对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究，分析了时延估计算法的构成方法，在此基础上提出了用于二维DOA估计的双曲线算法。利用传声器MPA416和数据采集卡PXI4472结合Labview虚拟仪器实现了对声源的二维DOA估计。实验证明，该系统定位实时性好、准确度高。

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础，基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率，拥有更好的实用性，提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点，提出分配主方向的方法，利用DAISY算法建立描述符，得到特征点集后，使用RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除误匹配点对，最终估计仿射变换参数，利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明，算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果，匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间，算法在实用性上有较大优势。

一种改进的短参差分混沌键控系统，林文珂，张公泉，为降低短参考差分混沌键控(short reference differential chaos shift keying, SR-DCSK)系统误比特率(bit error rate, BER)，本文提出一种改进的差分混沌键��

啁啾光纤光栅反射谱与时延性能分析，林妹妹，王葵如，基于耦合模理论，利用传输矩阵的方法建立了啁啾光纤光栅的数学模型，并基于LabVIEW 8.2平台设计了啁啾光纤光栅性能仿真软件，分析了�

论文研究-以特征函数为传递参数的CF-GERT及其矩阵法求解.pdf,  本文构建了以特征函数和传递概率为传递函数的CF-GERT（characteristic function based GERT）模型，利用特征函数的性质，证明了CF-GERT网络串联结构、并联结构、自环结构的传递关系与信号流图等价传递参数计算完全相同，故可借鉴信号流图理论求解CF-GERT模型.考虑以梅森公式为基础的经典GERT解析算法需要分析复杂的网络拓扑结构，提出了CF-GERT网络的矩阵式表征方法，进而设计了CF-GERT的矩阵式求解算法，推导了期望、方差、等价特征函数的计算公式.若等价特征函数绝对可积，则利用傅里叶逆变换推导概率密度函数；否则，运用Fang等提出的COS方法推导.最后用两个案例说明了所提方法的有效性.

弹性网络算法是一种启发式算法，最初被提出是用来解决TSP（Traveling Salesman Problem）问题的，现如今，被广泛应用于聚类问题中，尤其对于高维空间数据聚类方面，有很大的优势。提出了一种新的自适应弹性网络算法（Adaptive Elastic Net，AEN）解决聚类问题，该算法利用弹性网络算法得到的[K]个中心点作为聚类初始中心点，并利用局部搜索择优算法在每次迭代中更新中心点。以聚类完成后每一簇的中心点到该簇元素的距离之和作为聚类质量评价标准，分别对随机生成的不同维度的50，100，300，500，1?000个数据点的数据集和UCI中多个标准数据集进行聚类，并将结果与传统聚类算法的聚类结果进行比较。实验表明：相较于传统的聚类算法，该算法可以有效地提高聚类质量。

灰狼优化算法（GWO）是目前一种比较新颖的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题，与布谷鸟搜索算法进行比较研究，验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上，针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点，对标准GWO算法进行改进，通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作，测试结果表明，改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值，找到更好的解，并且结果鲁棒性更强。

针对日趋复杂的微处理器功能验证，提出一种基于分层思想的受限随机激励产生方法，通过测试层、场景层、功能层和指令层的多层约束，实现随机激励在不同粒度范围的高度可控性，精炼测试空间，加快验证的收敛速度。采用可配置的功能库，将处理器功能行为单元作为随机激励的构建基础，产生逻辑功能与通信接口结合的随机激励，实现系列处理器的验证复用。CKCore处理器验证的实验结果表明，该方法与受限随机激励相比，在功能覆盖率相同的情况下，激励编写量减少60%；在仿真时间相同的情况下，功能和代码覆盖率分别改善10%和5%以上，有效提高处理器验证的质量和效率。

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进，龚思来，，在无线传感器网络中，获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要。本文基于DV-Hop定位算法，提出了一种结合功率控制的无

论文研究-固体氧化物燃料电池系统的鲁棒反馈模型预测控制.pdf,  固体氧化物燃料电池系统工作过程中燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率的变化值是衡量系统运行安全、稳定长效、具有较好鲁棒性的重要指标. 本文提出采用离线计算、在线优化相结合的带有输出反馈的鲁棒模型预测控制方法, 分别将燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率作为输入和输出约束, 离线计算目标函数上界及其系列渐近稳定域, 在线时对控制量进行精确定位. 仿真结果表明, 采用了状态反馈的模型预测控制方法能有效克服模型失配问题并迅速获得被控量的预测值, 使系统当负载电流发生波动时能克服变化引起的参数偏差, 提高了响应速度, 增强了系统鲁棒性.