目标的姿态角是目标运动状态的一个重要参数，在目标监控、目标跟踪、目标识别、导弹制导律设计等多个领域都有着很广泛的应用。不同于传统的利用图像传感器得到光学图像估计目标姿态角的方法，针对有翼导弹等弹体目标跟踪应用中的姿态角估计问题，利用高分辨雷达得到的距离像，给出了姿态角估计的流程，提出了基于距离像匹配及运动状态滤波辅助的估计算法，并针对一个导弹末端机动场景实现了姿态角的连续跟踪，验证了本文提出的姿态角估计算法的可行性。

圆形阵列由于可实现全空间无模糊的波束扫描而得到广泛应用。给出了基于最小均方误差准则下有向阵元均匀圆阵的最佳方向图综合方法。在无约束和带零点约束两种情况下，分别给出了相应最优权值的求解公式。由于圆形阵列具有较高的近轴旁瓣电平，通过对主波束附近的旁瓣增加零点约束条件来达到降低近轴旁瓣电平的目的。研究表明,不同零点约束会对旁瓣电平有明显的影响，合适的零点位置能明显改善方向图的近轴性能。该方法简单易行，适合在圆形相控阵天线中使用。仿真给出了对近轴旁瓣电平改善最明显的零点位置。

提出了一种频域极坐标处理与空域高斯〖CD*2〗牛顿最小化法相结合的运动估计算法。首先使用频域极坐标处理粗估计出两帧图像间的偏移量，将此偏移量作为高斯〖CD*2〗牛顿最小化法的初始值，再使用高斯〖CD*2〗牛顿最小化法精确估计图像间的偏移量，并补偿图像得到稳定的图像序列。最后，为使算法能够实时运行，针对TMS320C6416数字信号处理器的运行环境优化了算法实现代码。实验结果表明，优化后的算法能够实时、高精度地稳定大运动偏移图像序列。

基于阻抗边界条件，将介质薄层涂覆目标等效为无厚度阻抗表面，应用三维各向同性阻抗面电磁散射的物理光学(physical-optics, PO)算法，并通过各向同性阻抗劈的一致性几何绕射理论导出各向同性阻抗边缘的等效边缘流(equivalent edge currents, EEC)，从而以边缘波场修正物理光学场，实现各向同性介质薄层涂覆三维导电目标电磁散射的高频预估。给出两个典型算例，与矩量法精确结果吻合良好，验证该各向同性PO-EEC算法的精度和效率。

提出了一种能快速有效反演介质粗糙面下方导体目标参数的方法——改进多相粒子群算法，优化以双站散射系数的测量值和理论计算值为偏差的目标函数，当目标函数达到最小值时，实现地下目标参数的反演。为加快反演过程，提高反演精度，正问题采用了快速互耦迭代算法这一数值算法来快速准确求解双站散射系数。逆问题采用了基于子群和母群交叉搜索机制以及小种群策略的改进多相粒子群算法，能减少目标函数计算次数（对应正问题计算次数）、提高全局寻优能力。文中反演了一维粗糙面下方截面为圆柱和任意连续形状的导体目标，仿真实验验证了算法具有较好的反演精度和较强的抗随机噪声能力。

为了适应高动态环境，导航接收机常采取锁频环和锁相环联合工作实现载波跟踪。对其中较常用的的叉积自动频率跟踪环提出改进，利用两种方法切换实现频率鉴别。改进后算法克服了数据位模糊，并且使鉴频范围扩大了4倍，同时保持跟踪精度不变。影响跟踪精度的因素主要包括热噪声误差和动态应力误差，经研究发现其中热噪声误差的传统理论分析结果与实际有较大差距。利用环路线性化近似处理，并且考虑鉴别噪声间的相关性，经重新推导得到锁频环路的热噪声跟踪误差低于传统理论分析结果的1/5。通过仿真对锁频环鉴频范围和热噪声跟踪误差分析的正确性进行了验证。

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样，然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理，构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离，采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量，在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下，仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。

非局部平均降噪（non-local means, NL-means）算法是近期提出的针对高斯噪声的降噪算法，能够有效地保持图像纹理，但是其计算量庞大，而且要求噪声符合高斯分布，这限制了其在合成孔径雷达（synthetic aperture radar， SAR）图像上的应用。利用梯度分组的相似点匹配算法对NL-means算法进行改进，在降低计算量的同时进一步提高降噪质量。针对SAR乘性噪声特点，引入同态变换处理使改进后的算法能够适用于SAR图像降噪。通过仿真实验对本算法进行验证，降噪处理的峰值信噪比比同类算法平均提高3 dB，执行速度比NL-means约提高了3倍。

