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生態學的理論與方法為國產基礎軟硬件技術和產業的發展研究提供了新視角、新思路和新方法。對基礎軟硬件生態及相關的幾個概念的內涵、語義關系及應用等進行了深入研究。在此基礎上，對當前我國信息技術基礎軟硬件生態的現狀進行了總結和評估，指出了存在的若干問題。同時，針對如何建設好面向信息產業發展的基礎軟硬件生態提出了若干建設性的意見建議。

設計并實現了一種基于FPGA的四通道數據采集系統。系統由65 MS/s的模數轉換器AD9219實現對信號的高速采樣。為滿足采集數據實時存儲的要求，設計了高速、大容量的DDR2硬件電路和接口邏輯。采集數據可通過USB接口上傳至上位機，上位機負責數據的保存、處理和顯示，同時控制數模轉換器以直接數字合成的方式輸出波形。測試結果表明，系統運行穩定可靠，可靈活控制。該系統為高性能數據采集提供了一套包括軟硬件的整體解決方案，可以滿足低溫等離子診斷的要求。

針對在關鍵領域實現國產化的需求，解決航天發射指揮過程中各系統數據互相獨立、智能化程度低、決策難等問題，在采用基于國產化的基礎軟硬件平臺環境下，設計并實現了多系統集成的一體化測發指揮決策軟件，提出了基于插件的一體化軟件體系架構，并對數據訂閱分發機制、顯示頁面快速定制、軟件性能優化等關鍵問題進行了研究，對在國產化平臺下應用軟件開發有一定借鑒價值。

網格參數化是計算機圖形學、數字幾何處理領域的研究熱點，在動畫、醫療、工業設計等領域中都發揮著重要作用。現有參數化方法主要思路是構造一個高度非線性的全局優化問題，因此計算效率低，難以并行。提出了一種可并行、可擴展的參數化算法。該算法通過引入輔助變量。然后使用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)，迭代優化每個面和每條邊上的子問題得到參數化映射。為了驗證算法模型的高效性，使用GPU加速，相比于現存單線程算法，本文算法因為高度并行化運行時間縮短了至少百倍以上。

“支撐平臺+應用/服務”是信息系統的典型架構，在不同因素的驅動下，支撐平臺和應用/服務都處在不斷發展變化中，從而表現為信息系統的整體更新換代。當前，隨著業務需求和技術的不斷發展，“云+端”成為這一架構的具體模式，并且表現出眾籌眾創的新型開發形態。該平臺是一個基于國產基礎軟硬件生態、面向日常辦公和業務處理的私有云平臺，也是一個支持業務信息系統持續眾創發展的應用生態服務環境。基于該應用支撐平臺提出了一個支持眾創開發的私有云平臺通用模型，并對該平臺的架構、組成、主要特點及應用等進行深入研究。本文的成果能夠為面向眾創眾籌和持續集成的辦公及業務信息系統研發提供解決方案，同時為基礎軟硬件生態、私有云、微服務、容器等新技術在黨政機關辦公及業務領域的應用提供參考和借鑒。

對國產基礎軟件運行環境及運行依賴庫進行了研究，提出了一種多架構應用軟件開發及運行方法，并在FT1500A、X86(CPU)與麒麟(OS)相組合的兩類架構環境上實現了該方法。運行結果表明，該方法能夠提供良好的多架構應用軟件開發及運行服務，為國產基礎軟硬件生態的軟硬件適配、整體解決方案提供技術支撐。

針對一些在數字版權保護和多媒體信息安全領域中，需要對嵌入的水印信息進行加密來確保水印信息的機密性，提出直方圖移位安全可逆的圖像水印算法。對載體圖像的最大像素值和最小像素值分別進行減一加一的操作，并且對該像素值進行標記，圖像預處理的方法，解決了嵌入水印信息時像素值修改產生的溢出問題。利用祖沖之序列密碼算法(ZUC算法)對水印信息進行加密。在水印嵌入階段，計算每個半平面像素的四鄰域、八鄰域的預測差值，來構建二維直方圖，嵌入加密的水印。實驗結果表明，算法能夠無損地恢復原始載體圖像，加密水印信息能夠正確解密，含加密水印圖像的峰值信噪比均達到50 dB以上；該方案具有良好的加解密效果，水印圖像具有很好的質量和水印隱蔽性，算法具有可逆性，并且解決了像素溢出的問題。

