基于投影方法的稳健波束形成算法能够用于改善一般导向矢量失配的稳健性，而且相比于其他算法实现简单。通过分析，在信号加干扰子空间准确已知的条件下，该方法与基于特征子空间的稳健算法等价。由于该方法适用于较高信噪比和较低信号加干扰子空间维数的场景，而且子空间及其维数必须是已知的，因此给出了一种用于信号加干扰子空间及其维数的稳健估计方法，使该算法的应用条件得以满足。详细分析了理想条件下子空间选取对算法性能的影响，并进行了详细的仿真分析，验证了所提出方法的正确性和有效性。

用泰勒级数的展开形式表示高动态的多普勒频率参数，推导了信号非线性变换后相邻数据样本的相位差与多普勒频率、一次变化率、二次变化率等多普勒频率参数的关系，由此建立了方程组并通过解方程实现无需任何先验信息的多普勒频率参数盲估计。仿真实验验证了该方法对M进制相移键控(M-ary phase shift keying, MPSK)、M进制正交幅度调制(M-ary quadrature amplitude modulation, MQAM)等常用卫星通信信号的可行性和有效性。

为提高高分辨雷达的检测性能，提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器，将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值，然后采用模糊积累准则进行积累，得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则，推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明，高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时，模糊检测方法只采用单个检测门限，具有易于调节的优点。

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构，在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码，以累加器为内码，提出了一种新的串行级联编码——广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计，并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明，该示例具有线性编、译码复杂度，其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。

针对超宽带无线通信中需要设计采样速率高达数十GHz高速模/数转换器的问题，提出了一种带通采样和总体最小二乘重建算法。该算法所要求的采样速率与信号新息率相当，远远低于传统香农采样理论所要求的奈奎斯特率。分析和仿真结果证明，所提出的采样和重建算法，能够准确地恢复原始超宽带信号，并具有良好的抗噪声性能。

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能，但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解，因而计算量比较大。为了降低计算复杂度，提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性，通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间，从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明，该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。

针对地基双基地前向散射栅栏雷达只能探测低空飞行器且侧影轮廓像不能直接表现目标侧影等问题，提出利用天基发射源组成天基阴影逆合成孔径雷达（shadow inverse synthetic aperture radar， SISAR），分析了天基SISAR在探测高度、探测效果及成像上的优势。在地基SISAR侧影成像原理的基础上，重新定义了坐标系统，推导了天基SISAR下目标全息信号的公式。分析其成像原理，提出在小衍射角条件下，目标顶部轮廓与目标全息信号之间实际上是经过幅度压缩后的傅里叶变换关系。仿真实验证明了目标顶部轮廓与目标全息信号关系的正确性。

针对星载干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)定位过程中的问题，分析了星载InSAR阴影区域干涉相位图的相位特点，结论为在距离向上阴影区域两个临界端点处的相位差很小。在该结论的基础上给出了阴影区域的相位重构方法，该方法有效解决了阴影区域相位在解缠时不能传递正确的缠绕周期。建立了InSAR叠掩区域相位模型，推导了叠掩区域的相位特性，并针对该特性给出了叠掩区域的相位重构方法。仿真结果表明了阴影和叠掩区域相位重构方法的有效性和实用性。

提出了一种可用于高速数据传输的多进制正交扩频系统的设计方法。该方法将复合序列与多进制正交扩频技术相结合，在原有多进制扩频系统规模的基础上可实现更高的传输效率，或者在信息速率一致的情况下大大降低系统结构。对在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中的性能进行了仿真，结果说明，在系统结构相近的情况下，不仅传输效率提高了17%，而且在低误比特率时抗噪声性能提高0.1 dB；或者，在同样传送6 bit信息时，虽然系统的抗噪声性能在低误比特率时下降了1 dB，但复杂度仅为原来的25%。

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法，和传统的子空间方法相比，该方法不需要进行矩阵特征分解，有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外，传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率，而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后，引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法，进一步减少了算法运算时间，并通过仿真实验验证了文中结论。

研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range profile, HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验，实验结果验证了方法的有效性。

针对雷达自动目标识别中的库外目标拒判问题，提出了一种人工生成库外样本的方法和一种加权k最邻近(k nearest neighbors, KNN)分类器。通过人工生成库外高分辨距离像样本，解决了在训练阶段无法获取库外样本的难题。加权KNN分类器同时满足了基于问题和基于数据两大设计要求，能够很好地处理拒判问题。通过基于接收机工作特性(receiver operating characteristic，ROC)准则和基于损失函数准则的仿真实验，证明了加权KNN分类器具备优良的拒判性能。

