当飞行器处于高超声速飞行状态时,其外部会形成等离子体鞘套。等离子体的存在会使飞行器上的天线发生阻抗失配,导致谐振频率偏移以及回波损耗的增加。通过不同速度、高度等条件下等离子体密度的数值预测,进一步估算对天线谐振频率偏移等性能的影响。考虑到元器件的电抗在L波段的寄生效应,利用广义连接网络的方法,对匹配网络设计和优化,完成等离子体环境下的天线阻抗调谐。实验表明,通过改变匹配网络中变容管的容值,等离子体环境下天线的输入阻抗可以被调节,从而复原谐振频率、降低回波损耗、恢复通信性能。

为定量分析天线组阵宽带信号频域合成方法中最佳的子带划分数,首先,介绍了频域合成方法并构建了宽带信号合成系统模型;然后,分析了点频信号条件下的合成性能;最后,通过在频域进行积分扩展，得到不同子带划分数条件下的合成损失理论公式。仿真结果表明,子带划分数越多,频域合成方法合成性能越高,但硬件开销越大。以合成损失与硬件开销为评估指标,最佳子带划分数为128。

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation, GSR)的压缩感知(compressd sensing, CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation, WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外，针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值-模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。

针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence, LCS)的相似度量快速算法。首先，对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数。然后，利用经典轨迹的点与实时轨迹线段之间的距离,根据改进的多对1 LCS长度公式,计算经典轨迹与实时轨迹之间的LCS长度。最后，将LCS长度与经典轨迹的点数的比值作为经典轨迹的相似度。实验说明,通过轨迹压缩能够减少60%以上的计算时间。

为降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统的数据量并提高其平台适应性,提出了一种基于频域近似观测算子的机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法。在构建近似观测算子的过程中,首先,基于等斜视角曲线构建了一种能够精确描述地面散射点成像参数空变性的斜距模型。然后,引入距离走动校正函数和高阶时域扰动因子实现了距离方位的解耦和空变距离徙动的校正,并通过构建时频域的相位滤波因子校正了方位压缩参数的空变性。最后,采用复近似信息传递(complex approximation message passing, CAMP)算法对稀疏和非稀疏场景进行快速、高精度重建。该方法通过校正成像参数的空变性,提高了近似观测算子的精度,实现了扩展场景的机动平台大斜视压缩感知SAR成像,仿真结果支撑了理论分析并验证了所提方法的有效性。

为解决栅栏覆盖中多基地雷达传感器的优化布站问题,提出了一种基于最小化部署费用的优化布站方法。首先，针对多基地雷达覆盖区域的特点,通过理论证明提出了多基地雷达传感器栅栏覆盖的优化布站模式。接着，考虑到多基地雷达中发射器与接收器的费用差异,提出一种基于等分覆盖宽度的对称布站策略。然后，为求解优化布站问题,利用栅栏单位面积费用的特点降低算法计算量,进而确定最小布站费用以及对应的布站模式与数量。最后,通过仿真实验证明了所提优化布站方法的有效性。

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后，再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。

针对现有航迹抗差关联算法缺乏对海上目标航迹特点和规律的考虑、实际应用效果差的问题，根据典型的实测数据对比分析结果，结合海上目标位置变化慢、空间拓扑关联稳定的特点，以三角形稳定结构为基础，设计了适用于海上目标航迹的抗差关联算法。首先，构建拓扑三角形，通过三角形匹配系数和航迹图匹配系数进行阈值判断，得到航迹对的关联系数。其次，保留其中最大关联系数，构建航迹对关联系数矩阵。最后，采用最大关联系数和阈值判别原则，输出关联航迹。实测数据验证结果表明，所提算法成功实现了所有航迹的有效关联，明显优于对比算法，具有较强的稳定性和鲁棒性，可有效解决实际中海上目标航迹关联问题，实用性强。

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先，利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后，经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后，使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。

