根据机动检测器所利用的信息不同,雷达目标机动检测算法可分为基于跟踪滤波器信息的机动检测和基于特征信号的机动检测两大类。首先分析了传感器特征信息与目标机动模式之间的关系,给出了基于特征的机动检测算法的3种分类方法,并以检测器所利用的特征信息为线索对机动检测算法做了详细的介绍,分析了各种算法的基本原理、假设条件和优缺点。

针对粒子滤波检测前跟踪算法中高维状态采样效率低的问题,提出了一种基于两级采样的粒子滤波检测前跟踪算法。根据状态向量中各分量对量测有无直接影响,把粒子的高维状态采样转换为两个序列低维采样,提高了粒子采样效率,进而可获得更高的检测概率和估计精度。仿真结果验证了算法的有效性。

针对自寻的电视导引头实时跟踪需求及其硬件平台的限制,借鉴离线训练的思想,提出一种基于局部亮度直方图的二进制特征描述算子,利用该算子设计了基于差异度函数和索引值的两级特征匹配方法。算子的二进制特性使得特征匹配过程主要通过一系列二进制位运算完成,算法复杂度大大降低。实验表明,该算法实时性强,平均跟踪速度可达25 fps以上,运行过程中内存需求量小,并且对目标尺度变化、旋转、光照变化等具有较好的鲁棒性,满足了导引头实时目标识别与跟踪需求。

针对多目标跟踪系统中传统算法目标估计精度较低的问题,提出了基于核密度估计的高斯混合概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波算法。在该算法中，经过剪枝、合并后，引入核密度估计理论的Meanshift算法,对高斯混合PHD分布密度函数进行核密度估计,取代了传统算法中的状态估计方法。最后,选择估计后得到的峰值作为目标状态估计值。仿真结果表明,基于核密度估计的高斯混合PHD滤波算法比传统算法具有更高的估计精度。

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。

空间目标测量手段逐渐多样化,融合处理技术是降低测量信息不确定性影响,获得稳健、高精度目标跟踪结果的重要方法。基于运动建模、实时滤波和多传感器数据融合思想,建立了完整的空间目标跟踪数据处理流程。根据获取时间散乱、误差成分复杂和覆盖范围不均衡等测量信息不确定性对各处理环节的影响,设计了稳健的融合估计方案。在此基础上,综合设计了一个空间目标跟踪系统。系统采用模块化的实现结构,以提高算法兼容性和任务扩展能力。计算实例验证了系统的性能。

为优化稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit, SAMP)算法的性能,给出了一种修正自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit, MAMP)算法。该算法采用模糊阈值预选方案,改进了步长选择方法,设置了初次裁剪门限。仿真结果表明，在同等稀疏的条件下实现精确重构,该算法的运算速度较原算法提高了1倍,所需的观测值个数减少了1%,并提高了重构精度。

针对利用信号时差和频差信息的固定多站对运动辐射源定位问题,提出了一种基于加权最小二乘的单次定位解算新方法和基于扩展卡尔曼滤波的多次定位跟踪滤波方法。分析了存在时差和频差参数测量误差条件下的单次定位误差克拉美-罗下限几何分布图,并仿真了多次定位条件下的定位性能,将其与仅测时差定位的性能进行了比较。仿真表明，增加频差信息有助于提高对运动辐射源的定位跟踪精度。

针对大型分块反射面天线面板调整次数多、效率低的问题，提出了一种从天线远场方向图反推出面板调整量进而快速调整的方法。应用物理光学（physical optics, PO）法建立了表面节点位移与远区电场的线性关系，将面板调整向量与远区辐射场强用线性方程组联系起来。利用奇异值分解（singular value decomposition, SVD）法求解线性方程组得调整向量，从而实现由方向图反推调整量的目的。对某工程案例进行了分析计算，给出了相应的数据与曲线，证明了所提方法的有效性，为大型天线反射面板的精确调整提供了指导。

根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radarground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。

针对高脉冲重复频率（high pulserepetition frequency, HPRF）雷达多假设解距离模糊方法在模糊区间发生变化时会出现解距离模糊错误的现象,提出一种基于交互式多模型（interacting multiple model, IMM）的混合滤波解距离模糊方法。通过把脉冲间隔数和脉冲间隔变化量作为目标待估计状态,对离散的脉冲间隔数、间隔变化量和连续的目标状态（径向距离和速度）进行混合滤波,从而将解距离模糊转换为混合滤波问题。仿真结果表明,在第一个驻留时间内,在两帧以上同时检测到目标和只有一帧检测到目标两种情况下,该方法均可以克服现有多假设方法的不足,随着模糊区间的变化,正确地解距离模糊。

