针对来波信号功率不同情形下的波达方向估计问题，构建广义斜投影算子自适应抑制接收数据中非期望方向的接收信号，同时自适应调节空间谱加权系数，平衡强弱信号的空间谱峰。通过干扰抑制和空间谱估计的同步处理，实现信号源波达方向(direction of arrival, DOA)的高分辨估计，且避免弱信号的谱峰被强信号谱峰遮盖的问题。理论分析与仿真表明，所提方法在信号功率不同时，对弱信号的DOA估计具有更强的鲁棒性，可有效地实现对不同方向来波信号的高分辨DOA估计，降低信号功率不同带来的影响。且随着快拍数及信噪比的增加，DOA估计方差逐渐逼近相应的克拉美罗界下限。
利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计时，往往带来巨大的运算量，限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法，该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题，并采用模值约束法定义附加条件，使方向向量得到了较强约束，进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明，本文算法所需运算量较低，且角度估计的成功率与精确度较高。
研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis, ICA)联合最小二乘(least square, LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部，建立新的信号接收模型，并以此进行ICA应用的可行性分析，将获取源信号的幅值转化为LS问题进行求解。设计了方法的实现步骤，推导了新方法用于DOA估计的角度公式，指出天线阵元间距应满足的条件，在提高精度方面可采用细估计对粗估计的更新来实现。仿真表明，所提方法具有较好的低信噪比性能、角度分辨力较高以及所需数据长度较短，为DOA估计问题提供了一种新的解决方式。
针对均匀线阵(uniform linear array, ULA)互耦条件下混合信源的波达方向（direction of arrival， DOA）估计问题，基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立信源的DOA及互耦系数的粗估计；然后结合斜投影及前后向空间平滑，实现混合信源DOA估计；最后以广义空间特征矩阵及混合信源DOA估计值为基础，提出一种非子空间类互耦系数自校正方法。计算机仿真结果表明,与同类算法相比，所提算法无论在DOA及互耦系数估计精度、还是在DOA估计成功率方面，均具有明显的优势，且对于高斯背景噪声具有普适性。
针对杂波环境下的多目标数据互联问题，提出了基于距离、航速和航向信息的多目标数据互联算法。该算法首先以不同目标状态更新向量中的位置元素为中心，基于距离门限对测量数据进行选择，然后在此基础上利用目标航速和航向信息对选择的测量数据做进一步判断，具体方法是由当前时刻目标测量数据和前一时刻目标的状态来估计相应目标的航速和航向，并通过设定的航速和航向门限对保留的测量数据进行选择，实现复杂环境下的多目标数据的有效关联；然后计算有效回波是正确量测的概率，并以这些概率值作为权值对目标状态进行加权融合，实现杂波环境下多目标的可靠跟踪;最后通过仿真实验对算法的有效性和可行性进行了验证。
分析了负频率分量对全相位离散傅里叶变换（all-phase discrete Fourier transform, apDFT）测量相位差的性能的影响，提出了迭代延时-补偿法来抑制负频率分量带来的系统误差，讨论了加窗对迭代延时-补偿法系统误差抑制性能的影响。当采用apDFT算法测量相位差时，负频率分量引起度量级的系统误差。迭代延时-补偿法与apDFT算法的结合，能够在离散傅里叶变换（discrete Fourier transform, DFT）运算点数为1 024时，将最大系统误差在全频段范围内降至0.01°量级，且DFT运算点数越大，抑制效果越好。对原始数据加余弦窗，能够进一步改善迭代延时-补偿法的系统误差抑制性能及容差性。
通过引入半RWG(Rao-Wilton-Glisson)函数以及边界电荷，成功解决了细条带馈电模型问题。结合矩量法，具体分析了电流源以及电压源模型中阻抗矩阵〖WTHX〗Z〖WTBX〗以及〖WTHX〗V〖WTBZ〗矩阵，并且巧妙解决了边界处自阻抗元素的线积分奇异性问题。这两种馈电模型分别用于分析球状微带天线的输入阻抗以及远区场特性，计算结果与文献［13］结果一致，验证了这两种馈电模型的准确性和有效性。