深度学习模型严重依赖于大量人工标注的数据，使得其在数据缺乏的特殊领域内应用严重受限。面对数据缺乏等现实挑战，很多学者针对数据依赖小的弱监督学习方法开展研究，出现了小样本学习、零样本学习等典型研究方向。对此，本文主要介绍了弱监督学习方法条件下的小样本学习和零样本学习，包括问题定义、当前主流方法以及实验设计方案，并对典型模型的分类性能进行对比。然后，给出零-小样本学习的问题描述，总结研究现状和实验设计，并对比典型方法的性能。最后，基于当前研究中出现的问题对未来研究方向进行展望，包括多种弱监督学习方法的融合与理论基础的探究，以及在其他领域的应用。

体系能力图谱是体系能力的一种可视化表现形式,是从体系视角对整体能力的刻画,是体系能力分析的一种重要方法。本文提出利用生成对抗网络的方法完成从体系特征到体系能力图谱的预测,设计合理的网络框架和损失函数,并利用体系实验床平台获取体系特征和能力图谱样本对来训练模型。所提方法相比于传统实验方法,不仅可以快速得到能力图谱,还可以根据体系的改变直接得到多维度的能力图谱,为作战提供实时辅助分析。

有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)协同作战是未来战场中重要的空中作战模式。由于MAV/UAV协同作战体系系统复杂、涉及作战节点多,需从系统工程的角度对整体作战体系进行顶层设计,并采用统一的结构框架对该体系结构建模。首先,引入美国国防部体系结构框架(Department of Defense architecture framework, DoDAF),提出一种体系结构快速开发方法,并给出开发步骤。然后,利用视图模型,对MAV/UAV协同作战体系的系统功能、作战任务活动、各作战节点的信息交互及组织关系等建立模型。最后,通过动态仿真对模型进行验证。结果表明,所提作战体系的执行状态与预期的作战流程一致,体系结构设计合理,系统内各作战节点定义及信息体系结构描述具备一致性和协调性。

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。

双机组成编队采用协同战术攻击目标是多机协同空战的一种主要形式。针对蓝方为双机编队的超视距空战威胁评估问题,提出了一种基于协同战术识别的威胁评估方法。首先,根据双机编队协同战术的分析、双机的空间占位与机动特性信息,采用动态贝叶斯网络建立目标双机编队协同战术识别模型。然后,根据目标飞行状态信息和目标机动动作识别结果,进行目标轨迹预测。最后,综合空间占位、探测、攻击、协同战术等威胁因子,考虑目标轨迹变化对战场态势演变的影响,建立威胁评估模型。仿真结果表明,所提方法能够准确识别双机编队的协同战术,实现合理化威胁评估。

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。

传统的舰船伴随补给方式路径规划较为简单,且没有考虑风浪等海况因素的影响,已无法满足现在分布式杀伤海战概念及其反制措施的要求。为此,建立了多编队海上补给路径规划模型,综合考虑了复杂海况及补给时间窗对舰船补给的影响。为了求解规划模型,提出了基于时长步进的路径评估算法,首先利用海洋气象预报信息计算各时间步长的舰船阻力,随后估算不同候选路径的航行时间、等待时间及作业时间,从而比较得到最优路径。仿真实验证明了所提算法的优越性,能够为分布式海战补给提供决策支持。

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。

理论上，载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的，但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角，这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响，首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次，给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后，推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后，结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明，在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时，滤波器出现明显的发散现象，因此速度匹配算法在应用时，应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响，合理选择机动大小或武器挂点。

轨迹优化技术是目前大气进入段研究的关键技术之一,如何在大气进入动力学复杂、航天器设计参数各异以及进入过程多约束的条件下,对进入轨迹性能参数进行评估是轨迹设计研究的重要问题。对此，以二维落点走廊为表征的大气进入段最大飞行航程作为性能指标,针对传统轨迹优化方法求解计算量庞大的问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)的大气进入段航天器飞行能力快速预测方法,挖掘航天器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系,求解航天器最大航程时避免了复杂的动力学建模以及大规模的迭代寻优过程。利用所提方法对1 000余组不同进入场景的进入轨迹最大航程进行快速预测,将预测结果用于进入段航天器飞行能力评估,为解决大气进入领域相关工程问题提供参考。

