全双工干扰机具备同时收、发高威胁信号的能力，在电子对抗领域具有广泛的应用前景。然而，泄露的强自干扰非线性信号的对消，成为侦收高威胁信号的难题。为了解决这一问题并提升全双工干扰机的干扰效果，提出全双工干扰机的自干扰非线性模型及其模型求解方法；为解决目标掩护能力弱的问题，提出目标削弱方法。所提全双工自干扰抑制方法旨在提高干扰机的波形捷变适应能力，目标削弱方法旨在提高对目标的掩护能力。仿真实验结果表明，所提方法可以适应雷达波形变化，与传统方法相比，归一化匹配结果实现了将目标削弱至底噪以上2 dB的水平，而传统方法无法实现目标削弱。所提方法能够迅速适应雷达信号的变化，具备更强的自干扰抑制性能，为提升全双工干扰机的目标掩护性能提供了一种技术途径。

现有宽带单脉冲测向方法适用的波束指向角偏差范围小，且基本未考虑分子阵情况，并忽略了匹配滤波对信号的影响。针对这些问题，对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号，提出一种基于子阵内部补相、子阵之间补时延的宽带波束形成的单脉冲测向方法。所提方法通过子阵级处理减少计算复杂度，降低成本，并且分析了匹配滤波对和/差波束的影响，由此推导与实际和/差波束比更为吻合的单脉冲比鉴角曲线表达式，接着提出一种适用波束指向角偏差范围更宽的角度估计方法。与常规单脉冲角度测量方法相比，所提方法具有在低信噪比条件下可测角、测角精确度高，对指向偏差角不敏感，且对大/小型阵列均适用等特点。

巨型低轨通信卫星星座的快速发展，为机会信号导航(navigation via signals of opportunity，NAVSOP)技术提供了大量优质的信号资源。针对现有低轨卫星NAVSOP技术无法提供持续、稳定定位服务的问题，提出一种基于低轨卫星正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)信号侦测的隐蔽定位算法。所提算法可以与基于卫星信标信号的NAVSOP技术互补，提供持续、稳定的位置信息。分析了多普勒效应对低轨卫星系统OFDM信号子载波和带宽的影响，在此基础上对接收端信号进行建模；基于谱图修正的OFDM信号带宽估计算法建立基于瞬时带宽的新型观测定位方程，并利用最小二乘算法得到十米量级精度的实时解。实验结果表明，与经典的多普勒定位算法相比，所提算法在低信噪比条件下具有更高的定位精度。

为了克服传统奈奎斯特采样带来的庞大数据量的影响，且有效解决更宽频带范围内信号接收以及信号载频(carrier frequency, CF)、波达方向(direction of arrival, DOA)参数估计问题, 提出了一种基于Nyquist折叠接收机(Nyquist folding receiver, NYFR)采样的均匀线阵结构。首先，构造多通道NYFR采样阵列结构完成入射信号的接收和折叠采样处理; 然后，分析并验证多通道NYFR采样信号的相位一致性; 最后，分别在信号源原始奈奎斯特区间(Nyquist zone, NZ)未知和已知的情况下进行仿真实验。仿真实验结果表明，所提阵列结构下的信号模型不仅适用于CF与DOA联合估计方法，同时还适用于多种DOA估计算法，验证了所提阵列结构的正确性和有效性。

传统测频方法对多进制相移键控(multiple phase shift keying, MPSK) 在信号采样数据非线性变换后直接进行快速傅里叶变换, 方法简单易实现, 但频率测量范围小且精度差, 无法适应由目标高速机动、通信距离远导致的MPSK信号频率动态大、信噪比(signal to noise ratio, SNR) 低的应用场景。针对该难题, 提出了一种“粗+精”处理架构的高精度测频算法, 粗测状态采用功率谱加窗法粗略测量多普勒频移, 精捕状态采用变化率分槽修正和滑动分组平均压缩实现多普勒频移及其变化率的双重精确测量。试验与分析结果表明, 所提算法在大频率动态、低SNR条件下，多普勒频移测量精度达到Hz级、多普勒变化率测量精度达到Hz/s级, 显著提高了MPSK信号在大频率动态和低SNR环境下的测频精度和检测灵敏度。

