在并行拓扑结构下，从系统级的角度对多传感器网络目标检测方法进行综述，将似然比检测归纳分类为统计量(决策统计量和融合统计量)的确定和门限(决策门限和融合门限)的求解两部分，并分别展开论述。在硬决策融合系统统计量确定方面，分别归纳了理想信道、非理想信道条件下，不同融合统计量构成检测器的检测性能优劣，并通过仿真试验对比分析了不同融合统计量的检测性能；在软决策融合系统统计量确定方面，归纳了软决策融合系统中局部传感器节点性能度量方式，并对比分析了局部传感器节点决策空间划分方法；在门限求解方面，将门限求解方法归纳总结为逼近法、迭代法、蒙特卡罗方法，并分析比较这些方法的适用范围、优缺点等；最后，对多传感器网络目标检测进行了展望。

针对现代战场中目标往往采用机动方式运动的情况,为了提高目标跟踪的准确性和精确性,结合多传感器数据融合的优点,提出了一种基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪方法。该算法通过波形捷变来改变量测的精度。首先在现有文献的基础上,将波形捷变方式推广到二维空间,把雷达量测的克拉美罗下限（Cramer-Rao lower bound,CRLB）近似为量测误差协方差,由于该CRLB是关于发射波形参量的,从而把雷达跟踪的信号处理与数据处理结合在一起,通过波形参量的动态选择得到量测误差协方差的最小值。从而在整个雷达跟踪过程中提高信噪比（signal to noise ratio,SNR）,降低量测误差。其次,在数据处理上,采用多传感器数据融合及粒子滤波进一步提高机动目标跟踪的精度。最后,将该算法与传统的Kalman滤波、粒子滤波及只对一维空间的量测采用波形捷变的算法和交互多模型方法（interacting multiple model,IMM）进行仿真比较,仿真结果显示该算法对机动目标的跟踪精度显著提高。

针对多径二进制偏移载波(binary offset carrier，BOC)信号自相关函数的多峰性导致的捕获模糊性问题,提出了一种基于改进Rake模型的精确捕获方法。该方法依据Rake接收机可以有效利用多径分量的优点,首先将接收的多径BOC信号分离后经过带有载波相位估计功能的Rake模型,得到了采用最大比合并方法后的近似单径信号,然后采用带有频偏校正的相关重构方法对BOC信号进行捕获,并详细阐述了相关重构原理。理论和计算机仿真分析表明,在同一条件下,该方法较其他方法具有精度高、易实现的优点,且BOC信号阶数越高效果越好。

传统定位方法一般是在假设传感器位置信息准确已知的前提下进行的。然而在实际情形中,传感器位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响目标的定位精度。针对这一问题,提出了一种存在传感器误差情况下的线性校正TOA定位算法。首先将非线性TOA定位方程组转化为一组关于目标位置的伪线性方程,利用加权最小二乘估计进行初始求解;然后在此基础上把伪线性方程组转化为关于估计偏差的求解问题,进而对初始解进行线性校正。在测量误差充分小的情况下分析了该算法的有效性。仿真结果表明该算法具有较好的定位性能。

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出基于方向图拟合与稳健Capon波束形成技术（robust Capon beamforming,RCB）的双向迭代矢量相关测向方法。利用方向图与信号能量空间分布的相似性,对目标信号来波方向进行聚焦搜索;区别于传统相关干涉仪测向方法,在聚焦区间内将基于RCB的导向矢量迭代估计与相关干涉测向方法融合,在保证测向精度的前提下对目标信号方向进行双向迭代测量。仿真结果表明,该方法能够弥补阵列流型失配和相位噪声的影响,准确测量来波信号方向。

在实际测向系统中,由于阵列中各阵元的相互干扰,阵列接收的噪声为空域相关色噪声,由于系统热噪声和散弹噪声的存在,导致阵列接收的噪声同时包含空域相关色噪声与白噪声。传统针对空域相关色噪声的信源数估计算法在白噪声背景下的估计性能往往下降。针对这一问题,提出了一种基于去特征处理的信源数估计方法。该方法对数据协方差矩阵进行去特征处理,得到一组与特征值相对应的新数据协方差矩阵,利用新数据协方差矩阵在信号和噪声子空间上的投影矩阵构造判决函数,进而实现信源数估计。仿真实验及对比数据表明该方法在包含有白噪声成分的色噪声背景下能够有效进行信源数估计,其突出优势表现在小快拍数、低信噪比条件下仍能准确估计信源数,而没有明显增加算法的运算量。

