针对短波到达时差（time-difference-of-arrival，TDOA）定位问题，提出一套基于多源数据同化和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）重构的电离层虚高修正算法。该方法首先利用卡尔曼滤波对电离层斜向返回探测和全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）层析结果进行数据同化；随后使用CNN代替普通的插值方式对区域电离层参数进行拟合以获取求解TDOA定位问题所需要的时空网格点下的电离层参数；最后利用解析型射线追踪对辐射源和虚高进行一体化估计。以斜测结果进行精度分析，该方法相对于GNSS层析、线性插值、临频峰高半厚的估计精度分别提升了62.93%，64.54%，20.48%。同时，本文利用时间平稳序列检验方法对电离层稳定性进行分析，通过对比短波TDOA定位性能，明确电离层稳定性与定位性能呈明显的正相关性。

针对在高温高压核电站冷却水管道中，传统的液位监测方法存在接触、侵入的问题，首先，设计一种类 Halbach 结构的纵波电磁超声换能器，通过优化磁路实现信号强度提升约 11.0 dB，采用跑道线圈设计保证声束的分散性，便于减弱回波的影响。然后，提出一种用于液位监测的多传感器部署方案，该方案在管壁激发4 MHz 的3周期测厚脉冲波，根据回波间隔时间计算得到管壁共振频率，激发与壁厚对应的共振波基频及其倍频信号。最后，对回波信号使用经验模态分解去噪，提取归一化包络信息，并将其输入卷积神经网络，以对多传感器的固?气和固?液界面进行分类，通过多传感器的界面判定结果能够有效确定液位高度的区间。实验结果表明，该方法可实现在金属管道内对倾斜及波动液位的稳定测量，展现了较强的工业应用价值。

针对声场景分类任务中模态间关联获取不充分、特征融合效率低等问题，提出一种基于跨模态注意力与门控融合的声场景分类模型。该模型通过跨模态注意力模块实现声学与视觉模态的双向交互，动态捕捉模态间关联；同时设计门控融合模块动态调整声学与视觉模态权重，实现特征的自适应融合，并引入残差增强与双路池化策略提升特征的鲁棒性；从准确率、帧率和模型参数量3个维度对所提模型与同任务下的其他方法进行评估。仿真结果表明，所提模型在保持较高准确率的同时，整体分类效果优于其他方法，证明了其有效性与实用性。

针对脉冲噪声中局部最优检测器(locally optimal detector, LOD)稳健性较弱的问题，提出一种稳健局部最优检测方法。首先，给出了基于母函数的微弱信号检测框架，对LOD的母函数和检测性能进行系统分析，指出模型失配会导致LOD检测性能下降；然后，采用高斯?拉普拉斯混合分布模型对脉冲噪声建模，在此基础上构建了稳健LOD，并对其性能进行系统分析。理论和仿真结果都表明，无论脉冲噪声模型是混合高斯分布模型还是对称α稳定分布模型，本文所提检测方法均能取得近似最优检测性能，具有较强的稳健性。所提方法可广泛应用于模型失配的情况中。

针对无人机航拍舰船图像小目标占比高、检测难度大的问题，提出一种舰船微小目标检测（ship tiny object detection，STOD）算法。算法立足于图像特性、舰船特征并结合目标特定场景，重点考虑无人机对STOD过程中的难点问题，针对性地设计了算法模型和网络框架。首先，采用轻量化的单阶段无锚框网络作为主干，然后引入全局注意力机制，强化模型对微小目标的学习能力，随后设计局部跨阶段金字塔聚合网络并强化检测头，提升网络对目标特征的提取能力和检测精度，最后在回归分支中采用基于向量的分布焦点损失，进一步强化对微小目标的检测能力。实验验证和对比分析表明，所提方法对舰船微小目标的检测性能相比于基线模型平均精度整体提升了2.6%，每秒处理帧数可达52.2。对比其他小目标算法检测精度高，实时性好。

针对多载荷协同完成舰船目标细粒度分类任务，考虑载荷访问周期不一致问题，提出一种基于熵权-可信度模型的舰船目标细粒度分类方法。在历史信息的支持下，依据信息熵权评估多个电子/成像探测载荷的不确定性，进而建立基于加权合成法则的可信度模型。该算法结合区域历史态势，解决探测窗口交错造成的推理中断问题，实现跨模态信息决策级融合。6类舰船目标细粒度分类任务中，所提方法的准确率达到91%，具有较好准确性和鲁棒性。

