提出了一种基于曲面波变换的弱小目标背景抑制新方法,解决红外搜索跟踪系统探测远距离弱小目标中复杂结构化背景抑制难题。根据红外图像中目标和背景杂波的特性,首先,采用曲面波变换对序列图像进行多尺度、多方向和各项异性分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;其次,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用设计的核函数调整分解后的各尺度和方向的子带系数值;然后,重构修改后的各子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的;最后,采用自适应阈值分割技术得到真实目标点,最终实现对弱小目标的精确探测。实验结果显示,与局部去均值和最大中值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比(signal-to-clutter ratio, SCR)在1.6以上的目标。

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果，但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题，提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法，调整加速度稳定时的系统过程噪声方差，提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想，针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节，提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明，算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。

针对时间交叉采样模数变换器(time-interleaved analog-to-digital converter, TIADC)中存在的时钟偏斜误差,提出了一种新的自适应误差估计和补偿方法,该方法根据误差信号和原始输入信号频率之间关系和分布特征,设计了基于最小均方(least-mean-square, LMS)算法的估计模型。与已有算法相比,新方法实现简单,收敛速度快。同时根据时钟偏斜误差产生的原理,设计了基于数字分数延时滤波器的时钟偏斜补偿算法,该方法概念清楚,易于通道扩展,资源利用率高。通过应用Farrow结构,将误差参数独立出来,和误差估计算法组成了自适应系统。仿真结果表明,该自适应系统仅需要5 000个采样点就可以收敛,通过补偿算法,使输出的信噪失真比(signal-to-noise-and-distortion ratio, SINAD)提高了30 dB以上。

在无线通信、雷达和声纳等许多实际应用场合,存在大量的移动分布式信号源,跟踪其二维波达方向（direction-of-arrival, DOA）非常重要。针对相干分布源,利用两个平行的均匀线阵,提出了一种二维DOA快速跟踪算法。该算法利用逼近幂迭代子空间跟踪算法更新分布源的信号子空间,并由新的信号子空间估计分布源的中心方位角和中心俯仰角。该算法跟踪性能良好,计算复杂度低且满足全局收敛。此外,算法能够跟踪多个分布源并且与分布源的具体角分布形式无关。仿真结果证实了算法的有效性。

在海杂波中检测有用信号,杂波的协方差矩阵需要利用参考数据进行估计,不同的估计方法对信号的检测性能产生不同的影响。首先,给出了几种杂波协方差矩阵估计,即样本协方差矩阵、正则化样本协方差矩阵、最大似然估计和渐进最大似然估计；然后，分析了海杂波数据的非高斯性和非平稳性；最后，利用正则化匹配滤波器作为信号检测器,分析了不同协方差估计对检测性能的影响。分析结果表明,由于实测数据的非平稳性,检测性能均比仿真数据获得的检测性能要差。而将杂波协方差矩阵的最大似然估计应用于检测器,能够获得较好的检测性能。

针对空间谱估计算法性能对通道幅相不一致敏感的问题，根据实际测向系统接收通道的特点，提出了利用自检信号进行实时校正的方法，将整个通道的校正分为天线到接收通道之间的无源器件预校正和接收通道的实时校正两个部分，先利用0°入射信号和自检信号的接收数据计算得到预校正矩阵，在测向过程中利用自检信号对接收通道进行实时校正。Matlab仿真结果表明实时校正方法可以动态校正通道的幅相不一致误差并且有利于提高MUSIC算法的分辨力，实测数据也表明实时校正方法可以动态的校正通道幅相不一致误差达到提高测向精度的目的。

分析了人工磁导体和理想电导体复合表面对入射电磁波反射相位相差180°的特点。通过合理设计两个表面的比例，可以实现复合平面结构后向电磁散射的抑制。将该复合表面应用于缝隙天线的设计，达到了在不影响天线辐射效能的同时减少雷达反射截面积(radar cross-section, RCS)的目的。实测结果表明，加载复合表面的缝隙天线在设计频带内的RCS减少了10~15 dB，进一步验证了复合平面对后向电磁散射的抑制效果。

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计的插值算法。首先针对FRFT的旋转角度α搜索步长问题,提出了在较大搜索步长下进行插值以得到α精估计的方法;然后针对离散分数阶傅里叶变换(digital fractional Fourier transform, DFRFT)因参数u离散化而造成的栏栅效应问题,采用相邻谱线进行插值以得到u的精估计;最后用α和u插值精估计结果对单分量LFM信号的参数进行估计。这一方法在不影响估计精度的前提下,降低了计算量和复杂度。仿真结果表明,在较低的信噪比下,LFM信号参数估计的精度仍十分逼近克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。

