传统的双极化波导缝隙天线阵每种极化方式交叉极化较差,极化端口隔离度不高,尤其实现共口径辐射难度较大。介绍了一种K波段双圆极化波导阵列天线设计方法, 重点讨论了高效率共口径双极化辐射单元、宽带圆极化器、低损耗波导馈电网络。利用仿真软件进行了优化仿真分析,在此基础上研制了样件,对其电性能进行了测量。测试结果表明,此双圆极化波导阵列天线具有效率高、轴比带宽宽、隔离度高等特点。

多普勒波束锐化(Doppler beam sharpening, DBS)技术可以快速地对广阔地面场景进行成像,但存在成像分辨率不高的问题。简单介绍了DBS的成像原理,建立了方位向超分辨的信号模型,并在此基础上提出一种新的超分辨广域成像算法。该算法将脉压后的回波信号建模为一系列不同多普勒频率散射点的叠加,利用幅度相位估计(amplitude and phase estimation, APES)方法对脉压后的数据进行多普勒分析,进行方位向的成像。仿真结果与实测数据表明,所提算法可以获得清晰的广域超分辨图像。

针对导航星座星间链路信号动态特性和工作特点,提出了一种基于星历辅助的自适应捕获方法。该方法利用导航卫星自有的导航电文对接收信号到达时延、多普勒频移和信噪比进行估计,根据估计结果自适应调整信号捕获的搜索范围、非相干累加次数和判决门限,以减少捕获时间、提高捕获性能。给出了自适应捕获的设计思路和流程,并结合全球定位系统真实轨道数据进行了仿真。仿真结果进一步证明了所提方法的有效性。

针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于粒子群优化的直觉核c-均值(particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means,PS-IFKCM)聚类算法,选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积(radar cross section, RCS)这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验,并将其与模糊c-均值（fuzzy c-means, FCM）算法、IFKCM算法的识别效果及运行时间进行比较分析,表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。

针对雷达系统中机动目标的跟踪问题,提出输入估计(input estimation,IE)与无偏量测转换（unbiased converted measurement，UCM）相融合的自适应算法。用无偏量测转换技术将观测量转换到直角坐标系,使得在极坐标系内应用IE成为可能;提出检测窗内加速度阶梯变化的假设并推导相关模型,使得单个输入估计器能够跟踪各种变化机动。仿真分析表明,算法与基于多滤波器并行工作的交互式多模型相比,跟踪精度相当,但运算量大大降低,因此适用于对性能和实时性要求较高的场合,有很好的应用前景。

为降低仿真信号的应用风险,在使用之前需要再次确认仿真信号。根据装备试验特殊的约束与要求,讨论了仿真信号的特征匹配问题。采用参数假设检验的方法确认仿真信号的特征匹配水平,提出了一种基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法,并就方法应用相关的细节问题进行了深入探讨。在目标回波仿真中的应用表明,该方法在真实信号实测样本不充分的情况下仍能适用,可为确认仿真信号提供决策支持。

传统多输入多输出(multi-input multi-output, MIMO)雷达发射波形设计方法对传播矩阵误差敏感,导致难以得到最优的匹配波形,进而造成系统检测性能严重下降。针对此问题,提出一种基于概率约束的MIMO雷达稳健发射波形设计方法。该方法考虑最差情况的发生为小概率事件,基于输出信噪比(signal noise ratio，SNR)低于可接受水平的概率小于中断概率的约束条件,通过最大化输出信噪比设计最优波形。利用传播矩阵误差的概率分布特性,将概率约束转化为凸约束,从而将统计优化问题转化为确定性优化问题。该方法在传播矩阵存在误差情况下以高概率实现系统性能最优化。仿真结果表明所提方法能够提高输出SNR,具有较好的检测性能。

子带相参配准是多波段雷达数据融合技术首先要解决的问题,它直接关系到多波段数据融合的成败。基于数据相关与基于Prony模型的方法在弱噪声的条件下能取得比较理想的相参配准结果,但在噪声较强的条件下配准误差较大。本文分析了线性相位和固定相位对一维像的影响,在此基础上利用累加一维像的图像熵,提出了依据最小熵准则和非线性最小二乘拟合获得高精度相位参数估计的方法。仿真实验表明,本文所提出的方法在低信噪比条件下的参数估计精度优于现有的方法。

和差比幅单脉冲测角方法由于实现简单且测角精度高,在雷达系统中得到广泛应用。研究多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的比幅单脉冲测角技术及其精度问题,采用全微分方法详细推导了MIMO雷达和传统相控阵雷达的单脉冲测角精度,得到了准确的测角误差函数表达式。通过计算机仿真,验证了理论分析的正确性,并在相同信噪比条件下,对两种模式下的测角精度进行了比较。