从多层快速多极子算法的内存组成出发，建立了内存与未知数之间的关系，首次提出了网格划分尺寸与入射波长之比和多极子模式数对内存的影响。入射频率不变而网格划分尺寸减小时，聚合配置量内存与总未知数成正比，稀疏矩阵内存与相关未知数数目成平方关系，总内存迅速增加。网格不变而频率降低时，若分层数相同，稀疏矩阵内存不变，聚合配置量内存随频率降低而减小；若分层数降低，稀疏矩阵内存平方递增；若频率成偶数倍关系，聚合配置量占用内存不变,总内存振荡增加。改进模式数的精度控制后，提高了精度，但聚合配置量内存相应增加，总内存随之增加。

首先建立了通用的曲线弹道合成孔径雷达(synthesis aperture radar, SAR)回波信号模型，分析了加〖JP2〗速度引入的相位误差，推导了是否进行曲线弹道补偿的定量条件;然后针对横向规避弹道情况，分析了弹载SAR回波信号的特点，并根据弹载SAR的特点进行了合理近似，设计了基于距离多普勒算法的成像方法。该算法与直线孔径下的距离多普勒算法相比，仅仅修改了部分相位因子，没有因为孔径的非直线增加成像算法的复杂性。

常规脉冲压缩处理只针对单根天线单一载频单次回波，对于MIMO雷达，由于发射采用多载频信号，回波信号通道分离后若能进行带宽合成，则相应距离分辨率会比单根天线提高数倍，有利于后续检测与跟踪。针对MIMO雷达设计中调频带宽和载频差的不同选取，分别采用时频域频谱拼接及频谱外推与RootMUSIC算法相结合的方法，得到目标高分辨距离像。仿真结果验证了该方法的正确性。

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中给定合成孔径长度下方位向匹配滤波脉冲压缩输出的主瓣分辨率随雷达至等效阵列距离变化这一难题，基于线性系统理论，通过目标方位向回波信号的等效建模，提出了一种基于最小均方估计理论的超分辨成像方法。不同于传统基于谱估计的超分辨成像方法，该方法利用对目标系统方位向冲击响应的估计信号进行成像，因而能够完全消除雷达至等效阵列的距离对方位向分辨率的影响。仿真实验证实了该方法的有效性。

为快速获取分层粗糙面的电磁散射特性，提出一种结合前后向迭代算法（forward-backward method, FBM）与谱积分加速法（spectral accelerate algorithm, SAA）的快速算法（FBM/SAA），该算法的计算量和内存均与粗糙面离散剖分产生的未知量同量级（O(N)）。建立了分层粗糙面上关于未知电流分布的电场积分方程并采用矩量法（method of moment, MoM）将其离散为矩阵方程；在用FBM对矩阵方程进行迭代求解过程中，采用SAA技术加速计算矩阵和矢量乘积以快速求解；将FBM/SAA应用于三层媒质分层粗糙面的双站散射系数的计算，计算结果与传统MoM和FBM相一致，证明了算法的有效性；分析了粗糙面参数不同情况下算法的收敛性，比较了传统MoM和FBM/SAA所耗费的CPU时间。结果表明，在计算较长分层粗糙面的散射时，FBM/SAA具有明显优势。

合成孔径雷达(sythetic aperture radar, SAR)回波信号在大斜视时存在着严重的耦合，采用常规的非线性调频变标(nonlinear chirp scaling, NCS)算法成像,结果会出现散焦。为了消除大斜视时回波的耦合，提出一种改进NCS算法。首先，在二维频域中补偿参考距离处二阶以上的相位耦合项。其次，在第一次变标过程中采用四次多项式模型，同时引入常量因子消除常规NCS中多普勒参考频率须在频带范围外的限制。最后，通过第二次变标消除常量因子的影响。同时,分析了测绘带宽度对调频率误差的影响，从而确定理想测绘带宽度。仿真结果表明，改进后的算法完成大斜视时的场景聚焦，满足大斜视下的成像要求。

