容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新型的非线性滤波方法，可获得优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的滤波精度和滤波效率。但是，传统的CKF基于三阶容积准则而提出，因此滤波精度受到限制，为进一步提高CKF滤波性能，文中将容积准则由三阶扩展到五阶，采用两种不同容积点集选择方案，提出一种新型的五阶CKF算法。该算法可有效改善传统CKF在精度方面的理论局限，并有效改善一般五阶CKF计算量大的问题。机动目标跟踪仿真结果表明了新方法的有效性和可行性。

通过分析峰值分布及广义极值分布理论关于混沌电场峰值分布的特点,获得一种混沌电场峰值分布的计算方法,结合Bootstrap重采样技术,提出了混沌电场峰值分布参数估计方法,该方法吸取了重采样技术估计的优点,对分布参数置信区间的估计更为准确、实用。以蒙特卡罗仿真和某机械搅拌混响室内电场数据为实例,结果表明,与传统的正态近似法、百分位法、BC-t等方法相比,其计算结果与实际结果更为吻合,证明了该方法具有更高的准确度。

随机耦合模型既继承了传统确定性电磁预测方法的优点，又能克服确定性预测方法对电大混沌腔体中电磁场量预测性能较差的问题。针对统计电磁学的研究运用现状，围绕混沌腔体的统计电磁预测技术，分析了随机耦合模型在理论研究及其测试应用中需要解决的非遍历性短周期耦合、任意孔缝辐射耦合及多腔体级联能量统计分析等关键技术及其研究思路，为随机耦合模型统计电磁预测技术的研究提供了一定的参考。

针对信息栅格支持下的航迹合成中的资源利用问题，提出了一种以满足目标跟踪服务为目的的传感器资源协同选择策略。首先建立了以服务为驱动的航迹合成框架，然后利用基于协方差的目标跟踪精度描述服务需求，建立了信息栅格中资源协同选择的策略模型，最后给出了传感器资源选择的算法步骤，并进行了算法的仿真。仿真结果表明，该算法既能根据服务需求对目标进行跟踪，又能够根据目标跟踪精度动态调整进入融合中心的传感器资源，最大限度地降低对资源的使用。

针对变分贝叶斯迭代运算中参数集分解所带来的问题，定义表观信息作为新的目标函数，提出了一种改进型的变分贝叶斯方法。该方法应用于线性高斯动态系统时，等价于Kalman滤波方法。推导过程还得出了Kalman增益的简化计算方程。

文章分析了全球定位系统(GPS)信号中3个频段上民用伪随机码的基本特征，包括码的生成结构、调制方式、数据构成和信号能量；结合L1上粗捕获(C/A)码的特征，讨论了GPS现代化信号(L2和L5)上民用伪随机码的改进，重点分析了数据通道和无数据通道的优势和区别以及L5上Neumann-Hoffman (NH)码的作用，定性分析了新型的伪随机码的组成和调制方式对GPS信号捕获和抗干扰性能的影响。

现代战场电磁环境日趋复杂化,有效地评估战场电磁环境效应非常必要。首先,简要分析了战场电磁问题的几种常用研究方法,并指出了其各自不足;其次,依照钱学森的系统科学思想和从定性到定量的综合集成方法论,研究了基于灰色层次分析法的战场电磁环境效应评估,其评估建模步骤为:采用层次分析法建模战场电磁环境效应评估体系、依照广义专家系统确定指标权重、应用灰色理论获取综合评价结论;最后,选定某特定战场电磁环境,采用灰色层次分析法进行了电磁环境效应的评估计算,仿真结果验证了该方法的有效性,同时也表明了应用综合集成方法解决电磁领域问题的可行性。

论文在Mie理论基础上,给出了球形粒子对平面偏振光的散射强度和散射系数公式,利用连分式递推算法进行了编程计算,重点对1.06μm激光的模拟结果进行了分析。从得到的散射图像可以看出,散射强度角分布与散射粒子尺度有密切关系,随着粒子尺度的逐渐增大,散射光强主要集中到前、后向散射方向,集中的角度越来越窄,模拟结果明显出现了散射强度最弱的极值角,且该极值角随粒径的增大而增大,最后逼近90°方向。散射强度角分布与波长有关,当它们在同一数量级时达到最大值,与散射粒子折射率无关。该递推算法因为每一步计算都是独立的,与前后项的准确性没有关系,不存在不稳定、发散等情况,能够计算粒径参数范围从10^-4开始,对上限不受任何限制。

提出了以凸多边形为基元、完全不依赖于星等的星图识别算法.首先,构造全部导航星的14°视场模式,共9 176个.然后逐一把这些视场中的导航星投影到像平面,得到一系列的点.依其坐标排序,采用由平面上的点生成凸多边形的算法,就能得到唯一的、以恒星为顶点的凸多边形.在导航星表中以凸多边形为储存单元,其内容为凸多边形的边和顶角.为此,设计了以导航星凸多边形和观测凸多边形之间距离最小为准则的识别算法.针对星光制导的导弹观星时间很短,提出了根据弹道生成弹上导航星表的方法,其导航星表只需存储30颗星的75个凸多边形.仿真结果表明:在任意视场中,基于凸多边形的星图识别成功率高于99%,并具有较强的鲁棒性.

在对当前景象匹配技术应用现状的研究基础上,针对其中的强干扰景象匹配技术,尤其是烟雾干扰下的实时图滤波技术进行阐述.烟雾干扰是造成实时图模糊不清的主要原因,致使景象匹配系统不能发挥其应有的作战效能,甚至造成误匹配.首先分析了烟雾干扰对景象匹配系统特别是实时图滤波的影响,并研究了烟雾干扰模型的主要参数及其可滤波的设计思路,在此基础上提出了相应的滤波算法并辅以Matlab平台进行了仿真分析.结果表明,该算法能够在较大程度上消除烟雾噪声,有效地改善烟雾干扰下的实时图质量,也为烟雾干扰下的实时图滤波技术提供了更为广泛的思路.