以实现飞行动目标的高效建模技术为目标,并结合仿真计算和微动特征分析的技术要求,给出飞行动目标及其微动电磁散射特征分析的系统方法,实现了多自由度飞行目标的运动建模,形成完整的飞行动目标高效建模技术。以直升机飞行为例展示动态建模效果,主旋翼和尾翼转动时,由直升机雷达回波信号时频分析得到的微多普勒结果与理论分析相吻合。

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。

针对红外图像中空天、海天等复杂背景及像素点噪声容易造成检测虚警的问题,提出一种基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法。首先，通过新定义的局部对比度算子获取对比度增强的图像,该步骤可抑制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰,提高图像的信杂比,增强目标区域的视觉显著性。然后,利用多尺度方法优化图像的显著区域,以增强算法的适用性,从而实现算法对不同尺寸的弱小目标的有效检测。最后,利用自适应阈值分割方法获取待检测的真实目标。实验结果表明,该算法无需图像预处理环节即可实现对不同尺寸的弱小目标的鲁棒性检测,对比常用算法具有快速性、高效性和较强的适用性。

针对现有航迹起始方法难以对编队目标进行有效航迹起始的问题,在Hough变换法及其衍生算法基础上,提出基于Hough变换和高斯混合最大期望(expactation maximazation,EM)聚类的多编队目标航迹起始方法。该方法首先利用量测数据的时序信息和目标的运动参数进行筛选,剔除大量虚假量测;再对筛选后的量测数据进行Hough变换,得到初步航迹信息;然后利用相异度矩阵对所得航迹进行预聚类,完成聚类中心初始化;最后进行高斯混合EM聚类,得到聚类结果。仿真结果表明,与Hough变换法及其衍生算法相比,该方法能够快速有效地起始编队目标的航迹,解决了目标密集带来的航迹起始混乱问题。

针对“导航战”背景下低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和长码周期全球定位系统(global positioning system, GPS)军码信号监测问题,提出采用“相关倍频累积+Duffing振子检测”对GPS军码接收信号的载频和功率进行联合估计。通过构建Duffing振子阵列,求取间歇混沌振子的间歇周期和最大输出振幅,得到GPS军码接收信号的载频和功率估计值。用获得的载频信息来解调GPS军码接收信号的四阶累积量2-D切片,通过对解调结果的归一化、最大峰值点搜索和最小二乘线性拟合处理,完成对GPS军码接收信号的码速率/副载频估计。仿真结果表明,在SNR为-32~-24 dB的GPS军码接收信号范围内,所提方法能够较好地实现信号监测和参数估计,可有效引导干扰。

射频识别技术(radio frequency identification,RFID)在室内定位领域得到广泛的关注及应用。距离估计是实现RFID室内定位的重要基础。将基于多频相位差和中国余数定理的融合方法应用于声表面波(surface acoustic wave,SAW) RFID技术,实现了标签的无模糊距离估计。分析了该方法在SAW RFID系统中实现距离估计所面临的主要误差来源及相应的修正方法。通过仿真实验,得到该方法在理论上要实现高稳定性及高精度的距离估计,则SAW RFID阅读器系统的模糊相位测量误差应不超过3°的系统指标要求。最后,通过实验验证了该方法在SAW RFID系统中的可实现性,结果表明所研制的系统当前能达到的距离估计均方根误差为16.7 cm。

空时编码阵雷达通过在相邻阵元间引入时间延迟,在发射单一波形的条件下可实现全向空域有效覆盖,工程上易于实现。但实际应用中,器件变化会造成时移误差,难以得到准确的时移量。本文研究了时移误差对空时编码阵方向图的影响,定量分析了确定时移误差下的方向图误差并得到闭式表达式,推导了随机时移误差下方向图误差的上限。此外,进一步研究发射方向图响应和多维模糊函数,并结合仿真实验分析时移误差对空间探测范围,距离、角度维分辨率和副瓣电平等特性的影响。