多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)技术用于多通道雷达,可以扩展阵列孔径，提高系统分辨力。证明了一个发射阵元和一个接收阵元通过分时移位模拟MIMO雷达工作状态的可行性，提出以一发一收构建一套MIMO雷达试验系统。给出了系统搭建原理和测量方法，设计了实孔径阵列和等效阵列外场试验，结果表明，阵列孔径得到了扩展，成像与DOA估计的分辨力得到了提高。

针对不确定性决策问题，提出了一种基于优势关系和可变精度粗糙集理论的多准则决策方法。该方法把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来，在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值。首先，给出全部方案的成对比较表。然后，从一部分方案的成对比较表中，利用优势关系粗糙集和可变精度粗糙集的扩展粗糙集理论提取两类优势规则。最后，定义打分函数给全部方案打分，并进行排序，选出最优方案。通过一个简单算例论证了该方法的可行性。

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则，给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量，并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。

为客观有效地解决仿真可信性评估问题，提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤，分析了粗糙集中属性重要性的相关原理；提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型，利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配，结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估；以某飞行视景仿真系统为例，进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析，首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列，建立了关联系数权重的优化模型，并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明，该方法能够反映不同时点关联系数的重要性，使关联系数的波动性得到了有效控制，解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。

灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分，寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。通过对现有灰关联模型的研究，提出了一种基于面积的相似性度量方法，以序列相邻采样点间对应面积作为灰关联系数的计算依据，并用灰关联系数的均值作为序列的灰关联度。理论推导证明该方法符合灰关联四公理，体现了灰关联分析中衡量曲线相似性的基本思想。仿真实验表明，在邓氏灰关联度和广义灰关联度算法失效时，该方法仍能得出与定性分析一致的关联序，具有较高的可靠性。

运用灰色理论对决策信息通常为区间灰数的决策问题进行加工和扩展，建立了区间灰数可比较的原则及范数，提出了基于灰数不确定信息的α-PROMETHEE决策的表达及运算方法，实现了属性为区间灰数及区间灰数信息融合的多属性群决策的目的。

新一代C⁴ISR系统在以网络、服务为中心架构的复杂环境中演进发展，对其仿真应用提出了更高的要求。基于面向服务架构(service-oriented architecture, SOA)的思想，构建了面向服务的C⁴ISR仿真应用集成体系架构（CSA-SOA），在该架构基础上设计了仿真应用集成的动态组建过程；描述了仿真应用集成运行的几类关键支撑服务;应用XML语言设计了仿真服务组件和仿真应用的描述规范，同时对仿真运行过程中服务之间的交互与时序关系进行了描述。最后,在某作战指挥系统的集成联试中应用CSA-SOA，通过该服务架构和运行机制，实现了C⁴ISR系统仿真应用的有效集成和无缝连接。

首先分析了Web服务技术的发展现状与军事应用，然后对海上陆基巡航导弹防御采用网络中心企业服务（net-centric enterprise service, NCES）的过程进行了分析。在此基础上，以海军导弹防御为背景，建立了情报处理、舰载雷达跟踪、指挥控制决策和导弹拦截服务等4类Web服务模型，针对Web服务存在的弱点，建立了替换资源发现和分配服务、假冒服务提供者等2类最有可能的有目的的Web服务扰动模型。最后提出了Web服务扰动的效能分析模型。

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足，提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中，建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构，在此基础上，研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力，是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。

针对光学制导巡航导弹的特点提出了一种实时航迹规划方法。建立了导引头受太阳逆光限制下的可飞航向角区域模型，结合可飞航向角与导弹的其他飞行约束条件对A*算法的搜索空间进行了规划。针对传统A*算法在规划前对所有地形进行平滑的低效规划方法，提出只对航迹每一步可行搜索方向上的地形进行实时平滑的A*算法，从而把对地形的平滑融入了每一步航迹的搜索过程。仿真结果表明，提出的航迹规划方法完全适用于光学制导巡航导弹，且在相同的条件下，实时平滑A*算法比传统A*算法的搜索效率更高。

能否对抗预警卫星的早期预警探测是弹道导弹主动段突防的关键。结合导弹主动段飞行仿真、主动段红外特性计算和预警卫星红外探测仿真，基于马尔可夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo, MCMC）方法构建了导弹主动段突防仿真模型，并建立了导弹主动突防参数灵敏度分析的响应面近似函数模型。通过导弹主动段突防仿真与参数分析算例，定量给出了导弹主动段性能参数对其突防能力的影响，验证了方法的有效性。

