针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法中计算复杂度高的问题, 提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上, 构建了多快拍下的GAMP信号统计模型, 将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算, 提高了算法的计算效率。对于离网目标, 利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略, 进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明, 该算法在有限快拍、低信噪比情况下, 估计精度较高, 计算复杂度较低, 适用于实时性要求高的应用场景。

太赫兹7~10 THz与红外相邻, 在空间态势感知、目标探测领域具有独特的优势。本文基于辐射传输原理对大气背景辐射特性进行研究。利用高分辨率分子吸收谱线数据库(high-resolution transmission molecular absorption database，HITRAN)对大气辐射传输模拟器(atmospheric radiative transfer simulation，ARTS)进行太赫兹高频段频谱扩展。结合欧洲中尺度天气预报中心再分析数据集中期(European center for medium-range weather forecasting reanalysis-interim，ERA-interim)仿真冬夏两季海洋与沙漠的大气透过率。再选用窗口频段和吸收频段的点频仿真月平均和单日全球大气背景亮温, 分析温度和水汽敏感性。结果表明, 吸收频段相较于窗口频段背景亮温更低更稳定, 可作为空间目标探测的频段选择; 窗口频段亮温的主要贡献来自温度水汽变化频繁的对流层0~10 km高度, 吸收频段则来自于温度水汽稳定的平流层15~30 km高度, 这是导致大气背景亮温差异的重要原因。

传统的群结构模型(如群演化网络模型)通过比较两个目标间的马氏距离与根据先验知识所设阈值的大小来对群的分裂合并进行判断, 跟踪效果依赖于设定的阈值, 难以应对群目标跟踪中的各种复杂情况。本文将分群的问题看作一个二分类问题, 提出了一种基于核Fisher判别分析的群结构更新模型, 通过离线训练得到符合群分裂和群合并特性的群结构更新模型, 将其直接用于群结构更新。结合箱粒子概率假设密度滤波算法的群目标跟踪仿真实验表明, 对比群演化网络模型, 本文提出的群结构更新模型对群结构的估计更加准确, 其在数目估计方面更稳定, 对群目标的跟踪效果更好。

为了解决传统后向投影(back-projection, BP)算法中, 成像清晰度受硬件限制、复杂运动难以算法修正的问题, 提出了一种基于信号分析, 采用切比雪夫拟合的聚焦处理方法。考虑到非线性运动下的BP成像带有大距离变化产生的算法处理误差, 导航器件补偿参数难以修正, 该算法以信号回波数据为基础, 采用改进的自动聚焦算法来修正距离误差带来的成像干扰, 可在雷达系统内高效实现。分析了BP成像算法的误差和自聚焦算法, 将原始BP成像图像与经自动聚焦处理的图像进行比较, 检验算法的性能。仿真结果表明, 抛物线轨迹下的改进BP自动聚焦算法处理后的图像效果优于未处理图像。

毫米波线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达进行低空风切变检测时, 会严重受到地杂波信号干扰, 并且风速估值模糊。针对该问题, 本文提出强杂波背景下利用压缩感知实现低空风切变速度解模糊。该方法依据多重频脉组参差方式下雷达回波的非均匀欠采样特性在角度-多普勒域中构建无模糊冗余字典(感知矩阵), 之后利用压缩感知技术提取杂波谱主要分量, 估计杂波能量支撑区, 建立杂波抑制矩阵, 接着基于加权的最小l₁范数优化模型实现杂波抑制并恢复出低空风切变在角度-多普勒域中不模糊的稀疏向量, 得到风场无模糊多普勒信息, 最终求得准确的速度值。

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。

研究紧缩场馈源偏焦相位的高效计算方法具有重要的实用价值。以适用于高频条件的几何光学法为基础, 根据光线传播的基本规律, 通过三维空间光程差推导, 获得单旋转抛物面及双抛物柱面静区的相位快速计算公式。对比结果表明, 理论公式计算结果与实际模型仿真结果及实测结果一致性好, 在保证计算精度的前提下, 提高了紧缩场馈源偏焦模型相位分析的时效性, 可完全用于指导紧缩场高频端馈源设计及现场安装调试。

