针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况, 提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先, 建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型; 通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号, 降低处理的有效带宽; 然后, 进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法, 利用测量的先验信息划分子区间, 减小重构区域, 降低运算量; 最后, 利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势, 避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况, 能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰, 具有较强的鲁棒性。

全面、准确的电磁数据标注是电磁大数据智能分析的前提和基础。针对战场博弈强对抗条件下电磁感知数据存在的标注率低、标注信息错误冗余等问题, 提出基于张量完备理论的标注补全方案。理论上, 同一场景下的同一目标, 利用不同感知平台观测提取的特征参数(如雷达脉冲参数)是相似(低秩)的, 且在一段观测时间内的测量结果是分段连续光滑的。故跨平台接收的目标数据标注补全可以建模为基于低秩张量完备的特征复原模型, 并引入全变分正则来刻画一段时间内特征参数的分段连续光滑属性。由于模型非凸, 使用基于矩阵最大秩分解的非凸近似算法进行迭代求解。通过仿真数据以及雷达脉冲描述字实侦数据并对模型的性能进行测试。实验结果表明, 所提方法在目标特征标注信息严重缺失的情况下能够很好地实现标注补全, 同时具有一定的标注纠错功能。

针对一些超分辨网络忽略了对网络各层次特征的复用以及融合的问题, 构建了具有较强特征复用和融合能力的二阶逐层特征融合超分辨网络, 以获得具有高分辨率、高保真度的重建图像。网络的核心是逐层特征融合模块, 该模块通过特征融合操作增强特征的重用。此外, 还提出了二阶特征融合机制, 该机制在网络的局部和全局层次上采用逐层特征融合方法进行特征融合。实验结果表明该网络的重建图像在线条和轮廓上更清晰, 并且在峰值信噪比和结构相似度上也取得了更好的结果。例如当缩放尺度因子为2时, 各测试集上的峰值信噪比/结构相似度依次为38.20 dB/0.961 2、33.81 dB/0.919 5、32.28 dB/0.901 0、32.65 dB/0.932 4、39.11 dB/0.977 9, 相比其他模型有一定提升, 从客观标准和主观角度证明了二阶逐层特征融合超分辨网络具有一定的优越性。

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题, 提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先, 依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵, 结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后, 利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后, 基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想, 构建各干扰的斜投影算子, 将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影, 得到对应的干扰信号, 完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明, 所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性, 验证了算法的有效性。

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题, 提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式, 丰富图像的特征量, 提高舰船识别精度。所提方法首先进行多源遥感数据的像素级融合, 然后在上一步基础上进行特征级融合, 最终得到新的目标特征。所提方法充分发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势，不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征, 也保留了多光谱数据的空-谱信息。所提方法在可视性与检测精度上表现都较为出色，与传统的单一遥感数据相比, 识别精度至少提高了5.12%。

紧凑型高频地波雷达发射功率低, 目标检测时信噪比低、虚警率高, 会产生大量虚假点迹, 影响后续目标跟踪性能。为了滤除虚假点迹, 利用目标的运动特性, 提出了一种多帧聚类与极限学习机分类两级级联的虚假点迹识别方法。首先, 利用基于最优邻域尺寸的多帧聚类方法, 将连续多帧中与待识别点迹属于同一潜在目标的点迹聚类成簇。然后, 计算簇内待识别点迹与其相邻帧内点迹的距离-多普勒速度的差分值, 以其为特征利用极限学习机辨识虚假点迹。实验结果表明, 所提方法能够准确将属于同一目标的点迹聚类, 虚假点迹识别率达到95%。

对扩展目标极化散射特性进行测量时, 通常期望精确获得宽带高分辨条件下目标各散射中心的极化特征信息, 但由于各极化分量散射的信号对测试系统的正交极化通道存在能量泄漏, 会严重影响较弱的极化散射分量的测量准确性。基于极化散射测量定标原理与宽带高分辨极化测量表征模型, 分析了干扰量的产生原因以及对散射中心测试结果的影响机理, 提出了一种基于宽带正交极化纯度估计进而修正复杂目标极化测量结果的方法, 并通过对金属球、金属二面角组合和类弹头金属模型3类典型目标的实测, 验证了其有效性。