为了解决合成孔径雷达-地面动目标检测系统中快速运动目标径向速度过大导致模糊的问题，提出一种基于单通道两视干涉相位无模糊估计方法。该方法首先在距离频率构造两视数据，再将两视数据进行干涉处理。利用两视干涉相位与方位慢时间的关系无模糊估计径向速度，该方法具有不受相位缠绕影响的优点。分析了所提算法在杂波背景和多目标情况下的应用，并研究了所提算法应用条件和最大不模糊速度。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。与基于包络的单通道方法对比分析，所提算法具有估计精度高和运算复杂度低的优点。
天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中，机动目标信号存在频谱扩展，导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题，考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近，而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程，用AR滤波器抑制海杂波；考虑到机动目标信号近似为线性调频信号，而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量，因此采用FRFT算法估计目标运动参数，实现机动目标检测；在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量；针对多目标检测问题，用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明，与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比，本文算法可以更好地适用于多目标检测；与RadonWigner变换算法相比，本文算法可以达到更高的参数估计精度。
针对运动误差较大并且存在相位误差模糊的情况，提出了一种结合对比度法解模糊的稳健多孔径图像偏置（multiple aperture mapdrift, MAM）算法，在场景不存在特显点条件下仍然可以取得较好的聚焦效果。该算法对特显点依赖低，利用多个不重叠的子孔径采用对比度法解模糊估计高阶相位误差，估计误差结果精度高。此外，该算法计算过程简单，有效提高了运算效率。最后通过仿真实验和实测数据处理验证了算法的有效性与可行性，取得了良好的效果。
在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向（direction of arrival, DOA）的主要问题之一是：脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开；脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开，但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾，提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA, SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比，该方法具有更高的估计精度和分辨能力，并且能处理相干信号，且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法，并为雷达系波达方向估计； 压缩感知； 单快拍处理； 脉冲压缩雷达统的实时分析提供了保障。
针对伴飞式干扰机编队对抗雷达网的应用背景，以组网雷达融合中心定位精度为目标函数，建立针对组网雷达系统的干扰资源优化分配模型。在此基础上充分利用突防过程的干扰机编队飞行航线信息，提出以“融合中心对航线各点定位精度的加权积分”为目标函数，建立基于突防过程的干扰资源优化分配模型。最后利用遗传算法求解上述模型的最优分配方法，并给出具体的求解步骤。仿真结果表明,该分配模型在干扰资源任务配置问题上具有很好的应用性，对提高干扰机编队的整体干扰效果有一定的可行性。