为实现高效干扰，针对多点源干扰系统的性能依赖于干扰源空间布局的问题，基于推导的任意三角形三元组天线等效辐射中心分布规律，分别对全向和非全向情况构建布阵模型，提出一种基于黄金映射策略的鲸鱼优化算法（golden mapping strategy whale optimization algorithm，GWOA）对模型进行优化求解。仿真实验表明，全向情况下正三角形布阵方式能够最大化等效辐射中心的分布区域；非全向情况下，通过控制两根天线相位差恒定，等腰直角三角形布阵方式可在约束角度范围内实现等效辐射中心分布区域的最大化。与5种经典算法相比，GWOA在收敛速度上平均提升了36.26%，稳定性平均提升了79.55%。仿真结果表明，所提算法显著优于对比算法。

针对星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像舰船目标尺度不一致且易受背景杂波噪声干扰，使得SAR图像舰船目标检测结果存在准确率和定位精度较低的问题，提出一种基于特征融合和定位增强的舰船目标检测算法。首先，通过挖掘特征图相邻键之间的上下文信息，提高网络对舰船目标上下文特征的提取能力。其次，采用路径聚合特征金字塔网络缩减特征传递路径长度，用于传递高分辨定位特征信息，可提高目标边界框定位精度。最后，对全卷积检测器和Transformer检测器的检测结果进行融合，缓解了SAR图像中正负样本比例失衡的问题，并提升了中小型舰船目标的检测效果。基于实测数据集的实验结果表明，所提方法对复杂背景中的舰船目标具有较好的检测性能和泛化能力。

针对5G信号中帧结构的循环前缀和周期性同步信号块引发模糊函数副峰，造成目标检测出现虚警或漏警的问题，提出基于分块重组与去相关的5G信号副峰联合抑制方法。通过对多普勒维同步信号块进行去相关处理，对距离维循环前缀进行提取重组，消除由信号中的特定结构引起的相关性因素，联合抑制距离维和多普勒维副峰，使得主峰信噪比损失小且基本不影响信号的相干积累。该结果可为基于5G信号的无源雷达副峰抑制提供一定的思路。

采用稀疏轨迹扫描可以显著减少合成孔径雷达毫米波三维成像扫描时间，但会导致整行或整列的回波数据大量缺失，从而降低成像质量。针对此问题，提出一种基于缺失数据迭代自适应(missing-data iterative adaptive approach, MIAA)的稀疏轨迹扫描毫米波三维成像算法。首先，分析单一扫描方向上雷达回波信号在方位压缩后的稀疏特性；然后，将方位压缩过程表征为稀疏基矩阵并嵌入MIAA算法，对缺失数据矩阵进行逐行或逐列恢复；最后，对补全的数据进行三维成像。实验结果表明，对于稀疏轨迹扫描得到的30%全采样回波数据，所提算法与现有算法相比具有更好的成像效果。

为提高复杂电磁环境下雷达系统的适应性，提出一种针对目标参数不确定性的发射波形与接收滤波器联合优化方法。通过建立以最坏情况接收信杂噪比（signal-to-clutter-plus-noise ratio，SCNR）为准则的鲁棒优化模型，引入波形模量约束与滤波器能量约束构建非凸二次分式规划问题。设计基于交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）和极大?极小（majorization-minimization，MM）的混合优化算法，通过交替迭代策略实现发射波形与接收滤波器的联合求解。仿真实验结果表明，与其他算法相比，所提方法在鲁棒探测性能上具有一定的优势，验证了所提算法的收敛性和有效性。

间歇采样转发干扰作为典型有源欺骗干扰，利用雷达相干特性可实现单个或多个假目标群效果，常规信号处理手段难以对其实现有效抑制。为解决该问题，分析间歇采样转发干扰特征和线性调频（linear frequency modulation，LFM）信号的分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform，FrFT）特性，得出受间歇采样转发干扰的LFM信号经p?1阶FrFT处理后、输出结果为多个具有频率差异的正弦信号的结论。利用这一结论将目标回波与间歇采样转发干扰转化为不同频率的正弦信号，并变换至时频域，对代表干扰分量的频率向量进行检测、标记、遮盖，最终完成干扰抑制。仿真实验结果表明，所提算法对3种类型间歇采样转发干扰均可起到抑制作用，且在处理可生成多个假目标群的间歇采样直接转发干扰（interrupted-sampling direct forwarding jamming，ISDJ）和间歇采样循环转发干扰（interrupted-sampling loop forwarding jamming，ISLJ）时更具优势。