针对分布式卫星合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)系统中星间基线时变导致高程干涉相位补偿困难和SAR图像对相干性下降的问题，从分布式卫星SAR系统的观测几何构型出发，提出了一种时变基线补偿方法。该方法采用总体最小二乘法拟合航迹方程，并依据方程参数重构虚拟的平行航迹，通过补偿原航迹和新航迹上的观测波程差获得等效的固定基线回波数据。仿真实验表明，采用该方法进行时变基线补偿后，能有效提高SAR图像对的相干性和地面动目标检测(ground moving target indication， GMTI)性能。

针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。

基于目标三维散射中心在雷达视线上的几何投影关系,提出了一种雷达目标散射中心关联和三维成像的新方法,采用随机抽样一致性方法实现了对关联样本有效性的检验以及对各散射中心最优关联方案的选取。仿真实验表明,该算法简单易行,适用于目标散射中心和姿态数目较多的情况,并可以对存在缺失点、虚假点等复杂情况的散射中心进行关联和三维成像,具有较高的鲁棒性。

传统的探地雷达(ground penetrating radar, GPR)数据采集需要满足Nyquist采样定理,严重影响了GPR成像效率。基于压缩感知理论,稀疏信号可以在远低于Nyquist采样率的情况下通过求解l₁范数约束下的凸最优化问题得到精确恢复,克服了传统算法中数据采集的局限。将压缩感知理论应用于GPR成像,利用仿真数据系统分析了测量矩阵维度、信噪比、数据损失程度和目标密集度等因素对成像结果的影响。实验结果表明,与传统的GPR成像算法相比,压缩感知成像算法成像精度高,虚警少,对噪声和数据损失有一定的鲁棒性,可以大大节省数据存储空间和采集时间。

目标逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）像通常表现为随视角变化的稀疏散射中心分布,这严重影响了ISAR像特征提取和目标识别的性能。以获得清晰且稳定的ISAR像为目的,研究了一种新的预处理算法:首先根据斑点噪声和横条纹干扰特点,对图像使用全局迭代阈值抑制斑点噪声,局部散射点强度削减抑制横条纹干扰,然后分别利用形态学处理和邻域平均法填充和平滑图像,最后对图像做质心、尺度和视角的归一化。仿真结果表明,该算法有效地提高了ISAR像的稳定性,有利于后续的目标特征提取与识别。

增加积累时间是提高检测微弱目标能力的一种重要手段。为了实现警戒雷达对高速运动微弱目标的探测,提出了一种新的雷达信号处理方法。利用Keystone变换补偿长时间积累和目标高速运动导致的跨距离单元走动,使目标能量得到有效积累,并通过数据融合解多普勒模糊,实现对目标的有效检测和参数估计。该方法可以用于对不同距离和速度的多个目标长时间相参积累和检测,同时,随着脉冲积累个数的增加,提高了测速精度。多目标仿真的结果验证了该方法的有效性。

任务合成探测对于提高电子侦察卫星的侦察效益具有重要意义。分析了电子侦察任务合成探测的条件及性质,建立了多星合成探测调度问题的混合整数规划模型。提出了一种基于模型分解的优化求解算法,将模型分解为任务指派主问题与动态合成子问题,任务指派主问题通过遗传算法生成不同卫星的任务分配方案,动态合成子问题则根据指派的任务进行优化,生成完整的卫星侦察计划。测试案例验证了方法的有效性。

对时空信息进行合理组织可以高效完成时空查询,从而快速支持军事决策和行动的顺利完成。针对战场环境中时空数据的分布独立性,各节点的自治性、动态性及协作性,提出了分布式基于对等计算的时空索引(pear to pear spatio temporal indexing, P2PSTI)结构,该索引基于分布式哈希表(distributed Hash table, DHT)技术组织节点的拓扑结构,采用Hilbert曲线将时空对象映射到一维空间,并利用该曲线的局部保持特性设计了高效的查询算法,大大降低了路由消息数量,提高了时空查询性能。实验结果表明,P2PSTI查询性能好,索引维护代价低,负载均衡策略效果明显。