针对无人机采用扫描线实现区域覆盖的方式中，未充分考虑无人机最小转弯半径的问题，提出了两种可行的转弯方式，即Ω形转弯和α形转弯，并对两种方式的转弯时机、半径和航迹进行了分析计算。理论分析证明：对于同一转弯方式，无人机的转弯半径越小则规划航迹越短；在相同条件下，无人机执行Ω形转弯的路径要少于α形转弯的路径。实例分析表明：当无人机最小转弯半径小于扫描线间隔的一半时，Ω形转弯优于常规半圆转弯方式，且无人机最小半径越小，Ω形转弯的路径越短；当最小转弯半径大于扫描线宽度的一半时，常规半圆转弯方式已不能满足需要，而Ω形转弯仍然有效。
研究了航母编队补给船海上补给航路规划问题，依据网络流理论，提出了3类航母补给船航路规划的策略：送报男孩策略、加油站策略和巡回牧师策略。在每类规划策略下，分别以最小化补给时间和最大化补给价值为目标函数，构建了最小补给时间模型和最大补给价值模型。最后应用典型案例，对3类补给策略下的两种补给航路规划模型从解算时间、补给航路规划结果两方面进行了对比分析，仿真结果表明，依据送报男孩策略制定的航母编队补给船补给航路规划方案更具优势。论文的研究成果可以为航母编队补给船海上补给航路规划提供方法和途径。
针对利用多维状态特征参数进行状态评估时存在的信息冗余和赋权难度大的问题，运用自组织特征映射网络（self-organizing feature map, SOM）的无监督聚类能力，对状态特征参数进行离散化处理；利用粗糙集属性约简算法剔除冗余特征参数；采用变尺度混沌优化算法对特征参数的权重进行优化。案例分析表明，该方法解决了状态评估多维参数权重的优化问题，提高了状态评估的准确性。
针对装备安全事故耦合机理不明确、危险因素关联复杂的问题，提出场景分割耦合方法。将危险因素分割为危害故障、人为失误、致命环境、危险属性4个分量，从危险分量之间的非线性耦合关系拟合角度进行装备安全性度量；在此基础上，利用量子和声算法较强的全局寻优能力，构建一种新的量子和声搜索回声状态网络(quantum harmony search echo state network， QHS-ESN)模型及其算法。并将其应用到某型飞机低空大表速飞行安全性度量中。仿真结果表明，该模型比原有的回声状态网络模型、和声神经网络模型在低空大表速飞行场景危险分量非线性耦合关系拟合上，兼顾拟合精度和稳定性能，具有更好的装备安全性度量效果。
基于偏序集理论的数据包络分析方法中通过引进适当的偏序关系，不仅建立了决策单元之间的特殊关系，也给出了决策单元无效及弱有效的部分原因。然而，随着决策单元所选取投入产出指标个数的增加，决策单元之间的偏序关系可能越来越少，从而能为决策者提供的决策消息也随之减少。本文通过引进决策单元之间的交并运算生成了新的样本决策单元，这些决策单元与原有决策单元将构成格，且这一格关系不仅能够为决策单元的投影提供相关依据，也为决策单元的合作与竞争提供新了思路。最后，引进了相关定理、算法及实例。
寻找数学规划问题的多个最优解乃至最优解集是一项有理论价值和实践意义的工作，因为决策者可以从多个最优解中挑选其满意的最佳方案。然而，目前有关寻求非线性规划问题多个最优解的研究还比较少见且存在局限性。研究了伪凸目标函数的二次规划问题，首先提出和证明了最优解集的特征，然后借助于求解带有人工变量的辅助线性规划全部最优解的方法，提出了伪凸二次规划有唯一最优解的条件，并在不满足该条件的情况下，通过寻找辅助线性规划的最优解集以获得伪凸二次规划的最优解集。最后给出了两个算例以说明方法的有效性。
针对空间飞行器姿态控制系统采用开关式姿控发动机的特点，研究了空间飞行器大角度机动三通道耦合姿态控制问题。为克服大角度机动时使用欧拉角可能产生的奇异问题，采用四元数描述的空间飞行器姿态运动数学模型，应用Lyapunov方法设计了控制量受限情况下的基于误差四元数的大角度姿态运动变结构控制器，并给出了严格的数学证明。为了避免控制律中的颤动问题，用边界层来代替控制律中符号函数。给出了从一种静态到另外一种静态的姿态跟踪四元数指令确定方法。数值仿真结果说明了所提出的控制器的有效性。
针对含有不确定和执行器故障的无人机姿态控制系统，提出了一种鲁棒自适应动态面容错控制方法。在设计中,首先提出由非线性阻尼技术抵消不确定性及外界干扰，然后设计一种基于自适应动态面控制方法的容错控制策略，保证无人机在出现未知执行器故障情况下，其闭环姿态控制系统是全局渐近稳定的，实现姿态输出对制导指令的容错跟踪。最后对所提出的容错控制方法进行了某无人机非线性姿态控制系统的仿真验证, 结果表明了所提方法的有效性。
