研究了地海交界分区域复合粗糙面的建模方法及其电磁散射特性。采用蒙特卡罗方法建立地海交界分区域复合粗糙面模型,采用高斯谱模拟实际地面,采用变浅系数与北海联合海浪计划(joint north sea wave project, JONSWAP)谱结合而成的有限水深海谱模拟实际近海海面,基于分区域复合粗糙面建模理论,运用多种加权反正切函数处理实现了线型、月牙型、峡谷型自然环境。考虑了各介质区域内部的面元耦合以及区域之间和交界处面元的耦合作用,对地海交界分区域复合粗糙面的散射问题,提出了一种基于分区域面元的迭代物理光学法,采用快速远场近似（fast far field approximation, FaFFA）与局部耦合技术加速其迭代过程。对比了陆地粗糙面、海面和地海交界分区域复合粗糙面的电磁散射特性,计算了分区域复合粗糙面的散射系数,并讨论了极化方式、入射角、边界形状、陆地粗糙面的均方根高度、相关长度和近海海面的风速对地海交界分区域复合粗糙面电磁散射特性的影响。基于迭代物理光学法所获取的分区域复合粗糙面总散射场,采用正侧视条带式成像模式,选用距离多普勒算法对不同特点的地海分区域复合粗糙面进行合〖JP2〗成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像,并讨论了陆地粗糙面与海面各自的相对介电常数对SAR成像的影响。该研究包括了地海交界环境的建模、电磁散射特性的求解及其SAR成像,由仿真结果得到了地海交界分区域复合粗糙面的SAR像特点,对反演地海交界环境的电磁特性以及遥感、探测具有借鉴意义。

针对色噪声环境和低快拍数下波束形成器波形畸变的问题,提出了一种色噪声环境下基于约束Kalman的波束形成算法。该算法首先利用波束形成器的代价函数来构建状态和量测方程,其次对量测有色噪声进行一阶马尔可夫建模并对量测扩充得到新的量测方程,最后利用Kalman滤波方程来求解阵列权值矢量。所提算法是通过对色噪声白化来消除其对波束形成算法性能的影响。仿真结果显示,在色噪声环境和低快拍数下本算法具有更快的收敛速度和更高的输出信干噪比,并且波束图的旁瓣水平明显降低。

在跟踪加搜索工作方式下,相控阵雷达既要对已捕获的目标保持稳定跟踪,又要继续搜索责任空域发现新目标,为此提出了一种波束调度策略。在交互多模型框架下,基于状态的一步预测估计了目标的预期驻留时间,以检测概率和跟踪精度为约束条件进行了优化,基于驻留时间估计了目标的预期噪声方差和预期误差协方差,定义了目标跟踪的紧迫因子、偏差因子和调度系数,在各个时刻估算所有目标下一时刻的调度系数,根据调度系数大小确定下一时刻的波束指向,指挥波束进行照射,当波束照射到目标上时,更新量测噪声并滤波,当波束未照射到目标上时用预测值表示目标状态,仿真证明了算法的可行性和有效性。

针对传统方法对直扩(direct sequence spread spectrum, DS-SS)信号进行盲解扩时,需要在估计出扩频序列后,才能完成信号盲解扩的问题,提出了一种基于相似度的DSSS信号盲解扩方法。该方法首先在扩频码的码片速率和周期已知的条件下,以单倍扩频码周期的窗长对接收信号进行数据分段,然后对任意两段数据求相似度函数值,构造相似度函数值的特征信息矩阵,最后通过对构造的特征信息矩阵进行特征值分解就可以实现对信息序列及扩频码序列的盲估计。理论推导和仿真实验结果表明,该方法具有精度高、稳定性好,在信噪比容限值为-22 dB的条件下也能够有效的盲估计DS-SS信号的信息序列及扩频码序列。

反向交叉眼干扰是近年来受到广泛关注的一种单脉冲角度欺骗干扰技术,为丰富反向交叉眼干扰理论,对多干扰机场景下的反向交叉眼干扰技术进行了分析。在分析过程中,通过严格地推导,研究了反向交叉眼干扰性能与反向交叉眼增益的关系;在此基础上,研究了多干扰机协同干扰时,干扰机对间存在的相对幅相差以及目标回波对反向交叉眼增益的影响,进而分析了上述干扰因素对反向交叉眼干扰性能的影响。仿真结果表明,干扰机对间的相对幅相差变小、目标回波相对干扰信号的相对幅度变小时,反向交叉眼增益增强,反向交叉眼干扰效果增强。

超低空目标与环境之间存在耦合多径效应,产生“镜像”虚假目标,严重恶化协方差矩阵估计和运动目标检测性能。针对这一问题,该文提出基于时域优化的多点联合幅相约束的稳健空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法。基于超低空目标及其“镜像”目标多普勒扩展特性的分析,提出了目标及临近空时二维域多点联合幅相约束的STAP方法,并基于保形约束推导了时域响应的解析解,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标多径效应造成的检测性能损失。仿真实验验证了该文方法的有效性。

