针对传统粒子概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波跟踪被动多目标时，估计精度不高，且存在粒子退化，容易导致滤波器发散的问题，提出一种新的被动多目标跟踪算法——高斯厄米特粒子PHD滤波算法。该算法采用一族高斯厄米特滤波产生的高斯分布拟合更优的重要性密度函数，充分考虑了当前时刻的最新量测，并将该方法融入高斯混合粒子PHD（Gaussian mixture particle PHD, GMP-PHD）滤波框架中，在解决观测非线性的同时，有效提高了被动多目标的跟踪精度。实验结果表明，该算法较传统的GMPPHD滤波算法具有更高的状态估计精度，且有效降低了目标的失跟率。

分析了对角加载自适应匹配滤波器（diagonally loaded adaptive matched filter， DL-AMF）和对角加载自适应相干估计器（diagonally loaded adaptive coherence estimation， DL-ACE）的检测性能；推导了二者的渐近统计分布，得到了解析的虚警概率（probability of false alarm， PFA）和检测概率（probability of detection， PD）表达式。与常规AMF和ACE相比，尤其是在训练样本不足的情况下，DL-AMF和DL-ACE的检测性能大为提高，并且二者都具有渐近恒虚警（constant false alarm rate， CFAR）特性。

为了充分利用非圆信号的特性，提高非圆信号波达方向估计的性能，针对最大非圆率信号，提出了一种稳健的波达方向估计算法。首先，构造两个包含信号非圆信息的四阶累积量矩阵；然后，利用这两个矩阵的旋转不变关系实现信号的波达方向估计；最后，在存在通道幅相误差模型下分析了算法的稳健性，并推导出只要令接收通道中任意两个通道保持一致，算法就能得到正确的波达方向估计。仿真实验表明，算法的测角精度得到提高，并且算法对通道幅相误差具有稳健性。

为快速获取电大尺寸随机粗糙面下方埋藏目标的电磁散射特性，基于层内波传播展开法（propagation-inside-layer-expansion, PILE）和带状矩阵迭代及规范网格法（banded matrix iterative approach canonical grid，BMIA/CAG），提出了结合带状矩阵迭代及规范网格法的扩展层内波传播展开法（E-PILE+BMIA/CAG）。数值计算过程中，以高斯随机粗糙面模拟实际地表面，并引入锥形入射波以减小人为截断粗糙面所引起的计算误差。为验证算法的有效性和收敛性，计算了一维介质粗糙面下方埋藏无限长二维介质圆柱目标的散射特性，研究了目标与粗糙面之间的相互作用，并与已有算法结果进行比较。最后计算了大入射角情况时地面下方埋藏目标的复合散射特性。该研究成果对于目标探测等领域具有一定的理论指导价值。

研究了矢量水听器阵利用旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法估计目标方位的问题，分析了几种处理方式的内在机理，并推导了它们的理论误差公式。针对利用振速分量直接估计方位受声源方位影响较大的问题，提出了一种角度融合的方法来提高方位估计性能。仿真结果表明，理论误差与实际非常吻合，提出的优化融合处理方法提高了目标方位估计的精度，降低了估计误差随方位角度变化波动的程度。

提出了一种利用相位匹配直接提取接收数据中的目标回波以进行主动声纳混响抑制、回波检测的新方法。该方法首先构造子阵化的直接数据域波束形成，得到期望信号方向的若干波束输出序列；然后利用序列中信号相位与目标方位的依从性，直接解算出回波序列；再通过设计对应的检测量进行目标检测。区别于传统相关接收和空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的方法，该方法无需考虑混响与信号的相关性和统计特性。通过试验分析，新方法较传统方法具备更好的检测性能。

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍，利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题，在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上，在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点，利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵，并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间，进而构造出新的噪声特征向量，最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性，相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。

多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达的波形分集能力带来了灵活的发射波束方向图设计方法。针对均匀线阵提出了一种基于频率不变波束形成法快速综合宽带MIMO雷达发射方向图的方法，该方法利用频率不变波束形成法求解宽带MIMO雷达发射波形的频谱，采用交替矩阵匹配法设计恒模的发射波形。与基于两级迭代的宽带方向图综合方法（wideband beampattern formation via iterative techniques, WBFIT）相比，该方法无需矩阵求逆且迭代次数明显减少，大大降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明，该方法具有与WBFIT法相近的宽带方向图综合性能，计算时间只有WBFIT方法的10％左右。

