近年来，云网络已成为支撑人们正常生产生活的重要基础产业。然而，随着云网络日益复杂化，网络故障越来越容易出现，并且造成巨大经济损失。因此，为保障云网络性能，防止故障造成恶劣影响，云网络故障诊断已成为云服务提供商的重点研究技术之一。由于云网络的特性（例如虚拟化和多租户），将传统网络诊断工具移植到云网络面临不少困难。此外，许多现有工具无法解决云网络的独有问题。本文总结了近年提出的可用于云网络生产环境的最先进的云网络故障诊断系统及工具，并根据其特点分类。此外，根据云网络特点，分析了云网络故障诊断与传统网络故障诊断的区别。考虑到云网络的实际生产需求，提出设计云网络故障诊断工具时应注意的要点。此外，讨论了云网络故障诊断在未来发展中面临的机遇与挑战。

空中测试（OTA）是评估无线设备中收发性能的一种行业标准做法。对于第五代（5G）和更高集成度的无线系统，OTA测试可能是能够准确测量收发器性能的唯一可靠方法，可用于设备认证，并为设计验证和优化提供反馈。此外，多入多出（MIMO）技术被广泛用于稳定连接、高吞吐率和低延迟的无线系统中。本文概述了评估OTA MIMO性能的3种主要方法，即多探头法（MPAC）、混响室加信道模拟器（RC+CE）方法和辐射两步法（RTS），目的是为5G及未来无线系统的无线性能测试提供有用指导。

在间歇通信且智能体间相对速度不可测的情况下，基于采样位置数据研究了二阶多智能体系统的包含控制问题，提出一种基于间歇采样位置测量的二阶分布式包含控制器。通过分析系统控制增益、拉普拉斯矩阵特征值、采样周期和通信宽度之间的关系，得到二阶多智能体系统在间歇通信下实现包含控制的充要条件。最后，通过仿真实例验证了理论结果的正确性和有效性。

针对一类有界加性扰动下的非线性离散多智能体系统一致性问题，提出一种基于自触发鲁棒分布式模型预测控制的一致性算法。首先构造了一个新的代价函数，多智能体系统通过该函数进行耦合控制。在该代价函数基础上，采用自触发机制，有效降低了通信负担。为克服加性扰动，利用每个智能体的模型预测控制器迭代求解最坏情况下的局部最小—最大优化问题。然后，给出保证算法迭代可行性和闭环多智能体系统达到一致性的充分条件。对于每个智能体，设计了兼容性约束和一致性误差终端域。最后，通过仿真算例验证了所提算法的有效性和正确性。

人工蜂群算法是一种基于群体智能并受蜜蜂觅食行为启发的演变优化算法。由于人工蜂群算法已被开发用于搜索连续的搜索空间来获得最优解，因此需要对其进行修改以应用于二进制优化问题。本文修改了人工蜂群算法来解决二进制优化问题，并将其命名为改进的二进制人工蜂群算法。提出的方法包括基于适应值和不同决策变量选择的更新机制。因此，我们的目标是通过增加探索能力来防止人工蜂群算法陷入局部最小值。将改进的二进制人工蜂群算法与人工蜂群算法的3种变体和其他文献中的启发式算法进行了比较，并使用了大家熟知的OR-Library数据集，其中包含为无容量限制的设施选址位置问题准备的15个问题实例。计算结果表明，该算法在收敛速度和鲁棒性方面均优于其他算法。可通过https://github.com/rafetdurgut/ibinABC获取算法源码。

体绘制在医学成像和工程应用领域发挥着重要作用。为获得更好的体数据三维形状感知，近年来人们在真实感光照体绘制方面进行了大量研究。然而，交互式体绘制的计算开销异常高，当数据量和算法复杂度增加时，问题的可解性受到不利影响。本文提出一种基于GPU的可扩展单绘制遍多切片（multi-slice per pass，MSPP）体绘制算法，该算法可以快速生成全局体阴影，并基于传递函数实现半透明效果，以改善体数据的形状和深度感知。对真实数据的测试表明，MSPP在不损失光照效果的情况下显著优于一些复杂的体积阴影算法，例如半角切片（half-angle slicing）。此外，MSPP易于集成到基于sort-first或sort-last算法的并行渲染框架中，以加速体绘制。此外，基于本文中可扩展切片的体绘制框架能够与多种传统体绘制框架结合。

本文研究亚毫米和太赫兹波段3-dB分支波导定向耦合器的机械可靠性。为证明在亚毫米波和太赫兹频段提升分支波导定向耦合器力学性能的必要性，详细分析了不同宽长比和高长比时耦合器分支的应力变化。此外，对一种改进型3-dB分支波导定向耦合器的力学性能进行了研究。与传统耦合器结构相比，改进型耦合器在传统矩形分支的顶部和底部作了圆角处理，在实现相同性能的情况下，提升了耦合器分支宽度，提高了波导耦合器的机械可靠性。仿真结果表明，在相同应力作用下，改进型分支结构的应力变化量比传统结构低22%。同时，本文通过振动实验验证定向耦合器的机械可靠性。测量结果显示，实验使得耦合性能恶化。实验结果表明，在相同电学性能下，改进型分支波导定向耦合器的力学性能优于传统结构。

提出一种启发式方法，通过随机有限集理论优化数据关联跟踪算法的后验密度。具体而言，提出一种改进的联合概率数据关联滤波方法，即最近邻集合联合概率数据关联方法（NNSJPDA）。为提高边缘化的准确性，利用一种基于Kullback-Leibler散度的最近邻方法，对所有可能的数据关联事件中的目标标签进行转换。此外，进一步考虑目标标签向量的分布。后验密度转换后，可得到目标标签向量的转移矩阵。该转移矩阵随时间变化，使得目标标签向量分布的传播遵循非齐次马尔可夫链。证明了该链本质上是双随机的，并推导了相应定理。通过举例和仿真，验证了所提方法的有效性。本文结果可推广到相同随机有限集框架下的其他数据关联方法。

鉴于存储介质上的数据存在位翻转的可能，提出一种模块化的、高速并行的Bose–Chaudhuri–Hocquenghem（BCH）纠错方案，该方案结合了逻辑实现和查找表。所提方案适用于具有片上嵌入式存储器的现场可编程门阵列的数据纠错。详细阐述了系统各部分的优化方法，并分析了该方案在BCH码信息位长度为1024位、码长为1068位且可纠正4位错误情况下的实现过程。

本文详细介绍了LTE频分物理下行链路信号(LTE信号)作为照射源的外辐射雷达系统。根据LTE信号特定的物理帧结构分析其模糊函数特性，同时探讨多普勒维不同类型副峰的形成机理。提出一种基于自适应参考信号预处理的失配滤波方法求解模糊权值因子，抑制模糊副峰的影响，提高目标检测性能。仿真结果表明所提方法可将副峰抑制至−40 dB以下，同时主峰损失仅为1.7 dB，验证了所提算法有效性。