自动增益控制(automatic gain control, AGC)可以满足强干扰场景下非合作干扰对消系统对高动态的要求，如何定量表征其对干扰对消性能的影响, 是指导多通道AGC方案设计的关键。通过谱分析与特征子空间的方法推导得到AGC的稳态增益与自相关矩阵特征值的映射关系，建立干扰对消权值的瞬态模型。基于干扰对消权值的解析表达式，详细分析稳态增益对干扰对消性能的影响规律，揭示了稳态增益与稳定性、收敛速度以及对消比之间的定量关系。同时，进一步研究AGC的调控过程初始增益、步长、平均步长时间、多通道控制策略对干扰对消瞬态收敛特性的影响，可以有效指导多通道AGC方案设计。仿真结果验证了权值瞬态模型的正确性以及干扰对消性能分析结论的有效性。实验结果表明, 理论与仿真的分析结论可以用来指导AGC方案的工程实践。

电大尺寸和复杂目标电磁散射特性快速精准计算分析方法是提升目标特征信息提取能力的重要手段。车辆目标的散射场主要源于反射和绕射的综合作用, 因此采用物理绕射理论(physical theory of diffraction, PTD)引入棱边绕射效应, 改进物理光学(physical optics, PO)方法, 从而建立电大尺寸和复杂目标电磁散射模型的PO-PTD混合型高频近似优化计算方法, 以提升目标特征信息提取能力。进而, 基于PO-PTD优化方法分析电大尺寸厢式车辆目标的电磁散射问题, 研究其雷达散射截面积(radar cross section, RCS)周向分布特征对频率与擦地角的响应特性。车辆各方位的电磁散射特性与其对应的结构形状有密切关系, 涉及大平面镜面反射、二面角反射、边缘绕射等多重效应。车辆RCS分布曲线形态随着擦地角增大而呈现先扩张后缩减的变化, 并随着频率增大呈现缩减态势。车辆前向车头与后向车尾对擦地角变化最为敏感, 是影响RCS曲线形态变化的主导因素。本研究可为电大尺寸和复杂目标电磁散射特性评估与控制技术提供关键的技术基础。

动态回波数据是研究空间微动多目标探测与识别的基础。基于散射中心模型研究了双基地雷达微动多目标回波仿真方法。首先, 分别为各个空间微动目标建立相应的观测坐标系; 然后, 根据微动模型求解目标散射中心在观测坐标系下的位置, 再将观测坐标系下的散射中心坐标转化到基准坐标系; 最后, 求解微动距离变化并结合双基地可视条件进行回波仿真。动态仿真和电磁计算仿真结果验证了所提方法的有效性, 可以广泛应用于空间微动多目标成像、特征提取等多个领域的研究。

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)图像中的3个通道数据均相同、以至于在使用基于深度学习的目标检测网络对其进行目标检测时会造成通道信息利用效率低下的问题，基于对SAR图像中各种目标物轮廓特点的研究，提出一种基于平滑和锐化滤波的通道扩展预处理算法模块，并将其命名为ORLM (Original, Roberts, Laplace, Mean)模块。所提算法可被封装、集成并应用于目标检测算法的数据读取程序，可将每个通道数据均相同的SAR图像进行通道扩展，并且保证扩展后的通道数据充分包含目标的全部轮廓信息。通过将有否搭配本预处理算法的目标检测网络在不同舰船目标检测数据集上进行训练、测试及对比实验，实验结果表明，所提预处理算法可被应用在各种目标检测算法中，起到提升检测准确性的作用，且不会明显降低检测实时性。