现代战争对常规导弹火力分配的实效性提出了更高要求,考虑常规导弹生存、突防等影响因素,以毁伤下界为约束,建立了基于时空约束的动态常规导弹火力分配模型。将遗传算法全局搜索能力强和禁忌搜索算法局部寻优能力好的特点结合起来,构建了遗传禁忌融合算法,并将其用于常规导弹火力分配求解中。仿真结果表明,该方法能在较短时间内寻得最优解,求出的火力分配方案符合战场态势,验证了模型的有效性和算法的可行性。

为了从不完备有噪声的信息系统中获取肯定和否定决策规则,首先提出了变精度粗糙集描述子的概念,并讨论了其性质|然后给出了该模型下肯定和否定决策规则获取的方法|最后,为了获得简化的决策规则,提出了基于分辨矩阵的描述子约简方法和保持下近似分布不变的启发式约简算法,在学生成绩的评测实例中验证了该方法的有效性。

P-集合是一个集合对,它是由内P-集合(internal packet set)与外P-集合(outer packet set)共同构成。P-集合具有动态特征,是通过改进普通集合得到的,或者用动态特性代替普通集合的静态特性,也可得到P-集合。利用P-集合的结构与动态特性,给出动态信息生成和动态度的概念,提出动态信息生成的依赖特性、动态信息依赖、信息依赖-发现定理和信息依赖-发现准则等。最后,给出动态信息依赖-发现在信息状态识别中的应用。

针对柔性航天器的姿态跟踪以及振动抑制问题,提出了一种自适应多层神经网络控制方法。利用自适应多层神经网络来补偿系统的非线性项,利用光滑变结构项来补偿神经网络逼近误差及外部干扰。柔性航天器为典型的一个中心刚体加柔性附件的结构,假设模型参数未知并且具有任意的有限维。控制器只利用姿态角和角速度信息进行反馈控制,不需柔性附件振动信息。最后,实验表明该方法可以有效地完成姿态跟踪和振动抑制。

针对旋转调制型捷联惯导系统,通过研究惯性器件误差、失准角与惯性测量组件(inertial measurement unit, IMU)角位置三者之间关系,提出了一种三位置对准估计加速度计水平零偏和陀螺水平常值漂移的方法。为了实现惯性器件偏差的最优估计,分析了IMU最优位置问题。得出IMU最优位置是在初始位置的基础上,绕旋转轴依次转动90°的结论。数字仿真验证了理论分析的正确性。

角度随机游走（angle random walk, ARW）误差已成为制约长航时惯性导航系统精度的主要因素。为了减弱ARW对系统精度的影响,针对初始对准和长航时导航两个方面研究误差传播规律及抑制方法。仿真结果表明:ARW直接影响方位对准精度,在长航时的导航中,游走系数N所产生的速度振荡幅值与60N的常值漂移大致相当,姿态振荡误差中的24 h周期因素更为关键,ARW产生的经度误差发散项均方差随时间的平方根增长|系统可采用卡尔曼滤波削弱ARW所造成的对准误差,通过水平阻尼方法可以消除由ARW引起的位置误差中的振荡项。

针对景象匹配/惯性组合导航对图像匹配算法实时性、鲁棒性、精确性的要求，结合惯性导航的工作特点，深入分析快速鲁棒特征(speeded up robust feature, SURF)算法主要技术特征，研究了其影响导航性能的主要因素。结合惯性器件的误差特性，提出针对导航应用的SURF改进方法，较好地增强了算法的实时性、稳定性、可控性。在图像匹配基础上，构建适应景象匹配算法的空间变换模型，从而在理论上检测图像匹配的正确性并求解导航参数。研究结果表明，基于SURF研究的景象匹配算法具备亚像素级精度、毫秒级实时性和优越的抗形变能力。

滑翔式飞行器是一类存在参数不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了该类对象的鲁棒H_∞控制问题。采用对原系统方程部分线性化的方法,得到滑翔式飞行器的状态空间描述形式。在系统中的非线性部分满足Lipschitz条件约束下,考虑舵机特性等引起的时滞,利用Lyapunov稳定性理论,得到了系统鲁H_∞控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)的可行解问题,得到H_∞控制器的参数化表达式。仿真结果表明,当存在参数不确定以及外部扰动时,系统能够保持较强的鲁棒稳定性,同时设计的控制器对干扰有较好的抑制作用。