提出一种针对波形捷变合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）的新型干扰方法。借鉴间歇采样原理，结合快时间、慢时间调制，形成新型欺骗干扰。利用间歇采样实现在波形捷变SAR当前脉冲内及时转发，利用快时间调制实现距离向迁移，利用慢时间调制实现方位向上的多假目标。该新型干扰为实现对波形捷变SAR有效干扰提供了一种全新的途径。仿真实验验证了该干扰方法的可行性和有效性。

针对目标在多角度观测下的散射系数估计问题，研究了基于分布式压缩感知（distributed compressed sensing, DCS）的发射分集多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达参数估计方法。在分析发射分集MIMO雷达信号模型的基础上，构建了其联合稀疏表示模型；在分析正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法实现结构的基础上，提出了一种新的基于迭代式正交匹配追踪的DCS算法。仿真结果表明该方法的估计精度高于DCSSOMP和幅度相位估计+Capon的算法，重构概率也高于DCS-SOMP算法。

多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达与传统相控阵雷达相比，其最大优势在于由天线孔径空间卷积带来的更高的角度分辨力。将多部X波段相控阵雷达组成共置天线的分布式相参MIMO雷达可以实现更窄的波束宽度，但随之而来的是严重的栅副瓣问题。以降低MIMO雷达稀布阵旁瓣电平为目标，对共置天线的分布式相参MIMO雷达阵地布置进行优化。仿真试验结果显示粒子群算法应用到该最大最小问题是有效和稳健的。

针对信息融合系统平台跟踪多目标过程中的多传感器管理问题，提出了一种基于任务控制的动态多传感器管理方案。根据滤波后的目标误差协方差与不同战场态势下的期望之间的差异，度量目标当前精度要求。利用模糊物元分析法，根据目标自身属性值和当前状态值，计算欧式贴近度，从而获得目标威胁度。在综合考虑传感器性能和系统资源能耗的基础上，建立了任务需求模型。依据该模型控制多传感器实现对目标的探测，寻求模型的最优解。仿真结果表明，该方案在保持目标跟踪精度及时效性的同时，能适当地控制资源消耗，减少系统总耗能。

基于体系工程的思想和方法，探索武器装备体系需求论证的新模式。提出了武器装备体系需求论证的研究框架，包括军事背景分析、任务领域需求分析、能力领域需求分析、需求方案分析和体系结构优化设计，明确了武器装备体系需求论证的规范过程、理论原则、技术方法以及相关体系结构产品，阐明了其实用性和有效性，为武器装备体系需求论证和顶层设计提供了理论方法支撑。

总结了型号研制的一些特点和规律，称为型号研制应遵循的基本准则。这些准则包括3个方面：一是产品应具有的性能属性准则；二是产品应具有的质量属性准则；三是型号研制人员应遵循的行为准则，这些准则具体归纳为“型号研制十二性”。就型号研制的先进性、继承性、适应性、生产性、经济性、安全性、可靠性、测试性、规范性、真实性、充分性、风险性提出了可供参考的一般准则。

由于战场环境的复杂性，作战任务与作战目标间通常存在动态不确定的因果影响关系。目前,传统的解析模型及作战模拟方法在计算作战任务效能时，存在因果建模能力不足，运行效率低下的问题。通过引入时间影响网络，并利用循环弧和强度参数扩展其时间约束，进一步表达了作战行动间异步和同步关系，提出了一种基于扩展时间影响网络的作战任务效能计算方法。在一定作战想定背景下，结合登岛作战任务示例验证了该方法的可行性和有效性。

为了提供更精确的完好性服务，提出一种新型降低用户端自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)误警率的方法。给出了定位误差与残差向量关系的新解释，基于最大定位误差完好性风险算法，提出了扩展正常检测区方法并进行故障检测，通过最大定位偏差保护限值提供故障检测的完好性保证，满足航段漏警率要求。最后，设计一种新的故障检测与故障识别准则，达到在不降低漏检率的条件下，减少误警率。算例表明该方法简单易行、有效。

针对航空人-机复杂系统极值风险评估中存在不确定性、难于验证的理论问题，建立了综合考虑“物理特性”、“随机性”和“非线性”的驾驶员-飞机系统和故障数学模型，通过大量仿真数据分析样本数量、评估次数以及优化算法选取对评估稳定性的影响。为提高极值分布中样本数据序列的拟合精度，针对综合评估模型提出一种随机自适应进化粒子群算法（random adaptive evolutionary particle swarm optimization，RAE-PSO）算法，实现了收敛速度和拟合精度的提高。提出了提高航空人-机系统风险评估稳定性、降低评估误差的方法步骤，并通过案例验证了方法的有效性。

