针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题，提出了一种基于模糊自适应共振理论（fuzzy adaptive resonance theory, FuzzyART）神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用FuzzyART神经网络结合Robinson 警戒环技术，建立自适应局部空间背景模型，并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波；然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标，并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标；最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明，该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型，从而自适应抑制背景杂波、突显目标，能有效提高信噪比，检测出弱小目标。

针对漂移扫描星图中大量恒星星像对小目标检测产生干扰的问题，提出了一种自适应的线性滤波方法，通过抑制恒星星像实现对小目标的检测。首先,在分析恒星、感兴趣目标和噪声三者特征的基础上，构造规范化线性滤波器对星图进行滤波，扩大不同亮度恒星和小目标星像的灰度对比度，并构造梯度线性滤波器自适应地抑制恒星星像。其次，通过理论分析，给出了滤波器参数的选择策略。最后，比较不同方法对实际数据处理的实验结果，表明所提方法对不同长度和倾斜角度的恒星星像都具有较好的抑制效果，易于应用实现。

在对源图像进行区域划分与关联的基础上，结合红外与可见光图像的成像特点和图像融合任务需求，定义了两个图像区域特征，基于该特征和融合图像与源图像的信息熵及互信息（mutual information, MI），构造了融合图像区域相似度评价指标，提出了一种新的无参红外与可见光融合图像质量评价方法。实验表明，本文所建立的融合图像质量评价指标，比目前常用的几种评价指标更接近人的视觉观感。

当对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)阵列进行空时自适应处理时，由于MIMO阵列虚拟孔径增大，相对常规相控阵列能够更好地抑制杂波和干扰，但其所需样本数据量大且计算复杂度高，工程实际中难以应用。提出基于子空间估计的MIMO阵列降维空间自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法，该方法结合扁长椭球波函数的时限带限特性近似构造出降维的杂波子空间，并利用与发射波形正交的辅助匹配滤波通道估计出干扰加噪声协方差矩阵，通过“逼零”方法求得MIMO阵列系统的空时权矢
量。仿真结果表明，当存在非理想因素影响时，该方法能够有效抑制杂波和干扰且降维运算量更低。

利用非圆信号的非圆特性可以提高波达方向估计算法的性能，然而现有算法大多不适用于非圆信号与圆信号混合入射这样具有一般性的情况。通过分析混合入射信号的导引矢量所需要满足的约束条件，指出现有算法在信源数较多或低信噪比及低快拍数时会产生伪峰这一现象, 并分析产生原因，同时给出一种改进的方法。通过仿真可以看出，改进算法在保证可以同时估计所有信号波达角的基础上，还可以较好地抑制伪峰的产生，并且相对于传统算法提高了精度。

针对精度航空磁场探测中的飞行器背景磁干扰补偿，给出了模型化补偿的技术路线，建立飞行器磁干扰的21参数磁场模型，并对模型的复共线性进行了计算分析。基于岭估计对模型求解方法进行研究，采用基于时频尺度滤波器对学习数据进行预处理，滤除模型求解中的干扰因素,提出一种基于极值估计的最优岭参数确定方法。基于仿真数据和飞行试验验证了模型求解算法与补偿方法的高精度和稳定性。

提高全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）接收机抗干扰性能出发，对现有的频谱幅度域处理（frequency  spectrum amplitude domain processing, FADP）抗干扰算法中的几个关键问题作出改进，设计出一套更为鲁棒实用的FADP方法。首先，将重叠加窗的思想引入到FADP系统框架中，以减小快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）的频谱泄露。针对频谱波形和时域波形在幅度统计特性上的差异，设计了更适合频谱处理的幅度域处理（amplitude domain processing, ADP）函数。对ADP的实现进行了简化，使得不再需要进行笛卡尔坐标与极坐标之间的反复转换，降低了计算复杂度。最后，基于GPS C/A码软件接收机平台，将改进后的FADP 方法与原FADP方法进行对比实验，验证了所提方法的有效性。

逆合成孔径雷达成像中，为校正散射点越多普勒单元走动和方位向定标，需要对目标转角进行估计。在详细分析雷达目标回波相位特性的基础上，提出一种基于相位对消的转角估计方法。该算法通过对消回波的相位一次项后，对回波相位二次项系数进行估计，从而根据二次项系数与转角的关系获得转角估计值。同时，考虑到回波能量在成像平面的分布特点，采用加权最小二乘法对估计结果进行拟合。与现有方法相比较，新方法在稳健性和实时性上有较大改进。仿真数据和暗室数据的成像结果证明了该方法的有效性。

