为了校正阵元间的互耦误差，提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法的性能，针对均匀圆阵，提出一种互耦自校正的级联估计方法。首先利用互耦矩阵的结构特点，从构成互耦矩阵的每个互耦系数入手，重新表示阵列流形；然后利用变换矩阵，构造目标函数，求解线性约束下目标函数最小时所对应的互耦矩阵；最后由互耦矩阵校正阵列流形，进行谱峰搜索，得到入射信号DOA，实现互耦自校正。该算法不需要多维循环迭代，对DOA和互耦矩阵的估计精度较高，计算机仿真和实际测向系统测试验证了该方法的有效性。

针对电磁发射对电流波形的平稳性要求，提出了一种基于改进粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）的电磁发射系统电源时序多阶段优化策略。根据脉冲电源时序放电特征，将发射过程分为多个阶段，确定各阶段的划分原则，建立了各阶段脉冲成形网络电源时序优化模型及整个发射过程的时序优化框架。将种群的平均信息引入到粒子速度更新过程中，提出了一种自适应动态调整惯性权重的PSO。改进的PSO根据当前群体的进化状态自动调整惯性权重，使算法具有较强的动态适应性，提高了优化过程中的全局和局部搜索能力。考虑时序初始取值空间过大会导致收敛速度过慢，采用动态缩减搜索空间操作，在新阶段产生的电流波形不能改善时，提高时序取值区间的下限。最后将该优化策略用于某电磁发射系统电源时序的优化设计中，仿真结果表明放电电流曲线非常平稳，而且能够获得较高的出口速度。

针对频率选择表面(frequency selective surface, FSS)加工中存在随机误差的问题，基于多元正态分布建立了存在随机加工误差的FSS分析理论模型，给出了FSS传输系数的数学期望计算公式，以及矩形面积等效、基于误差函数级数表达式的密度曲线积分和随机样本均值3种求解方法，并采用多维自适应采样方法加速的谱域矩量法分析了随机误差对FSS电磁特性的影响。以缝隙型圆环单元为例验证了算法的准确性和收敛性，详细分析了加工误差对FSS传输性能的影响。结果表明，随着随机误差标准差的增大，FSS的电性能变差，单元尺寸和介电常数的随机误差是影响结构性能的主要因素。

由于目前机动目标模型越来越向模块化、并行计算的方向发展，对目前算法计算效率提出了更高的要求。对于临近空间超声速机动目标一般采用多种机动模型跟踪，单一模型已经很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型（interacting multiple model, IMM）算法，这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。同时考虑到扩展卡尔曼滤波 (extended Kalman filter, EKF) 算法对强非线性对象滤波效果不好, 无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法对于此类问题，可以很好地加以解决。仿真对比试验表明,交互式多模型〖CD*2〗无迹卡尔曼滤波(interacting multiple modelunscented Kalman filter， IMMUKF)算法优于单一模型EKF算法。

针对目前磁性目标单点磁梯度张量定位方法受地磁场影响较大的问题，通过对单点磁梯度张量定位算法的偏微分推导，提出了基于磁梯度张量的目标定位改进算法，并针对定位算法中的所需变量提出了基于正六面体磁梯度张量测量系统的变量计算方法。所提方法利用磁梯度实现目标定位，降低了地磁场对目标定位的影响。仿真结果证明，与原方法相比所提方法受地磁场测量误差的影响很小，且定位精度较高，磁力仪精度和系统基线是影响定位误差的主要因素。

中段弹道目标的主要特征是高速平动和微动。因此测量得到的目标多普勒频移值是模糊的，而且同时被目标微多普勒调制。这给估计目标微多普勒带宽和提取目标微多普勒参数造成了困难。在充分考虑目标运动特征的条件下，首先研究和建立了目标的宽带雷达回波数学模型。然后提出了基于简化分数阶傅里叶变换（simplified fractional Fourier transform, SFRFT）的速度补偿方法。推导了方位向信号起始频率和调频斜率的估计误差方差，证明了算法的有效性。仿真结〖JP3〗果表明，该方法能够给出精确的参数估计结果，并能对平动多普勒频率进行准确补偿。即使在信噪比较低的情况下，该方法仍表现出较好性能。该方法为目标微多普勒参数的提取提供了前提条件

