为了提高矩量法求解电场积分方程的精度和效率，提出了一种改善电场积分方程求解精度的新方法。该方法首先在粗网格剖分下由电场积分方程求出不精确的感应电流，然后由此不精确的感应电流可求得散射体上任意一点处的散射磁场，最后由该点处的总磁场求出该点处的高精度感应电流。将该方法应用于无限长导体圆柱和方柱的散射计算中，数值结果表明了在粗网格剖分下该方法的有效性和高精度性。
提出了一种联合空间、时间和距离的三维直接数据域（spacetimerange direct data domain, STRDDD）算法。与传统方法相比，该方法将目标周边距离单元的数据联合起来，充分利用目标距离向上的信息，在空域上能够对孤立干扰形成深的凹口，并且当目标导向矢量存在幅相误差时仍具有稳健性。在MCARM数据平台上的实验结果表明,该方法能够提高地面动目标检测（ground moving target indication, GMTI）性能。
提出了一种基于改进三次相位函数的多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号参数估计算法。该算法只需要通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来估计LFM信号参数。在多分量的情况下，讨论了信号自项和交叉项与时间的关系，发现自项和交叉项对时间有不同的依赖性。为了克服交叉项的影响，提出了加权平均的方法来改进算法。然后推导了三次相位函数的FFT快速算法，并进一步采用了舍入最近采样点的方法改进算法，使其可以应用于实际的离散采样系统。仿真试验表明，此方法在低信噪比下估计多分量LFM信号参数效果显著，其快速算法在大大降低运算量的同时，与原算法相比较，仍然保持了良好的估计性能。
目标的电磁散射特性对回波信号的特性影响巨大。以连续波多普勒体制无线电引信为依托，以平板目标为主要研究对象，研究体目标效应影响下的多普勒信号特性。采用物理光学法和物理绕射法计算目标表面和边缘的雷达散射截面积。建立了平板目标特性模型，结合引信空中弹目交会模型，探讨弹目交会过程中多普勒信号幅度和多普勒频率的变化规律。
针对相位编码信号的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规化的峰值旁瓣抑制滤波器设计方法。将最大增益处理损失约束下的最小峰值旁瓣滤波器设计转化为二阶锥规化问题，采用内点法进行高效求解。与已有方法相比，所提方法可以兼顾峰值旁瓣、处理增益损失和滤波器长度三方面的指标，具有设计灵活、精度高和收敛性好的优点。最后仿真和实测数据结果验证了方法的有效性。
提出了一种采用支持向量机(support vector machine, SVM)建立模型实现来波方向估计的新方法。提取已知方向来波信号在天线阵元间感应的相位差作为模型的输入，利用支持向量回归机对复杂函数的逼近能力构建方向估计模型。充分利用了SVM的结构风险最小原则和泛化能力，使得模型对低信噪比和通道误差具有较强的适应能力。通过正弦和余弦函数变换的方法,有效解决了360°~0°转换不连续性引起的逼近误差，提高了估计精度，并给出了算法的具体实现步骤。实验结果验证了该方法的优越性和可行性。
主要讨论了利用雷达信号的波达方向（direction of arrival, DOA）参数对多部雷达的脉冲信号进行分组预分选的问题。为提高分类可靠性，提出了一种新的相似系数的计算方法，首次利用相似矩阵进行特征值分解的方法对大量脉冲的DOA参数进行聚类数目判断。经初步统计，当类内离散度与类间离散度差值在0.34以上时，最终的判别结论可信度接近并可能大于80%。在此基础上提出了以类别数目作为停止条件的层次聚类法，该算法简单易用，经过多组数据的试验，取得了较好的聚类效果。
迭代最小二乘法（iterative least square, ILS）是GPS实时定位解算中使用最为广泛的方法，而近年来扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无轨迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）也在定位解算中逐步得到应用。主要研究了UKF算法的改进型RBUKF算法在GPS实时定位解算中的应用。首先建立了滤波模型，并通过分析和调试得到了滤波器参数，最后使用真实卫星数据对算法进行了验证。实验结果表明：RBUKF算法的定位精度优于EKF和ILS，与UKF基本相同，而其计算量小于UKF和EKF。