为提高雷达干扰识别的准确率并对模型的判决结果进行可靠性度量，提出一种基于多域精细化特征提取和主观逻辑的雷达干扰识别方法。首先，设计注意力长短时记忆模块。该模块不仅在一维卷积特征的基础上挖掘信号中蕴含的全局时序依赖关系，还动态量化不同时间片段对分类任务的贡献度，实现时域精细化特征提取。其次，基于干扰信号的时频图形状先验设计多角度条形池化模块。该模块通过不同角度的条形池化核聚合上下文信息并生成对应的注意力掩膜，增强模型关键区域的定位能力并抑制背景噪声的干扰，实现时频域精细化特征提取。最后，将拼接融合后的特征向量通过全连接层映射至狄利克雷分布空间，并基于主观逻辑理论建模了网络对输入信号的判决结果及其可靠性度量。实验结果表明，所提方法不仅较次优对比方法准确率提升1.89%，还能够准确量化模型判决结果的可靠性，在识别性能与可靠性度量方面具有双重优势。

为准确预计飞机内部环境温度，从而提供更精确的输入完善机载设备环境适应性设计和试验验证流程，提出基于麻雀搜索算法的反向传播（sparrow search algorithm-back propagation，SSA-BP）神经网络模型的飞机内部温度预测方法。用卡尔曼滤波对输入的环境变量数据进行处理以减少噪声的影响，在相关性分析和考虑热惯性的影响的基础上构建用于温度预测的BP神经网络，同时使用SSA来对其进行优化。通过平均绝对误差可知SSA-BP模型的预测精度高于随机森林模型和高斯过程回归模型，实际预测结果的最大误差不大于3 ℃，均方根误差平均值为0.297 8 ℃。结果说明SSA-BP模型具备准确预测飞机内部环境温度的能力，可用于飞机停放局部温度预测工作，为确定机载设备环境适应性要求提供参考。

为解决现有民用飞机航材库存配置方法在大规模配置中易陷入局部最优解问题，提出通过可维修备件多级保障库存技术理论建立民用飞机两级航材库存模型。在此基础上，基于改进粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法进行航材配置优化。该算法基于航材库存模型简化优化目标，并改进粒子群初始投点策略和速度更新函数，克服陷入局部最优解的缺陷。以民用飞机航材配置方案为案例，改进PSO算法配置金额相较于传统的边际分析法减少16.3%，说明所提改进PSO算法可为民用飞机航材配置中的有效性。改进PSO算法可为民机航材配置提供理论参考。

高效的仿真实验设计方法是建立高保真响应面模型的基础，而现有序贯实验设计难以应对维数爆炸的困境且多依赖于单一模型特性，通用性较差。因此，提出一种基于局部近似非线性-点间投影距离(local nonlinear approximations-intersite and projected distance, LOLA-DIST)准则的序贯设计方法，在非线性高且分布密度低的区域自适应采样，较好地平衡了全局探索与局部开发策略，不依赖于响应模型的特性，具有较好的通用性。最后，基于7类函数验证所提方法的有效性。实验结果表明，与LOLA-Voronoi、拉丁超立方抽样设计和随机设计对比，基于LOLA-DIST准则的序贯设计计算效率最高，在保证模型预测精度的基础上，有效减少了样本量和实验次数，具有更好的全局寻优性能。

针对多个卫星对多个空间目标在一定时间区间内的多次观测规划问题，提出一种多种群遗传邻域搜索算法（multi-population genetic neighborhood search algorithm，MPGNSA）。首先，考虑卫星观测能力与空间目标观测需求，以目标的观测频次与观测时间在观测周期内收益最大化为设计方向。其次，分析卫星任务规划的约束条件，建立卫星对于空间目标观测任务规划模型。此外，在整体上采用多种群并行进化的方式，在各种群的进化过程中，建立编码方式与启发式规则，保证基因的高适应度，并引入邻域搜索的思想，提升算法收敛速度。最后，仿真结果表明，MPGNSA在任务规划中能够获得较其他对比算法更高的最终适应度；在相同的计算时间限制下，MPGNSA的适应度高于其他对比算法。MPGNSA在提高任务收益和优化调度效率方面具有明显优势，在有限的计算时间内能够提供更高效的解决方案。