针对等离子天线重构特性进行研究,将Boltzmann方程与Maxwell方程相结合,建立了等离子体与电磁波相互作用模型,应用时域有限差分法对模型进行了数值计算,仿真验证了模型的正确性。在此基础上,在二维柱坐标系下建立了同轴线馈电等离子天线重构模型,数值计算了等离子天线近场方向图,仿真分析了等离子体状态参数对远场方向图及等离天线阻抗特性的影响。研究结果表明,随着等离子体状态参数的改变,等离子天线的辐射特性也随之发生改变,具有一定的重构特性。

弹载双基前视合成孔径雷达（missile-borne bistatic forward-looking synthetic aperture radar, MBFL-SAR）是一种将双基前视SAR成像体制应用于弹载平台的新型SAR成像模式,可实现弹载雷达末端俯冲阶段全程二维成像、自主寻的精确制导。结合MBFLSAR的运动特点,建立了高动态条件下的回波距离模型,并就多普勒频率和多普勒调频率等参数与常规低速双基平台模式进行了对比分析。在此基础上建立了高动态条件下存在运动误差情形的斜距历程、多普勒频率及多普勒调频率误差模型和同步误差模型,并基于误差对MBFL-SAR成像的影响给出了运动参量的约束条件和同步误差的精度要求。仿真结果验证了误差模型的正确性。

提出了一种在压缩感知多输入多输出（compressive sensing-multiple input multiple output,CS-MIMO）雷达中利用混沌非线性系统设计随机滤波器进而实现测量矩阵优化的方法。目前，大部分研究采用高斯随机矩阵作为测量矩阵，这类测量矩阵的局限性是，每次仿真实验产生的矩阵互不相同，雷达系统无法实现在线优化，且其对硬件要〖JP〗求高,实现困难。在CS-MIMO雷达信号模型基础上构造稀疏基，提出了基于随机滤波器结构的测量矩阵设计方法，利用混沌序列构造随机滤波器系数，完成对雷达回波的压缩观测。同时以Gram矩阵逼近对角矩阵为准则对随机滤波等效测量矩阵进行优化，进一步提高雷达系统性能。仿真结果表明所提出的基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵设计与优化算法能够有效提高波达角(direction of arrival, DOA)估计精度。

针对线性调频脉冲压缩雷达体制下高超声速目标回波信号建模问题，采用目前常用的停走模型，由于忽略了目标在一个脉冲持续时间内（简称脉内）的运动，不能真实反映目标回波特点，高超声速目标回波信号的脉冲压缩输出存在较严重的主瓣偏移并展宽的问题，严重影响目标信号的积累与检测。对此，提出了高超声速目标回波信号的脉内运动模型，理论分析和数值仿真均表明了高超声速目标的回波信号采用脉内运动模型的必要性。在典型参数下，采用脉内运动模型比采用停走模型的脉冲压缩增益提高3 dB以上。

针对分布式小卫星体制提出联合多普勒解模糊SAR成像算法，实现低方位重频采样下的高分辨宽测绘带SAR成像。该算法可以有效校正垂直基线，进而解决其对多普勒解模糊性能的影响。不但校正了垂直基线对应的非空变部分和空变部分，而且结合多普勒解模糊算法校正了残余的垂直基线相位项，从而可以保证多普勒解模糊算法精确实现。另外，针对算法精度进行详细分析，增强文章的工程应用价值。最后，利用仿真实验数据验证算法的有效性。

针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。

针对运动目标的无源雷达成像，给出一种采用分布式接收孔径的成像方法。首先建立运动目标的回波信号模型，该模型无需任何发射源先验信息。而后基于分布式孔径接收到的回波数据稀少，以目标位置和速度为未知量采用广义似然比检验的方法进行成像，完成成像区域内运动目标的成像和速度估计。最后以WiMAX信号作为机会照射源进行仿真分析，结果表明所用方法能够有效实现无源雷达动目标成像。

为确保重要目标的信息安全,提出了一种二维间歇采样延迟转发的SAR干扰技术,该技术直接攻击SAR的脉内相干特性,使雷达在干扰机附近的距离向和方位向同时产生多个以主假目标为中心对称分布的逼真假目标串,干扰效果取决于距离向和方位向的采样周期和占空比。因结合延迟转发技术,产生的距离向主假目标和方位向主假目标将不再重叠,且会偏离干扰机的所在位置,既可得到逼真的干扰效果,又保护了干扰机的安全。针对现有文献研究干扰技术多、研究应用少的问题,建立了二维间歇采样转发干扰技术的应用模型,给出了高阶假目标能量补偿的调制系数。仿真实验验证了上述理论和方法的有效性和优越性。

