针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题, 提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先, 对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化, 在虚拟阵元空洞位置内插天线零元, 重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵, 拓展阵列孔径。然后, 对重构阵列进行前后向空间平滑处理, 消除信号相干性, 提高算法估计性能。最后, 将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵, 设计代价函数转化为凸优化问题, 通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明, 该方法无需入射信号信源数, 计算复杂度低, 且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。

针对传统群时延测量方法无法达到皮秒级测量精度要求的问题, 提出一种基于载波相位的接收机群时延测量技术。该方法在通道群时延特性为分段抛物线假设的前提下, 利用窄带扩频信号的载波相位观测量对分段抛物线系数进行搜索固定, 通过抛物线函数固定整周模糊度, 结合载波相位反映各频点的群时延。仿真结果表明, 该测量技术可以精确固定整周模糊度, 群时延测量结果可达皮秒量级, 对高精度导航接收机群时延特性具有良好的测量效果。

现代雷达采用宽带线性调频、相位编码等低截获概率(low probability of interception, LPI)波形, 发射功率较低, 到达侦察接收机的辐射源信号信噪比较低, 给被动侦察带来了巨大的挑战。现有的被动检测方法在检测该类信号时, 存在一定的局限性, 比如算法复杂度高、计算量大和实时性较差等。针对上述问题, 提出了一种辐射源信号检测方法。在数字信道化预处理的基础上, 设计了适合在工程实现的并行流水线结构, 基于顺序统计滤波和二元积累完成检测, 提高了检测速度, 能够实现对低信噪比信号的恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测。仿真试验证明了所提方法的有效性和正确性, 为辐射源信号检测提供了有力的理论支撑。

空间辐射环境会导致静态随机存储器(static random-access memory, SRAM)型现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)发生单粒子翻转(single event upset, SEU)问题, 其严重性将影响系统正常工作。本架构是基于Xilinx Virtex系列FPGA的多源重构方法, 能够自主识别各种Xilinx Virtex系列FPGA, 采用不同程序存储器源头对SRAM型FPGA进行灵活自主刷新和重构, 并且还可以对SRAM型FPGA进行程序上注解决一些在轨遇到的问题, 有效降低了SRAM型FPGA在轨遇到单粒子问题的影响, 成功实现了在轨定时刷新+多源+自主模式的抗单粒子加固可靠性方案。本设计已经实际应用于空间遥感红外相机, 在轨运行情况表明该设计能有效减少单粒子翻转的次数, 通过在轨自主重构可满足系统图像性能。

针对现有的压缩采样系统在线性调频(linear frequency modulated, LFM)回波信号压缩采样重构过程中存在的重构效果不佳的问题, 提出一种基于分数阶Gabor变换的回波信号压缩采样方法。首先, 利用不同目标回波信号在时延上的差异性, 给出基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号稀疏表示方法, 并分析了分数阶Gabor变换的完备性条件。然后, 根据分数阶Gabor变换低通滤波的实现方式, 设计了LFM回波信号压缩采样系统, 建立了信号重构模型。最后, 通过仿真实验与应用实例分析, 验证了所提压缩采样系统的有效性。实验结果表明, 与现有压缩采样系统相比, 所提压缩采样系统的重构误差更低、重构效果更好。

针对传统磁信标采用幅值进行目标定位存在测量误差大、定位精度低等诸多不足, 提出一种基于心脏形调制磁信号的目标定向机理。首先, 借鉴无线电导航天线的心脏形方向图原理, 利用永磁体和通电导线生成心脏形调制磁信号。其次, 探究不同距离对心脏形调制信号的影响, 发现随着距离的增加, 调制信号仍然是单峰信号。然后, 研究通电导线的倾斜角度对调制信号的影响, 发现通电导线倾斜30°时, 心脏形调制信号效果更佳。最后, 利用调制磁信号进行角度测量, 发现测角误差与距离无关, 并通过构建实验平台, 利用无磁转台验证磁信号相位式测角的的可行性。

