推导了多星时差频差联合定位体制的定位误差下界(CramérRao lower bound, CRLB)，并给出CRLB能达到的最小值及其充要条件，该充要条件可用于设计卫星构型。与采用GDOP(geometric dilution of precision)衡量联合定位性能方法相比，CRLB更能精确地反映多星时差频差联合定位的性能。理论分析及仿真实验证明了联合定位比单独利用时差或频差定位可以取得更高的定位精度。

针对高频地波雷达海杂波的混沌特性，提出了一种新的海杂波神经网络集成预测方法。该方法在重构的相空间中估计所有神经网络在预测样本邻域内的预测性能和错误关联，进行神经网络的自适应选择和动态集成，实现海杂波的神经网络集成预测。在OSMAR2000高频地波雷达系统海洋目标实测数据上的测试结果表明,该方法具有较高的海杂波预测精度。

针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题，采用基于小波域统计模型的新型去噪方法，图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时，对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵，以达到局部自适应的去噪目的。实验表明，该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。

针对短采样宽带信号近似最大似然（approximated maximum likelihood,AML）方位估计计算量大的问题，将马尔科夫链〖CD*2〗蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合，提出一种基于MetropolisHastings抽样的近似最大似然方位估计方法（AMLMH）。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数，并利用MetropolisHastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明，AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能，而且减小了计算量。

为了考察多径衰落、路径损耗和阴影衰落效应对无线网络性能的影响并对其进行准确模拟，建立了多径衰落和阴影衰落的数学和仿真模型，设计了阴影衰落效应的计算方法，优化了路径损耗指数的使用。并以OPNET软件为仿真平台进行了建模和仿真实验，仿真结果从数值上表现了多径衰落、路径损耗等效应对采用IEEE 802.11a/b/g系列标准的无线网络的吞吐率和时延等性能的具体影响，增强了无线网络仿真的准确性和合理性。同时，新模型的加入也提升了仿真平台的功能。

针对半监督学习算法在图像分割中的应用，提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法。该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题，通过优化某些系数来更好地拟合数据。该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解。但是，对于图像分割来说，构造稀疏图的运算时间较长，针对这一问题，提出采用Nystrm逼近方法来降低计算复杂度。合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量，结合Nystrm逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率。

在粒子滤波框架下，提出了一种基于概率主成分分析（probabilistic principal component analysis, PPCA）表观模型的视觉跟踪算法。该算法采用在线学习的PPCA表观模型获得目标的子空间描述，并引入遗忘因子增加最近的观测在模型中的权重，使得新算法对场景光照变化和目标表观变化的适应能力大为增强。同时考虑到遮挡发生的空间邻近关系，提出对目标区域进行分块处理，以提高算法在目标遮挡情况下的鲁棒性。真实场景下的实验结果表明,该算法在目标位姿变化、光照变化以及遮挡情况下具有更强的稳健性。

针对SAR图像中的海洋分布目标，从人的认知过程出发提出了一种基于上下层多Agent系统(top bottom multiAgent system, TBMAS)检测算法。该算法针对上下层Agent定义了不同的行为。下层Agent获得初步的视觉知觉，上层Agent加入联想分析等处理获得最终检测结果。算法从分布目标的局部统计特性考虑，不需要进行统计模型和参数的估计，利用局域直方图和KullbackLeibler散度进行差异度分析。实验表明，对于多种分布目标均有较好的检测效果。

针对在相干积累期间发生距离走动的分布式目标检测问题，提出了一种广义似然算法及其改进算法。该算法采用广义似然函数准则与极大似然方法对不同预设速度下各个距离单元的信号进行估计，得到了两步广义似然比检测算子。进一步利用目标相邻强散射单元特性和相邻预设速度相关性，推导出改进的三步广义似然算法，随后证明了这两种算法的恒虚警率性。对两类飞机实测数据的多个实验结果表明，当目标发生距离走动的情况下，该算法性能相对与传统的非相干积累算法有明显提高。

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题，但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题，提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵，再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力，无需空间平滑，不影响阵列孔径，并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征，利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间，并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数，使用一对一或一对余多类构造法，并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数，构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明，基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能，它与支持向量机的分类精度相当，且训练时间较短。