针对飞机纵向欠驱动耦合动力学模型设计鲁棒轨迹跟踪滑模控制律。首先，通过引入虚拟状态变量进行状态变换实现模型控制解耦。其次，考虑由系统建模误差和大气干扰组成的复合不确定性，设计非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)进行观测补偿。然后，建立飞机极短距起降中攻角变化轨迹曲线，设计滑模控制律实现对虚拟状态变量和攻角轨迹指令的稳定跟踪。仿真结果表明，NDO可以实现对系统不确定性的精确观测和补偿，滑模控制律具有对系统建模误差和大气风切变的鲁棒性和抗干扰性。
针对卫星在轨运行出现执行机构故障问题，提出了一种基于观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构方法。首先，考虑卫星出现空间干扰、测量干扰以及噪声，建立欧拉离散时间卫星姿控系统模型。其次,设计一种离散比例积分观测器(proportional integral observer, PIO)实现卫星姿态角和姿态角速度估计，并利用前一时刻的故障重构值和输出估计误差迭代更新当前故障重构信息。然后,采用干扰解耦思想设计离散PIO解耦部分空间干扰，并利用H∞技术抑制剩余干扰和测量噪声的影响。另外，利用线性矩阵不等式工具箱求解了部分观测器增益矩阵。最后，仿真结果验证了所提故障重构方法的有效性。
针对部分转移概率未知的Markov跳变系统,研究了其鲁棒故障检测问题,设计了该系统的线性全阶鲁棒故障检测观测器。将自由连接权矩阵引入鲁棒故障检测观测器系统进行证明推导,极大地降低了固定连接权矩阵带来的保守性。通过构造Lyapunov函数,推导得出一系列线性矩阵不等式以确保鲁棒故障检测观测器系统随机渐近稳定。在此基础上,证明并给出了观测器存在的充分条件。进一步,优化所设计的观测器。数值仿真表明,所设计的鲁棒故障检测观测器不仅对故障具有较高的灵敏度,而且能确保对未知干扰输入有较强的鲁棒性。
深空探测时间同步过程中由于大范围时空转移引起的时钟测量相对论效应误差不可忽视。研究了普遍类型的地球轨道卫星以及太阳系行星探测器与地面时钟的同步与转移，分析计算了星载时钟测量相对论效应的误差组成和量级，验证了频率调整法和实时补偿法消除相对论误差的有效性。提出在星载时钟频率调整分辨率不足时，可采取定步长、带误差限的时钟频率调整或“跳秒”的形式控制时钟测量相对论效应长期误差，提出在无法实时获得航天器位置和速度时，根据互相关法估计周期误差模型。仿真验证了这些方法的有效性，并为火星探测过程中时钟与地面时间同步提供了方案。
针对环境温度变化会影响加速度计输出从而导致测量精度变差的问题，研究了石英挠性加速度计组合温度控制系统的对象建模问题。工作过程中加速度计内部与外界存在温度梯度，实时地进行着热量交换，需要为加速度计组合设计精密的温度控制系统，确保加速度计工作在恒定的工作点从而提高导航精度。为了进行合理的温度控制系统回路设计，设计了多工作点加速度计升温实验，采用增广最小二乘法和近似支持向量回归对被控对象模型进行了辨识，辨识结果表明了方法的有效性。
水声传感器网络能够在一定范围内实现信息的传输和处理，是实现海洋数据收集、污染监测、军事侦察等水下应用的重要途径。然而水声信道固有的时空频变参数以及窄带、高噪、长时延等特征，使得构建鲁棒性水声网络面临巨大挑战。基于数字喷泉码的数据传输模式不需要有序的数据序列，从而简化了网络中数据传输方式，使得喷泉码成为一类适用于水声网络可靠通信的有效编码技术。综述了数字喷泉码的算法原理及研究现状，探讨了数字喷泉码在水声网络中的研究应用，最后对喷泉码在水声网络中的研究方向及发展前景进行展望。
针对减少树型无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)中分布式线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance, LCMV)波束形成器计算量问题，提出基于Householder多级维纳滤波器(Householder multistage Wiener filter, HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算，能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。
为了提高离散高斯信道下二进制低密度奇偶校验码（low-density parity-check code， LDPC）最优化译码算法的性能和效率，提出了一种改进的LDPC码最优化译码算法。首先，通过理论分析和数学推导，构建了译码问题的数学模型；然后，论证并给出了针对该模型的最优化译码算法；最后，基于VC6.0平台进行了译码的性能和效率仿真并与其他算法进行比较。仿真结果表明，在误码率性能和译码效率上，新算法优于改进前的算法；在误码率性能上，新算法也优于常用的最小和译码算法。仿真结果与理论分析吻合。
