空中制导-攻击匹配(GAM)旨在确定**单元、制导单元以及目标三者之间的最优匹配关系, 以使多作战智能体任务联盟整体作战效能最大。分析了基于混合通信方式的多作战智能体制导-攻击匹配过程, 建立制导攻击匹配约束优化问题模型, 设计了一种禁忌策略的嵌套遗传算法(TS-NGA)对模型进行求解, 算法的外层循环寻求**单元和制导单元的最优配对, 内层循环寻求**单元和目标的最优配对。针对GAM问题特点, 制定了编码与解码策略、交叉、变异规则以及选择、禁忌策略。仿真实验结果表明所设计求解算法能较好地解决三维变量的GAM问题模型。

宽带压制性干扰是直接序列扩频系统面临的主要干扰威胁之一, 对宽带干扰样式的识别与参数估计可为直扩通信双方采取有针对性的抗干扰措施提供有益参考。针对直扩系统常见的宽带干扰类型, 通过提取5个特征参数值, 提出了一种基于分数阶Fourier变换和分层决策分类算法的宽带干扰样式自动识别方法, 并给出了仿真结果及其分析。仿真结果表明, 该方法可以有效识别无干扰、窄带干扰、宽带噪声干扰、宽带梳状谱干扰和宽带线扫频干扰情况, 具有识别率高、算法简单、信号采样时长短、稳定性和鲁棒性好等优点。

为了研究链路赋权**通信网抗毁性评估问题, 引入了链路赋权网络的定义; 系统地分析了**通信网链路抗毁性评估指标体系、指标的评估标准、指标的权重系数计算方法, 并给出了链路权重的确定方法; 然后, 从链路赋权网络的抗毁性测度出发, 提出基于平均粘聚度的网络抗毁性评估方法; 最后, 通过实例对评估过程进行了说明。通过研究以期为推进**通信网的规划和建设提供具有现实意义和实用价值的理论依据。

未来信息化的网络中心战中, 网络拥塞问题成为制约战争信息有效传输的瓶颈。单神经元PID拥塞控制算法中, 系统的稳定性和超调量等性能对于神经元的增益系数K的依赖性很大, 结合无需辨识的自适应控制算法, 动态地调整增益系数K; 另外,为了进一步提高控制器品质, 加入调整因子在线调整神经元权值的学习率; 最后将改进后的算法应用到战术网络拥塞控制中。仿真结果验证了所提算法的有效性。

由于无人机系统自身的技术局限性和周围环境的复杂性, 无人机发生失控、撞机、被劫持等安全事故的潜在风险越来越高。从提高无人机系统作战使用安全性的需求出发, 对无人机系统的自主安全控制方法进行研究探索。对无人机安全性内涵与安全控制研究现状进行了分析, 探讨了无人机制导与人类认知的联系, 提出了基于认知制导的无人机安全控制方法, 建立了无人机防碰撞控制策略, 并以两架无人机的防碰撞控制为例, 对基于认知的无人机安全控制方法进行仿真研究。

研究了无人作战飞机(UCAV)自主对地攻击轨迹规划问题。首先, 建立了考虑发动机燃油消耗、飞行约束和**投射终端约束的多约束模型, 研究了UCAV动态雷达威胁问题, 建立了随姿态和距离变化的精确雷达探测概率模型; 其次, 详细分析了HP伪谱法基本理论及其求解最优控制问题策略, 利用HP伪谱法并结合对地近距作战实战背景, 分别以时间最短、威胁代价最小和定时飞行为目标函数进行雷达规避轨迹规划仿真研究, 得到了期望的攻击轨迹并对3条轨迹进行了深入对比分析; 最后, 对仿真结果进行了精度分析, 分析计算表明仿真误差在允许范围内, 再次验证了方法的可行性。

分析了初始控制量对迭代学习控制(ILC)算法收敛速度及跟踪精度的影响, 为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能, 提出了一种基于T-S模糊模型的ILC算法初始控制量确定方法。利用模糊系统理论对未知非线性对象进行离线逆建模, 实现对象逆模型参数化, 根据模糊逆模型求得任意期望轨迹下的初始控制量, 将其作为ILC算法的理想初始控制量进行迭代学习。倒立摆系统仿真实验表明, 算法能快速跟踪上设定点, 与任意选取初始控制量相比能有效减少迭代次数, 提高跟踪精度, 具有更好的动态性能。

