针对临近空间高超声速目标检测前跟踪问题，提出了一种基于随机Hough变换的检测前跟踪算法。通过对临近空间高超声速目标量测数据进行误差分析，采用时间-径向距离平面进行随机Hough变换，将量测转换到参数空间，并通过计算分析得到参数空间中进行参数合并时允许误差的选取标准，对目标量测进行积累。通过仿真对算法有效性进行了验证，并将本文算法与标准HT-TBD算法进行了比较分析。仿真结果表明，相比于标准Hough变换，本文算法能够有效减少算法运行时间和虚假航迹数，对临近空间高超声速目标进行有效检测。

针对某制导**半实物仿真试验中总控台系统的功能需求，提出了基于VMIC实时网和以太非实时网的系统设计思路，给出了具体的设计方案和实现途径，并将RTX实时子系统同LabWindows/CVI开发环境相结合，开发出了实时自动测试系统。通过集成化的硬件设计和模块化的软件设计，总控台实现了导引头实时视频信号采集、参数记录与处理、实时飞行数据曲线显示、实时监控及状态指示、结果回放、故障诊断及处理等功能。该系统具有实时性、拓展性、通用性的特点，保证了半实物仿真试验的顺利开展，可为多种**系统的研发与测试提供技术支持，有着广阔的应用前景。

在基于图像识别技术的教学录播系统中，通常需要对发言学生进行自动识别和定位，以便摄像机给出该学生的特写。针对该问题提出了一种基于多特征融合的室内学生头部检测算法。该算法首先对头发的颜色特征设定阈值二值化图像来得到头部的候选区域，然后融合人体头发区域的形状特征以及头发下方脸部的肤色特征确定全体学生头部区域。当发言学生起立后，可通过头部轮廓中心点在视频图像竖直方向的坐标变化判断该学生。应用该算法对课堂多个角度的视频图像进行处理，实验结果表明该算法能有效检测出学生头部区域。

针对一类输出误差受限且输入具有饱和特性的非线性系统跟踪控制问题，提出了一种模糊反步自适应控制方法。采用Butterworth低通滤波器和模糊状态观测器对控制增益未知的非线性系统中的不可观测状态进行估计,采用约束Lyapunov函数对输出误差进行限定; 然后,利用具有光滑特性的双曲正切函数和Nussbaum增益函数对控制器的饱和特性进行处理; 最后,结合反步法与动态面法设计出鲁棒控制器，并运用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行分析，证明了闭环系统中的所有信号半全局一致稳定。以具有参数不确定性和外界未知干扰的高超声速飞行器的纵向运动为仿真模型，仿真结果表明,系统的输出误差被限定在约束的范围内，具有较强的鲁棒性能。

针对在无GPS环境下的小型无人机自主飞行问题，提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同步定位和地图创建(FastSLAM)方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通过引入自适应重采样方法，有效克服了粒子退化问题，又减少了过频重采样带来的计算负担。提出了以粒子集多样性测度作为启发因子，引导重采样后的粒子优化搜索过程，克服重采样过程造成的样本枯竭问题，保证粒子集多样性水平最优。最后，应用该算法对一种小型无人机模型进行仿真实验，结果验证了该算法正确、可行。

针对海面目标密集且类型多样、杂波虚警点多导致跟踪过程中错误关联率高的问题，提出一种基于速度分区与多信息利用的海面目标关联算法。该算法首先将所关心的目标按其速度大小分成3类，分别对应不同的速度区间; 在每个速度区间内，设置不同的距离和速度波门，并结合目标的形状大小、幅度、紧凑程度等特征信息分别采取不同的关联规则，然后对海面目标航迹进行滤波处理; 实测数据处理结果表明，该算法能够获得良好的跟踪效果。

针对多飞行器协同末制导条件下单一基准图的适应性问题，提出一种有效的基准图适应性分析方法。建立了多飞行器协同末制导模型，重点研究了飞行末段飞行器探测夹角与初始位置的模型关系; 针对探测夹角模型，结合实际参数进行算例分析，并提出一种基准图的适应性分析方法; 模拟探测夹角对实时图施加几何畸变，采用归一化积相关算法进行大量匹配仿真实验，对提出的基准图适应性分析方法进行了有效的验证，为多飞行器实时图校正、基准图改造以及匹配算法适应性增强等研究提供理论依据。

针对飞翼布局无人机个体差异大、操纵面数量多、纵向操纵力臂短以及航向静不稳定等问题，提出角加速度到操纵面的直接分配策略，以及以角加速度为控制指令的控制律。首先在离散状态下将角加速度直接分配到操纵效率分级后的各操纵面上，最终以角加速度为控制指令设计纵向鲁棒伺服LQR控制律和横侧向增稳控制律。样例无人机非线性仿真结果表明，角加速度到操纵面的直接分配满足分配精度要求，以角加速度为控制指令的控制律满足飞翼无人机的快速、高精度要求。

传统的基于帧间非相参积累的检测前跟踪方法对单帧信噪比要求较高，信号有效积累时间较短。提出了一种基于相参积累的粒子滤波检测前跟踪算法，在跟踪算法部分分别对目标时延、速度和强度信息进行采样，得到目标的状态估计; 在检测算法部分根据目标时延估计重新设计匹配滤波器，并对回波信号再次进行匹配滤波，将回波信号的时延补偿掉，之后进行积累检测。仿真结果表明：在-5 dB这个极低信噪比条件下，该算法具有较高的跟踪精度，延长了信号有效积累时间，提高了信号检测性能。

