在进行电磁兼容现场测试时，从环境电磁信号中准确地提取出待测设备的电磁辐射信号是迫切需要解决的难点问题之一。基于空域对消的原理，本文使用新型的时域测量和接收体制，嵌入时域信号处理方法，在缺失环境电磁干扰源的数量和方位分布等先验信息的情况下，依然能够等效地创造出一个暗室环境，滤除测量现场的环境电磁干扰并获得待测设备的真实辐射特性。仿真和测试结果表明，该方法不仅能够抑制窄带和宽带稳态干扰，而且对瞬态干扰也有很好的抑制效果，此外多径干扰也能够得到有效抑制，为电磁兼容现场测试带来较好的可操作性和便利性。

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元，只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计，存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能，仿真实验验证了算法的有效性。

针对期望信号导向矢量存在失配时自适应波束形成器性能下降的问题,提出期望信号稳健阻塞的干扰噪声协方差矩阵重构算法。首先,构造角度展宽的信号阻塞矩阵,完成回波数据中期望信号的分离,进而利用无污染的回波数据计算准干扰噪声协方差矩阵。接着,对准干扰噪声协方差矩阵做特征分解,借助矩阵投影变换完成干扰噪声协方差矩阵的准确重构。最后,对剔除掉干扰和噪声分量的采样协方差矩阵做特征分解,完成期望信号导向矢量的有效估计。理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅具有近乎理想的性能,还具有较低的计算复杂度。

雷达半实物仿真具有成本低、灵活性强、保密性好等诸多优势。但是，随着雷达系统工作模式和处理过程日益复杂、目标姿态日渐多变，雷达半实物仿真在微波暗室脉冲信号等效测量、目标动态特性高逼真模拟等方面的挑战不断涌现。从射频注入式和辐射式两个方面，对雷达半实物仿真技术的发展历程、技术特点和实现难点进行了总结梳理，着重分析了雷达射频辐射式仿真中微波暗室设计、近距离实验、目标特性模拟与测量方法等关键技术。进一步对辐射式半实物仿真中雷达脉冲等效测量面临的瓶颈问题和解决方法进行归纳分析，为雷达半实物仿真的发展方向提供了参考与依据。

通过建立弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统参数优化设计数学模型,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)的弹载SAR系统参数优化设计方法,解决了弹载SAR系统在确定弹道和多个系统指标非线性约束条件下的系统参数优化设计问题。该方法能够在满足系统指标(分辨率、幅宽、数据率、噪声等效后向散射系数等)要求的前提下,快速获取使图像性能最优的系统参数。同时,该方法还适用于方位向多波位模式的系统参数优化设计。基于典型工作参数的仿真实验验证了该方法的有效性。

针对组网雷达系统综合抗干扰能力强的问题,在集中式融合结构组网雷达背景下提出了一种假目标欺骗干扰优化方法。首先，建立了组网雷达跟踪目标的状态和量测模型,以及假目标距离和速度欺骗干扰模型,进而建立了量测偏差模型。然后，在此基础上,分别研究了单次和持续假目标欺骗干扰对组网雷达融合中心的卡尔曼滤波状态估计误差的影响。最后，通过分析假目标欺骗干扰的约束条件,提出了假目标欺骗干扰目标函数最优化的问题,并基于模拟退火算法进行了求解。仿真结果验证了假目标欺骗干扰引起的状态估计误差的表达式,以及本文方法的有效性。

数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)通过截获雷达发射信号并对其进行调制和转发,在距离维上形成欺骗式干扰,严重影响了雷达对目标的检测与跟踪。针对这一问题,提出一种捷变频联合数学形态学的密集假目标干扰抑制算法。首先,采用最大类间方差法(Otsu)对脉冲压缩后的数据进行二值化处理。然后,通过数学形态学中的开运算抑制干扰和噪声。最后,通过二维稀疏重构获得距离-速度二维高分辨,实现对目标的检测。仿真实验与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。

在日趋复杂的电子对抗中,如何提高雷达辐射源信号(radar emitter signal, RES)识别率和抗噪性能是亟待解决的问题。为此提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和特征融合相结合的RES识别方法。首先利用VMD算法对各雷达信号进行分解得到3个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);然后,对这3个IMF分量提取排列熵(permutation entropy, PE)和样本熵(sample entropy, SE)特征进行特征融合，构成六维特征向量；最后利用支持向量机对辐射源信号进行识别。利用6种不同的辐射源信号对该方法进行了验证,仿真实验结果表明,该方法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下能取得较好的识别率,当SNR不低于0 dB时,六维特征向量的识别率达到100%,具有较强的抗噪性能。

机载气象雷达下视探测低空风切变时目标信号会淹没在强杂波背景中,针对风场速度估计不准的问题,提出了一种线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)体制下基于两维两脉冲对消-局域联合处理(two dimensional pulse-to-pulse canceller-joint domain localised, TDPC-JDL)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用载机速度和雷达工作参数设计TDPC预滤波器对回波数据进行预滤波,降低杂波功率;然后,利用局域联合处理对预滤波后的数据进行空时二维滤波;进而实现风场速度的准确估计。