提出了一种基于目标信息矢量重构的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达相干信源角度估计方法。利用目标信息矢量中的元素，构造出解相干处理的通用块Hankel矩阵。证明了该矩阵的秩为总目标数时矩阵行数和列数所应满足的条件，并基于奇异值分解求解出信号和噪声子空间，然后利用ESPRIT算法获得角度的估计值。同时，给出了直接数据提取法和特征矢量提取法来获得目标的信息矢量。仿真实验表明：本文算法能够有效地估计出相干信源的收发角度，且实现自动配对；当兼顾角度估计精度和算法的复杂度时，应满足块Hankel矩阵的行数不大于列数；在低信噪比下，本文算法的估计精度优于空间平滑算法，且特征矢量提取法的估计精度优于直接数据提取法。

相参积累可以提高小雷达散射截面（radar cross section， RCS）目标的信噪比，但由于目标的高速高机动性，长时间相参积累会导致回波的越距离单元走动和越多普勒单元走动问题。首先建立了高机动小RCS目标的回波信号模型，并分析了目标回波信号的二维频域特性，在此基础上，提出了一种长时间相参积累检测新方法。基本思想是在距离频域方位时域利用Keystone变换，校正由一次相位引起的越距离单元走动问题，然后乘以二次相位补偿函数解决越多普勒单元走动问题，通过构造目标函数对补偿函数中的加速度进行搜索，获得的目标函数的最大值即为相参积累值。仿真结果验证了该算法的有效性。

在分析相位编码准连续波雷达回波遮挡问题的基础上，提出了一种长短码结合载波频率随码型同步交替切换的波形设计思路和基于回波遮挡率的波形参数计算方法。不仅能够解决近距离回波严重遮挡的问题和实现对远近目标的同时探测，而且有效地增加了信号的工作带宽和提高了发射信号波形的复杂程度，增强了信号的电子反干扰能力（electronic countercountermeasures, ECCM），降低了信号的被截获概率。

信号在毫米波段的快速衰减是影响毫米波雷达测距范围的重要因素之一。为了增加基于线性调频连续波（linear frequency modulation continuous wave， LFMCW）技术的毫米波雷达的有效作用距离，采用小波包分析与快速傅里叶变换相结合的方法对雷达目标进行测距。给出了该方法的实现步骤，并在1 GHz带宽的24 GHz LFMCW雷达实验平台上验证了该方法的有效性。实验结果表明，与经典的差拍傅里叶测距方法相比，本文方法可以将实验雷达的有效作用范围从1~30 m扩大至1~60 m。

为减少主观因素对舰艇编队协同防空作战效能评估的影响，适应评估属性往往具有优先关系及属性信息变化迅速造成属性权重不符的实际情况，基于有序加权平均（ordered weighted averaging, OWA）算子和具有优先级的有序加权平均（prioritized OWA, POWA）算子建立混合优先有序加权平均（hybrid prioritized OWA, HPOWA）算子，解决了属性客观性和属性优先关系问题；基于广义混合算子及HPOWA算子建立编队协同防空作战效能评估变权模型，解决了属性信息变化迅速带来的权重变化问题；通过对不同算例的比较分析验证了模型的有效性、合理性和先进性。

以舰艇编队网络化防空作战为背景，基于目标的攻击能力、攻击意图、攻击速度和舰舰相对价值给出了一种新的空袭目标威胁评估方法。首先根据编队当前任务以及各舰完成任务的能力、目标类型、敌我相对态势分别建立舰舰相对价值、目标攻击能力、攻击意图的量化模型；然后基于最大威判距离、目标攻击意图确定目标威胁等级划分方法；最后以目标飞临时间作为目标攻击速度的衡量指标，结合目标攻击能力、攻击意图以及舰舰相对价值建立目标对编队的威胁评估模型。仿真结果表明,该方法符合一般战术推理和经验判断，能较好地描述空袭目标威胁大小，可为编队网络化防空作战决策研究提供一定的参考。

针对无人机搜索运动目标时，由于目标运动状态的不确定性，传统静态环境下的无人机覆盖搜索航迹规划算法不再适用的问题,分析了无人机覆盖搜索的基本原则，提出了运动目标垂线搜索（moving target with vertical line search pattern， MTVL）算法，证明了在MTVL策略下的任务完成条件。对MTVL算法进行了改进，通过控制无人机的运动方向与搜索区域边界的角度，提出了运动目标斜线搜索（moving target with slanting line search pattern， MTSL）算法，从理论上分析了在MTSL策略下的任务完成条件并进行了仿真验证。仿真结果表明，提出的两种搜索策略在满足一定条件下都能够完成对指定区域的搜索任务，而无人机完成任务的能力取决于无人机速度与目标速度的比值、无人机数目等因素；完成同样的搜索任务，与MTVL算法相比，MTSL算法对无人机速度和无人机数目的要求更低。

