在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。

更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster RCNN)是两阶段的目标检测模型,通过区域生成网络将区域提议与识别完全融合到网络模型中,使主要的运算可以在图形处理器中完成,因此,其同时具有良好的检测速度与精度。但是当Faster RCNN直接应用于遥感图像目标检测,面对宽尺寸范围的多种目标时,性能受到了很大削弱。分析了池化操作和目标尺寸对区域提议的影响,提出联合多层次特征进行区域提议的方法,提升了目标区域的提议召回率。针对性地优化前景样本的生成策略,避免训练过程中的产生无效前景样本,使得整个检测模型的训练更加高效。实验结果表明,所提出的模型和训练方法能够提高多尺度遥感图像目标的召回率与检测精度,且具备较高的训练效率。

线性调频(linear frequency modulation, LFM)分段脉压对抗间歇采样干扰时,子脉冲顺序步进,使得采样子脉冲与相邻子脉冲脉压后,残余信号积累从而形成干扰带;干扰抑制时信号不连续采样,产生谐波分量。针对这两个问题,提出一种基于脉内Costas频率步进的LFM波形抗间歇采样干扰方法。该波形综合LFM和Costas编码的优点,具有理想图钉型的模糊函数,不仅可以抑制干扰带,还可以大大降低谐波分量,最终提高抗干扰性能。理论推导和仿真分析验证了该方法的有效性。

为解决双势阱Duffing-van der Pol振子同频微弱信号定量检测问题,分析发现了Poincare截面能明显区分系统不同状态的现象，构建了基于Poincare截面的检测统计量,并以此为基础设计了信号检测的有效实现方法。首先对Poincare截面进行数值计算得到系统关于策动力幅值的分岔点图,其次对不同状态下各幅值对应分布点做方差统计构建检测统计量。不同状态的检测统计量分布区间不同,按照统计值落入的区间即可判断信号有无。仿真实验给出了不同策动力角频率下检测统计量的临界值和检测区间,并通过与相平面检测结果的对比验证了该检测方法的可行性,为微弱信号定量检测提供了参考。

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。

针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差最小的路径作为新的候选集,以提高重构速度。此外,将残差差分小于某一阈值作为算法停止条件,因此不需要图像稀疏度作为算法的输入。实验结果表明,该算法可以获得较好的重构效果,同时保持了良好的时间复杂度和抗噪性能。

针对色高斯噪声环境下混合信号二维波达方向(two-dimensional direction of arrival, 2D-DOA)估计问题,提出四阶累积量与斜投影算子相结合的混合信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。首先利用接收数据构造四阶累积量矩阵切片替代传统协方差矩阵来抑制高斯色噪声,并通过传播算子方法(propagator method,PM)估计非相干信号的仰角与方位角。然后采用正交三角(orthogonal triangular,QR)分解构造特定的斜投影算子,使接收信号中仅包含相干信号信息。将矩阵重构与PM相结合来解相干并估计相干信号的仰角与方位角。可以实现高斯色噪声背景下混合信号的2D-DOA估计,且估计信号的方位角和仰角能够实现自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。

外场实验中宽带直采模式使得回波数据量较大,弹道目标的微动使散射点徙动严重,频谱变化剧烈。针对此时传统运动补偿不再适用和宽带直采数据处理困难的问题,本文提出宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法。首先对宽带数据进行降采样,降低数据量。对降采样的数据使用区域Hough变换进行群目标轨迹分离并计算出对应到原始宽带数据的位置,进行粗运动补偿与信号提取。然后对提取的目标信号采用重心法进一步作运动补偿,再通过时变自回归模型进行时频分析,得到剩余平动参数与光滑的微动特征曲线。利用所得微动参数对目标信号进行精确的运动补偿。最后采用CADFEKO仿真模型实验验证了所提方法的有效性。

为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相比于基于2范数的PCA检测方法,l1-PCA在特征提取方面具有更高的鲁棒性,并且可以进一步提高变化检测精度。基于RADARSAT-2卫星获取的3幅图像进行的实验结果表明,相较于其他两种典型算法,所提算法更加稳定,精确度更高。

对地目标识别中,目标回波中将不可避免的含有大量杂波,严重影响识别性能。针对该问题,提出了杂波稳健识别方法,该方法首先采用基于球形假设聚类的异常检测方法,完成小簇杂波的抑制;然后利用参数非依赖局部异常因子异常检测法对剩余散射点进行异常检测,完成点杂波的抑制;最后利用杂波抑制后的高分辨距离像进行特征提取和目标识别。本文方法对目标是否运动无要求,算法涉及参数不需要人为设定。实测数据验证表明,所提方法的识别率优于传统方法,随着信杂噪比降低识别性能稳健,且运算量较小。