针对机载双通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统中运动目标参数估计，提出了一种利用目标相位历程拟合目标运动参数的方法，包括距离向速度、方位向速度、距离向加速度和方位向加速度估计。对于高信杂噪比目标，直接利用通道之间的相位关系推导了目标运动参数估计的解析表达式；对于低信杂噪比目标，杂波抑制后，利用目标真实合成孔径时间与目标方位向运动参数的关系结合相位历程一起进行参数估计。该方法只对目标相位进行拟合，计算量低，易于工程运用。仿真与实测数据验证了该方法的有效性。

研究了一种基于极化分集阵列的主动式弹载相控阵雷达及其信号设计问题。阐述了该制导雷达极化分集阵列的设计思想和雷达系统结构；设计的雷达发射信号为：在脉冲内部采用线性调频或者相位编码脉冲压缩信号、在脉冲组之间采用时域波形和极化状态的同时捷变，采用脉冲压缩技术以实现高距离分辨率和探测距离，综合采用脉冲压缩技术和极化编码技术有效提高雷达的低截获概率性能，采用极化估值与检测技术提高雷达的抗干扰能力。建立了双极化发射信号的数学模型，论述了双极化回波信号的处理方法，仿真分析了其抗干扰性能。研究结果表明，该新体制制导雷达具有良好的抗移频干扰和延时干扰的能力，电子战性能更为优良。

同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化，这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题，提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的SAR图像特征空间，为每一特征空间各训练一个模糊极小极大神经网络用于分类，然后利用D-S证据理论集成各个神经网络的输出。仿真结果表明，与利用精确的方位角估计预处理选择最佳单一神经网络相比，该方法可以获得更高的识别精度，且不需要进行方位角估计预处理。

根据弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)俯冲加速运动的特点，使用高阶逼近模型建立了SAR的回波信号模型,分析了目标斜距在单个孔径时间内随时间的变化关系。结合级数反演的思想，推导出了弹载SAR回波信号的二维频域的精确表达式。在此基础上,提出了一种适用于俯冲加速运动下的弹载SAR成像算法。理论分析和实验结果表明，该算法精度较高，取得了较好的成像效果。

手征媒质是一种新型的吸波材料，它是双各向同性媒质的一种。在手征媒质的本构关系中，手征参数有着非常重要的意义。采用非均匀有理B样条曲面建立目标模型，并将模型转化成易于计算的贝齐尔形式。然后，采用物理光学法计算了电大尺寸金属目标在涂敷手征媒质情况下的雷达散射截面。计算结果表明，不同的手征参数对涂敷目标的雷达散射截面有明显的影响，通过优化设计手征参数可使涂敷目标的雷达散射截面在一定的频率范围内明显减缩。

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异，制备多幅参考图像，基于最小错误概率准则，对每幅参考图像提取边缘，由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略，提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息，避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。

针对卫星多次观测定位点的估计问题，提出了一种定位点融合算法。该算法首先对加权融合的必要性进行了数学分析，证明了定位点分布是有偏的，然后基于星下点的定位误差分布，提出了一种定位点选择算法。同时，基于观测方程和定位误差方差分布给出了两种定位点融合方法，能使得融合后的定位误差方差达到最小。最后通过仿真实验，验证了该方法可以提高定位精度。

针对灰色系统理论中的数据变换技术进行深入研究，从数据变换的机理入手，提出了数据变换的构造准则，在该准则的基础上构造出一种新型数据变换。通过对该新型数据变换若干性质的讨论验证了其满足数据变换的构造准则，并将该变换应用于GM(1,1)模型。通过具体的实例的计算表明，该变换能够提高GM(1,1)模型的预测精度，具有一定的实用性。

基于密度加权平均（density weighted averaging, DWA）中间算子的集结性质，构建了面向组合评价的DWA For ce算子，该算子对用于“组合评价”的“甄别奖惩”思想进行了方法性的拓展，可通过参数的控制对“甄别奖惩”的程度进行无限级的调节。DWAFor ce算子具有适合组合评价问题的多种优良性质，并能对点数据或向量数据进行处理，同时具备了组合优化评价值或序值的集结结构。最后用一个算例验证了DWAFor ce算子的有效性及一些新颖的特征。