针对长期贮存复杂可修系统的特点,提出一种以可用度为约束的系统贮存寿命评估方法。该贮存系统由三类部件串联构成:第一类部件为高可靠产品,具有给定故障时间分布且不进行检测;第二类部件为等时定检维修产品,且修复如新;第三类部件为定期预防性更换产品,更换周期与检测周期相同。在分析上述三类部件瞬态贮存可用度变化规律基础上,推导了此类系统的平均贮存可用度,并以其作为约束条件,建立了该类系统贮存寿命的评估与优化模型,给出了满足系统寿命最大化的检测与更换策略。

为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进AStar算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。

为解决舰载机在特殊的机库环境中调运路径规划问题,提出了一种融合Dijkstra方法的凸壳算法。首先,建立了飞机机库调运的数学模型以及相关基础模型,为算法应用提供基础。其次,给出了利用凸壳算法进行路径规划的执行机制,并利用其建立了飞机调运可行路径有向图。然后，利用Dijkstra方法对该可行路径有向图进行最短路径求解,最终给出最优路径。最后,将该方法应用于库兹涅佐夫号航母飞机机库调运。结果表明,该方法原理正确,且能够较好地给出最优路径。

针对空战中我方双机协同对抗敌方单机的引导问题,提出了一种近似最优的接敌对策。首先,通过对几何态势的分析建立了态势模型;其次,给出了战斗机约束条件并构造了综合态势优势函数;然后,利用滚动时域控制(receding horizon control,RHC)得到了数值解;最后,给出了一个空战对抗实例。仿真结果表明,设计的接敌对策能扩大我方态势优势,占据有利发射位置,最终达到先敌发射的目标,是一种有效的战术策略。

针对多属性群决策信息集结问题,利用DS证据理论和直觉模糊集的相关方法,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法,并将专家对属性的直觉模糊评价信息转化为Mass函数形式,将专家关于方案集的多属性证据信息进行了修正和合成;为了便于度量任意两个专家之间评价证据的冲突程度,提出基于证据冲突度的专家权重确定方法,并将所有专家关于方案集的证据信息进行修正和综合集成。结合算例验证了方法的有效性和合理性。

利用逆P-集合与逆P-推理交叉、渗透,给出逆P-信息智能融合生成;利用逆P-集合的属性析取特征,给出属性析取扩展收缩条件下的逆P-信息智能融合发现。给出逆P-信息智能融合生成的信息智能外-隐藏,信息智能内-隐藏与信息智能隐藏。给出信息智能隐藏还原;给出信息智能隐藏在信息隐性传递中的应用。

提出一种同时估计输入时滞和控制输入故障的方法。首先，基于偏差分离的思想，分别建立含有输入时滞和控制输入故障的一般控制系统与卫星姿态控制系统的数学模型。其次，基于二阶Kalman滤波对控制输入故障以及输入时滞进行估计。最后，对所提出的方法进行了数学仿真验证，特别地，基于“快舟一号”卫星控制系统半物理仿真平台进行了半物理仿真验证，证明了方法的可行性和有效性。

针对低轨回归轨道卫星，建立了星下点轨迹漂移的数学模型，研究了星下点轨迹保持控制的问题。首先，分析了回归轨道星下点轨迹的约束条件，给出了星下点轨迹漂移与卫星轨道根数偏差之间的关系。在此基础上，将星下点轨迹保持控制问题转化为基于平均轨道根数的相对轨道控制问题，其中参考卫星是虚拟的，仅受到地球引力影响，利用高斯摄动方程建立了包含J₂摄动和大气阻力摄动的相对运动方程，基于Lyapunov理论设计了星下点轨迹保持的相对平均轨道根数反馈控制律。仿真结果表明，所设计的星下点轨迹控制律能有效地实现星下点轨迹保持的要求。

针对某型激光驾束导弹微机电(micro electro mechanical systems, MEMS)速率陀螺仪和加速度计测量噪声大的问题，提出采用姿控舵偏角和过载指令实现陀螺仪和加速度计的滤波。首先，基于姿态运动学建立MEMS速率陀螺滤波方程；其次，结合局部模型跟踪控制律特点，引入过载指令与实际过载的近似数学描述，建立加速度计滤波方程；最后，采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)实现对三轴角速率、两轴加速度、攻角及侧滑角的辅助估计。半实物仿真试验表明，该算法可以将速率陀螺误差及加速度计误差分别降低至16%和30%，同时对攻角和侧滑角的估计偏差约为0.03°，证明算法有效。

