基于干涉仪的立体基线法与传统测向解模糊方法相比，天线摆放方式更为灵活。针对这一优点，建立了非均匀圆阵天线阵列模型，给出了该模型理论测向误差的表达式。通过分析解算过程中影响测向误差的因素，提出了一种减小天线阵列实际测向误差的方法。为保证系统具有一定的解模糊能力，给出了该方法中天线孔径对系统解模糊频段的限制条件。基于建立的天线模型，通过Matlab仿真，验证了方法及理论分析的正确性，对合理选择天线盘孔径、减小测向系统的误差具有可行性。

提出了一种基于长基线条件下利用多普勒频差进行矢量脱靶量参数估计的方法。目标多普勒频率是矢量脱靶量参数的非线性函数，对此函数的求解是一个非线性优化过程，对应优化代价函数的估计参数为6维，寻优迭代过程较复杂，且结果受限于优化初值的选取。算法充分利用了目标的连续特性，将此非线性优化过程进行分步伪线性化处理，利用积分多普勒以及距离差定位方法得到参数估计值，并将此估计值作为非线性优化过程的优化初值，快速、准确地得到参数优化估计值。仿真结果表明该方法可以得到高精度的矢量脱靶量估计结果。

核四极矩共振(nuclear quadrupole resonance, NQR)是一种固态射频谱分析技术，可用于检测高危险爆炸物。然而，核四极矩共振信号本身非常弱，并且易受线圈热噪声和射频干扰的影响，精确估计NQR信号参数成为难题。提出基于改进的快速最大似然估计的残余信号迭代分解算法估计NQR信号参数，该算法将多维搜索问题转化为多个一维搜索，在降低计算复杂度的同时提高了参数估计精度，有效地解决了干扰信号对NQR信号的遮蔽问题。仿真和实测数据的结果证明了该算法的有效性。

为了增强重构Toeplitz矩阵算法的估计性能，降低计算复杂度，提出了适用于相干信源波达方向估计的ToepUESPRIT算法。它使用利用旋转不变性的信号参数估计代替多重信号分类，避免了谱搜索，并且在构造Toeplitz矩阵的基础上，两次构建centroHermitian矩阵，利用酉变换将复数域的特征值分解和总体最小二乘问题的求解实数化，使计算量大大降低。同时，由于centroHermitian矩阵的构造过程重复利用了接收数据，估计精度得到大幅提高。实验仿真和分析证明了该算法的正确性和有效性。

针对势平衡多目标多贝努利(cardinality balanced multitarget multiBernoulli, CBMeMBer）滤波中的量测信息弱化问题，提出一种改进的多目标多贝努利（improved multitarget multiBernoulli, IMeMBer）滤波。该算法通过对漏检目标的多贝努利随机集进行修正，在解决目标数过估问题的同时，避免了CBMeMBer滤波中的量测信息弱化问题。在此基础上，将高斯粒子滤波引入IMeMBer算法中，通过一组高斯粒子近似多贝努利随机集中元素的概率分布，实现被动测角情况下的多目标跟踪。仿真结果表明，所提算法能够以较小的运算代价达到高斯混合粒子劳势估计的概率假设密度滤波相似的跟踪精度，具有良好的工程应用前景。

用金属磁记忆方法检测时信号常常被各种噪声污染，为了降低噪声的干扰，对传统阈值方法的局限性进行了分析，并在改进阈值函数的基础上提出了一种自适应小波阈值降噪方法。通过仿真实验对该方法的性能进行了验证，然后将其应用于磁记忆信号的降噪处理中，结果表明算法较好地剔除了信号中的噪声，提高了重建信号的噪声抑制率，降低了信号的失真率，是一种可行的磁记忆信号降噪方法。

采用线性算法——合成孔径聚焦算法，非线性算法——对比源反演算法和乘法正则化的对比源反演算法解决二维弹性波的逆散射问题。二维实测弹性波数据采用了多收发分置的测量方式。通过对实测数据的重建结果的展示和比较，验证了采用乘法正则化的对比源反演算法是一种解决弹性波逆散射问题的精确、有效的算法。

