非平稳／非高斯环境下的智能系统辨识与信号检测

本项目主要研究非平稳/非高斯环境下的智能目标识别与多用户检测问题。主要成果包括：综合利用系统辨识、模式识别与智能技术，提出了低分辨雷达目标智能识别的一套完整方法。利用高阶谱、盖博变换和神经网络分别提出了高分辨雷达目标识别的局部双谱方法和盖博原子网络方法。将卡尔曼滤波应用于航天器姿态测试，提出了一种自适应有速度估计算法。针对移动通信中的信号处理，应用高阶累积量、循环统计量、自适应滤波等，发展了盲信道估计、多用户检测及盲自适应波束形成的有效算法。将模糊神经网络、属性模式识别应用于雷达目标模糊聚类。本项目获国防发明专利一项。出版学术专著《通信信号处理》。发表学术论文十三篇。培养博士后和博士生四名。