针对目前深度学习小目标检测算法在实际应用中存在的漏检率高、精度低等问题, 提出了一种基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法。基于多类别单阶检测器(single shot multibox detection, SSD)算法通过不同扩张率的空洞卷积融合, 在基础网络上获得具有类似人眼感受野的浅层特征层; 对附加网络中的特征层进行信息融合, 合并上下文信息, 增加位置信息和全局语义信息, 从而提升小目标检测精度。通过PASCAL VOC 2007数据集验证, 结果表明, 该算法较传统SSD算法检测精度提升了3.7%, 较改进的小目标检测算法Bi-SSD精度提升了0.8%, 验证了选择更有表征能力的特征层是有效提升小目标检测精度的方法。

为了解决马尔科夫跳变系统广义标签多伯努利滤波器在多机动目标跟踪场景需要计算大量模式假设分支, 并且需要频繁对假设分支进行剪枝，导致算法存在计算量过高并且影响跟踪精度的问题, 提出一种基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利滤波器。滤波器采用航迹分组策略, 不同组的航迹独立进行关联映射与分支权重计算, 降低了关联的计算复杂度, 可以实现不同航迹组之间并行滤波。另外, 为了处理机动目标场景引入交互多模型, 给出基于交互多模型的分组滤波递推方程。仿真结果表明, 所提出的滤波器跟踪精度更高, 计算速度更快, 可以用于跟踪多个机动目标的场景。

脉间捷变波形的匹配滤波响应存在差异, 对地/海杂波等效为距离旁瓣调制(range sidelobe modulation, RSM), 导致杂波抑制能力下降, 甚至无法进行相参处理。针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号在带宽恒定前提下, 改变脉宽和调频极性后具有主瓣宽度相同、旁瓣幅度起伏小的特点, 对其模糊函数、峰值增益损失、单通道运动目标显示(moving target indicator, MTI)处理和空-时处理性能进行分析。仿真结果表明, 在时宽-带宽积大于1 000、归一化脉宽变化小于0.4条件下, 目标积累损失小于1 dB, 脉宽滑变时单通道时域杂波抑制能力优于29 dB, 空-时杂波抑制处理在杂噪比(clutter to noise ratio, CNR)低于40 dB时损失小于1 dB。

微动信号是典型的非平稳信号, 时频分析能够获得微动信号的联合时间-频率分布图像, 是微动信号分析的主要工具之一, 良好的时频图像质量能保证后续特征提取和参数估计的准确性。然而在实际场景中, 时频图像通常受到噪声污染, 使得微动信号难以分辨, 严重制约了后续特征提取和参数估计。根据显著性检测和图像金字塔的基本原理, 本文在多分辨率表示图像上分别计算显著性并滤波, 最后进行加权融合获得增强的时频图像, 有效抑制了噪声, 提升了低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下时频图像的质量和微动信号的显著性。实验结果表明, 对于仿真信号以及暗室测量信号, 在-7~7 dB SNR下, 采用该方法均能显著提升时频图像质量, 且-3 dB以下时能大幅提高周期估计的准确率, 是一种有效的微动信号增强方法。

针对雷达实际侦察过程中会侦收到大量样本库中所没有的未知雷达信号, 设计了一种基于粒子群优化的具有噪声的密度聚类算法和半监督条件生成对抗网络的单脉冲未知雷达信号处理方法。通过粒子群优化算法得到具有噪声的密度聚类算法的最优输入参数后, 对未知雷达信号进行聚类, 在聚类算法输出的簇中采用距离筛选算法筛选出更为可信的样本将其扩展到雷达样本库中。当加入的未知雷达信号的种类过多时, 需对特征提取网络进行扩展训练, 而样本库中数据量较小, 难以支持特征提取网络进行有效扩展训练。因此, 借鉴了半监督条件生成对抗网络实现小样本情况下未知信号的训练和分类识别。仿真结果表明, 本方法的未知雷达信号识别效果表现良好。

在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像过程中, 目标为规避雷达照射通常会进行机动, 导致回波包络产生剧烈弯曲, 同时加剧回波相位变化的复杂性, 大大提升了平动补偿的难度。为了实现对机动目标回波进行准确稳定的平动补偿, 提出一种基于吕氏分布(Lv’ s distribution, LVD)的参数化平动补偿方法。首先将机动目标回波信号建模为多项式相位信号, 利用相位差分对回波能量进行聚集, 然后采用LVD和最小图像熵准则估计信号参数, 最后构造补偿函数对回波的包络和相位误差进行同时补偿。实测数据实验证明了所提方法的有效性、优越性和低信噪比环境下的稳定性。