风廓线雷达探测时，由于湍流回波信号弱，易受到地杂波的干扰。为了改善目标检测效果，分析得到地杂波的如下特点：地杂波为宽度很窄的高斯谱、地杂波关于多普勒零速度点对称分布、地杂波离多普勒零速度点很近、地杂波谱峰两侧有很大的梯度、相邻高度层上的地杂波谱峰值有很小的梯度。据此，提出了进行风廓线雷达目标检测的综合识别法。其主要步骤是：以分段平均法确定噪声电平，以谱的形状和谱宽大小进行初步识别，以分类检测去除地杂波影响，再适当进行连续性修正后得最终检测结果。实测数据处理表明：检测效果令人满意，不同波束的检测结果具有对称性，在弱信号时也可以取得合理的检测结果。

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(overthehorizon radar， OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题，提出一种采用运动目标显示（moving target indication， MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigenvalue decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波，之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波，具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力，提高了目标信杂噪比，有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。

构建分布式卫星合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)仿真系统对于分布式卫星SAR系统设计、测试与验证、减少系统研制费用、降低决策风险，以及系统的在轨运行管理，都具有重要的意义。围绕分布式卫星SAR仿真系统设计需求，提出了分布式卫星SAR系统柔性仿真框架模型，并讨论了设计和实现过程中的关键技术。该系统的实现和应用验证了框架和技术路线的可行性，为未来进一步完善和广泛应用奠定了基础。

为了分析湍流特性和有效地对湍流信号进行检测以及研究地杂波对湍流检测的影响,采用快速傅里叶变换(fast Fourier  transform, FFT)对湍流回波信号的风速与谱宽进行了计算，建立了相应的湍流模型，在湍流风速和谱宽的检测中引入了地杂波因素。提出了湍流信号处理的FFT方法,重新定义了湍流的风速和谱宽和最小信号检测门限以及相关变量。仿真结果表明，湍流的风速具有脉动特征，该方法能够很好地估计出湍流风场里的风速分布，无地杂波情况下的湍流回波信号的风速与谱宽要优于有地杂波情况。

运动误差补偿影响杂波抑制、多普勒参数估计和目标聚焦成像，是双基地合成孔径雷达地面运动目标检测(synthetic  aperture radar ground moving target indication ， SAR-GMTI)的一项关键技术。根据星机双基地系统的特点，提出了一种有效的运动误差分析和补偿方法。从星机双基地SARGMTI的运动误差几何模型出发，分析出误差对运动目标参数的影响，并给出了相应的补偿因子。特别针对地势起伏和斜视角不能忽略的情况，分析了误差补偿的偏移量并提出了有效的补偿方法。最后，计算机仿真验证了所提方法的有效性。

面向应急条件下的观测需求，为提高成像任务完成效率，对敏捷成像卫星密集任务聚类问题进行研究。分析了敏捷成像卫星观测过程，给出了任务聚类的俯仰、翻滚观测摆角及任务间过渡时间约束。建立了聚类图模型，给出了模型的构建算法。设计了一种基于最大最小蚂蚁系统的聚类算法，结合聚类模型特点设计蚁群策略，并对重叠和冲突的聚类任务进行处理。实验算例验证了模型和算法的有效性。

为了在建立导弹部队机动作战过程Petri网模型时充分体现其时间特性，定义了一种离散时间区间Petri网（discrete time span Petri  net，DTSPN）|在充分考虑敌方侦察威胁对部队机动作战影响的基础上，将各阶段任务实施的时机限定在一个离散时间区间序列内，建立了导弹部队机动作战过程的DTSPN模型|通过对模型的可达性分析，判定作战任务能否按时完成|实验结果显示，提出的DTSPN能够体现导弹部队机动作战过程的时间特性，并能够分析作战任务能否在有利于作战行动实施的时间间隙内按时完成。

在作战环境日益复杂的情况下，多预警机进行协同补盲，不仅可以扩大探测范围，大大增强抵抗“四大威胁”的能力，而且比地面雷达网具有更好的低空、超低空探测能力。研究了多预警机执行防空警戒任务时的协同补盲问题。首先，给出了预警机探测总区域、探测强效区和弱效区的定义，并分别建立了数学模型。其次，对预警机的顶空盲区、底空盲区、机体遮挡盲区、转弯盲区进行了分析和建模。然后，给出了基于防空警戒任务的多预警机协同补盲模型。最后，通过仿真证明了模型的有效性。