针对传统效能评估时评估结果偏模糊、评估方法适应性差、评估指标难以定性定量等问题，提出基于Vague拓扑融合和改进博弈论的评估方法。该方法在合理构建评价指标体系的基础上，设计主观赋权法的模糊层次分析法与客观赋权法的准则重要性相关法进行改进博弈论的组合赋权，然后提出Vague拓扑融合理论，并建立综合评估模型。实例计算结果表明，该方法能较好地解决效能评估中的难点问题。所提方法可为雷达侦察系统效能评估提供较好的方法指引。

针对多无人艇（unmanned surface vessel, USV）集群协同任务分配及安全路径规划问题，面向USV设计运动转艏约束条件与评价指标，提出基于密度的噪声应用空间聚类（density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）的改进分工蚁群任务分配算法。路径规划方面，先应用改进人工势场（artificial potential field, APF）法，后考虑USV操纵约束，通过三次Hermite曲线与USV操纵模型约束其航速与切向量。仿真实验表明，在搜索角约束下，3艘USV能够比较有效地减少转向，预设路径无交叉碰撞；三次Hermite曲线优化后的路径能够避开障碍物，且使USV艏向角变化趋于平缓，满足其运动约束。因此，所提方法能够给出更符合USV操纵特性的分配与规划方案。

针对遂行阵地工事构筑时面临对手全方位、多谱段侦察与综合毁伤威胁，导致暴露征候显著、作战意图易被察觉等问题，提出一种基于动态规划构建数学模型进行伪装方案优化的解决方法。通过多谱伪装网遮障、植被铺设等方案形成的伪装体系，量化评估人力、物力、时间、经费等资源的消耗，构建动态规划模型，在可利用资源有限的约束条件下，经过多阶段决策优化，实现阵地工事伪装可靠度的最大化。对比分析显示，该方法在资源利用效率与伪装效果的平衡上优于传统经验决策。研究结果表明，将动态规划方法应用于阵地工事伪装方案优化，能够有效解决有限资源约束下伪装效能最大化的问题，可为复杂环境下的阵地工事伪装决策提供参考依据。

为保证舰船保持良好的能力水平以完成各项使命任务，构建舰船编队体系效能模型。统筹考虑舰船使用与维修要求，以舰船体系的效能最大为目标，以满足使用要求、舰船维修工期、在航率以及船坞修理能力等为约束条件，系统构建舰船编队的等级修理计划优化模型，通过二进制粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明，通过对舰船等级修理计划进行优化可以提升舰船完成特定任务的能力水平。为决策者制定舰船等级修理计划、合理安排舰船行动提供重要参考。

为改善分类器对不平衡数据的分类精度，提出一种基于密度的带噪声的空间聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）和条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network，CGAN）的过采样方法。首先，采用DBSCAN对正负类样本分别聚类，结合簇标签重构样本集，并结合安全级别识别和剔除噪声样本，提升数据质量。然后，将新的样本集输入CGAN模型进行训练，针对CGAN中训练不稳定和模式崩塌的问题，引入Wasserstein距离和梯度惩罚项作为损失函数，并结合分类问题对Wasserstein距离做了适应性改造，实现高质量少数类样本生成。最后，采用9个通用不平衡数据集和1个模拟电路实测数据集，在3种典型分类器上将所提方法与5个经典过采样方法进行对比实验。结果表明，所提方法在多数数据集上优于其他过采样算法，尤其在类别不平衡度较高时优势更为突出。所提方法为不平衡数据处理提供了新的思路。

