基于相遇节点跨层感知的机会网络高效低时延路由算法 针对基于epidemic机制的机会网络路由算法未能及时感知相遇节点以及在数据分组交换过程中存在冗余的问题，提出了一种采用跨层感知相遇节点思路的机会网络高效低时延路由算法——ERCES（epidemic routing based on cross-layer encountered-node sensing），通过在物理层、MAC层和网络层之间的跨层信息共享与协同，实现相遇节点及时感知，并且采用节点相遇后立即广播新数据分组、收到SV（summary vector）分组后优先发送目的节点为对方的数据分组、动态自适应发送HELLO分组、借助SV删除节点缓存中已到达目的节点的分组等新机制，减少控制和存储开销，降低分组时延。理论分析验证了ERCES算法的有效性，仿真结果表明：与经典的Epidemic Routing算法及其多个改进相比，ERCES算法的控制开销和存储开销分别减少8.2%和2.1%以上，数据分组平均端到端时延至少降低了11.3%。

大数据典型相关分析的云模型方法 针对传统大数据典型相关分析（CCA, canonical correlation analysis）方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状，提出了一种基于云模型的大数据CCA方法。该方法在云计算架构的基础上，通过云运算将各端点云合并为中心云，并据此产生中心云滴，以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本，在其上施以CCA运算，中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

新型通用格式多媒体数字版权管理系统设计与实现 针对多媒体内容的版权保护问题，设计一种新型通用格式多媒体数字版权管理模型，包括内容加密与打包、密钥管理、安全引擎、许可证管理与分发、DRM客户端和DRM管理等功能单元，该模型通过非结构化加密方法，克服了基于内容格式加密方法的局限性，实现对通用格式多媒体内容的保护。另外，采用许可证提取码作为下载许可证的凭证，解决许可证重新发行和转让的问题，并支持细粒度使用控制方式。基于此模型，实现了基于固定与移动融合业务的多媒体数字版权管理系统，并将其运用于数字消费领域，实验结果和实际运行表明该方案不影响多媒体质量，效率及安全性较高，在多媒体内容版权保护方面具有较好的实用性。