工作在短波频段的高频地波雷达，受到大量射频(radio frequency, RF)信号的干扰，严重影响了对目标的正常检测和参数估计。根据RF干扰经混频和低通滤波后的时域输出特性，提出了基于压缩感知理论的RF干扰抑制方法。该方法能够利用少量未被干扰的采样数据对目标的距离参数做出精确估计。理论分析和仿真结果表明，该方法在RF干扰较少和密集的情况下都能保持良好的干扰抑制效果和对目标参数的准确估计。

高频地波雷达探测空中目标时缺乏俯仰角度信息，不能直接获取飞行目标高度，目标状态初始值对跟踪精度影响很大。提出一种拟牛顿法与高度参数化迭代扩展卡尔曼滤波(heightparameterized iterated extended Kalman filter，HPIEKF)结合的方法跟踪目标三维信息。首先利用雷达系统过去时刻和当前时刻的观测信息通过拟牛顿法估计目标的飞行高度；其次，用该高度值初始化HPIEKF，对飞行目标进行三维信息跟踪。仿真实验表明，拟牛顿法能够以较小误差估计出目标飞行高度，利用该估计值作为HPIEKF跟踪的初始值，提高了跟踪精度。

针对经典空域滤波算法处理SAR图像时，在同一滑动窗内完全按同质区域性质处理数据而导致图像细节信息损失的情况，提出一种新的滑动窗结构的算法。该算法选取与窗口中心像素统计特性相近的像素进行滤波处理，解决了经典空域滤波算法存在窗口内数据不满足滤波模型对同质区域要求的缺陷。同时，针对强散射点的特殊性，设计了相应的检测及处理方法。实验结果表明，该算法在获得与经典算法相当的相干斑抑制的同时，较经典算法具有更强的边缘和细节保持能力，同时获得更好的图像视觉效果。

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据，网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到，各簇内的拓扑信息由簇首保存，簇首利用线性规划法实现簇内相对定位；随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合，最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法，所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高，且不需要预先知道环境中的信号衰减因子，有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示，在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下，所提算法能取得较好的定位效果。

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时，传统的思路主要以跟踪精度为导向，但是在数据关联环节，改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论，以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度，然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明，该方法相较于传统的传感器管理方法，有效提高了目标之间的关联正确率。

将最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)自适应波束形成方法拓展到一类非平稳脉冲信号，利用时域MVDR（time-domain MVDR, TMVDR）实现了单Chirp脉冲信号的自适应波束形成，即CTMVDR（TMVDR on single Chirp pulse signal, CTMVDR）。CTMVDR可估计具有常数幅值的未知Chirp脉冲信号的波达方向（direction of arrival, DOA）、信号功率和时间波形。理论分析结果表明，稳定估计自适应权向量的条件是稳定估计Chirp脉冲时间序列的自相关。数值仿真和海上实验结果表明，在采样频率不大于10倍Nyquist频率条件下，只需少于1 024个采样点，即可获得稳定的自适应权向量估计；和常规波束形成对比，CTMVDR有更好的波束响应、DOA估计、阵处理增益和Chirp脉冲信号的时间波形估计性能。

基于能力的武器装备体系需求论证思路已逐渐被接受，但缺少定量的方法支撑该思路用于具体的需求生成过程。针对如何获取侦察装备体系的无线带宽需求，研究了基于通信能力的带宽需求生成方法。通过综合运用网络建模、排队论和仿真分析手段，提出无线带宽需求生成框架，分析带宽和能力需求的定量关系，构建侦察装备体系网络模型和带宽仿真分析模型，求得满足通信能力的体系带宽值；通过调整拓扑连接生成体系带宽需求的更优解，为侦察装备体系的需求开发提供了支撑。

面对不断变化的未来不确定作战环境，在有限资源和技术水平下，武器装备体系顶层设计人员需要辨识与明确对体系建设目标影响最大的能力集合。提出用带置信度的区间数度量武器装备体系能力，用beta分布描述武器装备体系能力性能指标先验分布概率，在武器装备体系能力指标分解结构基础上构建了基于贝叶斯网络的武器装备体系能力重要度评估模型，利用贝叶斯网络的推理功能提出了能力重要度计算方法。最后，以空战武器装备体系为背景对所提方法的可行性和有效性进行了检验。

