提出了一种新的具有良好周期相关特性的离散信号，即伪随机屏蔽二进序列偶，研究了其变换性质。为了缩小计算机搜索伪随机屏蔽二进序列偶的搜索范围，提高搜索效率，给出了伪随机屏蔽二进序列偶的周期长度、屏蔽个数以及序列平衡度之间的一些限定关系。在此基础上利用计算机搜索给出了一些小长度的伪随机屏蔽二进序列偶，给出了利用伪随机二进序列构造伪随机屏蔽二进序列偶的方法。

在非周期相关条件下提出了一种新型最佳离散信号形式——二元互补序列偶集。对其性质进行了研究，并提出多种二元互补序列偶集的构造方法，利用这些方法可以得到大量的二元互补序列偶集。与传统的序列形式相比，二元互补序列偶集既扩展了最佳离散信号的选择空间，又可作为多用户信号应用于实际工程中。

针对非协作卫星通信环境，提出了一种卫星通信信号参数盲估计方法。它利用线性调制信号功率谱形状的对称性及其与成型滤波器的关系，基于曲线拟合的思想进行功率谱包络的提取，进而实现载波频率、带宽等参数的盲估计。仿真结果验证了该方法对MPSK、MQAM等常用卫星通信信号的有效性，且能适应较低的信噪比，具有计算量小、易于实现等优点。

针对混合DS/FH扩频信号的参数估计问题，提出了一种基于自适应抽取的STFT信号分析方法。该方法利用STFT的信道化实现，采用抽取处理实现自适应窗长时频分析，有效地解决了窗长变化带来的数据量问题，易于通信侦测接收机实现。仿真实验以BPSK_DS/FH信号为例,表明了该估计方法的有效性。

针对多小区码分多址（code division multiple access, CDMA）系统，构造了一类具有大容量和优异相关性能的多子集互补码集。该码集基于循环移位的完美码集和相互正交的传统互补码集，可以获得多个互补码子集，每个子集中码的数目都达到了互补码集的理论界。这些子集内的码具有理想的相关性能，同时子集之间的码具有近似理想的相关性能。将不同的子集分配给多小区CDMA系统中不同的小区，既可以满足大容量用户的需要，也可以有效抑制小区内部和小区之间的干扰。

针对MIMO-OFDMA下行链路系统，考虑在总功率和BER 以及用户数据速率成比例的约束下，以获取整个系统吞吐量极大化为准则，提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案。该方案在子载波分配时，松弛成比例约束条件，使用户数据速率近似地成比例于每个用户分配的子载波数，在功率分配时，推导出一种线性的不需要迭代的低复杂度功率分配方案。仿真和分析表明，整个方案在保证系统吞吐量的前提下，取得了用户间良好的速率公平性，同时又具有较低的计算复杂度。

为提高无线通信网络的频谱效率，提出了一种MIMO-MRC(multiple-input multiple-output-maximal ratio combining)跨层设计方案。该方案是联合物理层的自适应调制技术(adaptive modulation, AM)和数据链路层的自动重传技术(automatic repeat request， ARQ)交互协作，发射端利用估计信道信息反馈，自适应调节调制模式，选择最优发射权矢量和自动重传发射数据。分析了估计误差对MIMO-MRC跨层系统的影响，给出了MIMO-MRC系统在信道估计存在误差时的频谱效率和中断概率的闭合表达式。通过仿真实验证明，对比SISO(single-input single-output)跨层系统和Alamouti’s跨层系统，MIMO-MRC跨层系统的性能有明显提高，可获得约3 dB的分集增益。

提出了一种基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response, MVDR)算法和频率重采样技术的适用于多频雷达信号的多普勒处理方法。在接收时，多频信号分成多个独立分量，重采样技术被创新性地用来获取更多的独立样本数，使得获取一个有效的协方差矩阵成为可能。这样，常规的利用协方差矩阵进行真实功率谱估计的MVDR方法能够用来进行目标检测和多普勒分辨。仿真结果证明，提出方法的多普勒性能显著优于传统的傅里叶分析方法。

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理，提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率，再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性，突破了时域和空域采样定理的限制，解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题，不需要二维搜索和额外的配对过程，同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率，仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。

提出了一种适用于任意未知统计特性的脉冲噪声环境下的波达角估计算法。算法扩展了非参数统计中的空间符号和秩的概念，采用归一化的空间符号函数来构造阵列协方差矩阵，然后根据子空间算法进行测向。从理论上证明了归一化的空间符号协方差矩阵用于波达角估计的可行性，为该算法的进一步推广奠定了基础。计算机仿真结果表明，该算法在任意脉冲噪声环境中表现出良好的鲁棒性，而且对阵列增益和相位噪声不敏感。

