考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性，提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density, CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息，将量测动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集，在两个量测集分别运用PHD组处理更新基础上建立了处理模块的交互与协同机制，力图在保证跟踪精度的同时提高计算效率。该框架由于采用PHD组处理方式而具有状态自动提取功能。进一步给出了该框架的序贯蒙特卡罗算法实现。仿真结果表明，该算法在计算效率以及状态提取精度上具有明显优势。

标准的带势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD)滤波器是一个有效的多目标跟踪算法,但是它假定新生目标的强度函数先验已知，因而无法应用于新生目标在场景中任意位置出现的环境。针对此问题，提出一种单步初始化的高斯混合CPHD滤波器。该滤波器利用位置上远离当前时刻估计状态的观测值单步初始化新生目标。此外，多普勒信息一方面被用来初始化新生目标的速度，另一方面在滤波器更新步骤中，多普勒速度和位置观测信息采用串行更新方法处理。仿真结果表明，所提算法在目标数的估计精度和优化子模式分配距离方面优于已有算法。

客观有效的多目标跟踪性能评估方法是众多多目标跟踪算法性能对比的重要依据，是推动多目标跟踪算法理论发展和工程应用的有力保障。在广泛调研相关文献的基础上，对现有的多目标跟踪性能评估方法进行分类，阐述其基本原理及优缺点，并对其发展趋势进行展望。

以反导作战时红外预警卫星对地监视覆盖区域计算为需求,结合卫星平台和星载相机的特点,运用点集间投影和映射的思想,首先推导了地球同步轨道卫星对地进行圆锥旋转扫描与推扫时的覆盖区域模型,运用坐标转换方法,进一步建立了低轨卫星对地扫描覆盖区域模型;提出了一种地球同步轨道卫星对地进行凝视覆盖的新工作模式；给出了临边覆盖的判定条件。仿真实例表明,该模型能有效计算高低轨红外预警卫星对地监视覆盖区域,能为预警卫星探测与跟踪弹道目标提供有力的技术支撑。

针对存在大量非对应点的点模式匹配问题,提出了一种基于K-近邻局部结构的截断二次谱匹配算法。该算法首先对点模式利用截断模式谱方法匹配得到初步匹配结果。再以匹配点对为参考点构造K-近邻局部结构,对局部结构利用谱方法进行二次匹配来寻找剩下的匹配点。两次匹配的点对合并得到最终的匹配结果。仿真结果表明该方法在不同条件下都具有较好的性能。

在源信号个数未知条件下，提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数，然后去掉低密度投影点，并从高密度投影点中选取初始聚类中心，最后对剩余投影点进行聚类，根据Davies-Bouldin指标估计源信号个数，并估计出混合矩阵。仿真结果表明，该方法的复杂度低，其运行时间仅为拉普拉斯势函数法的1%~3%；该方法的源信号个数估计正确率远高于鲁棒竞争聚类算法，当信噪比高于13 dB时，该方法源信号个数估计正确率大于96.6%，且混合矩阵估计误差较小。该方法在信噪比较高时，可降低对源信号稀疏度的要求。

为提高给定样本数量下的相位估计精度，提出双子段测相法。该方法是从全相位快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)测相法衍生的，只需取出全相位FFT包含的N路子数据段中的首、尾两个子段，再综合这两个子段的FFT谱提取峰值谱相位信息即可完成高精度测相。理论分析了在噪声环境中，所提方法测相精度高于全相位FFT测相法的原因。仿真实验表明,在信噪比不太低的场合，双子段测相法的相位估计方差处于全相位FFT估计法和两参数克拉美罗限之间，因而具有广泛应用前景。

针对采用恒虚警检测的线性调频脉冲压缩雷达，提出多假目标联合灵巧噪声的协同压制干扰方法。首先阐述了利用卷积调制转发实现多假目标压制干扰的机理，并推导得到压制信号关键参数值，如假目标个数及干噪比。然后分析了多假目标干扰在侦测参数存在误差时的不足之处，并进一步计算进行协同干扰所需的压制噪声功率。最后对协同压制干扰的效果进行了仿真验证，仿真结果表明，该方法能够降低目标发现概率，实现对雷达检测环节的有效干扰。

