针对现有多目标滤波性能评估方法中存在的目标源分配不合理问题，提出一种新的目标源最优分配方法。所提方法首先利用估计目标的协方差矩阵和标准椭球波门初步检测出虚假估计和漏检目标，然后利用最优分配法完成剩余估计目标和剩余源目标间的分配。由于采用马氏距离测度和标准椭球波门，使得目标源分配不受量纲选取的影响且与具体应用背景无关。在此基础上，推广了一种多目标误差距离测度对多目标滤波性能进行评估。实验分析和比较验证了所提方法的合理有效性。

针对目前关于目标径向加速度估计的算法存在着采样频率过大及短时条件下精度不高的问题，提出了一种基于压缩感知（compressive sensing, CS）的机动目标径向加速度估计方法。该方法可以在不损失参数估计精度的条件下，用远低于奈奎斯特采样定理要求的采样速率进行采样。仿真实验验证了该方法有效性，并与基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)估计目标径向加速度方法进行了比较。仿真结果表明,该方法不仅所需的信号积累时长和采样速率大大降低，并且在估计精度方面也有明显的提高。

多重信号分类（multiple signal classification， MUSIC）方法在少快拍数或者存在相干信源的情况下不能准确估计信号的波达方向，而压缩感知(compressive sensing， CS)方法在多快拍数或低信噪比情况下分辨性能不稳定，估计准确率受限。提出了一种基于CS的MUSIC方法，简称CS-MUSIC，该方法针对不同的快拍数，建立二者之间的联系，构造出新的正交空间，获得尖锐的谱峰。理论分析和仿真结果表明，所提方法在不同快拍数条件下，具有较高的估计精度，克服了传统方法存在的缺陷，并且对噪声具有鲁棒性。

岸基全球定位系统(global positioning system, GPS)海面反射信号特性对GPS反射信号遥感反演具有重要意义，可为系统设计提供重要参数支持。在实验数据的基础上对微弱GPS海面反射信号特征提取方法进行验证和分析，结果显示所采用的提取方法能够有效提取海面反射信号；分析不同积分时间相干积分和非相干积分的性能，结果显示，积分时间在100 ms以上时，相干积分和非相干积分都能有效提取反射信号特征，且两者得到的信噪比基本一致；海面反射的GPS信号符合高斯分布特征，这与已发表文献的结论是不同的；两次连续测量反射信号的功率变化有90%的概率超过6 dB。

提出一个新的混沌系统，研究其基本动力学特性。在混沌控制及其应用中，混沌系统的状态估计和滤波是重要的，但现有的滤波算法不能适应混沌的初值敏感性、不能长期预测，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）的混沌系统参数估计和滤波方法。通过对新混沌系统进行数值仿真，结果表明，这是一种有效的滤波方法。

针对复合高斯杂波中的子空间信号检测，研究了广义似然比检测器和恒虚警检测器。针对检测统计量分布特性非常复杂、难以获得检测概率解析式的问题，通过对检测统计量的分布特性做合理近似，推导了检测概率的近似解析式，为检测性能的分析和评估提供了便利。然后以悬停直升机的检测为例，验证了近似解析式的准确性，并分析了检测概率与信号参数的关系。

空间碎片是在地球轨道上超高速运行的物体，安装在航天器上的空间碎片探测系统需要具备造价低廉、数据分析处理及时的特点。利用计算机双目立体视觉的基本原理，提出一种由2个红外探测器组成的空间碎片红外探测系统以及相应的空间点目标定位算法。根据2个红外探测器具有相同背景图像的特点，将图像减法用于背景剔除，以简化图像中空间碎片边缘提取算法。通过在2幅图像中提取空间碎片的边缘，导出了空间碎片中心像点在2幅图像中位置，并利用空间点目标定位算法给出了空间碎片在航天器固连坐标系中的位置。该系统不仅造价低廉，也实现了空间碎片的快速定位。仿真结果证明了系统及其定位方法的可行性。

