大型舰船甲板变形测量

为测量大型舰船甲板的变形，提出了基于多个IMU数据融合的测量方法．建立了甲板变形测量模型．利用最小二乘估计对甲板的变形进行了分析．结果表明，用该方法可以实时估计未安装IMU战位点处的甲板变形，且能减少变形测量系统所需IMU的数量；变形估计精度与IMU的布置有关，当IMU的布置合理时，估计精度优于0．8arcmin．     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计

研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型，并在更切合实际的情况下，建立了模型参数和回归函数的估计方法，在适当的条件下，证明了所建立的估计量均具有强相合性。     

一种LFMCW雷达目标距离提取方法

在阐述FFT方法、最小二乘曲线拟合方法和雷达信号特点的基础上,将BP网络应用于线性调频连续波雷达系统目标距离的信号处理中,用雷达数据对构造的BP网络进行了训练和测试。仿真结果表明,该方法在训练对象足够充分的情况下可以适应较大范围内测量,在无噪或低噪声的情况下,可以获得较高的测量精度,是一种对LFMCW系统信号处理的有效方法。     

果蔬气调包装设计及贮藏期预测

建立了果蔬气调包装的数学模型,通过数值模拟预测包装袋内的气体浓度变化及达到动态平衡时的气体浓度,给出了包装材料的确定方法及不同气调参数下果蔬气调包装贮藏期的预测方法.以黄桃为研究对象,测定了5℃和25℃下自发气调包装的气体浓度变化规律,进行了0℃及体积分数为2%O2、5%CO2初始浓度条件下的主动气调包装贮藏实验.实验结果验证了数学模型预测结果的正确性.     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

正交频分复用系统的非对称调制星座频域信道盲估计方法

针对频域信道盲估计的相位模糊问题，提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法．根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性，通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应．相对于预编码频域信道盲估计方法，该方法的信道估计精度高且没有误差底限，具有实现简单、易并行处理等特点．系统的对比仿真实验表明，该方法与预编码频域信道盲估计方法相比，在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

一类奇摄动抛物方程的周期解

研究了一类含有迁移项的奇摄动抛物方程的周期解问题, 给出了解的存在唯一性、渐近解及其余项估计.