提出基于随机模拟的电子侦察卫星模糊自适应遗传算法。采用基于随机模拟的遗传算法来解决电子侦察卫星调度问题，避免了对不确定问题进行转化及复杂的数学推导。针对传统遗传算法在求解过程中部分参数采用基于经验设置，且进化过程中参数固定所带来的不足，引入基于模糊逻辑的方法来自适应改变遗传算法中的关键参数，以更符合自然进化的过程，保证收敛速度和解多样性之间的平衡，并能获取更好的优化结果。

Voronoi图是一种用于无人机航路规划的图形算法，其得到的初始航路为相邻威胁中心连线的垂直平分线，因而会穿越覆盖范围较广的威胁源。引入计算几何学中的Laguerre图用于航路规划，证明了当两个威胁区域不相交时，Laguerre图生成的初始航路必然从它们之间的空隙内穿过。针对Laguerre图生成算法不易实现的问题，提出一种基于Delaunay图的Laguerre图构造算法，其时间复杂度为线性对数阶。仿真结果证明了Laguerre图在解决航路规划问题上的有效性，所提构造算法的运行时间能够满足在线规划的要求。

针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题的难题，提出了一种基于决策偏好信息的n维图表可视化技术。首先，针对两种不同的决策情况分别提出对应的目标信息共享机制；然后，根据目标共享信息将分层后的Pareto前沿，通过子图表进行绘制，有效显示了各维目标数据信息、性能优劣变化趋势和决策者的偏好信息。基于此思想设计了可视化模型并通过实验加以分析，达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的。

DezertSmarandache (DSm)理论是一种处理不确定性数据的有效方法，如何对组合规则进行评价，从而在实际应用中选择合适的规则是一个重要的问题。结合DSm理论的特点，在考虑混合DSm模型的基础上,从合成性质、时序性质和工程可用性质3方面建立评价体系。通过算例对评价体系进行验证，得出的结论与定性分析一致，说明了评价体系的有效性，为分析、评价和应用DSm理论组合规则提供理论依据。

针对无偏GM(1,1)幂模型初始条件的优化问题，分别考虑模型结构参数已知和未知的情形下的优化方法。在结构参数已知的情形下，构建优化模型使得原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和在理论上达到最小，并给出了最优初始条件的解析解；在结构参数未知的情形下，将最优初始条件视为待定变量，建立基于预测误差最小化准则的非线性优化模型，并通过Matlab求解优化的初始条件和结构参数。结果表明，提出的优化方法能够显著地提高无偏GM(1,1)幂模型的预测精度。

针对航天器姿态跟踪过程中的姿态约束问题，提出了一种基于势函数的安全姿态机动控制算法。与姿态定点机动的姿态约束问题不同，引入误差四元数和误差角速度，建立了航天器姿态跟踪误差模型。采用四元数描述了姿态禁忌区域，并根据禁止姿态最小允许角构造了一种新的规避高斯势函数。利用规避势函数和吸引势函数得到安全姿态机动控制器，对于无扰动和有扰动的情况分别分析了闭环控制系统的Lyapunov稳定性。最后，对于有约束的姿态跟踪情况进行了计算机数值仿真。仿真结果表明，所提出的控制方法既能实现姿态跟踪的目的，又能确保航天器在机动过程中不会进入姿态禁忌区域。

针对应用于飞行器姿态确定中的乘性扩展卡尔曼滤波（multiplicative extended Kalman filter, MEKF）存在精度低、鲁棒性差的缺点，提出了一种基于多重次渐消因子的强跟踪无迹卡尔曼滤波（multiple fading factors strong tracking unscented Kalman filter, MSTUKF）算法。该滤波算法克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性，通过引入两个多重次渐消因子对预测误差协方差阵进行调整，使得不同的滤波通道具有不同的调节能力，保证预测误差协方差阵的对称性，从而实现滤波算法强跟踪性。仿真结果表明，MSTUKF的滤波精度和鲁棒性均明显优于MEKF，能够更好地满足工程应用对精度和鲁棒性的要求。

针对基于重力加速度矢量积分的间接解析对准算法，详细分析了惯性器件误差和线运动干扰对其对准精度的影响，推导了各项误差和对准失准角之间的解析表达式。分析结果表明，间接解析对准算法将传统解析对准算法中对角干扰的敏感转化为对线干扰的敏感，可有效实现晃动基座条件下的初始对准，并可从初始姿态估值变化率中估计出陀螺漂移。在上述分析基础上，通过比较角干扰和线干扰对方位对准精度的不同影响，设计了不同干扰下传统解析对准和间接解析对准的选择准则。最后通过3组仿真实验验证了上述结论的合理性。

