在宽频程条件下,针对传统均匀阵列无法实现大角度范围内目标参数无模糊估计问题,提出宽频程电侦阵列设计及二维波达方向估计方法。该方法首先将平行互质阵列在垂直方向上扩展为双平行互质阵列;然后分别对两平行互质阵列进行虚拟阵列扩展,利用虚拟均匀线阵对目标来波方向余弦分量进行估计;最后采用方向余弦解模糊算法对模糊余弦分量进行解模糊处理,实现多目标角度参数的高精度无模糊估计。相对于传统宽频程阵列测向算法而言,所提方法无需参数配对,可实现宽频程范围内多目标参数的高精度无模糊估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。

常规最小方差无失真响应波束形成器对于非圆信号是次优的,且当训练样本数有限时,其性能有所下降。针对这一问题,提出了基于最小敏感度的广义线性自适应波束形成算法。算法以期望信号和干扰信号的非圆特性为基础,利用最小敏感度准则求得最优权矢量,提高了波束形成器的稳健性。计算机仿真结果表明,算法在低信噪比和小快拍数的情况下也具有较好的性能。

采用蒙特卡罗方法建立地海交界分区域复合粗糙面模型,陆地区域采用高斯谱模拟,近海海面区域采用基于变浅系数的北海海浪工程(joint North Sea wave project, JONSWAP)谱模拟;提出了基于分形理论的边界赋形方法,并运用多种反正切权函数处理实现了线型、月牙型、峡谷型和分形型边界的地海交界环境;基于矩量法和基尔霍夫近似的混合算法研究了地海交界环境与其上方双目标的复合电磁散射特性,对比了双目标分别位于两种典型环境和地海交界环境上方时的复合散射系数曲线,研究了复合散射系数随入射角、陆地区域参数、海面参数、边界形状、双目标参数及双目标类型的变化情况,并做了详细分析与讨论。结果表明该混合算法的高效性和准确性,数值仿真结果对地海交界环境上方目标的探测、遥感及成像具有借鉴意义。

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。

针对探测盲区下的高超声速飞行器接力跟踪问题,提出了基于多假设运动模型的贝叶斯指示交接方法。该方法首先根据目标运动的先验信息,对盲区下模型参数进行多假设建模。然后利用贝叶斯理论以概率的形式表达目标在盲区内的运动状态,通过蒙特卡罗采样近似计算搜索空域中目标的概率分布,从而确定搜索空域和波位顺序。仿真结果表明,该算法在一定盲区范围内,针对不同机动能力的目标均具有较高交接成功概率,其性能显著优于传统算法,能够实现目标的指示交接。

为提高全球卫星导航定位系统(global navigation satellite system,GNSS)的定位授时能力,方便用户在无法架设气象参数探测设备的条件下获得更高精度的对流层延迟估计,综述了当前主要的对流层延迟模型的发展,分析了两种空间分辨率的全球温压湿(global pressure and temperature 2 wet,GPT2w)模型在全球大地测量观测系统(global geodetic observing system, GGOS)测站处的估计精度,根据GPT2w模型的对流层延迟估计误差与气象参数估计误差的关系,提出了将实测温度与模型经验拟合气象参数相结合的策略,建立了基于反向传播神经网络的GPT2w改进模型。仿真结果表明,改进模型在2017年全球GGOS测站处对流层延迟估计精度较GPT2w模型提升近32%,且对全球其他位置估计精度同样有改进效果,改进程度与GGOS测站疏密程度有关。

提出了基于可变形部件模型(deformable part model, DPM)的高分二号(GaoFen-2,GF2)遥感影像船只检测方法,并与区域卷积网络(regional convolutional neural network, R-CNN)进行比较。先将遥感影像分段以获得船只的粗略感兴趣区域(regions of interest, ROI),然后在ROI内计算方向梯度直方图(histogram of oriented gradients, HOG)和卷积特征,再分别由DPM和R-CNN采用HOG和卷积特征。为测试R-CNN的最佳性能,将具有5个卷积层(ZF网)和具有13个卷积层(VGG网)的网络应用于船只检测。使用8张GF2遥感影像的3523艘船只的实验结果表明,DPM和R-CNN都能以高召回率和正确率检测水中的船只,但对于聚集船只而言,DPM的效果优于R-CNN。基于HOG+DPM,ZF网和VGG网的方法平均精度分别为95.031%,93.282%和93.683%。