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题，提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(COWHA)算子，定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CPOWHA)算子，并将该算子进行了拓展，提出了加权调和CPOWHA(WHCPOWHA)算子、有序加权调和CPOWHA(OWHCPOWHA)算子和组合的CPOWHA(CCPOWHA)算子。进一步证明了WHCPOWHA算子和OWHCPOWHA算子均为CCPOWHA算子的特例。CCPOWHA算子同时推广了WHCPOWHA算子和OWHCPOWHA算子，CCPOWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度，而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCPOWHA算子和CCPOWHA算子，提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子，结果表明该方法有效。

根据区间值模糊集和直觉模糊集可以互相转化，而且语言变量和标准化后的实数变量也可以用直觉模糊数的形式来表示，将规范化处理后的混合型决策矩阵转化为直觉模糊决策矩阵，并建立了直觉模糊优选模型，从而得出各个方案的直觉模糊评价值。基于直觉模糊点运算引入了一种新的得分函数,对直觉模糊数进行排序。算例结果表明了该决策方法是实用和可行的。

针对自动目标识别（automatic target recognition， ATR）评估中存在“性能－代价”在扩展工作条件中相互制约的情况，提出了一种新的ATR有效性评价方法。该方法从评估系统效率角度出发，提出并定义了ATR有效性，使得评估实践中无需对ATR系统的性能或代价进行严格限定。基于数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法并结合ATR评估问题的实际特点，讨论了带有AHP约束锥的C2GS2模型用于ATR有效性评估的合理性及若干细节问题。最后，通过一个应用实例说明如何运用该评价方法解决实际的ATR评估问题。

由于空间环境、空间实体的复杂性和空间行动的特殊性，空间态势与地面态势相比更具不可见性。更难以理解和把握，需要通过科学的方法和先进的技术来定量地理解和直观显示空间态势。以突出空间态势的定量分析计算和空间态势的三维显示为出发点，以合理的数学计算模型为依托，采取数、模结合的可视化技术，设计了空间态势系统的功能与组成；建立了空间态势分析计算模型，提出了空间环境、空间实体、空间行动等态势要素的可视化建模方法。最后结合技术实现给出了部分态势可视化效果图。

为了定量地度量C4ISR系统的态势感知能力，基于Endsley的态势感知模型，分析了从察觉信息到理解信息的态势感知过程。提出了态势理解过程的三个基础经验假设，定义了随时间变化的态势差异度量。推导出反映态势变化与感知速度之间关系的微分方程，提出了态势感知能力参数的改进方法。对微分方程解的讨论，得到了与现实经验相符的结论。

针对空战目标威胁评估问题，提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上，提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤，克服以往威胁指标权重确定方法的不足，建立了区间数TOPSIS法评估目标威胁的数学模型。给出了仿真算例，仿真结果表明该方法是合理和有效的。

为了提高中近程空空导弹的有效射程，针对导弹特点，提出高抛弹道复合制导律。该制导律在初制导中加入纵向预置抛射角以提高导弹弹道，中制导以修正最优比例导引对弹道倾角进行修正，使得导弹各项指标满足末制导比例导引的交班需求。经多种典型弹道仿真研究，该制导律能够有效增加导弹射程并完成多种机动目标的攻击。该制导律算法简单可行，可用于中近程空空导弹技术升级。

基于H∞控制思想，通过引入H∞性能指标，针对一类带参数不确定的多输入多输出线性时变系统,利用李雅普诺夫方法设计了一种新颖的鲁棒自适应观测器。通过两种不同自适应故障估计律的设计和比较，得到了影响这类鲁棒自适应观测器故障估计性能的几个因素。所设计的自适应观测器用于一类带参数不确定的线性时变系统的故障调节问题，故障估计误差能够最终一致有界且满足事先所给定的H∞性能指标。最后,对一个飞控系统进行仿真，验证了所得结论的有效性和可行性。

提出了一种改进的惯性导航系统(inertial navigation system, INS)辅助GPS载波跟踪算法，设计了一种基于伪距/伪距率组合的信息融合算法，并对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明：在紧耦合GPS/INS组合导航系统中,惯导对GPS跟踪环路的辅助，可以保证接收机环路滤波器在窄带宽下仍能正常工作；基于伪距/伪距率的GPS/INS信息融合方法，使组合导航系统在GPS接收机接收的卫星少于4颗的时候仍能有效地利用GPS导航信息，同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正，提高了整个组合导航系统的导航精度。