针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题，提出了一种对角加载的改进空间差分平滑（diagonal loadingimproved spatial smoothing difference, DLISDS）算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声，将独立和相干信源分开分辨，重复利用阵列接收数据，可分辨更多信源，相比常规谱估计算法，DLISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力；另外，该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解，可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DLISDS算法理论的正确性和有效性。
针对当前雷达目标瞬时全极化测量方法仅限于窄带应用的不足，结合正交频率分集复用原理，设计了一种用于宽带全极化瞬时测量的雷达信号波形。通过选择合适的测量频点、测量频差等参数，可在频域消除子载波互扰误差，获取雷达目标在各测量频点的极化散射矩阵。在建立回波信号模型基础上，给出了极化散射矩阵估计算法，并分析了多普勒频移补偿误差对测量结果的影响。仿真结果表明，当信噪比大于5 dB时，极化散射矩阵在各测量频点的相对测量误差小于-20 dB，验证了该方法的有效性。
针对集中式多传感器目标跟踪系统存在的无序量测处理问题，基于最优线性固定点平滑思想，提出了一种新的最佳多延迟无序量测处理算法。通过理论分析和仿真试验表明，新提出的W1算法与现有的多步延迟无序量测处理算法M1及Z1一样，都是最佳的。
针对机载双站合成孔径雷达的几何构型，推导了任意构型双站SAR模糊函数的表达式。根据该表达式，对单站、平行双站和任意构型双站SAR系统的模糊函数进行了仿真分析。仿真结果表明：单站SAR的模糊函数仅由发射信号的带宽和天线尺寸决定，双站SAR的模糊函数受到其几何构型、接收机、发射机各自速度的影响，而且还和目标点的位置有关。仿真结果验证了该函数的正确性，为双站SAR的构型设计提供了依据。
针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中，首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递，在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联，最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似，因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响，与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比，该算法具有更高的跟踪精度和稳定性，最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。
研究了一种基于积分方程的粗糙表面电磁波散射快速算法,该算法基于自适应积分法，利用辅助基函数将三角基函数匹配到矩形栅格上，并通过快速傅里叶变换加速矩阵向量乘积的迭代计算。算法的另一个特点是运用单积分方程分析三维目标的电磁散射特性,和传统的耦合积分方程方法相比，单积分方程方法能减少未知量数目。采用单积分公式计算收敛速度显著快于传统耦合积分方程。数值结果表明了该算法的准确性和高效性。
针对弹上空间小且毫米波器件成本高，提出了把近程毫米波合成孔径辐射计被动成像技术应用于寻的末制导，并给出一种高性能制导系统。该系统采用二维最小冗余线性阵列天线，由7个接收阵元组成，可获得分辨率为6×6的像，大大节约了弹上资源和成本。同时引入了四阶累积量成像算法，不仅可以扩展孔径，而且使系统具有良好的抗噪能力。合成孔径辐射计可以即时成像，不需要扫描，满足制导的实时性要求。通过仿真表明，该系统在近距离时具有良好的探测性能。
