日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

非常规交叉口的通行模式是在交叉口上游设置预信号，组织左转和直行车流交替使用进口道来提高通行能力，是一种对策交叉口拥堵的新思路。其虽已在我国数个城市有过实际应用案例，但多由于缺乏坚实的理论和技术支撑而不得不以失败告终。本团队将基于自身既有的非常规交叉口理论研究成果，构建非常规交叉口的失效概率模型，建立预防死锁、动态启用和动态控制的机制与优化方法；此外，基于驾驶行为和选择偏好研究，设计综合考虑驾驶员适应性和车道排队均衡的动静态交通语言系统。本项目研究前期已经发表8篇相关论文，取得1项国家发明专利和1项软件著作权，在此基础上将通过与优秀的企业、单位合作，以面向应用为目的，一方面继续深化成果的科学性和实用性，另一方面，实现成果的推广应用，为研究机构，交通规划、设计和管理领域提供新的技术支撑，为预防和缓解交通拥堵提供有效的应用系统，解决实际交通问题的同时，服务于整体交通系统品质的提升。 在资源、环境等多约束下，相对于道路拓宽等传统手段，非常规交叉口方案是更具可持续性、更有前景的交通拥挤对策手段。本项目研究成果既能够为是否选择非常规交叉口通行模式提供理论支持，也能为非常规交叉口的优化设计提供技术支撑，因而成果可以广泛地应用于城市道路交通设计和拥挤管理之中。研究成果还可以为起草考虑非常规交叉口通行模式的交叉口规划设计规范，为缓解交通阻塞，提高交通系统的稳定性与可靠性提供理论基础和技术支持。进一步，设计的软件可以直接应用于非常规交叉信号设计方案的制定。最后，在此基础上形成的交叉口交通流分析、实验和优化技术，对于研究复杂交通系统问题具有广泛的应用效果。  图1 非常规交叉口通行模式示意图    A: 预信号控制                           B: 主信号控制图2 上海共和新路临沂路非常规交叉口   本研究的内容是交通工程领域里出现的新问题，以非常规交叉口的适应条件和优化方法为重点，以预防和缓解交通拥挤、提高通行能力和节能减排等应用为理论研究的导向。项目研究所转化的成果具有可观的经济、社会效益，主要包括： 1）成果可服务于研究机构：促进对交叉口新型通行模式的探索及其适应性分析、优化设计理论与方法的研究及应用； 2）成果可服务于交通规划、设计和管理领域：成果将为非常规交叉口的规划设计规范奠定基础；为非常规交叉口交通设计、管理实践提供新的技术支持，并在交通拥挤管理的实践中发挥重要作用； 3）成果可服务于系统开发与咨询机构：为基于新模式的交通控制、交通设计咨询和辅助系统开发提供技术指引。

“基于信道/接口优选技术的水雨情视频遥测终端系统” 突破了气候变化与自然灾害监测领域中的信息技术和遥测技术难题，包括多信道切换，接口切换以及低功耗等技术瓶颈，其中多信道感知优选技术、接口优选技术和水雨情及视频融合技术达到国际先进水平。本成果在四川省广汉市、什邡市、绵竹市、德阳市旌阳区、云南省红河县和禄劝县山等多个地区的应用单位产生了显著的经济效益。在地理信息系统和自然灾害监测等领域的应用发挥了重要的作用。 ？ 提出了水雨情遥测终端系统与视频监控系统融合技术，实了遥测终端机同时采集雨量、水位、风速、风向、沉降、位移、次声等环境参数和视频图像的功能，降低了遥测站的设备成本及运维费用； ？ 提出了基于业务感知的多信道优选技术，降低了数据传输时延，提高了系统的可靠性； ？ 提出了基于按需自适应的水雨情视频遥测终端系统接口优选技术，降低了系统的功耗； ？ “基于信道/接口优选技术的水雨情视频遥测终端系统”不仅使用在“山洪灾害监测预警系统项目”与“中小河流水文监测项目”之中，还能够广泛使用于：“水电站防汛预警及其水库安全优化运行调度项目”、“水利罐区闸群枢纽防汛预警及其安全优化运行调度项目”、“江河水库（湖泊）的水质监测项目”、“社会用水户的取水量监测项目”、“水库大坝及渠堤的变形监测项目”、“河堤船闸的变形监测项目”、“滑坡泥石流监测项目”、“高速公路的边坡桥隧的安全稳定监测项目”、“铁路的边坡桥隧的安全稳定监测项目”等业务领域。 ？ 所以，持续进行“遥测终端机”的“技术升级更新”研究开发，针对不同的专业应用不断推出更新的“遥测终端机”，具有广阔的市场应用前景。

本成果在四川省广汉市、什邡市、绵竹市、德阳市旌阳区、云南省红河县和禄劝县山等多个地区的应用单位产生了显著的经济效益。在地理信息系统和自然灾害监测等领域的应用发挥了重要的作用。