压缩感知(compressive sensing，CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar， ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性，其成像易受到噪声污染；另外，少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度，这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题，提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法，利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权，修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度，对回波采样建立子序列矩阵，提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响，提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。

提出了一种基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法。该方法利用重构信号与杂波抑制后数据的1范数构造代价函数完成对动目标的参数估计,能够在雷达发射脉冲数有限的情况下获得准确的参数估计结果。给出了其对应Cramer-Rao界的详细推导过程；通过将仿真结果与Cramer-Rao界的比较,证明了该方法的有效性。

雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile， HRRP)具有姿态敏感性的特点，一种有效的方法是分别对一组不发生散射点越距离单元走动角域范围内的HRRP样本进行处理。提出基于HRRP回波功率谱的顺序判别自适应分帧算法，通过对全局HRRP样本进行迭代搜索来确定数据划分边界，并自适应划分角域个数。所提方法依据散射点模型理论，考虑功率谱互相关系数变化规律，有效抑制了HRRP存在“距离像起伏剧烈”的样本。与自适应高斯分类器划分角域方法相比，所提方法在样本数据较小的情况下，仍可以有效地对目标进行角域划分。同时，与传统的利用互相关系数分帧方法和等间隔角域划分方法相比，所提方法可以有效降低识别运算量，减少识别算法处理时间，通过对3类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析,表明所提方法是有效的。

离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform linear frequency modulation, DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。

随着外辐射源雷达技术的发展,实时处理能力成为制约外辐射源雷达系统性能的重要因素。现有的处理手段仅适用于较小采样率信号以及低速目标的情况,对于数字电视信号等大带宽高采样率的外辐射源雷达信号以及高速小目标的情况很难满足实时性的要求。提出了一种基于图形处理器的外辐射源雷达信号处理实时实现方法,能够提高分块最小均方误差算法和Keystone算法的并行处理能力。通过真实数据验证表明基于所提结构的实现方法能够满足外辐射源雷达信号处理实时性的需求。

模型预测控制(model predictive control， MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划；动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network， DBN)能够有效推理战场态势，对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题，构建DBN威胁评估模型，将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示，与MPC路径规划算法相结合，得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明，在三维动态环境下，特别是威胁尾随无人机时，基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。

火力规划是反导力量作战运用的重中之重，对多波次目标的反导火力安排与分配是一个复杂的不确定多约束优化问题。在对反导火力规划问题分析的基础上，给出了弹目分配时机、模型思路和假设。分拦截任务分配和弹-目分配两步建立了反导火力规划模型，拦截任务分配中，通过时间段分解将同时需要求解的多个问题转换为多个子时间段的一个问题；弹-目分配中，基于航路捷径、目标落点的不同，拦截弹拦截有利度计算是关键环节。模型突破以往研究目标不考虑时间约束的局限，建立起弹-目-时间对应分配关系，提供一种新的、动态的反导火力规划方法，仿真实例体现了模型较好的工程应用前景。

针对机群编队分组问题,提出了一种加权双质心支持向量聚类算法。所提算法在支持向量训练时引入最大熵原理,快速求解Lagrange乘子;针对样本特征对聚类结果的贡献不同,在聚类标识过程中,引入加权密度质心,提出了加权双质心聚类标识,并在典型数据集上验证了所提算法的有效性。通过对机群编队分组模型的描述,建立了机群聚类时一个目标点需要的特征集,完成了编队分组的仿真实验。仿真结果表明了所提算法能够针对应用的具体样本集实行快速聚类分析,并保证聚类结果的有效性。

针对装备活动中危险耦合传导关系描述不清楚、分析不具体的问题，构建考虑任意分布的危险耦合传导图形评审技术（graph evaluation and review technique，GERT）改进模型。提出了系统危险度、危险耦元重要度、危险路径隶属度等扩展分析参数，进一步刻画装备活动中的微观危险信息；采用系统耦合理论和极大熵方法（maximum entropy，ME）配置GERT模型变量，并设计量子和声算法（quantum harmony search algorithm，QHS）求解危险度概率密度极大熵模型。最后，以飞机大表速低空俯冲科目为例进行分析。结果表明，与传统GERT模型比较，该改进模型能充分反映危险耦元对装备活动随机过程的交互影响关系，以及其他相关微观信息，且具有较好的求解精度与适用性。