针对网络控制系统的时延问题,提出一种补偿方法。对于反馈通道,时延是已存在的,可以进行测量,这部分时延通过预测控制算法进行补偿。前向通道的时延对于控制器是未发生的,是不可知的,为此在系统输出端和前向通道间附加一个控制补偿环节以减小前向通道时延的影响。该方法简单可行,实时性强,便于工程应用。最后分析了系统的稳定性并通过仿真实验表明该策略的有效性,保证了网络控制系统的良好性能。

研究了含有双随机时延的不确定网络控制系统的鲁棒H_∞状态反馈控制问题。将传感器到控制器和控制器到执行器的网络时延建模为相互独立的连续时间离散状态的马尔可夫随机过程。基于此网络环境,构造时延依赖的控制器,将不确定网络控制系统转化为马尔可夫跳变系统。通过LyapunovKrasovskii泛函方法和新的矩阵不等式技术,给出了系统随机稳定且满足H_∞性能的充分条件,并以矩阵不等式形式给出了相应的控制器设计方法。最后,给出了仿真算例,验证了该方法的有效性。

针对一类不确定离散系统,提出了一种增益调度积分型滑模控制器,并分析其鲁棒H_∞性能。首先,通过状态扩维,得到含有输出误差积分项的离散模型,并利用理想滑模运动性质得出滑模等效控制律,利用输出误差积分项设计增益调度滑模补偿控制律。然后,将滑模闭环控制系统等效为切换系统,基于切换系统相关理论推导了滑模控制参数与闭环控制系统的二次稳定性、鲁棒H_∞性能指标的关系。最后,通过对不确定项和非线性项的处理得到线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI),再求解该不等式,得出满足控制性能要求的滑模控制参数。仿真实验中分析了控制算法的暂态性能和扰动抑制能力,证明了该方法的有效性。

多输入多输出/智能天线（multiple input multiple output/smart antenna, MIMO/SA）系统是4G的关键技术之一,多天线的互耦效应是影响MIMO/SA多天线系统性能的主要问题。建立了MIMO与SA相结合的多天线系统模型,推导了互耦效应影响下空间相关系数和信道容量的表达式|通过电磁场数值计算和蒙特卡罗方法仿真MIMO/SA多天线系统的各态历经信道容量。结果表明：在典型的角度谱分布下改变天线间距,考虑互耦效应的信道容量围绕无互耦效应时的信道容量上下振荡|基站天线阵列间距增大信道容量持续增大,移动台天线阵列间距增大到0.5倍波长后信道容量基本保持不变|互耦效应增大信道的空域相关性,从而降低信道容量。

针对卫星网络大带宽、长时延、高误码等特点,结合控制理论,提出了一种基于优先级的卫星网络主动队列管理（active queue management, AQM）算法。首先,借鉴控制理论中比例-积分-微分（propertionalintegralderivative, PID)控制器设计方法计算总的报文丢弃概率-然后,针对IN和OUT两种不同优先级报文定义不同的丢弃概率,以实现不同优先级业务流量的区分服务。仿真实验表明,相对于低优先级流量,高优先级业务在保持高吞吐量的同时具有较低的报文丢失率,且整体队列长度抖动小,从而实现高优先级流量报文的有效保护。

将数字脉冲间隔调制（digital pulse interval modulation, DPIM）引入到基于能量检测方案的超宽带（ultra wideband, UWB）通信系统中,详细研究了DPIM的性能。给出了适合于脉冲UWB信道的DPIM方案,定义了该调制方式的传输容量并与开关键控（on off keying, OOK）和脉冲位置调制（pulse position modulation, PPM）做比较。推导出该调制方式的误时隙率和误包率。给出了不同调制方式在IEEE 802.15.3a信道环境下的数值结果,结果表明存在某些调制阶数（如4-DPIM对2-PPM）,能够使得DPIM在传输容量和包差错性能上均优于PPM。另外与OOK相比,高阶DPIM可以在损失一些传输容量条件下取得更好的包差错性能。

在主用户和感知用户共存的认知无线网(cognitive wireless networks, CWNs)中,针对如何在保证主用户有效传输的同时满足感知用户无线业务通信要求的问题,提出了一种基于频谱感知的机会协作传输策略。在瑞利衰落信道下对所提方案进行理论分析,给出了协作传输与非协作传输策略下平均误比特率的解析表达式,理论分析和仿真结果表明,相对于传统非协作传输而言,机会协作传输策略的差错性能得到明显改善。