随着作战平台高集成度建设、多功能整合发展的需求不断提高, 相控阵雷达的探通一体化技术成为了当下非常热门的研究领域。本文聚焦于探通一体相控阵雷达的工程实现, 采用了一种“时分复用为主, 频分复用和空分复用为辅”的优化机制, 提出了一种基于异步双时间指针的探通同时多任务资源调度算法, 完成了探通一体工作的发射-接收(transmit/receive, T/R)模块前端设计。试验结果表明, 本文提出的工程设计能满足探通一体工作的要求, 为数字相控阵雷达探通一体化发展提供了一种可行的工程实现方法。

为阻止合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面运动目标的侦察, 提出了基于噪声乘积调制的间歇采样灵巧干扰方法。该方法在间歇采样的基础上, 辅之以噪声乘积调制, 在保证干扰机天线收发隔离的同时, 仅通过离线模板设计, 即可灵活高效地产生多假目标欺骗和密集性假目标遮盖的不同干扰效果。该方法调制过程首先对截获信号进行间歇采样, 然后与线下调制好的噪声模板进行乘积, 建立了干扰模型, 推导了对SAR和SAR-GMTI的干扰效果, 详细阐述了侦察误差对性能的影响。理论分析和仿真表明, 所提方法可有效弥补单一间歇采样干扰生成的假目标分布规律明显、易于辨识的缺陷, 拓展干扰的作用范围, 干扰效果灵活多变。

1-bit采样因其低成本、低功耗等优势引起了广泛关注, 本文主要讨论1-bit采样下雷达的脉压性能。首先, 推导了1-bit采样造成的信噪比损失, 分析了1-bit采样的适用条件, 进而发现1-bit采样适合于单次回波信噪比较低的应用场景。接着, 通过理论分析可知相对于高精度脉压系数, 1-bit脉压系数会带来额外的脉压信噪比损失, 但实现方式更为简单。此外, 分析了在高信噪比下, 发射信号为线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号时周期性假目标出现的原因, 并且指出相位编码可有效避免假目标出现。仿真实验验证了以上理论推导的正确性。最后, 结合某高频(high frequency, HF) 地波雷达的实测数据验证了1-bit采样的可行性。

雷达回波中往往存在不同速度的目标，并且不同频带信号之间存在依赖于速度的多普勒相位差异，该差异不能通过乘以统一的固定相位和线性相位得到补偿。本文针对此问题提出一种基于Keystone变换的多普勒相位补偿方法, 定义了一个新的慢时间变量, 将慢时间轴作为快频率的函数进行缩放, 从而对不同速度的目标同时完成多普勒相位补偿。通过仿真分析, 验证了算法的有效性, 为多频带、多目标信号相参处理中的互相干处理提供一种方法。

针对弹道中段雷达目标回波的微多普勒特征提取精准度不高导致目标识别率低的问题, 提出一种基于改进Dijkstra算法与时频域滤波相结合的雷达目标分类识别方法。该方法首先采取改进Dijkstra算法提取多分量回波信号中最强分量的瞬时多普勒特征, 然后利用时频域滤波方法滤除最强分量, 依次提取多分量信号的瞬时多普勒特征, 并将该特征应用于弹道中段雷达目标识别。仿真结果表明, 该方法适用于多种微动形式, 提取回波信号的微多普勒特征的精度更高, 对于弹道中段雷达目标平均识别率较高。

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸舰船目标易受背景杂波的影响, 造成SAR图像近岸舰船目标检测检测率低、虚警率和漏检率高的问题，提出一种适用于复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测的DFF-Yolov5(deformable feature fusion you only look once 5)算法。构建了一个专门用于SAR图像复杂背景近岸舰船目标检测的数据集, 基于Yolov5目标检测算法, 在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合两个方面的改进。在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置, 增强目标的特征提取能力, 提高复杂背景下SAR图像舰船目标的检测率。在多特征融合网络结构中采用级联和并列金字塔, 进行不同层级的特征融合。同时，使用空洞卷积扩大特征提取的视觉感受野, 增强网络对复杂背景近岸多尺度舰船目标的适应性, 降低复杂背景下SAR图像舰船目标检测的虚警率。通过在构建的复杂背景近岸舰船检测数据集上的测试实验, 结果表明: DFF-Yolov5的平均准确率为85.99%, 相比于原始的Yolov5, 所提方法平均准确率提高了5.09%, 精度提高了1.4%。