论述了利用新近研制的二维阵列开展基于数字电视信号的三坐标外辐射源探测实验的研究结果。结合数字电视信号的电波覆盖特征，首先论证了低空目标三坐标定位情况下仰角测量的必要性，接着阐述了接收阵列设计的原理和方案，并讨论了相应的仰角和方位角的估计策略及转换方法，最后重点介绍了实验开展的情况，包括系统配置、空中目标探测典型结果及分析，从实验角度验证了该三坐标数字电视外辐射源雷达方案的性能。

针对雷达辐射源参数的不确定性，研究区间类型的雷达辐射源参数识别，构造区间参数的雷达辐射源数据库。首先，利用区间数距离形成区间相似度并基于此构造一种切合实际的基本概率赋值（basic probability assignment, BPA）。再将其与证据理论结合形成辐射源识别的信度区间，利用证据组合规则对信度区间进行区间重组。最后进行自适应判决识别，得到识别结果。仿真结果表明，区间证据理论方法能够较好的处理区间类型以及区间值和标量值混合类型的辐射源参数，得到满意的识别结果，具有一定实际意义。

紧缩场暗室测量系统是获取雷达目标特征信号的重要技术手段，是复杂的系统工程，设计、施工、测试和应用难度大。本文主要分析了测量频段、静区质量、背景噪声电平、灵敏度和动态范围等指标与反射面类型选择、总体尺寸设计、制造安装精度的约束关系，以及与电磁波收发与测量设备的测量频率与带宽、灵敏度与动态范围、设备选型与集成的约束关系，建立了定性/定量分析模型，为该类系统的设计、选型与应用提供技术指导

较之传统的共点电磁矢量传感器，拉伸电磁矢量传感器能够显著降低阵元间互耦，且非共点结构在硬件设计上更易于实现。但是现有拉伸电磁矢量传感器无法实现阵列的两维孔径扩展，导致了两维波达方向估计精度较差。针对此问题，提出一种新型的拉伸电磁矢量传感器。该阵列结构由单个拉伸电磁矢量传感器和单个电偶极子组成。利用单个拉伸电磁矢量传感器提供一维孔径扩展，再利用垂直于该拉伸电磁矢量传感器的单个电偶极子实现另一维的孔径扩展。针对该两维孔径扩展阵列，提出一种矢量叉积算法与相位干涉法相结合的算法来获取两维波达方向的高精度估计。所提阵列在降低互耦的同时，利用电磁矢量传感器提供的极化分集与两维孔径扩展带来的空间分集，使得两维波达方向估计精度大大提高。

微多普勒特征是运动目标的独特特征，可为目标分类识别提供依据。人体行走是典型的非刚体运动，其雷达回波中包含多个频率分量，且分量之间频率重叠严重，因此对其进行微多普勒特征分析难度较大。首先构建人体行走模型及其雷达回波模型，然后以广义S变换为分析工具，对人体主要部位、单人行走和两人行走进行微多普勒特征分析，提出应该以脚部、小腿和躯干部的微多普勒特征作为人体行走识别的主要特征，为后续深入研究人体微多普勒特征奠定了基础。

分布式干扰是一种近距离、空间密集型干扰，单基雷达常用的超低旁瓣天线、天线旁瓣对消和旁瓣匿影等技术难以与其进行有效对抗。双基条件下，远距离的目标和近距离的干扰机必将在其相对于发射阵列或接收阵列的角度上存在较大差异。利用该现象，提出了一种双基地MIMO雷达抗分布式干扰的方法。该方法通过发射阵列多阵元正交发射的方式在目标回波及转发式干扰信号中分别嵌入了目标和干扰机相对于发射阵列的角度信息，随后在接收阵列上通过等效收、发二维空域滤波处理即可有效地滤除分布式干扰信号。数值仿真的结果证明了该方法的有效性。

