针对红外海面背景杂波干扰严重多特征融合的均值位移算法无法准确跟踪目标的问题，对原算法进行了改进，提出一种基于多特征融合均值位移跟踪的新框架。在多特征融合均值位移跟踪的基础上，所提算法通过加入对目标区域的迭代分割并提取区域形心，实现了舰船目标的准确再定位；在局部分割的基础上，提出了对多特征模板尺寸和目标模型的更新方案，实现了对红外海面背景下舰船目标的准确、鲁棒跟踪。利用实际红外图像序列对算法性能进行验证，实验结果表明，所提算法能够更准确、有效地跟踪图像序列中的舰船目标。

随着偏置反射面天线向高频段、低副瓣以及轻重量的方向发展，对其结构设计和制造工艺提出了更高的要求,因此，需要研究偏置反射面天线的机电耦合问题，找出影响天线电性能的主要结构因素，从而有效降低对结构设计与加工精度的要求，进而降低成本。应用口径场法，考虑反射面表面误差和馈源误差等结构因素，建立了偏置反射面天线的机电耦合模型。通过对太阳辐射下某2.6m星载偏置反射面天线的机电耦合分析结果与电磁分析软件FEKO的仿真结果进行对比，证明了所提方法的准确性和有效性。

为利用多机实现对目标的快速高精度无源跟踪，提出了一种新的迭代无味卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法。所提算法利用随机变量的概率密度函数变换，求得了直接关于目标状态的似然函数，并据此利用最大似然估计迭代求解当前时刻的目标状态，推导了能达到最大似然面的迭代求解准则，将该准则与UKF算法结合得到新的迭代UKF算法。以多机只测角跟踪为例，对所提算法的性能进行仿真分析，仿真结果表明，相对于已有的迭代UKF算法，所提算法具有更好的跟踪性能，实用性强。

针对目标辐射信号未知时的时延差估计问题，提出一种基于频率方差加权的时延差估计方法。所提方法利用非真值时延差对应频率单元随机、真值时延差对应频率单元稳定的特点，对所有时延差进行频率方差加权统计，突出目标辐射信号频率单元的时延差估计结果。理论分析和仿真结果表明，相比常规互相关法，所提方法具有较好的鲁棒性，为弱信号时延差估计提供了一个参考思路。

针对船舶地震波场传播路径复杂，不同路径信号叠加后难以区分的问题,提出了一种基于斜投影分离算子的信号分离方法。该方法利用波场极化特征差异，通过构建水中信号和表面波信号的极化子空间从而实现2种传播路径信号的分离。与传统的极化分析方法相比，该方法不需要通过变换和补偿就可实现信号的分离，且不影响信号的幅度/相位信息。对仿真数据和实测数据进行分析表明,斜投影分离方法是一种有效的波场分离方法。

根据卫星导航系统干扰识别特点与高阶累积量对高斯噪声的抑制作用，提出了一种基于干扰四阶及六阶累积量的特征识别算法，分析了在不同干噪比下不同干扰信号的特征区间分布。根据在相同识别特征下不同干扰信号的分离度，设计了一种基于高阶累积量的树形干扰识别分类器。仿真试验结果表明，当干噪比达到5 dB时，识别分类器对9种干扰信号的识别率均达到100%，并且受干噪比变化影响较小，试验验证了其良好的分类识别性能。

二维像是雷达目标最重要的特征之一，它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下，即使目标散射中心不发生越距离单元走动，微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题，提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法，其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上，再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。

提出一种新的基于自动索引的单元平均恒虚警概率目标检测算法。首先采用具有较强模型兼容性的G0分布对杂波统计特性进行建模；通过基于G0分布的全局阈值预分割算法生成目标索引矩阵，以去除干扰目标像素，提高恒虚警概率算子对复杂场景的适用性；采用一种基于积分图像的快速策略，大大降低了算法的运行时间，使得算法的计算时间复杂度与滑动窗口的尺寸无关；最后，通过计数滤波和形态学处理得到精确的目标检测结果。所提算法既具有自适应性，又比现有同类算法的运算速度大大提高，通过TerraSAR-X图像实验结果证明了该方法的有效性和工程实用价值。