传统卡尔曼滤波对准只适用于中低纬度地区,不适用于极区。针对这一问题,提出惯性系下卡尔曼滤波对准作为极区对准方案。首先选择惯性系为对准坐标系,在惯性系内推导捷联惯导系统的速度误差方程和失准角方程,建立适用于极区对准的误差模型。以速度误差为观测量,结合误差模型建立卡尔曼滤波器并进行离散化处理。然后对该对准算法进行仿真,验证其在极区的可行性,并与传统的卡尔曼滤波对准的仿真结果进行对比。最后,分析不同速度和有加速运动等情况下该算法在极区的性能,为工程实践提供理论依据。

为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)的初始对准精度和缩短对准时间，在不进行粗对准的前提下，利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、5阶高斯厄密特滤波器计算量过大的问题，基于多项式逼近的思想详细推导了5阶球面径向容积规则，继而提出了5阶CKF并分析了该算法的滤波精度、采样量和数值稳定性，利用奇异值分解代替Cholesky分解来增强滤波稳定性。实验结果表明，该方法能够有效完成大失准角下的非线性对准，精度高于3阶CKF。

针对同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)中状态量高维时变的问题，本文通过综合集中式和分布式实现结构的各自优势，提出了一种基于空间域划分的分布式SLAM算法。该算法依据两个路标点与机器人连线之间的夹角，将整个空间域中的路标点进行区域划分，保证每个子空间域内含有两个不共线的路标点，并将每个空间域内的路标点组合构建观测模型，采用分布式无味粒子滤波器进行机器人位姿的估计，而采用联邦Kalman滤波完成对路标点的估计，并通过设计各子滤波器中粒子分布的调整方式改善了系统在动态重构过程的精度和稳定性。最后，通过实际数据的仿真试验证明所提算法具有更好的实时性和滤波精度。

现有多址接入中继信道（multiple-access relay channel,MARC）的网络编码技术多采用非差分调制,相干解调时会产生相位模糊。引用差分调制可克服此问题,但解调性能会损失约2.5 dB。为了弥补此损失,文中提出一种基于差分调制的比特交织编码调制迭代译码（bit-interleaved coded modulation scheme with iterative decoding,BICM-ID）方法。利用外信息转移图分析比较了两种编码（卷积码和低密度校验（low density parity check,LDPC）码）结合差分正交幅度调制（differential quadrature amplitude modulation,DQAM）在格雷和改进集合分割（modified set partitioning, MSP）映射下的性能,并做仿真对比。结果表明,对于差分调制,格雷映射比MSP映射更优。对于格雷映射,卷积码比LDPC码更优,有0.7dB的增益,且复杂度更低。

针对差分跳频通信系统跳频带宽宽、瞬时带宽窄的信号特点,提出了一种差分跳频均衡算法——基于最小均方算法的多跳联合频域均衡算法。分析了最小均方误差准则频域均衡与单符号最小均方频域均衡对宽带差分跳频通信系统的不适用性,从而提出适用于差分跳频通信系统的多跳联合最小均方频域均衡算法,给出了算法详细的设计过程和结构。对算法性能在频率选择性衰落信道条件下进行仿真评估,结果表明本算法对差分跳频通信系统的信道均衡性能具有显著的作用,能提高差分跳频系统的解调误码性能。

在认知无线电网络中,用户（主用户或者次用户）随机到达对频谱检测的性能有很大影响,为解决这个问题,本文提出了一种反馈叠加能量检测算法。通过将检测周期后半部分采样点的瞬时能量值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时能量值上,在不延长检测时间的基础之上,改善了整个检测周期的能量统计值。进一步,从理论上分析了本文算法的检测概率、虚警概率、数据碰撞概率和吞吐量。仿真表明,相对现有文献检测方案,本文算法不仅能提高检测性能,而且可以降低用户之间数据发生碰撞的概率,从而提高次用户的吞吐量。

为了促使Ad-hoc网络中的“自私”节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法（Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization, NGPSO）在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。