针对存在执行器故障、控制输入饱和与状态约束的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态控制系统,提出一种新的基于反步法的具有有限时间收敛的自适应滑模姿态容错控制方法。首先,为了抑制执行器故障以及外部干扰的影响,采用自适应和干扰观测器技术,实现对干扰的双重抑制。然后,设计动态辅助系统与障碍Lyapunov函数,证明在输入饱和与状态约束的条件下,闭环姿态控制系统可以在有限时间内稳定,且系统中所有信号最终是有界的。最后,对于小型无人系统的姿态跟踪问题进行性能仿真与对比仿真研究。仿真结果表明,所提出的容错控制方法能够保证在执行机构发生故障时控制系统的有效性,并且该方法具有良好的性能。

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。

卫星通信星座的效能评估不仅可以表征星座的通信能力,还可为优化星座结构提供依据。在深入分析星座结构关系的基础上,剖析基于通信链路的高轨(geostationary earth orbit, GEO)卫星通信网络和联系统(plus system, PS),借助图示评审技术(graphical evaluation and review technique, GERT)提出基于特征函数与传递概率的等价传递函数算法。首先,在分析通信链路重要度内涵的基础上,得出通信链路效能及其重要度的算法公式,构建GEO卫星星座PS-GERT效能评估模型。然后,利用傅里叶逆变换推导星座效能的概率密度函数。最后,以某GEO卫星通信星座为例进行分析,验证了所构建模型的优越性,不仅能够全面客观地评估星座效能,同时也为星座结构的优化奠定了理论基础。

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号盲解扩问题,现有的方法大多基于矩阵分解理论,抽取主特征向量进行解调进而恢复伪码波形。非合作接收条件下,由于伪码波形未知且信噪比极低,载波频率、相位信息往往难以精确估计。考虑非合作接收条件,伪码未同步且含有随机载波频偏,现有方法常对两倍长度的复基带分段相关矩阵进行分解,带来了极大的计算资源消耗,并且存在性能退化等问题。本文提出了一种面向中频的短码DSSS信号数字盲解扩算法,分析了载波残余对伪码波形同步的影响,并通过中频实矩阵分解重构了伪码波形,最后针对含任意载波残余的DSSS二进制相移键控(DSSS-binary phase shifted keying, DSSS-BPSK)信号,设计了完整的从波形到比特的低复杂度盲解调解扩流程。仿真结果表明,所提算法拥有更好的误码率性能以及良好的载波参数鲁棒性。

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后，通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER，使系统拥有更好的安全性能。

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。

工业大数据具有多类型、多维度的特点,单一类型的深度学习网络结构无法充分提取数据中包含的性能退化特征。针对上述问题,提出一种可同时融合处理一维时间序列数据和二维图像数据的多输入混合深度学习网络健康因子构建模型。根据输入数据类型特点搭建的混合深度学习网络包含时间特征提取层、空间特征提取层、融合层和全连接层。时间特征提取层主要由叠加的多个长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络构成,用于提取一维时间序列数据中蕴含的时间特征。空间特征提取层主要由深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)构成,用于提取二维图像数据中的空间特征。融合层将时间特征与空间特征融合。最后,利用全连接层输出健康因子值。滚动轴承全寿命周期试验结果表明:本文提出的多输入混合深度学习网络的健康因子构建方法能够深度挖掘不同数据类型包含的性能退化信息,有效降低了性能退化曲线的离散性,有助于减小剩余寿命预测结果的不确定性,同时在一定程度上提高了单调性和趋势性,提高了剩余寿命预测精度。

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。