为在空中预警监视系统中实现多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别,在多目标检测、跟踪的随机有限集模型基础上,进行多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别的理论模型与处理框架研究。通过对目标的运动学状态与目标识别属性状态统一描述,把多目标状态建模为一个用随机有限集描述的全局状态。通过对运动学传感器与属性传感器模型分析,把各异类传感器建模为一个全局传感器,并把各传感器的测量建模为一个用随机有限集描述的全局测量。根据全局状态与全局测量模型,把异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别过程描述为Bayes滤波过程,并给出了相应的多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别处理框架。通过仿真试验验证了理论模型与框架的有效性。

当压制干扰源与目标方向相临近时,雷达天线对干扰信号的接收增益很大,形成主瓣压制干扰,对雷达目标检测、角度测量与跟踪构成严重威胁。运用极化滤波手段可以有效抑制主瓣压制干扰、提升雷达目标检测能力,但其滤波输出数据中的目标单脉冲比受到剩余干扰、目标交叉极化耦合等诸多因素影响,导致角度测量存在偏差。这某些情况下,这种角度偏差将难以忽略,甚至导致测角完全失效。本文基于混合极化单脉冲系统,本文提出一种抗主瓣压制式干扰的目标角度估计方法,通过对正交极化和、差通道的极化滤波与极化综合,实现目标角度无偏估计,完善了极化滤波方法在单脉冲系统中的应用。

提出一种基于容积卡尔曼滤波的线性约束恒模波束形成算法。首先使用伪观测法将恒模代价函数和约束条件写成状态观测方程,之后利用容积卡尔曼滤波算法来求解以上非线性滤波问题。所提方法能够避免常规算法对模型的近似处理和特征值分散效应对波束形成器输出性能的影响,因此对干扰和噪声有更强的抑制能力。仿真结果表明,本算法相比随机梯度法和递归最小二乘法具有更快的收敛速度和更高的输出信干噪比,在非平稳环境下,能够迅速调整权值收敛到最优解。

针对微机电系统(microelectromechanical system,MEMS)陀螺仪准确度低、噪声大的问题,采用陀螺阵列技术降噪以提高陀螺的使用精度。采用Allan方差法分析陀螺信号误差噪声项,依据分析结果对测量模型进行了简化,利用噪声相关性设计了一种卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对陀螺阵列进行数据融合,并对最优估计过程进行了改进,降低了数据处理的复杂度和计算量,同时从理论上分析了各参数对阵列性能的影响。为提高滤波器的动态性能,将自回归(autoregressive,AR)模型应用于陀螺真实角速率的建模。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证实验。实验结果表明:与单个陀螺相比,陀螺阵列的噪声在静态条件下降低了144.2倍,在恒速率和正弦速率条件下噪声分别降低了18.18倍和5.36倍,证明了此建模方法和融合方法的有效性。

针对超宽带定位系统在多用户和弱信号环境下接收端易出现码间串扰(inter symbol interference, ISI)和多用户干扰(multiuser interference, MUI)等问题,提出一种基于修正最小均方误差估计(minimum mean square error estimation, MMSE)的自适应迭代算法进行超宽带(ultrawideband,UWB)脉冲设计。该算法选取修正Hermite多项式(modefied Hermite polynomial, MHP)作为脉冲设计基函数。通过分析MHP的时频特性对最小均方误差估计准则下组合脉冲的各阶MHP系数进行修正,在此基础上根据组合脉冲功率谱密度与美国联邦通讯委员会(federal communications commission, FCC)辐射掩蔽之间的拟合程度设计自适应算法,对组合脉冲进行自适应调整实现脉冲设计。仿真结果表明该方案获得的脉冲有较高功率利用率,同时在多用户接入和弱信号检测方面也具备很强的适用性。