在机载气象雷达前视阵下, 由于杂波的距离依赖性导致独立同分布(independent identically distributed, IID)训练样本严重不足, 传统的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)算法性能下降, 风场速度估计不准。针对此问题, 提出一种基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计方法, 该方法仅需少量IID训练样本就能够达到较好的风场速度估计效果。首先，利用同伦稀疏恢复算法估计杂波协方差矩阵, 从而重构出高分辨率的杂波空时二维谱。然后，通过求解STAP处理器的最优权矢量自适应滤除杂波。最后，实现对风场风速的准确估计。仿真结果证明所提方法的有效性。

在X波段雷达有效波高获取的工程应用中, 无现场仪器校准获取波高的方法一直是人们所致力研究的。基于雷达阴影调制特性无校准有效波高反演的方法是一种可进行工程应用的方法, 但该方法采用差分算子获取的雷达图像阴影阈值的准确度和稳定性不高, 影响有效波高的反演精度。本文针对这一问题, 采用Prewitt算子对雷达图像的边缘检测算法进行了改进, 该算子能更加精准地定位雷达图像阴影区与非阴影区的边缘。通过两次不同地点和不同时间获得的试验数据进行验证, 结果表明Prewitt算子能够提高图像阈值选取的准确度和有效波高的反演精度, 两次反演结果与浮标数据相比平均绝对误差在15%以内。

交叉眼干扰是针对末制导雷达实施的一种有效的角度欺骗干扰, 使得导弹不能有效地跟踪并打击目标。针对这种主瓣干扰, 现有末制导雷达缺乏较为有效的对抗措施。为此, 本文提出一种基于单脉冲三维成像的抗交叉眼干扰方法。该方法首先对单脉冲雷达和、方位差、俯仰差3个通道信号在距离、多普勒两维上进行高分辨处理, 通过测量各分辨单元的方位角和俯仰角, 再结合距离信息得到目标三维像, 然后利用目标的团聚效应设定合适的阈值, 剔除由交叉眼干扰引起的目标尺寸之外的奇异点, 从而得到干扰对抗后的测角结果, 确保了导弹对目标的有效跟踪。仿真结果证明了这种抑制主瓣角度干扰措施具有一定的有效性。

基于深度学习实现的目标检测方法在自然图像中取得非常大的成功, 而将诸多方法运用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测逐步成为新的趋势。如何将已有方法改进并与SAR图像的特点相结合完成特定的检测任务, 已经成为当前主要的研究方向。不同于当前已有方法, 本文对存在的深度学习SAR图像舰船目标检测方法进行了再思考, 提出了基于语义分割实现的检测、分割一体化方法。通过语义分割实现的检测方式能够有效地避免当前诸多检测网络的复杂解码过程, 具有生成的预测框更加贴合目标、精度以及召回率更高等特点。该方法虽属于无锚框检测, 但实验结果表明, 达到了双阶段检测效果, 且具有更加精细化的分割结果, 适用于复杂背景检测与分割问题。

由于深度学习在目标识别方面取得了显著的成绩, 为提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像目标识别的精度与速度提供了新的思路。本文将区域全卷积网络(region-based fully convolutional networks, R-FCN)结构应用于SAR图像目标识别中, 取得了良好的效果。对于数据集较小和数据相似度较高的问题, 提出了基于迁移学习的R-FCN模型用于SAR图像目标识别。对更快的区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks, Faster R-CNN)和R-FCN进行模型训练及优化, 并与所提出的基于迁移学习的改进R-FCN模型实验结果进行对比。结果表明, 所提方法对SAR图像具有更好的识别效果和更快的识别速度。

同频干扰具有压制干扰和欺骗干扰的特点, 是一种较难对抗的雷达干扰方式, 而灵活的波形设计是抗同频干扰的一种新途径。本文对同频干扰的机理和信号特性进行了分析和总结, 而后研究了两级相位编码信号变波形脉压失配后输出信号的特点。在此基础上提出了利用相位编码变波形联合恒虚警(constant false-alarm rate, CFAR)技术抗同频干扰的方法, 通过合理设置相位编码波形和匹配压缩滤波器, 使同频干扰信号处于脉压失配状态, 再通过CFAR处理滤除干扰信号。仿真结果表明, 合理设置相位编码波形并配合CFAR检测处理, 能够有效地从同频干扰中提取出有用的目标回波信号, 并且对强同频干扰具有较好的适应性。

