针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。

隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)是传统多目标跟踪的理论基础。在分析了HMC模型的局限性基础上,介绍了更具普适性的双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型,对基于PMC模型的概率假设密度(PMC-probability hypothesis density,PMC-PHD)滤波算法进行了推导,并对其高斯混合(Gauss-mixture,GM)实现进行了改进,利用椭圆波门给每一个高斯分量建立一个对应的缩减量测集合来对其进行更新。仿真实验证明在杂波密度较大的场景中,PMC-PHD滤波器GM实现的改进在不影响跟踪精度的情况下运行时间缩短为原来的三分之一;仿真实验还证明在HMC模型场景下PMC-PHD滤波器针对邻近目标的跟踪性能要优于HMC-PHD滤波器。

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。

研究飞行器群内近距定位,可改善飞行器群生存能力,飞行器群载电磁矢量传感器位置误差等因素造成了群内定位困难,根据机载缺损电磁矢量传感器姿态位置与接收信号之间的变化规律,建立飞行器群载传感器阵列全孔径导向矢量。根据信号时间、极化和空域相位延迟三维数据结构关系,采用盲信号极化状态等参数的极化域波达因子探测法,保留传感器在机身中安装姿态和位置信息,计算电磁波空间谱, 汇聚目标信息,实现飞行器群对短距多目标定位。对飞行器位置误差不敏感,解决短距目标极化参数随接收位置变化、交叉极化、增益/相位漂移和接收机位置误差问题。仿真试验表明该算法有效。

针对异常数据和/或数据序列的检测,根据再生核希尔伯特空间最大平均偏差异常数据和/或数据序列检测算法,发展出了一种恒虚警检测异常的非参数方法。将来自正常数据的最大平均偏差描述成了一个统计分布,分析表明:奈曼—皮尔逊假设检验可利用这个分布来进行异常假设检验,而bootstrap重采样技术或期望最大算法则可估计出正常数据或数据序列的统计分布,尽管在给定虚警率的条件下,异常假设检验所需的判决门限可由估计到的统计分布计算获得,但可以利用蒙特卡罗积分的方法来简化这个计算。数值仿真的结果验证了提出方法的有效性,同时,表明所提方法优于文献中报道的方法。

为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏编码,然后又设计基于显著优化的目标度特征,利用信念传播算法推断生成舰船目标显著图,最后应用高效子窗口搜索方法实现舰船目标检测。实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮,背景杂波抑制效果好,可实现准确的目标检测。

针对现有信号带宽估计算法不利于工程实现或估计精度较低的问题,提出了一种基于功率谱分布函数几何学分析的估计方法。首先计算信号的平均功率谱及其分布函数,然后在分布函数图中利用几何学中的三角形思想粗估计信号带宽,最后利用直线斜率逼近的方法对估计结果进行了修正,实现了卫星通信信号带宽的有效估计。仿真结果表明,该方法在信噪比为0 dB时,归一化均方根误差小于10^-2,且该方法原理简单,易于工程实现。

针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)法精度下降,基于张量的MUSIC(tensor MUSIC, T-MUSIC)方法通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,所提算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。

高速、高机动隐身飞行器严重压缩了防空导弹雷达导引头的探测威力,而通过增加相参积累时间提高导引头灵敏度是解决此问题的有效技术途径之一。提出一种基于瞬时测频原理的长时间相参积累算法,用于脉冲多普勒雷达导引头对隐身目标的检测。该算法将电子对抗领域成熟的瞬时测频技术创新应用于雷达导引头的目标检测过程中,通过对弹目相对加速度的盲估计,补偿回波信号中的二次项,使得因弹目相对加速度产生的频谱展宽问题得以解决。补偿后的回波信号相参积累时间得以增加,这使得导引头检测灵敏度随之提高。仿真条件下,此算法将导引头的截获灵敏度提高了12.5 dB,作用距离提升一倍有余。此算法还可以推广应用到弹目加加速度或者更高次项存在的情况。