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景，在VARI-METRIC理论基础上，拓展了“无限维修总体”的假设条件，根据M/M/c排队论，建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标，在装备可用度指标约束下，采用边际优化算法，对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定，给出了优化结果，并对其进行了分析，结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点，对数据序列计算灰关联系数，同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重，将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列，计算每个序列的灰熵并行关联度值，利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验，结果与差分进化算法及遗传算法进行比较，表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化，使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好，且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。

进一步研究了直觉模糊信息系统的优势关系及其约简方法。首先针对直觉模糊信息系统定义了优势关系并研究其性质，给出相关的证明，然后定义了在该优势关系下直觉模糊信息系统目标集的上下近似集并证明其性质。接着分析了直觉模糊决策表的研究现状及其不足之处，提出了直觉模糊决策表的条件属性相对于决策属性的属性依赖度、属性重要度的概念，给出了相对属性约简与相对核属性的计算方法，最后通过实例表明所提方法的有效性和合理性。

在切换系统最优控制的框架下,讨论了挠性卫星的姿态控制问题。首先,根据挠性卫星姿态调整的运动模型,同时考虑两种执行机构的控制作用,将卫星的姿态控制问题转化为一种切换控制问题，并在能量最小性能指标下讨论其最优控制问题。其次,基于粒子群优化算法和Powell算法给出了求解最优切换时间问题的完整优化算法。最后,以3阶挠性卫星系统为例,给出了具体仿真算例，验证了所提算法的有效性。

飞行器非线性动力学模型通常包含由未知外界干扰和未建模动态构成的非匹配不确定性。针对建立的飞行器纵向运动仿射非线性模型,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的自适应反推非奇异终端滑模(adaptive backstepping nonsingular terminal sliding mode,AB-NTSM)轨迹跟踪控制方法。设计非线性干扰观测器对未知干扰进行观测补偿,无需干扰上界先验知识。设计未建模动态自适应律,提高控制器对系统不确定性的鲁棒性。对3种不同情况的仿真表明,干扰观测器能够实现对不同干扰精确观测,仅在干扰突变时有较大观测误差。在不确定性影响下,采用提出的控制方法,系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,并有效消除控制信号的抖振。

在设计飞行器最优反馈控制时,针对系统具有控制时滞的特性,采用连续状态变换思想,将具有时滞的控制系统转化为无时滞的控制系统,求使得无时滞控制系统性能指标最小的解，利用这个解去求原系统的状态函数,进而得到时滞反馈控制与状态变换后最优控制之间的关系,求出最优时滞反馈控制的增益。对某型无人直升机实验所得的悬停数据进行仿真验证,仿真结果证明了所提方法的有效性。

针对直接力/气动力复合控制的临近空间拦截弹,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的动态逆复合跟踪控制器设计方法。首先设计NDO,对系统的不匹配干扰进行估计,并通过干扰估计值设计前馈补偿项来有效消除外部干扰对系统的影响。接着,设计基于NDO的动态逆复合控制律,获取期望控制力矩。然后,利用动态控制分配技术将期望控制力矩分配到气动舵和反作用喷流装置。最后,仿真结果表明,所设计复合控制器对过载指令具有较好的跟踪效果,适用于临近空间拦截弹复合控制。

针对非最小相位欠驱动垂直起降飞行器系统,提出一种位置反馈动态面控制算法。首先设计高增益观测器，估计系统未知状态；然后采用动态面控制方法避免Backstepping设计存在的“微分爆炸”现象，同时简化控制律设计过程；最后采用Lyapunov直接法证明闭环系统所有信号一致有界,且跟踪误差通过调节控制器参数可以达到任意小。理论分析和仿真表明,所提方法能减轻计算负担,降低对系统状态的测量要求,实现飞行器位置准确跟踪,并对非线性建模的参数不确定性具有鲁棒性。