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transformbased block adaptive quantization, FFTBAQ)算法实现复杂的问题，分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发，利用信源微分熵确定最优的量化比特分配，提出了一种改进的FFTBAQ算法。分析了改进算法的复杂度，并与传统的FFTBAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFTBAQ算法的复杂度和对硬件的要求。
针对电子支援测量(electronic support measurement, ESM)信号存在多径干扰，从而影响信号特征提取以及雷达辐射源识别的问题，提出了一种基于LWigner分布的多径信号估计方法。首先分析了多径ESM信号模型和时频域匹配滤波算法，接着研究了LWigner分布对于多分量高阶频率调制信号的分辨性能，根据自身项和交叉项的不同特点，提出采用LWigner分布对多径信号进行估计。该方法计算简单，保证了估计结果具有较高的分辨性能。仿真实验结果证明了方法的正确性和有效性。
针对单基地声纳仅可获得目标的径向速度以及双基地声纳有大量冗余信息的问题，提出利用单/双基地复合工作的声纳系统求解目标二维速度矢量（速度大小、航向）的方法。为了获得目标的二维速度矢量，在双基地声纳系统中，分析了双基地声纳多普勒频移的特性，并与单基地作了比较；结合单、双基地所获得的多普勒频移特性信息，给出了目标二维速度矢量的两种计算方法；并对目标速度测量误差进行了分析。结果表明，采用单/双基地复合工作的声纳系统，可以完成目标二维速度矢量的测量，而测量误差则与系统的频移分辨力及目标与收、发基地间的相对位置有关。
针对杂乱脉冲干扰卫星直序扩频(directsequence spreadspectrum, DSSS)通信系统的问题，首先提出了一种改进自回归(autoregressive, AR)二阶重极点干扰模型。并基于该模型提出了利用有限脉冲响应（finite impluse reponse, FIR)双边抽头维纳插值滤波器抑制杂乱脉冲干扰的方法，推导了改进AR二阶重极点干扰模型自相关函数表达式。分析并仿真了在该模型下卫星DSSS通信系统抑制杂乱脉冲干扰时同步互相关峰值的改善。仿真结果表明,基于该模型的FIR线性插值维纳滤波器能有效地抑制杂乱脉冲对卫星DSSS通信系统的干扰。与传统AR模型相比，该模型在多载频和实极点两个方面有更好的工程应用价值。
针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题，提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点，采用一种递阶编码方案，此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子，操作简单，并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明，递阶遗传算法是有效的，能适用于优化多旅行商问题。
考虑到各指标间的相关性、不同量纲和重要性差异对决策效果的影响，利用加权马氏距离对传统的灰靶决策方法进行改进，并研究了改进后灰靶的性质。结果表明，改进后的灰靶满足：靶心距对效果样本作非奇异线性变换的不变性；当观测指标间不存在相关性时，加权马氏距离就是加权欧氏距离。避免了决策指标间的相关性、不同量纲和重要性差异对决策效果的影响以及灰靶变换的不相容问题。最后以实例验证了该模型的有效性与实用性。
针对DS组合规则对证据之间冲突度量估计比较“保守”的问题，提出了一种新的证据组合规则。新组合规则充分考虑了证据之间所有可能的冲突，从而使得在组合过程中不一致的信息被抑制，而一致的信息则被放大。与DS组合规则相比，根据新组合规则得到的合成证据收敛性更好，因此更有利于下一步的识别判决。数值实验验证了新组合规则的有效性。
针对企业实施绿色制造的分步实施的实施顺序问题，综合考虑绿色制造技术产生的直接效益以及绿色制造各技术之间的协同效益，建立了企业绿色制造技术实施顺序决策模型，并对模型的求解进行了论述。结合某企业实际，将模型应用于该企业绿色制造分步实施决策中，为企业实施绿色制造提供了技术支持。
