一种自适应正则MAP超分辨率重建方法

提出了一种简单、通用的基于自适应正则化技术的MAP超分辨率重建新方法，该方法可以自适应地选择正则化参数，并充分利用中间重建结果的信息，不断对其进行更新，通过迭代过程得到最终的重建影像。利用模拟序列影像和真实序列影像分别对本文方法进行了验证，结果表明，本文方法可以根据不同影像序列的特点，自适应确定相应的正则化参数，并能找到最优解，适用性较强。     

两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析

给出了两种渐消滤波解及其相应的原则，介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解，分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。     

车辆导航系统的地图匹配技术研究

常规的地图匹配方法只能消除路段径向的偏差,在分析GPS误差模型的基础上,采用卡尔曼滤波技术对传感测量位置与数字道路地图之间的偏差进行估计,销减了路段平行方向的偏差,从而大大提高了系统的定位精度。仿真试验的结果证明了该算法对于提高车辆定位系统的性能是有效的。     

UKF滤波器性能分析及其在轨道计算中的仿真试验

讨论了UT（unscented transform）变换的性质，给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波器UKF（unscented Kalman filter），它不仅具有较高的精度，而且不必计算偏导数阵。仿真分析的结果表明，UKF有良好的状态估计性能，使用简便，适合于非线性系统状态估计。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法，该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征，拟合了图像及其空间分布结构。     

基于内容的图像自适应加网方法

提出了一种新的基于图像内容纹理分割的加网方法。试验表明，该方法能够在图像输出精度较低的情况下更有效地再现原稿的层次和细节。     

中尺度自适应模式对一次沙尘暴天气数值模拟及诊断分析

以实况资料作初始场，利用中尺度自适应模式对西北地区2000年4月12日强沙尘暴的天气形势和风场进行了数值模拟，对此分析得出西部地区沙尘暴的形成、发展机制和中小尺度系统对于沙尘暴发生发展的触发和指示作用。由于模式的输出结果是每3小时一次，比常规资料更能表现出沙尘暴的内在机制及时间和空间尺度较短的系统。结果表明：在沙尘暴发生前河西走廊西部就出现偏西大风，高空急流对沙尘暴发生区有很好的指示作用，强沙尘暴发生在200hPa高空急流入口区右倒，上升运动区内；高空急流发生变异时，导致对流层中下部锋区加强和大气层结不稳定，为中尺度系统的发生、发展和沙尘暴的产生提供了适宜的大尺度环流背景；西北地区干暖舌的形成和维持对沙尘暴的发生区有很好的指示作用，当冷锋过境时，干暖区是沙尘暴发生的最有利的环境。     

多普勒雷达降水产品优化

通过对雷达1h、3h降水产品进行应用检验，找出降水产品的局限性及其测量误差；利用反射率因子及自动站雨量资料，通过调整雷达混合扫描面弥补了降水产品因山脉等地物挡角大而缺测面大的缺陷；结合雨量站资料运用最优插值、卡尔曼滤波等方法对本地Z-I关系及降水产品进行调整优化；调整后的降水产品估测降水的误差明显减小，产品质量大为提高。     

利用MM5模式输出产品制作空气质量预报方法探讨

根据2004年中尺度数值预报模式MM5输出产品和临沂市环境监测中心逐日监测资料建立了各污染物浓度预报方程,在2005年夏季的试报中,该方程的试报效果较差,其预报准确率明显低于其历史拟合率。为了提高预报准确率,利用逐步回归筛选的因子及统计模型研究中的有关数据,探讨了使用卡尔曼滤波方法制作空气污染物浓度预报的问题。分析发现,利用卡尔曼滤波方法制作空气质量预报可以取得比较满意的效果。     

Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.