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該文推導了交替分離算法的Cramer-Rao界。交替分離算法的Cramer-Rao界涉及到矩陣的減逆，而矩陣減逆具有比通常Moore-Penrose廣義逆更為寬松的定義條件，在理論上，一個確定矩陣有無數(shù)個減逆。為了建立分離算法的Cramer-Rao界，該文求出了一個確定矩陣的一個特定減逆矩陣。根據(jù)任一確定性定理，得到分離數(shù)據(jù)的密度分布函數(shù)，從而獲得交替分離算法的Cramer-Rao界。交替分離算法的Cramer-Rao界將多信號對信號參數(shù)估計的影響能更直觀反映出來。通過對交替分離算法的Cramer-Rao界的討論，該文還給出了有關(guān)矩陣分離算子一些重要的性質(zhì)。

該文提出了一種非查表的錯誤圖樣生成算法.該算法通過將可糾正的錯誤矢量的部分信息嵌入到明文消息中,從而得到比原錯誤矢量具有更大漢明重量的錯誤圖樣.用該算法修正的Rao-Nam私鑰密碼體制高效實用,既無需存儲錯誤圖樣,又增強了安全性.

用泰勒級數(shù)展開的形式表示高動態(tài)的多普勒頻率參數(shù)，推導分析了對各階頻率參數(shù)估計的最大似然估計器(MLE)及其估計誤差的Cramer Rao界；描述了最大似然估計器和擴展卡爾曼濾波器(EKF) 對各階頻率參數(shù)的估計模型；并以均方根估計誤差和失鎖概率為性能指標，通過對同一模擬的接收機高動態(tài)軌跡的跟蹤估計，比較了兩種不同估計技術(shù)的基本性能。

該文基于凸優(yōu)化工具，提出一種新的Khatri-Rao子空間寬帶到達角(DOA)估計方法。首先，利用Khatri-Rao子空間的概念，構(gòu)造各頻點的虛擬陣列導向矢量。再利用凸優(yōu)化方法針對虛擬陣列導向矢量構(gòu)造聚焦矩陣，從而利用虛擬陣列所增加的維數(shù)，在盡量減少聚焦對噪聲影響的同時，獲得良好的聚焦效果。仿真結(jié)果表明，相對于已有的Khatri-Rao子空間寬帶DOA估計方法FKR-RSS，該方法具有更好的估計精度和目標分辨力。對于信號源數(shù)大于陣元數(shù)的情形，該文方法優(yōu)勢更加明顯。

針對非高斯非均勻海雜波背景下雷達海面目標檢測性能改善的問題，該文基于海雜波的先驗知識提出了一種自適應Rao雷達目標檢測方法。首先將海雜波的紋理分量和散斑協(xié)方差矩陣分別建模為逆高斯隨機變量和逆復Wishart分布的隨機矩陣，然后基于Rao檢驗和未知參數(shù)估計，設(shè)計了一種匹配海雜波特性的雷達目標自適應Rao檢測方法。通過理論推導和實驗驗證了所提檢測方法對雜波平均功率和協(xié)方差均值矩陣具有恒虛警特性。仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明，在非高斯非均勻環(huán)境下所提檢測方法優(yōu)于已有檢測方法，并且具有良好的魯棒性。

該文基于脈沖超寬帶順序信號模型和極大似然準則，結(jié)合Fisher信息矩陣和Cramer-Rao矩陣不等式，分析了UWB生命信號參數(shù)估計的泛化Cramer-Rao下界(CRLB)。根據(jù)等效時間采樣原理，采用正弦位移函數(shù)近似生命微動信號，推導出了修正的UWB生命信號頻率檢測CRLB公式。仿真結(jié)果表明，增大觀測時間、發(fā)射脈沖帶寬以及系統(tǒng)信噪比可提高UWB雷達生命信號頻率檢測的精度。心跳信號檢測比呼吸信號要求更高。

該文針對高分辨雷達體制下，點目標分裂成分布式目標所帶來的檢測問題，提出了基于Rao檢測的分布式目標自適應檢測算法。將分布式目標建模為子空間信號，目標不僅在距離維上擴展同時也在Doppler頻率維上擴展。Rao檢測算法只需對H0假設(shè)條件下的未知參數(shù)進行最大似然估計，在構(gòu)造檢測器的過程中運用兩步法檢測策略，有效地減少了計算量和復雜度。最后，用Monte Carlo仿真了該算法的檢測性能，并與以前的檢測器相比較驗證了新提出的檢測器對分布式目標在K分布雜波中的有效性。

針對相控陣導引頭指向誤差斜率對導彈制導系統(tǒng)帶來的寄生回路振蕩問題，該文提出一種指向誤差斜率在線估計的算法，并能同步估計出目標狀態(tài)?；?em>Rao-Blackwellised粒子濾波(RBPF)，將指向誤差斜率和目標狀態(tài)同步估計問題分解為兩個問題：一個是指向誤差斜率的后驗估計問題，另一個是以指向誤差斜率估計為條件的目標狀態(tài)估計問題。該文給出了算法的推導過程，并進行了數(shù)字仿真驗證。仿真結(jié)果表明，該文所提算法對于相控陣導引頭指向誤差斜率的估計性能優(yōu)良；并能同時準確估計出目標狀態(tài)信息。采用此信息形成導引指令，可以消除指向誤差斜率對制導系統(tǒng)的不利影響，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和制導精度。

為了提高3維前視聲吶的方位分辨能力，同時避免2維(2D)方位估計(DOA)方法失效，該文提出1維(1D)空間角估計方法、基于Vernier法的垂直角估計方法和基于最小角定理的水平角方位估計方法。首先基于不同子陣構(gòu)造互協(xié)方差矩陣避免2維方位估計模型失效，再利用Khatri-Rao積進行虛擬孔徑擴展；將擴展后的陣列導向矢量和觀測向量模型用于2維方位估計。與原陣列的導向矢量相比，虛擬陣元數(shù)量約增加1倍，陣列的孔徑得到有效擴展。仿真實驗表明，與單觀測向量波束形成2維方位估計方法相比，所提方法在2維方位估計問題中具有更高的分辨能力，均方根誤差更低；水池實驗進一步驗證了該文所提方法的工程實用性。

雖然采用壓縮感知技術(shù)(Compressive Sensing, CS)的差分SAR層析成像方法實現(xiàn)了4維空間信息的重構(gòu)，但是此方法僅利用了目標的稀疏特性并沒有考慮目標的結(jié)構(gòu)特性，因此對同時具有稀疏特性和結(jié)構(gòu)特性的目標進行重構(gòu)時其性能較差。針對這一問題，該文采用聯(lián)合Khatri-Rao子空間和塊壓縮感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS)，提出一種差分SAR層析成像方法。該方法依據(jù)目標的結(jié)構(gòu)特性和重構(gòu)觀測矩陣具有的Khatri-Rao積性質(zhì)，將稀疏結(jié)構(gòu)目標的差分SAR層析成像問題轉(zhuǎn)化為Khatri-Rao子空間下的BCS問題，最后對目標進行塊稀疏的l1/l2 范數(shù)最優(yōu)化求解。相比CS差分SAR層析成像方法，該方法不僅保持了CS差分SAR層析成像方法的高分辨率特點，而且其重構(gòu)精度更高性能更優(yōu)。仿真數(shù)據(jù)和ENVISAT星載ASAR數(shù)據(jù)以及地面GPS實測數(shù)據(jù)的試驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。