基于值空间投影的合成孔径雷达目标识别技术要求不同目标的值空间的交集应尽可能小。然而，对具有相似形态及结构的目标进行识别时，相应目标的值空间存在较大的交集部分，影响识别性能。通过约束投影空间与值空间的关系，提出一种有效构造投影空间的方法。该方法可以增大相似目标在投影空间投影的差异，提高目标识别性能。实验结果表明，本文方法构造的投影空间增大了不同目标间的可分性，识别性能及识别效率明显优于其他经典识别方法。

针对Capon波束形成算法在导向矢量的不确定集和模约束下的求解问题，提出了新的分析和求解方法。通过对最优化问题进行深入分析，发现不确定集约束决定该算法的性能，而模约束只是起辅助约束作用，因此可以通过对不确定集约束Capon波束形成算法的解进行标量化处理,使其满足模约束而获得该算法的最优解。所提出方法不仅使得不确定集约束参数的选择更加简单，同时使得波束形成算法的性能改善达到最优。发现不确定集约束参数选择得越大，算法的性能改善越接近于最优，而此时对应于负加载。仿真分析验证了方法的正确性和有效性。

基于消息传递平台（message passing interface， MPI），从多层快速多极子算法（multilevel fast multipole algorithm， MLFMA）实施过程出发，实现了飞行器雷达散射截面 (radar cross section， RCS)的并行计算，提出一种新的并行设计方案。改进了基于立方体组的并行处理技术，减少了最细层计算的通信量；考虑到内存的主要组成部分，为提高算法并行效率，采用一种用于积分方程中近组作用矩阵的并行处理方法，对其采用按行平均分配到各计算结点的方法组建相关矩阵元素，使该部分通信量为零，各节点可独立计算并节省内存；同时优化了其他物理量的内存分配。算例说明，所提方法可明显提高计算效率，并具有精度好、负载均衡优良的特点。

对于由本地散射导致的分布式信源二维波达方向估计，根据空间角度信号密度的共轭对称特性，首先将相干分布式信源方向向量化简为传统点信源方向向量与实向量的SchurHadamard积，进而提出了一种基于SchurHadamard积的相干分布式信源二维波达方向估计算法。该算法通过构造基于SchurHadamard积的二阶统计量，可直接给出仰角和方位角的估计值。与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比，无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解，有效地降低了计算量；所利用的二阶统计量对噪声不敏感，具有较好的信噪比性能。仿真实验表明，该算法具有较好的参数估计精度，可有效解决复杂通信环境下相干分布式信源的二维波达方向估计问题。

考虑到GPS接收机需要解算至少4颗卫星的发射信号从而实现定位，而GPS接收机工作在复杂的电磁环境下，受大量人为干扰的影响，无法有效接收多颗卫星的发射信号从而实施解算定位。提出了一种新的用于GPS接收机的多星盲干扰抑制方法。由于接收机对每颗卫星的测距码（如C/A码）已知，采用基于最小二乘法的多目标自适应阵列剔除多颗期望卫星方向外的干扰信号。该方法无需期望卫星的位置信息和估计干扰信号的导向矢量，且期望卫星数目不受阵元数目的限制。仿真结果表明，该算法不仅能有效地抑制多种干扰，而且可以精确估计出多颗期望卫星的方位角。

地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素，一是弹道系数未知，二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此，采用交互式多模型无敏滤波（iterative multiple model unscented filter, IMM UF）算法对弹道式再入目标进行跟踪，选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析，并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无敏滤波（unscented filter, UF）的滤波结果进行了对比分析，同时还分析比较了IMM UF和自治多模型（autonomous multiple model, AMM）UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。

采用多点源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹（anti radiation missile， ARM）攻击的一种有效方法。针对抗非相干三点源诱偏的问题，建立了干涉仪体制反辐射导引头测向模型，分析了在非相干三点源作用下干涉仪体制反辐射导引头的角度输出特性，并指出在三点源信号幅度满足一定条件的前提下，通过一定数量脉冲积累能使导引头指向大功率源。理论分析和数值仿真结果验证了分析的正确性。

针对高速再入飞行器穿过大气层时产生冗长等离子尾流的特点，综合利用真实气体效应情况下等离子体流场计算方法和移位算子时域有限差分电磁散射建模方法。首先由再入飞行器相关参数得到其周围非均匀等离子体流场的分布情况，然后据此建立含等离子体尾流目标的电磁散射模型。以锥球形目标为例，计算和分析了以零攻角再入时的低频电磁散射特性。结果表明,当飞行器再入速度较高时，等离子体尾流在低频段将显著增强其后向散射，有利于低频雷达探测再入目标。