圆迹环扫合成孔径雷达(circular trace scanning synthetic aperture radar， CTSSAR)是一种新型合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）成像模式，受其圆弧飞行轨迹的影响，直线运动轨迹模型下的成像算法不再适用。针对这一问题，提出了一种新的CTSSAR成像方法。该方法首先在误差允许的范围内对其圆弧运动轨迹下的斜距方程作四阶近似，再求解方程得到驻相点的精确解析解，获得信号的二维频谱，并以此推导了相应的成像算法，补偿了不同距离处的目标的相位，实现高分辨率成像。在整个的推导过程中只做了一次合理的高阶近似，因此获得的二维频谱具有较高的精度。同时对于实际中可能遇到的运动误差问题，给出了一种解决思路。最后，点目标的仿真对比结果验证了成像算法的有效性与运动补偿方案的可行性。

机会阵雷达(opportunistic array radar, OAR)是一种以平台隐身性设计为核心的新体制雷达，设计适用于OAR系统的正交波形是研究的一个重要方面。对常规的雷达正交波形编码的搜索方法进行改进，使用混合遗传模拟退火算法，寻找出具有低自相关和互相关特性的雷达离散频率编码集合；并且考虑到算法适应度函数的重要性，引入灰关联度综合评价法则对其加以关联分析，根据关联度来引导算法搜索的方向，使产生的波形具备较好的性能。仿真结果表明，该算法可行且高效，在搜索最优离散频率编码方面优于其他搜索算法。

针对目前两坐标雷达组网系统误差估计忽略了目标高度影响的问题，采用模块化方法，将3部两坐标雷达组网分成平面与空间两个模块进行目标高度与系统误差的联合估计，提高了系统误差估计的精度。首先分析目标高度对系统误差估计的影响，接着详细推导基于极大似然估计法的目标高度与系统误差联合估计模型，并给出估计流程图，最后建立仿真模型对算法进行验证，并和传统方法进行比较。仿真结果显示，所建立的模型能够精确估计出目标平面位置和高度信息，实现目标的三维准确定位，并且同样能精确估计出传感器系统误差，验证了算法的准确性和有效性。

在大型阵列天线的设计中，考虑到系统成本及复杂性，通常会采用子阵技术。然而，由于理论分析不足，工程中普遍接受的是较为简单的子阵划分，这种设计的缺陷制约雷达的整体性能。针对阵列雷达单脉冲技术，揭示了最优子阵划分与聚类问题的等价关系，建立了聚类算法求解最优子阵划分的理论基础，并推导了任意子阵划分下的单脉冲技术及其性能指标。聚类方法能够有效地获得最优的划分方案。通过数值实验，对所提方法以及经典的子阵列划分方法进行了仿真对比，验证了聚类子阵划分方法的有效性。

极化信息的获取和利用对提高雷达目标的检测、分类识别和抗干扰性能具有重要作用，在气象观测、对地遥感侦察和防空反导等领域得到了高度重视和广泛应用。极化测量是极化信息获取和处理的基础，在雷达极化技术发展过程中出现了多种测量体制。从极化雷达的发展历程和趋势的角度，对极化测量体制进行了梳理，阐述了典型极化测量雷达体制的概念和内涵，比较分析了各测量体制间的差异和优缺点，并指出了其主要应用领域，这为极化雷达体制选择与优化设计提供有益参考。

卫星任务规划是卫星系统核心模块，其性能直接影响到卫星系统的工作效益。针对卫星任务规划的几个关键问题对现有的一些研究方法进行总结分析，并对未来研究进行展望。首先分析了多用户任务需求，梳理了任务需求的辅助分析过程，然后总结归类现有的区域目标分解和任务聚类的方法，在此基础上分别对单星和多星任务规划模型及求解算法进行述评，最后阐述了卫星任务规划调度需要进一步研究的问题。

火控攻击方案寻优是一个基于仿真的优化问题，针对传统优化方法计算量大而且耗时多的不足，运用序优化理论通过排序比较和目标软化等思想来缩小搜索空间、提高搜索效率。首先建立了以导弹目标截获概率为效能指标的方案评估精确模型，然后用拟合后的基于误差反向传播（back propagation, BP）算法的神经网络作为粗糙评估模型，最后运用序优化搜寻达到一定目标截获概率的较优火控攻击方案。算例分析表明，序优化方法能在确保以足够高的概率寻得足够好方案的同时，有效提高搜索效率。