针对多智能体编队系统执行器发生故障时, 所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题, 本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时, 基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器, 并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先, 本文采用10个智能体作为被控对象, 基于有向通讯拓扑结构理论, 构建了非线性多智能体系统模型。其次, 基于RBFNNs逼近特性, 采用反推技术与动态面技术相结合, 设计出合理的容错控制器, 补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障, 并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着, 基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后, 通过两种算例对比, 验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术, 为工程实践提供了一种有效的研究思路。

针对现有反导目标威胁评估方法忽略目标属性犹豫度和权重并造成评估精度不高的问题, 引入直觉模糊粗糙集(intuitionistic fuzzy rough set, IFRS)理论, 提出基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估方法。首先, 细分IFRS犹豫度, 提出改进的IFRS相似度模型, 并证明其性质。之后, 针对现有的IFRS信息熵存在与直觉事实不相符的问题, 提出基于余弦函数的IFRS信息熵, 确定目标属性权重。在此基础上, 构建并量化反导作战目标威胁评估体系, 并通过比较威胁目标的各个属性值与正、负理想解的相似度, 实现目标威胁排序。仿真实例验证了该方法的可行性和有效性, 可为不确定环境下反导作战威胁评估提供新的参考和尝试。

系统架构综合评估是无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)研制中的重要环节, 本文从UAV总体设计的需求出发, 提出了系统架构综合评估指标体系的全面性和层次性原则。根据基于模型的系统工程方法构建了三级评估指标体系。通过将系统架构模型的仿真结果作为评估指标体系的输入, 建立了一种系统架构模型与评估模型关联的综合评估分析方法, 以达到UAV总体技术方案快速闭环设计与优化的目标。面向工程应用, 开发了一个系统架构多方案权衡软件。以某UAV系统架构综合评估作为实例, 验证了方法与工具的正确性和工程实用性。

针对航空装备维修保障的仿真评估问题，首先，以某装备单元完成典型训练任务为主线, 构建装备单元维修保障业务模型、组织机构模型、装备任务模型、装备系统模型、保障系统模型和保障行为模型。其次, 设计了维修保障仿真推演运行控制和计算推演框架。最后, 对维修保障分析评估流程进行分析, 并通过典型案例进行计算验证。通过研究, 能够为深入推进装备单元保障性仿真评估奠定基础, 为高效、准确地实施装备体系维修保障能力评价、控制、统筹和优化提供支撑。

传统作战目标属性判定主要采用指挥员现场判断的定性方法, 具有一定的主观性, 并且由于缺乏较为成熟固定的算法而难以纳入指挥平台中。针对此问题, 结合作战目标属性判定关键影响因素分析, 提出一种基于自适应提升(adaptive boosting, Adaboost)的作战目标属性判定方法。首先, 针对目标有效面积、目标配置区域面积等关键因素, 采用单层决策树算法构建弱分类器。然后, 利用Adaboost对弱分类器进行加权组合, 形成作战目标属性判定的强分类模型。最后, 进行了示例分析, 并与决策树、支持向量机和人工神经网络3种属性判定方法进行对比仿真实验, 证明了所提方法的正确性和优越性。

针对战场态势智能化分析与深度感知需求, 在积累的活动航线规律知识基础上, 结合实时目标运动特征, 采用滑动窗口处理、活动阵位特征过滤、数据格式化处理等手段, 运用最长公共子序列处理思想, 提出一种快速实用的航线规律匹配算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。该模型能够综合考虑战场态势分析的时效性和快速性, 准确匹配出实时目标相关联的活动规律信息, 并且该算法计算量小、耗时短、匹配效率高, 易于工程实现。

以应急任务优先调度为原则, 保证观测总收益的基础上最小化对原调度序列的扰动是多星应急任务调度领域急需解决的问题。首先, 分析应急任务完成时间和观测收益关系, 建立考虑时间依赖性收益的数学规划模型。其次, 基于遗传算法, 提出考虑合成机制的多星应急任务调度算法。设计任务合成、插入和替换算子完成应急任务插入, 考虑任务观测收益、序列扰动和最短观测时间设计适应度函数, 设计交叉、变异、全局修复算子迭代优化调度序列。最后, 通过数值实验表明设计的算法能够显著提高调度质量, 适用于多星应急任务调度问题。