针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题，提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先，搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统；然后，设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点，再利用Hu矩排除其中的相似干扰点；最后，利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明，所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下，实现合作目标鲁棒检测与匹配。
为满足海面舰船视频图像海雾去除的实时性要求，提出一种基于引导滤波的快速视频图像海雾去除方法。针对单幅图像，根据经典大气散射物理模型，首先利用暗原色先验估计大气光值和初始透射率，然后利用引导滤波优化透射率，进而求解大气散射物理模型，实现快速去雾；针对视频图像，结合帧差法和引导滤波，利用引导滤波估计视频帧序列的雾气遮罩，实现快速去雾。与其他单幅图像和逐帧视频图像去雾算法分别进行实验仿真对比研究，从主观和客观两方面进行处理结果的图像质量评价。结果表明，所提算法能实现快速海雾去除、有效提高视频去雾效率。
针对目前存在的不规则三角网(triangulation irregular network, TIN)构网效率较低的问题提出了一种新的生成数字表面模型(digital surface model, DSM)的构网方法。首先，通过建立虚拟格网和格网插值，在线性时间内快速建立初始三角网。然后，对初始三角网中局部少量数据优化得到最终的TIN。最后，对数据进行冗余处理和密集处理，构造高分辨率的DSM。实验结果表明，该算法的构网效率高于当前存在的TIN构网方法，对于大数据量的DSM生成具有良好的适用性。
由于C4ISR体系结构模型缺乏可执行性，不利于体系结构的验证评估，为此提出了一种基于fUML(semantics of a foundational subset for executable unified modeling language models)的体系结构建模与分析方法。基于fUML元模型来定义C4ISR体系结构的可执行建模元模型，使用它们来构建C4ISR体系结构的可执行模型；定义可执行模型的代数语义域——可执行活动模型代数（executable activity model algebra,EAMA），使用语义函数将可执行模型的行为语义转换为EAMA的进程项；定义EAMA的操作语义作为进程项的执行规约，通过对进程项的仿真执行来实现C4ISR体系结构的可执行分析，最后以区域防空作战系统为例说明了方法的可行性。
对液力耦合器（liquid coupling device， LCD）的两阶段退化过程进行可靠性建模及评估。液力耦合器退化过程中呈现出明显的两阶段特性，即LCD在退化过程中存在某一时刻，在该时刻前后，LCD分别服从不同的退化过程。传统做法只基于第二阶段进行可靠性分析，丢失了第一阶段的信息。鉴于此，建立两阶段维纳退化过程模型，并推导出该模型下的可靠度函数；同时，基于Schwarz信息准则(Schwarz information criterion， SIC)，获得模型变点的估计。最后，运用所建模型对LCD实例进行可靠性评估，并与传统做法进行对比分析。结果表明该模型对LCD退化过程拟合效果良好，且给出更为可信的评估结果。
在利用Bayes小子样方法进行维修性指标验证时，针对维修性先验信息与现场维修信息为异总体的可能性较大的问题，分别建立了前期试验阶段维修时间信息向现场试验信息折合的内积模型和相似装备维修时间信息向待评装备维修时间信息折合的线性模型。采用随机加权法将先验信息转换为先验分布，并以现场信息为基准，根据各先验信息与现场信息分布模型中均值参数的差异程度来确定各先验分布的权重，然后通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差，对其融合后为正态分布的假设进行了检验，同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。对某舰船装备维修性先验信息的折合与融合的实例表明了方法的有效性。