设计了一种基于多Agent的多机协同空战仿真系统，分别对该系统的建模框架和仿真框架进行了构建。在建模部分提出了系统各类Agent的Petri网模型和基于知识查询处理语言（knowledge query manipulation language, KQML）的模糊通信机制，仿真部分则采用独立于建模框架的仿真信息控制结构和小规模协同分配算法实现。仿真结果表明，该系统与实际符合较好，仿真速度和精度高，验证了该系统的有效性。

线性时变周期系统是一类普遍存在的重要而又研究较少的系统。介绍了线性时变周期系统的几种应用实例，给出了两种判定时变周期系统能控性与能观性的必要条件，该判别条件的优点是不必计算系统的状态转移矩阵，使判别时变周期系统能控性与能观性简单、高效、易于实现。讨论了时变周期系统在状态反馈下的能稳定性问题，得到了类似于线性定常系统能控性与能稳定性关系的时变周期系统相应结论。说明了结论是线性定常系统相应结论的自然拓展。给出了数值算例的MATLAB仿真求解过程。仿真结果验证了结论的有效性。

针对地面站的频率标准对航天器跟踪性能影响的问题，采用双向跟踪模式建立了多普勒测速跟踪系统模型。研究了频率标准的确定性和随机性起伏对无线电多普勒测量的影响。分析表明，时间统一系统的不准确和不稳定导致的频率标准不理想，是无线电跟踪测量的主要误差源，进一步推导了Allan方差、取样时间以及电波往返传输时间与地面站系统多普勒测速精度的关系。通过铷、铯、氢原子频率标准的仿真实验，验证了分析方法的有效性。

提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function, RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive, AR)模型中的函数系数，得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中，RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回归函数。一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法被用来估计提出的模型，辨识出的模型用来预测两组著名的混沌时间序列：Mackey-Glass时间序列和Lorenz吸引子时间序列。实验结果表明，提出的模型在预测精度上要优于其他一些现存的模型。

在动中通系统中，陀螺检测的载体扰动信号的精度直接关系到整个系统的精度和性能。针对陀螺噪声信号的特点，提出了一种将3σ模平方阈值和平移不变小波变换(translation invariant discrete wavelet transform, TIDWT)相结合的滤波算法，能够有效地抑制陀螺噪声信号和由小波变换产生的失真现象。仿真和实验结果表明，该滤波算法效果优于传统的小波滤波算法。

针对具有非匹配不确定性的倾斜转弯(bank-to-turn, BTT)导弹非线性动力学模型，基于反演思想和二阶终端滑模控制方法，设计了一种新的BTT导弹反演滑模控制器。反演设计的每一步均采用滑模控制对不确定性进行补偿，并在最后一步设计中采用非奇异二阶终端滑模控制，既能防止抖振对舵机造成损坏，又减小了累积误差。采用精确微分器解决“计算膨胀”问题，并证明了跟踪误差最终有界。仿真结果表明,通过适当选取设计参数，跟踪误差将收敛到原点附近任意小的邻域内。

为使飞控系统的设计更加省时省力，将智能决策支持系统引入到飞控系统中。通过智能决策系统来管理飞机的数据库、模型库、控制方法等，并在知识库中应用智能算法来决策飞机的最优控制规律。在智能决策算法的开发中，采用基于踏脚石迁移模型的分布式遗传算法，将种群划分为若干子群，各子群并行地进行遗传进化，并通过迁移算子进行各子群的信息互换；在编码过程中，采用伪码与实码相互转换的编码方式，大大减少了编码的工作量。仿真结果表明，基于踏脚石迁移模型的分布式遗传决策算法能快速并有效地应用于控制系统设计中。

针对一类受扰混沌系统的同步控制，采用具有扇区非线性输入的自适应滑膜变结构控制器，设计了相应的控制律和自适应律。在该控制器的作用下，实现了驱动系统和响应系统的同步控制，且不受扇区非线性输入、参数失配及外部干扰的影响，具有有很强的鲁棒性。所设计的控制策略简单，易于实现，而且没有强加在系统上的限制条件，因此应用范围较广。理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。

考虑控制器与被控对象之间采用无线传输，且被控对象为非线性模型的一类网络控制系统，对其进行故障检测。首先基于T-S模糊模型将对象线性化，利用模糊主导子系统规则，设计了模糊观测器，并得出了观测器误差方程。然后将误差方程等效为与无线传输跳数相关的离散切换系统，并证明了误差系统的稳定性。最后，通过仿真实例验证了所提方法的有效性。

