时间触发以太网(time-triggered ethernet, TTE)通过精确的时间调度,保证了通信数据的实时性传输,满足了航空电子、运输及工业自动化等众多领域中关键安全系统的传输要求。然而,现有的TTE标准虽然规定了时间触发以太网的时钟同步流程,但未对时钟补偿问题给予具体解决方法。针对TTE的时钟同步特点,提出了一种基于稳健回归的时钟同步补偿方法。通过稳健回归算法对时钟误差进行估计,再根据估计误差对各节点的本地时钟进行补偿,所提出的算法成功解决了传统时钟补偿方法导致的时钟跳变和野值影响的问题。仿真结果也证实了,在野值比例不大于50%的情况下,所提算法在时钟同步精度方面明显优于传统的直接补偿算法和无稳健性的最小二乘补偿算法。

在多波段导航模式下,研究了北斗L,S和C波段多频相位测量值组合模型。通过巷数,电离层因子以及观测噪声因子,在维持模糊度整数特性条件下,优选长波长、弱电离层时延和低观测噪声的独立线性组合。针对长基线和短基线情境,分别提出基于超宽巷、宽巷、中巷和窄巷的多波段多频相位测量值组合。结果表明,相比于L波段多频,北斗多波段多频相位测量值组合有助于模糊度解算和降低电离层时延,其最大波长为293.05 m,最小一阶电离层因子为0.000 14。所优选的多波段多频相位测量值组合具有长波长,弱电离层时延和低观测噪声整体较优的特性。

目前使用的很多红外目标跟踪系统在目标背景复杂、目标形体较小、目标受到遮挡等情况下会发生目标丢失现象,针对这一问题,在粒子滤波框架下,提出了一种基于矩阵S_1/2范数的红外目标跟踪算法。首先,围绕上一帧被跟踪目标的状态对当前帧目标粒子进行采样;然后,将采样的目标粒子进行筛选,并将筛选后的粒子整体输入到基于矩阵S_1/2范数和l_1,1范数联合表示的最小化问题模型,并求解其最优解;最后,根据候选目标粒子在目标字典和背景字典表示下系数的差异确定最优目标粒子,即为当前帧跟踪结果。实验结果表明,相比经典的类似目标跟踪算法,该算法能够对复杂背景、目标形体弱小、目标受到遮挡等多种情况下的红外目标进行有效跟踪,并具有更强的鲁棒性和更好的时效性。

极化阵列波达方向估计的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法可以利用数据的多线性关系减少需搜索参数,适用于跳频、宽带信号。电磁矢量传感器在空间单一位置接收的完备电磁信息,可以转化为任意姿态下接收信号。无需专用校正信号源,利用系统使用期间获得的参照信号,可得到各传感器位置误差参数。仿真实验表明,该方法可实现极化阵列阵元六维空间参数误差自动校正。

针对时分数据调制(time division data modulation,TDDM)的正弦型二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)自相关函数多峰性导致的无法精确捕获的问题,提出了一种基于子相关函数组成的相关函数捕获算法。该算法通过接收信号和调制过的本地伪码分别与本地TDDMBOC信号子载波的每一个码片相关,根据两种相关函数之间的对应关系,合成一种精确的无模糊捕获算法,并详细介绍了捕获算法原理。理论和计算机仿真表明,该算法运算复杂度低,而且完全消除了副峰,在同一条件下,主峰峰值能量相对于相关重构算法提高了79.5%。

基于统计流形理论并结合形状上下文思想,提出了能够描述图像纹理目标的纹理上下文特征,进而实现对遥感图像纹理目标的识别。首先将图像的灰度概率密度函数看作统计流形上的点,用所得到的图像统计流形模型来描述图像的纹理上下文特征;然后使用Fisher信息距离来度量流形上点之间的相似度,并利用匈牙利算法来匹配纹理上下文特征;最后通过计算匹配距离来实现不同图像目标的相似性度量。实验表明,与经典的灰度共生矩阵、局部二值模式和统计流形算法相比,对于具有纹理特征的遥感图像,该方法具有更高的识别率且具有普适性和稳健性。