针对大斜视条件下合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标成像存在的聚焦困难、几何形变严重、十字旁瓣大等问题, 提出一种基于频谱旋转ωk算法的大斜视SAR动目标成像算法。首先, 在推导具有精确斜距表达式的斜视动目标回波信号模型的基础上, 获得了初步成像结果并提取动目标的感兴趣区域(region of interest, ROI)数据。然后, 构造相位补偿函数并利用最小熵算法完成动目标参数估计, 再根据估计的参数对ROI数据进行相位补偿, 获得聚焦的动目标图像。进一步利用频谱旋转消除了几何形变, 利用稀疏增强方法减小了动目标旁瓣, 最终得到聚焦、无几何形变、低旁瓣的动目标图像。仿真实验验证了所提算法的有效性。

针对现有的作战需求表征与作战方案评价存在不确定性信息、作战方案设计中经验积累与重用以及作战方案推荐中相关性与多样性权衡问题, 提出了一种不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法。首先，将粗糙集理论融入最优最劣法(best-worst method, BWM)中对各作战能力属性进行赋权; 其次, 给出了不确定信息下作战方案与任务需求之间的相关性、作战方案之间的多样性计算模型; 然后, 提出了权衡相关性和多样性的行列式点过程(determinantal point process, DPP)模型, 在此基础上, 给出了贪婪最大后验概率(maximum a posterior, MAP)推断算法和贪婪Trade-off推断算法以获得作战方案最优推荐子集; 最后, 通过案例分析验证了所提模型和方法的适用性和可行性。

武器装备是作战能力生成的重要物质基础, 针对现代战争武器装备成体系对抗的特征, 从对抗博弈的视角分析武器装备体系发展规划问题。首先, 基于作战环构建武器装备体系对抗网络模型, 描述不同功能类型装备之间的影响关系。基于动态博弈的思想, 构建武器装备体系发展规划的博弈脉络, 评估发展规划方案在不同博弈场景下的威胁能力。最后进行了示例分析, 为武器装备体系发展规划论证提供一种新的定量评估方法。

装备保障体系在现代战争中发挥着重要的后勤保障作用。一旦保障体系中的关键保障节点遭到袭击, 将会严重影响到系统保障能力的发挥。因此, 研究装备保障体系中的关键节点识别技术, 找出薄弱环节, 对于未来战争有着重要意义。本文以复杂网络为理论基础, 提出了一种衡量保障节点重要性的指标。该节点重要性指标一方面衡量保障节点在一定空间范围内的连接能力, 另一方面按照新提出的面向任务需求的路由方式, 衡量保障节点的全局运输能力。通过与另外6种节点的重要性指标对比, 结果从多方面证明了所提的节点重要性指标在识别关键节点时的有效性及适用性。

交通环境中存在着众多影响自动驾驶车辆行为决策安全的不确定性因素, 准确并及时地处理不确定性因素对自动驾驶车辆安全至关重要。因此, 建立了以人工驾驶行为分类为基础的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)行为决策模型。利用决策树分类算法对人工驾驶行为进行分类, 利用BN建模驾驶环境并生成最优驾驶动作, 此方法既可以及时地分析人类驾驶员行为类别, 又能够充分考虑驾驶场景中的不确定性因素。利用仿真工具PreScan设计仿真实验, 仿真结果表明行为决策模型能够给出安全、合理的自动驾驶车辆行为。

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计, 为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息, 难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此, 提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上, 引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理, 使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数; 为了进一步提高模型的输出精度, 将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络; 通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识, 确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性, 与其他混合属性数据建模方法相比, 所提方法具有较高的预测精度, 可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。

随着卫星和任务的增加以及卫星智能化的提升, 传统的集中式任务规划已无法满足规划需求。本文研究分布式卫星任务规划问题, 首先, 针对分布式任务规划中全局和局部目标的不一致性建立双层规划数学模型, 最大化观测收益、最小化任务观测完成时间、最优化负载均衡。其次, 提出可解约循环合同网, 设计包含全任务投标策略和二次中标策略的并发机制以减少协商次数, 建立多属性评标机制完善评标过程。设计基于自适应退火的可解约循环合同网算法求解分布式卫星任务规划问题。最后, 通过数值实验结果证明所提算法求解问题的有效性和合理性。