权重选取的不确定性将直接影响多属性决策的求解结果，而敏感性分析是处理权重不确定性的有效方法。针对ELECTREⅢ方法的权重,建立了一种新的敏感性分析数学模型，利用经典的线性规划方法，求解使得某方案排序第一且变化最小的权重值，解决了权重超出稳定区间后排序方向改变的问题,有利于帮助决策者及时调整权重，得到合理结果。
针对DEA方法中交叉评价模型在决策单元的评价排序问题上存在的不足——实现完全排序需要进行多次交叉评价，分析了引入差额指标模型的排序机制，该模型得出的评价排序结果较为完整。在此基础上，提出了新的DEA排序模型——综合输入效率模型，给出了具体的评价步骤，可实现与差额指标模型同样的排序功能。进一步通过数值分析对三种不同评价排序模型的排序效果进行对比分析，结论为差额指标与综合输入效率模型在评价排序时更为有效。
飞行器综合健康管理（integrated vehicle health management, IVHM)系统技术在提高飞行器的安全性、降低飞行成本等方面发挥了突出作用。介绍了IVHM的发展过程、功能、数据流、系统组成和框架等,给出了IVHM的内容、定义和包含的技术要点。较全面地总结了IVHM技术现状，分析了有关健康管理系统技术的发展要点和难点，提出了可行的解决办法，梳理了IVHM技术的发展方向和脉络。
盲目射击方式一般是具备航路规划能力的导弹所采用的，但无航路规划能力的导弹通过选择合适的攻击方式同样可实现盲目射击，给出了这类导弹盲目射击时攻击方式的计算模型，并进行了仿真。根据仿真结果分析了各种因素对最佳攻击态势的影响，结果表明：当导弹数量较少或敌方对抗火力较强或目标散布区小于一个导弹导引头的搜索宽度时，所有导弹应朝目标散布中心射击；当目标位置不确定性较大，即散布区较大时，应将导弹平均分配给计算得到的多个瞄准点；当目标散布区为一个圆时，导弹攻击方向不影响攻击效果。
针对空战中多种作战行为的最优协同使用，构建了MultiAgent模型，该模型由网络接口层、中央协调层和作战行动层三层组成。在中央协调层中，提出了中央协调算法以实现作战行为的协调使用。该算法通过引入影响因子建立综合作战效能模型，反映了多种软硬杀伤武器、飞行控制系统和传感器系统协同使用时各作战行为的交互影响作用。综合上层全局作战意图和底层行动单元获取的信息，得到所有协同方案的预估综合作战效能。通过以综合作战效能预估值最大为准则，动态寻优所有组合空间的方法，可获得最佳协同方案。通过仿真得到在动态战场态势下的作战行为组合为最佳协同方案，表明了该协同方法的正确性。
激光威胁信息判别是对告警设备所传数据最基本的分析与处理，是激光对抗设备的核心技术，所得到的结果将作为干扰决策的依据，直接影响整个设备最终的工作效能。以激光告警设备为基础，基于获取的激光信号技术参数在确定威胁源时具有模糊性的特点，运用模糊推理理论，建立激光能量、波长、重复频率等技术参数的数学模型和激光威胁源识别的模糊决策规则库，提出了一种基于模糊推理的激光威胁源识别方法。其威胁评估的结果能够较准确地反映目标的威胁程度，为决策者提供稳定可信的决策依据。
航天测控资源调度是一个具有很强工程背景的复杂问题，针对其特点，研究了一种基于协同进化的优化调度算法。在描述问题并给出调度模型的基础上，基于协同进化的思想，设计了和问题特征结合的遗传算法编码，对算法的算子和进化策略进行了描述，给出了算法的完整流程。通过算例表明，该算法整体上优于先到先服务（first coming first serving, FCFS）算法、任务综合优先度（task synthesis priority, TSP）算法和简单遗传算法（simple genetic algorithm, SGA）。
随着现代战争对信息的依赖程度越来越高，信息分发管理是实现信息交互的重要手段，在实现功能的同时保证良好的服务质量已经成为信息分发的基本要求。分析了现有的信息分发网络的层次架构、数据分发服务框架以及以空中指控节点为核心的战场编队作战特点，比较了该条件下的拓扑结构。提出了一种以指控节点为核心的信息分发模型，该模型支持信息的递交、检索和获取；然后针对信息分发服务中的时延问题，分别就本地和中心节点中所采取的保障方法和策略进行了分析。理论分析和仿真结果验证了所述方法对降低服务时延的有效性。
