实测数据的降秩空时自适应处理方法

在实际非均匀环境中，机载雷达数据的非均匀性会恶化杂波协方差矩阵的估计，严重地降低了空时自适应处理器的性能。本文首先用非均匀检测器在非均匀环境下选择辅助距离门，来估计样本协方差矩阵。而后讨论了基于广义旁瓣相消器结构上的两种降秩空时自适应处理方法：主分量法和互谱法，这两种方法都是利用杂波和干扰的低秩属性，用依赖于采样数据的转换矩阵来构造空时自适应滤波器。最后对从Mountain Top计划测得的数据，应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性，减少了计算量，并提高了有效可测收敛性，可有效地提高空时自适应处理器的性能。     

基于变结构控制理论的BTT导弹自动驾驶仪的三通道独立设计

对于倾斜转变导弹而言，现有的自动驾驶仪三通道独立设计方法都是在忽略通道间耦合关系前提下根据经曲控制理论的单变量频域方法设计的。本文基于变结构自适应控制理论。提出一种新的ＢＴＴ导弹自动驾驶仪三通道独立设计方法，该方法不仅在其设计过程中保留了通道间的全部耦合因素，而且控制律完全基于被控对象参数变化的上下界，无需对系统进行在线参数辨识，从而提高了设计的准确性，增强了系统的适应性和鲁棒性。运用所提出的方法     

基于空间谱估计的单星侦察无源定位

讨论了单星侦察无源定位的瞬时测向和测向交叉两种定位方式。简述了地面目标的空间谱估计测向技术及其发展，并分析阵列形状、高精度定位、准实时二维谱估计和信号源数等其他影响定位性能的因素。研究表明，对单星无源定位的理论和工程实现，尚需作进一步的研究。     

最优线性回归模型的校正

本文结合线性有偏估计方法和自变量选择准则的思想,提出了一种校正最优选模型的方法;用本文方法处理选模型可以获得较好的参数估值精度。     

飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制

飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出(MIMO)的特点。本文针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性，提出鲁棒自适应模糊解耦控制方法，对飞行姿态进行机动控制。首先，设计基于精确反馈线性化的模糊解耦控制环节。针对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用H∞鲁棒补偿控制方法，使误差干扰项对系统的影响最小。为充分利用有限的模糊规则，采用非线性可调参数模糊模型。模糊参数的自适应调节律由李雅普诺夫综合法得到。数学仿真表明，该控制方案对于空间飞行器姿态系统中的非线性和参数不确定性具有较强的适应能力。     

钉孔挤压或干涉配合强化后元件疲劳寿命的一种可靠性分析方法

本文提出了一种处理钉孔挤压化或或干涉配合强化后元件疲劳寿命的可靠性分析方法，在假设挤压量（干涉量）服从正态分布，以及具有确定强化参数的元件的对数疲劳寿命服从正态分布或疲劳寿命服从威布尔分布的条件下，分别给出了考虑强化参数及其公差影响的强化后元件疲劳寿命的分布函数，从而，可以由几组不同挤压量（干涉量）的元件疲劳寿命推算出元件在任意挤压量（干涉量）及公差要求情况下，其疲劳寿命提高到某一给定值的概率，这     

金属图像的自适应分割方法研究

针对金相图中分割问题,在分析对比传统的全局阈值分割方法的基础上,提出了一种自适应阈值分割方法。将原图像划分为若干子块,对每个子块利用最佳阈值的方法进行分割。实验表明,提出的方法简便易行,具有较好的鲁棒性和适应性;在完整、有效分割图像的同时,能够保留原始图像中的大量细节信息,对复杂背景图像的分割处理效果满意。本文研究为今后金相分析提供了可靠的依据。     

非线性调频信号参数估计算法

分析了非线性调频（NLFM）信号参数估计问题，提出了利用二次相位差分使相位降阶，使NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计，而NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索，既减少了计算复杂度，又有利于工程实现；另外从正弦波频率估计问题出发推导出对信号参数α3估计的最佳相关延迟量为2T/7,向时还考虑了延迟相关对信号信噪比的影响，发现一次延迟相关信号信噪比至少下降3dB，两次延迟相关至少下降7dB，而且信噪比越小，下降越多，因此该算法适用于高信噪比条件，仿真结果表明，该算法在较高的信噪比条件（RSN＞2dB)下具有较好的性能。     

实现方差自适应增强的递归滤波器法

介绍了用递归低通滤波器方法来实现图象的方差自适应增强。提出了以局部统计值为基础的自适应增强的数学表示式，以及采用递归低通滤波器实现的方法，并对速归滤波器的设计作了较详细的分析和说明。在运算过程中，考虑各种因素，对输出的影响，适当选择合适的参数以获得令人满意的效果。在ＭＯＤＥＬ７５图象系统上用上述算法实现图象增强，效果是明显的，使处理后的照片提高了局部对比度，细节更加清晰。     

自适应阵列天线稳态方向性图研究

本文导出了自逆应阵列天线稳态方向性函数及方向性图的下列结果: (1)对自适应阵列天线,存在着复数方向性函数间的下列关系(?); (2)自适应阵列天线的稳态加权值共有p+2项组成,空间p个干扰源与加权值中的P项——对应; (3)用本文导出的加权值递推求法,可求得自适应阵列天线的稳态加权值,需对相关矩阵R_(xx)求逆; (4)本文导出了复方向函数改写为实方向函数的条件。