提出了一种基于协变异矩阵的宽频段信号频率和二维到达角联合估计的算法。在冲击噪声环境下，该算法能精确地估计宽频段信号的三维参数，无需多维谱峰搜索和参数配对过程。另外，利用L型阵列的分维特点和ESPRIT算法进一步处理，成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段信号的三维参数估计。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

针对信噪比失配下置信传播译码的收敛性问题，提出了一种收敛性分析方法。该方法利用改进的高斯近似理论计算译码消息的均值和方差，获得外信息，进而跟踪译码的收敛过程。可分析不同码型、信道状况、失配程度下的译码收敛性，并给出了具体步骤和例子，分析结果可为自适应地确定译码器的估计精度标准提供参考。最后给出了一种灵活的信噪比估计算法，仿真验证了算法的有效性。

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下，充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar， InSAR）系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题，在处理过程中引入了联合像素法，进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。

针对飞机尾流等空间分布式目标所具有的线性特征，提出一种基于Hough变换的微弱线状分布目标检测方法。首先描述了Hough变换直线检测的一般原理，推导建立了线状微弱分布式目标的雷达回波信号模型，给出了利用Hough变换技术对线状目标回波能量进行空域非相参积累的方法。结合某L波段典型雷达系统参数进行仿真实验，仿真结果表明该方法能够有效地实现对噪声图像中线状微弱分布式目标的检测。根据检测结果，利用逆Hough变换可以对目标空间位置进行较为准确的判断。

针对红外搜索跟踪(infrared search and track, IRST)系统单站情况下的弱可观测强非线性问题，提出了一种基于修正迭代扩展卡尔曼滤波(modified iterated extended Kalman filter, MIEKF)的多站融合跟踪算法。按照高斯-牛顿迭代方法对IEKF中的测量更新进行修正，并推导了最大似然迭代终止条件，减小了非线性滤波的线性化误差。结合集中式融合跟踪算法，应用于IRST系统多站目标跟踪。以三站为例进行仿真研究，结果表明所提算法的跟踪性能要优于EKF和UKF。

伪线性估计算法是主要的纯方位目标跟踪算法之一，其计算简单，但估计结果严重有偏。针对伪线性估计算法估计的有偏性，提出了一种新的辅助变量方法对双基阵纯方位跟踪性能进行改进。该算法将上一时刻的目标估计值进行一次Levenberg-Marquardt迭代而得到的估计值作为辅助变量，进而对目标参数进行加权的最小二乘估计。通过仿真说明了利用该方法在不同的测量环境噪声下所得到的位置、速度跟踪误差曲线能快速地逼近CRLB，比双基阵EKF滤波器及伪线性估计算法有着更好的收敛速度和跟踪精度，证明了该方法的有效性。

针对传统单次无源定位方法对发射站与接收站的布站要求高的缺点，提出了基于到达时间（time of arrival, TOA）测量的Tⁿ-R型外辐射源雷达目标跟踪算法。该算法基于多个发射站获得的目标TOA测量值，采用Levenberg-Marquardt算法快速给出目标位置，然后利用扩展卡尔曼算法（extended Kalman filter, EKF）做滤波跟踪，解决了基本EKF算法的收敛速度慢和受初值影响大、易发散的问题。针对机动目标跟踪，提出了目标机动性判决方法并给出了一种简化的机动目标跟踪方案。针对外场试验数据的实际情况，采用了基于“两发一收”体制的目标跟踪和消除航迹模糊的方法。仿真与外场数据处理均表明，该算法收敛速度快，性能稳定，定位跟踪精度高，可满足实用要求。

分析了旋转目标的微多普勒特性与微运动参数的关系，指出其微多普勒信号为三参数的正弦调频信号。针对这一信号形式，推导了多分量正弦调频信号的时频分布特性，提出了一种在时频图上检测三参数正弦曲线的Hough变换方法，进而提出了一种基于TFD-Hough(time frequency distribution-Hough)变换的微运动参数提取算法。仿真实验和外场试验数据处理表明了该方法的有效性和鲁棒性。

基于等效时间采样原理，提出了一种新型超宽带脉冲探地雷达接收机的设计方法，并研制了实用的超宽带接收机模块，其关键电路包括皮秒级采样脉冲产生电路、肖特基二极管平衡取样门、信号保持与放大电路以及微带魔T结构。该接收机的采样带宽为4 GHz，与理论计算值相一致，采样效率高达40%。实验测试表明，接收机等效采样后重建的基带信号波形与原始微波信号形状吻合度好，证明该接收机具有良好的超宽带特性，满足脉冲探地雷达回波信号接收要求。