针对以往利用贝叶斯网络进行势评估时，贝叶斯网络结构和参数都是固定不变的不足，为提高态势评估准确性，提出一种变结构区间概率动态贝叶斯网络（variable structure interval probability dynamic Bayesian network， VSIPDBN）进行态势评估的方法。给出了VSIPDBN的定义，推导了其推理的算法，网络结构能够根据态势变化情况进行改变，并给出了结构变化的判断依据，将参数推广为区间概率的形式，同时提出了区间概率参数的学习方法。将VSIPDBN应用于态势评估，在典型作战条件下进行仿真分析，不需要精确给出网络参数，即使出现偶然观测误差，也能够准确地评估出当前空战态势，提高了评估的灵活性。

动能杆侵彻靶板的毁伤效果评估是一个复杂的问题。由于动能杆的数量多，侵彻碰撞情况多达上千种，计算费力又耗时。针对这些问〖JP+2〗题，提出了一种评价毁伤效果的数学模型，建立了基于反向传播（back propagation， BP）神经网络的预测模型，给出了隐含层节点数的计算方法，并在网络节点作用函数和随误差的变化动态更改参数方面对BP神经网络进行了改进。最后对仿真结果进行了分析，结果表明，75%的神经网络预测值分布在±10%误差范围之内，86%的神经网络预测值分布在±20%误差范围之内，验证了预测模型的可靠性和有效性。

高技术武器装备技术准备在装备保障中处于非常重要的地位。分析了技术准备的主要环节和要素，给出了效能预测指标体系，建立了基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法模型，给出了装备技术准备的保障效能预测实例。预测结果证明,所提算法是一种有效的非线性处理方法，建立在统计学习理论基础上，具有明显的泛化特性。所提算法为装备保障指挥决策和系统优化设计提供理论依据、技术支持和有效工具。

现代战争中，战略预警、时间敏感目标的打击、协同指挥决策等都对网络化C4ISR系统的响应时间提出了更高的要求。提出了一种基于社会网络分析的网络化C4ISR系统结构的时效性分析方法，从系统结构层面评估网络化C4ISR系统的响应时间。为此，首先建立网络化C4ISR系统结构的OPDAR模型，然后提出了情报信息流、协同信息流和指控信息流3类信息流的定义、数学表示及其参量计算方法，在此基础上定义了情报信息流时延、协同信息流时延和指控信息流时延3种系统结构时效性分析指标及计算方法，支持定量分析系统结构的时效性。最后，利用所提分析方法对设计的两种区域联合防空系统结构的时效性进行对比分析，验证了所提方法的有效性。

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针对小型无人机速度控制精度差的问题，提出一种基于增量非线性动态逆的速度控制方法。首先，根据无人机运动方程和推力模型建立速度控制模型；其次，应用非线性动态逆方法获得油门控制指令与速度的直接关系式；最后，再重写无人机运动方程为增量形式，得到油门控制指令增量与加速度的控制关系式，并依此设计了速度控制律。为某飞机构建推力模型和增量动态逆速度控制器，飞行试验验证了所提方法的有效性。

利用速率陀螺的测量信息研究了航天器质量特性参数突变的识别问题。基于物理学原理建立了航天器转动和速率陀螺的数学模型；对航天器的结构布局进行分析，提出了辨识策略和算法；利用条件数和奇异值分解理论对测量矩阵进行分析，观察突变参数的可辨识性及可辨识度；以某航天器为例，就其质量特性的可辨识性及可辨识度进行数值分析，并进行在轨辨识仿真。结果表明，当航天器参数突变后，按照所提的策略，其质量和质心位置可以辨识，且质心位置的可辨识度高于质量。

提出一种在无高精度测试转台的场合下，精确辨识加速度计误差参数的方法。所提方法以静态多位置加速度模方为观测量，以重力加速度模方误差的标准方差为指标，利用人工鱼群算法对加速度计误差进行辨识。对静态24位置进行仿真分析，在此基础上，对实验室自行研制的光纤捷联惯导系统进行加速度计参数辨识，并进行了24 h静态导航试验。仿真和试验均表明，所提方法是一种有效的加速度计参数辨识方法，具有一定的工程实用价值。