频率源相位误差作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统的一种时间去相干因素,对不同SAR系统的成像性能影响不同。对于低轨单基SAR系统,频率源相位误差通常可以忽略。而地球同步轨道(geosynchronous earth orbit, GEO)SAR系统具有更长的脉冲时延和合成孔径时间,此时频率源相位误差对成像性能的影响将不能被忽略。本文分析了频率源相位误差对GEO SAR系统成像性能的影响,并据此给出了GEO SAR系统对频率源相位特性的要求。

针对电子战飞机(electronic combat air vehicle, ECAV)编队对分布式雷达网的航迹欺骗干扰,提出了一种基于新息检验的分布式雷达网虚假航迹鉴别方法。首先,分析了ECAV引入的虚假目标位置误差,研究了其对雷达量测所造成的影响。在此基础上,采用Kalman滤波对虚假航迹进行跟踪,并在跟踪的过程中提取归一化新息平方,利用统计假设检验实现单部雷达对航迹真实性的判决,采用 m/n 逻辑加强判决结果的可靠性,突出了雷达网在信息融合方面的优势。仿真结果表明,该方法能够实现对虚假航迹的准确鉴别。

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。

针对效能评估与作战运用未能有效衔接的问题,研究了空中对抗作战中的兵力变化问题。给出了数据链体制下作战飞机效能评估计算方法,通过函数映射法将评估结果转化为平均战斗力水平,证明了二者的等价性和一致性。以蓝彻斯特方程为基础,建立了空中兵力变化的数学模型和有增援情况时的空战模型。将用微分方程描述的模型离散化,指出了离散时间步长所应满足的约束条件,形成了完整的模型求解数值计算方法。仿真实验结果表明,数据链可以改变双方作战实力,提高作战能力,增援作战时选择“局部最优增援时刻点”可以获得更高的增援效率。

为统一描述联合论证模式中体系结构数据,基于《国际国防企业体系结构规范》(international defense enterprise architecture specification, IDEAS)提出了联合论证元模型(joint demonstration meta-model, JDM2)。首先,介绍了业务对象参考本体(business object reference ontology, BORO)、IDEAS和国防部元模型(department of defense meta-model,DM2),从设计机理方面剖析了DM2不适用于描述联合论证内容的根本原因以及DM2概念数据模型(conceptual data model,CDM)、逻辑数据模型(logical data model, LDM)和物理交换规范(physical exchange schema, PES)3层结构的优点;然后,借鉴本体理论和DM2设计思想基于联合论证空间提出了JDM2中的概念数据模型;在概念数据模型基础上基于IDEAS规范构建了JDM2中的逻辑数据模型。最后通过实例说明了JDM2的可行性。

针对网络中心化C⁴ISR系统结构的定量设计与分析问题,以网络中心战结构模型和观察、调整、决策以及行动(observe, orient, decide, act, OODA)过程模型为理论依据,建立了系统结构“五环”概念,采用网络化效能因子(coefficient of networked effectiveness, CNE)衡量系统结构的网络化效能,形成系统结构“五环”效能表征模型,并给出了指导网络中心化C⁴ISR系统结构设计的若干推论,仿真实验验证了表征模型的有效性。

针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improved kernel smoothing auxiliary particle filtering, IKS-APF)的失效预测方法。首先,在已有核平滑辅助粒子滤波基础上引入增益因子和加速因子,使其具有参数方差双向调节能力和更快的参数估计收敛速度。然后,使用ISK-APF进行状态和参数的联合估计,为确保参数估计的准确性同时减少参数的不确定性,设计了方差监视和短期预测误差匹配相结合的自适应粒子方差控制方案。最后,使用最新估计到的状态和参数粒子进行迭代预测,并通过统计状态粒子首达失效状态空间的时间计算出剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）。仿真结果证明了本文方法的有效性和优越性。

数具有和试验数据相同的分布形式,并构建了飞行风险发生的判定条件。在对一维极值参数符合广义极值分布的假设进行证明的基础上,提出了三维极值参数的四参数变权重(four adaptive weight parameters, FAWP),Copula模型利用自适应粒子群算法对一维和三维目标函数中的未知参数进行了辨识,对多种Copula辨识出的三维极值分布进行了拟合优度检验,结果表明FAWP Copula对三维极值参数分布形式的描述最为精确。利用FAWP Copula模型对尾流遭遇情形下的飞行风险概率进行了量化计算,所得指标可用来研究尾流场内的风险规避策略及算法。

针对因发展变化受众多因素影响而具有饱和增长趋势或单峰特性的原始波动序列,为了提高预测精度,以灰色GM(1,1)幂模型为基础,构建了自忆性原理与优化GM(1,1)幂模型的耦合预测模型,用动力系统自忆性原理来克服传统灰色模型对初值比较敏感的弱点。结果表明,新构建模型能够充分利用系统的多个历史时次资料,模拟和预测精度都高于传统优化GM(1,1)幂模型,进一步拓展了灰色模型的应用范围。最后,以我国高中升学率的数据为例验证了所构建模型的优越性和有效性。