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大, 其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此，提出了一种两阶段规划算法, 用以学习优化反潜策略, 在部署阶段, 建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型, 并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法, 用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段, 建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型, 并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后，通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。

电磁环境复杂、强对抗、难复现是现代战场环境态势的主要特点, 立足信息化联合作战任务需求实际, 提出联合战场导航对抗仿真评估系统总体方案和功能设计, 深入分析导航对抗原理和战场电磁环境真实性, 建立多种导航对抗任务模型并构造相应算法, 克服实兵导航对抗演练难度大、经济性差、保密性低的困难, 仿真评估结果可为专业技术人员和指挥人员提供数据分析和辅助决策参考, 系统目的在于为后期研究联合战场导航对抗任务制胜机理提供帮助。

针对深度强化学习方法对驾驶仪控制参数训练速度慢、奖励函数收敛性不好等问题, 以三回路驾驶仪极点配置算法为核心, 提出一种将三维控制参数转换为一维设计参量的智能训练方法, 构建离线深度强化学习训练叠加在线多层感知器神经网络实时计算的智能控制架构, 在提高深度强化学习算法的效率和奖励函数收敛性同时, 确保在大范围飞行状态变化条件下控制参数的快速在线自整定。以典型再入飞行器为例, 完成深度强化学习训练和神经网络部署。仿真结果表明，强化学习动作空间简化后的训练效率更高, 训练得到的驾驶仪对控制指令的跟踪误差在1.2%以内。

针对导弹控制参数稳定区域的研究大多忽略了舵机的动态响应过程对参数稳定区域的影响, 首先建立了阻尼驾驶仪控制的导弹动力学方程以及舵机的动力学方程, 然后考虑舵机的稳态响应和动态响应, 应用劳斯判据给出了非旋转弹阻尼反馈增益与舵机控制参数的动态关系。为推导旋转弹阻尼反馈增益的稳定区域, 分析了舵机在准弹体坐标系下的表达式, 然后采用复姿态角方法和Lyapunov稳定性判据, 给出了旋转弹动态稳定性条件。最后以某一导弹飞行参数为例进行了仿真, 验证了本文所得出的稳定性条件的有效性。

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求, 提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程, 改进了EKF算法, 经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较, 验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点, 解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。

为了提高导弹突防能力并有效打击目标, 对同时实现攻击时间和攻击角度控制的导引律进行了研究。基于一种以数据驱动为核心的方法, 将导引过程分为第一阶段攻击时间控制和第二阶段攻击角度控制。根据攻击角度控制导引律生成驱动数据, 采用人工神经网络技术建立了剩余飞行时间映射网络, 据此求得攻击时间控制阶段的攻击时间误差。基于比例导引法, 利用攻击时间误差设计出攻击时间控制导引律, 从而使导弹同时实现攻击时间和攻击角度控制。仿真结果表明, 所提出的导引律在不同条件下均能有效实现攻击时间和攻击角度控制, 与现有文献相比, 最大过载减少约43%, 需用控制总能量减少约46%。

针对电磁辐射导致卫星导航系统定位丢失的现象, 通过干扰机理分析建立了噪声电磁辐射阻塞效应评估模型, 对导航接收机进行了效应试验与分析评估。为了解决由于工作信号较弱, 在待评估环境下导航接收机的敏感度数据不易准确测量的问题, 采用工作频点和带外敏感度相对平稳频点对敏感度数据进行了两点校准。校准后在随机噪声及单频复合噪声临界干扰下的效应指数均大于1, 最大误差为1.8 dB, 符合效应评估模型理论分析, 与试验现象一致。结果表明, 提出的噪声电磁辐射效应评估模型可同时用于装备带内和带外噪声干扰效应评估, 而两点校准方法对提高弱工作信号下的受试装备效应评估准确度意义重大。

