针对传统狼群算法（WPA）存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题，提出一种基于差分进化的改进狼群算法（DWPA）。首先，通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进，在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力；然后，运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性；最后，对13个测试函数进行寻优测试，并与WPA等四种算法进行对比分析。测试结果表明，DWPA具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，在求解多峰、高维、不可分函数方面的寻优能力尤为突出。

针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题，提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选，以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数，当接近最优解时，EM步长的变化极为缓慢，这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正，使算法快速收敛，从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较，实验证明该算法对初始值的设定并不敏感（成分数c无须预先设定），并且能够降低算法运算时间，提高聚类模型成分数（类簇）的正确率。

在对现有的山脊线和山谷线自动提取算法进行分析比较的基础上,提出一种简单实用的自动提取山脊线和山谷线算法。实验结果表明,用本文方法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。

为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数协同、策略协同、人机协同等方面, 对协同进化算法的代表性研究进展给予了综述, 重点总结了协同进化的机制和算法设计, 并介绍了协同进化算法在若干领域的应用, 最后指出了有待于进一步研究的若干方向和内容.

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法，对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明：改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节，PSNR保持在25 dB以上；改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像，PSNR比改进前的提高17 dB以上。

受噪声或探测器的非线性响应等影响, 采用光学三维轮廓术装置实际摄取的条纹图的光强具有非正弦性分布的特点, 这导致现有的随机相移提取算法在应用中存在计算不稳定的问题。对此, 提出了一种两帧随机时域相移条纹图相移提取方法。该方法首先采用克莱姆正交化方法对条纹图进行处理, 然后发展了一种基于矩阵范数的相移提取算法, 进而应用二步相移算法获得了测量相位。由于使用了反正切函数解算相移, 所提方法对非正弦条纹图不敏感, 具有求解可靠、应用容易的特点。实验结果表明, 所提方法精度高、速度快, 优于现有的典型算法。

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针对以往光伏发电系统太阳能最大功率点跟踪（MaximunPowerPointTracking,MPPT）算法的跟踪速度及精确度不理想的特点，提出了一种新颖的变步长滞环比较法，对传统扰动观测法存在的速度和精度的矛盾进行优化。在Matlab/Similink下进行系统的建模与仿真，并进行实验分析。

自适应多通道有源噪声控制算法研究及DSP实现.

在载体处于高速运动的条件下，导航信号可能随时被遮挡、衰落、干扰，同时载波多普勒的快速变化，导致利用载波相位平滑伪距来提高定位精度的方法不再适用。此外，在以载波多普勒积分值代替载波相位平滑伪距的传统方法中，由于采用固定窗计算平滑伪距初值，极易将奇异值或者误差较大的伪距观测量包含到初值中，而且随着时间增长，载波多普勒的累积误差会越来越大。为解决上述问题，研究了基于滑动窗处理伪距初值的积分多普勒伪距平滑算法。该算法通过滑动精估窗实时计算伪距初值，以此为基础，利用平滑窗内的多普勒加权累积和计算出伪距变化量，实现伪距观测量平滑。在充分考虑了电离层、累积误差等因素的基础上设计了精估窗和平滑窗的长度。静态定位实验和高动态模拟飞行试验结果均表明，该算法可以有效提高接收机的导航定位精度，同时解决了传统方法中异常值影响平滑初值和载波多普勒误差累积问题。