作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗，在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数，使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic  algorithm, GA)的模型求解方法，使用DLS选择处理的任务，使用GA为选定任务分配平台资源，给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例，验证了所提方法的优越性和适用性。

修理级别分析(level of repair analysis, LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容，针对现有关于LORA问题研究的不完善之处，以舰载装备维修保障为背景，综合考虑维修费用和维修效果，建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论，给出基于正负理想方案的多指标LORA决策隶属度优化目标函数，运用自适应粒子群算法对LORA模型进行求解，通过算例给出了优化结果，分析LORA决策的一般规律，证明方法的合理性及LORA模型的正确性。提出的LORA决策模型是现有研究基础上的重要补充，对于完善装备维修保障决策理论具有重要意义，为装备维修保障工作的开展提供决策支持。

多故障最小候选集生成是制定多故障诊断策略的首要步骤。利用二进制粒子群优化算法（binary particle swarm  optimization, BPSO）生成多故障模糊组的最小候选集。首先，利用紧集表示法描述某或节点上的多故障模糊组，其最小候选集即多故障模糊组的最小碰集|然后，利用BPSO算法求解多故障模糊组的最小碰集，通过构造个体适应度和群体适应度双函数，解决BPSO算法求解最碰集的适应性问题，并保证了算法尽可能搜索冲突集的全部碰集|最后，通过某系统实例对算法的有效性进行了验证。事实表明，该方法能有效应用于多故障最小候选集问题的求解。

针对寿命服从Weibull分布、维修时间服从指数分布的可修系统，首先根据“累积失效概率相等”原则，提出一种改进的指数确定方法，能够将Weibull分布等效成为指数分布，然后利用马尔可夫过程理论近似计算备件需求量。根据系统运行过程，设计了一种基于ExtendSim软件的仿真算法用来检验给定备件数量下的保障度，并以马尔可夫系统为例验证了该仿真算法的正确性。在此基础上，通过正交试验分析与设计，对两种指数算法的结果进行比较，结果表明改进算法能够有效降低原算法的保守性。

针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点，建立了评价指标体系|结合粒子群优化算法，提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法，这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数，实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用，证明了此种模型结构与算法适用性好，便于计算机实现，且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。

针对属性值为区间数的多属性决策中不同区间数相互比较具有相同可能度的问题进行研究。根据决策者不同的风险偏好将其分为3类，对不同风险偏好类型的决策者提出相应的预期理论模型，确定区间数之间的优势关系。在此基础之上，提出决策对象优势关系及优势度矩阵，并根据优势度数值对决策对象进行排序择优。最后，通过实例验证新排序算法的科学性与有效性。

针对执行机构发生故障时的航天器姿态控制问题，提出了一种基于自适应快速终端滑模的容错控制设计方法。该方法通过选择具有快速终端特性的滑模面，提高航天器容错控制的收敛速率，实现系统有限时间稳定|利用自适应控制方法在线调整控制器参数，消除对故障最小 值信息的依赖。仿真结果表明，与基于普通滑模控制器的容错控制相比，所提出的方法在保证系统鲁棒性和稳定性的同时，三轴姿态角和态角速度收敛时间可分别降低约54.5%和50%，实现快速有效的航天器容错控制。

以小天体接近段任务为背景，提出了一种基于约束规划的鲁棒制导控制方法。该方法将目标天体引力模型引入轨迹规划过程中，并将具有控制约束与轨迹状态约束的非线性动力学路径规划问题转化为以优化燃耗为性能指标的二阶圆锥规划(secondorder cone program,  SOCP)问题|同时考虑目标天体引力模型与外界干扰等不确定因素对轨迹跟踪的影响，基于模型不确定界设计鲁棒反馈控制律。数学仿真证明，在相同条件下，基于凸规划的制导控制性能无论在制导控制偏差或是状态与控制约束满足方面均优于传统多项式拟合制导控制算法。