针对装备体系需求开发的重点，即作战领域到技术领域的指标映射，提出了能力-任务匹配方法。通过分析装备体系需求指标的结构，建立了依靠功能活动来联系的基于任务要求、能力要求和能力缝隙的装备体系需求数学模型。在此基础上提出通过作战任务分析、功能活动分析、作战能力分析和能力缝隙分析四个阶段实现能力任务匹配，给出了具体步骤和相应的模型。以“空中封锁”示例说明了方法的可行性。

针对C⁴ISR系统能力需求模型中存在的一致性和合理性问题，提出了一种能力需求模型的验证方法。先采用基于描述逻辑的本体描述语言OWL DL精确描述能力需求分析中的元概念模型和应用概念模型，然后在元概念模型和应用概念模型之上附加一定的模型验证推理规则，并通过符号推理系统验证了能力概念的完整性以及目标的一致性。

产品一致性维护是确保C⁴ISR系统体系结构设计正确的重要手段。分析了产品一致性维护的原因，主要是由于体系结构产品之间在描述内容上的密切联系、相互依赖。对产品之间的各种关联关系进行系统地总结，分成显式关联和隐式关联两大类，提出了在C⁴ISR系统体系结构设计工具中对各类关联关系进行一致性维护的时机、策略和方法，并在自主开发的C⁴ISR系统体系结构设计环境中实现。

针对多目标规划的求解问题，提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下，基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数，可把多目标规划问题转变为单目标规划问题，并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明，该算法正确有效，且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言，具有较好的综合距离均衡性能。

研究了模糊决策环境下群体评价意见的合成问题。应用距离函数来计算两个梯形模糊数之间的相似性函数，使得相似性函数的应用范围得到拓展。基于熵来度量个体与群体的一致性，建立了群体决策的熵模型，减少了群体的不确定性。利用此模型对专家的初始主观权重进行迭代运算得到修正权重，再把初始主观权重和修正权重线性合成作为专家的综合权重。最后，通过算例说明了该方法的可行性和有效性。

为了建立质量成本分析模型，首先对质量经济性评价方法进行介绍，根据军工企业的生产特点及其产品特点，选择用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型对其产品进行质量经济性评价；其次依据决策单元有效性的要求，运用灵敏度分析的思想，站在线性规划的角度，建立了质量成本分析模型；最后选择某军工企业为实证研究对象，运用DEA分析和质量成本分析模型，计算得出了保持决策单元DEA有效的质量成本变化范围，并通过有效性验证，证明了所建质量成本分析模型的正确性。

从复杂系统的角度研究大型船舶平台购置费的预测问题。在分析国内外常用费用预测和费用估算方法的基础上，针对大型船舶平台购置费预测的特点，提出了立项论证阶段基于等工程价值比的大型船舶平台购置费预测方法：通过计算船舶专业价格指数和等工程价值比，运用基于费用估算关系式和基于吨建造费的购置费预测方法，分别进行了大型船舶平台购置费的估算，两个结果相互验证。

D-S证据理论作为一种不确定信息融合技术，被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果，研究人员对证据理论的组合规则的改进和数据模型的修改进行了大量的研究，但是如何去度量或确定证据之间冲突的程度却常常被人忽视。针对这一问题，首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足，引入证据距离函数表示证据之间的差异性，结合经典冲突系数一起提出了一种新的证据冲突表示方法，克服了经典证据理论冲突系数的不足，能更有效地度量证据的冲突程度，最后通过算例验证了该方法的有效性。

传统证据合成的计算量会随着证据个数急剧增加，限制了DS证据理论的广泛应用。从减少参与证据合成的焦元数量出发，提出了一种改进的DS证据理论的实用算法，以解决DS证据理论的实用化问题。该算法以焦元的能量函数、证据的平均能量函数作为选择抛弃焦元和剩余焦元的标准，同时将抛弃焦元的基本概率赋值重新分配给与之具有嵌套关系或相交关系的剩余焦元。该算法保留了抛弃焦元在证据合成过程中的生存权利，充分考虑了计算量和准确性。通过实例比较了该算法与其他几种近似算法的性能，验证了所提出算法的有效性和合理性。

