针对全球导航卫星系统(GNSS)接收机抗干扰性能评估存在影响因素多、数据融合难的问题，提出了一种基于云模型的GNSS接收机抗干扰性能评估方法。该方法首先根据复杂电磁环境中的干扰因素建立接收机抗干扰性能评估指标体系，将其中的定性指标定量化后与定量指标共同构成云模型评估的依据; 然后，采用黄金分割法建立接收机性能评价等级，利用云算法并结合指标权值计算各指标的云数字特征,得到直观的综合评价云; 最后，通过计算云模型中综合评价云与各标准评价云之间的相似度大小获取最终评估结果，实现GNSS接收机抗干扰性能评估。与证据理论和模糊综合评估方法的对比结果表明，该方法可以实现对多个接收机抗干扰性能准确有效的评估，而且评估等级结果更加全面直观。

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型融合点火像素点位置信息生成的二维条形码，实现镜像对称交通标志的分类识别。为了研究二维条形码的抗干扰性能，在待识别图像中加入椒盐噪声，并以不同分级数，采用R、G、B三个颜色空间进行处理，分析经过预处理前后形成的二维条形码抗干扰性能。针对国家标准道路交通标志图像库GB5768-1999中117个标志，其中45个黄色警告标志，43个红色禁令标志，29个蓝色指示标志进行实验，结果表明，二维条形码可以克服镜像对称标志无法区分的问题，并且抗干扰性能优于一维条形码，在R、G、B三个颜色空间分别处理时，1%的椒盐噪声影响下最高匹配率可达97%。

红外成像导引头的抗干扰性能由导引头的固有特性和采用的抗干扰技术决定。综合这两方面因素建立了导引头抗干扰评估的指标体系；基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法设计导引头抗干扰评估的计算模型；最后，通过数字仿真验证了指标体系和评估方法的实用性。

抗干扰性能是衡量红外空空导弹作战效能高低的重要指标之一，如何有效地进行测试与验证是当前研究的重点。提出了一系列包括静态验证，虚拟样机仿真，半实物仿真以及实物试验等完整的验证方法，可以全面考核红外空空导弹的抗干扰性能，其试验效果真实、有效。

为解决红外成像导引系统抗干扰性能难于定量评估问题，给出了一种新的评估指标体系。首先通过详细分析红外光学系统、调制器、探测器、图像处理系统、陀螺伺服系统的性能参数，得到红外导引系统在抗干扰过程中的固有性能指标；然后规划了在不同仿真条件下的抗干扰仿真实验，得到抗干扰识别算法概率和各种干扰因素的数据；最后采用层次分析法建立了红外成像导引系统抗干扰性能计算模型，并用算例进行了计算，结果表明该指标体系具有一定的实用性。