当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合方法(polarization filtering and polarization synthesis, PF-PS)。然而,真实环境中存在的极化非理想因素会影响PF-PS方法的性能,主要包括雷达天线的交叉极化响应以及跟踪过程中姿态改变导致的目标回波与干扰信号极化起伏。论文通过建立以上两种极化非理想因素的影响效应模型,进一步完善PFPS算法结构,有效提高了该方法在主瓣干扰背景下对目标的连续跟踪性能。

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。

目前，对采用恒虚警检测的线性调频脉冲压缩雷达的干扰方法,主要针对采用均值类恒虚警检测的情形,而对于专门用于多假目标检测的有序统计类恒虚警(order-statistic constant false-alarm rate, OS-CFAR)检测器,尚未有专门的干扰方法出现。针对此问题,提出了一种专门针对OS-CFAR检测的多假目标产生方法。首先根据OS-CFAR检测原理进行干扰假目标设计,在此基础上提出利用间歇采样部分转发产生多假目标的方法,然后针对OS-CFAR检测的特点对干扰参数进行设置,合理安排干扰机位置或者移频后转发,在目标的左右检测单元产生了数量、幅度、空间分布可控的多假目标。仿真结果表明,该干扰方法可以有效降低目标在雷达检测端被发现的概率。

针对天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)的信号多路径传播特点,提出一种融合多路径信息的多目标跟踪算法。该算法利用概率多假设跟踪(probabilistic multihypothesis tracker, PMHT)算法中量测与目标关联的“软”决策模型优势,并对多路径观测函数显式建模,推导了多路径量测融合处理公式。仿真实验结果表明,相比于标准PMHT算法,所提出算法实现了在低检测概率、高杂波的OTHR环境下对多个目标的更有效跟踪,获得更高的目标状态估计精度和更低的失跟率。

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法。首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度。通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数。最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高。

鲁棒性分析是体系能力分析的一项重要的内容,与装备体系规划中的多种分析方法如组合分析和贡献度分析有着近似的逻辑结构和相同方法论。体系能力的鲁棒性分析的本质上是效能分析问题,对此本文通过体系的交互流构建了体系的交互网络,提出了交战环和交战结构等概念;进一步将交互网简化为交战结构的集合,提出了交互网的测量方法:流的测量和结构效能测量,将其作为鲁棒性分析的指标;最后使用“仿真试验床”完成了一个简单的案例分析,验证了方法的有效性。

动态灵活、优化匹配的信息流转策略,是网络化作战中信息顺畅传递、高效流转的重要保证。首先,定义了网络化作战信息流转的相关概念,抽象了信息流转策略结构;其次,给出了信息流转策略与使命任务的一致性匹配测度方法,分析了信息流转策略适应性演化的一般过程,提出了由演化收益和演化风险组成的适应性演化距离,以相邻信息流转策略之间的演化距离最小为优化目标,建立了网络化作战信息流转策略的适应性演化模型;然后,采用逐次优化算法搜索最优演化路径,并给出了相应的算法流程及求解步骤。最后,通过空中进攻作战案例分析,验证了模型与方法的可行性、有效性。

针对指挥控制系统抗毁性分析方法中通信网络的作用和节点防护能力表征不足的问题,建立指挥机构依赖于通信节点的双层网络模型,从维持系统运行的角度定义节点的防护能力;在此基础上分析节点依赖因素下的失效机理,按照作战实施情况将攻击策略分为攻心、断链和打尾3种,并区分优先攻击指挥机构和优先攻击通信节点两种情况,提出抗毁性动态指标、模式指标和系统指标对指挥控制系统抗毁性进行评估。案例分析表明,该抗毁性分析方法具有一定的参考价值,实验结果还表明系统在优先攻击通信节点情况下的抗毁性较差。

针对多指标约束下考虑保障效能的装备多层级备件携带问题进行了研究,提出了装备保障效能的评估方法。首先,将备件携带影响因素分为直接和间接约束两类,引入云模型使两者之间可以相互转换;其次,给出了各级维修保障站点备件需求率解析计算公式;第三,以3个保障效能指标作为约束条件,4个约束因素作为目标函数,建立模型;第四,对模型进行了求解和动态优化;最后,用实例对比分析验证了模型的科学性。

特征提取和健康状态的辨识是复杂系统健康状态评估中的关键问题。提出一种新的健康状态评估方法，该方法分为3个步骤:首先,采用经验模态分解(empirical model decomposition, EMD)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)来提取振动信号的特征变量。然后,运用马田系统(MahalanobisTaguchi system, MTS)构造马氏空间,并对其进行优化,从而降低特征变量的维度。最后,提出了一种健康度(health index, HI)的概念,并且用来对复杂系统健康问题进行评估。该方法成功地应用在轴承的健康状态评估中。