海战场环境中, 箔条幕自卫干扰构设前由于未充分考虑风向、风速等因素，容易导致干扰失败, 且无定量化的布放模型。针对此问题, 提出一种新的箔条幕干扰构设方法。基于箔条幕干扰机理分析, 构建干扰场景模型, 具体包含导弹运动模型、舰船运动模型和箔条幕形态模型; 综合考虑干扰有效性和资源损耗性, 提出采用灰狼算法进行箔条幕干扰构设方案求取的思路, 建立相应约束条件(遮蔽有效性约束条件、质心拖引有效性约束条件和干扰能力约束条件)、目标函数和补弹策略, 且采用Logistic混沌映射和反向学习策略改进灰狼算法。最终通过仿真案例分析得出以下结论: 所提出的箔条幕干扰构设方法寻优速率快, 可保证整个对抗过程中舰艇始终能够进行有效自卫干扰。初始时刻构设的箔条幕轴线基本与弹目轴垂直, 而箔条幕质心基本处于弹目轴线附近。风向与风速对自卫干扰效果影响较小, 初始弹目距离主要影响箔条弹用量, 初始反舰导弹攻击方向对自卫干扰效果影响较为明显。当从舰艇尾向进行攻击时, 干扰效果最好; 相反, 从舰艇艏向进行攻击时, 干扰效果最差。

作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的一种新体制, 视频SAR能够对场景连续成像, 在目标检测、跟踪等应用情景有独特优势。然而, 相干斑的存在影响了视频SAR图像质量及后续目标检测应用。针对这一问题, 提出了一种结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波方法。该方法主要由3步构成: 首先构建能表征视频SAR图像距离-方位-时间三维动态散射信息的空时上下文协方差矩阵; 其次根据协方差矩阵的相似检验选取一定邻域内目标像素的相似样本; 最后根据相似样本进行平均实现相干斑滤波。基于两组实测视频SAR数据开展相干斑滤波对比实验, 实验结果表明所提方法能在有效抑制相干斑的同时较好地保留目标细节信息, 验证了所提方法的有效性和优势。

机载雷达下视工作面临严重的地海杂波, 雷达平台运动造成杂波多普勒频率严重扩散, 将微弱目标完全淹没。空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)技术通过联合多天线脉冲的接收信号, 能够有效地抑制杂波, 实现运动目标检测。对于非正侧视阵列高速平台雷达, 杂波距离依赖和距离模糊严重制约着目标检测性能。基于多载频频控阵, 通过发射一组载频不同的正交信号, 在杂波回波中, 获得新的发射维自由度, 并根据不同模糊在发射维的差异分离各模糊区域。此外, 通过进一步对分离后的近程进行杂波补偿, 利用降维STAP实现杂波抑制。仿真结果验证了所提方法的有效性。

为改善复杂目标的成像表现、提升雷达图像的视觉效果，提出一种基于稀疏重构的多视角多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达关联成像方法，设计了多视角雷达散射面积(radar cross section, RCS)起伏的稀疏重构关联成像模型。所提算法能提高辐射场信号随机性，改善复杂目标雷达关联成像参考信号与回波之间相关性退化的情况，减小多视角RCS起伏对相关性的影响，提升多视角下的关联成像质量。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题, 提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先, 利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次, 提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型, 逐步滤除候选区域的虚警, 提取目标轮廓, 从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域, 从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后, 在真实SAR数据集进行了测试, 与其他经典的舰船检测方法相比, 所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响, 而且在检测精度上有较大提高。

高分辨雷达在跟踪远程空间目标时, 其量测坐标转换会引起一类特殊的强非线性问题。对其产生机理进行了分析。经典的非线性滤波技术的跟踪精度会急剧下降。因此, 提出一种基于中间过渡状态的Kalman滤波器, 在直角坐标系下进行目标状态预测, 避免了球坐标系下目标运动的复杂建模; 预测后, 通过选取量测空间内目标位置和速度量及其协方差作为中间过渡状态, 在测量坐标系下进行目标状态线性更新; 更新后, 再将中间状态映射到直角坐标系下, 从而得到目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明, 基于中间过渡状态的Kalman滤波器可有效提高高分辨雷达对空间目标的跟踪精度。