针对海杂波模型选择失配现象以及由假定海杂波纹理结构完全非均匀导致的相干检测器性能损失问题, 提出基于广义逆高斯(generalized inverse Gaussian, GIG)纹理结构空间相关性的目标检测算法。首先, 分析相关杂波背景下的目标检测模型, 引入海杂波纹理结构的空间相关性并将其作为先验信息；随后，基于两步广义似然比检测(generalized likelihood ratio test, GLRT)准则推导相关GIG纹理背景下的相干检测器。最后，通过理论证明所提检测器对散斑协方差矩阵和目标多普勒导向矢量具有恒虚警特性。基于仿真测试的实验结果和实测数据表明, 所提检测器在均匀和部分均匀杂波背景下均提升了对海面目标的检测性能。

传统的间歇采样转发干扰在面对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)时, 生成的假目标分布均匀、幅度相似, 且位置滞后于真实目标, 容易被对方识别。针对此缺点, 对间歇采样干扰进行改进, 提出一种对SAR的二维联合调制间歇采样转发干扰方法。所提方法通过控制间歇采样周期、移频调制序列、调频斜率调制序列等干扰参数, 对截获后的雷达信号进行二维联合调制转发, 在真实目标周围生成多个幅度与分布非均匀的欺骗干扰假目标和压制干扰区域。从间歇采样转发干扰出发, 建立所提方法的数学模型并给出干扰原理, 进一步分析所提方法的干扰性能。仿真实验结果证明了所提方法的正确性和有效性, 能够有效对抗SAR。

为精确识别气象目标与混杂其中的非气象目标，提出一种融合轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine，LightGBM)与残差网络的残差网络(residual network of residual network: next generation, ResNeXt) 的气象目标识别方法。首先，制作块状样本数据集，以此数据集为驱动，建立以ResNeXt为基础的气象目标识别网络模型，实现以块状数据样本为识别单位的气象目标粗粒度识别，识别精度可达99.6%以上；然后，再将此粗粒度结果与参考数据的差异值纳入LightGBM分类器，得到以雷达采样单元为识别单位的细粒度识别结果。结合实际观测数据，证明所提方法融合了LightGBM细粒度识别与ResNeXt高精度识别的能力，能够完成气象目标与杂波的判别，判别结果与参考结果高度一致。结合实际观测数据，证明所提方法融合了LightGBM细粒度识别与ResNeXt高精度识别的能力，能够完成气象目标与杂波的判别，判别结果与参考结果高度一致。

针对常规模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中对近岸旋转舰船目标检测效果不佳的问题, 提出一种基于全局特征融合的SAR图像旋转舰船目标检测方法。首先, 通过全局注意力特征金字塔网络融合不同层级特征, 缩短了底层特征向顶层特征的传递路径。其次, 在图像块融合阶段加入位置编码，以减少降采样导致的定位信息损失。最后, 采用旋转特征对齐网络生成高质量的锚点和旋转对齐特征, 用于分类和坐标回归。所提方法在SAR舰船斜框检测数据集(rotated ship detection dataset in SAR images, RSDD-SAR) 上旋转交并比为0.5时的平均检测精度达到了0.894 8, 对近岸和离岸舰船都有着较好的检测性能。

针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题, 将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis, DFA)和新型小波变换相结合, 提出一种激光雷达去噪算法。首先, 激光雷达回波信号通过CEEMDAN进行分解, 获得多个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 引入DFA算法计算各IMF分量与原始回波信号的标度指数, 自适应地将IMF分量划分为信息主导分量和噪声主导分量。再次, 采用新型小波变换对噪声主导分量进行去噪处理。最后, 将信息主导分量和去噪后的噪声主导分量进行信号合并重建。激光雷达仿真信号在-10 dB的去噪结果表明, 与改进的CEEMDAN结合小波软硬阈值相比, 所提算法的均方根误差分别降低了52.13%和96.49%, 信噪比分别提高了3.932 3 dB和3.754 2 dB。实测信号的去噪结果也表明, 所提算法在低信噪比条件下稳健性好且去噪性能更佳。