为了提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)自动目标识别系统的性能，提出了一种新的SAR目标方位角估计方法。利用简单的自适应阈值处理提取目标区强散射点，通过对强散射点在不同方向上投影分布的分析，定义法向前边界响应强度作为方位角估计的依据，最后对个别不可信结果进行90°校正。在运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）公开数据集上进行了实验，采用该方法99%的样本估计误差小于10°。实验结果表明，该方法可以达到与主导边界拟合法相当的最优性能，而且处理流程简单，计算效率更高。

针对多项式预测模型描述的机动目标，提出了一种新的雷达波形选择算法。由于机动目标的运动方程满足多项式的规律，以运动目标的多项式预测模型作为状态方程，Kalman滤波器可以很好地跟踪目标的位移和速度信息,并得到估计误差以及其预测。利用跟踪器得到目标状态估计误差的预测误差椭圆为基准，通过分数阶傅里叶变换来旋转测量误差椭圆,以使得雷达的测量误差椭圆与目标跟踪算法对目标状态的估计误差的预测的误差椭圆正交，从而得到了最优的波形选择。仿真结果表明，所提出的算法在性能上优于对比算法。

甚长基线双基地机载雷达是一种新的雷达配置模式，与普通的机载双基地雷达相比，它具有检测范围大、工作模式多等特点。在这种双基地雷达配置模式下，地面杂波呈现何种分布以及对空时自适应处理杂波抑制性能的影响有待研究。对甚长基线机载双基雷达的地杂波分布进行了研究，建立了杂波分布的一般模型，给出了杂波分布的具体表达式，分析了杂波分布与系统配置和检测距离之间的关系以及对空时自适应处理的影响。最后通过计算机仿真，验证了本文分析的正确性。

在频率步进雷达中，利用带宽合成技术进行距离成像，具有距离像不模糊范围大、栅瓣电平低等优点。但对地物杂波下的运动目标成像时，距离像信杂比低，并且栅瓣电平对多普勒频移很敏感。提出一种改进的频域带宽合成方案。首先研究了多普勒域抗杂波的参数设计问题，然后设计了二维杂波滤波器实现了抗杂波，最后利用脉间相参处理后的信号特性提出了一种运动补偿方法,有效抑制了距离像的栅瓣电平。外场试验结果验证了方案的优势。

在高速弱小目标环境下，目标机动性强，调频步进频雷达的测速算法需要具有较好的抗机动和抗噪性能。详细分析了耦合时移测速和帧内相关测速在目标机动情况下的测速性能，理论分析和仿真结果表明加速度对帧内相关测速影响较大。在此基础上进一步提出了基于二次相位影响的速度搜索算法，并分析了各种算法在低信噪比下的速测性能。仿真实验结果表明所提的测速方法具有较高的抗噪性能。所提方法具有较大的测速范围和较好的测速精度，且实时性强，易于工程应用。

毫米波调频步进体制雷达是一种重要的距离高分辨率雷达，运动补偿是其实现距离高分辨的核心技术。针对调频步进体制雷达的运动补偿问题，提出了三种复合测速方案：脉组间调频步进复合、脉组内调频步进复合及脉冲多普勒与调频步进复合方案，并对这三种方案的可行性和应用场合进行了分析，给出了一种可满足应用条件的复合测速方案，即脉冲多普勒信号与调频步进信号交替发射的复合测速方案，针对该方案给出了具体的参数设计与约束条件。仿真结果表明,该方案测速精度高，抗噪性能好，计算量小。

运动平台载体的传感器误差配准是目前多传感器误差配准中的难点问题之一。利用合作目标已知位置，将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分，并建立传感器极坐标测量系中各坐标轴的偏差解耦模型。在此基础上，利用广义最小二乘方法可实现平台载体的姿态偏差和测量偏差的实时估计。仿真结果表明，该方法的收敛速度快，可以同时有效估计平台载体的姿态偏差和传感器测量偏差。

基于机载雷达空时三维自适应处理,提出了一种空时可分离的降维自适应算法。该算法首先利用三个低维（俯仰、方位和时域）权矢量的直积近似表示最优权矢量，然后基于循环迭代的思想依次固定其中两个权矢量，并由此构造相应的降维变换矩阵,在低维空间上优化另一个权矢量。理论分析和实验仿真结果表明，所提算法能有效降低系统计算量和对训练样本的需求，在小样本情况下具有较好的杂波抑制性能和较强的误差稳健性。

