随着5G基站密度不断增加，5G基站电磁辐射水平的影响已成为限制5G通信技术发展的重要因素。为解决5G基站周围电磁辐射限值问题，提出评估方法对5G基站电磁辐射水平进行预测。假设基站覆盖小区用户容量已知，利用统计模型对基站周围功率密度的最大值进行计算。在ANSYS Savant上，通过对5G基站周围最大功率密度进行仿真，验证了预测方法的准确性和可行性，对今后基站选址具有一定的指导意义。

提出了一种主要针对地面目标的高精度被动地理定位的方法, 该方法结合旋转椭球地球平行面模型与光电探测系统瞄准线地理姿态, 推导了目标高精度被动定位解析算法。为提高测量定位精度, 通过对地面目标在地球坐标系中的运动建立加速度当前统计模型作为状态方程, 利用地面目标被动定位解析结果作为量测方程, 应用标准卡尔曼滤波方法进一步提升目标定位精度。该方法计算了地球曲率影响, 避免了误差二次放大, 算法简单、精度高。相比传统的先估算目标相对距离, 再按有准确激光测距值进行定位解算的方法, 其定位精度得到了很大提升。关键词:

颅面复原是根据给定的未知颅骨数据来估算对应的面貌, 在法医学、人类学、公安刑侦等领域都有重要的应用价值。针对颅面复原中手工提取特征点费时费力的问题, 本文依据颅面几何结构, 在三维颅面模型上自动提取以鼻尖点为起点的均匀分布于人脸的径向曲线作为颅面的特征表示, 并以颅骨和人脸面皮上提取的径向曲线作为训练样本数据, 构建了一种基于径向曲线的颅面统计复原模型, 通过由这种模型得到的先验知识联合待复原颅骨数据, 来求得面皮数据。实验结果表明: 与基于主成分分析( PCA)进行的颅面复原方法相比, 本文提出的基于径向曲线的颅面统计复原方法的复原精度提高了 2. 95倍, 速度提高了 4. 01倍, 因此本文方法降低了模型中样本数据的维度, 提高了颅面复原的精度和速度, 颅面复原的效果得到进一步的改善。

基于高光谱开展植物水分盈缺检测是当前植物生理学研究的热点。 羊茅草是我国北方草坪使用量最大的草本植物之一, 其生长对水分需求量大, 水分亏缺会使其叶片颜色、 纹理、 形态等物理特征和组织生理特性发生系列变化。 开展基于高光谱的草本植物水分含量检测模型构建, 可实现对羊茅草等草本植物水分盈缺状况的快速无损监测, 利于全面、 可靠的诊断草本植物水分状况并及时采取应对措施, 为预测未来气候变化下北方常见草本植物生理响应及变化过程提供重要依据。 以北方使用量最大的草本植物——羊茅草为例, 采用盆栽控制实验法开展基于高光谱的植物水分含量观测模拟实验研究。 实验在恒温恒湿培养箱中进行。 经查阅有关文献, 该实验共设置空气CO2浓度（CX）（包括400和700 μmol·mol-1两个梯度）和土壤持水量（WX）（包括: 100%田间持水量, 40%田间持水量, 20%田间持水量三个梯度）两个变量, 共六种不同情景; 在不同情景条件下, 借助ASD Field Spec HandHeld光谱仪于每天10:00—14:00测定羊茅草叶片光谱反射参数, 主要包括: 光谱反射率(Ri)、 一阶导数光谱(Dλi)、 红边幅值(Dλr)、 红边位置(λr)、 红谷吸收深度(D)、 红边面积(Sr)、 光化学反射指数(PRI)、 叶绿素指数(Rch)、 归一化植被指数(NDVI)、 比值植被指数(RVI)、 归一化光谱指数(NDSI)、 比值光谱指数(RSI)、 分形维数(Fd)等。 通过采集不同情景下植物光谱反射参数, 采用多元线性逐步回归分析、 方差分析、 数学统计模型构建等多种方法, 探讨不同生境条件下羊茅草叶片水分含量与光谱反射率(Ri)、 红边幅值（Dλr）、 红边面积(Sr)等光谱参数之间的量化关系, 筛选出可以用于检测羊茅草水分含量状况的最优光谱特征参数, 并构建了基于高光谱的羊茅草水分含量检测模型公式。 研究结果表明: 归一化植被指数(NDVI)、 叶绿素指数(Rch)、 分形维数(Fd)与羊茅草叶片含水量之间相关性在99%置信水平上达到极显著水平(p<0.01), 且对于不同土壤水分胁迫条件下的羊茅草长势分辨效果较好, 是监测羊茅草水分含量的有效参数和最优参数。 同时发现, 羊茅草叶片水分含量（Y）与诸多光谱特征参数（X）之间具有良好的多元线性关系, 拟合得到羊茅草水分含量检测模型公式为: Y=-0.125XRch+1.714XNDVI-0.023XFd+0.018, 相关系数平方（R2）达到0.89, 通过F检验, 模型检验达到极显著水平（F=15.588>7.21, p<0.01）, 说明建立的回归模型具备统计学意义, 可以用于羊茅草水分含量检测。 为快速便捷且准确无损的监测羊茅草受旱程度, 指导大面积草坪灌溉和管理等提供; 重要的技术支撑, 对于丰富植被水分光谱探测研究具有重要理论与实践意义。