为避免在遥感卫星成像过程中,因云层遮挡影响光学卫星得到有效的地面目标信息,提出面向星上的云层探测和规避算法。首先利用自适应阈值分割目标和背景,并对分割后的二值图像进行标记,然后提出形状复杂度的概念并计算各连通域的形状复杂度,设定阈值后提取云层区域。建立了卫星轨道空间坐标系和规避云层的模型,推导了敏捷卫星姿态角调整公式,设计了卫星组网通过星间通讯在可见窗口观测目标的方案。通过实验与仿真得出该算法检测云层时间在168~281 ms范围内,正确率为89%,卫星数据利用率在两组轨道参数下分别提高18.15%和22.21%。基本能够将准确度和实时性指标有效结合,并缓解了遥感图像海量数据对传输通道的压力。

利用距离数字波束形成(digital beam-forming,DBF)技术可以扩展有效观测幅宽,缓解传统合成孔径雷达系统方位向高分辨与距离向宽测绘带的矛盾,而距离向各通道间的通道误差会使合成波束方向图偏离理想状态,降低系统的性能。针对该问题,提出了结合通道均衡的DBF方法,首先简单介绍传统距离DBF处理技术的原理;然后对实际系统中通道接收信号存在的通道误差进行分析;最后根据分析结果,将通道均衡算法与传统DBF处理技术相结合。该处理方法可以有效消除通道间幅相误差,提升DBF处理效果。利用机载距离向八通道实测数据验证了算法的有效性。

针对机载气象雷达在存在幅相误差影响时,杂波抑制性能下降,低空风切变风速估计不准确的问题,提出了基于组合空时主通道自适应处理(combined space-time main channel adaptive processing, CMCAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先对待测距离单元的雷达回波数据利用构造的降维联合空时变换矩阵进行自适应降维处理,然后构造降维处理器的最优权矢量对降维处理后的数据进行自适应滤波,进而在存在幅相误差的情况下实现风场速度的准确估计。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。

为了验证理论建模计算合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)仿真图像的准确性,给出基于层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)、模糊综合评判(fuzzy comprehensive evaluation,FCE)、图像特征与Fisher可分性及目标识别等知识综合的车辆目标SAR仿真图像评估方法。首先确定五级评语集{优秀,良好,中等,较差,很差},然后根据AHP构建评估因素集,分别利用Fisher可分性判据和目标识别率确定二级FCE的两层权重向量,再依据图像相似度评价标准区间构建模糊隶属函数,最后将权重向量和模糊关系矩阵合成计算出仿真和实测图像的FCE结果,即模糊向量,对模糊向量按照最大隶属原则给出评价结果。通过对车辆目标的仿真与实测SAR图像进行比对分析结果显示,该方法可以准确客观地反映出SAR仿真与实测图像之间的相似程度。

针对二维混合多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度(degree of freedom, DOF)减小问题,提出了基于嵌套阵结构的收发阵列设计方法。首先给出基于一维嵌套阵的二维混合MIMO相控阵雷达发射阵列,在此基础上将接收端设置为嵌套阵,最后通过做虚拟阵列以及差异阵列,形成虚拟阵元数目扩展,在保留混合MIMO相控阵雷达优势的基础上增大了阵列DOF。同时给出了阵列流形的闭合表达式,推导出了基于最大DOF准则的最优嵌套阵元数目。仿真实验表明,相较于传统和互质的混合MIMO相控阵雷达,所提方法可有效提高阵列DOF和波达方向估计精度。

针对多普勒雷达目标跟踪问题,提出了基于预测值量测转换的序贯滤波目标跟踪算法。该算法采用基于预测信息的量测转换方式解决量测与目标运动状态的非线性,其中位置量测转换采用乘性去偏、伪量测转换采用加性去偏,量测转换误差的统计特性基于预测值进行推导,并采用序贯滤波方式处理伪量测以实现目标跟踪。同时将该算法扩展到机动目标跟踪情况,综合利用了位置量测与伪量测滤波部分输出的概率组合作为该模型的更新概率,利用模型更新概率对各滤波器的状态估计结果进行加权求和获得最终估计。仿真结果表明该算法与传统的序贯滤波跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度,其扩展方法可实现有效的机动目标跟踪。