传统固定码率通信方案在大规模网络中存在时延和多反馈情况, 影响无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的传输性能。无码率码能够根据信道状态实时改变传输码率, 很好地解决这一问题。本文以多源多中继网络模型为基础, 设计了基于累积无码率(accumulate rateless, AR) 码的分布式协同传输机制, 并对传输的广播、转发、译码等阶段进行了阐述和分析。结合使用外信息转移(extrinsic information transfer, EXIT)图和凸优化工具对方案中的AR码度分布进行了联合优化求解。仿真结果和对比分析表明, 所提分布式AR码度优化方案, 在错误平层上明显优于分布式卢比转换码方案, 在译码性能上较现有Raptor方案和AR码单独度分布优化方案分别减小3.7%和1.3%的码率倒数。

卷积码常作为级联码、Turbo码等高性能编码的子码, 正确识别出卷积码的参数是级联码、Turbo码参数识别的基础, 这要求卷积码参数识别算法具有较强的抗噪能力。利用解调软判决序列可以有效提高识别算法的抗噪能力。根据递归系统卷积码编码码元间的线性约束关系构造了一个基于指数函数的代价函数模型, 将生成矩阵的识别问题转化成求解代价函数极小值的最优化问题, 并采用共轭梯度法不断逼近极小点。仿真结果显示, 与现有算法相比, 所提方法显著提高了抗噪能力, 且适用性强、收敛速度快。

基于特征值的多天线盲频谱感知方法在认知无线电中得到了广泛的研究。基于特征值的检测算法设计依赖于随机矩阵理论和样本协方差矩阵的特征值特性。许多研究表明特征值的高阶矩可以提供额外的鉴别信息进而能改善统计推断问题的性能。基于此, 利用所有特征值的p阶矩提出了新的基于特征值高阶矩的频谱感知增强算法, 并利用随机矩阵理论推导了虚警概率和判决门限的解析表示。此外, 基于仿真实验研究了特征值高阶矩幂次变化对检测性能的影响。最后, 通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

针对当前软件定义飞行自组网中多控制器部署面临的负载不均衡和网络可靠性问题, 提出一种标签分割的控制器智能部署方法。该方法能够在不预设控制器数量的条件下, 根据控制器容量约束和网络结构, 输出最佳控制器数量及部署位置。基于节点自身特征和关联特征赋予节点标签, 根据标签完成控制域划分并通过布谷鸟搜索算法优化划分过程。在此基础上，考虑控制器平均时延、负载差异度和控制域时延波动的影响, 确定控制器部署位置。仿真结果表明，所提算法能在保证网络可靠性的同时有效减少控制器数量, 降低部署成本; 同时, 降低控制器平均时延和负载差异度, 保证各控制域间平均时延的相对平衡, 实现网络均衡。

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后，利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。

针对导弹装备健康状态信息复杂且相互交融、健康表征参数难以提取的问题, 提出一种基于改进主成分分析(principal component analysis, PCA)的装备健康状态低维敏感表征参数的确定方法。该方法先开展装备扩展故障模式及影响分析, 构建初始高维特征参数集, 再利用改进PCA对参数集进行降维处理, 在最大化高维表征参数全局特征方差的目标下, 提取出非线性表征参数子集。将该方法应用到导弹舵机健康评估实验中, 使用故障注入模拟设备进行验证。结果表明, 采用所提方法提取的健康表征参数对舵机健康状态识别准确率高, 说明所提方法在提取导弹装备健康表征参数中具有明显的优越性。

开展装备系统可靠性评估工作, 对于发挥装备固有性能、提升装备使用效能、降低装备管控风险, 具有重要工程应用价值。针对大型装备复杂系统, 通过构建面向不同耦合结构的极限序列核和极限可靠度逼近函数, 探索了一类计算资源要求低, 计算便捷, 且逼近精度满足工程需要的多状态可靠性建模、分析与快速评估方法。案例研究表明: 算法突破了装备复杂系统大维度可靠性解算技术瓶颈, 提升了可靠性评估效率, 且评估与风险预报效果好; 算法丰富了装备复杂系统多状态可靠性建模、分析与评估体系, 可为可靠性工程的设计、使用与管理人员, 提供前沿理论储备和工程技术借鉴。