本发明公开了一种大规模 MU-MIMO 系统的信道估计方法，所 述方法包括以下步骤：(1)设计生成正交导频信号，避免用户间的干扰； (2)利用正交导频的性质，在接收端消除用户间干扰；(3)利用主成分法 计算因子载荷矩阵；(4)估计公共因子；(5)利用信道的相关性和噪声的 不相关性去掉噪声，实现信道估计。通过执行本发明的信道估计方法， 不仅可得到信道矩阵的估计值，而且具有计算复杂度低、估计精度高 和不需要信道统计信息的优势。此外，本发明方法具有较高的实用性， 其可应用于具有相关关系的各种系统参数的估计中。

利用纳米机器人为信息载体的“触控分子通信（touchable molecular communication）”信道模型和体系架构，并基于此分析和设计靶向给药和造影成像系统，极大地提高了分子通信效率和实用性。该文章还入选了IEEE Transactions on NanoBioscience期刊的亮点文章（Featured Article）及高点击量文章（Top Accessed Article），相关成果被收入IEEE 1906.1国际标准。 IEEE 1906.1是IEEE首个以分子通信和纳米通信为主旨的国际标准，被列入IEEE通信学会“纳米通信网络最佳读物”（Best Readings in Nanoscale Communication Networks）。 纳米通信网络指纳米尺度的设备（如纳米生物传感器和执行器）之间通过信息共享而组成的短距离、小尺度通信网络，以协助纳米设备在较大的空间范围上完成较复杂的任务。这些纳米尺度的设备可以通过血液注入或者人体植入的方式，在人体单个器官或者全身分布多个节点，形成一个可存储、计算及传送信息的通信网络，完成生理病理信息监测、药物和造影剂输送等，同时与外部监控设备以及无线通信网络相连接，协助移动医疗和相关大数据处理等。

本发明提出了一种基于固定位置的无线信道动态密钥生成方法，首先采集通信双方在多个工作频点的信号强度，然后双方分别对测量得到的信号强度数据进行处理，包括数据交织、平滑、Rank操作以及双门限量化，得到双方的密钥序列后再进行密钥一致性协商使得双方获得完全相同的密钥。并可进一步改变射频工作参数测量获得更多密钥。本发明方法为无线安全通信提供了新思路，通过测量接

本发明公开了一种面向侧信道分析的智能密码系统，包括动态环境感知子系统、综合评价子系统和 防护措施自动化设计子系统；动态环境感知子系统用于对所处环境中攻击种类的识别；综合评价子系统 用于对现有攻击类型以及现有防护措施的评价，将指导性设计意见加入现有的防护措施的设计方法中， 有效指导防护措施进行自动化调整；防护措施自动化设计子系统用于根据对动态环境评价的结果与防护 措施的评测结果，针对用户未加入防护措施或防护措施未达到动态分析环境要求时，对用户原始

同济大学曹志伟教授团队与上海市公共卫生临床中心合作，关于武汉新型冠状病毒2019-nCoV抗原性计算的文章（Identification of potential cross-protective epitope between 2019-nCoV and SARS virus），2020年1月30日在 Journal of Genetics and Genomics在线发表。 研究表明，S蛋白是冠状病毒与宿主细胞表面ACE2受体结合、进而介导病毒入宿主细胞的关键表面蛋白，是疫苗抗体研发的重要靶点。基于具有自主知识产权的免疫原性计算工具CE-Blast，研究小组对所有冠状病毒的S蛋白进行了系统性的结构模拟和免疫原性扫描，计算了新病毒与已知17种冠状病毒亚型之间的免疫原性距离，发现新病毒S蛋白的免疫原性总体上与SARS更为接近。进一步计算揭示，2019武汉新冠状病毒与SARS冠状病毒的S抗原在受体接合区域（RBD）上存在潜在交叉反应表位。最为重要的是，其中一处与人ACE2受体结合位点紧密毗邻。因此，针对该表位区域研发抗体，空间位阻效应可能阻断病毒与ACE2受体的结合，有望起到病毒感染保护作用。同时，针对该表位区域的SARS抗体，可能对2019新病毒具有潜在临床治疗价值。 

2020年1月23日，国防科技大学系统工程学院与四川大学、电子科技大学共同组建新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，为新型流行病研究和防控贡献科学力量。 参与该平台组建的是国防科技大学系统工程学院吕欣教授牵头的大数据与复杂网络研究团队，该团队主要研究方向为大数据挖掘，应急管理与人类行为动力学分析，长期围绕地震、洪水、流行病等问题应用大数据技术开展应急救援工作，在海地地震与霍乱、孟加拉台风Mahasen、西非国家埃博拉、中国登革热等事件中得到广泛应用。 该团队基于新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。