为全面识别复杂系统故障模式, 根据基于模型的系统工程(model-based systems engineering, MBSE) 的思想, 提出在复杂系统正向化设计与建模过程中, 同步从功能、性能、结构3个维度识别潜在故障的方法; 并依据系统建模语言(system modeling language, SysML)的扩展机制建立相对应的故障基础模型, 用于对故障模式及相关要素进行建模。以新一代载人飞船推进系统为例, 详述故障识别与建模流程。所提方法基于MBSE规范化、标准化、全维度的建模过程, 用于实现对复杂系统潜在故障的全面识别及建模, 避免以往依赖个人经验和能力、难以全面识别故障的问题, 为基于模型的复杂系统可靠性分析、安全性分析提供基础。

知识图谱提供了图结构化的知识存储方式，可以实现对非结构化知识的有效管理，但对于信息技术项目文本的管理来说，通用的知识抽取方法仍然难以获取符合要求的知识。对此，本文提出了基于依存句法规则的抽取框架, 通过结合依存分析和句法规则来解决这一问题。该框架首先通过构建依存句法结构来扩展和融合实体, 形成实体间的上下位关系, 基于实体的上下位关系建立实体间的关系, 并利用超边来解决实体间的多元关系建模问题。最后, 以案例实验验证了所提方法的可行性。

航天器质量分布和检验质量间的自引力效应是影响空间引力波探测的一项重要噪声来源。针对该噪声, 研究空间引力波探测器自引力分析与动态模型构建方法, 以实现引力波探测系统全链路噪声动态仿真。首先, 分析空间引力波探测中自引力的主要影响因素, 推导空间内任一质点对立方体检验质量的引力解析公式, 构建航天器有限元模型, 并基于该模型分析主要因素对自引力的影响。然后, 提出一种基于有限元分析和多项式回归的自引力数学模型构建方法, 并与反向传播神经网络、支持向量回归等方法进行比较与仿真验证。仿真结果表明, 所提方法精度优于10^-16m ·s^-2, 且计算简单, 可被有效应用于后续引力波科学探测任务。

针对大规模贝叶斯网络结构学习容易陷入局部最优的问题, 提出一种节点序空间下迭代局部搜索算法。在局部搜索环节, 设计评分缓存的选择插入算子和次优解的容忍策略, 评估自适应的纵向插入邻域, 攻克由盲目搜索导致的邻域受限问题。在迭代重启环节, 采用等价类结构和深度优先遍历的转换机制, 避免由随机扰动导致的评分退化问题。通过相融实验分别验证搜索和迭代算法的有效性。实验结果表明，相较于现有的主流方法, 迭代局部搜索算法能够精确地学习大规模网络结构。

针对在能力规划过程中能力开发序列生成、资源循环利用等问题, 提出基于资源动态补足的装备体系能力规划方法。考虑循环型资源容量受限因素, 建立以时间和成本为目标的多目标能力规划模型, 采用两阶段能力规划求解方法, 提出基于Kahn和非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA Ⅱ)混合算法的能力开发序列生成方法和基于资源动态补足方法的能力资源求解方法。以武器装备体系为对象, 建立装备体系能力结构体系和能力规划网络图, 采用层次分析法得到资源假定成本, 给出包含时间、成本、资源容量等要素的方案可行解, 基于甘特图分析能力开发过程和资源消耗情况, 为装备体系论证和设计提供决策依据。

空中交通管制特情是民航运输过程中遭遇的紧急特殊情况, 对其的处置原则是尽可能的精准和高效。若未能有效处置, 将引发重大飞行事故。然而, 传统的特情处置依赖于人工, 难以满足精准和高效的要求。利用知识图谱技术对空中交通管制特情信息进行知识抽取、表示和管理, 并用于辅助空中交通管制人员, 方便其进行特情处置, 可有效提升空中交通管制特情应急处置效率。因此, 提出一种自顶向下的空中交通管制特情处置知识图谱构建方法。首先, 自顶向下定义知识图谱的概念、关系及其知识架构, 形成模式层。接着, 考虑到空中交通管制特情案例记录文本训练量较小且领域性实体较多的特点, 采用融合双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络深度学习模型和规则知识的实体抽取模型双向转换编码器(bi-directional encoder representations from transformers, BERT)-BiLSTM-条件随机场(conditional radom fields, CRF)+正则表达式(regular expression, RE)抽取实体。在此基础上, 利用BiLSTM+自注意力(self-attention, SA)模型对实体间关系进行抽取。之后, 采用Jaccard相关系数进行知识融合。最后, 利用Neo4j图数据库对构建的空中交通管制特情处置知识图谱进行可视化, 并对其在民航空中交通管制特情处置决策支持中的应用前景进行分析, 为空中交通管制部门的实际应用提供参考。