受反演算法局限性和厚云层遮盖的影响, MODIS气溶胶产品出现了大量有效值缺失。提出基于反射率统计模型的普通克里金-自然邻近插值方法。利用6S辐射传输模型模拟MODIS蓝光 波段表观反射率随地表反射率、气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)的响应变化,建立反射率与AOD的统计模型。 采用2017年11月的中国区域气溶胶产品MOD04_L2、反射率数据做实验,并利用时空匹配的AERONET地基站数据做交叉验证,结果表明: 利用该方法填充MOD04_L2中国缺值区域精度较好,60%以上的插补结果处于期望误差界限内。该方法不仅能有效解决低反射率地区AOD有效值缺失问题,而且不受气溶胶类型假设不当影响。

移动设备的快速普及,催生了一系列新的信息获取方式,其中,最具代表性的是已广泛应用于移动支付领域的二维码技术,它实现了二维码屏幕显示到相机拍照识别获取的新型通信。基于这种新的通信方式,引入信息隐藏技术构建不可见的二维码信息,使用户在获取信息的同时,减少由于引入可见二维码而带来的对载体信息感观的不良影响。该算法针对数字视频资源,利用频率约束方法将特定信息嵌入到载体之中,通过相机或手机在视频屏幕播放时进行拍摄,获取视频信息后提取隐藏信息,实现特定信息的有效传递。同时,算法引入能量统计模型和纠错机制,以保证提取信息的准确性。大量实验测试显示,该算法能够在1~2 m距离下获得较高的信息提取准确率。

针对混合网格变结构多模型算法中用于描述目标运动模式的加速度估计不准确引起跟踪精度下降的问题,本文提出了一种基于“当前”统计模型(Current Statistics,CS)的混合网格多模型算法(Hybrid Grid Multiple Model,HGMM).该算法以基于“当前”统计模型估计得到的加速度均值为依据进行网格划分,在线生成目标可能的模型集合,采用交互式多模型算法进行目标跟踪.在一般机动及强机动场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法提高了对机动目标的跟踪精度.

介绍了经典中距拦射空空导弹无线电修正指令的形成原理及存在的问题，并分析了原因。提出了变周期中制导指令的方式，并建立了基于目标当前统计模型的变周期指令模型，将目标运动状态预估计值融入中制导指令，以中制导剩余时间估计为根据,改变中制导指令周期。仿真结果表明，改进的指令模型提高了导引头偏离角跟踪的效能并限制了截获时的目标指示角误差。

超音速飞行条件下红外成像探测系统受到气动光学效应影响, 其图像畸变和模糊退化问题十分严重, 严重影响了红外制导系统的制导精度。常规的气动光学效应模拟仿真研究存在大数据量计算和非连续仿真问题, 不能满足地面仿真的实时性需要。提出了基于高速湍流统计模型的快速仿真算法, 用于气动退化图像实时复原方法和算法研究。根据本文提出的算法仿真得到的退化图像与实际的气动退化图像相似度较高, 并且模型实现简单, 能够满足地面实时仿真的需要。

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。