针对高超声速飞行器再入制导多约束、不确定性问题, 结合预测-校正制导和标准航迹制导的优点, 提出基于航路点规划的预测-校正制导方式, 推导出精确的制导模型和制导原理。针对制导模型参数的动态性能, 改进了数值预测算法, 并基于二次型最优性能指标设计了预测-校正制导律, 给出了制导指令数值方法的解析解, 符合高超声速制导的实时性要求。将姿态控制回路近似描述成二阶系统, 基于已规划航路进行了仿真验证, 仿真结果表明, 该方法对初始误差不敏感, 具有较高的精度和较强的鲁棒性。

流形学习的提出和发展为毫米波雷达目标识别提供了新的思路。针对传统特征提取算法的不足, 提出了一种基于核的非线性流形学习算法,即核不相关邻域保持投影(KUNPP)。该算法在邻域保持投影的基础上引入再生核, 将数据映射到Hilbert空间; 在Hilbert空间内执行邻域保持投影算法, 并引入不相关约束, 使得到的特征向量具有不相关性, 减少冗余信息。将KUNPP应用于毫米波雷达目标识别, 仿真数据集和实测数据集的实验结果均表明算法能取得较好的结果。

针对主动传感器辅助的被动传感器跟踪系统, 为了提升系统的跟踪精度, 改进主动传感器工作控制的实时性和精确性, 结合地空导弹**跟踪系统中的“粗跟”与“精跟”模式, 提出了一种改进的主/被动传感器协同探测跟踪方法。在主动传感器开机时, 利用曲线拟合推理出目标的运动轨迹; 关机后, 利用拟合的“估计量测”值和滤波预测值产生新息残差, 并将其作为评价因子, 结合信息熵理论设计“粗跟”和“精跟”模式下的航迹质量评价准则。实现了主/被动传感器间的实时切换以及“粗跟”和“精跟”模式间的自适应切换, 克服了被动传感器距离量测的不可观测性。采用Monte Carlo 仿真,同跟踪门法作比较, 结果验证了改进方法的合理性和优越性。

针对点扩散函数估计(Point Spread Function,PSF)不准确导致在气动退化图像盲复原处理后易造成振铃效应的问题, 提出了一种改进的PSF估计方法, 并将之应用于气动退化图像的复原处理中。具体做法是：构建平移不变的非下采样小波变换(NSWT), 从而使之更易于处理图像奇异信息; 基于小波变换模极大值和点扩散函数方差之间的关系, 提出基于冗余提升NSWT的PSF估计方法; 最后, 将之应用于气动退化图像的盲复原中进行仿真验证。实验结果表明, 使用改进后的PSF估计方法复原后的图像振铃效应等伪像程度显著减轻, 图像质量明显改善, 从而验证了构建的平移不变NSWT及改进PSF估计方法的有效性。

提出了基于自动驾驶仪的无人机跟踪地面目标的制导、控制架构, 将“无人机+自动驾驶仪”的组合看作是以滚转角、飞行高度和速度为控制输入的动态系统。在横侧向, 相比下一时刻, 根据无人机的航迹方位角误差以及无人机与目标点在水平面内相对距离与期望盘旋半径的误差, 给出滚转角指令的制导规律, 并对制导指令的生成周期进行了研究; 对于纵向, 为降低目标状态估计对于姿态误差的敏感度, 结合传感器分辨率的要求, 给出了解算飞行高度指令的方法。无人机六自由度模型的仿真对比表明, 所提跟踪制导律相比李亚普诺夫向量场法(LVFG)和切向量场法(TVFG)具有更优的稳定性和准确性。

针对不确定战场环境航迹规划问题进行了研究, 提出一种基于概率表示的飞行器航迹规划方法。根据威胁源的存在概率函数、位置分布概率函数和静态威胁概率函数模型, 建立不确定威胁源的威胁概率函数模型。将遗传算法运用到航迹规划中, 并进行了仿真实验, 仿真结果验证了模型及算法的有效性。

多层反导目标分配问题中如何使得效率最高, 是非常重要又十分困难的问题。从综合考虑作战效能与作战费用的角度, 建立了基于威胁更新机制的多层反导目标分配模型。针对模型的复杂性, 结合遗传算法和免疫系统的思想提出了自适应小生境克隆遗传算法, 并针对多层反导目标分配进行仿真。仿真结果表明, 新算法在解决多层反导目标分配时具有突出的优化精度和实时性能, 为反导指控系统作出科学、准确和实时的决策提供有力支撑。

针对交互式多模型(IMM)算法计算量大、模型切换时性能不佳的特点, 提出了一种新的机动目标跟踪算法--方差模型概率(Variance Model Probability,VMP)算法。该算法结合多模型思想, 利用当前量测残差在线推导模型方差, 自适应调整模型概率。模型概率大小与方差成反比, 滤波输出为各模型加权和。为减小量测噪声引起的误差影响, 在设定的时间窗内求方差平均值。仿真结果表明, VMP算法不仅性能优于交互式多模型算法, 同时也减少了计算量, 提高了费效比。