针对作战体系效能评估中协同效应难融合、网络特性难体现的问题，提出融合协同效应模型（coordination effect model，CEM）和三维权重耦合（three-dimensional weight coupling，TDWC）的作战体系效能评估方法。构建加权有向作战体系网络模型，结合层次化模糊赋值方法量化节点与连边能力。依据作战要素交互机理，建立6类协同效应模型，提出基于CEM作战链效能评估方法。在此基础上，构建融合时效性、综合中心性和抗毁性的TDWC模型，形成基于CEM-TDWC的作战体系效能评估模型。4种作战场景仿真验证所提方法能更精准反映节点能力、协同效应与网络拓扑的耦合作用，更科学地反映体系作战能力，为作战体系效能评估理论创新提供一种新的研究思路。

基于无人机分布式集群反制多个动态无人机的任务场景，提出通过基因调控网络和行为设计结合的方法实现无人机集群速度控制。无人机通过基因调控网络模型基于目标位置信息和威胁区位置信息计算适应当前环境的群体形态；考虑无人机在反制目标任务的各项子行为，设计反制任务场景中的无人机分布式集群运动速度控制器，无人机可在群体层面涌现出自适应兵力分配集群反制目标的队形。提出关于任务完成效果与集群运动性能的若干统计指标，并通过仿真对比实验进行了指标分析。指标统计结果显示本文所提方法可以很好地实现无人机分布式集群反制多个动态目标的任务。

在高精度位置伺服系统中，绝对式光电编码器码盘受损会导致角度bit位故障，影响系统性能并产生电流畸变。针对传统纠正策略中角度微分包含转速产生的正常变化量而导致故障纠正有效性下降的问题，本文提出一种基于角度残差观测器的编码器故障容错方法。首先分析3种典型bit位故障模式下角度值变化，得出纠正值表达式；其次设计角度残差观测器，降低估计误差的正常变化量；最后利用残差补偿微分值，设计故障纠正方法。仿真与样机实验显示，该方法在不同转速下有效纠正了编码器bit位故障，抑制电机电流畸变。实验结果表明该方法增强了故障容错的适应性，便于在线实时运行。

为了使用国际权度局(Bureau International des Poids et Mesures，BIPM）播发的导航系统时间与协调世界时（coordinated universal time，UTC）偏差信息评估全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）间时差监测结果，本文利用各GNSS播发的系统时间的溯源偏差数据和以UTC为本地物理实现的GNSS监测数据，基于单站时差监测技术对比分析系统间时差监测结果与系统播发的系统间时差信息、各系统时间与UTC之间的偏差信息，实现GNSS系统间时差的实时监测与评估。对比BIPM播发的GNSS时间与UTC偏差信息可见，GNSS电文播发的系统时间偏差与BIPM发布结果之间的最大偏差低于6 ns，残差标准差低于3 ns，GNSS电文播发的UTC偏差与BIPM发布结果之间的偏差保持在6 ns以内，残差标准差优于2.5 ns，满足了大部分用户对导航系统互操作需求。

为解决传统电传飞控系统安全性分析过度依赖分析人员经验的问题，综合利用系统建模语言（system modeling language，SysML）和新符号模型验证器（new symbolic model verifier，NuSMV）描述系统行为，提出一种基于模型的安全性分析方法。首先，利用SysML建立电传飞控系统的名义模型和故障模型，提出面向SysML的故障信息提取方法。然后，建立SysML和NuSMV模型的映射规则，利用提取的故障信息自动生成描述系统故障行为的NuSMV模型。最后，通过模型检测实现电传飞控系统的安全性分析。该方法避免了对人员技术和经验的依赖，并且安全性分析结果由设计模型直接生成。当设计方案修改时能自动更新安全分析结果，避免重新开展安全性分析带来的繁琐工作。

飞行器集群自身的高精度定位是执行协同任务的必要前提，针对全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）拒止且环境特征信息受限的多目标协同探测场景，利用集群内数据链仅测距以及对多目标的探测信息，提出一种基于目标群拓扑特征的协同定位方法。通过多维标度（multidimensional scaling，MDS）构建数据链测距多面体，根据目标群三维拓扑特征对目标关联并建立相对定位最优化模型，利用带压缩因子的改进粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法获取测距多面体姿态的最优解。仿真结果表明，能够获得较高的集群相对定位精度，同时结合惯性导航系统（inertial navigation system，INS）位置输出提升了飞行器集群的绝对位置精度。