差分合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)层析成像通过多航过数据重建观测目标的后向散射系数和视线方向形变速率。将全极化与差分SAR层析相结合,针对城市建筑成像高程向稀疏的特点以及全极化数据反演中,信号稀疏支撑集相同的特点,提出将稀疏约束与组稀疏约束相结合的求解模型,用基于层次稀疏的阈值迭代方法进行求解。通过仿真实验和基于BioSAR 2007实测数据的半仿真实验验证,实验表明全极化差分SAR层析成像方法,重构结果相较于单极化,提高了高程向和形变速率精度,且有更好的鲁棒性,在信噪比为10 dB时,相较于单极化差分SAR层析成像方法,能更好恢复高程向信息和形变速率。

间歇采样噪声调制转发式的灵巧噪声干扰向来是雷达干扰对抗的难点。在深入研究间歇采样转发干扰(interruptedsampling repeater jamming,ISRJ)的基础上,针对ISRJ时域不连续采样的特点,提出一种基于脉内步进线性调频(linear frequency modulation, LFM)波形的抗ISRJ方法。该方法利用脉内步进LFM子脉冲之间的正交性互相掩护,子脉冲间频率步进使得干扰采样段经调制后仍无法干扰相邻子脉冲,从而可以有效提取干扰机没有采样的信号段,在对抗高占空比的重复转发干扰时优势明显。仿真条件下,干扰采样与发射波形分段非同步时,窄子脉冲较宽子脉冲输出信干噪比提高约3.1 dB。

通过对大量数据进行训练并采用分布式深度学习算法可以学习到比较好的数据结构,而传统的分布式深度学习算法在处理大数据集时存在训练时间比较慢或者训练精度比较低的问题。提出Bootstrap向下聚合随机梯度下降(Bootstrap aggregating-down stochastic gradient descent,Bagging-Down SGD)算法重点来提高分布式深度网络的学习速率。Bagging-Down SGD算法通过在众多单机模型上加入速度控制器,对单机计算的参数值做统计处理,减少了参数更新的频率,并且可以使单机模型训练和参数更新在一定程度上分开,在保证训练精度的同时,提高了整个分布式模型的训练速度。该算法具有普适性,可以对多种类别的数据进行学习。

链路预测是网络科学研究的基本问题,武器装备体系作战网络链路预测有助于识别异构作战网络中的隐含信息,对网络重构、关键节点识别以及作战计划制定等具有重要意义。从体系视角出发,基于元路径思想,提出了一种基于元路径的武器装备体系作战网络链路预测方法。首先,针对武器装备与装备间关系的异质性,分别抽象为作战网络中不同类型的节点与边,建立武器装备体系异构作战网络模型。其次,异构作战网络中不同元路径具有特定语义含义,梳理异构作战网络中存在的元路径并对其具体物理含义进行描述,提出基于元路径冗余度的节点相似性指标,在此基础上构建武器装备体系作战网络链路预测模型。最后,与选取的典型链路预测模型及算法进行对比,证明所提方法的可行性和有效性,并结合具体军事应用需求进行应用实例研究。

针对体系组合优化问题中,不同场景下系统贡献的不确定问题,提出了基于鲁棒能力的体系优化决策方法。首先对体系的鲁棒能力和模糊能力风险进行定量描述;然后以鲁棒能力最大,建设风险和成本最低为目标,考虑军事能力需求等约束,建立多目标体系组合优化模型,采用改进的基于参考点的非支配排序遗传算法求解模型,生成一组符合决策需求的非劣质解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的有效性,可以为体系总体建设规划提供决策支持。

针对舰船装备远海执行战备任务期间备件补给困难的现实,系统研究了基于有限携行备件的装备战备完好性建模方法与计算问题。首先,探讨了有限备件情形下的单部件战备完好性模型,给出了适合于工程应用的近似计算算法;其次,研究了基于有限备件的系统战备完好性模型,重点给出了备件共用情形下的串联、并联、表决系统的战备完好性算法,并给出系统战备完好性计算流程;最后,通过仿真分析说明,工程实际中常用的稳态可用度计算方法不适用于舰船装备远海执行任务情形下的战备完好性计算,并且分析验证了给出的单部件及备件共用情形下系统的战备完好性近似算法精度较高,可用于舰船装备战备完好性评估。

针对部队装备管理绩效影响因素复杂,评价过程具有模糊性、不确定性等特点,提出了基于云模型和改进证据理论的装备管理绩效评价方法。首先,构建了装备管理绩效评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重;然后,借助云模型对评语信息进行建模,构造基本概率分配函数,再引入Jousselme距离,通过计算证据可信度和可靠度得到证据的复合权重,以此作为权重系数对证据源进行修正;最后,采用改进的证据融合规则进行各指标基本概率分配融合,得到综合评价结果。通过实例分析验证了指标体系的科学性和算法的有效性,为部队装备管理绩效评价提供了参考。

