基于推广卡尔曼滤波的多站被动式融合跟踪

将推广卡尔曼滤波(EKF)算法与集中式融合跟踪算法相结合，用于被动式多站跟踪，给出了基于EKF的被动式多站集中式融合跟踪算法。该算法可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题。以三个站进行跟踪为例，进行了仿真研究，结果表明该算法具有满意的跟踪性能。     

一类非光滑最优化信赖域算法

本文把通常的光滑信赖域算法推广到非光滑情形，目标函数仅为局部李普希兹连续，文中子问题的目标函数不必是通常的二次逼近形式。     

一个快速的二进制多重精度gcd算法

求两个整数的最大公因子（gcd)的经典的Euclid算法时间复杂度为O（ln^3n)，不适宜于多重精度运算。论文证明了gcd的相关性质，提出了一个基于二进制的、适用于多重精度运算的改进算法，其时间复杂度为O（ln^2n)。     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

系统仿真动态数学模型的算法研究

研究了系统仿真中具有代表性的既可描述微分环节又可描述惯性环节的动态数学模型的计算方法，通过理论分析，给出了隐式欧拉法和梯形法的误差计算公式、误差符号及首次误差关系判断准则，找到影响计算精度的动态因子，给出动态因子的计算公式及计算方法，从而提高了此类模型的计算精度。     

基于弯曲路径的复杂温度场重建算法仿真研究

以最小二乘法温度场图像重建算法为基础以费尔马定理为依据，对声学法工业炉温度场检测中由于声波传播路径弯曲对温度场重建所产生的影响进行了研究，给出一种实现声波路径弯曲补偿的复杂温度场重建算法，通过仿真，考察了该算法对不同温度场分布函数的重建效果，结果表明：该算法不但可实现声波路径弯曲的补偿，而且可同时进行温度场的重建，具有较高的重建精度。     

双基地声纳定位精度和算法研究

根据双基地声纳定位的特点，提出了一种单纯基于声波到达时间(TOL)的双基地声纳定位算法，给出了算法的原理和误差分布。通过数值仿真，研究了基线长度、时间测量误差对算法定位性能的影响。仿真结果表明，TOL算法的定位精度与基线长度有关，随着基线长度的增加，定位精度提高。时间测量误差对算法的定位精度影响较小。与同等条件下单基地声纳定位相比，双基地TOL算法具有更高的定位精度。该研究为多基地声纳新体制的建立，提供了理论依据。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

基于Elmore模型的Steiner树问题的求解

建立了一种求解基于Elmore延迟模型的Steiner树问题的遗传算法。针对Steiner树问题的特点,在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了面向Steinet树问题的遺传算法和一种构造染色体的新方法。提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算子。分析了基于时间和空间的算法复杂性。