合成宽带脉冲多普勒(pulse Doppler,PD)雷达可以同时实现距离和速度二维高分辨;具备良好的相参特性,利用相推原理能实现极高的测距和测速精度,可用于复杂目标多部件微动测量;具有较强的抗杂波和抗干扰性能。阐述了合成宽带PD雷达体制及其主要信号形式,介绍了合成宽带PD雷达的距离速度二维高分辨实现原理,总结了合成宽带PD雷达的主要特性,最后通过一系列实验验证了合成宽带PD雷达的微动测量能力、高精度测距测速能力和相参ISAR成像能力。

针对接收通道噪声影响和传感器引起的信号畸变,仅提高单传感器的识别性能远不能满足需求,提出了一种基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别方法。首先,在训练阶段构成离线的完备字典,而多个传感器的接收信号在字典上求得协作表示系数及分类残差。接着通过设计合理的基本概率分配函数,将多传感器的分类残差与单元素事件的D-S理论相结合,根据最大信任决策规则得到融合识别结果。采用常见的6种雷达辐射源信号进行了仿真实验,仿真结果验证了提出方法的有效性,且较单传感器提高了识别性能,具有较好的噪声鲁棒性,适用于小样本的识别。

针对存在频谱混叠的窄带雷达微动信号平动补偿问题,从高阶和低阶频谱混叠两种情况出发,给出了一种平动补偿方法。在对两种频谱混叠情况分析的基础上,针对高阶混叠将混叠的瞬时频率近似为线性调频锯齿波信号,通过对频率以及调频率的估计,实现信号混叠程度的快速降阶。对于低阶混叠,首先将时频图在频率维周期扩展,再基于形态学图像处理方法提取出无模糊的瞬时频率曲线,最后对其进行多项式的最小二乘拟合完成平动补偿。仿真实验验证了所提方法的有效性以及对不同的信号形式和噪声的鲁棒性。

机载雷达空时自适应处理(spacetime adaptive processing,STAP)与单脉冲技术相结合可以实现对运动目标空、时参数的估计。然而,在非均匀环境下,由于同分布快拍数有限,杂波协方差矩阵难以准确估计,常常导致STAP方法性能急剧下降甚至失效,进而无法有效实现目标检测和参数估计。本文提出一种直接数据域的动目标空时参数估计方法,该方法首先应用幅相估计谱(amplitude and phase estimation，APES)谱估计由被检测单元数据估计出杂波干扰协方差矩阵,然后利用STAP技术抑制杂波和干扰,并结合单脉冲理论实现对目标角度和多普勒频率的估计。仿真结果表明,与传统单脉冲方法相比,新方法具有自适应抑制杂波干扰的能力和更好的估计性能;同时由于无需参考数据,该方法更适应于非均匀环境。

在部分均匀海杂波环境下,海杂波的瞬时功率波动起伏较大,导致海面目标检测的性能受到影响。为了减小此影响,引入一个平滑因子以实现对杂波功率的控制,提出了平滑〖CD*2〗广义似然比检测器(smoothgeneralized likelihood ratio test, SGLRT)。通过推导SGLRT的虚警概率表达式,表明其相对于杂波纹理分量的尺度参数具有恒虚警特性。在不增加计算复杂度的前提下,实验结果表明,在部分均匀的海杂波背景下,SGLRT优于GLRT。

传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。

为了研究滑翔飞行器再入过程中的侧向机动问题,A*算法的相关理论被引入到轨迹规划中。飞行距离较远时,地球的曲率必须加以考虑,且再入过程中飞行器会受到各种过程约束。针对现有规划方法中在平面上进行A*算法推演的局限性,本文提出了一种基于椭球面A*算法的轨迹规划方法。通过推导将过程约束引入A*算法搜索过程中,从而规划出合理的轨迹。仿真结果表明,本文所提出的方法能够快速地对再入段的轨迹进行有效规划,具有很强的实用性。