首先，提出了基于四环聚焦的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)蜂群电磁作战概念设计框架,并以彻底毁瘫防空体系为作战目标,设计“蜂刺”作战概念及“雷电蜂”作战行动。然后,面向体系对抗仿真的需求,提出了UAV蜂群电磁作战行动实体蜂群行为网络化交互(enity swarm behavior networked-interaction, ESBNI)建模框架,并研究了基于分层描述的UAV蜂群力量实体建模方法,以及基于行为规则的UAV蜂群电磁行为建模方法。再次,依托UAV蜂群电磁作战仿真原型(electromagnetic swarm operation simulation, ESS)系统,开展了“雷电蜂”作战行动的演示。最后,通过多案比对探索性仿真的方法,评估了联合作战背景下的UAV蜂群电磁作战效能,并验证了该作战概念的合理性、有效性。

针对武器装备体系贡献度评估中存在任务与能力关联复杂、数据处理缺乏有效性等问题,提出了基于置信规则推理的体系贡献度评估方法。首先,搭建了体系贡献度评估框架,通过使命分解和作战体系分析建立了“任务-能力”关联矩阵,并在此基础上构建了网络化多层次的评估指标体系。然后,利用基于置信规则推理的评估方法对体系作战效能进行推理。最后,根据体系贡献度评估模型计算武器装备体系贡献度。以空中遮断作战体系为例进行分析验证,结果表明该方法有效反映了体系的涌现性,客观评估了武器装备的体系贡献度,能够为装备迭代更新、作战体系发展规划提供理论支持。

针对武器装备结构层次复杂、评估指标多元等问题,采用一种融合多元信息的性能评估方法对武器装备性能进行评估。该方法考虑装备指标信息的可靠度和权重,构建了多层评估指标体系。基于证据推理规则将多元信息进行融合,得到装备性能评估结果,从而为解决装备性能评估问题提供决策依据。最后,对某型装备中激光惯性组合(inertial measurement unit, IMU)的性能进行评估,验证了所提方法的有效性。

空中交通流量管理中,改航规划是一项重要工作,可为失效的航班提供新的飞行路径,减小延误损失,提高空域利用率。目前的改航策略往往只考虑静态网络中的最短路问题,忽略了流量负载均衡,不利于解决多航段故障问题。本文提出了一种基于局部弹性路由层(local resilient routing layer, LRRL)的改航规划策略:利用连边删除评估法识别航路网络中的关键航路段集合,对其建立LRRL,通过二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法进行优化,形成最优改航规划预案。仿真结果显示,该方法在多机场多航段故障时可提供兼顾流量负载均衡、重要航路保护度及其改航成本的改航预案,辅助管制指挥人员决策。

为了感知过站航班地面保障流程运行状况和优化机场协同决策信息系统,研究了单航班条件下的保障流程效能评估问题。通过系统分析地面保障流程,得到各场景的效能评估指标。结合评估指标的大小、重要性及聚散状态3个维度,构建了流程效能评估指标体系。设计了一种基于雷达图周长-面积的过站航班地面保障流程动态效能评估方法,并结合实际运行数据开展仿真验证。研究表明,流程效能评估结果整体上直观描述了保障流程效能的动态变化。通过客观性对比和敏感性分析可知，结果一定程度反映了过站航班离港属性,为航班推出控制提供依据。

博弈论作为网络形成模型求解的主流工具,在该领域得到了广泛应用,但现有研究主要采用合作或非合作的单一博弈论方法对网络形成问题进行求解,未能很好地反映问题实质。对此,采用非合作-合作两型博弈方法,研究网络链路形成的策略优化问题,可以有效地结合非合作阶段的策略设计与合作阶段的联盟收益分配。首先,在非合作博弈阶段,进行策略设计并形成第二阶段合作博弈的竞争局势。其次,在合作博弈阶段,基于第一阶段非合作博弈的竞争局势,形成联盟及其合作博弈,并采用Semi-CIS值求解各个竞争局势下合作博弈的局中人(节点)分配值。然后,将得到的分配值作为第一阶段非合作博弈的局中人支付值,计算非合作博弈的纯策略纳什均衡解,进而得到双边链路形成的两型博弈模型的最优解(链路连接)。最后,通过数值实例验证了所建模型与方法的有效性和可用性，为研究更加复杂的网络形成问题提供了理论方法。

区间直觉模糊型多准则群体决策集结结果的可靠性是实现群体共识的基础,既体现了群体集结结果的有效性也影响了个体意见的调整行为。首先,分析了现有8种集结算子,以个体平均一致性为诱导变量设计群体意见集结模型。其次,为提高群体集结结果的可靠性,基于各决策方案在各准则下的群体平均一致性,以统计检验为手段设计调整阈值,并以相似度最优为约束设计群体集结结果调整优化模型。最后,通过举例实例说明了该方法的适用性,通过对比分析体现了该方法在实现群体共识方面的优越性。