针对目标在地形高度未知环境中移动的情况，给出一种利用微型飞行器机载单目摄像机进行目标定位的方法。首先,借助光流直方图从当前图像帧中提取出移动目标局部区域内的背景特征点|然后,结合机载微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/ 全球定位系统(global positioning system, GPS)传感器测量的飞行器位姿和空间平面点成像的单应变换关系，在期望值最大化算法中将背景特征点分类为辅助平面点和非辅助平面点，并估计辅助平面到摄像机光心的距离参数和法矢量参数，从而确定移动目标所处辅助平面的空间平面方程|最后,联立求解目标视线方程和辅助平面方程获得交点坐标，转换到惯性系下完成移动目标的地理定位。实验结果表明，当微型飞行器飞行高度为100 m时，操作人员单次点击移动目标的定位误差在15 m以内。

直接敏感地平和间接敏感地平是典型的两种自主天文导航方法，直接敏感地平简单可靠，但是由于地球敏感器精度较低，因此导航精度不高|利用星光折射的间接敏感地平精度较高，但是折射星数量有限并且观测时段较短。针对上述两种方法的缺点，提出一种基于信息融合的自主天文导航方法。当观测不到折射星时引入新信息，弥补间接敏感地平自主导航的不足。通过对多种导航模式进行数值仿真与分析，验证所设计方法提高了系统的导航精度和可靠性。

针对一类具有有限能量外部扰动的连续不确定非线性系统，讨论其有限时间保成本控制问题。首先采用Takagi-Sugeno模糊模型对非线性系统进行建模，然后找到一个合适的Lyapunov函数，给出闭环模糊系统有限时间有界的充分条件及有限时间保成本控制器的设计方法，并将控制器的求解转化为一组线性矩阵不等式的可行性问题。研究表明，采用该方法设计的控制器不仅能使闭环不确定模糊系统对所有可允许的外部扰动是有限时间有界的，而且还给出了保成本上界的一个优化值。最后，仿真结果表明该设计方法是有效的。

针对状态具有多个时滞的线性连续系统，基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法，研究了在执行器发生故障的情况下，连续多时滞系统的保成本H_∞容错控制问题。首先，在无外部扰动时，得到了系统存在容错控制器的一个充分条件|其次，得到了系统存在保成本容错控制器的一个充分条件|最后，在有外部扰动时，得到了系统存在H_∞容错控制器的一个充分条件。进一步，得到了系统存在保成本H_∞容错控制器的一个充分条件以及该控制器的设计方法。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。

为逼近解码前传半双工多址访问中继信道容量，提出一种多边低密度奇偶校验(lowdensity paritycheck, LDPC)码校验点联合编码（parity jointly coded multi-edge type LDPC codes， PJCMET-LDPC）结构及其度分布优化方法。该结构视中继校验比特为PJCME-TLDPC码的一部分，目的端利用从信源和中继接收的消息联合译码获得所有信源信息。为了分析该编码算法的渐进性能，推导了基于消息错误概率的多边外信息转移图噪声门限分析方法。在此基础上，提出PJCMETLDPC码度分布优化方法。实验仿真表明，与SCCLDPC码和NCC -LDPC码相比，PJCMET-LDPC码可以获得更大的编码增益。

为了在无线衰落信道下鲁棒和高效地编码传输渐进图像，提出了基于跨层不等重功率分配的编码传输方案。和以往基于不等重功率分配的传输优化方案不同，该方案综合考虑了反馈信道提供的物理层信道状态信息、链路层自动重传信息和应用层压缩编码率失真特性，采用基于解析表达的数值优化算法，求得各个层上最优不等重功率分配策略，减小给定期望传输功率约束下的图像传输失真。实验表明，相对于以往方案，所提方案不但避免了启发式优化算法的高搜索复杂度|而且能大大提高接收端重建图像的峰值信噪比。

为更有效的获取多状态网络系统d-最小割集（d-mincuts，d-MCs），提出一种边合并算法。算法用容量未取最大容量的边及对应取值组成的集合对表示网络状态，基于网络分割的思想，不以最小割集为基础，通过边合并、状态继承求取可行解，通过集合对的比较得到d-MCs。同时提出一个引理，更高效的求取容量下界，缩小状态空间。算法复杂度对比分析证明算法有效，且通过定义带权值的广义联络矩阵实现算法，便于编程计算。最后，通过实例分析验证了算法的有效性。

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能，在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象，以核函数所蕴含的黎曼几何为依据，引入一个伪一致性变换函数，对核函数进行修改，提高支持向量机的分类泛化能力，建立基于支持向量机的网络入侵检测系统，并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明，该系统可有效地提高入侵检测的准确率，改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。