交叉眼是干扰单脉冲雷达最有效的方式之一,针对两点源反向交叉眼的参数容限苛刻以及作用范围的局限性等问题,引入矩形阵反向交叉眼。采用扩展性分析法推导了矩形阵反向交叉眼干扰的数学模型,得到单脉冲雷达指示角与调制参数、干扰环路布局的一般公式,并分析了调制参数与干扰环路布局对交叉眼干扰效果的影响。以最优布局因子为指导,对矩形阵不同布局方式进行了研究,并与两点源交叉眼干扰效果展开了对比。仿真结果表明:矩形阵反向交叉眼在两组干扰环路的夹角为50°时干扰效果最佳,对单脉冲雷达测角造成的角度偏移以及干扰覆盖的范围均要优于两点源反向交叉眼。

针对分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)精确的目标参数估计问题,首先建立了以多普勒分复用(Doppler division multiple access, DDMA)波形作为发射波形、存在滤波器网格失配的DCAR信号模型,接着分析并验证了滤波器网格失配严重影响目标参数估计进而降低DCAR信号相参合成性能,最后提出了联合全局-局域搜索和基于稀疏傅里叶变换(sparse Fourier transform, SFT)的两种DCAR目标参数估计方法来降低滤波器网格失配,联合全局-局域搜索的方法通过对滤波器局域加密的方式降低网格失配。为了降低运算量,利用目标信号频率相对于整体频域是稀疏的特性,采用基于SFT搜索的方法通过梯度下降的方式避免滤波器的遍历搜索。仿真实验验证了所提方法的有效性。

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。

传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect, DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此提出了一种基于隐马尔可夫模型的DP-TBD算法。该算法利用隐马尔可夫模型对目标的运动过程建模,用一系列隐状态表示目标转弯速率并利用隐马尔可夫模型的隐状态估计理论实现对转弯速率的估计和预测,进而得到当前目标状态的预测值,根据此预测状态与下一时刻回波数据分辨单元间的距离来计算转移概率。然后将转移概率应用于DP-TBD算法的能量积累过程中以提高检测跟踪性能。仿真实验基于机动目标,给出了所提算法的检测跟踪性能,并与传统的DP-TBD算法、方向加权DP-TBD算法以及线性最小二乘DP-TBD算法进行了分析比较,验证了该算法的有效性。

生存力中敏感性方案的设计及改进是一个效益和代价不断权衡的过程。针对轰炸机敏感性权衡中的效益-费用优化问题,研究了基于支持向量机的轰炸机敏感性权衡方法。建立支持向量机代理模型,简化了敏感性的计算,并利用交叉验证和网格搜索对模型参数进行优化;拟合了轰炸机敏感性参数与增加费用的函数关系,将灵敏度理论引入敏感性权衡中,从最优效费比的角度出发,确定敏感性参数的取值范围。最后通过仿真验证了方法的可行性。结果表明,该权衡优化方法能够在费用约束条件下对敏感性参数的取值范围进行优化,在保证精度的同时提升了计算效率。

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。

信息不完备条件下,已有的置信规则库(belief rule base, BRB)〖JP+1〗建模方法较难构建完整结构的BRB,为武器装备体系能力需求满足度评估带来较大挑战。为此,本文提出了基于有限交集规则和自组织映射方法建立并集规则库的体系能力需求满足〖JP+2〗度评估方法。首先,分别对交集假设下和并集假设下的BRB进行描述,并分析了两者的关联性;其次,引入了自组织映射方法,定量计算每条并集规则同与其相关的交集规则之间的关联程度,进而计算并集规则所关联的交集规则的权重;在此基础上,给出了基于不完备交集BRB生成完整结构并集BRB的步骤;最后,以某区域防空武器装备体系能力满足度评估为例验证所提出方〖JP〗法的可行性和有效性。