研究了无人机集群搜索问题的由来、概念、特点，反应行为机制的重要性以及信息素的应用价值。模拟两种基本的生物信息素，设计了一种基于数字信息素的无人机集群搜索控制方法。从全局决策和单机决策的角度，建立了基于数字信息素的无人机集群搜索分布式决策方法。抽象出所建立的数字信息素模型的主要特征，研究分析了具备此类特征的集群搜索系统的稳定性，并确定了集群边界。仿真结果表明，该方法能够形成稳定的数字信息素闭环，能够和所设计的飞行决策方法结合，使多机呈现出鲜明的集群行为特征，实现无人机集群搜索控制；仿真同时表明，该方法驱动的无人机集群搜索的效率显著优于常规编队模式，这也从侧面证明了无人机集群的搜索能力远高于无人机编队。

在采用SAR末制导导引头的成像匹配定位系统中，现有算法利用加权平均对单次匹配的多模板进行融合得到定位数据。该方法忽视了不同位置上匹配定位信息的继承性和相关性，浪费了很多宝贵信息，限制了定位精度和可靠性的提高。为克服该缺陷，本文采用数据融合思想，在不改变导引头成像及景象匹配算法的前提下，通过挖掘多次定位结果中的关联信息，提出一种时空交错（temporal-spatial-united，TSU）的数据融合算法，利用一次匹配中多模板进行空间融合，及不同时刻定位结果进行时间融合，并通过仿真验证了算法性能，结果表明，本文算法可提高末制导导引头定位精度。

针对不确定性系统，提出一种非因果的鲁棒迭代学习控制方法。采用反馈控制和迭代学习控制分别设计并统一进行鲁棒性分析的方法，以提高系统的反馈性能和学习性能。首先采用H_∞控制方法，保证反馈部分的鲁棒稳定性；其次采用二次型优化迭代学习控制律来提高系统的学习效率；最后结合μ分析理论，对迭代学习控制系统进行鲁棒性验证，并对优化学习律的参数进行修正。该方法吸取了非因果迭代学习律学习性能好的优点，也充分利用μ分析保守性小的特点来提高系统的性能。算例结果验证了方法的有效性。

借助平均驻留时间方法，讨论了一类不确定切换系统的动态输出反馈鲁棒H_∞控制问题。利用多Lyapunov函数法，以线性矩阵不等式的形式给出了使得该类闭环系统的动态输出反馈控制器存在的充分条件。同时,构建了基于切换驻留时间的切换律。在综合考虑最优化干扰抑制性能指标γ和求解的简便性后，给出了动态输出反馈控制器的设计算法。进一步的，将所得结果推广到任意切换律的情况。

针对最大似然调制识别算法计算复杂度高的问题，提出了一种可用于实时软件接收机中的离散最大似然算法。通过预存离散似然函数值而后直接查表调用的方式解决耗时的似然函数计算问题，并且算法对载波频率偏差和相位偏移具有鲁棒性。仿真结果表明，该算法与最优最大似然调制识别算法相比，能有效地简化运算复杂度而性能损失较小。

提出了一种基于循环前缀的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统定时同步的低复杂度算法。算法利用相关函数的结构性质，可以消除冗余信息，直接针对相关函数的峰值位置进行求解。同时，通过多项式来拟合同步函数，从而在保证得到正确的信道时延估计值的同时有效降低算法时间复杂度。仿真结果证明，本文算法在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下均能保持良好的性能，并且计算所需时间远小于其他基于循环前缀的盲同步算法。

研究了基于定向天线的多中继节点放大转发协同通信技术。首先，从理论上推导了全向发送全向接收（without beamforming transmitreceive, N-BF)，定向发送全向接收(beamforming transmit-without beamforming receive, T-BF)以及定向发送定向接收(beamforming transmit-beamforming receive, TR-BF)3种模式下信道容量及其中断概率。然后，结合具体的数值仿真对不同模式下的信道容量和中断概率分别进行了详细的分析比较。结果表明，TR-BF性能最优，TR-BF以及T-BF相比N-BF而言，系统受噪声影响更小。

提出了一种基于博弈论和效用理论的认知无线电功率控制算法。算法将认知用户发射功率净效用函数表示为效用部分和代价部分之差。对效用部分，用Sigmoid型效用函数替代David提出的幂指效用函数，并对替代误差进行补偿；对代价部分，提出了参考历史发射功率经验的代价函数，使得代价的变化更加平稳。仿真分析表明，本文算法与传统算法相比，不仅提高了系统稳定性，而且减少了系统的误差和控制开销。