实际装备维修工程中，系统并不总能够通过维修恢复如新，并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题，利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组，并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标，确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系，验证了该模型的可行性。

鉴于决策者风险态度对多目标决策的影响，提出一种基于前景理论的多目标灰色局势决策方法。该方法首先利用奖优罚劣的线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理，进而确定正负理想方案。基于前景理论和多目标灰色局势决策方法确定前景价值函数，并利用方案综合前景值最大化的多目标优化模型求解最优权向量，进而求得综合效果测度矩阵，而后采用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序，最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性。

针对多属性决策中属性值无量纲化处理方法对决策结果的影响问题，给出了6种无量纲化方法产生的属性值方差，并基于属性均方差方法求解属性权重。在此基础上，分析了不同无量纲化处理方法对属性权重影响的敏感性，研究了属性值发生变化以及增加或者减少方案情况下的方案保序性问题，得出了一些重要结论，为决策者选择合适的无量纲化处理方法提供理论参照。最后通过军队资金管理绩效案例对结论进行了检验。

针对带有转动惯量不确定性和干扰的航天器姿态控制问题，提出了一种基于鲁棒自适应方法的解耦控制算法。首先,将航天器模型变换成3个子回路分别进行控制器综合，并利用自适应方法对模型中的不确定参数进行补偿。然后,将外干扰力矩和自适应补偿误差视为复合扰动，通过鲁棒控制算法对其进行抑制，保证了姿态跟踪误差在期望的范围内。最后,数字仿真结果表明了所设计的控制器在处理航天器姿态控制问题的正确性和有效性。

基于探月工程三期论证中的一条月地返回轨道,分析了影响轨道器和返回器分离点位置计算精度的误差因素，建立了相应的误差协方差传播模型。通过仿真计算，讨论了在不同修正时机下，末次修正控制误差对轨道的影响，给出了分离点位置误差与末次修正后轨道误差之间的关系，对末次修正时机和分离时机的选择与分离点位置误差的关系进行了初步分析，结果表明,适当延后末次修正时间，以及适当提前分离有助于控制分离点位置误差。

多运动体航天器系统各部分运动存在强烈耦合，这增加了动力学建模与控制难度。应用旋量理论与凯恩方程建立开环树状拓扑构型多运动体航天器通用的姿态动力学模型，有效简化系统运动学分析，计算量小，步骤清晰。针对系统强耦合，高度非线性的特点，设计基于逆系统的非奇异最终滑模控制器，完成系统各运动体姿态机动控制。首先,针对动力学方程设计α阶逆系统与原系统组成伪线性系统，完成精确反馈线性化的过程。然后,应用非奇异最终滑模控制器实现系统姿态机动控制，保证系统状态误差在有限时间内收敛到零。算例仿真结果验证了方法的有效性。

为解决因参数不确定，受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题，以反馈线性化理论为基础，将最小二乘支持向量机引入控制结构，设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率，并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器，通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响，开展了6自由度飞行仿真对比试验，仿真结果证明所设计的控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。

对一类具有范数有界参数不确定Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型系统，采用状态反馈并行分配补偿结构，综合考虑变量约束和多个性能指标，研究了约束鲁棒最优保性能飞行控制律设计问题。改进输入、输出及状态约束线性矩阵不等式，提出了带约束模糊最优保性能控制定理。在一般抗干扰控制基础上引入不确定性矩阵，证明了模糊鲁棒最优抗干扰定理。综合上述结论，推导出带约束模糊最优保性能抗干扰定理。最后，建立了飞机不确定T-S模糊模型，分别设计了满足上述3个定理的飞行控制律，并进行了仿真与对比分析，结果验证了该设计方法的有效性。

针对使用不确定性数据进行多故障模式诊断问题，以模糊事件的可能性测度为基础，提出一种基于模糊机会约束支持向量数据描述的诊断方法。为有效地求解故障分类模型，提出模糊机会约束规划的对偶规划，根据贯序最小算法 (sequential minimal optimization，SMO)思想提出快速训练算法，利用支持向量数据描述使用一类数据求解分类面的优势，构建多类分类器。数值试验表明，本方法可以有效处理基于不确定数据的故障诊断问题，在故障类别较多的情况，速度有较大提高，具有一定实践意义。