方位信号重构是多通道合成孔径雷达(sythetic aperture radar,SAR)成像过程中关键的一个步骤。文中在现有算法的基础上进行改进和扩展,提出了一种基于多普勒谱结构估计的多通道SAR盲重构方法,能够有效解决模糊分量个数和位置变化,导向矢量未知时信号重构的问题。该方法借助Capon谱估计的思想获得混叠多普勒谱的结构图,然后根据结构图构造导向矢量,实现方位信号无模糊重构。所提出的算法能够尽可能保持多普勒谱的完整性,并抑制多普勒谱边缘的噪声。仿真实验验证了所提算法的有效性。

具有高主副瓣比的雷达信号可以降低无源探测系统的截获概率,从而具有一定的射频隐身特性。利用窗函数反求法设计了非线性调频信号,并利用组合窗法优化非线性调频信号,分析信号的自相关主副瓣比和主瓣宽度。由于多输入多输出雷达具备较好的射频隐身能力,基于单一窗和组合窗设计了正交频分非线性调频信号,给出了不同类型、不同组合系数时信号的自相关主副瓣比、主瓣宽度及互相关峰值电平。研究表明,正交频分非线性调频信号具备较强的射频隐身能力,有较广泛的应用前景。

高分辨海杂波可以采用复合高斯模型进行建模,纹理分量决定了杂波的非高斯特性以及后续的检测算法。传统自适应检测算法假设纹理在距离维独立同分布(independent and identically distributed, IID),忽略了实测海杂波纹理相关性。采用逆高斯分布建模纹理分量,提出了一种基于纹理空间相关性的自适应检测器。该检测器选取部分参考单元带入到似然比检测中,为待检测单元提供了散斑协方差矩阵信息和纹理信息。实测数据实验表明,该检测器相对于IID纹理假设下的最优检测器和自适应归一化匹配滤波器具有一定的性能提升。

针对如何提高低信噪比条件下二维混合多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)相控阵雷达波达方向估计精度问题,结合收发联合波束空间设计给出了解决方案。首先利用半定规划方法设计发射权值,构造旋转平移不变关系,实现发射方向图能量聚焦,约束旁瓣电平,在干扰方位形成发射零陷;在此基础上,结合最小方差无失真响应算法优化阵列接收权值,提高接收端信干噪比。仿真结果表明,所提方法能够提高低信噪比条件下二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。

针对分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达在多任务模式下对目标快速跟踪的需求,结合“低慢小”目标的特点,提出了基于多目标位置跟踪的收发阵元选取算法。首先,以选取最小的阵元集合为代价函数,在指定的位置估计精度的约束下,建立了阵元选取的优化模型。然后,将该优化问题看作成背包问题,提出了改进的阵元选取算法对模型进行求解。仿真结果表明,所提算法能够在降低系统计算量的同时,实现系统可接受的选取性能。此外,目标位置估计精度要求越高,其优势越明显。因此,所提算法有利于对多目标的快速跟踪。

针对雷达信号射频隐身性能评估中对敌方截获设备的依赖性和评估方法通用性的问题,提出一种基于自身辐射信号特征的雷达信号波形射频隐身性能评估方法。该方法从射频辐射源自身辐射信号的结构出发,通过分析辐射源所辐射信号的周期、占空比,利用希尔伯特变换求出单一周期内脉内信号的瞬时频率、瞬时波形、瞬时相位,归一化脉内信号瞬时参数,从而给出波形域射频隐身指标的定量计算方法。对雷达信号的线性调频波形和相位编码波形进行了仿真对比,仿真结果证明此方法可准确反映出雷达信号波形域射频隐身性能。

从体系的角度出发,考虑装备之间的关联关系,本文基于作战环理论构建武器装备体系的网络化评估模型。首先,构建武器装备的能力指标体系,借助能力需求满足度对装备间的相互作用关系进行定量描述。其次,提出体系作战能力和作战环数两个评价指标,对武器装备体系进行综合评估。然后,引入贡献度的概念建立模型计算各装备对体系的贡献,根据各装备贡献度找到优先发展的装备。最后,以海上反击作战为例建立作战网络模型,应用本文提出的研究方法进行实践分析,为武器装备的优化配置提供理论支持。