机载预警雷达在探测空中目标时,常面临地面目标的点干扰和航迹干扰。地面目标过滤是机载预警雷达航迹优化的重要内容,可以有效改善目标航迹质量。针对地面目标过滤问题，本文研究了基于多普勒特征的地面空中目标识别方法。首先在对交通流建模仿真的基础上,分析了地杂波背景下高速公路目标回波的多普勒特征;然后利用地面和空中目标的多普勒特征差异,设计了一种目标分类准则。仿真结果表明分类准则在确保空中目标具有较高识别概率的同时,也保证了对地面目标具有较高的识别概率,从而能够有效滤除大部分地面高速公路目标。

主要研究光学与合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的配准。光学图像与SAR图像间完全不同的成像特性以及后者中斑点噪声的影响,增加了二者之间的配准难度。此外,SAR图像数据量随着分辨率的升高而增大,这也对配准算法的实时性提出了更高的要求。针对这些问题,提出了一种逐步求精的光学与SAR图像配准方法,首先对SAR图像提取感兴趣区域用于图像间的粗配准,以减少算法压力,之后提取图像中稳定结构特征,构建光学图像与SAR图像间精确变换关系。通过实测数据实验,证明了该算法的有效性。

针对空天高速目标跟踪中,传感器资源调度任务无时间等待、传感器资源匹配形式多样、观测时间碎片化等问题,提出了多源异构传感器调度多目标优化模型和求解该模型的多目标柔性果蝇算法。针对传感器调度时间碎片化问题,采用柔性分割调度时间,设计了目标-时间-传感器三维编码方式;为了避免相似个体交叉进化造成搜索陷入局部最优,提出基于个体特征的交叉操作和变异操作;针对进化过程中个体产生碎片时间、重复观测等问题,提出柔性调整操作。最后通过两个案例测试,对提出的模型和算法进行仿真验证,实验证明算法能够合理地求解多源异构传感器资源调度问题,在收敛性和分布性方面优于对比算法。

针对现有面向多目标优化的火力目标分配(weapon target assignment,WTA)问题的求解算法相对较少、有关算法的求解效能不稳定等特点,提出了前瞻式边际贪婪构造(look-ahead margin-greedy constructive,LAMGC)算法。首先,对火力目标分配问题的多目标优化模型进行了深入分析,通过定理证明优化了LAMGC算法的求解效率;然后,明确了LAMGC算法具体的求解步骤,分析了算法计算复杂度;最后,以超体积和计算时间为评价指标,通过实验验证了LAMGC算法的合理性和有效性,LAMGC算法很好地满足了轻量型智能作战平台的使用需求。实验数据显示,相比于求解此类问题的有关算法,LAMGC算法具有更高的求解效率、求解质量和求解稳定性。

针对航空集群机载网络中优化链路状态路由(optimized link state routing, OLSR)协议周期固定式邻居探测方式不能及时获取节点邻居分布状况,导致路由可靠性不足问题,提出软件定义航空集群机载网络自适应邻居探测方法。首先在现有软件定义网络(software defined networking, SDN)架构基础上,提出航空集群机载网络架构并设计网络模型;其次设计待调节点集合选举算法,以节点移动距离为标准筛选待调节点集合;最后设计邻居探测周期分配算法,为待调节点分配邻居探测周期。通过SDN集中式高效地调整节点邻居探测周期,能够实现对邻节点分布状况的及时有效探知。仿真表明该方法能及时获取节点邻居分布状况,提高了数据包到达率并降低端到端时延和协议控制开销,增强了OLSR协议在航空集群机载网络中的可靠性。

首先,给出了装备维修保障效能评估的基本流程。其次,重点对装备维修保障效能评估指标体系和评估方法的研究现状进行综述,分析现状存在的问题。最后,指出下一步装备维修保障效能评估研究需要解决的重要问题。对新形势下开展装备维修保障效能评估研究具有重要指导意义。

为克服研发阶段无人侦察机系统的效能评估缺少装备整体试验和运行数据带来的构造ADC模型指标可用度、可信度困难问题,以经典ADC模型为基础,结合产品分解结构(product breakdown structure, PBS),提出PBS-ADC模型。既适用于装备使用期间,也适用于装备研发期间的效能评估。将无人侦察机系统分解到子系统层级,利用Q-过程理论计算出ADC模型中的指标可用度A、可信度D,同时应用搜索理论和全概率公式计算出系统能力C,结合A、D、C变量算法给出了无人侦察机系统效能动态关系式,实现了无人侦察机系统研发阶段效能评估,为无人侦察机系统的参数设计等问题提供了依据。