针对装备状态各等级之间相互交叠的模糊过渡区域会导致状态划分存在主观性较强的问题,同时为了提高基于装备多特征参数融合的状态评估方法的准确度,提出了一种基于云物元模型的DSm(Dezert-Smarandache)证据建模及状态评估方法。该方法首先对特征参数进行基于云物元模型的DSm隶属度赋值,然后提出了一种基于灰靶贡献度的证据源修正公式,再通过隶属度与基本概率赋值(basic probability assignment, BPA) 间的关系求得DSm模型的BPA,最后将不同特征参数的BPA进行DSmT+PCR5(Dezert-Smarandache theory+proportional conflict redistribution rules)融合得到评估结果。通过实例分析,验证了这一新方法的有效性和优越性。

针对一类受饱和约束的切换系统,提出了一种动态抗饱和平滑切换控制器的设计方法。首先,基于模型依赖平均驻留时间的方法设计了平滑切换控制器,能够确保系统全局一致渐进稳定并具有一定的鲁棒性能。同时,通过引入链式切换律降低控制器设计的保守性。在此基础上,给出动态抗饱和补偿器的设计方法。将动态抗饱和补偿器设计问题转化为受线性矩阵不等式组约束的优化问题。以航天器在轨加注过程姿态控制系统为例,建立了该系统的链式平滑切换模型,上述模型能够更加准确地反映系统转动惯量的渐变特性。最后,数值仿真算例表明了所提出的控制器设计方法的有效性。

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。

惯性导航系统受初始误差的影响会产生周期性振荡以及发散误差。针对这一问题,提出了基于自适应衰减卡尔曼滤波及固定点平滑的估计算法,对系统初始误差进行估计,估计结果代入系统误差模型推导误差发散情况,以此对系统输出进行补偿。仿真结果表明，该算法可以有效抑制惯性导航系统输出误差的振荡及发散。

旋转调制捷联惯导系统中,旋转轴不正交误差是最主要的转位机构误差,其对系统精度的不利影响十分显著。针对目前基于载体姿态变化的旋转轴不正交误差标定方法只适用于静基座条件的不足,提出了一种基于Kalman滤波的误差标定方法,可实现外场环境中存在晃动干扰条件下的不正交误差标定;根据误差模型建立了系统状态方程,并基于可观测度分析设计了标定路径。仿真及实验结果表明,该方法精度较高,可以实现外场角晃动干扰情况下,旋转轴不正交误差的高精度标定。

以X-51A和HTV-2为代表的临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度快而且其加速度不规则,难以精确估计其运动状态。针对临近空间目标4种典型的非弹道式机动模式,设计了一种修正变结构交互式多模型(modified variable structure interacting multiple model, MVSIMM)算法。该算法采用当前统计模型作为中心模型,左右两边采用匀速转弯模型,相比传统变结构多模型算法, 提高了模型切换速度,实现更加实时,可以更高精度跟踪临近空间目标飞行器。仿真结果表明,针对4种非弹道式机动模式,修正变结构交互式多模型算法效果优于固定结构多模型滤波方法。

火星探测捕获的误差传播是设计任务方案时需考虑的重要问题。针对3种不同的捕获策略:推力沿速度反方向、推力方向固定和匀速转动,基于协方差分析描述函数技术(covariance analysis describing -equation-technique，CADET)法建立了轨道状态均值和均方差的传播方程,误差源包括初始状态误差、模型误差、执行误差等。仿真整个捕获过程,利用CADET方法分析单一误差和综合误差对每种捕获策略入轨精度的影响,以蒙特卡罗法为基准评估其准确性。结果表明,CADET法能够高精度地计算不同的误差传播,且速度快,具有一定的工程实用性,可为我国未来火星探测任务的轨道捕获段实施方案提供参考。

为动态评估指挥控制网络面向复杂任务和对抗环境下的内在机理和外在行为,采用复杂网络理论分析了指控网络的动态特性,综合考虑了指控网络实体及网络结构关系的异质性,建立了基于多属性加权的指控网络模型;制定了指控网络节点和边的加入或删除规则、局域世界规则和边权演化规则,提出了基于局域世界的加权指控网络演化模型。仿真实验表明,模型具有贴近战场实况、遵循幂率分布、作战效率高等特点,可为指挥控制系统的网络化建设提供理论依据。

干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针对该问题,本文基于多小区蜂窝系统,提出了一种基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法,该算法将预编码和线性弥散空时码编码进行级联,在只需反馈单个用户CSI的条件下,通过合理地设计预编码矩阵、线性弥散空时码块以及接收端的接收矩阵,来实现干扰的完全消除。仿真结果表明,相比已有研究,新IA算法在实现干扰完全消除的情况下,能够极大地降低系统CSI反馈开销。