针对一般评价体系无法解决大型企业不同业务单元及不同发展阶段国际化经营能力评价等问题，提出了一种基于层次分析法（analytic hierarchy process， AHP）和模糊理论的评价模型。该模型将业务单元和同一业务单元的不同发展阶段等要素纳入一个体系下，构建了一种有效的综合评价体系，从而获取了大型企业国际化经营能力评价结果。

以伸缩翼变体飞行器为对象,研究了机翼伸缩辅助机动飞行的建模与控制问题。建立了飞行器气动参数与翼展变形率的函数关系,将机翼伸缩视为辅助操纵方式,构建了变形辅助机动的动力学模型。针对飞行器模型高度非线性的特点和机翼伸缩等会引起复合干扰的问题,提出了一种基于反馈线性化的非奇异动态终端滑模控制(non-singular dynamic terminal sliding mode control,NDTSMC)策略,在保证有限时间收敛的基础上,通过对切换信号的积分作用消除抖振,实现对不确定性的抑制。仿真结果表明，非奇异动态终端滑模控制方法能提高变体飞行器的控制精度和鲁棒性能,更好地消除抖振;变形辅助机动的变体飞行器比常规飞行器具有更强的机动性能和抗干扰能力。

针对服务航天器超近程逼近目标的相对姿态轨道耦合控制问题,推导了耦合动力学模型并设计了相应控制律。通过引入描述相对运动构型变化的期望相对位置矢量和位置误差矢量,将相对轨道跟踪控制问题转化为调节器的设计问题。推导了考虑对接机构安装位置的相对姿态轨道耦合动力学模型。利用李雅普诺夫稳定性理论,设计了考虑未知有界干扰的相对姿态轨道耦合控制律。考虑控制输入受限进行数学仿真,结果表明所设计的控制律是有效的,并具有较好的性能。

为进一步提高旋转调制惯导系统的自补偿精度,对旋转调制激光捷联惯导系统误差补偿技术进行了研究。针对双轴转位调制补偿精度有限的问题,提出了一种新的双轴连续正反旋转调制方法。以激光陀螺仪为对象,通过理论分析确定了连续旋转调制内外框架的调制速率;然后在常值误差补偿及有害误差效应补偿机理分析基础上,设计了双轴连续最佳旋转方案,在有效补偿激光捷联惯导系统项误差的同时,抑制了旋转所带来的有害误差效应,实现了旋转激光捷联惯导系统误差的高精度补偿。仿真结果验证了方法的有效性。

飞行器在全包络上表现出明显的气动参数不确定性,以某无人机纵向模型为研究对象,提出一种不确定参数在线估计的自适应观测器故障重构方法。首先，将系统状态方程描述为一类带时变参数的仿射非线性结构,在参数增广系统能观性分析基础上,采用增广容积卡尔曼滤波(augmented cubature Kalman filter, ACKF)算法实现气动参数在线估计,以克服鲁棒性死区故障检测方法的保守性,提高检测灵敏度。其次,将所估计参数用于自适应观测器设计,由于Lie导数分析方法保证了对象系统的能观性,故系统不必满足文献方法中的特定规范形式;在此基础上,给出了故障检测自适应阈值和故障参数调节律,并分析了估计误差的收敛性。仿真实验表明了所提方法的有效性。

针对一类带不确定执行器非线性的控制系统,提出了一种自适应神经网络控制方法。建立了包括死区、齿隙和“类齿隙”磁滞特征的非线性执行器模型。通过结合所建立的模型和Nussbaum增益技术,解决了当执行器非线性不确定时的控制问题。所设计的方案不需知道非线性特征参数边界,并且当非线性特征为死区时,其坡度可以为时变的。引入了自适应补偿项消除建模误差和干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。

转移LT(shifted Luby transform,SLT)码是信源依据接收端的反馈信息进行的LT(Luby transform,LT)编码方法,这种编码方法可以有效地减少解码所需要的数据包个数,由此,本文针对基于单次反馈SLT码的信道纠错码与信息传递(message propagation,MP)联合译码方法,对原有的转移鲁棒孤立子分布(shifted robust soliton distribution,SRSD)函数进行改进得到适合MP联合译码的扩展转移鲁棒孤立子分布(expand shifted robust soliton distribution,ESRSD)函数。将本文提出的ESRSD用于MP联合译码方案分别与LT码、反馈SRSD MP联合译码相比,实验结果显示,采用本文提出的ESRSD进行编码在MP译码所需要数据包的个数最少。