高频地波雷达方位分辨率很低，尤其是对于远距离的低信噪比目标,难以给出较准确的方位角信息，从而易导致检测点迹高度分散，严重影响超视距目标的航迹形成。针对该问题，提出无角度双站地波雷达组合定位与跟踪系统的新构想。该系统由两部地波雷达站组成，仅利用各站得到的距离和径向速度观测信息进行交叉定位和跟踪。分析了该系统的两个关键问题，重点讨论跟踪滤波算法问题，建立系统定位与跟踪模型，并利用扩展卡尔漫滤波(extended Kalman filter, EKF)进行目标状态的非线性滤波估计

一维聚类距离解模糊算法是雷达探测中常用的稳健解模糊算法。该算法通过优化最小误差获得当前视在距离的不模糊距离值。基于逐步减少测距误差的思路,提出了三步搜索算法解距离模糊。首先对距离误差限定三个不同的误差要求,然后代价误差由大到小逐步加严,同时在前步距离区间的基础上逐步缩减不模糊距离的区间范围,直到解得不模糊距离。仿真实验结果表明三步搜索算法的有效性。

提出了一种新的无人机系统健康状态评估方法，对某型无人机部分分系统发生故障及采取修复措施后的健康状态分别进行了评估。当关键分系统出现灾难性故障时，引入惩罚函数机制，对无人机的健康指数进行了修正；对传统以概率为主的故障模式、影响及危害分析进行了改进，提出了以故障发生后的严酷度级别进行危害分析的新方法，并应用于分系统健康状态的评估；考虑到专家判断的模糊性，把三角模糊数和层次分析法相结合，用于计算分系统的权值，并在计算过程中提出了首先把三角模糊正互反判断矩阵转换为三角模糊正互补判断矩阵的思路，便于理解与计算。仿真结果表明，本文提出的评价方法可操作性强，便于工程实现，能够直观地给出无人机的健康指数值。

以网络化防空导弹体系为研究背景，对分布式武器目标分配（dynamic weapon target assignment, DWTA）问题进行了描述，从招标条件、招标策略、投标策略、中标策略、协议机制及合同类型六个方面对合同网协议（contract net protocol, CNP）进行了扩展，构建了基于扩展CNP协同机制的DWTA体系结构，提出了基于扩展CNP的DWTA算法。通过某一作战想定，分别从整体效能变化、协同交战次数和通信量三方面对基于CNP和扩展CNP的DWTA算法进行了比较，实验结果证明了后者的有效性和优越性。

从作战任务相关程度的角度出发，研究作战指挥决策群组划分问题。针对以往的群组划分需要预先设定决策群组的个数，且没有充分利用群组内成员间相关程度的传递特性的不足，设计了根据指挥决策个体作战意图间的相关程度进行聚类的算法。引入了意图距离的概念，给出了自适应的阈值设定方法，并将群组划分问题转换为图论中的赋权完全图的联通分图求解问题，给出了求解算法。算例证明了该方法的可行性和有效性。

针对多任务抢修重要度决策中信息类型多样、描述不确定、传递不完整、历史无记录的现象，建立了基于证据推理的重要度决策指标体系和决策模型。将不同类型定性和定量决策信息通过相应的方法转换为同一框架下的基本信度效用值，然后根据各决策信息的重要度，通过证据理论合成方法对各因素基本信度效用值进行分类逐层合成,并根据决策信息中非空信息数量提出了重要度决策的量化方法。仿真算例验证了该方法的有效性。

属性权重的确定将直接影响多属性决策的求解结果，灵敏度分析可以判断决策结论的稳定性。针对比较法所得属性权重进行方案排序，利用经典的线性规划方法，将属性线性相关约束分解为两类物理意义更清晰的属性相关形式表示的约束条件，求解维持既定方案排序的权重变化区间，得出对既定决策排序结果最敏感的属性，从而辅助决策者做出更加合理的决策。计算实例表明，该方法具有可操作性和实用性。