结合稀疏表示和半二次规整化方法，提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的新算法。该算法是基于稀疏表示的形态学成分分解方法的直接推广。其基本思想是用两个适合的字典：一个用来描述纹理部分——对偶树复小波变换，另一个用来描述结构部分——第二代曲线波变换，得到了一种新的分解模型。接着运用半二次规整化方法推广这个分解模型，提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的变分模型。数值计算的结果表明，新模型对图像的结构〖CD*2〗纹理分解，以及边缘的提取都有较好的效果。

为了满足图像识别较高的识别率和较低的时间消耗两方面的要求，提出了一种不变矩和禁忌搜索结合算法，即以不变矩作为特征参数，以禁忌搜索算法加快图像数据检测。在最佳的迭代步长下，不变矩和禁忌搜索结合算法在平均识别率、消耗时间、平均重复个数等参数方面，要明显优于一般不变矩算法。不变矩和禁忌搜索结合算法兼顾了识别率和时间消耗两个方面的因素，可以应用于一些高速的图像识别场合。

对异构网格环境下的硬实时任务调度问题，不仅考虑了时间约束而且考虑了其安全性能需求，构造了相应的安全效益函数，在此基础上构建了一个安全驱动的任务调度模型。为了解该模型，设计了新的选择算子使得不满足时间约束但安全效益值大的个体也参与到进化中，从而保证种群多样性；设计了一个能够扩大搜索范围的新的杂交算子和增强搜索精度的调整算子。最后引入一个启发式算子，提出了一种搜索能力较强的安全驱动混合遗传算法(securitydriven hybrid genetic algorithm, SDHGA)。仿真实验表明，在同等条件下该算法与经典的Min-Min、SD-Min-Min、SAREC和QoSGA等算法相比，在任务调度成功率、安全效益值和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能。

针对同时定位与地图构建中数据关联的效果好坏易受特征状态影响的问题，建立了两种仿真场景，在此基础上布置了不同间隔的特征对，分别采用最近邻算法、连续兼容最近邻算法、联合兼容算法、联合最大可能性算法进行特征关联的比较分析。结果表明：特征间隔对数据关联的结果有很大影响，对于大部分数据关联方法来说，在小的特征间隔时关联结果较差，在大的特征间隔时关联结果较好。结合特征在仿真场景中不同的位置，数据关联方法也各自显示出优劣之处以及在不同特征状态下的适用性。得出的结论将对SLAM中数据关联方法的理解与选择有积极意义。

针对XOR选择重传ARQ协议，提出了一种基于网络编码的多播路由算法，有效地恢复链路传输错误。该算法分为两种情况：一是信源发送正常的数据包，在信源节点与各接收节点之间建立多播路径族，并考虑不同路径族之间链路的共享；二是信源发送XOR数据包，搜索信源节点到各接收节点的最短路径，并考虑最短路径之间的链路共享。仿真结果表明，该算法有效地提高了网络吞吐量，在资源消耗方面较传统的多播路由算法有更好的表现，非常接近基于网络编码的最小费用多播算法。数学分析表明,该算法的复杂度远小于最小费用多播算法。

建立良好的优化方法，是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势，建立了全局优化算法，并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解，建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例，对比5种计算构架对MDO求解的优化结果，结果表明，DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。

建立了基于误差反向传播(back propagation， BP)神经网络和自适应共振理论(adaptive resonate theory， ART)神经网络的电路故障诊断模型，提出了BP神经网络和ART神经网络相结合的电路故障诊断方法，以ART网络为主，识别新故障，以BP网络为辅，识别多类故障，并对传统的ART神经网络竞争机制加以改进，有效地解决了复杂电路故障诊断的难题。实验表明，基于BP和改进ART神经网络相结合的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。

基于体系结构的软件可靠性模型建立在软件研制周期的初期阶段，能够对软件进行较早的可靠性分析，对早期软件结构的变更以及后期软件的更新与升级都提供了一定的指导依据。然而，早期的基于体系结构的软件可靠性模型只对单一的软件结构进行分析，这显然不满足如今同时存在多种体系结构风格的复杂软件的需求。分析了目前常用的软件体系结构风格，在基于混合体系结构的软件可靠性模型的基础上，阐述了应用体系结构模型进行评估的步骤，并结合实例进行了分析与验证。