传统的二维实阵列用于三维微波成像时,需要相对较高的脉冲重复频率才能切换发射阵元。针对这种情况,利用随机阵列来实现三维成像,目的是有效降低脉冲重复频率。进一步提出利用等效相位中心原理来实现任意随机阵列布局的可行性方案。然后,基于随机阵列,发现使用非均匀快速傅里叶变换(nonuniform fast Fourier transform,NUFFT)来实现后向投影(back projection,BP)算法的插值过程,能够用较少的运算量实现BP算法的高精度插值。最后,结合并行处理技术来实现NUFFT BP算法,结果使得BP算法的执行效率得到显著提高。

针对经典的中断航迹关联算法在机动目标环境下航迹预测准确性差、关联效果恶化严重的问题，提出基于先验信息的多假设运动模型中断航迹关联算法。所提算法充分利用目标属性、目标运动特征、使用场景等先验信息，基于多假设思想，建立多种可能的目标运动模型并实施航迹预测，基于位置和速度信息的模糊相关函数描述预测航迹与新起始航迹的模糊匹配关系，最后基于多项式拟合原理连接满足关联关系的新、老航迹。经仿真验证，在中断区间目标发生机动运动的条件下，所提算法的关联效果相对于经典的中断航迹关联算法有显著提升。所提算法对于复杂环境具有较强的适应能力，经50次蒙特卡罗仿真，在中断时间小于18个滤波周期条件下，机动目标的平均正确关联率达到90%以上，机动环境的全局关联正确率达到85%以上。

针对现有多个弱小目标检测前跟踪(track before detect, TBD)算法存在的跟踪精度低,算法复杂度高等问题,提出一种新的基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的TBD算法。所提算法通过高斯粒子滤波对PHD中的各高斯项进行递归运算、进行多帧能量累积,并提取高斯项的均值为目标的状态,达到检测与跟踪多个弱小目标的目的。算法在随机集滤波框架下完成未知数目的多个弱小目标跟踪,不仅充分利用粒子滤波的非线性估计能力,同时避免了传统算法利用模糊聚类进行目标状态提取所带来的跟踪精度低等问题。仿真结果表明,所提算法与传统方法相比,在降低算法复杂度的同时,对多个红外弱小目标具有更加良好的实时检测和跟踪性能。

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出一种基于稳健capon波束形成技术(robust capon beamforming,RCB)和锁相环的矢量最优估计与跟踪鉴别测向方法。首先基于RCB与锁相环原理，对目标来波信号导向矢量进行最优估计与跟踪测量;然后在稳定、准确跟踪导向矢量的基础上,借鉴扩频接收机伪码鉴相原理确定来波信号方向。仿真分析表明,该方法能够弥补阵列流型失配和相位噪声的影响、突破角度相关间隔的限制,准确测量来波信号的方向。

压缩感知理论中信号的重建要求量测矩阵与稀疏变换基之间的互相关性要尽可能小。以降低二者互相关性为目的,研究了一种改进的基于变步长梯度下降的量测矩阵优化方法。该方法利用梯度下降法更新步长,并基于模拟退火中的降温思想引入学习速率因子来进一步调节步长的变化,提高算法的收敛速度,改善算法的性能。仿真结果表明,使用变步长梯度下降法优化后的量测矩阵与稀疏变换基的互相关系数在零附近的分布更加集中,量测矩阵的优化速度快并且重构图像的峰值信噪比提高。因此,所提方法优化所得的量测矩阵无论是降低互相关性还是提高图像重建质量都具有良好的性能。

临空高速目标具有高空、高速、机动能力强、雷达散射截面积小等特性,仅靠单一探测手段难以发现和稳定跟踪。在分析临空高速目标的运动、电磁及红外特性的基础上,探讨了目前雷达、红外平台探测跟踪能力的不足,提出了多平台协同探测跟踪临空高速目标平台与载荷需求、多平台协同工作流程。最后,初步仿真验证了天基多平台的协同探测能力需求。研究可为反临空高速目标的探测跟踪系统发展提供理论和技术支持。