常规慢速频移键控跳频（frequency-hopping/frequency-shift-keying,FH/FSK）受跟踪干扰威胁严重;差分跳频抗跟踪干扰能力强,但部分频带干扰下误码率高。为提高常规慢速跳频抗跟踪干扰性能,同时不损失抗部分频带干扰性能,提出的多序列跳频（multi-sequence frequency hopping,MSFH）无线通信方式中,数据信道和补偿信道频率分别按不同跳频序列跳变,使干扰方无法准确跟踪补偿信道,减少了跟踪干扰影响;而接收机射频前端采用窄带接收,与差分跳频的宽带接收相比可有效抑制部分频带干扰。在瑞利衰落信道下,分析了卷积编码MSFH抗干扰性能。数值和仿真表明,在最坏跟踪干扰下MSFH比常规跳频约有5~10 dB误码率性能增益,且抗部分频带干扰性能优于差分跳频。

去混叠技术是图像处理领域重要的方法之一。目前的去混叠算法多数都是在空间域进行的，因此它们都忽略了这样一个事实，即图像的频域成分混合是产生混叠的根本原因，而其在空间域所造成的视觉失真，仅是一种表现。基于此，提出了一种基于成像机理分析的去混叠算法，改变了现有算法仅从空间域角度解决混叠的现状。该方法在从成像机理角度分析混叠产生原因的基础上，利用分形技术对图像所丢失的高频信息进行了补偿，从而实现混叠去除。实验结果表明，算法不仅能够在空间域上消除混叠给视觉带来的影响，而且能够在频域上，更多的恢复高频成分的信息。

代理模型方法是复杂系统优化设计的一种有效方法,讨论了以多二次函数为核函数的径向基（radial basis function, RBF）代理模型中形状参数h对精度的影响,在此基础上探讨了一种获得最优h值的方法。在该方法中,将RBF代理模型的标准均方根误差表达为形状参数h的函数,通过极小化该标准均方根误差,得到最优h值。在样本点给定的情况下,采用该最优h值所构造代理模型与采用其他h值所构造的代理模型相比,其精度更高。一维和二维数值算例验证了采用本方法确定h值的有效性,并应用该方法求解了战术导弹的气动外型优化设计问题。

研究了离散时间一阶二阶混合的异构多智能体系统有向通信下的一致性问题。首先，对该系统内的个体分别提出了相应的一致性协议。针对该异构系统不满足离散时间系统研究中凸性要求的问题，本文引入了一个非奇异变换，采用非负矩阵理论和一致性理论，分别分析得出了系统在固定和动态拓扑下实现一致性的充分条件。当通信拓扑包含生成树，采样时间和控制参数在一定范围内取值系统将获得一致性，该范围取决于通信拓扑的度矩阵。最后，通过仿真对该结论进行了验证。

目前，元数据共享的研究主要集中在一些专业领域，使用的元数据格式不具有普遍适用性。而且随着用户对于信息共享的需求不断提高，异构复杂数据的按需共享和同步成为亟待解决的问题。首先，对信息共享技术进行了研究，提出了一种两层结构的元数据格式，第一层元数据为单独一类数据提供了统一的描述格式，第二层元数据统一管理第一层元数据以屏蔽不同类别元数据格式的差异。其次，在信息共享系统中实现了多类数据在不同用户之间的数据同步，并对元数据的检索方法进行了改进，提高了效率。最后，通过实验证明了方法的有效性，并给出了结论。

Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。

针对武器装备体系复杂多样的特点,从结构角度分析了装备体系可靠性。在体系结构层次划分的基础上,提出了一种兼具无标度和小世界特性的混合模型描述体系结构。在随机故障和蓄意攻击两种失效模式下,对本文建立的混合模型和无标度（Albert-lásló  Barabasi and Réka Albert, BA）模型、小世界（word small, WS）模型的结构可靠度进行对比分析。结果表明,3种模型结构可靠度随失效率增加均呈现不同程度下降,而混合模型下降最缓慢。因此,使用该混合模型对武器装备体系结构可靠度进行评估是可行的,有利于为保护体系关键节点和链路提供决策依据,从而进一步优化体系结构。

在装备保障系统的全寿命周期中,其能力会经历较大的起伏。为了更好地把握保障系统能力演化趋势,本文首先建立反映单位时间内装备保障能力变化量的微分动力方程,并据此推导出装备保障系统的突变模型。通过研究该突变模型分岔点集中各区域的势函数,给出临界点分布情况,可判断装备保障系统的综合控制参数所处区域。根据控制变量的变化趋势,可进一步分析保障系统能力跃变的发生情况,从而为实现其过程控制奠定方法基础。最后给出了相应的算例,表明了论文方法的有效性。