为了统一描述军事电子信息系统(command control communication computers intelligence surveillance and reconnaissance, C4ISR)系统功能和效能两方面的需求，提出了一种基于统一建模语言/对象约束语言(unified modeling language/object constraint language, UML/OCL)的C4ISR效能概念建模和形式化验证方法。首先，利用效能相关概念扩展了DoDAF 2.0能力元模型，构建一个能够同时引导C4ISR能力的功能分析和效能分析的元模型；将该元模型描述为UML Profile，形成一种基于UML的C4ISR效能概念建模语言，并支持C4ISR效能概念模型检验；最后借助一个假想案例分析说明了该建模语言对C4ISR能力的功能和效能概念建模及模型验证的能力。该方法可弥补UML建模技术在特定领域效能分析方面的不足。

针对指挥控制组织结构设计中任务—平台关系的设计问题，提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务—平台关系设计(taskplatform relation design under mission completion time constraint, TPRDTC)问题的约束条件，建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling, MDLS)算法，给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例，分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。

采用时齐马尔可夫链来模拟目标的规避运动，根据事发海域的水深映射图，估算出马尔可夫运动目标的位置转移概率。无人水下航行器编队在目标初始概率分布和位置转移概率已知的条件下，根据当前搜索结果不断对目标位置进行预测和更新。编队成员能共享目标位置信息，以获得较为准确的目标验后分布。然后采用一种新的分区实时贪婪搜索算法，得到无人水下航行器编队的最优搜索路径，从而以较高的搜索成功概率与较短的平均发现目标时间完成对目标的应召搜索。最后通过实例仿真，证明了该方法的有效性和优越性。此方法将对无人水下航行器编队的战法研究具有参考借鉴意义。

信息化环境下的编队对地攻击过程中，所获取的地面兵力威胁信息具有高度不确定性。如何采用高效的不确定性信息推理方法快速准确地完成地面兵力对空中飞行编队的威胁评估建模成为一个亟待解决的问题。提出基于模糊贝叶斯网络的有人机/无人战斗机编队对地威胁评估建模方法，综合模糊逻辑与贝叶斯网络的优势，对战场的随机、模糊威胁信息进行综合处理。仿真结果表明，模糊贝叶斯网络不仅能够有效处理战场不确定信息，而且能够综合指挥员的主观判断，适合于不确定性战场环境下的威胁评估推理。

功能检测是对劣化系统开展视情维修的首要工作，由于技术条件和知识水平的限制，实际中对系统劣化状态的检测识别很难给出精确结果，势必影响视情维修工作的有效进行。针对这一问题，基于多级劣化系统检测维修马尔可夫链模型，通过对不完备检测因素影响下劣化系统寿命周期的3种情况进行分析，结合常见虚警和漏检两种检测错误，以长期运行费用率最低为目标，计算最优检测周期和维修阈值。通过实例，分析在检测不完备情况下检测周期和维修阈值对系统长期运行费用率的影响，并验证模型的有效性和合理性。

在定义计划评审技术（program evaluation and review technique, PERT）网络局部关键活动、关键活动、关键路线和活动关键度的基础上，提出了关键活动、关键路线的分析方法；根据活动不确定性对项目计划工期影响的大小，即活动敏感性指标的大小，确定活动在项目进度控制中的重要程度；在定义活动相对敏感性、活动敏感性的基础上，利用全概率公式，得到活动敏感性指标计算公式，进而提出了最关键活动分析方法。算例表明，利用本研究提出的方法可便捷地找出PERT网络的关键路线和最关键活动。

以燃料消耗量最小和飞越小行星最多为性能指标，对多目标连续小推力深空探测器轨道优化，给出了一种组合优化算法。该组合优化算法由全局优化和局部优化组成。全局优化为粗略设计，首先，利用动态规划法全局优化来确定探测系列，即确定从地球出发依次探索的各个小行星以及时间节点；利用静态参数优化算法(即穷举法)，在一个大的搜索空间内全面搜索每段飞行轨道的发射窗口，同时，得到每段轨道次优飞行轨道及次优的控制律。然后利用共轭梯度法局部优化来求解每段轨道两点边值问题，获得最优的飞行轨道及最优的控制律。

