如何有效地利用宽带信号各频点所提供的信息实现高精度波达角(direction of arrival, DOA)估计一直是热点问题,针对宽带DOA估计问题,提出一种基于孔径扩展的子带信息融合(subband information fusion, SIF)DOA估计方法。该方法在宽带信号的频域模型基础上,结合虚拟阵列方法实现孔径扩展,并联合各子带信息统一处理,从而提高DOA估计的精度。与其他SIF方法相比,该方法利用二阶统计量将数据转化为单快拍模型,不仅提高了可估计信源数目,而且极大程度地降低了运算复杂度,同时在小快拍、低信噪比条件下仍能得到DOA估计结果。仿真实验验证了所提方法的有效性。

提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA) 估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。

针对平动调制下的进动锥体锥顶及锥底滑动型散射源微多普勒提取问题,提出一种利用微多普勒曲线交叉点频移信息完成平动补偿并利用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)提取微多普勒的方法。根据进动锥体散射源微多普勒变化规律建立回波模型,引入二次型平动速度调制项,发现微多普勒曲线交叉点处的瞬时频移是由剩余平动引起的。利用Harris-Laplace角点检测获取时频图中微多普勒曲线交叉点信息,通过最小二乘参数辨识得到剩余平动参数;针对平动补偿后锥体散射源微动特性构建回波信号原子集,利用OMP稀疏分解提取各散射源的微动信息。仿真验证了所提方法的有效性。

提出以飞秒脉冲作为时间信号的载体进行高精度时间同步测量的方法。基于光学倍频介质和二次谐波效应分析了基于飞秒脉冲相关探测的时间同步测量机理。完成了基于飞秒脉冲的高精度时间同步测量系统构建,研究了时延测量的时域空域参数依赖关系,通过空间延迟线扫描的方式进行系统定标和时延测试。测试结果表明,该方案能够实现10 fs量级的时间同步测量,为高精度时间同步研究提供了新的方法。

通过实时检测目标辐射噪声中的特征变化实现对目标机动时刻的估计。通过实验数据的统计分析,指出在一种平稳航行状态下目标辐射噪声特征的估计值符合正态分布,据此提出目标特征变化的显著性检验方法,实现目标机动时刻的在线估计。定义不同特征对目标运动状态的区分度,利用区分度最大的特征进行目标机动时刻估计,以提高算法效率。实验结果表明,该方法可以有效减少目标机动时刻的估计滞后时间。

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。

针对基于地球同步轨道条带模式合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)发射无人机循序渐进对地扫描模式SAR接收组成的星机双基结构(GEO-bistatic radar with GEOSAR and UAVSAR, GEO-UAV BiSAR),提出了该工作模式下的成像算法。首先,基于泰勒展开原理推导了双基斜距,考虑到该双基斜距的空变特性,应用级数反演方法推导了具有距离空变性的点目标二维频谱。其次,考虑在小脉冲重复频率条件下由于天线转动引起的方位频谱混叠问题,提出了基于GEO-UAV BiSAR的成像算法。该成像算法引入dechirp技术解决方位混叠问题,随后通过距离压缩、距离徙动校正、方位压缩和dechirp技术得到清晰的成像结果。最后,仿真实验验证了该成像方法的有效性。

高主副瓣比、窄主瓣宽度以及良好的正交特性是多输入多输出雷达波形设计的研究重点。利用组合窗法对非线性调频信号主副瓣比以及主瓣宽度进行了优化,分析了组合参数对信号的影响;在此基础上,提出了基于组合窗优化的正交频分非线性调频信号的设计方法,并对点目标正交频分回波信号进行了匹配滤波。仿真结果表明,优化后的雷达信号具有良好的正交性能。

