tǒng)中采用智能相機Vision Hawk對目標進行視覺定位，運用攝像機標定技術實現(xiàn)相機—機器人坐標系的標定，通過控制軟件Workvisual來完成機器人的運動控制和軌跡規(guī)劃，進而實現(xiàn)機器人對多種類型工件的識別、定位及搬運。

在100G以太網(wǎng)媒體接入控制器（Media Access Control，MAC）的設計中，需要采用高位寬的并行數(shù)據(jù)來降低對時鐘的要求。在使用并行循環(huán)冗余校驗(Cyclical Redundancy Check，CRC)時會有一個問題，即需要計算CRC的數(shù)據(jù)域長度不一定是數(shù)據(jù)通道位寬的整數(shù)倍，導致最后一組數(shù)據(jù)無法使用數(shù)據(jù)通道的位寬對其進行CRC計算。為了解決這個問題，本文提出了在幀前填充0的處理方法。仿真和測試結果都驗證了該方法的可行性。該處理方法也能應用到其他的通信系統(tǒng)中。

針對網(wǎng)絡安全威脅問題，將人工智能理論和相關技術與網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估相融合，提出一種以細化變量進行分組的貝葉斯網(wǎng)絡作為基礎研究的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法。該算法可以有效減少變量數(shù)量，縮短產(chǎn)生貝葉斯網(wǎng)絡的程序運行時間，并通過相關實驗驗證了有效地減少變量數(shù)量對最終的結果并沒有產(chǎn)生過多影響。用本算法對大量網(wǎng)絡實際運行數(shù)據(jù)進行測試，結果表明該方法能夠很好地區(qū)分不同的網(wǎng)絡安全威脅，從而能夠有效評估網(wǎng)絡安全態(tài)勢。

在網(wǎng)絡系統(tǒng)中，優(yōu)化端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)路徑能夠使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡接口和應用程序之間快速移動。因此，研究基于端系統(tǒng)應用的分組I/O加速技術，對分組I/O的發(fā)送和接收路徑分別優(yōu)化，有助于提高數(shù)據(jù)移動效率，減少CPU停滯，實現(xiàn)內(nèi)存并行處理。本文提出分組I/O接收端流親和技術, 分組I/O發(fā)送端鏈式發(fā)送技術。基于通用多核處理器和FPGA搭建端系統(tǒng)實驗環(huán)境，并對分組I/O加速后的端系統(tǒng)進行性能測試，實驗結果表明，采用分組I/O加速技術的端系統(tǒng)，能夠使報文收發(fā)性能提升2.14倍。

統(tǒng)智能家居系統(tǒng)多以ZigBee無線技術組網(wǎng)，家庭網(wǎng)關做為控制中心接入家庭網(wǎng)絡，以網(wǎng)頁來控制網(wǎng)關，通過網(wǎng)關轉(zhuǎn)發(fā)命令給設備進行控制，所有家電設備無法獨立工作。針對此不足，提出一種連接簡單、易擴展、適用于家庭應用的家居系統(tǒng)。該系統(tǒng)以手機為控制終端，以WiFi為通信手段，去除家庭網(wǎng)關，直接對家中設備進行遠程控制。實驗測試表明，該系統(tǒng)使用靈活方便，穩(wěn)定性強，易于擴展升級，用戶體驗較好。

針對傳統(tǒng)人工肉眼檢測膠囊缺陷低效率及高誤檢率問題，設計了一套完整的基于機器視覺的膠囊缺陷檢測系統(tǒng)，構建了從上料到傳送裝置，經(jīng)過機器視覺光學系統(tǒng)圖像采集與工控機圖像處理，最后由剔除裝置篩選出次品的硬件平臺。運用EmguCV開源計算機視覺庫和C#開發(fā)人機交互軟件系統(tǒng)，包括用戶管理、方案配置、相機調(diào)參、圖像算法等功能。通過測試表明，整個膠囊檢測系統(tǒng)可在9~12萬粒/h的高速運轉(zhuǎn)下穩(wěn)定運行，誤檢率小于5%。具有良好的企業(yè)應用前景。