对多雷达干扰效果评估的难点在于分析干扰机对非目标雷达的影响。针对干扰机转发一部线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的信号无意干扰另一部LFM雷达时的检测概率估计问题, 首先计算了被干扰雷达对干扰信号在空域、频域和时域上的接收增益; 其次将干扰信号在判决单元中的统计特性建模为非中心卡方分布, 并给出了检测概率和虚警概率的计算方法。仿真结果表明, 在一部干扰机的无意干扰下, 估计的检测概率可作为被干扰雷达检测概率的上限; 为达到同样的干扰效果, 转发非目标雷达的信号实施干扰, 比转发目标雷达的信号进行干扰所需的干扰功率更少。

针对传统恒虚警率(constant false-alarm rate, CFAR)方法难以探测鸟类目标的问题, 提出一种基于时频(time-frequency, TF)域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先, 以鸟类目标扑翼模型为基础, 建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次, 考虑短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT), 对回波信号进行时频分析。针对STFT加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题, 引入广义高斯分布对先验自适应建模, 在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标非多普勒特征非平滑, 后验分布计算困难, 提出用近端未调整朗之万算法(proximal unadjusted Langevin algorithm, P-ULA)进行高效求解。仿真及实测实验数据表明, 所提算法不仅能够有效抑制背景噪声, 而且可以在一定程度上保留微多普勒特征的连续性。

基于杂波谱稀疏恢复(sparse recovery, SR)的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)技术对训练样本个数要求低, 适用于杂波非均匀环境。然而在双基地配置下, 杂波脊不落在均匀网格点上, 这将造成网格失配, 严重影响SR-STAP方法性能。针对双基地机载雷达杂波的网格失配问题, 提出了一种利用杂波脊先验信息划分非均匀网格的SR-STAP方法, 所提方法首先由导航系统或参数估计方法获得待检测单元的杂波空时轨迹, 然后根据杂波空时轨迹和均匀划分的空间频率确定初始归一化多普勒频率集合, 接着根据可调参数更新归一化多普勒频率集合, 最后构造对应的非均匀字典。所提方法可适用于任意双基地配置情况。仿真结果表明, 应用非均匀字典的SR-STAP方法的杂波抑制性能较传统均匀字典有较大提升, 并能在非理想条件下表现稳健。

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的分布式多传感器多目标跟踪(distributed multi-sensor multi-target tracking, DMMT)存在无法形成航迹、计算复杂度高、目标漏检等问题。本文基于航迹PHD后验估计提出了一种DMMT方法。为此, 首先构建了各节点估计航迹间相似性度量矩阵, 并采用匈牙利算法实现最优航迹匹配; 其次采用协方差逆准则对关联航迹实现并行融合; 最后基于概率生成泛函推导了一种鲁棒的DMMT方法。仿真实验验证了所提算法在目标状态估计精度、计算有效性和实时性方面的优势。

基于IEEE及国际系统工程协会(International Council on Systems Engineering, INCOSE)社区会刊, 提取与基于模型的系统工程(model based systems engineering, MBSE)领域相关的167篇顶刊的关键词和摘要。采用Python及其第三方库WordCloud技术, 以可视化形式展示MBSE领域研究内容并对MBSE发展态势进行研究。研究结果表明, MBSE在产品研发全生命周期, 应用建模技术来支持系统需求、设计、分析、验证与确认等活动, 在系统架构设计方面具有重要作用, 将MBSE与安全性分析、可靠性分析方法结合也是MBSE的重要研究内容; 系统建模语言(system modeling language, SysML)和对象过程方法(object process method, OPM)分别是目前MBSE研究领域中最受欢迎的建模语言和建模方法; 将MBSE方法与本体进行结合是规范MBSE模型表达的重要手段, 将MBSE与信息物理系统、数字孪生、并行工程领域进行融合研究是MBSE的重要发展方向。所提研究为使用WordCloud文本分析技术来探索当前的MBSE研究提供了技术路线参考, 有助于对MBSE的未来发展态势进行预测。