具有良好性能的正交编码信号是相控阵多输入多输出（multiple input multiple output， MIMO）雷达获得优良性能的前提。为得到对接收端噪声容忍度更高的编码信号，利用改进的离散粒子群优化（discrete particle swarm optimization, DPSO）算法，以接收端匹配滤波之后输出信号的性能为代价函数，将编码设计转化为约束优化问题，设计了可灵活编码的正交相位编码信号。新算法得到的编码信号有较低的自相关旁瓣和互相关干扰，在匹配滤波时其对噪声的抑制要好于已有算法，且能有效分离出多个目标。仿真结果验证了算法的有效性。

针对实数单极化高分辨率一维距离像（high resolution range profile， HRRP）缺失了目标的极化信息和相位信息的问题，研究了复数全极化HRRP目标特征提取方法，为合理有效运用所提取的目标信息，提出一种基于Bagging的选择性集成算法，并在此基础上设计了复数全极化HRRP目标识别方法，最后通过实验验证该方法具有良好的稳健性和可分性。

单频率高频地波雷达海上目标探测会受到一阶海杂波和高频谐振区目标回波强度起伏的影响，引起目标漏检。利用实测船只探测实验数据，分析了双频地波雷达目标探测的特点，并重点分析了海杂波对目标探测的影响，指出双频雷达可以克服单一频率目标探测中漏检的缺陷，提高船只目标的检测率。通过分析双频地波雷达检测结果的不同分类及处理方式，给出了双频地波雷达目标点迹融合处理方法，讨论和分析了目标点迹关联中距离门、速度门和方位门等参数的选取原则及影响因素。最后利用实测同步的自动识别系统数据，评价了目标点迹融合的探测精度。

针对小样本条件下的离散贝叶斯网络参数学习问题，提出一种基于单调性约束的学习算法。首先，给出了单调性约束的数学模型，以表达定性的先验信息；然后，将单调性约束以狄利克雷先验的形式集成到贝叶斯估计中,并利用贝叶斯估计进行参数学习；最后，通过仿真实验与最大似然估计和保序回归方法进行比较。实验结果表明，在小样本条件下，所提算法在准确性上优于最大似然估计和保序回归，但时效性介于二者之间。

有人作战智能体（manned combat agent, MCA）控制无人作战智能体（unmanned combat agent, UCA）的分布式目标分配是MCA/UCA协同作战的重要内容之一。结合设想的MCA/UCA混合编队结构和功能，建立了有限控制下的分布式协同目标分配模型。提出通信结构、信息结构和协同机制三维一体的模型求解策略，以合同网协议作为协同机制基本框架，分别对合同网的目标选择策略、招标策略、投标策略、中标策略进行扩展，可有效在多个编组之间进行目标到UCA及其所隶属的MCA的协同目标分配。针对想定案例进行了仿真计算，结果表明该方法能以牺牲少量计算时间为代价，以较少的通信量得到了较高质量的解。

针对卫星信息应用链任务处理能力评估问题，分析了卫星信息应用链任务处理的基本过程，建立了卫星信息任务处理过程的网络模型。利用排队网络方法分析了卫星应用信息链期望情况下的任务处理能力，利用网络演算方法分析卫星应用信息链最差情况下的任务处理能力。通过案例研究对比了两种评估方法，得出了卫星应用信息链任务处理能力的期望性能和最差的性能。

针对信息系统毁伤评估中评估目标难以界定的问题，提出了基于能力降阶的毁伤评估模型，将支撑作战任务的信息能力降阶为子任务能力级、信息服务级和服务组件级。分析了毁伤在上下级之间的逻辑传递关系、线性传递关系、指数衰减关系和门限判别关系，并基于解释结构模型，构建毁伤影响关系矩阵，用以分析同级之间的毁伤级联传播关系，定义模型的毁伤评估树结构和评估计算步骤。最后，以防空反导指挥信息系统为算例，分析验证了模型的有效性。

对空中交通复杂度长周期的准确预测是实现空中交通管理系统资源动态分配的一个关键因素。针对以往的空中交通复杂度评估方法中长周期预测精度不足的问题，提出了一种基于飞机似然轨迹预测的复杂度评估方法。所提方法利用随机线性混杂系统理论对飞机动态和外部扰动进行建模，并结合飞机飞行意图实现飞机轨迹的准确预测；根据一阶和二阶空中交通复杂度映射的定义，将复杂度预测问题转化为高斯随机变量的二次型求解问题，并采用劳伦级数展开计算出复杂度映射。通过对设计的场景进行仿真，证明了所提方法的有效性。