为了衡量存在复杂竞争数据流的远程测试通信网络是否满足测试数据流实时性的要求,建立了远程测试系统的网络演算模型,并在非抢占式静态优先级服务策略下,利用网络演算理论推导了远程测试业务数据端到端延迟上界的数学计算方法。最后通过对比分析仿真延迟和计算延迟,验证了该方法的有效性。在此基础上,运用该方法分析了竞争数据流对测试业务数据实时性的影响。

为了改善正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)性能,提出了一种基于动态功率阈值的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequences, PTS)方法。在新的PTS方法中,引入了基于功率的判别函数,并给出了一种基于功率合理选择阈值的方法。在选取最小的PAPR值进行传输时,只对P-n大于等于阈值的样本信号进行峰值功率的计算。与传统的PTS算法相比,本文提出的算法在保证PAPR性能和误码率的情况下,能够更有效地降低计算复杂度。

在基于Mesh-under的IPv6低功耗无线个域网(IPv6 over low-power wireless personal area networks, 6LoWPAN)中,针对传输路径上中间节点重传缓存溢出导致重传数据分片丢失,造成网络性能下降等问题,提出一种基于Mesh-under的备用缓存机制。本文所提机制根据传输路径上各节点重传缓存使用情况及数据分片剩余跳数等信息,设置动态重传缓存门限,并为超过该门限的节点从其邻居节点中挑选合适的备用缓存节点,从而完成数据分片的缓存与重传过程,达到均衡使用各节点重传缓存的目的。结果表明,所提机制能够有效避免重传缓存溢出,减小网络能耗,同时进一步提高目的端重组成功率。

基于四元数小波变换和稀疏表示理论,提出了一种图像融合方法,该方法弥补了传统的多尺度理论分析和稀疏表示理论在融合过程中的不足。所提方法分为3步:首先,利用四元数小波变换分解所给的源图像,得到各个尺度下的高通子带和低通子带;其次,对高通子带选用系数绝对值最大和低通子带采用稀疏表示的规则进行融合，获得融合系数；最后,对融合系数进行四元数小波逆变换得到融合图像。此外,对所提融合方法进行了理论分析。在数值实验中用6组测试图像测试所提方法性能,并将融合结果与稀疏表示、离散小波变换、对偶数复小波变换、四元数小波变换等融合方法所得结果进行了主观与客观的比较。实验结果表明,该方法是十分有效的。

视频多目标跟踪中目标较多时,联合概率数据关联算法计算量大,实时性差。由于遮挡等问题,联合概率数据关联算法得到的往往是目标的轨迹片段。针对上述问题,首先利用线性规划自适应迭代求解m个最优联合事件简化联合概率数据关联算法,然后提出基于Kalman滤波及外推法的双向运动预测计算轨迹间的距离矩阵,用近邻传播聚类对目标的轨迹片段进行关联。实验结果表明,本文提出的方法在目标多且容易发生遮挡的情况下仍能够实时有效的跟踪,提高了跟踪准确度,具有一定的抗干扰能力。

针对前视红外成像制导中地面待机目标的轮廓提取问题,提出一种新的多目标轮廓提取方法。首先利用相对定位分割技术,将待机目标区域从复杂地面背景中分离出来,然后采用灰度阈值法初步检测目标数量和方位,再通过边缘点聚类分割算法将多目标边缘图像进行分割,最后基于距离差分最小提取目标轮廓。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法可以实现对不同数量、不同类型、不同尺寸地面待机目标的外轮廓提取。基本满足前视红外成像制导对轮廓提取算法实时性好、轮廓完整度高、抗干扰能力强等要求。

针对复杂图像分割问题开展研究,并以机器人视觉中目标搜索和识别问题为支撑目标,结合该背景明确提出了图像分割算法性能评价标准和侧重点,基于此约束,以Mean Shift分割方法为基础,并重点考虑了分割尺度的有效控制、分割过程兼顾场景深度信息等问题,对算法进行了针对性改进。针对分割尺度控制问题,提出了边缘敏感度的概念,提高了算法尺度分块的控制能力。针对深度信息融合问题,采用了双目视觉立体匹配和基于Kinect传感器的两种深度信息获取方法,均成功实现融合并提高了分割效果。实验结果表明，本文算法与传统Mean Shift算法相比具有明显优势,不仅能更有效地控制分割尺度,还能成功分割原算法难以分割的特殊情况。

在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出增量的方法计算动态覆盖的两种特征矩阵。然后,基于给定的两种特征矩阵分别给出计算集合上下近似集的增量算法,通过实例说明了算法的计算过程。最后,通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性。