针对战机飞行安全性分析不全面且缺少定量评价的问题,提出了一种新的飞行安全性分析和评价方法。首先,危险分析技术(system theoretic process analysis,STPA)可以从系统的角度分析影响战机飞行安全的风险源,基于人为可靠性动态分析(information, decision and action in crew,IDAC)模型是目前最全面的人为可靠性分析模型,结合两者的优势提出了IDAC-STPA分析方法。然后,利用该方法分析战机飞行风险源,并在此基础上建立了飞行员操纵战机机体模型,叠加不同飞行条件下飞行参量的风险度可以得到相应机动动作的安全谱,在此基础上得到该飞行动作的风险度。最后,通过对某型战机眼镜蛇机动的安全性分析,发现该型战机飞行中的不安全控制行为和潜在风险。通过安全谱提供一种直观的分析事故演化的方法,在此基础上计算的风险度提供了一种定量分析事故演化的方法,该方法可以为飞行员的飞行训练提供一定的借鉴。

为解决不确定环境下无人机空战的机动决策问题,将博弈论和直觉模糊集结合,首先对无人机的机动可选方案进行直觉模糊多属性评估,得到机动博弈的直觉模糊支付矩阵,并提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件,建立了求解不确定环境下纳什均衡的规划模型。同时,采用个体控制参数和遗传代数自适应的策略改进差分进化算法,并对模型进行求解。仿真验证模型和算法的合理性和有效性,为不确定环境下空战决策问题的求解提供了新思路。

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。

针对预警机的特殊作用,提出了利用临近空间高超声速飞行器的高度优势与速度优势,对预警机实施打击的概念,设计了反预警的制导律。针对预警机的机动,将其视为外在扰动,利用扩张状态观测器将其扩张为一个新的状态量,并对此状态量进行实时观测,将其补偿到制导指令中,有效解决了拦截末端需用过载过大的问题;同时对攻击目标时的落角进行约束,设计了带有落角约束的滑模制导律。将所设计的制导律与传统的弹道成型制导律作对比,结果表明,在飞行末段,滑模制导律具有更小的过载与视线角速度,相比传统弹道成型更具优势。

以往研究已经证明机翼后掠角和后缘弯度的单独改变均可增强飞行器的机动性,探究将后掠角作为冗余控制器后飞机滚转运动收敛特性问题。首先利用计算流体力学方法,探讨了后掠角非对称变化对气动特性的影响规律,建立了不同工况下研究对象飞机后掠角、柔性后缘两种广义操纵面的操纵效能函数。其次综合Kane方法建立的稳定滚转子系统动力学模型,在考虑飞机阻尼力矩影响下,确定了监督控制器-主控制器控制架构下系统主、从控制器控制律。最后将后掠角非对称偏转作为系统冗余控制输入,以操纵面偏转速率为特征量,分析了不同工况下后掠角非对称变化对飞行器稳定滚转运动收敛特性的影响。通过分析可知,采用冗余操纵面设计,可有效增大滚转控制力矩,避免操纵面进入饱和状态,提升飞机整体控制效能。通过两种工况下的仿真结果可知,后掠角操纵面可增强系统容错能力、提升高升力下飞机操纵性能,但会增大系统达到稳定所需的时间。

为解决现实服役海洋环境下,模型参数未知的水面舰船动力定位系统的控制问题,考虑执行器输入有界、舰船运动状态信号难测量等工程因素的限制,提出一种动力定位的状态观测饱和控制算法。首先,对非线性扩张状态观测器(extended state observer, ESO)在含有未知饱和控制输入结构下的状态观测能力进行分析,在原有假设条件的基础上制定一条附加假设条件,并分析该观测系统的合理性。接下来,将非线性ESO的特例(即线性ESO)应用于对舰船运动状态变量的实时观测,设计自适应律对模型的阻尼项和执行器不确定增益进行在线估计,进而得到各个执行器可变螺距形式的控制输入,引入动态辅助系统处理执行器的输入饱和限制。仿真结果表明:相比于传统的动力定位系统控制策略,所提出的控制策略在保证高定位精度和合理收敛速度要求的同时,更符合工程实际。