相位差是影响信号分辨的一个重要因素。当采样率足够高时,研究在分数阶傅里叶变换域两个线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的相位差与调频率分辨率的约束关系。通过建立调频率的分辨模型,推导出在两个LFM信号可分辨范围内相位差的上界和下界,只有当相位差处于上界和下界之间时,两个LFM信号才可以分辨。仿真结果表明,分辨率的理论值与实际值之间偏差较小,基本吻合。

针对星载合成孔径雷达渐进扫描模式系统波位设计流程复杂、效率较低的问题,首先对星载合成孔径雷达渐进扫描模式系统波位设计中一些尚未被关注的问题开展研究及论证,包括方位向分辨率随距离向变化的特性、天线方位向偏扫引入栅瓣对方位模糊度的影响以及时序关系同观测效率之间的关系。在此基础上提出线性流程的波位设计方法,该方法根据方位模糊度指标要求对脉冲重复频率进行优化选择,增加了系统设计的自由度,避免了迭代运算的过程,提升了系统波位设计的能力。最后通过仿真验证了本文方法的有效性。

调频连续波(frequency-modulated continuous-wave, FMCW)合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)具有体积小、重量轻、峰值功率低等优点,因此FMCW-SAR在精确制导领域具有较大的应用潜力。针对俯冲下降阶段的弹载SAR成像,建立了FMCW-SAR回波信号模型；通过分析可知,与常规机载FMCW-SAR不同,弹载条件下雷达平台相对较高的运动速度给差频输出信号引入特有的剩余二次相位,影响距离向的聚焦；针对该问题,提出了一种子孔径成像处理方法,通过在二维频域构造相应的剩余二次相位补偿函数,较好地改善了距离向的聚焦质量和成像效果。成像处理不涉及插值,所有操作均由快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)和相位点乘构成,运算效率较高。最后的点目标成像仿真实验验证了该方法的有效性。

提出了一种距离向混沌序列移频,方位向余弦调相的SAR欺骗干扰方法。分析了距离向固定移频干扰、随机移频干扰结合方位向调相干扰的特点。为了克服这两种干扰方法的不足,采用基于混沌序列的距离向移频结合方位余弦调相干扰方法,既可以大大增加被干扰方对干扰机位置的侦测难度,又可获得部分的压缩增益,在二维方向上形成占据一定宽度的面域干扰,适用于对分布目标的压制。与传统固定移频,随机移频结合方位向调相干扰结果进行仿真对比,验证了所提方法的优越性。

阐述了基于距离多普勒算法的线性调频信号体制逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像原理和间断信号相位补偿原理,在此基础上,针对ISAR谱图特性提出了一种利用波形评价准则和遗传算法进行相位近似补偿的谱图拼接处理方法,并进一步利用拼接后的谱图实现最终的ISAR成像。仿真实验结果表明,该谱图拼接方法简单易行,且可以明显改善ISAR成像效果,具有一定的实用性。

以电离层准抛物线模型为背景，建立了由大气重力波导致的电离层行进式扰动（travelling ionospheric disturbance, TID）模型。基于该模型，利用三维射线追踪计算分析了TID对天波超视距雷达坐标配准（coordinate  registration, CR）的影响。结果表明,小尺度TID对CR影响较小；中尺度TID对电波高角射线影响较大；大尺度TID会改变原有的CR关系，严重影响CR精度。从模拟结果中还可以看出,TID对电波方位角的影响较小。

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。

针对应用随机服务系统理论难以精确评估大拦截纵深防空射击效率的问题,在分析现有大拦截纵深防空射击效率评估模型基础上,提出了“虚拟服务台”概念,并建立了基于虚拟服务台概念的大拦截纵深防空射击效率评估模型。仿真结果验证了基于虚拟服务台概念的大拦截纵深防空射击效率评估模型的有效性。

单星探测预警是空间预警系统发展的必然经历过程和重要组成部分,属于不完备测量条件,需要有预警信息库中先验信息的支持才能估计飞行导弹的弹道以及落点等预报参数。基于导弹动力特征,建立适用于单星预警的算法,解决目前依靠标准弹道模板方法的不足,并给出了仿真比较,从而验证了该算法具有更好的可靠性和可行性。

建立了地空导弹兵混编群作战模型。该模型是一个离散、带有战斗力损耗的战斗状态向量空间模型。在混编群作战模型的基础上,给出地空导弹兵混编群火力运用目标函数,明确地空导弹兵混编群最优火力运用策略是混编群内各火力单位的最优射击策略组合,称为混编群火力运用的Nash均衡策略。针对求解地空导弹兵混编群火力运用问题的特点,改进了免疫粒子群算法,并验证了算法正确性。通过仿真得到地空导弹兵混编群火力运用策略,并给出战术解释。