对湍流等复杂气象目标的探测仿真是研究复杂气象目标的有效方法,为了提高机载气象雷达对湍流目标的探测仿真系统的精度,提出一种新的基于蒙特卡罗原理的大气湍流三维建模方法。基于相关函数矩阵生成了Von Karman湍流模型,将该模型应用到机载气象雷达湍流目标检测系统中,通过该数学模型生成湍流的雷达回波模型,对湍流目标的多普勒速度和谱宽进行估计和分析。仿真结果表明,该模型可以满足机载气象雷达湍流目标仿真时对湍流风场数值的要求,通过理论分析与仿真数值的相关性检验对比,证明所提仿真模型符合理论模型特征且具有较高的仿真精度,满足大气湍流的统计特性。通过与Dryden模型在湍流探测仿真结果进行对比,所提模型更接近于真实风场特点。

低空风切变是一种危险性非常高的恶劣天气现象,对民航飞机起飞和着陆阶段的航行安全威胁最大。由于其具有发生突然、持续时间较短、影响强度大和危险性高等特点,使得真实的雷达回波数据难以轻易获取。在分析风切变目标微物理特性的基础上,利用计算流体力学的仿真方法建立三维风场模型,在对非均匀的原始风场数据进行预处理之后,依据民航装机使用的机载气象雷达设备设置扫描参数,利用逐脉冲撒点仿真法实现高保真的三维低空风切变雷达回波仿真。仿真结果表明,雷达回波数据可真实地反映出风切变信号的气象特征,仿真过程设计合理,仿真数据有效可靠。

通过采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),求解出不等质量4星库仑卫星编队在平面和立体情况下的最优静态构型。当库仑卫星编队中各卫星的质量、带电量以及位置均为变量时,库仑卫星编队的静态构型模型具有很强的非线性特点。此时可以将非线性模型的求解问题转化为约束条件下的参数优化问题,通过PSO求得各种编队构型下的最优静态构型。同时,所提方法可以应用于求解PSO复杂多星编队情况下的最优静态构型,并为卫星队形重构问题等提供理论基础。

针对现代空袭、防空特点,提出要地防空远程扇形,中程、近程环形的部署方案。根据距要地不同距离范围空袭目标的特点和各型武器的性能,对部署范围进行划分。建立考虑均匀性、纵深性、靠前部署、相互掩护以及接力制导目标的高维多目标优化函数模型。从缩小搜索空间入手,在理论上证明了通过子目标函数值排序进行Pareto最优解求取的可行性,提出了子目标进化算法。同目前的高维多目标优化问题求解算法相比,显示出一定的优势。通过一个具体的部署算例,验证了所提出算法和建立的高维多目标优化模型的正确性和可行性。

基础设施即服务(infrastructure as a service, IaaS)模式“云训练”是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了“云训练”中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive fuzzy clustering based fuzzy neural network, SFCFNN), 并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。

分布式计算环境中并行作业的任务调度策略直接影响应用程序的执行时间,寻找一种使任务执行时间最短的调度方案已被证明是NP(nondeterministic polynomial)完全问题。首先给出了异构分布式计算系统的形式化描述,建立了静态任务调度问题的理论体系,通过分析总结最长动态关键路径(longest dynamic critical path,LDCP)算法的核心思想及存在的不足,提出一种运用结点信息流量减少CPU空闲时间碎片的并行任务调度优化算法,其时间复杂度为O(M×N3)。实验表明改进后的算法在调度长度、加速比及计算效率3个指标上均优于LDCP算法和分层结点排序算法(sorted nodes in leveled directed acyclic graph division,SNLDD),其中,与LDCP、SNLDD相比，调度长度平均缩短19.03%、8.02%,加速比平均提升18.42%、7.96%,计算效率平均提高10.17%、3.72%,进一步提高了并行系统的资源利用率。

研究了具有动态特性的多响应稳健参数设计问题,分析了响应变量往往具有偏度特征的情况,提出了基于多元偏正态分布与响应曲面法相结合的动态多响应稳健优化模型,该模型不仅考虑了动态多响应之间的相关性,而且也考虑了尺度与偏度对动态多响应系统最优性与稳健性的影响。首先,利用非参数检验方法判断在信号因子不同水平下的各响应变量所服从的分布类型;其次,通过构建各响应变量在信号因子不同水平下的联合位置,尺度与偏度的响应曲面模型,进而建立基于多元偏正态分布的期望损失函数;然后,利用混合遗传算法对所构建的综合期望损失函数进行全局优化求解;最后,通过对具体的工业实例进行分析研究,结果表明本文所提出的方法能够有效地解决具有偏度特征的动态多响应稳健参数设计问题。