针对积分法带来快速误差积累以及开方法存在大量开方运算和符号误判等问题，提出了将加权平均法应用到无陀螺捷联惯导系统(gyro free strapdown inertial navigation system, GFSINS)角速度解算中的新方法。基于一种改进的九加速度计配置方式，推导了两种传统角速度解算方法；采用基于多元统计理论的加权平均法，将积分法和开方法得到的两组角速度通过选择最优权数进行有效数据融合，得到一组误差更小的角速度。仿真结果表明，此方法不仅能消除迭代误差，而且其角速度解算精度比开方法提高了大约1.5倍。

应用线性矩阵不等式方法研究TS模糊系统的H∞保成本容错控制器的设计问题。针对含有容许的不确定参数和可能的执行器故障的模糊时滞系统，在考虑保成本函数取得最小上界的基础上，兼顾系统的H∞性能。以线性矩阵不等式的形式给出TS模糊系统H∞保成本容错控制器存在的充分条件,把控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题。通过例子验证了所给出的H∞保成本容错控制器设计方法的可行性和有效性。

重复使用运载器亚轨道再入段一般采用航天飞机应急返回发射场的飞行方案，分三个阶段：迎角恢复段、过载保持段和过渡段。该方案的难点是抑制动压，缺点是只有开环制导。分析了动压变化的影响因素，制订了抑制下沉率的制导策略，并给出迎角和过载指令的设计方法。其次分析初始状态偏差和气动升力/阻力系数偏差对动压的影响，提出了根据初始高度调整制导指令和根据下沉率进行过载指令补偿的闭环制导方案。仿真表明设计的轨迹能够满足飞行约束，闭环制导能有效减小最大动压偏差。

给出了一种基于主、子惯导系统测量矢量匹配的传递对准方法。根据主、子惯导系统惯组感测的角增量和速度增量信息，用四元数迭代算法直接估计主、子惯导之间的安装误差四元数，从而实现子惯导系统的快速初始对准。仿真结果表明，在适当的姿态机动条件下算法收敛速度很快，且最终对准精度较高，能满足弹载惯导的对准要求。另外，算法在初始姿态误差达到30°时仍能收敛，可在需要高精度对准的情况下为进一步的基于最优滤波的精对准提供良好的小角度线性化条件。

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正，提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后，利用相对距离信息进行相对机动状态的检测，并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换，实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。

建立了与普通无人机相区别的带推力矢量的无人机数学模型，并提出了一种基于大脑情感学习(brain emotion learning, BEL)的推力矢量无人机姿态控制方法。首先设计了气动控制器和近似推力矢量控制器，然后设计了基于BEL算法的推力矢量控制补偿器。对无人机全量模型进行非线性数值仿真，结果验证了所建立的数学模型的正确性、推力矢量技术在无人机姿态控制上的特定优势以及BEL智能方法的自学习、自适应能力。

提出了一种基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法。该算法分别对给定的两个待匹配的特征点集构建最小生成树，通过最小生成树构造Laplace矩阵，由奇异值分解该矩阵得到的特征值和特征向量，计算出特征点匹配的初始概率，利用概率松弛迭代法，获得最终匹配结果。用大量的真实序列图像进行比较实验，结果验证了该算法的有效性和准确性。

研究了目标函数是最小化最大完工时间的多处理机调度问题，此问题被证明是NPhard问题。分析了此问题现有模拟退火算法的缺陷，在此基础上构造了一个模拟退火算法SALZ。大量的随机数据实验用于验证算法的性能和计算效率，实验结果表明SALZ算法优于现有算法。

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度，提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径，并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集，提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明，改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法，但二者具有相似的回归精度，从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点，以及如何有效提高蚂蚁代理的搜索能力问题，提出了一种具有自适应并行机制的选择和搜索策略。该策略通过将蚁群划分为若干个子群，不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素，引入了吸引因子和排斥因子，实现了一种多蚁群并行选择策略，以加强其全局搜索能力。以对称旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)测试集为对象，将改进算法与现有蚁群优化算法进行了测试比较。实验结果表明，改进后的算法具有优良的全局优化能力，有效防止了停滞现象。