在微波综合孔径辐射计的数字相关处理系统中,多通道高速模数转换是关键环节。传统量化技术都采用具有同步逻辑的模数转换器,其性能优越,但消耗的系统资源相对较大,无法适应实际星载、机载等特殊环境要求。提出的异步量化技术能极大地简化系统设计,带来资源的节约,使得大规模的微波综合孔径辐射计系统可向实用方向发展。重点比较同步量化和异步量化技术在微波综合孔径辐射计中的差异,从理论上阐述异步量化技术引入的可行性,并通过Matlab建模仿真给出仿真结果验证理论分析的正确性。

导弹在打击复杂背景目标时，现有单基平台末制导手段难以实现对目标的有效分离。作为一种解决方案，将双基前视合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）应用于俯冲攻击段，即弹载双基前视SAR（missile borne bistatic forward looking SAR, MBFL-SAR），可实现弹载雷达末端俯冲段全程二维高分辨成像、自主寻的精确制导。而在该构型下作为发射机的照射弹轨迹直接制约双基成像分辨率以及制导精度。首先分析了MBFL-SAR俯冲攻击段的分辨率特性，然后提出了基于线性衰减轨迹模型的弹道设计方法，该模型可有效满足成像分辨率要求，且利于双基构型下制导控制。最后，通过仿真结果验 证了设计方案的合理性。

运动目标姿态扰动是静动态雷达散射截面（radar cross section，RCS）差异的主要来源。造成姿态扰动的因素复杂且不可预估，增加了动态RCS分布特性研究的难度。将图形电磁计算与蒙特卡罗仿真结合，构建以均匀随机分布为扰动模型的动态RCS仿真分析平台。根据静动态RCS差异的统计分布特性，提出置信区间以及数学期望值的计算方法。选择两种运动模式下的飞机目标进行验证，将所得结果与实际扰动模型的动态RCS进行了比对。结论表明该方法具备较强可操作性和工程应用价值，提高了计算机动态RCS仿真能力，为目标静动态电磁散射特性一致性评估以及特征库构建提供了有价值的参考信息和分析方法。

由于杂波非高斯特性和相关特性的影响，传统的动目标检测(moving target detection,MTD)技术的检测性能严重下降，针对该问题，基于对称α稳定分布(symmetric α stable, SαS)杂波模型和自回归(auto regressive,AR)模型理论，提出了一种基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法。该方法基于SαS模型，通过幂变换抑制杂波的非高斯特性，以及通过基于广义尤拉〖CD*2〗沃克方程参数估计的AR模型白化杂波，应用快速傅里叶变换实现对目标信号的积累，以提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明，所提方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于传统的MTD方法。

相干转发式干扰会导致雷达在接收端产生大量虚假目标，降低雷达对真实目标的检测性能。为了解决这个问题，提出一种自适应发射技术对抗相干转发式干扰。该方法首先利用雷达预先发射的高重频脉冲串对转发式干扰进行检测和参数估计；然后在正常工作模式时利用估计得到的干扰参数优化阵列发射方向图，使其在干扰侦察方向形成凹口，从而达到降低干扰机截获雷达发射信号的概率的目的。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。

以对相位编码脉冲压缩雷达干扰为背景，分析了相位编码信号的编码特点，介绍了间歇采样直接转发和重复转发干扰的原理与干扰效果，在时域详细推导了相位编码信号的脉冲压缩处理过程。在此基础上提出了一种基于数字射频存储器的间歇采样预测转发干扰方法，在理论上分析了其干扰效果：可使相位编码脉冲压缩雷达产生多个导前、导后的逼真假目标。研究了码元的选择和重组对干扰效果的影响。通过仿真实验对文中分析的结论进行了验证。结果表明，间歇采样预测转发干扰比间歇采样直接转发和重复转发干扰具有更好的干扰效果。