针对传统灰色Verhulst模型适应性不强的情况，借鉴离散化思想，通过对原始数据序列进行倒数生成，建立了灰色离散Verhulst模型。灰色离散Verhulst模型充分考虑了数据序列的准指数规律，实现了从连续形式向离散形式的转变，消除了传统灰色Verhulst模型由微分方程直接跳到差分方程所产生的误差。同时给出了两种初始条件下的灰色离散Verhulst模型的预测公式，有效地解决了传统灰色Verhulst模型预测稳定性差的问题。实例分析表明，灰色离散Verhulst模型能够显著提高模拟和预测效果。

讨论了一类含不确定转移率的非线性Markov跳变系统的L2-L∞模糊控制问题。系统模态间转移概率所包含的不确定性是未知且有界的。通过Takagi Sugeno模型模糊建模，获取了整个闭环模糊动态方程。基于L2-L∞模糊控制理论，提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出L2-L∞特性的模态依赖的模糊控制器存在条件。利用构造的Lyapunov Krasovskii函数，结合线性矩阵不等式技术，给出了鲁棒L2-L∞模糊控制器的设计方法，并将其设计转化为一个优化问题。仿真示例说明了设计方法的有效性。

针对混沌鲁里叶系统同步控制设计中，估计系统不变集和非线性环节李普希茨常数存在的困难，提出在李普希茨常数未知时对其进行自适应估计的思路。在此基础上结合求解一个相应的连续代数里卡提方程，通过李亚普诺夫函数分析方法得到两个混沌鲁里叶系统同步的自适应控制器。仿真实例表明设计的自适应控制器简洁、快速且无超调，具有良好的控制效果。

提出了一种混沌系统的逆跟踪控制方法。首先，采用非线性逆系统控制理论证明了二类连续混沌系统（Duffing系统和Lorenz 系统）的可逆性。通过状态反馈构造混沌系统的逆系统，将逆系统与原混沌系统串联，组成复合伪线性系统。在此基础上，利用线性系统综合方法设计闭环控制器，对复合伪线性系统进行控制，从而实现混沌系统对给定参考值的渐近跟踪。提出的混沌控制方法物理意义明确,系统结构简单,易于实现。仿真结果验证了该方法的有效性。

针对不确定性离散混沌系统，进行了T-S模糊建模和模糊观测器设计，实现了混沌系统的同步。运用Mamdani型模糊逻辑系统对驱动系统的不确定项进行建模，进而得到不确定性参数的自适应估计。根据状态观测器的设计思想，进行了模糊观测器的设计，在此基础上，结合Lyapunov稳定性定理进行稳定性分析，得到了控制器的表达式，同时保证了同步误差系统的渐近稳定。仿真结果验证了方法的有效性。

在一类目标跟踪系统中，跟踪中断（控制失败）概率是系统的关键性指标。提出将这一指标转化为一组被称为超差特征量指标的约束集描述。依据满意待机控制理论，推导出带状目的域下超差特征量指标的解析表达式，并分析了其与区域极点以及稳态输出方差指标之间的相容性；当上述指标相容时，给出了待机控制器存在的充分条件，并利用双线性矩阵不等式技术对控制策略进行求解。仿真算例表明了该方法的有效性。

以惯性坐标系作为捷联惯导解算参考基准并综合外测速度辅助信息，可有效隔离载体角运动和线运动干扰的影响，实现捷联惯导系统（strapdown inertial navigation system， SINS）动基座初始对准。但现有算法的对准精度受载体位移影响,通过位移补偿降低重力矢量在惯性系投影的偏斜误差，同时给出了基于惯性参考基准的SINS定位方法，提高SINS动基座初始对准精度，并且具备对准过程中进行实时定位导航的能力。车载实测数据分析表明，动基座方位对准精度达到0.032°，相对定位精度约为行程的0.15%。

提出了一种解决时变噪声条件下传递对准的改进自适应平方根滤波算法。该算法将状态方差调节因子阵、自适应调节的系统噪声和量测噪声方差以及噪声有限记忆尺度融入平方根滤波结构中，采用序列算法滤波解算。算法通过一步控制和多步自适应调节过程，以较少的计算量从数值计算、噪声抑制及自适应调节方面提高滤波性能。仿真结果表明，该算法滤波稳定性强，能够根据实际噪声快速调整，且滤波精度高，为机载导弹提供了一种有效的快速精确传递对准方法。