武器目标分配问题是研究双方交战时, 按照一定分配原则将武器分配给多个能造成威胁的对方目标, 从而达到最佳打击效果的问题, 也是军事运筹学领域经典的组合优化问题。提出了二分图匹配模型下的武器目标分配问题, 并建立了相关的数学模型, 最后运用结合了贪心策略的Kuhn-Munkres算法对模型进行求解。通过使用随机生成的20个规模不同的实例来测试所提模型与算法的有效性。计算实验结果表明, 提出的模型与算法求解精度高、求解速度快, 可以满足武器目标分配问题快速做出最优决策的要求。

为了以较小的代价快速提升对空探测雷达系统的综合效能, 首先搭建了对空探测雷达系统综合效能的评估指标体系, 在此基础上完成了综合效能评估模型的建立。选择两种基于方差原理的全局敏感性分析方法, 即傅里叶幅度敏感性测试(Fourier amplitudes sensitivity test, FAST)和Sobol指数法, 分别从频域和时域对建立的评估模型进行敏感性分析。在基于FAST进行敏感性分析时, 提出了21维输入指标所对应的特征频率集的选取方法; 在基于Sobol指数法进行敏感性分析时, 考虑了二阶及高阶敏感性指数的影响。对比FAST和Sobol指数法的分析结果, 两种方法获得的敏感性分析结果具有较好的一致性。其中, 功率和频率为对空探测雷达系统的主要影响指标, 为雷达系统的研发和升级提供了可靠性依据。

试验评估是促进装备系统作战能力生成和实战化应用的重要手段。无人集群依靠自组网实现复杂交互, 具备典型的智能性和涌现性, 开展无人集群试验评估研究面临着指标不清、标准模糊、技术方法落后等难题。为了进一步推动无人集群试验评估理论研究, 对国内外已开展的无人集群试验评估相关规划和项目实践现状进行了概述。面向评估指标设计和评估方法研究两个试验评估关键环节, 首先对已有无人集群评估文献中使用的指标进行了分类梳理, 并分析了现有研究在指标选取和构建方面的特点与不足; 然后, 结合不同无人集群关键技术研究中涉及的评价指标, 提出了面向无人集群关键技术能力的评估指标设计思路。在此基础上, 根据具体含义及计算方式, 将已有指标划分为基础指标和综合指标2类, 分类介绍了可用的评估方法, 期望为后续无人集群试验评估的指标构建和评估方法选取工作提供一定借鉴。

现有基于贝叶斯网络的威胁评估采用专家经验确定的朴素结构, 其推理评估结果精度欠佳。为此，提出一种融合专家经验与数据观测的基于Stacking策略的集成贝叶斯网络(ensemble Bayesian network, EBN)。首先使用不同搜索空间内的评分优化算法获得数据观测模型集并进行模型平均; 然后使用专家经验朴素模型对平均网络进行修剪, 形成威胁约束集合; 最后以动态规划为基础, 通过该集合限制节点序图扩展, 以求取全局最优威胁评估网络。在作战想定中, EBN模型单目标威胁概率推理精度比朴素贝叶斯模型高出10%, 在多目标威胁排序任务中, 其Spearman系数分布亦优于朴素模型。

针对体系建设发展过程中国防资源有限、分配困难问题, 考虑国防总经费预算受限、年度资源平均分配、体系能力满足能力需求等方面的约束, 首先采用数学规划法, 构建基于能力的国防资源静态分配模型, 将资源分配到不同能力领域的体系建设发展中。其次, 给出了基于遗传算法的模型求解算法。最后, 通过示例验证所构建的资源分配模型能够合理地进行国防资源分配, 且计算结果高效、可行，为体系建设发展中的资源分配问题提供了一定的理论支撑。

针对电子对抗的非合作性和传统干扰效能评估方法的主观性, 围绕舷外有源诱饵, 提出了一种基于概率推理的干扰有效性评估方法。首先, 由导弹末段制导动态过程推导干扰有效性判据, 从信号层面与态势层面分析非合作参数作用。然后, 基于概率推理原理, 构建干扰有效性推理模型, 阐述了干扰有效性评估内容。最后, 通过数值仿真分析了正向推理和反向推理结果, 并对不同诱饵干扰策略进行评估。仿真结果表明, 利用概率推理可从未知参数中得到干扰有效性判据的概率分布, 为舷外有源诱饵提供了量化且可扩展的干扰评估框架。

