设C是亏格为g的不可约代数曲线;C*(D,G)为C上的代数几何码,该码的设计距离为d*=deg(G)-2g+2。本文首先从理论上证明所给算法的合理性,然后给出一种基于基本累次算法(FIA)的译码算法。该算法是G.L.Feng等人(1993)提出的算法的改进。它可对[(d*-1)/2]个错误的接收向量进行译码。运算量与存贮量约为G.L.Feng等人算法的一半,且便于软硬件实现。

在当前统计模型的基础上，结合实时输入估计算法(Feng xinxi等，1996)的思想，提出了一种新的机动目标模型，并利用其方差调整关系建立了自适应跟踪算法。大量仿真结果表明该模型能够准确描述目标的各种机动情况，跟踪算法具有良好的跟踪性能，具有实际应用价值。

该文提出一种通用的时间数字转换器(TDC)码密度校准信号产生方法，该方法基于相干采样理论，通过合理设置TDC主时钟和校准信号之间的频率差，结合输出信号保持电路，产生校准用的随机信号，在码密度校准过程中，随机信号均匀分布在TDC的延时路径上，实现对TDC的bin-by-bin校准。基于Xilinx公司的28 nm工艺的Kintex-7 现场可编程门阵列(FPGA)内部的进位链实现一种plain TDC，利用该方法校准plain TDC的码宽(抽头延迟时间)，研究校准了2抽头方式下的TDC的性能参数，时间分辨率(对应TDC的最低有效位，Least Significant Bit, LSB)为24.9 ps，微分非线性为(–0.84～3.1)LSB，积分非线性为(–5.0～2.2)LSB。文中所述的校准方法采用时钟逻辑资源实现，多次测试考核结果表明，单个延时单元的标准差优于0.5 ps。该校准方法采用时钟逻辑资源代替组合逻辑资源，重复性、稳定性较好，实现了对plain TDC的高精度自动校准。该方法同样适用于其他类型的TDC的码密度校准。