概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采样(importance sampling, IS)函数。针对上述问题,提出一种改进算法。首先,引入量测驱动机制,提出一种量测分类方法获取潜在的新生目标量测集合,并以此为基础进行新生目标粒子采样,提高了算法的有效性。其次,为了提高存活目标粒子分布的准确性,结合门技术和无迹信息滤波将当前量测信息融入到IS函数设计中。计算机仿真实验表明,所提算法具有更稳健的多目标跟踪能力和杂波适应性。

提出了一种8单元均匀圆阵天线互耦合校正方法。通过采用压缩感知方法,在互耦合效应存在的情况下估计校正信号源的到达角,并确定互耦合系数的迭代初始值,然后通过求解一个优化问题来得到互耦合系数。仿真实验与实测数据结果表明，所提的压缩感知方法能够精确估计校正信号源的到达角,所提方法计算得到的互耦合系数对8单元均匀圆阵天线的校正效果良好。

针对星载抛物面天线波束大角度重构实现方法复杂及天线在轨赋形难度大的问题,提出了一种基于馈源纵向偏焦及多参数联合优化的波束重构方法。天线的馈源阵列作纵向偏焦,采用Zernike多项式拟合抛物面并提取多项式系数作为优化变量,运用粒子群算法对多项式系数、馈源阵的幅度和相位3类参数进行联合优化。以赋形反射面算例和波束重构算例验证方法的有效性。仿真结果表明，提出的方法简单易操作,可获得较小的反射面形变量,有效降低了抛物面在轨赋形难度,并可使波束重构得以灵活实现。

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。

针对传统核匹配追踪(kernel matching pursuit,KMP)学习机只能解决二类分类问题的不足,结合纠错输出编码〖JP3〗(errorcorrecting output codes,ECOC)的思想,提出了一种基于Hadamard纠错码的核匹配追踪多类分类方法。该算法通过Hadmard纠错码将核匹配追踪算法推广到多类分类领域,并利用纠错码本身具备的纠错能力提高了分类器的泛化性能。实验中分别对UCI数据集和3种典型空天目标的高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)数据集进行测试,通过与2种经典的编码方法进行比较,结果表明该编码方法可以显著提高分类器的性能和鲁棒性。

根据T-R型双基地声纳定位的几何模型,提出利用时延-方位信息进行目标定位的双基地声纳时间方位定位(bistatic timebearinglocalization,BTBL)算法,并给出了算法定位误差的几何分布。通过数值仿真,研究了基线长度、时间测量误差和方位测量误差对算法定位精度的影响。仿真分析结果表明:随着基线长度增加,发射站和接收站两侧区域定位精度进一步改善,但会造成基线区的定位误差增大;在基线长度一定时,时间和方位测量误差增大均造成定位精度下降,且算法精度对方位测量误差相对敏感。与同等条件下的单基地声纳定位相比,双基地BTBL算法在接收站点具有明显的探测优势。该研究为TR型双基地系统的水下定位提供了理论依据。

针对现有电磁环境绘制研究中未考虑频段信息的情况,提出了一种多频段电磁环境绘制算法。基于光线投射算法实现,对传递函数进行了多频段设计,各频段颜色可以交互设置,同时定义了频段颜色增强因子,能够提高不同频段的颜色对比效果。最后,在统一计算设备架构下并行实现本算法,完成了实时交互的多频段电磁环境绘制。实验证明该算法能够方便、有效的展示电磁环境的频段信息,同时用户可以交互控制绘制及频段对比结果,便于观察和理解电磁环境。

针对机载多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在方位孔径受限下地面慢速扩展目标检测性能下降的问题,提出了基于张量积的慢速扩展目标检测和径向速度估计方法。该方法首先在SAR图像域对多通道数据进行张量积操作;然后对扩展目标分布区域的张量数据利用修正的信号拟合方法(tensor productmodified signal fitting, TPMSF)检测慢速运动目标,并估计目标径向速度,能有效避免天线方位孔径较小情况下传统自适应匹配滤波方法检测性能下降问题。仿真结果表明,该方法能显著提高低速区的动目标检测概率,同时具有径向速度估计精度高的特点。