将SLT（system Luby transform）码，尤其是高码率短码长的SLT码与低密度校验（low density parity check， LDPC）码等信道纠错码级联，可以通过增加少量的译码开销来有效地提高译码增益。然而，基于传统的设计方法得到的编码包度数分布难以保证在这种情况下得到性能良好的码字。结合级联译码的场景，在传统的优化方法基础上，增加了对编码包度数分布的优化，同时改进了具体的构造方法，从而给出了一种高码率短码长的SLT码的设计方法。仿真结果显示，新方法设计的码字能够取得良好的性能。

对低密度奇偶校验（low density parity check，LDPC）码在高斯信道下的分层译码算法进行深入研究，提出了一种基于整数运算的LDPC码改进分层译码算法。该算法中所有变量都用整数表示，因此非常便于硬件实现；同时将修正因子引入到分层译码算法中，使其译码性能有进一步地提高。在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明，改进分层译码算法有效地降低了计算复杂度，加速了译码收敛，并且具有更低的错误平层。

针对武器系统的大量动态输出过程具有非平稳和短时序的特点，提出了一种时频结合分析的仿真结果动态一致性检验方法，根据分析过程中的步骤、方法和规则，建立了动态一致性检验框架。该方法首先通过分析传统灰色关联分析方法的不足，从序列间的距离和形状两方面考虑，提出了一种改进的灰色关联度模型，在时域内对仿真数据的动态一致性进行了检验。然后运用最大熵谱估计方法并结合小波多尺度分析理论对信号分解重构无需先验知识的特点，对非平稳数据进行了平稳化处理完成了频域内仿真数据的一致性检验。最后根据对两种不同角度得到的一致性检验结果的冲突分析，运用合成规则获得仿真数据动态一致性检验的综合结果。通过对电磁轨道炮发射过程放电电流的一致性检验，验证了该方法的有效性和可行性。

针对现有空间推理方法难以有效处理复杂不确定空间拓扑信息的缺陷，在分析空间实体直觉模糊划分的基础上，构造了直觉模糊九交矩阵模型，用直觉模糊空间关系向量定量描述各实体间的空间拓扑关系，并提出了一种基于此的抽象化空间推理方法，提高了空间推理的准确性，较好地解决了战场评估的时效性问题。最后通过实例验证了该方法的有效性和优越性。

阵列语音增强中，传统的后滤波算法大多采用固定带宽的谱估计。推导了固定带宽谱估计后滤波算法的一般表达式及其估计器的概率密度函数，首次从理论上分析了在随机信号模型下采用固定带宽谱估计存在的问题，指出后滤波的频率分辨率应由噪声谱的结构特性决定，并提出了一个新的噪声谱结构特性驱动的自谱和互谱估计的后滤波算法，该算法在增加噪声抑制量的同时能避免更多的语音失真。测试实验证明，本文算法在段信噪比提高以及噪声抑制等方面都优于传统后滤波算法，尤其是噪声抑制量方面相比传统方法提高了6 dB。

在对沙漠地区地形图进行数字化的过程中，图中的各种沙地类型符号对等高线等地图要素的自动矢量化构成了严重干扰，影响了数字化效率。针对扫描地图图像中沙地符号的去除问题，通过分析不同沙地符号的特点，在对地图图像进行二值化和细化处理的基础上，利用形态学去毛刺的方法去除沙地符号。对于较复杂的沙地符号，采用分级去毛刺的方法进行去除。实验结果表明，提出的算法能够有效地去除多种沙地类型符号，为地图要素的自动矢量化创造条件。

二元决策图（binary decision diagram， BDD）方法和直接仿真法在评估测控资源规模大、阶段任务多的测控任务的可靠性时都存在局限性。从分析单个阶段任务的可靠性损失量出发，提出一种测控任务可靠性分析的解析模型，并基于强制法快速获取解析模型所需的输入数据。通过案例，验证了混合式分析法相对BDD方法和直接仿真法在时效性上的优势。这种结合解析模型与快速仿真法的混合式分析方法为解决测控资源规模大、阶段任务数量多的测控任务可靠性的评估问题提供了可行的手段。

基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上，建立了航空电子系统的故障模式判别模型，提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators, OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)中的组合寻优方法，并进行了一定的改进。该方法能有效避免局部极小，较好地处理离散变量的组合优化问题，有利于提高解的精度和收敛速度。以某型机载综合数据采集器的电源模块为平台进行实验仿真，结果证明了本文算法的正确性和优越性。