来袭弹道导弹的系统发现概率是度量导弹探测系统效能的关键指标。基于搜索论,根据远程地基预警雷达分别在无目标指示和红外预警卫星目标方位、运动状态指示下的场景,分别建立了其对来袭弹道导弹发现概率模型。根据集合论给出了系统发现概率的定义和表达式,并分析了有目标指示相对于无目标指示状态的增量。以“铺路爪”远程预警雷达为算例,给出了其有无目标指示等多种情况发现概率的结果。研究过程可应用到导弹探测系统的设计。

主动全向声纳浮标适合跟踪安静型潜艇,由于目标针对性机动规避和浮标探测距离短,使得浮标消耗量大。在满足定位精度的条件下,如何优化布放浮标以便有效增加跟踪时间是一个亟待解决的问题。首先分析了浮标探测性能和浮标群相对位置对定位精度的影响;然后结合目标的一般规避措施和水下目标跟踪技术,提出了用主动全向声纳浮标跟踪潜艇的优化布放方法;最后仿真计算了该方法的跟踪性能及浮标消耗量。仿真结果表明该优化布放方法可行。

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内P-集合 X^F- (internal packet set X^F- )与外P-集合 X^F(outer packet set  X^F )构成的集合对 ( X^F-, X^F )。利用P-集合,给出F- -数据离散区间、F-数据离散区间的概念；利用这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。P-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理论与新方法。

基于平面内目标-导弹相对运动方程,考虑导弹自动驾驶仪的二阶动态特性,应用动态面控制方法设计了一种新型导引律。在设计过程中,通过引入一阶低通滤波器,使得导引律的最终表达式中不含视线角速率的高阶导数,更易于实际应用。该导引律有效地克服了导弹控制系统的动态延迟对制导精度的影响。将该导引规律与未考虑导弹自动驾驶仪动态的自适应滑模导引律相比较,对目标非机动、阶跃机动和正弦机动三种情况进行仿真。仿真结果表明,在目标机动加速度快速变化,而且导弹自动驾驶仪存在较大滞后情况下,这种导引律仍具有很高的制导精度。

为分析旋转惯导系统误差自补偿原理,分别推导陀螺漂移的随机常值分量、时间相关分量以及随机游走分量在捷联惯导系统和旋转惯导系统中造成的角度误差及其统计特性,并进行对比。结果表明,旋转可将陀螺漂移中的常值分量完全调制并能抑制时间相关分量的影响,但对随机游走分量造成的误差无调制效果。采用0.1(°)/h漂移率的陀螺和0.2 mg偏置的加速度计研制旋转惯导系统样机并进行导航试验,试验结果表明,该系统可以达到0.2 n mile/h导航精度。

未经完全补偿的加速度计标定误差会残留到初始对准阶段，引起水平姿态误差。针对这一问题，提出一种基于卡尔曼滤波初始对准的标定加速度计零偏和安装误差角的新方法。在分析水平对准精度的基础上，推导出加速度计标定误差模型，给出四步骤十位置标定编排方案。确定了最优标定路径，仿真验证了转台最优路径的有效性。表明该方法能在对准阶段利用水平姿态误差进一步补偿残余标定误差，提高加速度计的标定精度。

针对机械臂运动产生的航天器载体姿态扰动，提出一种基于粒子群优化算法的自由漂浮空间机器人载体姿态扰动最优轨迹规划方案。对系统角动量守恒方程进行分析，给出了载体姿态扰动最优轨迹规划的目标函数。采用高阶多项式逼近机械臂关节角轨迹，将多项式系数作为优化参数。为保证规划算法的收敛性，采用带有收缩因子的粒子群优化算法进行轨迹寻优。仿真结果表明，在完成位姿调整任务的同时，载体姿态扰动得到了有效的抑制，验证了所提方法的有效性。

提出了新的基于生态系统的Niche间接T-S(Takagi-Sugeno)自适应模糊控制，将含有参数的生态位贴近度函数作为模糊规则的后件，从而构成零阶的T-S模糊控制模型。采用Lyapunov合成方法设计控制器，并使用梯度下降法优化后件参数，最后得到了后件参数的自适应律，体现了生物个体的自适应能力，引入了生态位的模糊系统具有生物个体始终朝着有利于自身方向发展的特性。因此，所建立的模糊TS系统具有更好的自适应性,可以获得更小的变动跟踪误差，并保证整个闭环系统全局稳定性。通过对生态系统的二维捕食系统的仿真验证了本方法的可行性。

针对一类具有时变时延和丢包的不确定非线性网络化控制系统,基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,得出在执行器发生失效故障的情形下,系统基于线性矩阵不等式的渐近稳定且具有良好动态性能的时滞依赖充分条件,并给出了最优鲁棒容错保性能控制器的设计方法。由于证明中没有进行任何模型变换,并考虑了时延下界,使结果具有较少保守性。最后,仿真示例验证了本文所述方法的有效性和可行性。