针对小样本集构建稀疏马尔可夫网络计算量大和求解精度不高的问题，提出一种基于高斯噪声模型的迭代噪声消减（iterative noise reduction，INR）算法。该算法首先利用回归误差的高斯特性筛选相关变量，然后通过boosting方法的自回归更新策略逐步改进学习能力，最后采用赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）避免出现过拟合。此外，给出了自回归更新公式，实现了可控的学习错误率并分析了计算复杂度。实验结果表明，INR能有效构建高维稀疏网络，在学习效率和精度方面具有明显优势。

针对大量无关和冗余特征的存在可能降低分类器性能的问题，提出一种基于近似Markov blanket和动态互信息的特征选择算法并将其应用于集成学习，进而得到一种集成特征选择算法。该集成特征选择算法运用Bagging方法结合提出的特征选择方法生成基分类器，并引入基分类器差异度进行选择性集成，最后用加权投票法融合所选基分类器的识别结果。通过仿真实验验证算法的有效性，以支持向量机(support  vector machine, SVM)为分类器，在公共数据集UCI上进行试验，并与单SVM及经典的Bagging集成算法和特征Bagging集成算法进行对比。实验结果显示，该方法可获得较高的分类精度。

提出了一种新的多尺度仿射几何不变量提取方法。该方法以自定义的多尺度自卷积变换为起点，结合灰度归一化处理，构建出目标图像的一系列仿射协变形式，进而通过设计一组非线性函数计算每个协变形式的一组扩展质心，由此得到新的多尺度仿射几何不变量。将所得不变量与经典的扩展质心特征、多尺度自卷积相比，由于其仅需一次分割便可构造出任意数量的区域面积比仿射不变特征，且从单个仿射协变形式中即可提取多个不变特征，从而有效减小了特征误差，提高了特征的获取效率。利用典型的“Fish”测试数据库，从计算复杂度、抗噪性、抗遮挡性和图像扩展性等方面验证了所提方法的有效性。

针对整数规划问题的求解，改造了基本旋转矢量方法中的旋转因子和收缩因子。旋转因子的选取保证了矢量旋转过程中矢径长度不变，矢径的收缩策略的选取能保证最大范围地搜索解空间。多点旋转矢量法采用多矢量同时旋转的思想，在算法实施中基于优胜劣汰的原则引入了矢径舍弃系数和种群保留系数两个控制参数，极大地提高了计算效率和求解精度。最后,通过整数规划算例验证了该方法的有效性，表明对于维数较高的整数规划问题效果也很好。

提出了不完全共因失效的概念，认为共因只能以一定概率作用于共因失效组的元件上，并产生一定程度的损伤。介绍了动态故障树分析方法常用的逻辑门结构，并在此基础上引入了新的逻辑门结构用于对不完全共因失效进行有效描述。指出了目前用于求解不完全共因失效系统动态故障树模型的马尔可夫链方法存在的不足，修正了现有研究给出的马尔可夫链状态转移图，并提出不完全共因失效系统失效概率的通用公式。最后给出应用实例，证明该方法的有效性。

针对电子设备的健康性能退化问题，提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semiMarkov model， HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先，在有监督邻域保持投影(supervised neighborhood preserving projection， SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection， KSUNPP)算法，将其用于原始特征的提取，获得有效的特征集作为HSMM的输入进行训练|其次，建立了电子设备健康评估与故障预测模型，该模型用KullbackLeibler (KL)距离来衡量故障程度，实现设备退化程度的评估，又可根据各状态驻留时间，预测出设备故障发生的时间。最后，将该方法应用于某型导弹电子设备的健康评估与故障预测，验证其有效性。

提出了基于极值理论的系统最大值指标评定与测算方法，为某些特殊领域(如航空、航天、国防)中的长周期系统的最大值指标评定提供了理论依据。首先，遵循一定的原则对系统输出的误差序列进行区组划分，取得近乎独立的最大值观测序列|其次，对最大值观测序列应用极值理论建模，取得一定重现期下的重现水平和不确定度|然后考查重现水平与最大值指标间的关系，并应用经典统计学理论完成对系统最大值指标的评定与测算|接着，给出了具体的应用实例，实验结果表明，该方法是可行的。最后，从不同角度对时间序列模型方法与极值理论方法建模求解系统最大值指标的特点进行了对比分析，并给出了相关结论。