由于多目标优化算法得到的Pareto最优解集通常是离散分布的点，并非连续曲线（曲面），大多数情况下无法为决策者提供较多完全符合决策要求的Pareto解。根据多目标优化与决策的关系，定义了偏好模型以量度对优化目标的满意程度，并通过灵敏度分析提出了一种Pareto改进解的计算方法，旨在确定是否存在更符合偏好要求的改进解。结果证明，此方法能有效地对Pareto最优解集中的元素进行改进，提供给决策者更多符合偏好要求的候选解，辅助决策人员选择最终方案。

轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换域系数的振荡性和移变敏感性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷，提出了一种基于映射的复轮廓波变换。在该变换的基础上，采用变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量，以Canberra距离为相似度度量标准，构造了一种纹理图像检索系统。实验结果表明,在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下，基于映射的复轮廓波变换检索系统比轮廓波变换检索系统具有更高的检索率。

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN），对神经元之间的连接，引入一个开关函数，从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化，适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模，相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。

对网络日志数据挖掘预处理技术进行研究，针对Frame页面过滤方法与超时阈值设定进行分析，提出了应用ID3算法改进Frame页面过滤过程中丢失SubFrame页面信息且需要进行站点提升步骤。在超时阈值的设定方面采用动态修正方法，提高预处理技术对长时间会话的识别能力的改进方法。通过实验验证，该方法有效地减少了预处理过程中的信息丢失，同时提高了挖掘结果的精度。

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术，但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点，然后参与网络图的构造和图切割的求解，以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割，对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗，提高了运算速度，而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。

提出一种用可编程片上系统技术实现深空目标检测跟踪系统的方法，该系统采用单片FPGA构建双核系统，其中一个CPU进行检测跟踪，另一个CPU进行通信控制，将软硬件设计有机融为一体。根据不同算法对数据精度要求的不同，将浮点运算和定点运算结合在一起，并使用定制指令、自定义逻辑和C2H等硬件加速技术，减少了处理时间。实测结果表明，该系统可对深空红外目标进行实时检测跟踪。

差异性是集成学习中的重要概念，对差异性的研究在集成学习领域中占有基础性地位。从差异度量方法、差异度与分类器集成性能的关系以及差异度在集成优化中的应用三个方面对当前研究进展进行分析。深入分析了现有工作，对存在的问题给出一些解决思路，建议不能为了差异性以较大的基分类器精度损失为代价；不能为了引入差异性而偏离原来的分类问题。

针对时域错误掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题，提出了一种依据运动矢量边界差值最小准则的运动矢量估算方法。同时，利用受损块与邻域块的运动空域相关性，提出了一种基于运动矢量相对强度的时域掩盖算法。对于受损块，评估其领域内运动矢量变化的相对强度，据此采用运动矢量边界差值最小法或拉格朗日插值法恢复其运动矢量。仿真结果表明，对不同视频序列或不同宏块丢失率，该算法所恢复的视频序列的PSNR值比传统算法提高了0.3 dB~3 dB;同时,解码的图像也获得了较好的主观视觉效果，具有更强的鲁棒性。

针对有延迟修理的修理工多重休假单部件可修系统，提出了一种维修更换模型。系统发生故障时可能因修理工的休假或故障情况而得不到及时修理，因此系统可处于工作、修理和待修三种状态。假设系统每次维修后均不能“修复如新”和系统每次故障以概率1-p延迟修理的情况下，以系统的故障次数N为更换策略，通过扩展几何过程理论建立数学模型，求出了系统经长期运行单位时间内期望效益的明显表达式。最后，通过数值例子验证了该方法的有效性。

分析了非线性系统故障诊断领域中常用方法的优缺点，针对外界随机扰动对于滤波精度的不利影响以及故障诊断的连续实现问题，通过代价评估的粒子滤波、交互式多模型和序贯概率比检验三者的有机结合，提出了一种基于代价评估粒子滤波的残差似然比检验故障诊断算法。采用代价评估粒子滤波替代交互式多模型中的次优滤波器，同时简化交互式多模型输入交互和输出交互环节。将滤波过程中得到的残差信息引入序贯概率比检验框架中，构建了一种新的在线残差似然比检验方法。实现了对于非线性系统状态有效估计以及对于系统模式连续、可靠的辨识。计算机仿真实验验证了算法的有效性。