对敌方战役企图的分析判断是确定我方战役企图和制定、实施战役计划的基础,对战役的成败具有至关重要的作用。首先,对战役企图和竞争性假设分析(analysis of competing hypothesis,ACH)进行了介绍。然后,分析了现有ACH存在的不足,并给出了改进方法,即在证据敏感性分析中利用贝叶斯网络描述证据与假设关系,利用理想点解法(technique for order preference by similarity to solution,TOPSIS)对证据进行欺骗性评估,根据证据的欺骗可能性对各种假设进行推理。最后,以诺曼底登陆战役为例,从德军的视角使用所提方法对盟军登陆点进行了分析,证明了改进后的ACH方法可以更加合理、有效地应用于战役企图分析。

为了解决复杂多变战场环境下指挥控制(command and control, C2)组织资源调度敏捷性不足的问题,将Holonic控制理论引入C2组织的设计领域,研究Holonic-C2组织的资源调度问题。首先,对基于Holonic理论的C2组织Holon单元进行定义,给出Holonic-C2组织的基本结构;其次,对Holonic-C2组织的决策权限进行分析,给出决策模式的划分及确定方法;最后,研究在不同决策模式下Holon单元资源调度及针对不确定性事件的动态调度方法,建立集中与协作相结合的资源调度和调整机制。

针对反舰导弹(anti-ship missile, ASM)传统航路规划中难以兼顾巡航安全和快速抵近目标的问题,提出了基于区域划分的航路规划算法。首先,依据目标点和战术区中心点相对位置关系分别建立“远离威胁战术区”和“抵近目标战术区”模型。然后,在威胁战术区采用Dijkstra算法计算Voronoi图的最短航程并进行自适应折线化处理;在目标战术区采用二叉树算法快速规划最短航程\最少转向点航路。仿真结果表明,所提方法相比Voronoi图的路径参数更加优化,相比二叉树算法更加安全,同时生成的航路规划网能够为多枚导弹协同攻击提供全局性航路参考。

针对装备危险耦合传递随机Petri网(stochastic Petri nets,SPN)模型存在指数分布限制、求解过程复杂的问题,提出广义任意分布SPN(general arbitrary distribution SPN, GADSPN)模型。通过引入熵概率密度函数、矩母函数(moment generating function,MGF)将变迁分布推广至一般任意分布;采用耦合度公式、极大熵模型分别求解GADSPN变迁使能概率及其危险度概率密度函数。基于GADSPN等效MGF性质改进传统SPN模型解析分析能力,提出了装备系统等效危险度、危险状态敏感度、危险路径恶化度等分析参数,并结合SPN模型的状态机、可达图、T-不变量,构建GADSPN分析步骤;最后,通过飞机大表速低空俯冲实例和基于蒙特卡罗与ExSpect平台仿真验证表明,GADSPN模型能充分反映装备危险活动耦合传递随机交互过程,具有较好的求解精度与适用性。

由于多数评价指标的数据来源多、存储方式不一、处理方法各异等,使得其具有多源不确定性(multi-source uncertainty, MSU)特点,具体表现为指标评价值往往包括灰数、模糊数、区间值模糊数以及白数等。针对此类指标的评价问题,提出了新的基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标(multi-source uncertain index, MSUI)动态综合评价模型,首先引入广义灰数的基本理念,将传统的灰色绝对关联模型扩展到评价指标为广义灰数的形式,由此得出各个时间段指标的广义灰色激励因子;然后根据指标信息不对称的特点,构建基于MSUI的广义灰色熵权模型,求解出各个指标的广义灰色熵权;接着在广义灰色激励因子与广义灰色熵权的基础上,建立基于广义灰色激励因子的MSUI动态综合评价模型;最后结合案例研究证明了模型的有效性与可行性。