针对传统的基于模糊Petri网模型的形式化推理算法不能很好地求解含闭环结构的模糊Petri网，提出了一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型。该模型通过引入证据修正因子，把多规则情形退化为一定置信度的带复合证据的单规则情形进行处理，有效简化了模型中的闭环结构。该模型还充分利用模糊“与”规则和模糊“或”规则的内部逻辑关系，对产生式规则中逻辑“与”和逻辑“或”两种组合关系进行了区分，克服了传统的“累加型”加权模糊逻辑方法的缺点，降低了算法推理的复杂度。最后通过实例证明了该模型的有效性，而且易于编程实现，尤其适合应用于较复杂的模糊Petri网推理。

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件，采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型，提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化，并充分利用DBN的学习和推理算法，实现了对威胁体的在线动态感知，达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。

针对攻击无人机编队协同作战的背景，提出了基于双层规划的攻击无人机协同目标分配模型。分别以打击效果最大化和飞行航线最短作为模型的上下层目标，并贴近战场环境将目标优先程度、目标打击效果上下限以及打击时间窗口等因素作为模型约束。利用直觉模糊双层规划(intuitionistic fuzzy bilevel programming, IFBLP)理论对构建的协同目标分配双层混合整数规划模型进行了转化，并采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)方法对其进行求解，给出了具体求解步骤。算例结果证明IFBLP理论能够有效解决所构建的双层混合整数规划模型。

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分，是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议(contract net protocol, CNP)和多智能体系统（multi-agent system, MAS）理论为基础，建立了有人机/无人机编队MAS结构和基于投标过程的任务分配模型，将任务优先权引入任务分配模型中，可以实现预先任务分配和执行过程中动态任务分配，保证动态环境下编队整体分配效能较优。针对作战想定进行了仿真计算，结果表明,基于CNP和MAS理论的有人机/无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果，能够满足编队作战任务的需要。

为了研究某新型多管火箭武器的防空作战能力，依据系统结构设计思想建立了一个防空作战仿真平台。该仿真平台以某新型防空火箭武器系统为基础，仿真的功能包括预警探测、指挥控制、发射决策、外弹道解算和视景显示等环节，体现了现代防空作战一体化的特点。采用面向对象的方法开发了仿真软件，能够对整个作战过程进行动态演示并完成对目标的毁伤计算。

针对卫星数传调度问题，建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图，提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索，通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新，并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明，文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的，基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。

对面向目标跟踪任务的多传感器多任务调度问题进行研究。考虑到探测目标的运动特性，采用扩展卡尔曼滤波法实施目标跟踪，以成功调度任务的综合优先权、目标跟踪精度以及传感器网络的能源消耗为指标，建立了多传感器多任务调度的混合整数规划模型。提出一种基于分群机制的分群粒子群算法对模型进行求解，该方法通过粒子分群，提高对问题域的全局搜索能力，避免算法过快收敛和发生早熟。实验结果表明，该方法用于传感器调度问题，具有较好的求解性能。

对于LDPC码的译码算法即和积算法，目前的简化算法多在对数域中进行。提出了一种新的基于差分的译码算法，其主要思想是：在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值，而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行。针对校验节点的更新，还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算，以进一步降低复杂度。与传统的基于对数似然比的译码方法相比，该算法的计算复杂度有很大降低，而译码性能和收敛速度没有明显损失。

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割，并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分；然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解，分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合，高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略；最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明，该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率，又可有效获取SAR图像的目标信息，融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。

针对目前指针分析算法的程序中间表示形式不能充分表示程序的语法结构与语义，因而不适合应用于源代码-源代码级别的程序转换与分析的问题，提出了一种基于系统依赖图的过程间指针别名分析算法。改进了指针别名信息的表示方法，精确描述数组元素和指针数组元素的别名。以系统依赖图作为程序的中间表示形式，在每个过程调用节点，根据是否为递归调用，分别采用改进的Banning算法和函数内联的方法处理因参数传递引起的别名信息。实验结果表明，该方法的准确性高于Wilson算法和Emami算法，且指针分析结果可直接应用于源代码级别的程序分析与转换中。

为方便决策，双目标优化问题就是要从最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解。针对这一特点，定义了种群的均匀度和序值，来度量种群中解的分布和质量，将双目标优化问题转化为以均匀度为目标函数，序值为约束条件的单目标优化问题；设计了双目标优化问题粒子的电荷和受力的计算公式，提出了一种新的类电磁算法求解问题。用标准的Benchmark函数进行了仿真实验，结果表明，新算法对双目标优化问题的求解是非常有效的。

