线性调频信号参数快速估计

针对采用线性调频(linearfrequencymodulation,LFM)信号体制的参数估计的应用场合,提出了一种消除最大似然估计时带来旁瓣的算法。该算法利用雷达回波信号的对称性上来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改进的情况下,可获得对LFM信号参数较好的估计。通过结合解线调估计运算量少的特点,有效地减少了估计的运算量,提高了估计精度。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模

随着petri理论与应用研究的不断发展，petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析，没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件，提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法，并进行了实例研究。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

d维问题离散Green函数的几个估计

对于一般的d维二阶椭圆边值问题，首先证明了离散δ函数具有O（h^-d＋d/p）阶的L^p估计和O（h^-d-1,d/p）阶的W^1-p估计，然后得到了准Green函数的L^2估计，最后导出了离散Green函数的L^2,L^x和H^1估计。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于LMI的多传感器H∞融合滤波器设计

在实际多传感器数据融合系统中,往往过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限。此时一些在已知精确系统模型与噪声统计特性情况下保持优良融合性能的方法,不仅无法保持良好性能,甚至会出现崩溃情况。H∞融合滤波方法可以有效地解决此类多传感器融合系统的滤波问题,但存在求解困难问题。基于LMI给出并证明了H∞融合滤波器的解,给出了数值仿真实例。结果表明提出的方法可以解决过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限情况下的多传感器数据融合问题。