时间敏感网络(time sensitive networking, TSN)工控系统中安全策略的执行可能影响业务流的正常运行, 使系统的信息安全和功能安全之间发生冲突。因此, TSN工控系统中信息安全策略和功能安全策略需要进行一体化部署, 并解决两种不同安全策略之间的冲突问题。针对该问题, 提出双粒度融合的冲突识别与消解多步方法。第一步, 基于策略决策进行粗粒度的冲突识别与消解, 以获得无冲突的安全策略集合。第二步, 基于任务调度进行细粒度的冲突识别与消解, 通过策略解析和时延预估模型的优化闭环, 满足业务流传输安全一体化的需求。最后, 通过实验验证所提冲突消解方法的有效性和可行性, 证明所提方法可生成同时满足TSN工控系统安全性与实时性的安全策略及其对应的安全任务。

针对当前机载电子对抗系统健康状态不掌握、作战使用和保障决策缺乏可靠支撑的问题, 综合运用组合赋权法和正态云模型, 提出一种机载电子对抗系统健康状态量化评估方法。首先, 根据机载电子对抗系统主要能力及其表征性能指标, 建立其健康状态评估指标体系; 然后, 利用组合赋权法综合各指标的主客观权重; 再将规范化的数据输入相应的正态云模型, 映射出各指标对各健康状态等级的隶属度, 进而逐级开展电子对抗系统健康状态评估。最后, 通过实例验证了所提方法的正确性和优势, 且评估结果兼顾随机性和模糊性。

自然灾害、军事冲突等突发热点事件的发生地点往往具有随机性, 因此需要在全球范围内提高具有侦察、探测等具体任务背景的稀疏星座的快速重访能力。基于限制性Walker星座的概念, 即通过将轨道面升交点赤经均匀分布的范围限制在特定的数值区间内, 对常规Walker星座进行改造, 提出一种能实现全球范围内快速重访的星座设计方法。以最大时间分辨率最小化为优化目标设计优化问题, 借助差分进化算法求解最优限制性Walker星座构型。仿真结果表明, 所提方法所得到的限制性Walker星座, 在不连续覆盖性能方面优于常规的Walker星座以及已有文献所提出的星座。

针对快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)*算法应用于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航迹规划时采样效率低、收敛速度慢、航迹代价大的问题, 采用势场法引导树扩展加快算法收敛速度。采用优化算法重选父节点及重新布线，生成比RRT*算法代价更小的初始航迹。基于初始航迹构建启发式采样区域，以更有效地优化初始航迹, 给出一种改进RRT*算法; 基于模型预测控制, 设计航迹规划策略, UAV在飞行中能良好地应对环境中的动态威胁。数学仿真实验结果表明, 改进算法能快速地生成代价更小的初始航迹, 并在后续航迹优化的过程中更有效地减少航迹代价, 可被应用于无人机在线规划任务。

针对多智能体编队加权中心点的目标跟踪问题, 提出一种基于滑模的固定时间收敛控制方法。每个智能体仅利用与邻居之间有限的信息交互, 通过各自的估计器实现对整个队形的加权中心点位置的快速、准确估计。同时, 提出一种基于状态依赖的可变指数系数滑模函数控制方法, 利用多智能体系统之间的相对位置作为队形约束, 解决队形的歧义问题, 并且所设计的滑模函数不存在奇异问题。估计器和控制器均能够保证在固定时间内收敛, 因此所提控制方法能够保证编队的加权中心点在固定时间内跟踪给定的参考轨迹, 且收敛时间与智能体的初始状态无关。最后, 通过仿真验证了所提方法的有效性。