提出一种基于差准则的二维非参数特征分析(2dimensional nonparametric feature analysis based on difference criterion,2DDNFA)的图像特征提取方法,它结合了二维线性判决分析(2-dimensional linear discriminant analysis,2DLDA)、最大散度差(maximum scatter difference,MSD)、非参数判决分析(nonparametric feature analysis,NFA)3种方法的思想。首先利用二维图像样本的近邻样本构造类内、类间散布矩阵,再基于差准则计算投影矩阵,最后将二维图像向投影矩阵投影得到特征矩阵。基于实测合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的实验结果表明,方法的性能优于基于Fisher准则的2DLDA、二维非参数特征分析(2dimension nonparametric feature analysis, 2DNFA)方法、也优于基于差准则的二维最大散度差(2-dimensional maximum scatter difference,2DMSD)鉴别分析方法。

针对双基地多输入多输出(multipleinput multipleoutput,MIMO)雷达在色噪声环境中的收发角度估计问题,提出了一种基于改进四阶累积量的角度估计算法。该算法首先构造回波信号的四阶累积量矩阵,然后根据四阶累积量矩阵的形成规律,在保证虚拟阵列孔径有效扩展的前提下去除其中的冗余项,达到矩阵降维的目的。最后将降维后的矩阵特征分解得到噪声子空间,再利用四阶累积量的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现最终的收发角度估计。所提算法不仅可以有效抑制高斯色噪声,并且能够减小四阶累积量矩阵的维数,降低计算的复杂度,仿真结果验证了该算法的有效性。

When the covariance matrix is estimated with training samples contaminated by targetlike signals, the performance of target detection in multipleinput multipleoutput (MIMO) radar spacetime adaptive processing (STAP) decreases. Aiming at this deficiency, a knowledgeaided (KA) generalized inner product (GIP) method for nonhomogeneous samples detection is proposed. Firstly the clutter subspace knowledge estimated by prolate spheroidal wave functions is utilized to construct the clutter covariance matrix offline. Then the GIP nonhomogeneity detector (GIP NHD) is integrated to realize the effective selection of training samples, which eliminates the effect of the targetlike signals in training samples on target detection. The simulation results show that compared with the conventional GIP method, the KAGIP method can screen out contaminated training samples more effectively and the target detection performance of MIMO radar STAP can be improved significantly. 〖JP2〗Thus the proposed KAGIP method is more valuable for practical engineering application.

针对目标雷达截面积(radar crosssection, RCS)空间起伏,不易于常规雷达进行长时间积累检测的问题,结合正交频分复用(orthogonal frequencydivision multiplexing, OFDM)波形与分布式多输入多输出(multiple input multipleoutput, MIMO)雷达的特点,提出了一种基于分布式OFDMMIMO雷达的非相参积累目标检测方法。该方法使获得的多路回波信号短时间内非相参并行处理,削弱了长时间积累、复杂的相位补偿以及RCS快起伏对检测性能的影响,有效实现了多个目标的积累和检测。仿真结果证实了提出方法的有效性。

针对多输入多输出(multiple input and multiple output, MIMO)雷达的侦察对抗问题,基于被动合成阵列技术构建了对MIMO雷达方位、辐射频率联合侦察估计的信号模型,通过多次不同速度联合谱估计算法实现了对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计。此外,推导了多辐射源条件下方位与频率联合侦察估计的克拉美〖CD*2〗罗界(CramerRao bound, CRB)。频率已知条件下推导了对单部阵列雷达方位侦察估计的CRB表达式,并进一步分别给出了对MIMO雷达和相控阵雷达进行侦察估计的CRB闭解式,对比分析了两种体制下方位侦察估计的性能。理论分析与仿真实验表明:信号频率未知条件下,所提算法能够实现对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计,侦察估计精度随着信噪比以及不同速度联合估计次数的增大趋近于CRB;信号频率已知条件下,对单部相控阵雷达和MIMO雷达方位侦察估计性能之比仅与相控阵雷达发射波束方向增益以及阵元个数有关。最后,仿真实验结果验证了本文理论分析的正确性和方法的有效性。