针对单一鸭舵控制或尾舵控制的不足，基于双边优化微分对策理论给出了一种双重控制微分对策制导律，实现了二者的有效融合。对该制导律微分对策空间进行了分析，分别研究了理想拦截情形和非理想拦截情形下鞍点解存在的条件。考虑量测噪声因素，进行了估计器和目标拦截性能指标的设计，并基于蒙特卡罗法进行了仿真。结果表明相比于单一的鸭舵或尾舵控制,该双重控制制导律具有较好的目标拦截性能和较高的单发命中概率。

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子，使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器，消除了模糊建模误差，提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律，并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后，将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计，仿真结果表明了该算法的有效性。

针对高速自主水下航行器，设计了垂直面内的自适应控制器。大多数自主水下航行器的深度控制都基于小俯仰角假设，但在某些情况下此假设可能会产生较大的模型误差，甚至会导致严重的后果。考虑水下航行器的未知参数和非线性，并且不对俯仰角作任何假设，设计了自适应反演控制器，使闭环系统的深度跟踪具有全局渐近稳定性。仿真表明，该控制器对模型不确定性具有较强的鲁棒性,并且明显优于传统的内外环结构的比例积分微分(proportionalintegraldifferential, PID)控制器。

针对无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）中的通信带宽和节点能量约束，提出了一种新的分布式量化航迹稳健融合框架。首先,对局部状态估计的方差阵进行压缩处理，取其对角上确界矩阵；再对压缩后的方差阵和状态估计向量进行K均值矢量量化,送往融合中心（fusion center, FC）。其次，针对局部估计的未知或者不完整相关性，提出了不依赖于相关性的稳健航迹融合方法——内椭球逼近法（inner ellipsoidal approximation, IEA）用于簇首（cluster head, CH）的融合估计。仿真结果证明所提出算法的有效性：跟踪精度方面非常接近已有文献中的结果，而所需通信带宽远低于已有方法；通信能量方面，相对于随机选取激活节点策略，采用目标导向的动态分簇策略节省最高可达42%的能量。

为了在无线传感器网络中降低能耗和最大化网络生存期，提出一种能量高效的数据收集算法(energy efficient data gathering algorithm, EEDGA)。该算法利用移动代理模型在网络中进行数据收集。首先，EEDGA根据监测精度的要求控制活动节点的数量；然后，通过求最小支配集得到具体的工作节点；最后，利用蚁群算法规划移动代理迁移的最优路线，移动代理以渐进方式收集活动节点的监测数据。仿真结果表明，与典型算法相比，该算法具有更低的能耗和更长的网络生存期。

介绍了非规则重复累积(repeataccumulate, RA)码的构成原理，引入了编码线图进行RA码的图模型表示。详细分析了编码中的两种交织策略，并证明了其等价性。通过分析非规则RA码的奇偶校验位的生成过程，证明了非规则RA码的无码率特性。给出了不同码率情况下的系统非规则RA码在二元删除信道性能曲线。通过与LT码的比较，表明非规则RA码是逼近容量限的错误平层性能较低的无码率码。对系统非规则RA码的错误平层进行分析，并给出了降低错误平层的编码修正方法。

基于并行组合扩频的超宽带通信系统，结合了并行组合扩频通信系统的高效通信能力和超宽带通信系统的良好保密性能，可以同时满足通信系统对高效性和安全性的要求。该系统中的并行组合扩频部分输出的信号具有非等概出现的特点，推导了在非等概情况下超宽带系统跳时M进制〖CD*2〗脉冲幅度调制（time hopping M ary pulse amplitude modulation, TH M PAM)方式的解调差错概率，并通过仿真验证了公式推导的正确性。在加性高斯白噪声信道条件下，建立系统仿真模型，对系统整体性能进行仿真。仿真结果表明,基于并行组合扩频的超宽带通信系统具有良好的误码性能，并且优于常规超宽带通信系统和基于连续波调制的并行组合扩频通信系统。

针对标准多频带正交频分复用超宽带系统，基于前导训练序列研究其同步及信道估计算法。相关检测用取中点来减小粗定时误差范围。细定时利用系统零保护间隔的特点找相邻窗口最小能量比，对频偏不敏感且抗多径干扰。对定时位置进行修正，避免了信息数据的丢失及符号间串扰。采用基带数字域跳频解跳的机制，使载波频偏的影响归结为与单频带系统一致，简化了同步算法。仿真表明，在较恶劣的信道条件下，残余定时误差仍很小，并由信道估计及均衡有效的吸收，频率同步及系统差错性能良好。

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统，提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案，自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道，在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI)，解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题，提高了多用户检测的鲁棒性，且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。