从多粒度视角研究了直觉模糊信息系统,定义了优势关系,给出了乐观和悲观的两种模型,研究了其性质及其与单粒度模型的联系与区别,并且给出了决策规则的置信度因子及其决策规则的获取方法,定义了多粒度直觉模糊决策系统的属性重要度,将其应用到多专家综合决策中,从而弥补了单粒度直觉模糊粗糙集的不足,最后通过一个实例验证了本文理论方法的正确性与有效性。

针对区间灰数的灰色聚类模型中指标权重确定的问题,借鉴信息熵的思想,引入灰色熵权确定指标权重,构造了基于熵权和区间灰数信息的聚类评估算法。该算法以区间灰数本身的信息为依据通过计算灰熵来得到聚类指标权重。最后以实际问题为背景进行算例研究,结果表明由所提算法所得的归一化聚类系数矩阵区分度更好,验证了所提算法的有效性和可行性。

针对超空泡航行体在运动过程中面临的执行器饱和问题,提出一种基于线性变参数(linear parameter varing ,LPV)的抗饱和控制方法。首先在航行体动力学模型基础上考虑执行器饱和非线性因素,将滑行力和执行器分别建模为时变参数的仿射函数,最终得到系统矩阵仿射依赖于时变参数的LPV模型,同时,该模型也考虑了噪声干扰条件下控制器的鲁棒性。基于该LPV模型,运用多面体理论和Lyapunov方法设计了不依赖于时变参数的静态状态反馈控制器。仿真结果表明,所设计的控制器可以保证航行体在执行器发生饱和时仍能渐近跟踪给定深度指令,且在零初始条件下具有对噪声的H∞抑制性能。

为提高捷联寻北仪在动态干扰下的寻北精度,同时解决寻北过程中需要人工调平而耗时较长的问题,结合全姿态多位置寻北模型,提出采用小波去噪处理陀螺输出信号和总体最小二乘寻北算法的组合滤波方法。针对硬阈值函数和软阈值函数去噪的局限性,使用改进阈值函数处理陀螺噪声,能够更好滤掉动态干扰;根据多位置寻北解算特点,创新性引入总体最小二乘寻北算法,有效补偿了寻北仪的静态误差。仿真数据和实验结果表明，该组合算法能显著提高寻北仪的抗干扰能力,实现全姿态高精度寻北。

研究了未知干扰下的自主水面船(autonomous surface vehicle, ASV)的轨迹跟踪问题,并提出了基于一种有限时间理论的自适应控制策略。首先,基于反演法将控制系统分为运动学回路和动力学回路两部分;在运动学回路,提出关于跟踪误差的快速终端滑模面(fast terminal sliding surface, FTSS),为实现跟踪误差在有限时间达到FTSS,设计了ASV速度的辅助控制律;在动力学回路,以速度辅助控制律为ASV速度的跟踪目标设计关于速度跟踪误差的FTSS,同时考虑外界干扰,设计了包含鲁棒项的自适应控制律,使得速度跟踪误差在有限时间内收敛于动力学回路FTSS附近的邻域;最后,基于船模的仿真实验证明了所设计控制策略的有效性。

采用螺旋理论与影响系数原理对六足爬壁机器人进行运动学分析。首先,对六足机器人单腿应用螺旋理论建立机器人运动学模型;其次，在螺旋理论基础上,利用影响系数原理提出一阶和二阶影响系数矩阵,对机器人末端进行速度和加速度分析,此外该文提出用4个加速度影响因子分析对加速度变化的影响。最后,运用ADAMS建立虚拟样机得到直线行走步态下各关节运动参数数据,并通过华南理工大学研发的实际六足爬壁机器人实验验证了运用螺旋理论分析六足爬壁机器人运动学的正确性和合理性。仿真结果表明，角加速度和一阶影响系数矩阵的变化对加速度的变化起主要作用,为步态轨迹规划提供了有价值的参考。