针对提升制导炮弹射程需求，以一类变后掠翼制导炮弹为研究对象，分析其气动特性，并进行滑翔弹道规划设计，研究其增程效果。首先采用气动力工程算法针对不同气动外形进行弹丸气动特性分析，得出其气动参数随后掠角变化规律。然后根据气动参数随马赫数、攻角、后掠角的变化规律建立弹道优化模型，取攻角与后掠角作为双控制变量，采用高斯伪谱法对变后掠角制导炮弹进行弹道优化，并与固定后掠角状态进行对比分析。仿真结果表明，本文研究的一类变后掠翼制导炮弹在飞行过程中通过同时改变外形与飞行攻角可以使射程提升7%~55%，增程效果明显，对于提升制导炮弹射程具有重要意义。

针对常规单节点干扰方式难以对抗巨型通信星座时空复杂度的问题，提出了面向巨型星座的分布式干扰策略，建立了针对巨型星座下行链路的干扰分析数学模型。采用栅格化的干扰机部署方式提升对抗方的空间分布自由度，提出了干扰概率计算方法和干扰效能评估值指标。基于实际卫星运行数据，以星链系统为例，在不同的射频功率、栅格间距、天线辐射方向图条件下，计算了干扰覆盖范围。仿真结果表明，当节点发射功率为26 dBW时，每个节点的平均干扰覆盖范围可达38.5 km²，为巨型星座的监管和处置提供了支撑。

速率分割多址（rate-splitting multiple access, RSMA）在频谱效率、能量效率等性能方面优于非正交多址（non-orthogonal multiple access, NOMA），是第六代（sixth generation, 6G）移动通信最有潜力的多址技术。索引调制（index modulation, IM）技术通过利用通信系统资源的索引来发送附加信息比特，可以提高系统的能量效率、频谱效率和误比特率性能。针对IM-NOMA系统频谱效率低的问题，首次将IM引入到RSMA中，提出了一个两用户单天线的IM-RSMA系统。该系统在正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）RSMA的基础上将子载波作为索引资源来发送额外的信息比特，在接收端提出了最大似然（maximum likelihood, ML）检测和接近ML性能的低复杂度对数似然比（log-likelihood ratio, LLR）检测。通过理论分析和仿真，对比了不同系统的性能，结果表明所提出的系统相较于现有的IM-NOMA在频谱效率和误比特率方面有着明显优势。

针对大规模机器类型通信稀疏突发场景下的终端接入问题，提出一种基于子帧组合扩频和压缩感知的大规模免授权多址接入方案。首先，设计了子帧组合扩频上行传输模式，支持用户在多个子帧上以不同的扩频序列传输业务数据，由此强化用户特征以降低多址干扰；然后，设计了基于循环移位的子帧扩频码本生成方法，建立了上行多址传输模型和多用户信号压缩感知模型。最后，提出子帧组合扩频辅助的同步子空间追踪算法，完成活跃用户检测和多用户信号重构。仿真结果表明，相较传统方法，该方案在高信噪比条件下多用户检测误比特率降低近一个数量级,在误比特率为0.1的条件下过载率提升了约3倍，展现出良好的随机多址性能。

针对卫星通信领域中常见的调制信号和成对载波多址信号的识别问题，综合考虑混合幅度比、频偏大小以及信噪比对算法的影响，将平方谱相对突出度、幂次能量谱香农熵这两种创新的特征提取算法以及传统的基于高阶累积量的特征分析技术进行融合，设计并实现了一个决策树分类器用于调制识别。仿真结果表明，该算法无需信号的诸多先验信息，对一定范围内的幅度比、收发载频之间的频差不敏感，当信噪比大于9 dB时，算法在识别常见的卫星单-混信号方面实现了99%的准确率，显示了其较高的识别性能。

为满足深空通信系统对低延时、低复杂度、高可靠性信道编译码的需求，提出一种基于国际空间数据系统咨询委员会（Consultative Committee for Space Data Systems，CCSDS）通信协议中低密度奇偶校验（low density parity check，LDPC）码的自适应译码算法。该算法通过检测当前信道条件，自适应设置提前停止策略，降低译码延时；对校验矩阵做评估，自适应选择译码修正系数，提升译码性能。仿真结果表明，该算法最多能够降低平均迭代次数41%，在误码率10^?5的条件下提升译码性能0.2 dB。该算法几乎不增加译码处理的复杂度，且适用于多种LDPC码，具有工程实践性。