针对带状责任探测区多架预警机协同探测问题,根据是否进行更高层级的多情报源信息融合处理,定义了两种协同模式。构建了多预警机实时探测覆盖区估算模型;提出了稳定覆盖度概念和定量公式;讨论了带状责任探测区中多预警机部署问题,给出了具体的协同部署优化决策模型。对两种协同模式下多预警机部署问题进行仿真分析,结果表明Model2明显优于Model1,所构建的各种估算与决策模型考虑了各种主要的内、外因素,具有实用价值。

对复杂防空作战环境下的传感器目标分配(sensor target assignment,STA)问题进行了研究,建立了基于识别、跟踪、定位多阶段综合作战效能〖JP3〗的分配模型。针对该模型,首先基于粒子群聚集度和进化度判断,对传统量子粒子群(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法进行了改进,提出了自适应QPSO算法。然后,结合多粒子群协同和Memetic搜索策略,提出了基于协同Memetic自适应QPSO算法的STA求解方法。同时,为使粒子位置矢量反映分配方案,依据不同战场环境设计了两种特殊的粒子编码方案。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

防空导弹武器系统效能通常采用ADC(availability,dependability,capability)模型来评定。随着装备的发展和对抗复杂性的提升,系统可信度的建模和分析计算越发关键。通过分析装备本身的功能组成结构,分析系统所有可能的状态及状态转移概率,来建立可信度的求解模型。并用算例进一步验证了模型,证明了模型的适用性。

为解决空战训练命中评估中存在的评估语言不一致、专家权重未知、多专家集结等群决策问题,提出了仿真模拟、区间直觉模糊集、群决策相结合的方法。利用仿真模拟构建四元命中评估指标集,集合专家经验,建立群决策模型,利用区间直觉模糊集和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法实现专家经验汇总与集结,利用模糊熵原理衡量专家评估结论的模糊度,获取专家权重,最终实现空战训练命中评估。在Matlab M文件中实现了评估模块的封装,并将处理后的数据输出到Excel表格中。结合实际空战训练数据进行验证,此方法可有效解决空战训练命中评估的群决策问题。

基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区间信度结构下的证据合成。数值实验结果表明,提出的方法收敛性、鲁棒性较好,在面对冲突区间证据融合时得到了合理的结果。

为了提高复杂环境下的应急响应能力,基于元决策提出分解〖CD*2〗集成(disassembleintegration,DI)总体设计准则和物元分解的唯一性准则;讨论了物元变换过程中存在的不足,建立了物元分析和解释结构模型(interpretive structural modeling,ISM)的映射关系。通过语义和“情境响应”方法拓展了物元分析结构,并赋予其语义解释及响应的功能。针对决策人员不在现场的情况,构建了物元结构决策(matterelement structure for decisionmaking,MESDM)模型。最后,实证分析了MESDM及其有效性、及时性和可操作性,为进一步研究MESDM的人机智能决策奠定了基础。

针对反临近空间高超声速目标拦截作战过程中的中制导弹道的规划与修正问题,设计了一种最优弹道修正算法。首先分析了在中制导阶段进行弹道规划与弹道修正的必要性,基于庞特里亚金最小值原理给出了基准最优弹道满足的一阶必要性条件,其次将一阶必要性条件进行二阶变分,得到控制量的修正量,利用基准弹道数据,通过逆向积分,将协态变量的偏差量表示为终端约束修正量以及状态变量偏差量的表达式,从而有效解决了协态变量偏差量的获取问题,最后进行了多种情形下的数字仿真,对所提算法进行验证并与高斯伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM)进行对比。结果表明,该方法不仅具有较高的求解精度,并且其求解效率远高于GPM,有利于弹上在线实现。

基于交会对接地面物理仿真系统对卫星交会对接中相对姿态和位置的控制问题进行研究,根据地面物理仿真系统的结构推导出描述系统姿态和位置运动的耦合六自由度动力学模型;基于此模型,在存在外部扰动的情况下,采用自适应快速非奇异终端滑模控制思想设计一种能够克服传统终端滑模控制奇异问题的鲁棒有限时间控制器。通过李雅普诺夫理论推导和仿真分析表明,该控制器在保证系统的有限时间稳定性和收敛性的同时能有效地抑制外部扰动。