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。

针对连续区间灰数的预测,提出了分数阶累加二次时变参数离散灰色预测模型(FQDGM (1,1)模型)。在不损失原始信息的前提下,将区间灰数转化为核序列和灰半径序列,然后分别对核序列和灰半径序列建立FQDGM (1,1)模型。新模型针对同时包含指数和二次曲线趋势的系统,通过二次时变参数的求解和阶数的调整,实现对于原始信息进行有效挖掘,避免扰动信息的干扰,提高模型的稳定性。最后,运用不同灰色预测模型,对于一个算例和一个实例进行建模,计算结果显示了所提方法的优越性,从而进一步拓展了灰色预测理论的应用范围。

复杂网络关键节点与关键连边在网络中均起着十分重要的作用,目前的识别方法往往无法做到同时识别,并且识别指标角度较为单一。为解决上述问题,提出一种基于最小连通支配集(minimum connected dominatingset,MCDS)的复杂网络关键节点与连边识别方法,通过使用免疫粒子群(immune particle swarm optimization,IPSO)算法寻找网络最小连通支配集,构建核心骨干网,实现对复杂网络关键节点与连边的同时识别。该算法在求解过程中引入免疫机制指导粒子节点搜索方向、加快算法收敛速度,同时优化搜索节点质量。经实验验证表明,所提识别方法能够有效识别网络中的关键节点与关键连边。

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。

针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题,设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连通性的编队控制算法。当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时,以距离为原则对集群进行联盟划分,各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争,由信息浓度最大的无人机获取虚拟长机信息,其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息。该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接或间接地获取虚拟长机信息。引入集群对虚拟长机的反馈机制,与传统反馈算法不同的是,本文中反馈无人机的数量和组成成员都是变化的,从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性。在此基础上进一步讨论编队的损伤问题,设计了一种基于分层的分布式递归自修复算法,解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题。仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性。

着舰飞行过程中的轨迹跟踪控制能力是影响舰载无人直升机性能的关键因素,针对无人直升机模型不确定性和在飞行时受阵风干扰的问题,基于扩张状态观测器(extend stated observer, ESO)和动态面策略提出一种应用于无人直升机自主着舰的轨迹跟踪控制方法。首先,建立无人直升机数学模型。其次,设计复合扰动ESO,用来观测未建模动态和外界阵风扰动的影响,并采用前馈补偿的方式来抑制系统不确定性,实现系统对扰动的鲁棒性。然后,采用内外环形式的分层结构设计轨迹跟踪控制器,采取动态面策略避免反步法“微分爆炸”和控制参数调整不敏感的问题,并采用Lyapunov方法证明了整个系统是一致渐进稳定的。最后,采用课题组在研直升机进行了仿真实验,仿真结果表明该控制器具有较好的轨迹跟踪性能。

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。

水下地形辅助导航精度很大程度上依赖于匹配区域的地形特征。针对同一地形区域不同匹配航路产生的导航效果不同且单一地形特征参数无法对航路可导航性进行全面准确评价的问题,讨论了地形特征对导航性能的影响,综合选取反映地形信息的多地形特征参数,基于灰色模糊理论提出了一种用以衡量某一地形区域不同匹配航路的可导航性能的综合导航系数,并运用质点滤波算法对具有不同导航系数的航路进行了导航性能仿真。仿真结果表明,所提出的评价方法在航路选取方面具有较好的可行性及较强的地形适应性,无论是在地形信息丰富区还是匮乏区,导航系数均能较好地对匹配航路可导航性作出评价,克服了单一特征参数评价不全面以及在航路选取方面研究不足的问题,对水下航路规划和提高辅助导航性能具有实际工程应用价值。

风切变是一种形成概率高、危害范围广的气象现象,对弹箭飞行具有较大影响。针对几种典型低空风切变的流动特点,基于位势流动理论,分别建立了微下击暴流涡环模型、过山气流圆柱绕流模型和低空急流平面壁面射流模型。在此基础上,以发射坐标系为基准,提出一种考虑天气和地形的低空风切变复合模型。以某122 mm火箭弹为例,进行算例仿真。仿真结果表明:所建立的低空风切变复合模型具有良好的三维特性,能够合理描述典型风切变现象的气体流动特点。应用于实时弹道仿真中,可有效反映出复杂环境下不同种类低空风切变对弹箭飞行的影响规律。