介紹了短時傅里葉變換、Cohen類時頻分布、小波變換、Hilbert-Huang變換四種典型的時頻分析方法，分析對比結果顯示了用Hilbert-Huang變換對聲音信號進行時頻分析的優(yōu)越性，結合LabVIEW在數(shù)據(jù)采集和儀器控制領域的強大功能，提出以聲卡作為采集硬件、LabVIEW作為軟件編程、Hilbert-Huang變換作為時頻分析方法的一種聲音信號采集分析系統(tǒng)。實驗結果表明，這種采集分析系統(tǒng)非常適合頻率在音頻范圍之內(nèi)（20 Hz~20 kHz）的聲音信號的時頻譜分析。

針對嵌入式產(chǎn)品分布廣、位置分散、維護升級困難的問題，提出了一種基于TFTP協(xié)議的STM32軟件升級系統(tǒng)的設計方案。該系統(tǒng)主要由STM32F407微控制器、LAN8720A網(wǎng)卡芯片和外擴存儲器W25Q128、IS62WV51216組成，采用IAP技術和以太網(wǎng)TFTP協(xié)議來更新無操作系統(tǒng)環(huán)境下STM32微控制器的軟件。經(jīng)測試，該系統(tǒng)能夠保證升級文件數(shù)據(jù)的正確傳輸和可靠存儲，大大降低了嵌入式系統(tǒng)軟件升級的難度，減少了人工維護的成本。

為解決負荷預測、風力發(fā)電和光伏發(fā)電預測出力值與其實時數(shù)據(jù)間的誤差所導致的微電網(wǎng)不能安全穩(wěn)定運行的問題，提出了一種雙層優(yōu)化算法。本算法包含基于集中優(yōu)化方式進行的預測調(diào)度和基于分布式優(yōu)化算法的實時優(yōu)化。兩層均采用粒子群智能優(yōu)化算法對模型進行求解。該算法基于圖論思想，按照拓撲圖遍歷順序進行遍歷式的分布式優(yōu)化，將計算任務分配至微電網(wǎng)中每個參與調(diào)度的節(jié)點。

介紹了一種基于MSP430單片機的低功耗、火力智能化的燃氣灶節(jié)能模塊。系統(tǒng)以防空燒和防干燒技術為基礎，通過模塊化設計以及獨特的支路設計，不僅實現(xiàn)了智能火力調(diào)節(jié)、自學習等功能，而且可直接將傳統(tǒng)燃氣灶升級為節(jié)能灶。同時也解決了現(xiàn)有節(jié)能灶因故障率高、維修不便而難以推廣的難題。系統(tǒng)符合創(chuàng)新性、實用性的要求，具有廣泛的應用前景。

提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡工業(yè)經(jīng)濟運行指標的預測方法，用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡各連接層的權值和閾值，用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來預測工業(yè)經(jīng)濟運行指標以求得最優(yōu)解。以工業(yè)經(jīng)濟運行指標工業(yè)總產(chǎn)值為例，將該遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型應用到工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)用電量的預測中，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型進行了對比。由結果可知，該模型對工業(yè)經(jīng)濟運行指標趨勢的判斷和預測更加準確，可為宏觀決策提供可靠的依據(jù)，促進工業(yè)經(jīng)濟能夠健康可持續(xù)發(fā)展。

在分析了傳統(tǒng)溫濕度采集設備的基礎上，提出了一種以MSP430單片機為控制器，利用溫濕度傳感器DHT11實現(xiàn)對溫室環(huán)境數(shù)據(jù)進行采集的系統(tǒng)。通過鍵盤和LCD1602液晶顯示屏實現(xiàn)人機交互，利用nRF905無線收發(fā)模塊將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機，上位機通過VB和ACCESS實現(xiàn)對溫濕度的實時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)的保存。實驗結果表明，該系統(tǒng)結構簡單、成本較低，克服了傳統(tǒng)采集設備布線復雜、維護困難等缺陷，而且可以實現(xiàn)遠程監(jiān)控。