针对当前装备体系(system of systems, SoS)任务建模研究深入程度不足问题, 提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型, 在此基础上, 首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划, 改进传统Petri网, 提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarchical deterministic and stochastic Petri nets, HDSPN)的装备SoS任务线程建模方法, 构建面向多层级使命任务的装备SoS任务线程模型。然后, 结合基于可达性分析算法(reachability analysis algorithm, RAA)的装备SoS总体任务成功性仿真评估算法, 启动仿真模型运行, 实现对装备SoS总体任务成功性的有效评估, 并通过案例分析, 验证了模型的适用性。

为提升深空探测任务中巡视器动态规划处理效率，从航天工程实践经验出发，结合分层任务网络(hierarchical task network，HTN)理论研究成果，提出巡视器领域知识建模方法以及动态规划流程。针对经典动作规划系统不能处理时态约束关系的问题，在建模中引入受限状态事件的表示方法。针对动态规划中的时态约束关系，拓展Allen区间代数的定义，提出事件、全局时间点和虚拟事件的时序逻辑判断方法。针对动态规划中存在的状态空间一致性问题，提出虚拟指令继承原有状态空间的方法。研究结果完善了HTN在航天领域的知识建模方法，解决了经典动作规划缺少时间信息约束的缺陷。所提出的虚拟事件、虚拟指令解决动态规划状态判定方法，可有效提高深空探测任务中巡视器遥操作的工作效能和地面中心进行事件处理的灵活性。

保障系统结构建模是发展和构建新一代航空装备智能保障系统的重要基础。航空装备保障系统涉及保障要素多、交联关系复杂, 需从系统工程的角度开展顶层设计, 并采用统一的结构框架对其体系结构进行建模表征。引入美国国防部架构框架(Departmeant of Defense Architecture Framework, DoDAF)体系结构框架, 提出基于“概念-任务-能力”的体系结构开发序列, 构建航空装备智能保障系统的能力、保障活动、各保障要素的信息交互及组织关系等视图模型, 得到“能力层-需求层-技术层”之间的对应关系。该方法能够全面地描述航空装备智能保障系统体系结构, 提高不同保障要素之间的互操作性, 并将其转化为具体的设计要求, 可为航空装备智能保障系统开发提供支持。

考虑导弹过载受限条件下, 对以期望时间为攻击目标的非线性最优制导问题进行了研究。首先, 建立了非线性最优制导问题的理论模型, 基于庞特里亚金极大值原理和饱和函数方法建立了最优轨迹的最优性条件。其次, 根据最优性条件和哈密尔顿轨迹参数化方法, 建立了最优轨迹的参数化微分方程组, 使得通过数值积分即可生成从飞行状态到最优制导指令映射关系的数据集。然后, 通过前馈神经网络对上述映射关系进行近似, 实现了非线性最优制导指令的毫秒量级实时生成。最后, 通过数值仿真验证了所提非线性最优制导指令生成方法的有效性。

针对四旋翼无人机队形保持、编队避障问题, 在双向、时不变通信拓扑结构下, 基于领航跟随策略, 利用安全攸关模型预测控制(safety-critical model predictive control, S-MPC)和一致性理论, 设计编队控制器并实现了具有避障能力的队形保持。采用分散式S-MPC算法, 每架无人机在满足避碰条件无人机的可行区域内, 仅规划自身运动来跟踪编队控制算法指定的轨迹。研究了各解耦后的无人机如何与其他无人机并行求解带有耦合约束的优化问题, 从而保证了各无人机独立决策的一致性。同时, 所提算法将控制障碍函数(control barrier function, CBF)引入到MPC控制器的约束中, 从而保证无人机飞行在远离障碍物的安全集合内, 规划出的轨迹更为平滑, 减小了系统能耗。最后, 通过仿真实验验证了所提方法的有效性。