最优拦截轨道解算是航天器在轨拦截问题中的重要内容,是天基武器研发中需要解决的核心技术难题之一。由于轨道解算方程和拦截方程是隐式非线性方程,因此很难用解析的方法进行分析和计算。针对非固定拦截点条件下的拦截轨道优化问题,分析讨论了拦截轨道参数和拦截器变轨点特征速度随拦截时间和拦截真近点角的变化规律。在此基础上,研究了由拦截轨道的真近点角反向求解拦截初始参数问题,并设计了能量最省拦截轨道的快速迭代算法。最后通过仿真,验证了算法的可行性和快速性。

以固定翼小型无人机的自主着陆控制为研究背景,提出了一种基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制方法。该方法首先在分析固定翼飞行器着陆段运动特性的基础上,将着陆阶段的控制解耦为对飞行器的横向控制和纵向控制,然后以跑道线作为特征,计算其稀疏直线光流场,并结合摄像机模型以及光流场和速度场之间的关系,用跑道线的水平流作为系统反馈,设计控制系统。最后在Simulink环境下搭建动态仿真系统,仿真结果表明,使用本文方法可以有效实现飞行器的自主着陆控制。

研究了飞机运动模型(aircraft motion model, AMM)与中、低精度捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)相融合的组合导航技术。针对由于气动系数的不准确所导致的系统方程的不确定性以及观测方程和噪声的不确定性问题,提出采用基于极小极大准则的扩展H∞滤波(extended H∞ filter, EHF)方法用于组合导航系统的数据融合。以某小型固定翼无人机为研究对象,分别从时域、频域的角度进行仿真实验的验证与分析。实验结果表明,在SINS/AMM组合导航过程中,与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)相比,EHF具有更好的鲁棒性,并且可以提高35%左右的导航精度。

过驱动系统由于执行器间的冗余性导致故障往往具有严重的耦合性,从而给故障的分离带来很大困难。针对过驱动系统的执行器乘性故障,提出了一种基于未知输入滤波器的故障诊断方法。首先,提出了一种新的未知输入滤波器结构,设计方便。然后,将指定执行器的故障看作未知输入,通过一组结构化残差来实现故障分离,并在此基础上,提出了一种故障估计方法。最后,通过ADMIRE飞行器的近似线性化模型仿真验证了所提方法的有效性。

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号具有较高的频谱效率,有利于实现高速传输。在卫星对地高码率数据传输系统设计中,OFDM有助于解决带宽资源的问题,因此极富吸引力。但是,由于近地轨道(low earth orbit,LEO)星地链路的大动态特性,传输信号会遭受严重的多普勒效应影响。对于宽带OFDM信号而言,多普勒效应的表现形式更为复杂,不再仅仅是频率的偏移。分析宽带OFDM信号在LEO卫星对地数传链路中所受到的多普勒影响。首先,对卫星数传链路进行数学建模,并且推导出该大动态场景下的OFDM信号模型;之后,量化分析由于多普勒效应所产生的符号间干扰和载波间干扰。根据理论分析结果,给出OFDM体制在LEO星地数传应用中的设计要求和设计局限。

卫星通信信号中90%以上采用相位或幅相联合调制方案,包括多进制相位键控（multiple phase shift keying，MPSK），多进制正交幅度调制（multiple quadrature amplitude modulation，MQAM），多进制幅相键控（multiple amplitude phase shift keying，MAPSK）等,此外短波通信、移动通信中MPSK也是最常用的信号类型之一。载波同步是信号解调中十分关键与核心的部分。针对非合作接收条件下幅相调制类信号星座图分布特性进行了深入研究,提出了一种基于星座图密度统计的载波同步算法,实现了一定信噪比条件下盲频偏消除与星座图恢复,此方案不需要预先进行调制识别,对数据量要求不高,复杂度低,抗噪性能好,可广泛应用于常规信号以及未知、猝发信号解调。仿真表明,在接近或高于解调信噪比的条件下,该方法频偏估计性能接近克拉美罗限,可应用于工程实践。