针对非线性系统，提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点，将两者相结合。首先，根据模糊系统理论，分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识，离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器，与被控对象串联；为了分离出系统扰动信号，将辨识出的对象模型与被控对象并联，通过被控系统与对象模型输出做比较，再通过逆对象模型反馈到系统输入端，组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数，使其输出误差最小。最后，使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验，仿真结果验证了所提方法的有效性。

Kalman滤波器的精度高，但是鲁棒性差。H∞滤波器虽然鲁棒性好，但是精度不高，将两种滤波器进行混合获得新的滤波器可同时具备高精度和对干扰噪声的鲁棒性。通过对Kalman滤波器的实时性能评价，提出了一种基于非线性映射的自适应调节权值混合Kalman/H∞滤波器，并通过全球定位系统/推位组合导航模型对提出的方法进行了仿真验证。仿真结果表明，在干扰噪声统计特性变化和系统模型存在摄动条件下，与Kalman滤波和H∞滤波方法相比，所提出的混合Kalman/H∞滤波方法具有更高的滤波精度，更适用于实际应用。

在短波高速数据传输系统中，为了消除电离层反射信道所产生的符号间干扰和快速时变深衰落，依据最小均方误差准则提出一种迭代合并均衡器及其算法。所提算法对空间分集合并和均衡进行联合优化，并与译码器交换软信息进行迭代，从而充分利用时域和空域信息。为降低迭代引入的运算量，进一步提出一种基于自适应选择机制的低复杂度算法。仿真结果表明，所提算法能够明显改善短波数据传输系统的接收性能，而低复杂度算法则在保证算法性能的前提下使运算量得到有效控制。

为了提高低密度校验（low density parity check, LDPC）码的打孔性能，提出一种基于校验矩阵优化扩展的码率兼容LDPC码设计方法。从码率兼容码的度分布约束关系出发，提出母码的度分布优化算法。在此基础上，结合打孔变量点的译码恢复规则，构造适合打孔的LDPC码校验矩阵。采用贪婪搜索算法逐级最大化不同类型的打孔变量点数目，提高码率兼容系列子码的误码性能。仿真结果表明，与编码高效的码率兼容LDPC码相比，所提方法生成的码率兼容子码误码性能有较大改善，特别是当码率大于0.8时，编码增益提高约0.7~0.8 dB。

基于低地球轨道和静止地球轨道（low Earth orbit & geo-synchronous Earth orbit， LEO&GEO）双层卫星网络结构，对其覆盖特性和星间链路（inter satellite link，ISL）特性进行了仿真分析。提出了分层分簇的管理方法，只有主簇头与GEO卫星有连接关系，简化了互联关系的复杂性。在该卫星组网结构中，利用星座网络拓扑的特点，提出一种负载均衡的动态路由算法，综合考虑了路径时延和ISL链路负载。与单层卫星网络相比，双层卫星网络可以更加均匀地分配通信量，仅在低层LEO卫星路由跳数超出一定阈值或者卫星网络链路利用率超过某个门限范围时，才利用上层GEO卫星进行中转传输，仿真结果表明，所提路由算法可以实现更低的时延、延迟抖动以及更优的服务质量性能。

增强网络的抗毁性对于抵御级联故障具有重要的现实意义。为研究网络参数对级联抗毁性的影响，结合变幂律无标度网络和变聚类系数无标度网络模型，在最大负荷节点遭受蓄意攻击的情况下，研究了无标度网络的幂律指数、聚类系数和平均度与级联抗毁性的关系。结果表明，无标度网络的幂律指数和平均度与网络的级联抗毁性正相关，即网络越均匀、连接越稠密，级联抗毁性越强；但聚类系数对网络的级联抗毁性并没有显著影响。

综合考虑信息融合与资源管控一体化、系统操作简便性等因素，提出了一种通用的基于雷达组网系统工作模式的资源管控闭环功能模型，该模型主要包括信息融合、资源管控、通信链路、人机交互与数据库等功能分系统，体现了结构分级、任务预案、模式控制等设计特点。依据提出的通用模型与典型雷达组网系统的技术体制特点，分别设计了能满足实际应用需求的典型集中式、分布式、层次式/混合式资源管控功能模型，表明了通用功能模型的适用性与有效性。