针对军事航空通信网络会遭敌攻击的实际情况,引入了一种不完全信息条件下的复杂网络攻击模型,分析了该模型在航空通信网络上的级联失效原理,并给出了航空通信网络的鲁棒性度量方法。最后,通过设置不同的不完全信息攻击模型参数和级联失效参数,对航空通信网络鲁棒性进行了仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

针对常规直接序列扩频水声通信数据传输速率低及M元扩频水声通信接收机复杂度高的问题,提出了一种正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing， OFDM)技术和循环移位键控(cyclic shift keying, CSK)技术相结合的调制方式,该调制能很大程度地提高系统的带宽使用率。从理论上对该方法在高斯白噪声信道条件下的误码率进行了分析。同时,采用Chu序列作为扩频序列,通过理论推导得出其峰均功率比(peak to average power ratio,PAPR)的上限为3dB。利用实际湖试测量得到的多径信道模型,与DSSS-OFDM方法进行了误码率性能的分析比较。结果表明，新提出的方法具有很好的抗多径性能,且具有带宽利用率高、复杂度低的特点,适用于中、远程及多用户水声通信。

根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform, NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像噪声,将其运用在高频子带系数的融合规则中,并对传统的低频融合策略进行改进,将低频系数和高频系数的融合图像进行NSST的逆变换，得到融合图像。计算机仿真实验表明，相比于传统的剪切波变换的融合策略,本文提出的图像融合方法提高了图像的融合质量,增加了图像的信息量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性。

为了解决局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)流形学习算法无法自适应确定重构区间和不能进行增量学习等问题,提出了一种自适应聚类增量LLE(clustering adaptively incremental LLE,C-LLE)目标识别算法。该算法通过建立高维非线性样本集的局部线性结构聚类模型,对聚类后的类内样本采用线性重构,解决了LLE算法样本重构邻域无法自适应确定的问题;通过构建降维矩阵,解决了LLE算法无法单独对增量进行降维和无法利用增量对目标进行识别的问题。实验表明,本文算法能够准确提取高维样本集的低维流形结构,具有较小的增量降维误差和良好的目标识别性能。

针对基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据进行机场三维态势呈现的应用,研究了在态势显示的第一步,ADS-B数据精度不高、不平滑问题,预处理后数据可以用于后续插值生成高帧率的航迹数据。交互式多模型卡尔曼滤波(interacting multiple model Kalman filter, IMMKF)算法可以较好地解决机场场面运动目标ADS-B轨迹数据的实时平滑问题。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,然后利用卡尔曼滤波Singer模型与IMM相结合的IMMKF算法对场面飞机的ADS-B轨迹进行了跟踪滤波,达到目标轨迹光滑的效果。实验结果表明,与多种经典的滤波方法相比, IMMKF方法在保证了光滑性的情况下跟踪失败概率低,可实时计算,精度能满足要求。

GO法是评价具有多状态时序特性的复杂系统可靠性的有效方法,但GO法操作符众多、算法复杂并且缺乏工具软件支持,制约了GO法的工程应用。针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的GO法新算法。首先，定义常用操作符到贝叶斯网络节点映射规则；然后，给出GO模型映射转换为贝叶斯网络的可编程流程；最后，利用贝叶斯网络成熟工具支持,定量求解映射后的贝叶斯网络模型。新算法操作符映射规则统一,模型映射转换流程简单直观,便于工程人员掌握和应用。此外,除了能得出传统的定量结果,新算法使得GO法还具有故障推理和诊断能力。

针对无失效数据情况下产品的可靠性评估问题,提出加权最小二乘法结合期望Bayes（expectedBayesian， E-Bayes)可靠性评估方法与模型。根据工程经验,构造出产品失效概率的先验分布;运用Bayes理论与方法,给出产品失效概率的EBayes估计;在威布尔分布场合下,采用加权最小二乘法来拟合产品寿命分布参数,给出产品可靠性指标的点估计和区间估计;结合算例分析,探讨模型的稳健性与方法的优越性,表明该方法具有较好的工程应用价值。

动态系统的故障传播过程是由离散事件、连续特性及其相互作用共同驱动的,具有显著的混杂特征,为故障规律认知与建模带来了较大的难度。现有研究将故障视为离散随机事件,分析由单元随机故障发生到系统失效的离散故障过程,却忽略了连续特性对故障传播的影响,本质上是对故障混杂传播的工程简化处理,不能真实地描述动态系统的故障规律。首先在分析动态系统故障规律的基础上,给出了离散与连续双维度下的动态系统故障混杂传播的定义,分析了其混杂影响要素以及混杂传播特征;其次,为了完整准确描述混杂特征,借鉴混杂理论在描述离散事件与连续参数相互作用方面的优势,提出了基于随机混杂自动机(stochastic hybrid automata,SHA)的故障混杂传播建模方法;最后通过对某温度控制系统的故障混杂传播过程进行建模和仿真,验证了动态系统故障传播过程中的混杂特征,以及建模方法的可行性。