指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察(command,control，communication，computer，intelligence，surveillance and reconnaissance, C4ISR)模型是作战仿真系统的中枢和灵魂，是作战仿真的重点和难点。在分析作战仿真情报、监视和侦察模型中的传感器模型对于探测处理的建模需求基础上，提出了传感器模型探测处理的通用方法，介绍了所提方法的整体流程，通过计算过程详细说明了所提方法的9个方面。通过模型的输入输出数据的结构并结合仿真验证实验，说明了该方法的适用性和通用性，提高了作战仿真传感器模型的运行效率，节约了开发成本，并为ISR建模与仿真提供了参考方法。

为了有效提升舰载机多机机务保障的效率和保障人员的利用率，根据单机机务保障流程约束特性，建立了基于多计划评审技术网络的多目标多机一体化机务保障调度模型。针对问题的求解，提出了一种自适应混合差分进化算法。首先根据调度的网络化排队过程，设计了基于事件调度策略的解码方法。其次为了协调算法“探索”与“开发”的能力，引入了自适应的变异操作和交叉、变异参数控制。再次，针对工序块的平行组合排列特征，提出了4种邻域结构，进而在算法框架中嵌入了一种自适应多邻域局部搜索策略。最后通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。

针对武器装备体系作战能力的综合评估问题，基于网络分析的思想提出了一种“有限层次”评估方法。考虑能力之间的相关性，建立了多级式网络化能力指标体系，基于能力需求设置了“等效处理”模块，实现了武器装备体系的装备性能向能力映射，建立了作战能力评估的“有限层次”模型，再利用网络分析法确定各指标权重。然后设计了综合能力图谱来直观、全面反映系统的作战能力。最后以某型装甲装备体系为例进行分析，验证所提算法的有效性。

军用物资采购的供应商选择是影响军队战斗力的重要因素。分析了军用物资供应商选择中的群体决策特征和专家的字典序偏好特征，提出了一种解决军用物资供应商选择问题的两阶段群体意见集结方法。第1阶段：个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和供应商排序，计算群体的字典序属性偏好。第2阶段：多专家群体对供应商的字典序偏好集结算法。从多专家对供应商的评分值计算群体对供应商的评分值，结合群体的字典序属性偏好，得出群体最终对供应商的民主选择结果。给出了该集结方法应用于某部队装甲车蓄电池供应商选择的实例。所提的供应商选择方法突出了个体专家的字典序偏好特征，弥补了传统层次分析法采用属性简单加权方法的不足。

针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi variables metabolism unequal interval weighted grey model， IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。

针对舰艇编队备件配置方案的确定需要综合考虑多项约束指标因素的特点,以编队出海执行任务准备阶段备件配置为研究背景,以舰船载荷、排水量及保障费用为约束条件,构建了以编队备件保障概率为目标函数的编队随舰备件库存优化模型，应用拉格朗日乘子法及边际效应法原理给出了编队随船备件库存模型计算及优化流程,并运用罚函数原理对保障资源约束因子进行了确定及动态调整。最后,通过案例分析验证了本文提出的方法能够为解决多约束下编队随船备件配置优化问题提供新的途径。

针对弹道导弹攻防对抗复杂、影响因素多的特点,系统地描述评估指标体系的构建方法和原则,建立了导弹突防效能评估指标体系。使用萤火虫算法层次分析法（firefly algorithm-analytic hierarchy process,FA-AHP）,将判断矩阵的一致性检验问题归结为非线性组合优化问题,解决了判断矩阵一致性检验和计算AHP中各要素的排序权值问题。算法性能和算例分析初步证明,FAAHP直观、实用,计算结果稳定、精度高,在系统工程中具有推广应用价值。

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。

针对现有直觉模糊相似度量所存在的不足，提出一种基于倾向性的直觉模糊相似度量方法。首先，基于直觉指数所表征的中立证据中支持与反对的程度呈均衡状态假设，揭示了影响直觉模糊集相似性大小的3个相互作用因素之间的内部关系，给出了相似度量的几何表示。其次，对现有部分相似度量方法在某些情况下无法表述的问题进行了分析，定义了满足直觉模糊相似性的直观约束条件，给出一种直觉模糊相似度量的公理化定义。再次，揭示了直觉指数对证据的倾向性影响，提出了一种基于倾向性的直觉模糊相似度量方法。最后，通过算例分析比较，验证该方法的正确性、合理性、有效性。