近年來，我國高度重視網絡空間安全人才的培養與體系建設。網絡安全的競爭歸根結底是人才的競爭，網絡空間安全人才體系與機制的建立，對網絡安全人才培養至關重要。從美國、歐盟、日本等政府對網絡安全人才培養體系進行介紹，并對我國當前網絡安全人才培養體系現狀進行深度分析，同時給出網絡安全人才培養的思路和方法。圍繞“培養實踐型的網絡安全人才”的核心思想，在高校建立網絡空間安全靶場，以系統化、實踐化方式來培養高質量的網絡安全人才。

以個人隱私信息為例構建了一種泄露數據價值評估的模型。首先建立了包含不同類型數據的泄露數據集，通過抽取個人隱私相關的信息元素進行建模，利用層次分析法對各準則層的元素進行計算，得到個人隱私信息元素泄露價值的權重比例，并進行了一致性檢驗，通過模糊綜合評價的方法對個人隱私信息泄露數據價值進行評價，得到泄露價值的評估結果。

針對光線通過介質會產生散射現象，提出了一種基于神經網絡的端對端圖像去散射方案，對于散射退化的圖片進行退散射的處理，此方案不需要復雜的光學設備，應用場景廣泛，在仿真和實際實驗中都取得了預期的結果。提出了一套利用拍攝屏幕來建立散射退化圖片和無散射圖片的數據集的方法，且這一方法在許多其他的圖像處理圖像恢復工作中有應用價值。

針對車輛檢測任務，設計更高效、精確的網絡模型是行業研究的熱點，深層網絡模型具有比淺層網絡模型更好的特征提取能力，但構建深層網絡模型時將導致梯度消失、模型過擬合等問題，應用殘差網絡結構可以緩解此類問題。基于YOLO算法，改進殘差網絡結構，加深網絡層數，設計了一種含有68個卷積層的卷積神經網絡模型，同時對輸入圖像進行預處理，保證目標在圖像上不變形失真，最后在自定義的車輛數據集上對模型進行訓練與測試，并將實驗結果與YOLOV3模型進行對比，實驗表明，本文設計的模型檢測精準度(AP)達90.63%，較YOLOV3提高了4.6%。

針對命名數據網絡(Named Data Networks，NDN)中數據緩存的問題，提出了一種基于分布式部分可觀測馬爾科夫決策過程(Dec-POMDP)的緩存優化模型。在該模型框架下，NDN網絡節點間以分布式協作的方式逐漸收斂至最優聯合緩存策略，從而使NDN中的有限緩存資源得到充分利用。仿真實驗表明，與現有NDN緩存方法相比，該方法能有效提升NDN網絡的緩存效率，實現較高的緩存命中率及較小的請求平均跳數。

針對激光雷達的微弱信號探測，設計了一種實時功率譜分析系統。系統使用12位1 GS/s的模數轉換器(Analog to Digital Converter，ADC)進行采樣，采用FPGA作為數據采集處理的控制核心，并通過DDR3及千兆以太網實現數據的存儲上傳。在上位機軟件控制下，結合各個功能模塊，實現了參數可配置的兩種功率譜估計方案。測試結果表明，系統有效提升了數據處理速度，并通過分段累加改善了功率譜估計的性能。

基于脈沖飛行時間測距法構建了一套近程高精度脈沖激光測距系統，系統采用直接探測工作方式，利用FPGA(Field Programmable Gate Array)主控芯片控制脈沖激光的發射以及回波信號的采集和處理，進而實現高精度測距。在實驗室條件下，借助測距性能驗證實驗，獲得了泡沫板目標的距離信息，且系統測距精度可達5.43 mm@8.08 m。主要介紹了脈沖激光測距系統的工作原理、系統構成以及基于FPGA的距離信息提取算法。

在國產化背景下，針對航天測控體系中指揮顯示軟件系統(簡稱指顯系統)在設計和開發過程中可移植性、可復用性較低的問題，在分析指顯系統的任務需求和體系結構基礎上，提出了基于組件技術的通用指顯系統框架(General Command and Display Architecture，GCDA)，解決了顯示平臺/編輯平臺與組件耦合問題，使用Qt實現了基于組件的指顯系統原型。GCDA框架和組件化方法是指顯系統研發技術的積累和提升，在提高航天測控軟件的研發水平方面提供了可行的技術途徑。