为解决群决策评估中出现的决策信息模糊以及决策反馈低效化的问题,提出了自适应表达丰富度的决策方法,该方法结合二元语义以及多标准决策分析的思路,计算每个方案相对于理想解的近似贴近度,并将输出结果利用自适应表达丰富度的模块化处理进行语义标度的重新匹配,最后,通过军港的军事效能评估案例对所使用的方法进行分析论证。

量子定位系统中精跟踪系统的跟踪精度是高精度定位的前提。针对卫星平台抖动以及工作环境噪声对量子定位系统跟踪精度的影响,建立了带有卫星平台振动信号模型以及有色噪声信号的精跟踪系统模型;设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波器(adaptive strong tracking Kalman filter,ASTKF)算法,对状态扰动和输出噪声进行在线估计;并设计ASTKF对精跟踪系统进行闭环跟踪控制。在系统仿真实验中,对ASTKF进行了数值设计;对带有滤波器和比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的精跟踪系统的控制性能,与仅采用PID控制方法以及采用自抗扰控制方法进行了性能对比实验。结果表明:采用带有所提出的ASTKF的PID控制的跟踪精度相较PID及自抗扰控制精度均有明显提高,可以达到量子定位的精跟踪系统对跟踪精度±2 μrad的要求。

针对固定配平飞行器追踪地面机动目标问题,提出具有螺旋机动的制导律。首先,建立了误差角、误差平面描述飞行器机动目标相对运动的数学模型并讨论了误差角对飞行器末速度的影响。在此基础上,考虑飞行器控制能力,设计了连续非线性形式的误差角指令。然后,考虑地面机动目标的情况,采用扩张状态观测器对其加速度进行估计,并采用预测模型得到虚拟目标点运动信息。最后,设计了含有虚拟目标点的指数形式收敛的制导律。仿真结果表明,该螺旋机动制导律能保证飞行器精确跟踪地面机动目标,并具有鲁棒性。

针对一类滑动蒙皮机翼模型的强非线性、模型不确定性、未知外部干扰以及执行器饱和特性,提出了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的抗饱和控制方法。通过将变形机翼系统的不确定性视为扩张状态,设计了ESO对扩张状态进行估计;并在控制策略中,对观测出的扩张状态进行实时补偿;利用线性矩阵不等式工具给出了执行器饱和条件下的收敛域。数值仿真结果表明变形机翼系统可以有效克服模型不确定性、未知外部干扰与执行器饱和的影响,完成变形指令。

研究了多枚导弹同时拦截高机动目标情况下的制导律设计问题。基于终端滑模控制方法和一致性原理设计了多枚导弹协同制导律,实现所有协同导弹的视线角速率在有限时间内收敛到零,视线角收敛到期望的角度。在视线方向上,能够保证多枚导弹具有相同的拦截时间。基于双曲正切函数,所提出的未知上界的在线估计算法有利于减小输入通道的切换增益和抖动。利用Lyapunov稳定性理论,对所设计的闭环系统给出了严格的稳定性证明。在仿真研究中,进一步验证了所提出的协同制导律的有效性。

针对非匹配不确定性、饱和输入等约束条件下的编队协同控制问题展开研究。通过引入辅助系统和扩张状态观测器实现对系统状态的实时跟踪;设计了滑模扰动观测器,实现在有限时间内精确估计系统的全部未知扰动;在此基础上,提出了反馈控制协议,显著改善了系统控制性能,有效降低了计算负担,使得通过选择合适参数能够保证状态追踪误差收敛到有界域内;最后通过Lyapunov稳定性理论对控制系统稳定性进行严格证明。数值算例验证了控制协议有效性,结果表明所设计的控制协议能够满足复杂约束条件下的编队协同控制要求。

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程易受外界未知干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于积分反步法的滑模位置控制器。在该控制系统中,位置回路采用滑模积分反步法(sliding mode integral backstepping, IBS-SMC)非线性控制方法,姿态回路采用经典比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真对PID、线性二次型调节器、IBS-SMC进行了比较。仿真结果表明与传统方法相比,IBS-SMC法具有更好的抗干扰能力与控制精度。最后通过飞行实验,检验了控制算法可行性。实验结果表明,所设计的IBS-SMC是一种符合工程实际的控制方法。

