OFDM系统载波频偏的低复杂度多步估计

针对正交频分复用（OFDM）系统现有频偏估计时域方法中估计范围与估计精度的矛盾，提出一种基于时域训练序列的多步频偏估计新算法.该算法采用多步逐次逼近，在每一步估计中消除相位模糊，在不缩小估计范围的前提下不断提高估计精度；最后利用最佳线性无偏估计(BLUE)方法将各步估计值进行最佳合并，进一步提高估计精度.该算法用简单的修正取代搜索，理论分析和仿真表明在保证估计精度的同时，可显著降低大频偏估计的计算复杂度.该算法的主要运算是并行的，当用于高速通信时优势更明显.     

H∞最优状态融合估计及其在成纸定量中的应用

基于信息融合理论中的状态融合估计理论及H∞理论，结合纸张定量估计的难点，提出了H∞最优状态融合估计算法。该算法能充分利用纸机系统的各状态之间的强耦合性，利用纸机系统的可测量信息，融合多个测量输出估计纸机的某一个状态。仿真结果说明了所提出的算法的有效性。     

多滞后时刻四阶累积量的正弦信号频率估计

在含噪正弦信号频率估计方法中，通过开发高斯色噪声中正弦信号的四阶累积量切片结构、以及由这些累积量构成的Hankel矩阵性质，提出了多滞后时刻累积量的高分辨正弦信号频率估计方法。现有的基于高阶统计的算法中没有充分利用多滞后时刻的四阶累计量。本文提出了一种基于多滞后时刻四阶累计量的正弦信号频率估计的ESPRIT和MUSIC算法。理论分析表明，这种算法有助于提高参数估计的性能。     

目标估计协方差控制的多传感器管理算法

提出了一种基于目标估计协方差控制的多传感器管理算法．该算法针对目标对运动状态估计精度的要求，设定相应的误差协方差水平，通过选择达到该水平的最小传感器组合，以实现对传感器的有效管理．仿真结果表明，该算法在维持目标估计协方差达到一定水平的情况下对传感器资源选择有良好的性能．     

多站被动式跟踪自适应融合算法

由于单站被动式跟踪稳定性差、动态过程时间长、估计偏差大，且对初值敏感，使得直接在各单站估计基础上做融合效果仍然很差，本文提出多“双站”新概念，推导完成了基于多“双站”的自适应融合算法，提高了系统跟踪精度，保证了算法的快速收敛以及算法的初值不敏感性，仿真结果证明了其正确性。     

多传感信息融合的最优状态估计方差

多传感器信息融合位置级融合算法中，测量融合（Measurement fusion）算法是最优的。本文证明了测量融合算法的估计方差由系统的“测量函数”决定。该函数值越大，系统的融合估计方差就越小。仿真说明了以上结论的正确性。     

基于群路QPSK信号全数字化整体解调的大频差估计算法

主要是解决数字接收机中，对多路QPSK信号解调时所存在的较大载波频差的难题。采用理论研究分析和仿真验证相结合的方法，提出了一种将对大频差的直接估计转换成对一个已知序列的周期估计的新算法，该算法可以将实际解调中存在的用现有算法较难解决的大频差问题用一个较为简单的算法进行有效的估计和矫正，解决了数字化解调中的一个难题，研究认为，所提算法具有简单，计算量较小，统计特性等特点，特别适用于多路QPSK信号的数字化解调，仿真结果表明该算法是可行的，目前已在实际系统中得到应用。     

基于加权特征向量的无监督波达方向估计算法

在基于有监督学习策略的波达方向(DOA)估计算法中，通常需要大量带标签的训练数据集，这些数据会影响算法对未知信源性能的估计。为了解决这一问题，提出一种基于无监督深度学习策略的加权特征向量无监督DOA估计算法(WEUDA)。利用天线阵列接收未知方向随机入射信源的多快拍数据协方差矩阵的加权特征向量来建立无标签的训练数据集。这一方法使得算法不再依赖已知的标准信号源，更便于在工程中实现，并且提高了对未知测试数据集的估计性能。仿真实验结果表明，在相同的条件下，相对于子空间类、稀疏重构类和有监督DOA估计算法，WEUDA具有更好的估计性能。     

一种GPS多径抑制的改进方法

通过分析Teager-Kaiser算法和多径估计延迟锁定环技术(MEDLL),提出了一种GPS多径抑制的新算法。新算法在结合了TK算子的基础上对MEDLL技术进行了改进,得出了多径信号的各参数,并从接收信号中分离了多径信号,减小多径信号的影响,并最终估计出了直达信号。仿真结果表明,新算法的估计时间误差小于MEDLL的估计时间误差。     

基于H．264的快速运动估计算法研究

在研究H．264多宏块运动估计特点的基础上，提出了一种针对宏块模式的快速搜索准则算法。研究结果表明，在运动估计中加入此准则算法，搜索速度有较大幅度提高，而图像质量和码流基本保持不变。     