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。

针对无线设备间的邻道干扰,提出了一种干扰抑制方法。在接收机中设计邻道干扰重建支路,利用记忆多项式估计信道的非线性参数,构建邻道干扰信号模型并重建干扰信号,最终从接收信号中消除邻道干扰信号。所提方法能够有效减小邻道干扰影响,提升期望信号接收信噪比,使有限带宽内容纳更多通信设备。计算机仿真与软件无线电平台实验结果表明,在实验室视距环境中,甚高频频段,信号带宽25 kHz,所提方法能够抑制18 dB的邻道干扰,为有限空间内无线电设备间邻道干扰抑制提供了新的研究思路。

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。

太赫兹通信具备高带宽和高衰减特性,特别适合在室内无线通信系统中应用。在太赫兹通信信道下,会产生反射、衍射等现象,目前已有毫米波下的衍射模拟研究,但缺乏在太赫兹波下衍射特性的研究。应用一致性绕射理论、大气吸收衰减理论,对350 GHz频率下典型的楔形几何结构衍射进行了研究,结合射线跟踪法对比了材料、粗糙程度、入射角度对衍射功率的影响。应用双边缘绕射法,模拟了人在房间内行走时,衍射对太赫兹波室内信道特性的影响。

针对蜂群无人机系统作战周期短、链路质量快速变化的特点,引入灰预测方法,提出了一种小样本条件下的链路快速评估算法。在此基础上,实现对节点的度分布进行快速估算,为蜂群无人机系统网络鲁棒性控制提供数据基础。然后将平均一致性方法与渗流理论中的MOLLY-REED准则相结合,克服了MOLLY-REED准则需要全网泛洪及不适合应用于蜂群无人机系统的缺点。最后通过配置节点的度分布,建立对节点损失具有高鲁棒性的网络拓扑结构。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高蜂群无人机系统的通信网络对节点损失的鲁棒性。

多输入多输出非正交多址接入(multiple input and multiple output-non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)技术能够增加设备连接数量,有效提高系统的频谱效率,针对超可靠低时延应用业务中需要短包传输,而多用户簇的MIMO-NOMA系统同一簇用户对内远用户的吞吐量较低的问题,利用奇异值分解和最大比合并的方法消除簇间干扰,考虑近用户解码远用户的块错误概率低于给定阈值条件下,利用交替迭代算法联合优化簇内用户的发送功率和最大可达传输速率,实现远用户吞吐量的最大化。仿真结果表明与短包传输MIMO正交多址接入(orthogonal multiple access,OMA)系统相比,在保证块错误概率低于10^-5的条件下,远用户的吞吐量提高了32%。

随着当前在轨服务技术的快速发展,航天器在轨维修成为了可能。因此,本文系统地定义了空间可修系统(space maintainable system, SMS)的概念,通过梳理维修性分析、评价与验证方法的发展现状,结合SMS系统复杂、在轨维修数据量少等特点,探索性地提出了针对SMS的维修性分析、评价与验证技术。首先利用大量的航天器故障数据,采用基于维修障碍分析法的维修性分析手段。其次,构建了定性评价和基于神经网络的定量评价方案对维修性设计进行评判。最后,考虑SMS真实环境验证样本低等约束,提出了基于贝叶斯理论的小子样维修性验证方法,可以有效地降低试验样本量。

运用不确定理论研究了无充足样本的冷贮备冗余系统。假设系统所有元件的寿命服从具有不确定参数且相互独立的不确定分布,基于可靠度函数和平均寿命建立了3类冗余系统可靠性的数学模型:转换开关完全可靠型、转换开关离散型、转换开关连续型的冷贮备系统。此外,针对元件寿命为独立同分布的特殊情况进行了分析,给出数值算例,进一步印证模型的合理性。

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。