在目标跟踪系统中会出现传感器量测无序到达融合中心的现象。考虑相同时刻过程噪声与量测噪声相关情形下的一步延迟无序量测问题, 提出了一种新的滤波算法。该算法采用改进的信息滤波器, 可有效处理相关噪声; 采用前向预测方法, 在有序状态转移方式下进行状态递推, 可处理延迟量测。新算法性能不依赖于过程噪声的离散化模型, 且无需对状态转移矩阵求逆。仿真实验表明, 在处理无序量测时, 新算法与现有的基于后向预测的处理算法表现相当, 但存储量及计算量更小, 实时性更好, 算法是可取的。

航空电子全双工交换式以太网(AFDX)是针对航空电子应用从工业交换式以太网升级而来的。其中,引入的虚拟链路(VL)和流量管制机制为网络通信任务提供了确定性的保障。网络演算是AFDX中常用的VL延时上界计算工具, 为AFDX网络的实时性研究提供了理论依据。但是网络演算采用了VL简单流模型, 计算得到的延时上界比较悲观。将VL精确流模型应用在网络演算工具中, 并展示了基于精确流模型的网络演算能够得到更紧的延时上界计算结果。

扫描反射镜广泛应用于机载光电产品中, 其镜面变形直接影响着光学系统的光路及成像质量。另外, 反射镜作为运动部件, 需要在保证刚度的情况下尽量减轻重量, 降低转动惯量。考虑过载和随机振动工况, 运用OptiStruct、Nx.Nastran和UG软件对某机载光电产品扫描反射镜进行结构优化设计, 获得了一种适于背部两点支撑的扫描反射镜结构构型。扫描反射镜优化前后的面型结果对比表明, 改进构型与原始设计构型刚度基本一致, 重量和转动惯量降低明显。在此基础上, 反射镜材料选用高体积分数铝基碳化硅复合材料(SiCp/Al), 重量进一步降低, 刚度得到提高。

研究了一种网络攻防仿真平台的设置方法。首先对平台组成和功能进行了分析, 其次利用Visio二次开发技术实现了虚拟网络拓扑的创建, 给出其详细创建方法, 在此基础上研究了虚拟网络拓扑的解析方法, 给出相关流程。最后通过网络攻防实例对平台进行仿真分析, 仿真结果证明了方法的有效性。

采用试凑方式对四旋翼飞行器PID控制参数人工进行调整工作量大、费时且难以达到较好的控制效果。为了解决控制参数优化问题, 提出基于带交叉因子的粒子群算法(PSO)的PID参数优化策略。将带交叉因子的粒子群算法能快速准确找到最优参数解的特点与PID控制结合起来, 在控制过程中将PID参数作为粒子群中的粒子, 用遗传算法对粒子进行选择、保优、交叉, 以ITAE准则作为误差性能指标, 用粒子群算法调整PID参数, 得出最优的粒子作为四旋翼飞行器的PID控制器参数。仿真结果显示, 该方法具有更强的灵活性、适应性和鲁棒性, 并能提高控制系统的精度, 具有很好的工程应用价值。

针对四旋翼无人机的姿态控制问题, 设计了一种基于块控反步法的姿态控制器。建立了四旋翼无人机完整的姿态运动模型, 包括姿态动力学模型和空气动力学模型, 并将其转化为多输入多输出非线性系统的状态空间方程。在介绍块控反步控制器的基础上, 给出了积分反步姿态控制器的设计过程。将滤波器引入控制器设计中, 解决了对虚拟控制律求导所产生的“计算膨胀”问题。对控制系统的Lyapunov稳定性分析表明, 所设计的控制系统是稳定且指数收敛的。仿真结果表明所设计的控制器具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。

为提高飞行器对地攻击效能, 必须对其三维航路规划技术进行研究。通过考虑飞行器姿态变化对暴露范围的影响, 建立了飞行器隐身模型; 考虑到威胁并非不可穿越, 建立了间歇式暴露模型; 针对在改进稀疏A*算法的基础上发展的分步规划算法存在规划局部收敛的缺陷, 提出了一种基于分级策略的三维航路规划方法; 最后, 在真实地形下进行了仿真验证。结果表明所建模型及算法的有效性和实用性。

为进一步缩短试验时间, 实现产品可靠性的快速评定, 在综合应力加速寿命试验优化方案设计的基础上, 提出了一种基于Monte-Carlo仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟, 以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计为目标函数, 以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量, 采用MLE理论进行统计分析, 建立了基于仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计模型。最后通过三次样条插值拟合理论对目标函数进行拟合, 降低了仿真规模, 提高了试验效率, 为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。