针对机载雷达近程杂波抑制提出了一种高效俯仰向空域自适应处理算法。该算法从雷达系统设计出发,在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。

由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局限性。为此，研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法。首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子位置和速度进行更新，经过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径。该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性。

为了提高窄带干扰与期望卫星信号同向时的抑制性能，提出了一种新的空频自适应滤波算法。该算法首先利用频域实系数自适应滤波对信号进行预处理抑制窄带干扰，然后在频域直接对处理后的信号进行空频自适应处理抑制宽带干扰。算法在预处理时采用自适应滤波可有效减少期望卫星信号的损失以及sFAP导向矢量误差。仿真实验表明，相对于普通的空时及空频自适应处理算法，新算法有效地提高了输出信干噪比，在干扰与信号同向的情况下也能表现出优良的处理性能。

信息媒体的数字化为信息的保存和提取提供了极大的方便,特别是随着互联网技术的迅猛发展,图像、语音、文本和视频等数字形式产品的传送空间不断扩大,传送时间也在不断缩短。数字化产品在发布和传送过程中很容易被侵权、盗版或随意篡改,数字产品的信息安全成为世界各国亟待解决的问题。在分析加密技术的基础上,阐述了数字图像的水印技术,研究了空域数字图像水印技术,变换域数字图像水印技术,自适应数字图像水印技术,提出了最低有效位算法改进算法。

基于遥感定量化干旱监测结果，进行了干旱预测的研究。将遥感获得的条件植被温度指数VTCI序列应用于陕西关中平原地区，并利用ARIMA模型对该地区的VTCI时间序列进行分析建模预测。提出由点到面的时空序列预测方法，先对该区域的36个气象站所在像素点建立适合的ARIMA模型，再对整个区域所有像素点的VTCI时间序列进行建模预测。进行1步和2步预测，显示预测结果较好，1步预测精度好于2步预测；对历史数据进行AR(1)模型的拟合，拟合误差大部分较小。结果显示AR(1)模型适合VTCI序列。

对双 PWM变频调速系统中的三相 PWM整流器及其控制方法进行了研究。在推导出 PWM整流器三相 静止坐标系数学模型的基础上,引入两相旋转坐标系,推导出两相旋转 dq坐标系下的数学模型。应用前馈控制 技术,设计了基于PI调节器的电流闭环和电压闭环的双闭环控制系统,并采用以DSP为核心构建PWM整流器 控制系统。该 PWM整流器可以有效地抑制谐波,实现网侧单位功率因数控制及能量双向流动。

针对周期性缺陷地结构(DGS)滤波器面积大的问题，提出一种采用多谐振点滤波的低成本实现方法。首先分析了哑铃型DGS 不同位置尺寸的变化对其等效电感参数的影响，然后选取合适的尺寸参数以获得合适的不同共模滤波器谐振频点，最后通过组合滤波拓宽差分信号共模滤波器的阻带范围，并可获得较好的阻带抑制深度。HFSS 仿真验证结果表明，该结构的差模信号损耗很小，并且其-20 dB共模阻带范围为4. 1 ～7. 3 GHz。与周期性DGS 相比，该方法在相同共模噪声抑制深度下具有面积缩小约40%、阻带宽度增加50%等优点。

使用基于Kriging模型的优化设计方法，进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算，通过拉丁超立方试验设计生成样本点，建立了Kriging代理模型，结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计，最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求，从Pa?reto前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：Kriging模型与CFD计算误差很小，可信度高；在不同设计状态下，机翼气动性能都得到了提高，表明优化设计方法具有可行性和高效性。

针对感应电机无速度传感器磁场定向控制系统，提出一种基于电压模型的改进转子磁链观测方法。为了有效抑制反电动势积分环节所存在的直流偏移和积分饱和问题，采用一个截止频率可根据输出频率进行自调整的低通滤波器来代替传统电压模型磁链观测器中的反电动势积分环节。然而低通滤波器的引入将会产生磁链幅值和相位的观测误差，从而导致在低速运行场合中磁链观测性能显著下降，为了解决这一问题，设计一个可以补偿磁链观测误差的补偿器。通过11kW感应电机无速度传感器矢量控制系统对所提出的改进转子磁链观测器进行了实验验证，结果证明了算法的有

提出一种目标检测算法，首先选取视频的第一帧作为背景帧，运用加权累加图像方法更新背景图像，背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定，再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值，通过熵值判断出特征目标。实验结果表明，该算法简单，稳定性好，能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。