为了实现环月全球定位卫星星座设计，概述了月球全球定位卫星星座的研究现状，对基于远距离逆行轨道(distant retrograde orbit，DRO)的环月星座进行深入研究。首先，以圆型限制性三体模型的平面DRO为初值，以DRO初始相位角、轨道平均周期和z方向运动振幅作为参数描述三维DRO，计算双圆限制性四体模型中保持3年稳定的DRO。然后，借鉴地球轨道Walker星座概念，提出基于DRO基准轨道等相位差部署的环月星座设计方法。最后，针对卫星总数量均为16的DRO环月星座，分析单基准轨道、双基准轨道和四基准轨道星座的性能，验证了所提方法的有效性。

在以太阳作为目标源的天文测速导航中，多普勒速度量测量存在较多野值误差，严重影响导航精度。对此，提出一种基于高斯过程回归与无迹卡尔曼滤波(Gaussian process regression and unscented Kalman filtering，GPR-UKF)的野值检测修复方法，建立速度量测量的动态预测模型。此外，还针对不同参数对模型精度的影响进行研究。经仿真验证，所提方法效果显著优于传统野值处理方法。

针对定速地形跟随飞行全局离线规划方案数据存储量大、机动飞行油耗大等问题, 提出基于级联模型预测控制(cascaded model predictive control, CMPC)的能量协调在线轨迹规划与跟踪方案。首先, 利用飞行器纵向质点运动学模型设计模型预测控制(model predictive control, MPC)在线轨迹规划器。从能量分配原理出发确定速度变化规律, 对于飞行时总能量不变而导致能量分配不合理的情况, 引入虚拟控制量实现总能量动态调节, 完成能量协调策略设计。其次, 引入地形粗糙度概念描述地形起伏程度, 基于此提出规划器自适应时域方案, 对于不同地形实现预测时域动态调节。结合MPC轨迹跟踪控制器, 并利用真实地形数据进行仿真实验。实验结果表明, 所提方案可在与全局离线规划方案航迹差异不大的前提下, 实现在线轨迹规划, 显著降低油耗，提高航程极限, 完成复杂地形的机动飞行任务。

以惯性导航系统(inertial navigation system, INS)/5G组合导航系统为研究对象, 首先, 针对低成本的惯性传感器信噪比(signal to noise ratio, SNR)较低进而影响组合导航精度的问题, 提出一种改进阈值的清除迭代经验模态分解间隔阈值(clear iterative empirical mode decomposition interval-thresholding, EMD-CIIT)算法, 有效提升惯性传感器的SNR, 以及提升组合导航系统的定位精度。然后, 针对同频5G机会信号的同频干扰、钟差、钟漂等因素导致伪距值异常的问题, 提出一种基于自适应卡尔曼滤波的紧组合导航算法, 利用基于马氏距离的5G伪距置信度方案, 实时调整观测协方差矩阵, 从而抑制伪距异常值对定位精度的影响, 进一步提高定位的可靠性。最后, 分别采用数值仿真与实验手段验证所提方案的有效性和优越性。

如何在现代战场环境中，为战斗机进行高效且安全的路径规划，同时考虑载机威胁、油耗、任务时限、转弯半径等多重限制因素，以提高作战效能。针对这些多方面需求，提出一种多约束条件下的战斗机路径规划方法，即将三维地形、威胁源、能耗、任务用时等限制条件综合考虑，构建改进粒子群优化算法中的聚合适应度函数，并使用极限曲率矩阵评估路径可飞性。此外，可以根据任务需求确定各约束条件对结果的权重。实验证明，该方法能够快速有效地生成符合要求的最优路径，并具备实际应用价值。