目标机动是影响制导精度的关键因素之一，针对此问题,提出了一种解决目标加速度估计问题的新思路，即通过扩张状态观测器(extended state observer, ESO)来实时估计目标加速度。首先建立弹目相对运动模型，然后在采用扩展比例导引律的条件下，设计扩张状态观测器来观测系统状态并估计目标加速度。最后针对实际系统中量测噪声较大的情况，设计带有滤波器的扩张状态观测器来估计目标加速度。这种方法无须建立机动目标模型，收敛速度快，估计精度高，明显优于常规的目标估计算法，仿真结果验证了本方法的有效性。
根据样条逼近理论和神经网络原理构造了一种样条神经网络模型，以一组样条基函数作为隐神经元的激励函数。依据误差回传（BP）思想推导出该网络模型的权值修正迭代公式，利用该公式迭代训练可得到该网络的最优权值。而对于构造的具有特定网络结构的样条神经网络，依据伪逆思想提出了一种直接计算权值的方法，从而避免冗长的迭代训练过程。仿真结果表明该权值直接确定法不仅能一步确定权值从而获得更快的运算速度，而且能达到更高的计算精度。
为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难，利用系统的部分已知信息构造正交基函数，并将其引入到传统脉冲响应建模中，提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波，使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性，但也使滤波后的数据不再满足时移特性，因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理，给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例，结果表明，给出的方法具有优良的性能，完全能够满足系统建模要求。
采用一种具有广义内模控制结构的反馈控制器，研究一类线性时滞系统的主动容错H∞控制问题。针对可由外系统描述其动态行为的故障，设计了基于观测器的故障估计器，并在此基础上将在线故障估计信息用于控制器的故障补偿，提出了基于广义内模控制的主动容错控制系统设计方法。应用时滞系统有界实引理，推导并证明了问题可解的依赖于时滞的充分条件，给出了这类主动容错控制系统设计的具体步骤。算例验证了该方法的有效性。
针对一类Markov跳变神经网络,研究了其在系统参数不确定情况下的全局鲁棒稳定性。利用LeibnizNewton公式对原系统进行等价变换,基于Lyapunov 稳定性理论,并结合Moon不等式得到了此类Markov跳变神经网络时滞相关均方鲁棒稳定性的判别条件。所得结果以线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)的形式给出,容易被Matlab中的LMI工具箱验证。最后,通过一个算例验证了所得结论的有效性。
从控制学科的角度，综述了反推技术的产生、发展、主要方案及其特点。着重叙述了该技术在状态反馈非线性不确定系统、输出反馈非线性不确定系统、离散时间非线性不确定系统、线性不确定系统和随机非线性不确定系统等五个方面的应用形势与进展情况。同时，清楚地指出了反推技术在不确定系统应用中存在的问题，并且就这些问题提出了相应的解决途径和方法。
在无陀螺惯性测量组合（nongyro inertial measurement unit, NGIMU）导航计算中，由于加速度计输出动态噪声的存在，造成误差随时间迅速累积。采用传统卡尔曼滤波方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计时，又由于观测噪声的复杂性，造成滤波结果不明显。针对上述噪声统计特性不易确定的问题，基于NGIMU九加速度计配置方案，提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波(fuzzy logic adaptive Kalman filter, FLAKF)方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计。该FLAKF方法通过对噪声方差进行修正，将卡尔曼滤波器调整到最优状态。同时进行了系统位移、速度、角速度仿真，仿真结果验证了FLAKF方法的可行性。