针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题，提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响，推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的模糊化参数表示方法。理论分析和实验证明，区间型模糊化参数模型的设计在基于模糊划分的数据处理中取得了很好的效果。

为了使导弹能够在指定的时间跟踪理想轨迹到达指定点，从而满足多导弹协同突防和攻击的要求，提出一种鲁棒四维精确制导控制一体化设计方法。将导弹6自由度非线性模型进行简化，得到导弹四维精确制导与控制一体化设计模型。利用导弹质心与姿态运动固有的时标分离特性，设计了具有内外两回路结构的鲁棒控制器。将建模误差、参数摄动及外部干扰视作连续有界扰动，外回路基于自适应滑模控制理论设计了控制器，从而产生推力、攻角和侧滑角指令；内回路将扰动观测器技术和动态面控制理论相结合，得到了能够控制导弹准确跟踪外回路指令的执行机构偏转角。基于李雅普诺夫稳定性理论，严格证明了内外回路的稳定性，并分析了控制精度与控制器参数之间的关系。最后，将控制方法应用于导弹6自由度非线性数值仿真模型，仿真结果验证了所设计的四维鲁棒精确制导控制方法的有效性。

为了提高全球定位系统(global positioning system，GPS)定姿的性能及成功率，将带约束的最小二乘降相关平差法(constrained least squares ambiguity decorrelation adjustment，CLAMBDA)与模糊度函数法(ambiguity function method，AFM)两种算法相结合，同时利用惯性导航系统(inertial navigation system，INS)姿态信息进行辅助，提出了一种GPS/INS组合定姿方法。在CLAMBDA解算过程中，将INS姿态信息与GPS载波相位和码伪距联合解算浮点解，然后再进行固定解搜索，如果姿态解算错误，则用AFM算法得到的姿态角进行替换。其间，用INS姿态信息缩小AFM的搜索范围。之后，GPS/INS进行组合滤波。通过实际系统跑车实验表明，相比于原算法，该算法能有效提高GPS定姿的成功率。

研究了考虑动压、过载、控制量以及终端状态等多约束条件下的非连续助推弹道方案设计与优化问题。首先，结合最优控制理论，推导了脉冲作用期间的飞行程序；然后，在综合考虑弹道约束条件的基础上，合理设计非连续助推弹道方案；最后，针对经典粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点，采取了惯性权重自适应变化及扰动策略，以适应复杂弹道优化问题。仿真算例及结果表明，设计的非连续助推弹道方案能够满足各项约束，改进的粒子群算法能有效解决多约束下非连续助推弹道优化问题，优化方案的射程比原方案提高了6.69%，比连续助推弹道提高了14.09%，优势较明显。

针对传统舰载领域传递对准精度评估性能受限于舰船有限的机动能力问题，提出了通过引入天文航向信息以及减速机动的舰载武器惯导系统传递对准精度评估方法。通过精度评估系统的可观测性分析，给出了引入角运动观测量以及载体机动这两种方法各自与精度评估性能之间的关系，并分别提出引〖JP3〗入天文方位信息和舰船减速强机动的精度评估方法，利用固定点平滑算法进行仿真分析。仿真结果表明，引入天文航向信息的精度评估方法具有良好的姿态失准角评估性能，平滑误差小于10%，且所设计的减速强机动可以进一步提升方位失准角的平滑精度。

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况，提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network，BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上，引入特征变量，并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络；利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率，能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model，IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题，增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络，对AUV组合导航系统进行仿真，结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。

根据海上天文定位原理，太阳上中天时的格林半圆时角等于测者所在位置的经度，但六分仪观测难以确定太阳上中天的较准确时间，由此产生的经度误差往往过大，不能满足航海需求。采用数据拟合技术对太阳高度曲线进行拟合处理，能够比较准确地求出太阳上中天的时间，从而给出了不需要推算船位的天文定位算法。通过海上大量实验结果表明：该算法定位周期短、简便易行且有利于减小偶然误差。采用现有六分仪进行观测，定位的纬度最大误差为0.8，经度最大误差为2.5，满足海上航行的导航精度要求。