采用PSO混合编码，提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中，每个粒子由整数与实数两部分构成，分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数，在保证精度的前提下，使网络的结构相对简单，以增强网络的自适应与泛化能力，减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明，相对于RBF其他学习算法，所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。

针对惯性器件常值偏差对捷联惯导系统导航精度的影响，提出了一种单轴旋转调制方案并建立该系统误差方程，将系统中陀螺常值漂移和加速度计零位误差调制成周期变化的量。通过改变惯导系统误差模型中的捷联矩阵来改善系统的可观测性。利用谱条件数法计算出惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在静止和旋转状态下捷联系统的可观测度，采用卡尔曼滤波方法实现了旋转捷联系统的精对准。仿真结果表明，IMU旋转状态下的对准方法消除了陀螺常值漂移和加速度计零偏对系统对准精度的影响，大大提高了对准精度。

针对一类具有执行器组合故障的多输入单输出非线性最小相位系统提出了自适应容错跟踪控制方案。考虑系统执行器卡死和部分失效组合故障，基于微分几何反馈线性化，设计了模型参考自适应容错控制算法。设计的控制律能够保证系统在执行器故障时闭环系统稳定，而且渐近跟踪给定的参考信号。仿真结果表明了所提方法的有效性。

基于正则、无脉冲的奇异被控对象，研究了同时具有时延和数据包丢失的动态输出反馈网络控制系统的建模和稳定性问题。 当时延不大于一个采样周期、数据包丢失率一定时,将动态输出反馈网络控制系统建模为数据包丢失率约束的异步动态切换系统，利用切换系统和线性矩阵不等式方法，推导出数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件，并且给出了系统指数稳定的指数衰减率以及最大容许数据包丢失率。仿真实验说明分析方法和研究结果是有效可行的。

采用工业通信网络的网络控制系统（networked control systems,NCS）具有开放性、速度快和强大的软硬件技术支持等优势，但不确定的网络时延对系统的稳定性和控制性能有着很大的影响。在实际的NCS中，不仅要求NCS稳定运行，而且还要求NCS满足一定的性能指标；同时，采用状态反馈是兼顾系统性能和敏感性的最有效的控制方式。针对一类具有不确定时延的状态反馈NCS，建模为不确定的线性时滞系统，利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）方法研究NCS的保性能控制问题，给出NCS保性能控制律存在的条件和设计方法，最优保性能控制律的设计。

针对编队航天器间相对导航的需要，提出了利用脉冲星的脉冲接收信息确定编队航天器间相对距离的方法。该方法利用编队航天器对同一脉冲星的观测信息，将不同航天器接收的脉冲星信号进行相关处理而获得航天器间相对距离。同时通过对脉冲星频谱特征的分析，给出了相对距离估计的精度。结合实际的编队航天器系统的轨道信息进行了仿真，结果表明，利用相关估计的方法可以完成航天器间的相对距离确定，为今后航天器编队飞行的应用提供了新的技术支持。

在复杂的电磁环境中，后方预警机对目标坐标的测量存在误差，加之目标的机动，使得传统的模拟导引律算法效果变差。传统的模拟信号导引律已不能满足将数据链的数字接收信号直接应用的要求。变结构控制以其良好的抗干扰性可以解决坐标测量误差和目标机动的问题，但传统的离散变结构算法在进入滑模后出现了抖振的现象，这样对电机是有害的。鉴于以上因素，为了进一步提高导引精度，提出了一种基于最优估计补偿扰动的无抖振离散变结构导引律。仿真结果表明，提出的离散导引律能满足无人机的战术指标要求。

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)在线辨识时变非线性过程时，设定其核参数较困难，设定的核参数不能适应过程变化而进行自动调节。针对此问题，提出了一种基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法。该方法利用了三个LSSVM，并将整个建模预测时期分为启动阶段和若干个工作周期。初始阶段末和每个工作周期末选定预测误差和最小的LSSVM，作为后续工作周期的工作LSSVM，同时根据启发式规则为另两个LSSVM设定核参数，它们作为后续工作周期的比较LSSVM。该方法设定核参数相对容易，而且核参数具有一定的自动调节能力。数字仿真显示，从统计角度而言，所提方法比传统方法有更好的适应性。

在以圆锥流场生成乘波体外形基础上,对乘波体前体和冲压发动机进气道进行了优化设计。乘波体前体以设计点（Ma=4.5）为优化基础,综合考虑在各个飞行马赫数下的最佳气流转角问题。数值模拟结果表明,该方法设计的乘波体外形符合乘波反设计原理，在整个飞行马赫数范围内发动机的进气道性能良好。