针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题，提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性，对灰度不敏感，并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿，模拟基准图像在不同视角下的成像，以减小基准图像和实时图像间的视角差异，分别提取两图像的SURF特征，然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对，根据该特征点对估计基础矩阵，得到两图像的投影关系。仿真结果表明，该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变，实现稳定的景象匹配。
提出将逆系统方法与内模原理相结合的复合控制器应用于航天器姿态控制。采用基于状态反馈的逆系统方法实现航天器姿态模型的解耦，为了弥补解耦的非理想性,采用内模原理设计闭环控制器,并在改变航天器惯量与加入干扰和噪声的情况下，分析了复合控制的鲁棒性，仿真试验验证了方法的有效性。
考虑到张量投票技术能够提供图像的几何结构信息，提出一种基于张量投票的激光扫描数据修复方法。首先根据张量投票技术，建立图像修复优先级，进而根据窗口内有效像素和无效像素的比例，用迭代的方法修复具有最大优先权的待修复像素。由于窗口自动选取，因而这种方法具有良好的实用性。实验结果表明，与常用方法相比，所提算法具有良好的修复效果。
协同路由技术通过节点间相互中继转发数据，可以有效地提高网络的性能。提出了一种无线Ad hoc网络中的机会性加权协同路由算法，加权的量度分别是中继的剩余能量和节点间的信道状态信息，同时给出了协同路由模型及策略, 并基于NS2进行了仿真。相对非协同的目的序列距离矢量路由协议，比较了机会性加权算法与最佳信道状态以及最大剩余能量算法的性能差异。结果表明，该算法获得了以上两种算法服务质量（递交率和网络寿命）之间的折衷，并且通过调整加权因子，可以权衡两个量度的比重以满足不同网络性能的需要。
针对直觉模糊集合数据的聚类问题，提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则，解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy cmeans, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造，进而给出迭代推导公式和算法描述，把聚类归结为一个带约束的线性规划问题，适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。
以分数阶算子近似方法的分析研究为基础，基于Tustin变换理论及其用于分数阶算子的离散生成函数公式特点，利用二项式幂函数的Maclaurin展开能够保证收敛的特性，考虑常用算法的局限性，提出了一种改进的基于幂级数展开和Tustin变换的分数阶运算方法，并应用于线性分数阶系统的求解，给出了递推算法的详细推导。算例仿真及其分析表明，该算法有效且具有良好的运算速度和精度。
将直觉模糊推理理论与贝叶斯网络推理相结合，提出一种基于直觉模糊理论和贝叶斯推理网络的态势估计方法。首先，分析当前贝叶斯网络推理的特点与不足，建立基于直觉模糊函数的贝叶斯网络推理模型；其次，证明直觉模糊函数在贝叶斯网络推理中是可传播的；最后，用实例给出评估结果，验证方法的有效性和模型的正确性。采用实例说明，当证据节点犹豫度较大时，一般贝叶斯网络推理得不到正确的结果，而该方法克服了此缺点，能够得到正确的推理结果。
针对经典Hough变换进行直线检测存在计算量和存储量大的问题,提出了基于局部PCA统计分析的分层Hough参数约束直线检测思路。首先对边缘图像进行局部PCA分析，得到边缘的主方向分布信息；然后利用自适应模糊映射统计出图像空间的方向直方图分布信息和约束直线的θ参数空间；最后通过构建局部参数空间的累积矩阵，检测出存在的直线，同时更新原来图像空间，不断重复直线检测过程，直到检测出规定的所有直线。实验表明，该算法计算、存储消耗减少，检测稳定性高。
传感器管理是多传感器融合系统的重要组成部分。针对目前传感器出现故障时仍然缺乏对传感器资源管理的有效方法，提出一种基于有限状态自动机的传感器管理方法。首先，建立传感器管理控制策略的有限状态自动机模型，通过对可控制事件的非使能设定，描述不同控制策略；提出语言测度参数的递归估计方法与停止规则，并根据有限状态自动机模型产生语言的测度获得各种传感器控制策略的性能指标。实例分析结果表明：利用有限状态自动机模型能够辅助设计传感器故障控制策略，根据语言测度可以正确评价传感器控制策略。