为了改善小擦地角海杂波建模存在的重拖尾问题，研究KK分布建模方法，基于L波段高分辨小擦地角海杂波数据，分析不同分辨率和不同海况下KK分布与海杂波实测数据的拟合效果，通过与常用的K分布、威布尔分布、对数正态分布等对比，表明KK分布较好解决了K分布等在幅度分布拖尾处与实测数据出现的偏离问题，可在拖尾处达到更好的拟合效果。

智能体编组协同作战中任务分配的动态优化问题，提出一种基于滚动时域策略的多编组任务分配动态优化方法。以任务执行效率为目标函数，建立了满足个体任务时窗和编组资源损耗约束的问题模型。给出与突发事件特征对应的预测窗口、滚动窗口和滚动驱动机制。设计了一种改进快速模拟退火对优化子问题予以求解，给出解方案表达、邻域解生成、冲突消解等步骤，采用高温随机贪婪搜索、回火技术、禁忌设计和精英保留策略，避免算法陷入局部最优，提高算法的计算效率。案例的仿真计算表明，所建模型和求解方法可以对多编组任务分配计划进行在线优化，并使任务的执行效率始终维持较高水平。

针对武器装备体系需求开发中过程、环节、功能、方法、数据不规范和不明确的问题，着眼于提高武器装备体系需开发的科学化和规范化，分析了武器装备体系需求开发的复杂性特征，提出了面向工程化的武器装备体系需求开发解决方案，阐述了武器装备体系需求开发流程结构化、环节规范化、过程模型化、数据资源化、平台工具化的内容和方法，构建了基于HLA/RTI的武器装备体系需求开发工程化平台，并结合某装甲体系进行了需求开发，验证了该方案的可行性和有效性。

松散耦合系统（loose coupling system， LCS）是针对采用松散耦合方式组成的一类系统的统称。实现面向任务的资源动态组织、配置与应用，是这类系统的共性问题。分析了松散耦合系统概念和特性，构建了松散耦合系统资源网络模型和资源组织模型，提出了针对松散耦合系统资源动态组织的“资源两级绑定”方法，论证了该方法对形成和保持松散耦合系统适应性、灵活性、开放性和可靠性的重要作用。

网络中心战中，面向信息优势对战略预警信息系统（strategy earlywarning information system， SEWIS）进行效能评估非常重要。以美军SEWIS为例，详细分析了信息优势在该类系统中的具体内容和体现，建立了系统效能评估指标体系，引入云理论对SEWIS效能评估中的定性定量指标进行联合处理，最终形成基于云重心评判法的SEWIS效能评估方法，为战略预警系统优化升级提供支撑。仿真结果表明了该评估方法的可行性和有效性。

作战效能评估对于作战实验分析具有重要意义,说明了能力测试方法论测试评估策略线程，提出利用该线程结合探索性回归分析方法进行体系作战效能评估。进行了实验设计及数据分析，得出影响作战效能的主因子、两因子交互作用及优化作战方案，验证了该设计方法对作战体系效能评估的有效性。

考虑武器装备在不同场合下故障率不同的实际，研究将武器装备对应的维修装置分配到维修装备以形成维修装备体系的最优化问题，提出了基于主用场合的维修装备功能规划模型，并运用遗传算法进行模型求解研究。首先从维修装备配置种类、故障率差异和维修装置体积三方面分析了维修装备功能规划考虑的问题，建立了以维修装备主用场合故障率和最大为目标的维修装备功能指派模型；进而在证明主用场合故障率和最优值定理的基础上，建立遗传算法适应度函数，求解维修装备种类数量，确定遗传算法初始数值取值范围，并进行了遗传操作选择研究；最后运用Matlab软件进行了40维修装置7场合维修装备规划实例求解，实例证明提出的模型科学合理，求解方法方便高效。

当变量间存在多重相关性时，常采用偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归进行建模。但是，传统PLS回归采用线性关系式来建立内部成分与外部成分之间的关系，已有的非线性PLS在模型可解释性方面存在不足。针对军用软件成本估算问题的非线性特点，建立了一种基于内部机理的非线性PLS回归模型，给出了模型的推导过程和实现算法。实例分析表明，该方法的估算精度优于多元线性回归，线性PLS回归和基于多项式内部映射的非线性回归。