针对可重构分布式综合模块化航空电子(distributed integrated modular avionics, DIMA)系统在设计初期缺少仿真与验证手段的问题, 首先分析了可重构DIMA软件体系的架构特征以及支持动态重构的层次化通用系统管理(generic system management, GSM)的组件功能划分。然后, 使用架构分析与设计语言(architecture analysis and design language, AADL)及其相关附件对DIMA动态重构的架构基础、行为细节等要素进行建模。在此基础上, 设计了一种基于形式化定义的模型转换规则, 该规则将AADL动态重构模型转换成可执行的时间自动机模型。最后, 利用模型验证工具UPPAAL验证了可重构DIMA系统逻辑及时序的正确性和不安全控制行为的可达性。结果表明, 所提方法具有可行性和有效性, 并且能够为后续DIMA动态重构的形式化安全性评估提供模型基础。

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用, 但其易陷入局部最优导致过早收敛, 从而影响寻优精度。针对这一问题, 本文在位置更新规则中加入随机扰动因子, 并剔除了冗余的随机项, 以提高算法搜索能力; 引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略, 在保持种群多样性的同时, 增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试, 结果表明, 改进后的算法能够有效跳出局部最优, 对给出的所有问题均能找到理论最优解, 寻优精度和成功率有明显提升。

针对目前惯性系统误差补偿模型对静态误差和动态误差处理能力不足的问题, 为适应高超声速飞行器长航时、高精度的惯性导航要求, 基于神经网络提出一种加速度计拟合模型。在高超声速飞行器飞行前期有准确的卫星导航信息时, 收集导航信息和加速度计脉冲信息, 利用神经网络强大的非线性拟合能力, 在飞行过程中进行在线训练, 得到精确的惯性系统模型。仿真结果表明, 在存在逐次通电误差和不考虑二次项误差系数的误差补偿模型方法位置导航偏差在数公里和数百米量级的情况下, 相同时间内所提方法的位置导航偏差仅为数十米量级, 有效提高了高超声速飞行器的导航精度。

针对考虑攻角约束的高超声速飞行器控制问题, 提出一种受限指令滤波器与预设性能方法相结合的反演控制方案。首先, 从高超声速飞行器运动模型中划分出高度子系统并基于反演控制方法设计控制器。为了解决攻角约束问题, 构造受限指令滤波器对攻角虚拟指令限幅并保证指令的可导性。然后，利用预设性能方法预先设定约束范围, 保证攻角跟踪误差始终满足约束条件的同时, 提高其瞬态和稳态性能。另外, 针对系统参数不确定与外界干扰, 采用线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)进行观测并补偿。基于Lyapunov稳定理论证明了系统的跟踪误差最终一致有界, 最后通过仿真验证了该方法的有效性。

在舰炮制导炮弹进行远程对岸火力支援的末段, 考虑舵机齿隙、限定攻击角以及测量视线角速率受限, 提出了一种基于动态面滑模与扩张状态观测器的多约束导引控制一体化设计方法。构建了制导炮弹的导引控制一体化的严反馈串级模型, 将舵机视为更符合实际的含齿隙双惯量子系统。针对视线角速率和风等未知干扰, 设计扩张状态观测器对其实施迅速而准确的估计。设计具备自适应指数趋近律的非奇异终端滑模, 致使视线角速率与视线角跟踪误差在有限时间内零化。在高阶串级系统中合理运用动态面滑模, 有效改善微分膨胀问题。运用Lyapunov理论证明了系统一致最终有界性以及重要状态的有限时间收敛性。通过对比仿真实验, 在所提方法的调控下, 含有舵机齿隙的制导炮弹在打击固定与蛇形机动目标时, 均具有良好的制导性能。

针对半实物仿真传统三轴转台解耦方法大多不考虑地球自转影响造成仿真相似性不足、精度不高的问题, 本文充分考虑转台纬度、方位及转序与发射点状态的差异, 提出一种虚拟惯组输出模拟及实物惯组转台姿态补偿方法。当设备中不含实物惯组时, 通过构建虚拟惯组并考虑误差影响模拟真实惯组输出; 当引入实物惯组时, 在转台解耦的基础上补偿当地地球自转角速度, 根据转台奇异值与仿真需用范围可选卧式或立式驱动模式。经仿真验证, 13 min飞行工况下虚拟惯组与实物惯组姿态结果一致, 最大角误差约0.08°, 不加地速补偿时仿真姿态相比理论值差异约3°, 加入补偿后修正至约0.01°, 表明该方法正确可行, 能有效提高仿真精度, 且方法实现简单适用性好, 可工程应用并推广。