由于存在目标结构复杂、类间差异影响、图像发生变化、背景干扰等问题，复杂场景中结构复杂目标的完整轮廓信息难以准确描述。针对该问题，提出了一种分层次模型：低层中引入条件随机场融合多类特征,获取目标存在的候选区域，为高层处理提供外观特性方面的辅助；高层中通过对模型各部分特性统计建模，实现对目标形状特征的描述。实验结果表明，该模型灵活性强，普适性高，识别结果准确稳定。

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题, 提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念, 结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标, 以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准，实现了对各个融合图像效果的综合评价, 兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明, 该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。

针对序列无约束极小化技术(sequential unconstrained minimization technology, SUMT)外点法中由于设计变量越界而导致优化失败的问题，分析了设计变量越界的原因，将SUMT外点法和可行方向法相结合，提出了一种可行方向SUMT（feasible direction SUMT， FD SUMT）外点法。用可行方向法的思想处理设计变量的约束，将搜索空间限定在设计变量可行域内。〖JP2〗与传统的SUMT外点法相比，该方法除实现简单外，更具有鲁棒性高、收敛快等优点。通过数值算例和工程应用实例验证了FDSUMT外点法的性能。优化结果表明，该方法消除了设计变量越界的情况，收敛速度和鲁棒性明显高于传统的SUMT外点法，而且初值选取容易，具有工程实用性。

针对灾变元胞遗传算法中的精英策略，在求解具有欺骗性的优化问题时易陷入次优解的情况，分析了几种移民策略。提出了一种基于个体差异的新移民策略，在灾变发生后，灾难区域以这种新的移民策略迁移个体。通过两个具有欺骗性典型函数的实验，表明在灾变机制元胞遗传算法中采用新的移民策略能提高数值优化函数的精度和收敛率，具有更好的全局搜索和局部搜索性。

将统一建模语言(unified modeling language, UML)和对象约束语言(object constraint language, OCL)引入嵌入式软件测试领域，首先提出了一种基于UML实时扩展的嵌入式软件测试建模过程。然后，给出了UML状态图和类图的实时扩展方法。最后，结合航空电子系统嵌入式软件测试用例生成过程，详细阐述了被测系统的静态和动态建模，提出了扩展的测试序列定义及其生成方法，最终将所生成测试用例采用扩展标记语言(extensible markup language, XML)格式存储。工程应用验证表明，上述方法可充分发挥UML作为工业标准的工具资源优势，提高嵌入式软件测试用例生成的准确性、有效性和自动化程度。

针对大型结构的多区域冲击监测特别是区域边界问题，提出了一种基于声发射技术的multiagent黑板协作冲击定位方法。采用基于multiagent技术的黑板协作模型监测大型结构各个传感器区域内部以及区域边界的冲击事件，利用agent的服务目录功能协调配置信号处理和声发射损伤定位模块，通过融合相关传感区域的定位结果，实现对整个结构可靠有效的评估。在大型航空铝板上的实验表明，该方法可以对大型结构的各个子区域特别是相邻边界区域进行有效的冲击定位。

传统的层次分析法(analytic hierarchy process, AHP）不能解决仿真系统校核中存在的不确定性问题。为此在明确了不确定性问题的主因是AHP的静态特性后，建立了AHP网的概念和数学基础。针对传统静态AHP网的缺陷，进一步提出了动态AHP网及相关定义、图例等；在网络定义的基础上，给出了动态AHP网的计算式和评估节点的优先级算法。提供了一个应用动态AHP网的仿真校核实例，获取了量化的评估结果并进行了分析，针对传统AHP的评估结果进行了比较。计算结果表明，动态AHP网能够解决仿真校核中的不确定性问题。

当利用仿真实验和飞行试验两类信息进行导弹精度融合评估时，对于正态分布参数，如果将有信息验前分布与无信息验前分布进行混合，将导致混合验后分布权重无法真实反映两类数据的相容性水平，从而导致估计结果产生偏差。针对这一问题，提出了飞行试验样本所对应的有验前样本容量约束的第二类极大似然（prior sample size constrained maximum likelihood II, SCML II）估计，定义了有验前样本容量约束的边际密度（prior sample size constrained marginal density, SCMD）函数值。采用现场样本的SCMD替换无信息验前分布条件下的现场样本边际分布，从而修改了加权混合验后分布的融合权重。最后，通过实例分析了改进方法的估计性能。