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。

该文指出Hong(2001)在多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,提高了多速率运动模型状态估计效果,并在此基础上建立了多帧概率数据关联算法.在确定多帧量测数据有效回波时,提出双重门限方法,有效减少了多帧概率数据关联算法的计算量.最后针对各种杂波密度情况对多帧量测数据概率数据关联算法的性能进行了分析.

针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战，该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU)，分布单元(DU)，有源天线单元(AAU)架构的基础上，进一步朝组件化方向演进，形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU，射频单元(RU)，AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架构既有利于切片化、虚拟化实现无线接入网，又有利于应用分布式计算技术和硬件加速技术突破通用处理器的计算能力瓶颈，还能降低DU与AAU之间的前传压力。该文还研制了基于此架构的组件化软基站试验原型并进行了测试，结果表明该组件化方案在提供高度灵活性的同时，还能够提升通用处理器软基站的吞吐能力，并有效降低远端站址传输流量。

图像超分变率重建方法在公共安全检测、卫星成像、医学和照片恢复等方面有着十分重要的用途。该文对基于生成对抗网络的超分辨率重建方法进行研究，提出一种基于纯合成数据训练的真实世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+双鉴别器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN, DU3-Real-ESRGAN)。首先，在鉴别器中引入UNet3+结构，从全尺度捕捉细粒度的细节和粗粒度的语义。其次，采用双鉴别器结构，一个鉴别器学习图像纹理细节，另一个鉴别器关注图像边缘，实现图像信息互补。在Set5, Set14, BSD100和Urban100数据集上，与多种基于生成对抗网络的超分重建方法相比，除Set5数据集外，DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和无参图像考评价指标(NIQE)都优于其他方法，产生了更直观逼真的高分辨率图像。