卡尔曼滤波器是惯性导航系统初始对准和组合导航问题中的常用工具。针对滤波时系统噪声和观测噪声异常导致的滤波精度下降甚至发散问题, 从理论上分析了基于新息协方差匹配和马氏距离卡方检验的两种滤波器异常检验判据, 结合判据在传统卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波中的典型应用, 设计了针对捷联式惯性导航系统初始对准问题的测试实验, 实验结果表明两种判据对滤波器系统噪声和观测噪声异常都有一定的检验能力, 但检验判据严格程度存在不同且判据存在拖尾效应, 由此给出了在实践应用中的建议。

为了解决“当前”统计模型由于固定机动频率及假定加速度极限值, 在复杂机场环境下机动目标跟踪性能降低的问题, 提出一种双变量自适应的“当前”统计模型滤波算法。首先, 利用加速度噪声一阶时间相关过程模型, 推算出实时在线调整的机动频率。然后, 根据位置状态估计值与加速度变化率, 通过运动学理论模型和位置滤波残差, 推导出实时在线更新的加速度方差, 从理论上实现了模型自适应更新。最后, 基于场面真实广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)轨迹数据进行验证, 结果表明改进的“当前”统计模型能够在非等间隔预测的基础上实现自适应调参, 且在位置、速度和加速度上的轨迹拟合精度均得到了提高, 并在速度和加速度跟踪误差方面得到了收敛。

中段伴飞突防造成的各种有源或无源的弹道群目标会给雷达跟踪系统带来极大的挑战, 导致其跟踪非本体实体目标或电假目标, 从而出现关联错误的情况。中段实体弹道目标满足动力学守恒定律, 可以充分利用该特性来改善跟踪系统的数据关联机制, 因此提出一种基于动力学守恒定律的弹道目标概率数据关联(probability data association, PDA)方法, 即在传统关联门筛选出有效量测的基础上, 对动量矩和机械能进行联合统计检验, 进一步剔除电假目标点迹或其他错误量测, 并使用动量矩和机械能对加权关联概率进行修正。蒙特卡罗仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明, 与传统PDA方法相比, 所提方法能够有效抑制有源距离欺骗干扰和杂波的影响, 提高跟踪精度。

针对再入滑翔飞行器(reentry gliding vehicle, RGV)预测校正制导算法中规避逻辑和制导逻辑相分离的问题, 提出了一种基于自适应横程走廊的融合算法。首先, 通过飞行器侧向运动轨迹与禁飞区的相交关系, 动态引入规避逻辑; 同时, 提出禁飞区有效映射横程来量化影响飞行轨迹的禁飞区区域; 最后, 设计自适应横程走廊, 动态调整走廊边界, 控制倾侧角的翻转, 实现规避逻辑和侧向制导逻辑的融合。仿真结果表明, 在本文方法下, 飞行器可以针对不同情况的禁飞区实现有效制导, 对再入扰动具有一定的鲁棒性, 并与制导逻辑和规避逻辑分离设计的算法相比, 在保证制导精度的同时, 具备更少的倾侧角翻转次数。

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题, 提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的预测滑模控制方法。首先, 针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型, 采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调节模型。通过分析参数误差的统计特性, 将统计信息以参数协方差矩阵的形式进行表示, 并设计EKF对受扰误差状态进行滤波。然后, 采用预测滑模控制方法设计误差稳定调节器, 使系统快速趋于稳定。所提方法对随机参数摄动和非线性干扰都具有强鲁棒性。仿真验证了所提方法的有效性。

提出一种利用机器人完成空间桁架在轨装配的设计方案, 并针对其中机器人的无碰运动规划问题, 提出一种引入启发信息的运动规划方法。首先, 设计了装配机器人和空间桁架系统; 随后, 引入基于距离场的碰撞检测算法进行空间中的障碍检测, 并利用随机轨迹优化框架下的运动规划(stochastic trajectory optimization for motion planning, STOMP)算法进行机器人无碰运动规划; 针对其中随机叠加轨迹方向不确定导致的规划效率低的问题提出了启发式STOMP(heuristically STOMP, hSTOMP)运动规划算法。仿真结果表明该算法能够快速得到机器人的无碰平滑关节轨迹, 其中启发信息的引入大大提高了原算法的规划效率, 具有一定的理论意义和应用价值。