针对离散时间线性系统,研究了从传感器到控制器、从控制器到执行器都存在任意有界数据丢包时的网络控制系统的镇定问题。通过建立包含丢包所有可能性的扩展状态空间模型,将具有数据丢包的网络控制系统的镇定问题转化为同时镇定一系列模型的鲁棒控制问题。采用公共Lyapunov方法论证闭环系统的稳定性。通过将无穷时域控制作用参数化为一个自由控制作用加一个状态反馈控制律,提出了一种新的网络预测控制器设计方法。仿真实例说明了新方法的有效性。

针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。

根据水下地磁异常定位中磁性目标位置不变的特点,提出了载体在航行时姿态不变与变化的情况下载体对地速度的解算方法。给出了两种方法的计算公式并进行了数值仿真,结果表明两种方法均具有较高的解算精度,为载体对地速度的绝对测量提供了一种新途径。理论分析与数值仿真了速度解算误差与载体速度间的关系,结果表明误差随速度增大而增加,但即使速度较大时误差也可接受。

提出了一种用于高分辨率遥感影像中敏感目标识别的局部描述算法——归一化像素分布直方图局部描述子。首先提取目标边缘,将目标边缘上每一像素点依次作为坐标原点构建“对数-极坐标”坐标系,规格化所有像素点的像素值,利用当前坐标原点以外的目标边缘像素点的分布来构建局部描述子。用提出的局部描述算法对敏感目标提取局部特征,构建敏感目标局部特征数据库。同时对待识别目标提取局部特征后与敏感目标局部特征数据库中的特征使用一种“分步匹配”的策略进行匹配,完成目标识别。

为了满足跟踪过程中目标形状匹配的实时性要求,提出了用同心离散圆簇（cluster of concentric discrete circles, CCDC）进行区域形状特征提取的方法,主要思想是将目标的质心定位在CCDC的圆心上,将目标图形映射到CCDC上,计算每个离散圆的形状特征值,组成一个特征向量来描述目标形状。该方法的优势在于计算量非常小而且受目标形状尺寸影响小,并具有平移、尺度和旋转不变性。计算速度分别是七阶不变矩和Zernike矩的10多倍和300多倍,能很好满足目标跟踪的实时性要求。

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKFIMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。

提出了一种广义判别正交非负矩阵分解算法。与传统非负矩阵分解算法不同，该算法对目标函数加入了正交约束，保证了低维特征的非负性；也不同于以往的判别非负矩阵分解算法将判别约束加于低维权重上，该算法将判别约束推广到低维特征中，使得低维特征参与模式识别，进一步提高了识别精度。本文给出了算法的推导过程，并将其应用于人脸验证和人脸表情识别。实验结果表明，该算法提高了低维特征的判别能力，具有更好的性能。

提出了一种多进制准循环低密度奇偶校验（low-density parity-check， LDPC）码满秩校验矩阵的构造方法。该方法基于循环置换方阵，利用随机掩蔽的方法构造出满秩校验矩阵，从而得到具有循环阵形式的系统生成矩阵，并设计出具有线性复杂度的串行和并行多进制LDPC码编码器。仿真结果表明，由此构造出的规则和非规则多进制准循环LDPC码相比于掩蔽前的码字取得了更为优越的误码和收敛性能。

相关失效普遍存在于各类系统,以传统计算独立部件的备件配置量的方法来确定相关失效部件的备件配置量,往往导致较大的误差。分析了故障源部件的备件保障水平与相关失效部件的故障率的关系,给出了考虑相关失效情况下各类部件的备件期望短缺量与保障费用的计算方法,并以保障费用为目标,备件期望短缺量为约束提出备件优化配置模型,给出了求解该模型的算法。最后通过案例分析,验证了该模型的合理性与工程适用性。

针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念——认知重要度,给出了其实际意义和计算方法。最后,运用所提出方法对某导弹发动机进行了可靠性分析,结果表明,该方法增强了贝叶斯网络处理不确定性信息的能力,简单有效且可以得到更丰富的信息。

通信网的链路重要性评估是网络设计和维护的重要依据。在链路重要性评估方法上提出了一种基于有序二叉决策图(ordered binary decision diagram， OBDD)的新方法——BO(Birnbaum OBDD, BO)方法。该方法引入了Birnbaum测度来量化链路重要性，并采用边扩张图(edge expansion diagram，EED)来创建网络的OBDD结构，在可靠度计算基础之上，通过分析链路故障时网络可靠度得到Birnbaum测度值。BO方法将高效的OBDD结构与hash表结合起来，并通过识别计算中出现的同构子网，减少冗余状态与重复计算来提高整体计算效率。引入并对比经典可靠性文献中一些规模较大网络，通过实验验证了BO方法不仅能正确地评估网络链路重要性，而且在计算效率方面优于因子分解方法。