针对多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多任务执行问题,开展基于行动联盟的任务执行策略研究。分析了无人机行动联盟形成 (UAV action coalition formation, UACF) 策略的约束条件,建立了以最小化任务完成时间为目标函数的数学模型;设计了求解该模型的分阶段贪心规划算法 (phased greedy planning algorithm, PGPA),在进行算法状态空间描述的基础上,给出了包括任务选取、无人机〖CD*2〗任务匹配和资源分发策略等在内的算法流程;最后,通过多组仿真实验,验证了算法的有效性和优越性。

靶场内外场一体化仿真试验可以有效利用靶场内、外场现有的资源和系统,将内场中的各种仿真试验资源和外场各种实装系统联合起来,为虚拟靶场提供综合试验能力,使得内、外场试验有机地融为一体。首先针对靶场内外场一体化仿真试验的应用需求,提出了基于数据分发服务(data distribution service,DDS)的层次化仿真体系结构；然后设计并实现了针对该体系结构的基于网关的时间管理方法,并提出了一种基于全球定位系统(global positioning system,GPS)的时间同步方法；最后通过在实际靶场中进行测试评估,验证了该体系结构、时间管理方法的有效性。

根据集对分析的基本原理,结合基于误差大小的集对分析组合预测,给出了基于误差方向的集对分析组合预测和基于模型性能的集对分析组合预测;针对基于误差大小的集对分析组合预测建模过程中,从关联度的确定到组合权重的计算过程相对复杂、难以理解,推导简化了组合预测权重计算过程;针对集对分析中同一度为0时导致组合预测模型信息丢失的问题,提出了一种基于折扣的同一度、差异度、对立度转换处理方法。最后算例说明了该方法的有效性。

针对网络中的非对称信息对抗及其纳什均衡解的问题,考虑了系统中的随机扰动, 并采用累积费用的思想来确定信息对抗中的费用函数。在所建立的信息对抗模型中,参与人包括不对等两方,即主导方和扰动方。其中主导方的目标是最小化其费用函数,且最小化其方差,而扰动方的目标则只是最小化其费用函数。通过分析随机微分博弈的纳什均衡解的充分条件,得到了退化的线性系统的分析解。最后用一个例子分析了非对称信息对抗中控制费用对控制效应的影响。

研究了空空导弹越肩发射敏捷转弯的复合执行机构姿态控制问题。针对一个直接侧向力装置安装在弹体尾部的导弹建立俯仰通道运动的数学模型,引入非光滑Lipschitz连续滑模控制,并利用非光滑分析的方法给出了分段线性滑模面的稳定性证明,然后采用气动舵控制作为等效控制,直接力控制作为切换控制的思想设计滑模控制律。数值仿真结果验证了分段线性滑模控制能改善常规线性滑模控制的性能,使得指令跟踪误差减小,复合控制效率提高。

针对一类分数阶线性系统,讨论了PD^α-型分数阶迭代学习控制算法的单调收敛性。首先,在Lebesgue^p(L^p)范数意义下,对一、二阶PD^α-型控制算法的单调收敛性进行理论分析,推导出其单调收敛的充分条件,并推广到N阶控制算法的情形;然后,对二者的收敛快慢进行了详细说明。结论表明,控制算法的收敛条件由学习增益和系统自身属性共同决定。仿真实验验证了理论的正确性和控制算法的可行性。

考虑在满足预设性能前提下的含未知参数极值搜索系统的控制问题,针对含未知参数的目标函数设计极值参考轨迹,利用性能函数进行预设性能设定,利用误差转换函数构建等效模型并针对等效模型设计反演控制器,设计未知参数的自适应估计律,使系统实现极值搜索的同时满足预设性能。仿真验证了该方法的有效性。