在现有的高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter, GPF)中,粒子的重要性密度函数是由高斯滤波器（Gaussian filter, GF）结合当前最新量测来构建的。在高精度、强非线性的量测条件下,传统GF并不能很好地近似状态真实后验概率密度函数，为了解决这一问题,提出一种截断的自适应容积卡尔曼滤波器,并用其来构建粒子的重要性密度函数,从而推导出了截断的自适应容积粒子滤波器。仿真表明,在高精度、强非线性的量测条件下,所提出的滤波算法比现有的GPF具有更高的估计精度。

机会网络的拓扑结构具有较强的时变性,节点间的关系较为复杂,难以用传统的数学模型进行描述。提出了一种带有模糊控制的数据转发控制策略,利用模糊系统理论根据多维状态参数评估节点之间的关系强度,结合状态感知和专业经验进行数据转发控制,有效避免了数据转发过程中的盲目性。数值仿真结果表明,所提出的策略能够在不明显增加网络投递开销的同时,提高数据投递成功率并降低投递延时。

提出基于多波束天线静止地球轨道卫星的宽带移动通信系统方案,与常规结构同类系统用户相比，其容量更大、业务质量更好。采用时隙同步码分多址辅助的多频时分多址接入、程控交换与因特网协议交换结合的交换、时分复用和准正交时分复用下行链路传输体制,可显著增加用户量,简化星上设备,改善互联网应用业务质量。用户接入信道数为173 880, 最高用户下载速率达155 Mbps。仿真结果表明,140个波束、每波束26个16幅度相移键控信号的用户下行链路传输比频分复用传输的链路性能改善11.65dB,使得宽带用户“动中通”天线等效口径缩小至原来的1/4,成本大幅降低。

为克服喷泉码需传输数据量大、信息透明的缺点,在LT传输(Luby transform,LT)码的生成矩阵中引入具有保密性的算术编码,提出一种低冗余LT(low redundancy LT, LRLT)码。LRLT码以生成矩阵的列为单位对邻居信息进行序列建模和无损压缩,能够在保持传统LT码结构的前提下，有效减少所需传输的数据量。此外,LRLT码的序列模型能够以密钥为依据进行交替变换,使得截获端无法正确恢复原始信息。仿真结果表明,与优化前的LT码相比,LRLT码信息传输的有效性显著提高,且具有抗截获能力,可应用于安全通信领域。

为克服传统盲源分离抗干扰方法需要多副接收天线这一技术瓶颈,提出一种单通道下基于扩频码周期性的直扩通信半盲分离抗干扰算法。该方法基于扩频码的周期性,利用符号级过采样,把单通道多径慢衰落信道模型转化为多通道瞬时混合模型,同时将训练序列作为先验信息以约束条件的形式引入到盲分离代价函数中,直接从混合信号中提取出期望用户数据,而达到抗干扰的目的。仿真结果表明,在多址干扰和单/多音干扰下,当信干比为-60dB时,随着归一化信噪比Eb/N0的增加,未分离信号的误码率几乎不变,并在10e-0.3附近波动,而经过所提抗干扰算法处理后的信号误码率逐渐降低,并最终稳定在10e-4~10e-5。

为解决测距仪脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communications system 1, L-DACS1)正交频分复用接收机的问题,提出一种基于特征矩阵联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen matrices, JADE)的测距仪脉冲干扰抑制方法。首先将干扰抑制问题转化为盲源分离问题,在接收端建立频域盲分离模型,利用JADE算法将接收到有用信号与测距仪干扰信号分离;然后根据干扰信号的功率特性进行分离后信号的识别;最后通过训练序列解决盲源分离固有的幅度模糊性问题,最终恢复出有用接收信号。仿真结果表明:所提出的基于JADE的干扰抑制方法可有效消除测距仪脉冲信号干扰,改善系统的误比特性能,增加传输可靠性。