为了提高尺度不变特征变换（scale invariant feature transform， SIFT）算法的不变性，并降低图像中存在多个相似区域时的误匹配率，提出了一种将基于局部二进制模式的中心对称的改进局部三进制模式（center symme-tric improved local ternary patterns， CS-ILTP）描述子和全局灰度值分布（global distribution of intensity，GDI）描述子相融合的局部不变特征描述算法。通过迭代变换，使得由SIFT算法得到的初始特征点收敛到仿射不变点并得到仿射不变区域；分别提取 CS-ILTP和GDI描述符，从而得到图像的局部不变特征描述。实验结果表明，所提算法具有高鲁棒性和独特性，相似区域和人工路标匹配中的正确匹配特征个数分别比SIFT算法增加了100%和86%以上。

提出了一种矢量维数分割量化的超光谱图像压缩算法，通过维数分割将矢量分为几个部分，然后利用哈达玛变换的性质，在哈达玛域内单独设计每个部分的码书。设计过程中采用最优矢量量化器设计原则，并结合分步判断排除不等式算法与LBG（Linde Bazo Gray）聚类算法快速生成矢量量化过程的最终码书，使各个部分的码书性能达到最优，改善整体码书的性能。实验表明，这种算法在码书尺寸相同的情况下，图像的恢复质量以及复杂度都优于其他几种算法。

针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题，从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型。利用训练样本构建字典，聚类每一步迭代所产生的余项，将聚类中心作为新的字典原子，然后将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合，令字典能够更适应于样本的稀疏表示。利用华盛顿地区的HYDICE高光谱遥感数据进行试验，并且与主成分分析、线性鉴别分析、支持向量机、神经网络算法进行比较，结果表明，该算法的总体分类精度比其他算法提高了约12%，有效提高了高光谱影像的分类精度。

指控（command and control, C2）实体行为仿真建模是C2装备仿真实验评估的核心问题。从C2实体结构、实体能力、实体行为、实体能力与行为之间的关系等方面对C2实体进行了分析，给出了综合态势C2行为的算法，实现了C2实体行为的量化表示，有效支撑了基于仿真试验的C2系统效能评估，提高了C2系统仿真结果的可信性，对于C2实体信息优势的分析和研究具有重要的参考价值。

高超声速飞行器具有重要战略价值，但难以进行全程和整个飞行包络的真实飞行试验，基于仿真技术进行虚拟飞行试验是其总体性能分析与验证的必要手段。针对高超声速飞行器在飞行过程中总体、控制、气动、结构、动力、载荷、防热与热环境、飞行器运动学与动力学等多学科、多物理场强耦合特性，提出了高超声速飞行器高性能多物理场耦〖JP3〗合虚拟飞行试验平台体系结构，建立了高超声速飞行器多物理场耦合虚拟仿真试验模型，开发了基于高性能异构计算系统的多学科综合虚拟飞行试验系统，为实现高超声速飞行器的总体设计提供了可靠、实用的验证途径。

针对电子系统状态时间序列的预测问题，提出一种基于量子粒子群优化（quantum behaved particle swarm optimization, QPSO）的相关向量机（relevance vector machine, RVM）方法。对电子系统状态时间序列进行相空间重构，建立了RVM回归预测模型；以交叉验证误差最小作为优化目标，将RVM核参数表示为量子空间中的粒子位置，采用QPSO算法实现RVM模型参数的自动优化选择。雷达发射机状态时间序列预测实例表明，相比已有方法，所提方法具有更高的预测精度；同时，能够输出预测值的置信区间，有利于对电子系统未来健康状况做出更加可靠的判断。

在贮存状态下如何科学合理地估计鱼雷故障发生时间，是鱼雷武器贮存可靠性研究的一个重要问题。在分析其他武器装备现有的3种故障发生时间估计方法基础上，通过生成符合贮存状态下鱼雷故障规律的故障流，分别运用3种故障发生时间估计方法估计贮存状态下鱼雷故障发生时间，进而计算3种估计方法对应的贮存可用度偏差值，通过比较分析得出许多有益结论。实例计算表明，检测时间法不适用于鱼雷武器装备贮存可用度计算，等分内插法与等分中心内插法效果较好，而相比较而言，故障时间等分内插法效果更好，能够在工程上满足鱼雷贮存可靠性分析计算需要。