开展了网络信息体系联动的影响因素重要性等级评估问题研究。首先,描述了网络信息体系及其联动的概念,并从物理域、信息域、认知域和社会域4个方面提炼了网络信息体系联动的影响因素;然后,基于群决策理论,设计了联动影响因素重要度系数评估方法以及重要度等级映射方法,详细描述了评估方法中的领域专家群体意见一致性检验和权威度高且意见一致的领域专家子群体选取的方法步骤;最后,以典型案例仿真验证了所提出的网络信息体系联动的影响因素重要性等级评估方法的有效性和适用性。

针对双响应曲面模型的参数不确定性、参数之间的层次结构以及模型的异方差问题,结合分层贝叶斯建模方法提出一种新的均值-方差双响应曲面模型,并在此基础上运用所提方法实现了产品/过程的稳健参数设计。首先,建立分层贝叶斯模型,并获得参数的后验分布;其次利用Gibbs采样获得参数估计值,在此基础上构建质量损失函数,并采用遗传算法对质量损失函数进行优化求得可控因子的最佳设计水平;最后,从模型具有同方差和异方差两种情形出发,结合具体实例分别采用普通最小二乘、加权最小二乘及分层贝叶斯建立双响应曲面模型进行了比较分析,验证了所提方法的有效性。

针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方法。该方法首先通过优化对数似然函数,解决生成学习的参数估计问题。然后,使用生成学习的结果,初始化判别学习的参数。最后,引入混沌映射序列,通过混沌量子粒子群优化(chaos quantum particle swarm optimization, CQPSO)算法,优化条件对数似然函数。使用权重类条件贝叶斯网络分类器对液体火箭发动机的故障进行分类,仿真结果表明,改进的方法分类精度高,误分类率低。同时,采用CQPSO与量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法、标准粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法相比,能够有效减少算法的迭代次数,提高算法的效率。

针对无控旋转目标航天器强迫绕飞的控制策略问题,强迫绕飞时要求追踪器对无控旋转目标器具备视线指向的能力,以便在较短的时间内进行全面观测。首先分析了无控旋转目标的姿态及运动特性,在视线旋转坐标系上建立了追踪器与目标器的三维相对运动方程。将追踪器对目标器的绕飞问题转化为视线瞬时旋转平面内的二维控制问题,采用基于模糊切换增益调节的滑模控制器对视线方向和垂直视线方向的目标运动进行了控制。数值仿真验证了所提控制策略的有效性。

针对前部喷管控制型外层空间导弹拦截提出了改进型比例导引(proportional navigation,PN)导引律,在目标的加速度大小和方向都有不确定性的情况下能够以零脱靶量命中目标。与以往的PN导引律不同,改进型PN导引律增加了消除偏差的项,且比例系数是时变的。此外,针对拦截的初始条件不理想的情况,提出了一个过渡的导引律,在经过有限时间采用过渡的导引律之后能够使得运动变量满足改进型PN导引律的适用条件。最后,通过仿真验证了所提出的算法的可行性。

针对机动条件下组合导航系统卫星量测与惯导数据时间不同步影响定位性能的问题,提出一种基于卫星量测修正的组合导航系统同步方法。通过对卫星量测的线性化及时延误差补偿处理,大幅降低了卫星量测中的时延误差。仿真实验表明,这种方法可以将估计时延相比真实时延的差值减小到几毫秒,实现时延的精准估计,有效消除时延对于组合导航定位性能的影响。

为实现导弹的攻击时间控制,基于导弹和目标的相对运动模型,对静止和匀速运动目标条件下的攻击时间控制制导问题开展了研究。根据静止目标条件下的导弹前置角理论计算公式,构造了关于前置角跟踪误差的滑模切换面。基于终端滑模理论,设计了一种无奇点的攻击时间控制制导律。对所设计制导律的收敛性及相关参数的取值范围进行了理论分析,证明了该制导律满足Lyapunov稳定性条件,并且不存在奇点。利用落点预测理论对制导律进行了推广,使所设计制导律能够实现匀速运动目标下的攻击时间控制。在不同条件下进行数值仿真,验证了制导律的有效性。