考虑移动目标及移动威胁,根据机载传感器实时获得的目标及威胁信息,提出一种基于启发式预测窗口的无人机实时航迹规划方法。根据敌我态势估算预测窗口,并结合卡尔曼滤波预测目标及威胁的状态,构建基于矢量夹角原理的目标函数,评估威胁及航程代价并满足无人机的机动约束。该方法通过最速下降法在线优化得到一系列的无人机航向角,完成航迹规划。仿真结果表明该方法可以有效追击移动目标,并规避移动威胁,实现无人机实时航迹规划。

针对反舰导弹对目标散布区搜索问题,提出一种多弹区域覆盖平行搜索方法,建立了目标捕捉概率的解析模型,并分析了参数变化对捕捉概率的影响,给出区域覆盖平行搜索下捕捉概率的统计模拟模型用于与解析法进行对比分析,得到了区域覆盖射击平行搜索的基本实施方法。仿真结果表明,相比于传统的单枚导弹现在点射击法,所提出的方法显著提高了反舰导弹对目标散布区的捕捉概率,解析法所得的捕捉概率近似为目标航向航速均服从均匀分布时捕捉概率的统计平均值,即在一般情况下使用该解析模型计算多弹区域覆盖平行搜索的捕捉概率是有效的。

Kerberos认证是云计算安全采用的信息安全技术之一,对Kerberos协议进行形式化验证可以有效发现和避免协议设计缺陷和攻击。采用一种自动安全协议建模和分析工具SPEAR Ⅱ对Kerberos协议的安全性进行了分析。首先设计了窃听、重放和篡改攻击场景并分析了以上场景中通信主体的特点,在此基础上提出推理假设,然后通过SPEAR Ⅱ中基于Prolog的分析引擎从协议假设条件推导到协议目标。结果表明,Kerberos协议可以抵抗窃听和重放攻击,保护合法用户密钥的安全,但在篡改攻击下,若信任主体被攻陷,则攻击者可以通过伪造密钥骗取合法用户的信任,并与合法用户建立通信。

针对属性权重和阶段权重完全未知且属性信息表示为混合形式的多阶段决策问题,提出一种新的决策方法。首先,将混合型属性信息统一成区间数形式,在此基础上根据属性信息的熵权区间和离差水平确定属性权重。然后,借助有序聚类法将决策对象各个阶段的矢量信息划分为若干个聚集,再以聚集中决策矢量的距离最小化为目标,构建优化模型求得聚集内各矢量的阶段权重,进而得到所有决策对象的综合阶段权重。最后,利用TOPSIS法对决策对象进行排序,并通过算例对该方法的可行性和实用性进行证明。

基于非线性未知输入观测器方法对一类离散时间非线性切换系统的故障检测问题进行了研究。给出了两种不同结构的非线性未知输入观测器。针对每一种观测器都考虑了两种切换信号:任意时间切换信号和满足平均驻留时间的切换信号。在任意切换信号下,使用了切换Lyapunov函数的方法来设计非线性未知输入观测器的参数;在满足平均驻留时间切换信号下,使用了多Lyapunov函数方法进行观测器参数的设计。然后利用已知的非线性未知输入观测器,得到残差生成器,进而实现故障检测。通过数值仿真例子,验证了故障检测方法的有效性。