针对微小型无人机的特点,提出了采用双极化天线结合空频编码的多收发(multiple-input multiple-output, MIMO)技术提高数据链抗衰落能力的方法。该方法在空域上借助双极化天线进行空域分集,在频域上利用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)的多载波的频谱特点实现频域分集;同时给出了双极化全向天线的工程化设计方法。仿真结果表明,相比与单发单收(single-input single-output, SISO)的传统数据链体制,该方法可以有效地增强通信系统的抗多径能力,并且在高速条件下具有比空时分组编码(space time block code, STBC)更优越的分集效果,可以提高微小型无人机在低仰角下的抗衰落性能,在无人机的高速数据传输领域有着广阔的工程应用前景。

水下滑翔机(autonomous underwater glider,AUG)广泛应用于长时间、大规模的海洋环境监测。为了更高效地进行AUG组网,提出面向AUG的水声网络时间同步与多址接入(time synchronization and multiple access control,TSMAC)融合机制。该机制将TSMAC的信息交换过程相融合,利用AUG和信标节点交换信息。根据所得的同步所需的时间戳和位置信息,计算出频率偏斜和相位差,进而更新本地时钟,实现时间同步。仿真结果表明,与现有机制相比,该机制减少了控制帧发送次数,在维持较好吞吐量的基础上,达到了降低时间偏差的目的,并且提高了能量效率。

针对传统差分混沌移位键控(differential chaos shift keying, DCSK)传输速率较低的问题,提出一种多用户正交DCSK通信系统。该系统通过延迟不同时间区分不同信息时隙,每个信息时隙发送N个用户,有效提升其速率。同时采用正交混沌发生器产生两路正交的混沌信号,彻底消除其信号内干扰,提升系统误码性能。该系统从延迟线数目以及用户数两个方面分析了系统误码率和传输速率。推导在加性高斯白噪声和Rayleigh衰落信道下的误码率公式并进行仿真。仿真结果表明,该系统能够有效改善误码性能和提升速率,具有很好的实用价值。

根据模仿主用户攻击(primary user emulation, PUE)信号较难同时模仿主用户(primary user,PU)信号的时、空域平稳特征,提出基于循环时空滤波的PU检测方法。该方法首先利用PU信号的循环时空平稳特征设计滤波器,并对滤波输出信号进行本地判决,再将本地检测二进制结果发送至融合中心(fusion center,FC)进行全局检测,其中FC根据各认知用户(secondary user,SU)检测循环频率的不同将收到的本地检测结果分组,并采用组内组间二次融合方式获取全局检测结果,这种协作分集检测的方式可以有效降低误检率和计算复杂度。仿真结果表明,该方法可实现在低信干噪比环境下对PU信号的检测。

为高效、精确地进行非能动系统热工水力可靠性(thermal-hydraulic reliability,TH-R)评估,引入多层交叉熵(multi-level cross entropy,MCE)方法,该方法适用于小失效率、隐式模型问题。以某型核动力装置非能动余热排出试验系统为算例进行验证,给出6种分布参数更新策略下的系统失效率估计过程。仿真结果表明:MCE方法能在较少运算量下精确估计出系统失效率,且估计值变异系数较小;选择相对较小的中间失效率和平滑参数,能使重要抽样密度函数的采样中心更加靠近设计点附近的重要区域,提高评估精度。相关方法和结论有助于从可靠性角度增强对非能动系统热工水力过程不确定性的认识,可作为非能动系统性能评估与优化的参考。

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。

针对目前随机过程退化模型错误指定研究较少,且主要集中在线性模型中的现状,研究了逆高斯过程(inverse Gaussian,IG)的两类错误指定:不含随机效应情况下非平稳IG过程被错误指定为非线性Wiener过程,以及含随机效应IG过程被错误指定为简单IG过程。基于伪最大似然估计近似正态性理论获得了这两种情形下伪平均失效前时间(mean-time-to-failure,MTTF)估计的分布特征,并以某合金疲劳裂纹数据为例,分析比较了模型错误指定对MTTF的影响。结果还显示,在特定参数设置或样本数、观测次数组合设置下,模型错误指定将对MTTF的估计带来较大影响,这在工程实践中具有一定参考价值。