地磁场矢量可描述成卫星的位置函数,利用三轴磁强计观测地磁场矢量或模，可实现近地卫星在任何运行状态下的自主导航，但是由于地球磁场模型存在不确定性和长期变化性，三轴磁强计存在安装误差和未知比例因子等误差因素，所以目前单一使用三轴磁强计进行自主导航精度有限。提出一种利用地磁场信息在轨修正地磁场模型高斯系数和标定三轴磁强计模型误差的新方法，通过将三轴磁强计与地磁场模型参考值的矢量和模分别作差，推导两种差值与地磁场模型高斯系数和三轴磁强计模型误差参数的数学关系，设计先进滤波算法得到高斯系数及误差参数的最优估计，实时修正地磁场模型和三轴磁强计模型。以某低轨卫星利用地磁场进行自主导航为例，利用数值仿真验证在轨修正后地磁场模型和标定后三轴磁强计模型，并对3种自主导航方法进行仿真结果的分析和比较，论证所设计方法既提高系统导航精度、收敛性和稳定性，又有利于工程实际应用。

针对三回路自动驾驶仪设计中，以开环穿越频率为性能指标的极点配置算法存在的缺陷，提出了预测校正开环穿越频率极点配置设计方法。采用该方法完成了某战术导弹三回路自动驾驶仪设计；验证了该方法设计的控制系统比传统方法性能优异，满足期望开环穿越频率性能指标；分析了三回路自动驾驶仪各回路对导弹控制系统发挥的作用。通过实例分析，表明该方法克服了以往极点配置设计方法的缺点，便捷有效，收敛速度快,计算量小，非常适用于三回路自动驾驶仪的设计。

考虑未知输入信号的影响，研究了线性系统鲁棒故障检测观测器的设计问题。利用描述残差对故障灵敏度的H_指数和表示残差对未知输入鲁棒性的H∞范数，将鲁棒故障检测观测器的设计问题描述为基于H_/H∞的优化设计问题。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)理论，给出故障检测观测器的存在条件，提出一种新的迭代LMI算法求解最优观测器增益。仿真结果表明，利用这种方法设计的故障检测观测器对故障的灵敏度高，对未知输入的鲁棒性强。

首先建立陀螺在线标定模型，然后以电荷耦合器件星敏感器输出的姿态四元数和陀螺输出的载体相对于惯性空间的姿态四元数构造量测量，采用模型预测滤波与扩展卡尔曼滤波相结合的方法，将部分陀螺误差项作为模型误差，在线实时估计并修正系统模型，提高了状态估计的精度，最后对该算法进行了数学仿真。仿真结果表明，该方法能有效地完成陀螺在线标定，标定精度和速度明显优于传统方法。这种在线标定的处理方法在实际使用和维护中具有极大便利。

对于线性离散系统，给出了一种基于离散二维模型的保性能重复控制设计方法。首先为了提高系统的稳定性引入了状态反馈；用离散二维系统的状态反馈来描述重复控制律；然后，使用保性能重复控制设计方法来确保控制系统性能指标不超过某个性能上界。和现有方法的区别是，通过调节性能指标值泛函中相关权重，能够方便地对控制和学习行为进行独立调节。最后通过仿真验证了该方法能取得满意的跟踪性能。

通信信号调制识别在非合作通信领域是一项重要的研究课题。针对当前算法计算量大，能识别的调制类型少的特点，提出了一种基于熵特征和支持向量机（support vector machine, SVM）的调制识别新方法。该算法通过提取接收信号的多维熵特征，作为调制识别的特征参数，并利用基于二叉树的SVM作为分类器，对接收信号进行调制识别。除了信号的信噪比，该算法不需要信号带宽和载频等其他先验知识。理论分析与计算机仿真结果表明，该方法具有很高的识别率，计算量小，具有很好的应用价值。

针对未来深空超远距离通信无法建立有效的点对点链路及大路径损耗、大传播延时等难题，提出了一种基于中继协作网络模型下的喷泉编码转发方案。与现有的空间传输协议相比，喷泉码能够以较低的编译码复杂度为下行数据分组提供前向纠删保护，降低确认重传的次数，有效减少传输时延。在地球〖CD*2〗火星通信场景下，对中继编码协作转发方案的复杂度和能量开销进行了性能评估，并在理论上分析了中继卫星的位置对系统性能的影响。仿真结果表明，中继喷泉编码协作转发方案可有效节约深空环境下通信系统的能量开销。