针对姿态测量系统的可靠性问题,提出了一种冗余配置方式的微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪故障检测方法。首先,基于三轴MEMS陀螺仪研究了冗余配置的形式,给出了相应的故障评价函数,并给出了最优配置角度的计算方法;其次,根据冗余配置建立陀螺仪故障检测数学模型,设计了MEMS陀螺仪硬故障检测方法,并进一步证明了陀螺仪的软故障和陀螺仪输出噪声的相关性,通过最大似然估计给出了软故障检测判决函数;最后,利用自主构建的故障检测硬件平台进行了实验验证,成功实现了对发生硬故障及软故障陀螺仪敏感轴的检测。该方法将MEMS陀螺仪的冗余配置扩展到了敏感轴水平,提高了MEMS陀螺仪的数据利用率,增加了系统可靠性。

现代工程系统具有较强的非线性特性,针对这类非线性系统的状态估计问题,提出基于有限单元的贝叶斯原理估计的非线性滤波方法。采用有限单元法逼近系统状态的先验概率解,即前向Kolmogorov方程的解,通过贝叶斯估计得到状态的后验信息。将其方法应用到惯性/地形组合导航系统中,仿真结果表明该方法的可行性。

基于tent混沌映射的高阶量纠错码可以实现对图像的线性纠错,解决了压缩图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)存在的“门限效应”问题。通过对基于tent混沌映射的纠错码的图像PSNR理论限的分析,得出符号位的准确估计是提高码字性能的关键。传统的基于符号位硬判决的编译码方法难以实现对符号位的有效保护。基于此,借鉴低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的软判决编译码方法,提出一种基于符号位软判决译码的高阶量纠错码。仿真结果表明:基于符号位软判决译码的高阶量纠错码的图像PSNR不断逼近理论限;与硬判决高阶量纠错码相比,在编译码复杂度相当的情况下(符号位初始化概率通过查表得到),图像PSNR有2 dB的增益。

针对稀疏码分多址(sparse code multiple access, SCMA)采用消息传递算法(message passing algorithm, MPA)进行迭代解码中,功能节点(function node, FN)工作负担过重的问题,首先采用蒙特卡罗法得到了接收信号概率密度函数值在不同信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下的统计规律,然后针对接收信号概率密度函数值与外部信息值的关系,提出了基于门限判决减少FN负荷的部分外部信息传递的(partial extrinsic information transmission, PEIT)消息传递算法(PEITMPA)。仿真结果表明,PEIT-MPA在几乎不改变系统误比特率和迭代收敛速度的条件下,降低了MPA复杂度,且SNR越高时,PEIT-MPA复杂度越低。

针对扰码序列的盲识别问题,提出了一种基于传播算子的估计方法。首先根据扰码长度将加扰数据分段排列得到观测矩阵,并计算观测矩阵的传播算子,得到扰码序列的初步估计,此时扰码序列中仍含有误码;采用最大似然方法估计出含错扰码序列的生成多项式,根据生成多项式完成扰码序列的最终估计,并根据扰码序列之间的相关性,实现扰码序列的盲同步。仿真实验验证了所提算法的有效性,并对算法计算量和误码适应性进行了理论分析。仿真结果表明,所提算法计算量明显少于已有的特征值分解算法。

针对星地频谱共享网络中深衰落认知用户传输速率低的问题,提出了一种基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的协作中继传输方案。该方案的源节点采用NOMA技术广播信息并根据信道特性自适应地调节功率分配因子,中继节点通过中继-源节点功率比参数合理设置其传输功率并进行译码转发,在功率受限情况下最大化认知用户的传输速率。数值分析结果表明,功率比在一定范围内时,与正交多址接入的协作中继方案相比,该方案的传输速率提高了13.7%左右;当两种方案传输速率相同时,该方案的功率节约30%左右。