研究了存在网络通信时延的电力系统的广域阻尼控制问题。首先从理想传输情况出发,设计基于Mamdani方法的模糊逻辑广域阻尼控制器;然后考虑时延对控制效果的影响,在控制器中引入模糊输入,设计带时延补偿的模糊逻辑广域阻尼控制器。时延补偿增加了控制器设计的复杂性,因此在保证系统性能无显著降低的条件下,对其模糊规则数进行简化。以4机2区域测试系统为例,利用Matlab/SimPowerSystem和TrueTime进行仿真分析,结果表明,与模糊逻辑广域阻尼控制器和传统的广域阻尼控制器相比,所设计的具有时延补偿的模糊逻辑广域阻尼控制器能有效地抑制时延对系统稳定性造成的影响。

协作频谱感知(cooperative spectrum sensing,CSS)可有效提高频谱检测的准确性,然而,当次用户中恶意用户占比较大且同时发动大规模攻击时,将严重影响CSS的准确性。文中将用户选择和置信传播有机结合,提出一种针对大规模入侵的双重防御方案。基于本地感知结果通过用户选择机制挑选可靠次用户,挑选出的可靠次用户包括诚实用户和伪装成诚实用户的恶意用户。然后以可信度为权重计算置信值均值并将其和预设门限比较,进一步滤除伪装成诚实用户的恶意用户。仿真结果表明,与已有的简单的基于信誉的方案、基于均值的方案、基于克隆节点的攻击检测算法相比,所提方案具有更好的检测性能,且置信值收敛更快。

针对转发放大(amplify-and-forward,AF)模式下双路径连续中继(two-path successive relay,TPSR)存在的中继间干扰(inter-relay interference,IRI)问题,提出了新颖的基于行空间映射的中继干扰消除方案。新方案对源节点信号进行交替行空间预编码,从而将接收期望信号与IRI信号映射到不依赖信道的正交子空间,在未知信道下实现IRI和累计噪声的完美消除,从而消除非理想信道估计带来的剩余自干扰和累积噪声对TPSR性能的影响。在这基础上,推导不同信道估计误差下系统平均误比特率（bit error ratio,BER）的闭合表达式和近似表达式,并通过仿真验证理论推导的正确性。通过对比该方案与传统基于信道估计的干扰消除方案在不同估计误差下的检测性能,表明新方案能够完全消除IRI和累积噪声,有效提升连续中继网络性能。

短参差分混沌键控(short reference differential chaos shift keying, SR-DCSK)有效提升了系统的传输速率,但也导致安全性能大幅度降低。针对该问题,提出了基于置乱矩阵的SR-DCSK(SR-DCSK based on scrambling matrix, SMSR-DCSK)系统。基于前向移位矩阵设计了一种结构简单并且具有正交性的置乱矩阵。该置乱矩阵能够打乱混沌序列的顺序,从而降低混沌参考信号与信息信号之间的相关性。采用高斯近似法推导了在加性高斯白噪声信道中的系统误比特率(bit error rate, BER)公式,并依此进行了最优化性能参数的求解。仿真结果表明,推导的BER公式能够准确衡量系统BER性能。相对于SR-DCSK系统,SMSR-DCSK系统在安全性和BER性能方面均有明显提升,并且具有实现复杂度低的优点。

为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming, SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10 m×10 m×3 m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39 cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。

采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0~10 dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。

现行的齿轮可靠性建模与分析方法往往只考虑了固有不确定性的影响,而忽略了实际中由于知识的缺乏而导致的认知不确定性对可靠性分析结果的影响。本文给出了基于性能裕量的确信可靠度计算流程和算法,应用不确定理论描述了齿轮部分设计参数和影响因素的认知不确定性,定量地计算了接触疲劳和弯曲疲劳下的齿轮确信可靠度并进行了参数敏感度分析。此外,将确信可靠度与未考虑参数认知不确定性的可靠度进行比较,进一步说明了考虑认知不确定性的必要性。

针对战时装备受到使用退化与随机冲击的共同作用发生竞争失效的问题,提出了基于状态的预防性维修策略。首先建立了单系统的可靠性评估模型,该模型考虑了装备系统冲击阈值随总退化量的累计而减少的实际,并提出了阈值连续变化条件下的装备系统可靠性建模方法;其次针对装备的隐蔽功能故障,提出了定期检测下基于状态的预防性维修策略,构建了装备系统的成本率函数;最后结合实例分析,确定了装备系统的可靠度函数和最优预防性更换阈值,并对比分析了不同冲击阈值参数对可靠度的影响。研究结果表明:该模型可以有效解决竞争失效条件下装备系统的可靠性评估问题,同时也可为装备系统预防性维修策略提供模型参考。