针对全捷联相控阵雷达导引头隔离度（disturbance rejection rate, DRR）正反馈失稳风险,提出了一种将相控阵安装在平台框架用于隔离弹体干扰的新思路。通过对相控阵和平台模型进行简化,利用空间角度关系及平台随动特性,构建4种适用于平台式相控阵雷达导引头视线角速率提取的方案,选取不同的〖JP2〗制导信号输出点,分别研究方案的隔离特性及制导信号跟踪能力。研究结果表明,4种方案均能有效规避DRR干扰影响,其中平台随动能提高制导信号的提取精度,雷达测角输出点优于平台角速率陀螺输出点,并具备跟踪高频信号的能力。

针对高超声速滑翔飞行器再入拉起后升阻比呈近线性增长的特点,提出一种基于升阻比变化规律的轨迹预测算法。首先对目标运动方程进行分析,发现轨迹预测算法的关键在于能否预测升阻比的大小;然后通过对目标进攻轨迹的仿真得到了升阻比呈近线性增长的规律,给出了升阻比变化函数的形式及拟合方式,并在此基础上设计了轨迹预测算法,最后通过仿真验证了算法的有效性。该算法对反助推-滑翔无动力跳跃飞行器指挥决策问题的研究具有重要意义。

针对四旋翼飞行器在飞行过程中会出现执行机构故障,提出了一种简单有效的容错控制方法,该方法是将积分反演控制技术与时延控制(time delay control,TDC)技术相结合得到的。采用积分反演控制方法设计基本控制器,在此基础上利用TDC技术的逼近能力来补偿执行机构可能出现的故障,该方法省去了在线的故障检测和估计,仅需要一步状态迭代即可,仿真结果表明该控制器对执行机构故障具有较强的鲁棒性。

为解决当飞行器出现破损以及飞行器受干扰时的轨迹优化问题,新一代的再入式飞行器需要有实时在线轨迹优化的能力。神经网络动态优化算法(neural dynamic optimization,NDO)的主要特点是能使神经网络逼近最优解。神经网络动态优化算法可以避免传统的间接法在求解轨迹优化问题时协态变量初值猜测问题。给出了神经网络动态优化的原理,详细介绍了优化流程。仿真结果表明神经网络动态优化算法可以很好的避免协态变量初值猜测问题,具有较强的鲁棒性,能满足实时性要求。

推导了天基高能激光清理作用地球静止轨道(geostationary earth orbit, GEO)碎片的最佳角度解析关系,分析了天基平台接近碎片过程以及相对碎片空间位置和姿态的相互影响,建立了激光清理GEO碎片的天基平台的轨道姿态耦合动力学模型,考虑了终端状态、安全距离、保持连续观测、控制和状态变量幅值等约束条件,以推进燃料消耗最省为性能指标,依据极小值原理推导了耦合控制方案的最优性内部结构标准,基于hp自适应伪谱法对仿真场景进行了寻优求解和分析验证。仿真结果表明,耦合优化控制方案合理可行,对未来天基激光清理GEO碎片的工程实施具有一定参考价值。

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multipleinput multipleoutput orthogonal frequency division multiplexing, MIMOOFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSESQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。

针对未知载波相位的符号检测问题,基于吉布斯样本法处理框架,提出了一种贝叶斯符号检测算法。该算法通过对载波相位、发送符号等未知参数进行条件后验分布采样,实现了符号检测和相位估计的联合处理。该算法的一个显著特点是具有软输入软输出结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合进行迭代处理,从而进一步改善符号检测的性能。计算机仿真的结果表明,该算法同传统的非数据辅助(nondataaided, NDA)算法相比,具有明显的性能优势,在Turbo编码条件下,其误码性能相比于NDA算法具有大于1 dB的增益。