针对战时抢修资源不满足抢修任务需求时如何进行抢修资源重组决策的问题，首先，通过约束满足问题的方法建立了以总抢修效益最大为目标的抢修资源重组决策数学模型。然后，设计了一种结合基于总消耗率贪婪算法和粒子群算法的混合粒子群算法及相应的操作方案。最后，进行了仿真实验，结果表明了该方法解决抢修资源重组决策问题的有效性。

深入研究卫星时变拓扑网络与信息可视化相结合的可视化分析问题，提出一个多视图可视化分析框架。该框架在集成传统两视图的基础上，重点关注卫星网络的动态时变特性，设计实现一个新颖的时变拓扑网络可视化视图，该视图遵循网络布局的美学标准，并且维护用户感知网络拓扑的意象图。实验验证表明，多视图可视化分析框架丰富了卫星网络可视化的表现形式，多角度展示了卫星网络的时变特征，能够支撑数据包路由分析等应用，辅助用户感知网络并做出合理决策。

动态重构系统安全机理分析的主要困难在于系统的复杂特性，这种复杂特性集中表现在动态重构系统功能主体的动态变化。这种动态变化导致了难以获得系统的安全机理，即导致危险产生的系统故障状态演变过程。首先分析了动态重构系统功能主体变化带来的多状态空间的分析问题；然后在多状态空间的问题基础上提出了一种危险引导的系统多元故障分析方法，从而分析系统安全机理，获得多状态空间下的系统故障状态演变过程。最后以动态重构航电系统为实例，对这种动态重构安全机理分析方法进行了应用说明。

针对支持向量回归（support vector regression, SVR）预测方法的参数选择影响其预测效果的问题，提出了一种基于人工蜂群算法的SVR预测模型的参数优化方法，实验结果表明，与传统的粒子群优化算法相比，人工蜂群优化的SVR预测方法能够更有效地克服局部最优解，具有更高的预测精度。将该方法应用于故障状态下飞行器动力装置的滑油金属元素含量时间序列分析，成功地预测出磨损故障的发生。

为了降低对地面测控站的依赖，提升导航卫星自身的自主运行能力具有重要意义。导航卫星在轨道控制期间，自主定轨误差将会产生重大偏差，为了能够快速恢复星历，提升导航系统的应用效率，针对导航卫星轨控期间的自主轨道确定技术进行了研究。首先，在传统的天文导航的基础上引入了加速度信息，然后根据加速度计测量以及估计误差判断，选择合适的时机在轨控期间对估计误差方差阵进行重置。仿真结果表明，基于加速度信息的自适应导航滤波算法，能够有效降低导航误差收敛时间，同时降低估计误差峰值。

针对起竖系统存在非线性特性、参数不确定性以及环境干扰等问题，在起竖系统的起竖控制过程中，提出了一种动态面自适应滑模的控制策略。建立了起竖系统的非线性数学模型，在滑模控制器设计中，引入动态面控制，利用一阶积分滤波器来计算虚拟控制项的导数，使控制器设计简单，加入自适应控制算法，实现对不确定参数的在线估计，消除系统的不确定性，并给出了控制律和自适应律。仿真结果表明，与比例积分微分控制和一般滑模控制相比，所提控制方法有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能，提高了起竖过程的稳定性。

为了消除船用捷联惯性导航系统中的舒勒周期振荡和傅科周期振荡，常用的方法是在水平回路引入阻尼网络。然而,引入阻尼网络之后，系统在达到稳定之前往往需要一个较长的调节时间。系统在调节时间内会有超调等现象，使得系统的性能无法保证。为了减少系统的调节时间，提出一种由逆向解算和正向解算形成的循环算法，导航计算机利用存储的信息在计算机内循环解算，以达到缩短调节时间的目的。最后利用计算机进行仿真实验，结果表明所提方法能够有效缩短阻尼调节时间。

针对逆向导航技术在实际导航中的应用，通过对逆向导航的迭代过程研究，提出了一种基于罗经法对准的严格正逆向迭代对准。所提方法在收敛速度和对准精度上具有一定优势，并从计算量的角度讨论了算法的实用性和可行性，在一定程度上兼顾了对准精度和快速性，对惯导设备的快速反应能力具有重要的现实意义。通过实测数据对所提算法的有效性进行了验证，同时使用不同数据段对准和不同初始姿态下的对准进一步展示了算法的一般性。