针对考虑决策者给出参照点情形的风险型模糊多属性决策问题，给出了基于累积前景理论的决策方法。首先给出了一种基于模糊结构元的模糊数排序方法；然后，将模糊决策信息转化为一种由模糊结构元表示的信息；进一步地，考虑决策者的心理行为因素并依据累积前景理论将不同自然状态下所对应的由模糊结构元表示的益损值转化为模糊前景价值；在此基础上，通过计算每个方案的综合模糊累积前景值并运用基于模糊结构元的模糊数排序方法对其进行排序，从而得到方案排序结果。最后，通过一个算例分析验证了该方法的可行性及有效性。

研究了对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策问题。对每一个评价值给出相应的可信度，用来表示决策者对专业领域的熟悉程度。基于可信度提出几个犹豫模糊信息关联度公式，并讨论了它们之间的关系。基于决策者的主观偏好与客观偏好之间的关联度建立属性权重模型。给出一种考虑可信度且对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策方法。算例证明了所提方法的有效性。

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术，是基于相同的系统状态模型，不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题，给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法，将多个惯性测量单元配置在载体不同部位，不仅能提供冗余的导航信息，还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上，建立了惯性网络动态测量模型，采用最大似然估计和信息滤波法，设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法，通过仿真进行了验证。结果表明，所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息，可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力，在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统，研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例，在无人机质心动力学和运动学模型的基础上，建立了基于偏差的编队控制系统，从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题；在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上，设计了僚机的NDI控编队控制器，以消除滑模算法中存在的抖振现象，并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例，对此方法进行了数学仿真，仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。

针对我国嫦娥二号卫星拓展任务需求，研究了卫星由日地L2点向L1点的转移轨道方案。基于卫星真实星历，考虑各种摄动因素，借助不变流形理论和微分修正方法，设计了嫦娥二号在日地平动点L1和L2之间的转移轨道，提出了便于理解和工程应用的平动点间直接转移方式，研究了真实力模型下平动点Lissajous轨道的不变流形转移方式，对比了两种转移方式的出发速度增量、转移时间与出发时刻的关系。研究表明，嫦娥二号可以通过直接转移方式或者借助不变流形进入日地L1点Lissajous轨道，直接转移方式下有42天出发机会，基于不变流形方式下最短转移时间为210天，对应速度增量5.776 m/s，最小速度增量可达0.024 m/s。研究结果可直接应用于我国嫦娥二号拓展任务的轨道设计与控制，并为我国后续平动点等深空探测任务提供有益借鉴.

为了研究加速度计和陀螺信息如何影响捷联惯导系统（strapdown initial navigation system, SINS）初始对准速度，根据系统原理建立了采用不同观测量时的系统观测方程，经过计算可观测状态组合对应系统观测量，分析了基于不同观测量组合时不同状态量的可观测性，同时比较了在运用不同观测量组合时部分状态量估计的收敛性，试验充分证明了可观测性分析的准确性。可观测性分析和试验均表明增加比力误差作为观测量并不能提高方位失准角的估计速度，增加陀螺误差为观测量后失准角的估计时间缩短，而只增加导航坐标系东向陀螺误差信息就显著加快了方位失准角的估计。

对一类含非参数不确定性的时变非线性系统，提出了一种新的迭代学习算法，应用类Lyapunov方法证明了其收敛性。为了提高其收敛速度，建立了该类非线性系统的等效系统，并应用线性扩张状态观测器直接给出了原非线性系统的等效控制，该等效控制是其期望控制的近似。为了消除线性扩张状态观测器应用中的初始时刻的峰值现象，提出了顺时针估计和逆时针估计相结合的等效控制求解方法，给出了基于等效控制的迭代学习控制算法的实现流程图。仿真表明所提的两种算法都是有效的，基于等效控制的迭代学习控制算法几乎一次学习后就可达到满意的效果。