针对认知无线电网络可用频谱动态变化的特点和认知节点存在有意或无意丢包干扰问题，将跳数最少、鲁棒性强和路由安全等级高作为路由选择标准，提出了一种路由选择算法。跳数最少可简化数据传输过程；鲁棒性强可保证在可用频谱动态变化时，数据稳定传输，提高网络吞吐率；路由安全等级高可以减少由于转发节点存在的有意或无意干扰而引起的数据包丢失。给出了算法的具体实现步骤，理论分析和仿真实验表明该算法是高效和可行的。
针对单源组播网络，在合理的假设条件下，提出了最优线性网络编码(在吞吐率最大的前提下编码代价最小)的分布式构造方法。首先对线性网络编码的机理进行分析，得出了不同组播率下编码方案间的内在联系，导出了一个在线测试组播容量的策略；提出的方法以遗传算法为搜索引擎，结合随机线性网络编码，嵌入了在线测试组播容量的策略。通过合理地设计编码系数的生成规则和进化策略，在获得最大吞吐率前提下达到最小编码信道数的同时，构造出相应的编码方案，且编码系数保存在各节点中，从而可以采用确定性网络编码数据传输策略传输数据。仿真结果表明提出的方法是有效的。
电磁环境三维可视化是目前虚拟战场环境中亟待解决的问题之一，提出多层等值面的方法来表现三维电磁环境。数据生成采用了LongleyRice电波传播模型，该模型考虑地形遮挡以及大气影响，计算生成了用频设备的三维空间电磁波强度值。为了直观表现电磁波强度在空间中的分布范围，采用多层Marching Tetrahedra(MT)等值面的方法，表现了多个不同强度大小的电磁环境分布，解决了面绘制方法在对体数据内部数据细节表现不够的缺陷。为了提高电磁环境的可视化性能，充分利用现在图形处理器(graphic processing unit, GPU)的通用计算能力，实现了硬件加速多层等值面一起提取输出的方法，降低CPU计算负荷，加快了等值面提取速度。最后实现了一个可实时交互的电磁环境三维可视化系统，实验结果表明该方法表现了用频设备在虚拟战场环境中的三维电磁态势，对于用频设备选址和无线通信规划都有一定的辅助作用。
针对现有的采用拉式策略的算法在进行调度时数据块不能及时到达的情况，提出了一种自适应的数据调度算法。该算法可以根据节点间数据的传输速率以及P2P网络节点的动态性自动调整对数据服务节点的选择，并可以最小化在播放截止时间之前不能到达的数据块的数量。实验结果表明，新的算法可以一定程度缩短每个调度周期的数据到达延迟。
针对过去测试性分析方法计算繁琐、周期长、效率低等缺点,基于模型的方法成为目前测试性设计分析技术的趋势,以多信号模型为基础，结合工作实际提出了一种测试性知识的获取方法。以TEAMS软件为平台，介绍了基于多信号模型的雷达测试性建模和测试性设计分析的原理、过程和结果，为雷达或其他电子装备的测试性设计分析提供了一套有效的方法。
任务持续性是装备保障对象系统在规定的任务时间内和规定的保障条件下能够连续执行训练和作战任务的能力，评估保障对象系统的任务持续性对于评估装备保障系统的保障能力具有重要意义。选取任务可靠度作为装备保障对象系统的任务持续性评估参数，研究了装备保障对象分别为装备、基本作战单元和作战单元时任务可靠度的建模方法，建立了考虑维修保障和备件补充的不同层次装备保障对象系统的任务可靠度模型。算例分析表明了该模型的实用性和有效性。
利用马尔可夫过程研究了发生共因失效的k/n(G)系统可靠度计算方法。建立了共因失效时部件全部失效和共因失效时多个部件失效这两种情况下，不可修系统和可修系统的马尔可夫模型。分析了系统部分部件属于共因失效组的可靠度计算方法。利用算例验证了所建立的模型的有效性,结果显示，所建立的马尔可夫模型适用范围广，计算方便。
针对limitchecking故障检测方法的缺点，提出了一种基于模糊集的故障检测方法。该方法基于传感器测量值的不确定性和门限值具有模糊的客观属性，在检测值所有可能值的论域上划分模糊子集，将检测值偏离门限值的程度用隶属函数与模糊子集报警权重表示。考虑到时间因素对检测结果的影响，提出采用时间窗函数的方法计算时间窗内的报警权值之和作为模糊检测决策依据。仿真结果表明，基于模糊集的故障检测方法相比于持续性计数(PersistenceCounter)方法具有更好的检测性能。