为掌握卫星导航接收机电磁辐射效应规律, 以某型导航接收机为试验对象, 采用全电平辐照法对其进行单频连续波和带外双频电磁辐射三阶互调阻塞效应试验, 通过试验验证了三阶互调阻塞效应模型的准确性。结果表明, 受试导航接收机对工作频率频偏-4~18 MHz范围内的单频电磁辐射较为敏感, 抗负频偏电磁干扰的能力远大于抗正频偏电磁干扰的能力; 带外双频三阶互调敏感场强显著低于相同频点的单频阻塞干扰场强, 最大差值可达46 dB; 负频偏端三阶互调阻塞干扰因子峰值与正频偏端峰值之比高达20余倍, 敏感频偏范围宽1倍以上。

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而, 对于大规模、高动态的卫星网络, 实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点, 本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题, 并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度, 该问题被近似地分解为两个独立的子问题, 包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题, 本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后, 针对第二个子问题, 考虑业务的优先级, 设计了一个低花费的路由算法。最后, 仿真结果验证了方法的可行性与有效性。

低地球轨道(low earth orbit, LEO)卫星物联网系统中由于低轨卫星的高速运动, 导致卫星波束覆盖范围内节点业务模型在空间和时间两个维度呈现不均匀性和时变性。针对这一特征, 提出一种空时二维卫星物联网业务模型, 在空间维度采用网格划分的方法确定不同地理环境下节点密度和坐标位置, 在时间维度采用贝塔分布进行建模, 从而实现LEO卫星物联网业务模型空时两个维度的建模。在此基础上, 针对未来LEO卫星星座多星覆盖的场景, 提出一种基于吸引子模型的多星负载均衡算法, 卫星侧通过负载估计算法估计各个卫星的活性度, 节点侧结合接入不同卫星的俯仰角等参数采用多属性决策算法估计不同卫星对于节点的设备满意度, 在LEO卫星高动态环境下使得卫星的网络活性度保持一种动态的平衡。仿真结果表明，相比于传统的基于最高优先级的接入策略, 所提算法在单星业务峰均比、系统资源利用率、随机接入性能等方面有了显著的提高。

针对数据交易方案的密钥泄露、合谋等安全问题, 提出原子性可问责的数据交易方案。将数据审计技术与智能合约结合实现自动支付, 确保交易过程中数据的完整性以及支付的公平性; 采用自认证公钥密码技术设计用户注册过程, 确保即使遭受单点故障问题, 用户私钥仍然安全; 借助会话密钥加密通信, 解决了对称密钥分发问题, 同时能够高效维护通信安全; 构造了可公共审计的问责机制处理用户争议, 以抵抗合谋攻击。安全性分析及实验表明本方案不仅能抵抗密钥泄露攻击和合谋攻击, 还能够降低通信成本、高效问责。

针对差分混沌移位键控(differential chaos shift keying, DCSK)系统传输速率低和误码率(bit error rate, BER)性能差的缺点, 提出一种改进型正交多用户降噪DCSK(improved orthogonal multiuser noise reduction DCSK, IOMU-NR-DCSK)通信系统。发送端将长为R的混沌序列复制P次作为参考信号, 然后再扩展两路, 通过希尔伯特变换使每路多传输N bit用户信息, 并结合正交调制传输经Walsh码调制后的信息信号。接收端利用滑动平均滤波器对信号进行平均操作来降低噪声方差。在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和多径Rayleigh衰落信道下推导了IOMU-NR-DCSK系统的BER公式并进行仿真分析。结果表明, 在相同条件下该系统的数据传输速率比多用户DCSK(multiuser DCSK based on Hilbert transform, HMU-DCSK)系统提升了约50%, BER性能提高了近2 dB。