现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子，从而导致各滤波通道具有相同的调节能力，不利于提高滤波精度。针对〖JP3〗该问题，提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法，通过一组并行工作的基于限定记忆指数加权的新息协方差估值器来计算渐消因子，并根据估计均方误差把渐消因子分配给各滤波通道，从而提高自适应卡尔曼滤波器整体性能，仿真结果证明了所提方法的有效性。

从信号角度出发对物理层网络编码（physical layer network coding, PLNC）展开研究，联系实际通信中用户选择调制方式以及用户发送功率分配的差异性，重点对中继节点叠加信号的符号映射方面进行了分析讨论。通过符号映射后的星座映射图分析了中继节点的误符号率（symbol error rate, SER），并结合星型协作网络以瑞利信道为信道模型对中断性能进行了分析比较。理论分析与仿真结果表明不同的调制方式以及用户功率分配对中继误符号率有一定影响，同时基于符号映射分析的物理层网络编码的中断性能优于其他几种传输方式。

针对单通道同频数字混合信号时延估计问题，提出了一种数据辅助的方法，将整个估计流程分成了基于数据辅助的时延粗估计与基于最大似然的时延精估计两个过程。该方法克服了以往基于最大似然同频混合信号时延估计的很多弊端，改进了搜索方式并探讨了消除时延模糊的方法，提高了估计精度。最后又分析了性能界，为本文方法的性能分析提供了理论依据。该方法较依赖于两路时延差，对频偏误差不敏感，仿真实验验证了该方法的有效性与实用性。

针对无线局域网室内定位系统中，因参考点密集布设而带来的数据采集、更新及定位匹配运算量增加的问题，提出了一种新的基于半监督流形学习的降维判别嵌入定位算法。该算法利用少量已标记数据和部分未标记数据，通过求解目标函数最优化，对高维接收信号进行维数约减，保留最具判别力的定位特征，然后采用确定性定位算法找到定位特征与位置坐标的映射关系。实验结果表明，算法定位精度高于传统的定位算法，降低了离线阶段的数据采集工作量，便于后期数据库的实时更新。

大规模多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）中基站天线数远大于用户数，固匹配滤波（matchingfiltering, MF）检测子在上行多用户检测中有重要的应用潜力。但是和传统的迫零（zeroforcing, ZF）、最小均方误差（minimum mean square error, MMSE）检测子相比，MF存在明显的性能损失，且在高信噪比区域出现“误差门限”效应。为了解决MF上述的不足，提出一种基于匹配滤波连续干扰相消和局部搜索的多用户检测算法。理论分析表明，与MF类似，所提方法的计算复杂度远低于MMSE、ZF，并且实验证明此方法的误符号率和误比特率明显低于MF。

在无线网络中，终端的能量通常都是有限的。为了延长终端的寿命，需要更加高效地使用其有限的能量资源。在假设恒定传输功率的情景下，通过将终端的传输问题建模成为马尔可夫决策过程（Markov decision process, MDP），提出了一种高能效传输策略。仿真结果表明，与以往的门限传输策略相比较，在满足通信性能要求的前提下，所提出的传输策略可有效地减少能量耗费，延长终端的寿命。

针对当前车底阴影分割算法在复杂环境下鲁棒性较差以及最大类间方差（maximum betweenclass variance，　MBCV）多阈值分割算法不能自动确定阈值个数的问题，提出利用峰值自适应方法自动确定MBCV多阈值分割算法中阈值个数；然后，以阈值的个数为粒子群优化算法（particle swarm optimization，　PSO）中粒子的维数，提出了一种改进的PSOMBCV算法的车底阴影分割。实验结果表明，该算法能有较低的误分类误差，能有效地分割出车底阴影。

针对现有集成方法在处理模糊聚类时的不足，提出一种新的模糊聚类集成方法。在证据合成的理论框架内，讨论在识别框架、概率分配函数、合成规则等问题。给出了3种基本概率分配方法：近似类别分配概率方法、归一化模糊海明距离方法以及二者证据合成的方法。分析指出合成的方法能够较好利用二者的优势进行互补，获取更为合理的基本概率分配方法。最后，通过实验讨论所提方法的参数设置、收敛性和有效性等问题。