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(microelectromechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。

根据惯性传感器信号处理特点,研究其基于随机共振的信号实时处理方法。首先,从实时性的角度出发,确定随机共振数值算法——龙格库塔法,并对其进行相应改进,实现实时处理。然后,研究单稳系统中各个参数对信号恢复结果的影响,确定系统处理的较佳参数。最终的仿真结果表明，静态信号的零漂值得到了较大改善,而动态信号的信噪比最大可提高约20 dB。同时,为了进一步验证算法,在数字信号处理硬件平台上实现算法,采样频率为5 000 Hz,结果完全能够满足惯性传感器信号处理的要求。因此,所提算法能够有效进行惯性传感器信号实时处理,为随机共振理论在惯性传感器信号处理中的应用提供了重要参考。

大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping, MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行重/列重较大的基于有限域几何(finite geometry, FG)的LDPC码,性能损失严重。首先对此现象进行理论分析。其次,引入附加的偏移项对MSMWBF算法的校验方程可靠度信息进行修正,提高了算法对行重/列重较大的LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10E-5时,相比于MSMWBF算法,在适度增加实现复杂度的条件下,所提算法可获得约0.63 dB的增益。

网络编码方法能够有效地改善延迟容忍网络的数据传输效率,其关键问题在于合理地选择编码节点。提出了一种带有节点编码能力感知的延迟容忍网络数据转发机制。根据网络中节点运行的历史相遇信息,建立时间图模型以感知节点之间的连接态势,并根据平均相遇时间间隔、最短路径长度及可达率等3方面因素综合确定节点转发能力,进而以动态的方式选择编码节点。结果表明,所提出的策略能够有效地提高网络资源利用率,改善网络的性能。

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。

为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm, GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度；采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。

针对模糊C均值(fuzzy C means, FCM)聚类算法没有考虑噪声样本点和样本数据的分布特征对聚类结果影响的不足,利用数据加权策略对FCM聚类算法进行改进。改进后的算法通过计算各样本点的密度值,将初始聚类中心限制在高密度样本点区域,并把样本点的密度值作为该点的权值,对聚类中心进行调整,突出高密度样本点在聚类中心调整中的影响力,从而达到提高聚类效果的目的。人造数据集和加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)真实数据集的实验结果表明,在不提高时间复杂度的同时,与FCM算法相比,基于数据加权策略的FCM算法聚类的准确率更高。

对频率值（frequent value， FV）编码技术进行了改进，并结合总线反转（bus invert， BI）编码技术的优点提出了FV-BI自适应总线编码，利用时分复用技术解决了多套数据总线混合编码问题和需要两根额外数据线问题。基于基准测试程序、图片及音视频和随机数的测试，结果表明提出的FVBI自适应总线编码技术能降低22%~53%的开关活动，相比单独FV编码和BI编码技术开关活动降低2~4倍。利用Matlab软件和PrimePower软件，在0.18 μm工艺下针对不同互连线长度进行行为级和sign off级功耗估计，结果表明在接近10mm互连线长度下，FV-BI自适应编码技术能有效降低芯片功耗。最后完成了FV、BI和FV-BI自适应编码技术在现场可编程门阵列（field programmable gate array， FPGA）的实现，利用Xpower软件分析其功耗，并进行FPGA板级测试，结果也证明了FV-BI编码技术降低功耗的有效性。

在逐步增加I型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization, EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将B-S分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加I型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的B-S分布在逐步增加I型混合截尾试验方案中,EM算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形I和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。

进行软件可靠性评估主要通过构建软件可靠性模型实现。软件可靠性模型通常给出被检出的故障可以立即被排除，并且不会有新的故障被引入的假设,这与实际的检错过程是不相符的。针对以上假设条件，提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型将软件的检错过程和排错过程作为两个独立的非齐次泊松过程分别进行建模，并将软件中存在的故障数看作是一个变化的函数，该函数包括软件中初始故障及引入的故障。在两个数据集上进行相应实验证明，较之其他模型，新建模型的拟合和预测效果更好。