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。

Massive多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)多小区系统时分双工(time division duplex,TDD)模式中,导频训练序列在小区间是复用的,小区间不正交的导频序列会造成严重地导频污染,从而降低信道估计和预编码的准确性,成为系统性能提升的瓶颈。针对此问题,提出基于小区交叉分类正交识别和上行导频功率控制的导频污染减轻方法。对所有小区进行交叉分类,给相邻的不同类小区分配正交的小区识别位,并把相应的识别位加到本小区终端发射的导频序列头部,使基站能够识别来自不同类小区终端的导频序列。同时控制同类小区内终端发射导频序列的功率,减少对交叉同类小区内基站的影响。理论推导和实验结果证明,所提方法不仅实现简单,而且可以有效地减轻多小区系统导频污染。

为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算法,在算法时间复杂度不变的情况下，对高光谱图像的空间信息予以提取。仿真结果表明,该算法能够有效地提高分类精度,且在不同试验数据下具备良好的稳定性。

针对目标跟踪方法中有限的目标样本对监督分类器的影响,提出一种基于图的在线半监督跟踪方法。首先,根据前几帧的跟踪结果分别提取反映目标当前状态和长期状态的特征以及背景的特征，共同组成标记样本集,再在当前帧通过运动模型采样候选区域作为未标记样本集。然后将每个样本分割成若干部件,以所有样本对应部件构成的集合为节点构建一张图,并独立在每张图上应用基于图的半监督分类方法给出判决分数,各部件的判决结果最终被融合并给出跟踪结果。最后,用新的跟踪结果更新标记样本集。实验证明该方法对目标和背景的动态变化有很强的鲁棒性,满足实时性要求。

为了解决考虑不确定性时仿真系统动态输出验证问题,提出一种基于数据特征的仿真系统动态输出验证方法。首先在给出数据特征度量模型集概念的基础上,定义了形状、位置、频谱3方面的差异特征度量模型;然后分别构建仿真系统输出和参考输出的标准序列,建立仿真系统和参考系统动态输出的数据特征矩阵;再者,应用基于核密度估计的改进贝叶斯因子法实现仿真系统动态输出统计特性的一致性度量,从而完成动态输出的验证;最后,通过实例应用对所提方法进行了验证。

假定产品在使用时经历多种竞争失效,每种失效寿命数据服从Lindley分布。竞争失效数据包括不完全数据和截尾数据。对竞争失效分布进行参数点估计、相对风险率计算,讨论了参数的渐进置信区间和Bootstrap置信区间。为考察其适应性,一组实际数据用来说明各种参数估计方法的使用情况,同时,分别用指数分布和威布尔分布拟合该组数据,并计算相应的统计量。结果表明,根据3种分布的极大似然估计量和K-S值,Lindley分布对该组数据具有最好的适应性。

通过对直升机可用性,可靠性、维修性、保障性(reliability & maintainability & supportability,RMS)和测试性的研究,提出对可用性进行综合评估,并说明在RMS基础上考虑测试性的必要性。首先,根据RMS与测试性的常用参数,建立了可用性综合评估指标体系;其次,在现有多种综合评估方法中,选择模糊层次分析法(即层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与模糊综合评估法(fuzzy comprehensive evaluation,FCE)相结合的方式)对直升机可用性进行评估,从而构建了总体综合评估模型;最后,应用Matlab平台对提出的评估模型进行仿真,并以直11型直升机为例对提出的方法进行验证,实现了评估的自动化与可视化。

保障效能评估是合理制定备件方案的基础。针对任务期内有限维修能力下的单级保障效能评估问题,提出一种多层级不完全修复件的可用度近似评估方法。首先通过忽略维修时间，将系统中的不完全修复件近似等效为消耗件;然后通过模拟维修换件过程，把所有非顶层备件配置数量全部折算为顶层部件备件数量;针对顶层部件利用伽马分布的可加性，最终得到备件方案下的可用度计算模型;通过实例与仿真表明，所提近似方法能在维修时间较短或备件较充足的情况下，对可用度实现较高精度的评估,基本满足任务期内的高保障度要求。