针对一类不确定性输入非仿射的混沌系统，结合模糊逻辑系统、非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器，利用反演技术设计了一种新的控制器。该设计中，扩展状态观测器用来估计系统中的未知项及扰动项；模糊逻辑系统用来逼近扩展状态器不能很好处理的未知项，并且设计了误差补偿项；非线性跟踪微分器用来逼近虚拟控制量的导数；然后利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环误差信号将渐进收敛到原点的残集内。对具有扰动和不确定性的输入非仿射混沌系统进行了仿真，同时针对一类非严格反馈系统进行了仿真，结果表明了该方法的可行性和有效性。

为了分析数据丢失对测控信号无线传输迭代学习控制系统收敛性能的影响，首先分别得到了包含测控信号随机数据丢失影响因子的系统转移矩阵，然后研究了影响系统收敛速度的矩阵特征值和鲁棒收敛性的矩阵下三角内元素取值的变化情况。由分析可知，测量信号随机丢失会降低系统的收敛速度，而控制信号随机丢失会显著影响系统的鲁棒收敛性。最后，通过仿真实验证明了分析结论的正确性。

针对采用epidemic机制的机会网络路由算法在汇总矢量(summary vector， SV)的交换、存储和请求矢量(request vector， RV)的交换过程中存在冗余开销影响效率的问题，提出一种基于自适应矢量压缩的路由算法（epidemic routing based on adaptive compression of vector, ERACV），所提算法通过采用自适应压缩SV和RV的长度、改进SV交换、收到SV分组后优先发送目的地为相遇节点的数据分组等新机制，减少控制开销和节点的存储开销，降低数据分组时延。理论分析验证了ERACV算法的有效性，仿真结果显示，与经典的感染路由算法分销及其改进后的消息传输控制算法相比，ERACV算法的控制和SV存储开销分别减少了39% 和96.4%，数据分组的平均端到端时延则降低了2.5%以上，并且维持了100%的数据传送成功率。

针对传统卡尔曼滤波器用于高动态载波跟踪时性能不够理想的问题，提出一种基于机动目标模型匹配的卡尔曼滤波载波跟踪算法，能够在载波参数剧烈变化的条件下实现稳定的载波同步。所提算法较传统算法更加契合实际环境，具有实用价值高、应用范围广等优点。使用线性卡尔曼滤波器，无需矩阵求逆运算，计算复杂度低，便于工程实现。仿真结果表明，所提算法在跟踪具有剧烈动态特性的载体信号时能够显著提高跟踪精度，且跟踪门限信噪比能够降低约3 dB。

为更好地实现图像跟踪，寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子，提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scaleinvariant feature transform, SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上，依据不同空间尺度下能量特征差异性，对尺度内的子图像层数进行细化，以提高稳定特征点的数量。此外，借助核方法的映射特性，解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题，形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法，进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明，在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下，相较现有的主成分分析SIFT算法，该描述子不但取得更多的稳定特征点，而且计算速度也得到大幅提升。

面向视频去抖动领域,提出了一个实时系统。在有效地利用尺度不变特征转换算法的鲁棒特征提取特性和随机采样一致算法的鲁棒拟合特性的基础上，所提系统可以根据运动参数的变化剧烈程度，自动调整低通滤波器的尺寸来确定抖动参数以实现图像补偿，从而有效地避免了过稳和欠稳现象；所提系统将丰富的视频参考信息与图像纹理合成算法结合起来，有效地提高了输出视频的稳定性和完整性。客观实验结果表明，该系统在峰值信噪比和耗时方面具有较好的综合优势。主观实验结果表明，所提系统在消除抖动视频中让人不舒适感方面具有较好的优越性。

针对随机值脉冲噪声，提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分，由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测，进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界，并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素，利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波，并与其他算法对比，实验结果表明，该方法能够同时保证低漏检率和错检率；在滤波方面，该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解，无法找到所有全局和局部最优解的问题，提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群，使种群均匀分布在整个搜索空间；提出中心地形信息小生境自适应识别方法，用于自适应的识别峰值所在区域，并建立小生境完善策略，提高小生境识别速度；借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点；采用动态种群调整策略，维持种群的多样性，自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明，该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力，且搜索到的每个最优解都达到了理想值。