实时定位移动设备在电子对抗系统中至关重要, 其性能主要取决于波达角(direction of arrival, DOA)的估计速度。低快拍是快速DOA估计的先决条件。目前基于稀疏重构算法的DOA估计具有适应低快拍的优势, 但估计精度受限于初始观测矩阵, 且估计速度受限于观测矩阵高维度的多次迭代。为此, 提出一种空间差分矩阵和稀疏重构耦合的低快拍下高精度快速估计算法。首先利用空间差分矩阵消除非相干信号和噪声对相干信号估计结果的影响, 提升初始观测矩阵的准确度; 然后对完备字典做前后空间平滑处理, 克服高维度信号处理复杂难题, 实现快速估计; 最后分别估计非相干信号和相干信号。仿真验证结果表明, 相比稀疏重构方法, 所提方案初值敏感度显著降低, 在保障精度相当甚至小幅度提升的前提下, 运行时间复杂度降低50%以上。

为在月球建立长期驻留的月面科研基地, 实现局部网络的通信覆盖, 提出了月球通信塔(lunar communication tower, LCT)的模型设计方法和多基站的部署方案。通过对月面探测任务与月表多设施通信网络的需求分析, 设计了LCT的功能模块和模型结构。引入基于地理信息的覆盖场强预测模型, 结合月表地形对通信链路的损耗影响, 评估了多基站通信塔的有效覆盖与传输速率指标。在部署方案上, 首先, 在月球南极光照区范围内采用遍历法得到覆盖平均场强最大的主基站部署位置; 随后, 采用遗传算法最大化主基站半径10 km范围内的覆盖场强, 对月球表面特定区域进行搜索, 获取多个副基站的最佳部署位置; 最后, 针对集中式和分布式通信塔主、副基站的部署方案, 进行了对应于CCSDS Proximity-1协议、长期演进(long term evolution, LTE)、Wi-Fi制式下覆盖性和传输速率的仿真分析, 充分验证了月表多设施通信网络建设的可行性。

针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均, 以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题, 为了更好地提取陆空通话意图信息, 提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers, BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的陆空通话意图信息挖掘方法, 并引入航班池信息对提取的部分信息进行校验修正, 形成空中交通管制(air traffic control, ATC)系统可理解的结构化信息。首先, 使用改进的GAN模型进行陆空通话智能文本生成, 可有效进行数据增强, 平衡各类实体信息分布并扩充数据集; 然后, 根据欧洲单一天空空中交通管理项目定义的本体规则进行意图的分类与标注; 之后, 通过BERT预训练模型生成字向量并解决一词多义问题, 利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络双向编码提取上下句语义特征, 同时将该语义特征送入条件随机场(conditional random field, CRF)模型进行推理预测, 学习标签的依赖关系并加以约束, 以获取全局最优结果; 最后, 根据编辑距离(edit distance, ED)算法进行意图信息合理性校验与修正。对比实验结果表明, 所提方法的宏平均F₁值达到了98.75%, 在民航陆空通话数据集上的意图挖掘性能优于其他主流模型, 为其加入数字化进程奠定了基础。

为提升无人机群辅助边缘计算系统在负载不均衡场景下的性能, 构建了一种新的无人机群边缘计算系统, 利用无人机之间卸载数据来提高计算资源的利用率, 通过联合优化多架无人机的卸载方案、部署和资源分配, 使得系统的时延和能耗加权和最小。该问题高度非凸, 为此提出一种高效的双层优化算法——启发最优评价算法, 上层使用粒子群算法优化无人机位置, 下层在确定位置的情况下使用块坐标下降算法优化无人机的数据卸载和资源分配。仿真结果表明, 所提方案可有效降低系统成本, 与基准策略相比优势明显。

针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题, 研究了智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略, 以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态，在策略的第二阶段进行修正函数的设计, 实现了直接信道和级联信道的信道对齐, 从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数, 实现了通信性能的提升。仿真结果表明, 所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。