将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法，本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法．该算法分为学习和估计两部分：学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习，得到系统回归模型及噪声协方差；估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程，相应的噪声协方差实时自适应调整．该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题，仿真结果验证了算法的有效性．

针对地面辐射源目标的定位问题,提出一种TDOA/ AOA联合定位算法。将一个传感器放置在地面上的一个固定平台上,测量辐射源相对于该传感器的方位角与俯仰角;将另一个传感器放置在一个运动的平台上,根据不同的时刻测量不同的时差量测值,进而建立求解目标位置估计值的最小二乘算法。仿真结果表明:该算法可以有效提高系统的定位精度,特别是TDOA的测量值应用得越多,则定位精度越高。

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将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制，其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型，模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构。在MATLAB平台上搭建仿真模型，仿真结果表明在误差存在的情况下，采用模糊PID控制比PID控制效果好，模糊PID控制鲁棒性强。

人口问题是个十分复杂的社会问题，准确的人口预测能为国家制定有效的相关人口政策提供重要依据。利用改进的logistics模型在2001年到2007人口统计数据基础上对中国人口进行预测，结果显示在2030年国家的人口数量达到一个峰值，通过与单纯logistics模型相比较，优势明显。

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针对现有扩频信号捕获方法实时性差、消耗硬件资源多的缺点, 提出了一种基于F F T 的低信噪比扩频信号快速捕获方法. 根据F F T 原理, 设计了F F T 伪码捕获原理框图, 并从伪码特性、F F T 栅栏效应和信道影响三方面分析了其性能. 仿真结果表明: F F T 捕获算法在- 10 dB 的低信噪比下仍具有良好的伪码捕获性能, 并具有一定的实时性, 可广泛应用于无线定位、遥控遥测和卫星通信等领域.

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为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法，直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码，采用矩阵表示模型描述人脸对象；融合人脸的类别特征，采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征；根据投影后的特征矩阵，采用最近邻分类的算法进行人脸识别。利用CVL和CMU PIE彩色人脸数据库进行实验。结果表明，本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率，明显优于对比的算法。

针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制器,改善单神经元PID控制器的性能.同时,基于该算法进行了工业用温度控制试验箱设计.样机实验表明,该种新型控制算法具有学习速度快、动态响应时间短的特点,该系统具有良好的动态品质和稳态性能.