硬式加油技术适合给大型飞机加油，能与软式加油形成功能互补。研制硬式加油技术，需要解决伸缩管动力学建模与控制问题。在加油机定直平飞的前提下，建立了考虑伸缩管质量分布变化与气动参数不确定性的动力学模型。将不确定性视为复合扰动，采用反馈线性化实现标称系统的解耦，并分别为俯仰与滚转子系统设计了非线性干扰观测器与反演自适应控制器。仿真结果表明，复合控制器在多种不确定性条件下能达到一致的控制效果，控制性能优于常规增稳控制系统。

由于水声环境时变特性，在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号传输，子载波间的正交性易受到破坏，从而产生载波间干扰，使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题，提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法，该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱，进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性，并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数，提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下，有效降低水声通信的误码率。

提出一种单载波二维码分与频分多址(single carrier two dimensional code and frequency division multiple access, SC-2DCFDMA)系统，借助时频二维扩频矩阵解决普通单载波码分与频分多址(single carrier code and frequency division multiple access, SC-CFDMA)系统中扩频因子与子带宽度之间的矛盾；构建了SC-2DCFDMA系统发送端与接收端的数学模型；分析了其在加性高斯白噪声信道和频率选择性信道下的理论误码率。仿真结果表明,理论与仿真误码率曲线吻合；在相同的扩频因子条件下，SC-2DCFDMA系统具有比SC-CFDMA系统更窄的用户子带宽度和更优的误码率性能；在多用户场景下，虽然信道的频率选择性会造成频域扩频码的正交性损失，但这种损失可由时域扩频码的正交性来弥补，从而使得SC-2DCFDMA系统的多用户性能优于SC-CFDMA系统。

异构网络中通过不同节点的协同多点传输进行协同波束赋形,可以消除小区间干扰，而系统得到信道信息的准确性直接影响协同波束赋形的性能。提出了一种基于校准矩阵法异构网络下的改进校准方案，无需系统测量影响信道互易性的增益因子，突破常见优化校准矩阵算法对收发端天线数目的约束。通过链路级仿真和先进的长期演进技术下的异构网络系统级仿真对该方案进行仿真验证，仿真结果表明该方案能够有效地恢复时分双工系统的信道互易性，修复系统的误码率以及吞吐量性能。

为了提高扩频通信系统信息传输的可靠性和安全性，提出一种基于复合多涡卷Jerk-Chua混沌与自编码相融合的扩频码构造算法。首先引用二维Henon变换和离散标准映射的构造思想产生一种新的非线性融合函数，其次通过该融合函数将复合多涡卷Jerk-Chua混沌产生的随机序列与自回归自编码随机序列相融合产生高质量复合随机序列作为新的扩频码。最后通过Matlab仿真测试表明，该算法相比现有方法得到的随机序列复杂度更高、随机性和相关性更好，应用于扩频通信系统中的误码率得到了一定改善，能够满足高安全性和高动态变化环境要求的通信系统信息安全保密的传输。

针对Markov链在预测概率发生跳变时无法有效地衡量样本归属程度的问题，提出一种云化Markov链的状态预测方法，通过云模型描述和处理样本的不确定性。该方法将划分的状态区间视作一种概念，利用云模型对其进行云化表示，据此计算样本对各概念的确定度，得到概念之间的概率转移矩阵，从而实现带有随机特性的状态预测。概念转移概率作为关键随机变量，对其进行了核密度估计。最后以多次随机实验的概率和提取代表性转移概率分别给出了仿真实验结果，表明该不确定性描述的预测方法在解决Markov链预测概率跳变现象的同时，可通过确定度的分配有效地表述样本的归属程度，具有较好的实用性。