为解决编码协作系统中继节点的能量受限问题,研究了面向能量收集的编码协作系统。首先,提出了面向能量收集的重复积累(repeataccumulate，RA）编码协作方案,分析了系统的中断概率;其次,推导出了对应于信源节点与协作中继采用的RA码的联合校验矩阵,并通过联合设计,消除了该矩阵中所有两种类型的girth4环。理论分析与仿真结果表明,与传统非能量收集的点对点系统比,所提方案大大降低了系统中断概率。与采用随机低密度奇偶检验码(low density paritycheck, LDPC)码的编码协作方案相比,采用联合设计RA码的系统误码性能更为优越。

为了提高径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络对网络安全态势的预测精度,提出了一种基于吸引力传播(affinity propagation, AP)聚类和差分进化(differential evolution, DE)优化RBF神经网络的算法。首先,利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类,从而获得RBF的中心和网络的隐含层节点数;其次,利用AP聚类得出种群差异度,自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率,对RBF的宽度和连接权值进行优化;同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点,对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索。通过仿真实验表明,此算法在泛化能力增强的同时,对网络安全态势也达到了较高的预测精度。

传统参数固定的微分滤波器难以精确检测图像中不同类型的边缘,并存在噪声敏感的不足,为此,提出了一种基于形状自适应各向异性微分滤波器的边缘检测算法。利用图像的微分自相关矩阵构建一种反映边缘像素类型的度量准则,并建立度量与各向异性高斯方向导数(anisotropic Gaussian directional derivative, ANDD)滤波器各向异性因子之间的映射,实现ANDD滤波器的形状自适应控制,从而能精确地提取不同类型边缘的强度映射。同时大尺度的ANDD滤波器增强了边缘强度映射的噪声鲁棒性。实验结果证明,在无噪声情况下,所提算法的边缘品质因子(pratt figure of merit, FOM)分别比Canny边缘检测算法、基于Gabor的边缘检测算法和基于测度融合的边缘检测算法高23.3%、14.5%和9.5%。在含噪声情况下,则分别高41.7%、29.7%和12.0%。

基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入ChanVese (CV)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。

多粒度是粗糙集理论中的一种有效的数据处理方法,粒度约简是获取信息系统简洁规则的前提。研究了程度乐(悲)观多粒度粗糙集粒度约简理论,改进了程度粗糙集的下近似定义,提出了程度多粒度粗糙集的粒度矩阵。基于粒度矩阵,研究了程度多粒度粗糙集下近似计算理论和粒度的必要性,提出程度乐观多粒度粗糙集核粒度的定义。针对程度乐(悲)观多粒度粗糙集,提出基于粒度矩阵的粒度约简方法。最后利用实例分析验证了所提粒度约简方法的正确性。

移动用户在连续位置服务过程中会产生大量的相关位置,攻击者可通过用户轮廓将其关联成位置轨迹。由于位置轨迹含有更多时空相关信息,使得攻击者更易获取用户个人隐私。针对这种情况,通过二分图刻画描述了轮廓和位置之间的关联关系,并基于该关联关系建立了Lθk隐私保护模型以及可抵抗轮廓关联攻击的假位置生成方法。该方法为每个服务位置生成轮廓信息相似的虚假位置,模糊了轮廓与真实位置之间的关联关系,保护了用户在导航或最近邻查询过程中的位置隐私。最后,性能分析及实验验证进一步证实,所提方法可提供较高的隐私保护级别和较好的算法执行效率。