一种新的两步多基地声纳TDOA定位算法

针对水下多基地声纳定位系统中声速先验已知的情况，以到达时间差为系统观测量，提出一种新的两步闭式解定位算法。首先，通过引入辅助变量，将非线性观测方程转化为伪线性方程进行处理，求得一个初始估计解；其次，根据第一步中引入的辅助变量与目标源位置的关系，以初始解中对于目标源的估计误差为待估计量建立伪线性方程并求解；最后，将第一步初始解中对于目标源位置的估计减去第二步的估计解就是最终对目标源位置的估计。推导了算法的估计均方误差，从理论上证明其可以达到相应的克拉美罗界。通过仿真实验验证了估计均方误差的理论分析，并与现有算法进行比较，证明了所提算法与现有算法相比具有优越性。     

基于改进传播算子的双基地多输入多输出雷达参数估计

针对双基地多输入多输出（MIMO）雷达系统中，多目标波离方向（DOD）和波达方向（DOA）联合估计精度低的问题，提出了一种改进的传播算子（PM）方法。根据传播算子定义要求提取存在旋转不变结构的相关数据，组合相关数据求得协方差，采用前后向平滑方法求得传播算子，根据其内部结构特征求出旋转不变因子，估计出DOD和DOA的值。仿真结果表明:与传统的旋转不变子空间算法和PM算法相比，该方法具有更高的估计精度，在低信噪比时与传统的PM算法相比最大均方根误差相差4 dB，性能更加稳定，更适合低信噪比时的DOD和DOA高精度估计。     

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随，提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步，以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题，给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计，能够在保证有效关联的同时，在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新，将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计，再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.     

基于提升小波变换域运动估计的序列图像压缩方法

提出了一种基于小波域运动估计的序列图像压缩编码算法，针对图像经小波分解后生成的子带图像所特有的多分辨率特性，引入了多分辨率运动估计方法，在一定程度上解决了传统的基于空域运动估计而采用全搜索法时存在的搜索范围大、搜索运算量大等问题。此外，本算法采用基于提升格式的第二代整数小波变换进行图像分解，具有运算筒单、节约内存、便于硬件实现等优点。     

最优多级式多传感器状态融合估计

基于单传感器Kalman滤波方程，本文提出了多级式多传感器信息融合系统的两级和三级最优集中式与分布式融合估计算法。算法表明当融合系统的相关噪声方差矩阵、噪声均值、控制输入及测量误差为零时，本文算法与文献[6]讨论标准融合系统的算法一致。融合系统的噪声均值、控制输入及测量误差不会影响融合系统的估计方差，但当相关噪声方差与过程噪声方法相近时，融合系统的估计方差会发生较大的变化。     

多传感器加权信息融合算法研究

将新兴的随机加权估计应用于多传感器信息融合,文章提出一种基于随机加权估计的多传感器信息融合算法,用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题。仿真结果表明,文中提出的随机加权融合估计算法优于传统的平均值估计融合算法,并且随着测量次数的增大,均方误差越来越小。     

多速率DS-CDMA信号信道参数的估计

在CDMA通信系统中，信道参数的估计，特别是信号传输时延的估计是一个重要问题，但是在异步CDMA通信系统中，传输时延和幅度的估计会受到远近效应的影响。文中使用最大似然（ML）估计，实现了多速率DS-CDMA信号的信道参数估计。仿真结果表明，该算法可有效估计多速率DS-CDMA信号的幅度和其相对时延，对远近效应稳健，其性能接近Cramer-Rao界（CRB），远优于传统的滑动相关估计方法。     

多智能反射面辅助毫米波级联信道估计方法

针对多智能反射面(IRS)辅助的毫米波通信系统中存在信道耦合复杂、信道规模大、多跳级联信道估计导频开销大以及估计困难的问题，基于压缩感知理论提出一种高效的级联信道估计方法。首先，基于毫米波信道固有的稀疏特性，利用Katri-Rao和Kronecker乘积的性质，找到大规模多跳级联信道的稀疏表示方式；然后，将大规模级联信道估计问题转化为多个稀疏信号的恢复问题；最后，使用改进OMP算法恢复大规模级联信道。仿真结果表明，所提方法可以极大地减少多跳级联信道估计导频开销，并且可以准确地估计多跳级联信道的状态信息。     

基于矢量观测确定卫星轨道姿态:欧拉角估计器

针对“矢量观测 陀螺”这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统配置模式，采用欧拉角作为姿态参数，应用扩展卡尔曼滤波技术综合处理姿态测量信息，给出了具有良好滤波性能的轨道姿态估计算法．在算法的设计过程中，针对单矢量观测情况，通过改进协方差修正算法加快了状态估值的收敛速度；针对多矢量观测情况，把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化．     

一种新的多径时延估计的约束反卷积方法

将lp范数规划方法和凸集交替投影(POCS)算法结合起来，利用一定的约束集，对接收信号进行多径分离，得到新的一种多径参数估计的约束反卷积方法，其中lp范数规划使得估计的多径结构具有一定的稀疏特性，然后利用POCS算法方便地引入各种约束，并保证估计结果收敛。仿真表明，这种方法比POCS算法和规划POCS算法具有更好的重构信号内部结构和参数估计的性能，能够分辨时延结构紧密多径分量，对噪声干扰表现也不敏感。新方法无需测量信道的实际物理参数便可清晰地分辨能量较大的多径成份，利用这种方法成功地进行了海试数据的分析处理，得到的多径结构和声线传播模型一致。