深入分析了网络模拟器(network simulator version 2, NS2)中新开发的IEEE 802.11协议模块（简称802.11Ext）的模块化设计、累积信干噪比计算、媒体接入控制帧捕获能力、支持多种调制方式、物理层丢包跟踪机制、Nakagami衰落模型等特点，详细阐述了基于802.11Ext模块进行网络模拟时的信号流程。尽管802.11Ext模块在物理层支持多种数据发送速率，但是该模块并没有实现信道自适应的多速率选择机制，鉴于此，研究并实现了802.11Ext模块的信道自适应多速率选择机制。模拟结果表明，在802.11Ext模块中实现信道自适应的多速率选择机制后,链路吞吐量提高了4.7倍、分组时延减少88%。

目前,反病毒系统防御病毒的主要方法是依靠反病毒中心服务器定期更新各个节点上的病毒定义文件和安装系统补丁，这种被动应对策略常常不够及时，且容易使服务器节点成为系统的性能瓶颈，具有较大的滞后性，也不能适应大规模网络系统。针对大规模网络环境提出了一种高效的基于层次式分布散列表(hierarchical distributed Hash table, HDHT)的反病毒疫苗分发算法。算法基于一种新型层次式分布散列表网络拓扑结构HDHT，利用网络边缘节点直接通信来提高病毒疫苗分发效率，从而有效分担服务器负载。为了增强算法的性能，算法还引入一种简洁的节点信誉评估机制。从分发效率、系统开销等方面，对病毒疫苗分发算法的性能进行实验验证和性能分析。结论表明,该算法可有效实现病毒疫苗在网络中快速分发和部署，同时减轻了网络和服务器的负载。

多核中央处理器（central processing units，CPU）-图形处理器（graphics processing units，GPU）异构平台为提高并行Agent仿真(parallel Agent-based simulation, PABS)在单机上的运行性能提供了一个更高效的硬件基础，但在当前相关研究中，还缺乏一般性的理论方法来指导并行Agent仿真将多核CPU和GPU的计算资源充分利用起来。通过分析多核CPU-GPU异构并行架构的特点，在方法论层面上建立了并行Agent仿真在多核CPU-GPU异构平台下的多层负载分配模型，并根据基于Agent的仿真的执行结构，提出了对基于Agent的仿真的计算结构、数据结构进行重构的方法，以适应异构的硬件架构。最后对基于多核CPUGPU的并行Agent仿真性能进行了实验分析。

针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题，提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型，以当前时刻网络参数为变量，构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布，将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。

针对国内大飞机及新一代战机机载软件综合化、模块化的特点，根据机载软件适航验证要求，在分析传统黑、白盒测试方法与DO-178B《机载系统和设备合格审定的软件考虑》中软件验证要求适用性的基础上，应用灰盒理论，建立了满足软件适航验证要求的灰盒测试方法及其应用过程，并对该方法展开了分析，说明了其局限性,并对测试环境提出了新的需求。

提出了一种基于最小行为的恶意程序分析方法。最小行为，即程序运行时能够表达完整语义的最小应用程序编程接口（application programming interface, API）关联集合。实现了基于最小行为的恶意程序检测原型系统，能够动态捕获恶意程序调用的API及其参数信息，提取API调用之间的使用依赖轮廓，构建恶意程序的最小行为特征向量，利用卡方校验算法实现检测。该方法与传统的基于API频率统计的方法相比，过滤掉了大量无用信息，恶意程序的检出率更高，误检率更低。

为了在去噪的同时更多地保留图像的细节信息，将分数阶微积分理论和梯度下降流有效结合，提出了分数阶梯度下降流的概念，并证明了能量泛函的分数阶梯度下降流在一定微分阶次范围内是收敛的。在此基础上，将时间因素引入到改进的基于空间分数阶偏微分方程的去噪模型中，从而构建了基于时间-空间分数阶偏微分方程的去噪模型，该模型实现了在时间方向上和空间平面内的同时去噪。实验结果表明，提出的基于时间-空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型不仅可以提高信噪比，而且可以大幅减少图像获得最大信噪比所需要的迭代次数。