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控制决策函数与状态动作值函数,生成最优决策网络,开展仿真验证。仿真结果表明,该算法实现了UAV在任意位置/姿态的初始条件下,向航路目标点的自主飞行,可有效提高UAV机动控制的自主性。

随着惯性器件精度的不断提高与高精度导航系统发展的需要,重力扰动成为影响惯性导航系统(inertial navigation system, INS)精度的主要误差源之一。在考虑垂线偏差和重力异常的同时,首先利用解析法推导了重力扰动影响初始对准失准角的误差方程,并将其转化为姿态角误差方程。然后,分析并建立了INS的速度、位置和姿态的误差方程。最后,利用仿真实验验证了重力扰动对INS初始对准的影响。理论分析及仿真实验表明,重力扰动矢量直接影响初始对准姿态角,姿态角误差仅与水平面内的垂线偏差有关,而与重力异常无关。

在瞬息万变的网络化体系作战环境中,如何准确、及时地提取有用信息并作出决策,有效应对实际作战中作战效益低、资源损耗大、作战时间长等问题一直是研究的热点之一。本文以多平台协同完成对来袭目标的拦截任务为背景，提出了一种多平台分布式协同作战下基于模型预测控制(model prediction control, MPC)和多智能体系统(multi-agent system, MAS)的指挥控制系统模型。通过引入分布式多平台协同的模型概念,使各平台之间实现完全信息共享,并且采用全局分布-局部集中的决策结构,设计了分布式指挥控制的协同模型框架,选定蒙特卡罗方法进行仿真实验对比。实验结果证明了该模型具有收敛性好、误差低、损失值低等优点,可以高效地解决分布式环境下协同作战的指挥控制模型构建问题。

在利用捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)对舰船升沉运动测量中,针对传统方法采用积分环节和数字高通滤波器组合引起相位超前的问题,分析了超前相位对升沉测量精度的影响,提出了增加相应低通滤波器进行相位校正的方法。针对实际工程应用中升沉监测点与舰船重心(center of gravity, COG)往往不重合的问题,定义两者之间的距离为测量杆臂,分析了舰船升沉测量过程中由测量杆臂引起的杆臂升沉的产生机理,提出了杆臂升沉的计算方法,最终给出监测点处升沉的精确测量算法。仿真结果表明,提出的监测点处升沉测量算法测量误差在0.05 m以内,具有较高的精度和稳定性。

当水声网络的所有节点完成在目标区域的部署后,每个节点除了自己的节点ID已知外,对新网络的信息一无所知,而这些信息是网络顺利运行的必要前提。因此,一个能够完成网络中所有节点和链路发现的网络拓扑发现协议是非常必要和重要的。水声拓扑发现协议完成的效率,往往依赖于信道接入策略的选择,但它不能完全使用已有的水声多路访问控制(multiple access control, MAC)协议,因为在网络建立的初始阶段拓扑未知,已有传统水声MAC协议不能完成拓扑发现,所以需要根据这一阶段的特殊状态来设计拓扑发现协议。基于此问题,提出了一种高效的冲突避免的水声网络拓扑发现(简称为CFVE)协议,该协议利用网络中节点ID的唯一性,在其特定时隙接入信道,节点无冲突地发现控制分组的交换,最终实现网络中所有链路和节点的发现。仿真结果表明, CFVE协议可以以较低的发现时延和能耗完成全网拓扑的发现,是一种适合于多跳水声网络的拓扑发现协议。

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。

针对窄带干扰环境下组合二进制偏移载波(combined binary offset carrier, CBOC)信号难以被准确捕获的问题,提出了一种基于频域双相移组合陷波器(dual phase shift combination trap, DPSCT)结合批处理、频谱校正的捕获算法。该算法首先用陷波器对任意频点的窄带干扰进行抑制,再通过批处理提高处理速度,最后针对快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)过程中扇贝损失易导致捕获概率降低的问题,提出了基于部分匹配滤波器(partially matched filter, PMF)结合相位差+单点傅里叶变换频谱校正的捕获方法。仿真结果表明,该算法对在窄带干扰抑制后波形恢复和捕获概率等方面均有良好的性能,当信干比(signal to interference ratio, SIR)为-37 dB时,该算法较未校正之前捕获概率有4 dB的提高,并有效缩短了捕获时间。

超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station, FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。

针对高可靠性、长寿命的电子功能部件环境适应性评估问题,基于蒙特卡罗仿真方法,本文评估定数截尾步降应力实验方案并进行仿真优化设计。以服从威布尔分布的电子功能部件寿命模型为基础,以环境温度为主要应力参数,以提高实验效率和降低实验代价为目的,结合相关失效模型,建立实验方案优化度评估函数。优化度评估函数的建立使得环境适应性实验方案由定性分析转变为定量分析,且最优实验方案具备更高的时效性和精确度,相对于一般的经验方案而言,能够提升44.8%的优化度。

针对航空发动机剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络和深度置信网络(deep belief network, DBN)的RUL预测方法。首先,利用LSTM分别对单一传感器进行时间序列预测。其次,将预测结果整合输入到DBN进行健康指标提取。再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到RUL预测结果。最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验,并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。