多波束卫星作为地球静止轨道卫星移动通信的重要手段，能够实现远距离数据传输与通信交流。为了满足多样化的用户需求，需要考虑不同用户间的通信速率、频谱利用效率以及信道缓存等问题，这给卫星通信的动态资源分配带来巨大的挑战。就多波束卫星缓存限制下的用户满意度和频谱效率优化问题，提出一种基于可行域边界投影的模拟退火-带精英策略的非支配排序遗传算法Ⅱ(simulated annealing-elitist non-dominated sorting genetic algorithm, SA-NSGA Ⅱ)。所提算法采用投影法将可行域外的迭代点投影到可行边界，实现历史优化信息的有效保留，进而提高非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA Ⅱ)的优化效率。仿真实验结果表明，所提算法不仅能够将用户缓存控制在规定门限内，还能有效提高用户满意度和优化频谱效率。

针对归一化最小和译码算法较置信传播译码算法误差较大的问题, 提出自适应最小和译码算法。通过对当前迭代后验概率的硬判决值与前一次迭代后验概率的硬判决值进行计算, 动态调整归一化因子与偏移因子, 使得到的改进算法更接近于置信传播译码算法。在此基础上, 应用分层式调度策略, 提出分层自适应最小和译码算法, 提升译码算法收敛速度。仿真实验结果表明, 在误码率为10^-6时, 所提译码算法的误码性能与分层归一化最小和译码算法相比有0.25 dB的增益, 与分层置信传播译码算法的译码性能十分接近, 迭代次数仅有1次的增加, 具有更好的收敛性能。

针对中小型无人机在复杂低空长距离通信方面的可靠性和有效性亟待提高的问题, 测量、分析了复杂低空场景下均方根时延扩展、莱斯K因子等信道特性, 并建立了相应概率密度函数模型。选取由山体、建筑以及较多树木组成的复杂低空场景, 在2.4 GHz频率下进行了信道实测活动, 并通过大量数据采集与拟合分析得出结论: 信道均方根时延扩展与莱斯K因子的累积分布函数呈正态分布。基于抽头延时线模型和实测数据分析, 构建了适用于复杂低空空地无线信道的模型, 并通过仿真实验证明所提模型可以很好地实现目标信道特性。所得结果为提高中小型无人机在复杂低空长距离中的通信性能提供了有力支持。

将不同类型的情报信息高效回传至指挥中心是侦察型无人机的主要任务之一。针对不同类型的信息，须采用不同的传输体制，因此建立具有客观性、准确性、全面性的数据传输(以下简称数据传输)性能评价方法是保证机载信息高效回传的关键。鉴于现有评价方式更加注重提升指标、缺乏对传输体制的全面评估的问题，提出一种基于加权处理的无人机群数据传输性能评价方法。根据无人机信息的类型与特性，得到信息传输的侧重性指标、兼顾性指标以及次要指标，对不同指标进行权重分配，最终得到各项性能的得分以及综合得分。针对数据传输技术的几种典型方案，采用加权处理的方法进行综合性评价，更加直观地给出不同传输方案的优缺点。作为一种通用的评价方式，所提方法针对单一场景，能够对不同指标进行定量分析，指标的权值可根据实际需求灵活调整，综合得分结果更加直观且具有更高的可评估性，并且其评价方式具有对于多场景的推广性，可以通过改变权值大小的方式适应不同场景和不同信息类型下的评价需求，为无人机群在多场景下数据传输方案的选择和择优提供理论依据。

构建高可靠性的时间同步系统是车载通信应用领域的一项重要挑战。介绍车载时间敏感网络的时间同步机制以及多域冗余特性，并对采用多域时间同步实现链路冗余的方法进行简要分析。在明确指出多域时间选择的关键问题后，建立时间误差分析数学模型，用于深入分析误差来源。基于该模型，提出一种多域时间同步协议栈系统架构，并设计交替同步域选择算法和基于时间窗的最小跳数优先域选择算法。此外, 借助网络仿真平台构建仿真实验环境，对所提设计和算法进行评估。仿真实验结果表明，所提算法不仅确保链路冗余，而且可以有效提高时间同步的性能。