为了提高系统的单位频带利用率，基于时限椭圆球面波函数提出了一种高效正交脉冲设计方法。脉冲设计频段被划分为多个相互交叠的子频带，基于频〖CD*2〗时域波形设计方法，各子频带分别求解带通时限椭圆球面波函数。通过正交化方法构建时域正交脉冲，所设计的正交脉冲在子频带内频谱相互混叠，相邻子频带内频谱相互交叠。理论分析及仿真结果表明，正交脉冲在频域上具有较好的能量聚集性，用于信息传输时，通信系统的单位频带利用率极限值可达到2 Baud/Hz。

针对一类含保密信息的时变延迟混沌神经网络,提出了同结构H_∞同步控制方案, 在实现同步后能有效恢复出隐藏的多路明文信号。利用线性矩阵不等式方法为同结构时变延迟混沌神经网络设计了H_∞同步控制器,在此基础上应用Lyapunov方法分析了同步误差的收敛性。当同步误差收敛时,可根据被动系统状态恢复出所传输的隐藏信号。仿真结果表明,该控制方案可以实现变时延混沌神经网络同步,并能恢复出多路明文信号。

针对复值二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号,推导了其无共轭项和带共轭项的二阶循环累积量表达式,分别研究了时延对其循环频率特性的影响,得出了独立的载频和码片时宽估计算法,即可以利用无共轭项二阶循环累积量时延零切片估计载频,可以利用带共轭项二阶循环累积量时延非零切片估计码片时宽,并推导了最优时延的选取,进而提出了一种更优良的码片时宽估计算法。仿真实验表明,提出的载频估计算法与循环谱算法比较,虽有2 dB的损耗,但是计算复杂度减小|码片时宽估计算法性能比利用循环谱的估计算法提高5 dB以上。

在4×4多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中,为了同时达到全分集增益和全速率数据传输,进而达到降低系统误码率及提高系统可靠性的要求,提出将低密度奇偶校验(low density paritycheck, LDPC)码与基于星座旋转的准正交空时分组码级联的编码方案,并找出了在全数据传输速率的前提下能够获得满分集增益的最优旋转角度。仿真结果表明,该级联编码方案误码率低于传统的LDPC编码与空时分组码级联的编码方案,在误码率为10^-5的情况下,比LDPC码与正交空时分组码级联的编码方案有8 dB左右的增益。

针对混合整数非线性规划问题中同时含有0-1整数变量和连续变量，采用0-1二进制编码和实数编码的混合编码方案，将布尔逻辑运算中的异或(exclusiveor， XOR)算子引入到差分进化的变异算子中,以处理0-1整数变量，将基于正交试验设计的正交杂交算子和差分进化的杂交算子相结合，来增强差分进化算法的系统探索能力。为了验证该算法的性能，测试了一些数值例子，并与其他算法作了比较。数值实验结果表明,提出算法具有良好的稳健性和有效性。

软件测试性分析能帮助设计人员开发出更易测试的软件,从而减少软件测试的难度和费用。为了分析不同软件的测试性、提供各种测试性信息,提出一种基于框架的软件测试性分析方法。框架由测试性度量、易测试特性度量、测试性因素度量以及它们之间的关系构成。首先,根据不同软件的特点和测试情况,从框架中获取测试性因素度量|然后,分析影响同一易测试特性的测试性因素,通过模糊计算模型度量易测试特性|最后,综合易测试特性计算软件测试性。实例应用表明该方法确实可行,能够为软件开发提供帮助。

采用泛化和抑制技术对数据进行K匿名化处理，需要在数据的有用性和隐私保护度之间保持平衡。提出一种新的利用基于差异信息理论的灰关联分析实现K匿名的方法，利用数据序列之间的均衡接近度描述数据点之间的相似程度，据此进行相应的泛化和抑制操作，并将K匿名后的数据应用于聚类分析。在真实数据集上的测试验证了该方法的有效性。

根据主成分分析（principal component analysis, PCA）法的降维去噪技术和核独立成分分析（kernel independent component analysis, KICA）法的盲源分离技术，提出了一种关于两者的融合方法，即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维混合信号的降维处理中，以相关系数和Amari误差为标准，同主成分分析与独立成分分析（principal component analysisindependent component analysis， PCA-ICA）融合方法进行比较。仿真结果标明，PCAKICA方法与PCA-ICA方法相比，在处理复杂非线性高维混合信号时效果相当，但在处理线性高维混合信号时的效果较好。