针对已有方法在无人机编队队形控制方面的不足,结合无人机系统有限范围感知的特点提出一种基于规则的队形控制方法。首先,利用目标位置选择算法为编队成员选择刚体中的期望位置点,使分布式条件下的复杂无人机编队队形控制问题转化为个体对自身期望位置点的追踪问题;其次,通过控制协议的设计引导编队成员对自身的期望位置点进行追踪和避免碰撞;最后,在netlogo平台上实现了队形的控制;进一步,将目标位置选择算法与基于全局信息的“禁忌搜索”优化算法的效果进行了对比。实验表明:本文的控制方法简单,生成的航迹图简洁、平滑,其效果与基于全局信息的优化效果接近,且可生成任意队形和对突发威胁能主动有效的规避。

针对滑模变结构控制中出现的抖振问题,提出了一种分段幂次趋近律。该趋近律采用分段函数方式设计,具有较快的收敛速率、较多的调节参数,并且针对不同阶段的趋近律分开设计互不影响。理论证明了该趋近律达到滑模面时无抖振、固定时间收敛,详细推导出了收敛时间的表达式。在系统存在不确定性和外界干扰时能收敛于干扰稳定界,求出了干扰稳定界范围,给出了各参数对收敛速率和干扰稳定界的影响程度。以小卫星姿态机动控制为例,通过对比仿真实验,证明了所提趋近律的优越性。

针对现有识别方法仅适用于特定类型的卷积码,以及容错能力有待提高的问题,提出了一种基于改进门限沃尔什-哈达玛变换(Walsh-Hadamard transform, WHT)的(n,k,m)卷积码参数遍历识别方法。首先,将问题分为非系统和系统形式两种情况进行考虑,根据各自结构特点分别建立关于校验多项式的二元域方程,并建立二元假设;然后,遍历不同的参数组合并利用WHT求解对应方程,通过二元判决得到校验多项式,同时为提升方法的鲁棒性,采用极大极小准则对判决门限进行了改进。最后,利用校验多项式矩阵与生成多项式矩阵的正交关系求解生成多项式。仿真结果表明,该方法对各码率的卷积码均能有效识别,且抗误码性能优于传统方法。

对于卫星链路参数在复杂空间环境中存在不确定性的问题,研究了一种基于不确定链路参数的卫星网络路由算法。首先,采用三角模糊数描述链路参数的不确定性;在此基础上,建立卫星网络多约束路由模型;然后,设计保证路径有效性的遗传操作,通过遗传算法对路由模型进行求解;最后,通过仿真分析表明,该算法可以在复杂环境中实现高效路由,在平均时延、时延抖动和丢包率等方面有较好的效果。

作为一种新颖的多天线技术,空间调制(spatial modulation, SM)受到了学者的关注。近年来,SM系统的星座设计成为研究热点。然而现有的星座设计算法由于预先设定星座结构,导致不能得到最优的星座图。对此,在发送功率受限的条件下提出一种新的星座设计方案。该方案基于最小化SM系统误符号率(symbol error rate, SER)准则,通过扩大可行域范围并利用遗传算法，对SM系统的信号星座进行了优化。此外,深入分析了信号星座对SER及系统参数对星座设计的影响。仿真结果表明,该算法得到的星座图相比于其他星座图具有更好的SER性能。

退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,采用极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)算法估计退化模型参数与随机失效阈值分布系数;然后,在考虑随机失效阈值的基础上推导出设备剩余寿命的概率密度函数(probability density function, PDF),并基于Bayesian原理实时更新退化模型参数,实现对剩余寿命的在线预测。最后,将该方法应用于陀螺仪剩余寿命在线预测分析,结果表明该方法能够有效提高剩余寿命预测的精度与准确性。

为解决装备贮存可靠度评估问题,对寿命分布为平均失效率递增类分布(increasing failure rates on the average, IFRA)的装备的贮存可靠性进行分析。首先,针对装备检测过程中可能出现的无失效数据情况,确定了失效概率的先验分布并给出了Bayes估计。然后用加权最小二乘法给出了寿命分布的参数估计,进而得到了装备贮存可靠度的估计和表达式。最后结合实例进行计算,说明了方法的稳定性和可行性,为工程上评估装备贮存可靠度提供借鉴。