针对地球静止轨道(geostationary satellite orbit, GSO)卫星系统与非GSO(none GSO, NGSO)星座系统间的干扰分析场景, 结合NGSO、GSO系统的空间链路、波束业务需求量和信道等特征, 提出了融合功率分配策略的NGSO-GSO频率干扰计算方法, 构建了上、下行通信链路的目标函数和约束条件。在以国际电联(International Telecommunication Union, ITU)实际登记的卫星网络资料为例构建的NGSO-GSO干扰分析场景中, 计算并比较了典型功率分配策略对干扰噪声比I/N的影响效果。结果表明: 在下行链路分析场景中, 当GSO卫星系统和NGSO星座系统分别采用融合功率分配策略时, I/N超过限值-12.2 dB的时间百分比对应降低了0.24%~2.85%和0.77%~3.65%;但对于上行链路分析场景, 融合功率分配策略对I/N超限百分比的降低作用不明显。

为了将小蜂窝中的网络拓扑信息应用于网络编码重传过程, 从而有效减少重传次数、提高系统吞吐量, 提出了一种移动小蜂窝(mobile small cell, MSC)中基于软件定义网络(software defined network, SDN)的拓扑感知随机线性网络编码(random linear network coding, RLNC)重传方案(topology-aware RLNC retransmission scheme SDN based in MSC, TRRS)。首先, 为了收集网络拓扑信息, 设计SDN控制器端口设备映射表; 其次, 依据拓扑信息选择最佳编码包用于重传; 最后, 通过TRRS算法将网络拓扑信息嵌入编码重传过程。仿真结果表明, 相比于现有的SDN与网络编码相结合的协议, TRRS方案减少了重传次数, 增加了网络的弹性和吞吐量。

针对数字通信系统中伪随机噪声(pseudo-random noise, PN)码同步技术的同步精度受限于采样间隔的问题, 结合可变群时延的高精度同步思想, 利用采样点位置偏移量的变化, 推导出了非等量采样(non-commensurate sampling, NCS)下的PN码相关函数解析表达式, 提出了基于精度因子的NCS率选取准则, 通过精度因子可快速判断出NCS后PN码的同步精度下限。在此基础上, 分析了码序列周期、接收机前端滤波器等附加因素对PN码同步精度的影响。对NCS率选取准则的研究, 为优化数字通信系统设计提供了理论指导, 达到以低硬件消耗实现高精度同步的目的。

可靠性验收试验是检验产品是否达到可靠性要求而进行的试验。试验方案的确定需要保证使用方风险和生产方风险可控。当前GJB899A中定时截尾试验方案往往需要较长的试验时间, 短时试验方案又存在两类风险较大的问题, 实际应用颇受诟病。根本原因在于GJB899A的试验方案确定只考虑了系统试验数据, 而忽视了其多源信息。因此, 本文针对复杂系统验收试验前存在多种形式专家信息, 考虑系统寿命服从威布尔分布的情况, 结合专家信息来计算产品在给定试验方案下的两类风险, 进一步推导得到试验时间较短、风险可控的试验方案。文章最后给出了案例分析, 通过对比, 验证了所提方法的有效性。

针对对数正态型通用备件满足率评估及需求量计算问题, 采用平均寿命和方差近似原理, 将对数正态型部件的寿命近似为伽玛分布, 建立了对数正态型通用备件的满足率评估模型。结合备件满足率指标约束, 开展了对数正态型通用备件的需求量计算。结合算例进行仿真分析, 结果表明, 在寿命对数标准差较低时, 本文建立的对数正态型通用件备件满足率评估模型具有较高的评估精度, 能够对不同寿命分布的对数正态通用备件配置方案进行评估, 备件需求量计算方法能够在备件满足率指标约束下准确给出对数正态通用件配置方案, 避免过度配置。提出的模型和采用的备件需求量计算方法能够为装备保障部门开展对数正态型通用备件配置方案满足率评估与确定提供理论支撑。

针对装备多部件系统维修决策优化问题, 考虑分析系统中多部件之间的退化相关性, 将系统连续退化过程离散化为有限个状态空间, 计算给出系统稳态概率分布。在此基础上，建立长期运行下系统可用度最大为目标的维修决策优化模型, 采用改进人工蜂群算法进行求解, 以获得各部件最优机会维修阈值、预防性维修阈值和系统最优检测间隔期。最后, 通过算例验证了所提模型的可行性和有效性。