将事件日志中蕴含的过程模型看成两紧邻活动的组合，提出两种新的过程模型。首先，利用日志信息中的活动紧邻关系构造邻接矩阵提取过程模型，该模型中每个活动仅发生一次;其次，为避免过程模型中出现回路或者环路而造成模型预测精度降低的情况发生，在构造的邻接矩阵中增加活动在事件日志中所处的顺序位次，构造含有活动位次信息的邻接矩阵，以此为基础上进一步提取过程模型，该模型中每个活动在同一个位次上仅发生一次；再次，通过矩阵中的信息可获得过程模型中每个上层节点到各个下层节点的路径与相应概率；接下来，根据事件日志中信息的类型和特征，利用过程模型对决策者所需要的信息（如活动名称、等待时间、发生概率）进行预测；最后，利用随机数据与实际数据同基于序列提取规则的过程模型预测结果进行比较，验证所提模型的实际有效性。

回溯搜索优化算法(backtracking search optimization algorithm, BSA)是一种新型的进化算法。同其他进化算法类似，该算法仍存在收敛速度较慢的缺点。针对这一问题，在详细分析该算法原理的基础上，提出了具有广泛学习策略的改进算法。为了充分利用种群搜索到的较优位置，该策略首先利用提出的最优学习进化方程，通过与引入的随机进化方程之间随机选择来提高算法的收敛速度和搜索精度；另一方面，该策略利用提出的最优学习搜索方程，通过控制种群的搜索方向，促使种群尽快收敛至全局最优解。最后对20个复杂测试函数进行了仿真实验，并与其他3种目前流行的算法进行了比较，统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明，所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。

针对常见车速测量方法存在测速准确性较低、自主性较差和灵活性不足等问题，建立了车载自主测速模型，将车辆的测速问题转化为序列图像的匹配问题；结合车辆运行状态的约束条件和序列图像的成像特点，依次从特征提取、相似性度量、搜索空间和搜索策略等4个方面对序列图像匹配方法进行分析，并设计序列图像匹配算法。仿真结果表明，采用基于二值图像的匹配方法和采用平均绝对误差作为相似性度量函数，保证了较低的运算复杂度，提高了运算效率；提出的图像匹配算法具有较高的匹配精度和匹配速度。最后通过载车试验验证了所提方法的整体有效性和可靠性。

测试效用是影响软件测试过程的重要因素，其随时间的变化情况直接影响着测试过程中的故障检测和修正的效率，合理地评估测试效用对测试过程的影响是建立精确软件可靠性模型的关键因素。针对现有模型对测试效用认识的不足，严格根据实际测试情况，将测试效用分为故障检测效用和故障修正效用，并在此基础上，建立了综合考虑这两种效用的软件可靠性增长模型。利用公开发表的软件测试失效数据集对模型进行验证，结果表明，与现有的考虑故障检测与修正过程的模型相比，所提模型具有更好的拟合和预测能力。

在基于证据理论的融合识别系统中，对证据可靠性进行评估进而对证据进行修正是解决证据冲突的有效途径。在传感器混淆矩阵的基础上定义了后验概率向量，通过分析后验概率向量与传感器输出的证据之间的关系来对证据可靠性进行评估，充分考虑了传感器的静态可靠性与动态输出。最后将该方法运用于基于证据可靠性评估的融合识别中，算例表明该方法可以有效降低可靠性证据的影响，得到较好的融合效果。

在计算过程中，标准布谷鸟算法（cuckoo search algorithm，CS）中的参数是保持不变的，这影响了该算法的收敛性和计算精度。为了克服这一缺陷，首先探讨了标准CS中飞行步长和淘汰概率两个关键参数的变化规律对该算法全局搜索与局部搜索能力的影响，然后对这两个参数进行了自适应改进，同时，提出了一个具有全局最优导向的搜索方程以进一步提高CS的局部搜索能力和收敛速度。利用改进后的CS与人工神经网络响应面法相结合进行结构可靠性分析。算例分析说明，与标准CS以及粒子群算法和遗传算法相比，所提出的改进CS在进行结构可靠性分析中，能够有效地减少计算时间并提高解的精度。