嫦娥二号卫星首次实现从月球轨道飞向日地拉格朗日L2点开展深空探测试验。受当前星地测控设备天线口径限制，遥测数传系统面临作用距离远、接收信号弱的技术难题，为此开展了地面弱信号捕获、低损失数据解调和高效信道译码等新技术探索与试验验证。试验结果表明，地面遥测数传系统成功实现了1 500 000~1 700 000 km的数据接收解调，并具有实现更远距离深空通信的拓展能力。

跟踪和数据中继卫星系统反向链路中，30路频分复用信号通过高功率放大器时，存在严重的互调干扰，导致输出的30路阵元信号严重失真，恶化了星下数字波束形成（digital beam forming，DBF）性能。通过进一步的数学推导，分析高功率放大器的调幅/调幅变换和调幅/调相变换对30路阵元信号间幅相误差的影响机理，提出采用动态均衡技术来补偿非线性失真所引起的DBF性能的恶化，并在Matlab环境中进行了性能仿真。理论分析和仿真结果表明：动态均衡技术在有效提升地面辅助DBF的性能的同时，也提高了转发器的功率效率。

模数转换器（analog-to-digital converter, ADC）量化引入的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失是影响数字接收机性能的一个重要因素。根据ADC误差产生的机理，得到了关于量化位数和幅度因子（ADC最大量化电平与ADC输入电平的比值）的噪声表达式，求出了不同量化位数下的最佳幅度因子。针对存在干扰的情况，得出了ADC输出SNR关于输入SNR、量化位数和干信比的计算公式。计算结果表明，当要求输出SNR为-15 dB时，要实现30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的抗干扰能力（量化损失小于1 dB）所需要的最小量化位数分别为5位、7位、9位和10位。

分析了影响链路稳定性的重要因素，并将其分为任务管理、拓扑管理和信道质量3类因素。在此基础上，提出了一种多尺度稳定链路模型，将此3类指标输入到多属性多权重的中间模块中进行权重分配和加权平均，最终形成综合指标，用以指示链路稳定性。同时利用卡尔曼滤波对模型中检测值进行预测分析，提升模型的稳定性和可靠性。最后，采用本模型对优化链路状态路由协议的路由选路策略进行了优化设计，并在QualNet环境下进行了仿真。仿真实验表明，改进后的协议在报文接收率、吞吐量、端到端时延等方面都有一定的提升，有效地提高了对多媒体业务的服务质量保证能力。

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量，提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点，通过融入阈值点的概率信息，提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法，改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明，改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。

在贝叶斯网络结构学习的过程中，如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此，依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节：先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化，首先讨论了现有先验信息获取方法的不足，并提出了基于信念图的先验信息获取方法；其次针对所获取的先验信息通常具有一定的不确性，对最小描述长度测度进行了改进以融合非确定性先验信息；最后依据问题特性对模拟退火算法进行了适当的修改以更好地优化网络结构。实验表明，提出的结构学习方法能够有效地提高网络结构的学习精度。

目前大多数量子智能优化算法的个体均采用基于平面单位圆描述的量子比特编码，由于量子比特只有一个可调参数，量子特性没有得到充分体现，从而限制了优化能力的进一步提高。针对这一问题提出一种基于Bloch球面搜索的混沌量子免疫算法。该方法采用Bloch球面描述的量子比特对抗体进行编码，用泡利矩阵建立旋转轴，用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现优良抗体的克隆，通过在旋转角度中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索；用Hadamard门实现较差抗体的变异，实现全局搜索。仿真结果表明,提出的方法在搜索能力和优化效率两方面均比其他量子智能优化算法有所提高。

基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means， KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值 (online kernel fuzzy C-means, OKFCM) 算法，同时考虑到核参数的选择困境，借鉴多核学习思想，进一步衍生出了联机多核模糊C均值 (online multiple kernel fuzzy C-means, OMKFCM) 算法。由此，在有效缓和核参数选择难题的同时，新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流。最后，在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能。

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时，各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合，将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数，并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中，计算叶节点不同状态的发生概率，进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力，使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。

现有的测试性验证试验方案在一定的风险约束下都需要较大的故障样本量。针对这一问题，以故障检测率(fault detection rate, FDR)为验证指标，提出利用研制阶段试验数据和专家信息制定测试性验证试验方案的贝叶斯方法。该方法首先利用研制阶段试验数据建立了产品的FDR增长模型，以此描述FDR在研制阶段的变化趋势，然后利用专家信息确定模型中的超参数，进而得到FDR的验前分布，最后依据贝叶斯最大后验风险准则制定了新的测试性验证试验方案。通过实例的对比分析表明，与经典试验方案相比，新方案样本量减少效果明显，在样本量保持不变的条件下双方风险大大降低。