低密度奇偶校验码(lowdensity paritycheck codes, LDPC)以其接近香农极限的性能和相对简单的译码结构得到信道编码界的广泛关注。对LDPC码的最小和算法进行了深入地研究,通过多种方法量化译码时的初始消息,最终使得每次迭代的校验消息与变量消息都变为整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法,并进行了对比分析。仿真表明,量化后的最小和算法中的所有变量都用固定长度的整数表示,因而便于硬件实现,在其译码性能比和积译码(sumproduct decoding, SP)性能下降不大的情况下大大提高了译码速度;平均互信息越大的量化方法,其量化分层电平也越佳;最大平均互信息量化下的最小和译码算法性能最好,最大平均互信息量化是一类能最大可能获得信源信息条件下的最佳量化方法,且不增加译码复杂度。

无线传感网因节点众多、应用场景多样和资源约束严格而具有复杂的分布特征、组网灵活性和高度动态性,基于簇的网络管理模式面临着如何实现针对不同的簇受损情形的高效簇维护问题。建立了一种可以适应不同簇维护需要的多模簇维护机制,以自适应局域按需簇维护为目标,根据网络中簇的动态变化时间和空间进行分类簇维护,将簇维护转化为局部性和事件触发的操作,触发机制包括簇头剩余能量低于设定阈值、簇头负载不均、新节点加入或簇内节点失效退出等,基于单个簇或相邻簇的状态变化关系启动单簇(簇内)维护或多簇(簇间)维护方案。基于NS2的仿真结果表明:与传统周期性、全网重新成簇的维护模式相比,该机制能够明显降低网络维护开销,有效均衡网络节点能耗、增加传输的数据包总量、100%节点存活时网络的平均生命周期最高可延长1.8倍。

在认知无线电多用户共享频谱中,认知用户之间不进行共同协作,他们总是保持理性,最大化自身的效用函数。不管其他用户使用什么策略,而多个参与者之间互相决策的关系刚好可以通过博弈论分析。针对这样的频谱共享问题,提出了分布式的博弈论频谱分配算法。仿真结果表明,认知用户之间进行博弈达到合理的功率分配,使自身的传输速率最大

设计了一种基于多 Agent 的舰艇编队对海攻击仿真系统,采用自下而上的建模方式,应用面向Agent的仿真软件技术对系统中各个Agent进行建模并构建了系统的结构框架,采取Agent通信语言(Agent communication language,ACL)实现Agent间通信。仿真部分模拟真实舰艇编队协同攻击过程设计了舰艇编队对海移动目标协〖JP3〗同攻击流程,仿真中提出改进的遗传算法解决武器目标分配问题,在预测目标打击位置时提出了虚拟航路法。仿真结果表明,该系统与实际符合较好,可以为舰艇编队对海作战各个步骤中的算法进行综合仿真,验证了该系统的有效性。

提出了一种结合约束二次逼近优化(bound optimization by quadratic approximation,BOBYQA)搜索算法的理想点法对非支配解进行局部优化的混合多目标粒子群方法(local search with multiobjective particle swarm optimization, LSMOPSO),以提高多目标粒子群算法的收敛性能和非支配解集的精度与多样性。LSMOPSO算法使用拥挤距离选择领导粒子组成领导粒子集,并对其进行理想点局部搜索;分析比较了全局理想点和局部理想点对算法性能的影响,提出基于局部理想点的局部搜索策略;在粒子的设计空间的多个维度上引入均匀变异操作,降低算法陷入局部最优的可能。基本测试函数的求解结果表明,算法的收敛速度很快,而且搜索到的非支配解集的精度高、多样性好。

在单幅超分辨率图像重建算法中,基于最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)算法重建效果和抗噪性能较好,但时空复杂度较高。为了提高模板卷积MAP(template convolutionbased MAP,TC-MAP)算法的运行效率,降低内存消耗,提出了基于图像内容的自适应分块TC-MAP新算法,研究了图像分块的最佳尺寸,并根据子块图像的平均梯度,对平滑区域的多个子块进行合并降低分块边界效应的影响,同时采用边界延长进一步抑制分块效应。实验结果表明,算法有效减少了TC-MAP算法的运行时间和内存开销,同时保持重建图像质量与原TC-MAP算法差别不大。

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。