核相关滤波(KCF)算法在跟踪过程中由于目标受到遮挡或者目标本身的形变、大小变化等问题容易丢失目标。针对以上问题对原算法做出如下改进: 一是加入检测模型响应值的方法作为判定目标是否丢失的依据，一旦判定目标丢失，模型就会暂停更新，增加采样窗口个数来扩大目标搜索范围，直至判定为重新定位目标; 二是加入一种自适应的多尺度搜索策略; 三是将原算法采用的方向梯度直方图(HOG)特征与图像灰度特征矢量融合作为新的样本特征。将原算法和改进算法用于实验采集的红外视频序列，定性地比较和分析跟踪效果，同时根据在OTB-2013中测试的跟踪精度做定量的评估。实验结果表明，改进算法的综合性能及应对目标受到遮挡、形变、大小变化等问题上的鲁棒性能均有提高。

针对有/无人机编队对地攻击作战行动方案规划求解问题, 提出一种基于马尔可夫决策过程(MDP）模型的求解策略。首先, 依据有/无人机编队对地攻击兵力组成和行动特点, 给出了MDP模型中状态集与行动集的形成方法, 设计了MDP模型中状态转移概率计算方法和报酬函数, 考虑资源、时间等约束条件, 进一步建立了行动方案生成MDP优化模型; 其次, 对蚁群算法的路径选择概率和信息素更新策略进行了改进, 并应用于MDP优化模型求解; 最后, 进行了仿真分析, 结果表明, 提出的方案能够有效地求解有/无人机编队行动方案生成问题, 求解过程速度快, 解质量较高。

针对上下文感知相关滤波目标跟踪算法中, 上下文背景样本等值权重训练, 对背景信息滤波过于平滑的问题, 提出了一种自适应上下文感知相关滤波算法, 同时为了解决目标遮挡的问题, 引入一种新的遮挡判定指标。首先, 提取目标上下左右4个方向的背景样本学习到滤波器中, 利用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计, 预测目标的运动方向。在滤波器训练时, 对目标运动方向上的背景样本训练时赋予较多的权重; 接着, 在模型更新时引入一个新的遮挡判定指标APCE, 只有当响应峰值和APCE数值分别一定比例大于各自的历史均值时, 才对目标模型进行更新; 最后将本文算法与当前一些主流的跟踪算法在CVPR 2013 Benchmark进行对比实验。仿真实验结果表明, 本文算法的精准率和成功率分别为0810和0701, 均优于其他算法, 充分体现出了本文提出算法的鲁棒性。

为实现精确的红外-可见光视频序列的自动配准, 提出了一种新的基于目标轨迹线匹配的配准方法。首先, 利用运动目标检测技术提取目标前景, 并由基于相关滤波器(KCF)的多目标跟踪算法对每个前景顶点进行跟踪, 进而获取每个目标的运动轨迹。此后, 为每条轨迹线建立归一化运动方向描述子与归一化运动幅度描述子, 通过时序分析、方向描述子匹配及幅值描述子匹配建立分步约束的匹配机制, 完成轨迹线匹配工作。最后, 采用迭代更新的方式获取最佳全局配准矩阵, 实现对异源视频的配准。在LITIV数据库上的9组视频上进行测试验证, 实验的结果表明: 本文配准算法的重叠率误差一般小于0.2, 接近或已超过手动的Ground-Truth矩阵。通过充分利用目标的运动信息, 该算法实现了精确的红外-可见光图像序列配准。

提出了动态环境下多无人机编队执行不同使命任务的自主协同控制系统结构。按照分层递阶的思想, 将多无人机编队作战系统分为两级分层控制结构和五层功能结构, 从不同层级实现无人机群的自主控制, 保证了机群指挥的统一性、控制的灵活性和系统的可扩展性; 采用灵活的系统通信结构以应对战场环境的不确定性; 个体无人平台之间局部相互作用引起的涌现行为及无人机功能编队之间的分布式任务规划, 自下而上地驱动作战系统的资源优化配置, 结合自上而下的系统指控组织动态适应性优化, 优化了系统指控组织结构, 有效地整合了战场资源。

舰艇编队网络化反导作战条件下, 目标分配问题演变为“发射节点-制导节点-目标”三者的优化匹配问题, 该问题具有很强的实时性和动态随机性。将目标分配分为拦截适应性判断和优化匹配决策两个阶段。拦截适应性判断阶段给出了集成火力单元目标分配区、截止期的计算方法, 进而确定了每个目标的拦截适应性判断结果; 优化匹配决策阶段建立了静态“发射节点-制导节点-目标”三者的优化匹配模型, 分析了动态随机性对目标分配方案的影响。最后, 设计了基于遗传算法的Anytime算法求解模型, 重点给出了算法的随机事件处理方法和算法的元级控制策略。仿真结果验证了方法的可行性和模型、算法的有效性。

**目标分配(WTA)是现代海上编队防空作战的关键技术之一，其目标是合理利用网络化舰艇编队内各项资源，对来袭目标进行拦截，以求拦截效果最优。引入了综合毁伤阈值和综合毁伤矩阵的概念，提出了一种基于异步并行蚂蚁策略的目标分配新方法，并建立分配模型，最后以实例仿真验证了方法的可行性。