针对现有太赫兹无线个域网接入协议时隙利用率偏低的问题,提出了一种高时隙利用率的太赫兹无线个域网接入协议—HSU-AP。HSU-AP通过自适应取消随机接入时段机制增加数据传输时间,采用基于请求量的有序公平时隙分配机制使可分配时隙不再剩余,并且在采用低时延帧聚合机制时利用子帧逆向聚合机制减少子帧重传个数,从而达到提高时隙资源利用率、提升网络吞吐量的效果。理论分析验证了HSU-AP协议的有效性;仿真结果表明,相较于高效公平的媒体存取控制(high efficiency fairnessmedia access control, HEF-MAC)等现有典型太赫兹无线个域网接入协议,HSU-AP协议的时隙利用率至少提高28.02%,MAC层吞吐量则增加了26.95%以上。

目前,时变网络布局算法主要从网络结构和美学指标出发维持用户意象图,并没有考虑节点中心性的影响。为此,将嵌入节点中心性改进传统静态网络布局算法为时变网络布局算法。首先,引用节点半局部中心性指标改进PageRank算法来评估节点的中心性;然后,根据节点的中心性和稳定度来计算动态半径作为节点的约束因子;最后,在静态网络布局算法中加入控制节点移动的约束因子,形成基于节点中心性的时变网络布局算法。实验结果表明,所提方法可以在保存用户意象图和美学标准间达到平衡,且对大型时变网络也具有良好的计算能力。

针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好, 新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。

针对当前基于进化算法的相关反馈图像检索方法无法很好地结合用户偏好信息和设置参数过多的问题,提出一种基于改进教与学优化的相关反馈图像检索方法。根据图像检索问题的特定环境,对教与学优化算法进行了一系列改进:首先,结合最近邻分类法构造适应度函数的约束条件,使之更好地反映用户偏好信息;其次,通过在教阶段将相关图像集的中心图像作为教师以及在学阶段将相关图像作为学员学习的对象,使算法快速收敛到相关图像区域;最后,结合约束处理技术Deb准则进行学员的选择操作。将该算法与目前效果优异的3种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比。结果表明,所提算法相较于另外3种算法具有明显的优势,能更好地结合用户偏好信息提高图像检索性能。

针对雾霾天气下大气粒子的散射作用导致户外图像质量严重退化和暗通道对天空区域估计失效的问题,提出了一种单幅图像去雾算法。该算法从雾天图像模型出发,首先利用估计天空区域更加准确的明暗像素先验获取介质传输图粗估计,然后在随机游走模型的框架下,将粗估计的介质传输图作为先验约束传统随机游走能量模型,进一步优化介质传输图,得到最终的无雾图像。实验结果表明,该算法有效地在随机游走模型下结合了明暗像素先验对雾天图像估计的优缺点,证实了所提方法的可行性和有效性。

针对复杂物体间碰撞检测,为提高碰撞检测效率,减少计算量,解决普通算法不直接适用于非凸体等问题,提出了一种连续碰撞检测算法。首先,该算法在初检测阶段利用基于波前法的三角网格生成,对非凸体等复杂物体表面进行网格划分,获取高质量三角形,得到三角形点、线、面参数信息;然后,用动态投影分离剔除法对三角形单元对进行高层剔除,从而剔除掉不可能发生碰撞的三角形;最后,针对可能碰撞的三角形特征对进行精确相交测试,返回发生第一次碰撞时间,完成碰撞检测。经过复杂度分析和实验论证,该算法响应速度快,在结构复杂物体的连续碰撞检测中效率较高,对于非凸体也可适用。

为高效处理3D视线跟踪技术中的非线性优化问题,使系统满足实时准确及稳定性需求,以差分进化(differential evolution, DE)为核心,结合混合蛙跳算法(shuffled frogleaping algorithm, SFLA)及Nelder-Mead单纯形法算法思想,提出了一种新型混合算法,即DE-SFL-NM混合算法。利用无穷乘积的性质对DE-SFL-NM进行了收敛性分析,并得出依概率收敛结论。使用包含单、多模态的10个基准测试函数的数值实验结果进行比较,验证了该算法在收敛速度、求解精度及鲁棒性能方面的有效性和进步性。同时,应用DE-SFL-NM快速且精准地求解了3D视线跟踪系统中的角膜曲率中心。