提出了一种编队密集目标精细航迹起始算法，该算法无需进行计算量较大的量测聚类处理。首先通过放宽航迹起始准则建立所有可能的初始相关序列；然后通过比较不同序列间是否包含公共量测，对所有序列进行聚类;最后对同属一个聚类的初始相关序列采用最优化分配处理，选取最优方案对编队中的每个目标进行精细航迹起始。经仿真数据验证，该算法计算量小，航迹起始正确率高。

针对已有的目标威胁评估方法中需要确定各指标的权重及过多依赖专家经验的问题，提出了目标威胁评估的突变决策方法。该方法通过梳理影响目标威胁程度的影响因素，在明确各因素主次关系的基础上构建目标威胁评估的多层次评估指标体系；然后基于突变理论的核心思想，确定各下层指标与上层指标所构成的初等突变类型，并采用归一化公式计算下层指标的突变隶属函数值来描述下层指标对上层指标的影响程度；接着基于构建的突变决策原则，计算出上层指标的突变隶属函数值。依此方法最终得到顶层指标的总突变隶属函数值，并据此对备选目标的威胁程度进行排序和决策。该方法具有严格的理论基础，计算简洁高效，且不需要确定各指标的权重，可操作性强，实际算例的计算结果验证了该方法的可行性和有效性。

针对到达时间差测量定位方法，将其应用于舰载机着舰时的定位。分析目前几种主要距离差定位算法，根据舰载机着舰的实际情况和限制，主要研究球面相交定位算法(SX)。针对SX算法计算量大以及方程系数矩阵可能出现病态等问题，提出基于线性化方程的算法。在SX算法的基础上增加一个距离差测量方程，将非线性方程转换为线性方程求解。仿真结果表明，该定位算法相比SX算法具有更高精度且计算量小。

综合模块化航电系统通过在通用硬件资源平台加载不同的软件以实现不同的航电功能，对软件构件的重构提出了更高要求，已有的适航审定技术已无法对可重用软件组件的安全性做出评判。分析了可重用软件组件适航的审定要求，给出了在实际审定中的审定要素和评审要求。本文研究可为我国解决可重用软件组件的适航审定问题提供理论支撑。

在配置有大规模虚拟链路(Virtual Link，VL)的AFDX网络中，仿真流量管制(Traffic Policing)机制的配置便捷性和运算高效性是需要考虑的。在OPNET仿真平台上设计包含预处理和后处理操作的AFDX网络仿真工具，在完整地模拟交换机内部流量管制机制的前提下保证了运行效率。通过对配置文件的预处理操作，该模型解决了一次性加载大规模VL配置数据的问题; 考虑了多级交换拓扑结构下成组VL共享流量管制账户(Traffic Policing Account，TPA)的情况，在流量管制模块中实现了含有大规模VL的令牌漏桶算法。通过设计测试实验，验证了AFDX网络仿真模型处理大规模VL的能力, 通过改变流量管制的参数以及对比使能和不使能流量管制功能情况下的仿真时间，证明了流量管制模块的有效性与高效性。

基于改进加权A*算法研究了舰机联合航迹规划问题。首先，通过分析驱逐舰的**系统结构，得出驱逐舰和舰载直升机在联合执行任务时的安全距离；由于传统A*算法运用于舰机联合航迹规划问题的局限性，引入安全代价和路径安全值加权系数，基于传统A*算法给出了改进加权A*算法，协同规划舰艇和舰载机的路径；最后，通过案例仿真验证了算法的有效性。

针对许多透镜成像畸变模型在求取像机参数时忽略透镜畸变中心位置的影响，将图像主点位置视为透镜畸变中心位置的问题，为提高标定精度，将畸变中心位置引入透镜畸变模型并作为增加的待标定像机参数。为弥补由于增加待求参数带来的标定过程运算量大、效率低等问题，采用随机并行梯度下降算法进行优化迭代以达到提高参数在线标定能力的目的。数值仿真和实物实验均表明,多参数随机并行梯度下降标定算法具有精度高、鲁棒性与快速收敛性等优点。

针对移动机器人的室内精确定位问题，设计了基于可信度的自适应联邦滤波定位方法。首先，根据移动机器人和室内环境特点，设计了一个多传感器定位系统，并对传感器进行了具体配置。为处理多传感器数据，引入联邦滤波器，并对各子滤波器进行具体设计, 在此基础上对测量数据进行融合，从而获取移动机器人的位姿估计。然后，基于具体传感器特性，根据模糊推理给出了相应传感器测量数据的可信度因子, 同时，基于可信度因子，设计了联邦滤波器的自适应融合算法，并给出了室内移动机器人的定位结果。最后，通过仿真分析验证了所设计定位算法的有效性。

针对半捷联两轴导引头稳定平台，研究了稳定平台的扰动抑制及稳定跟踪功能的实现。对平台进行了系统分析与建模，梳理了系统特性; 从控制需求、被控对象特点、控制技术现状等方面权衡，阐述了选取自抗扰控制技术的原因，概括了自抗扰控制技术的优势。按照跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈控制律、扰动估计补偿等四大模块，设计控制器并给出了参数整定情况。以传统PID控制为对比，仿真验证了本控制器的性能效果，通过阶跃响应验证抑制扰动效果，输入正弦信号验证稳定跟踪效果，利用蒙特卡罗方法验证被控对象模型参数在基准值上下20%摄动时的控制系统的鲁棒性。实验表明，本控制器抑制扰动效果明显优于传统PID控制，跟踪误差较PID小50%以上，鲁棒性提升约1倍。

剩余寿命(RUL)估计是设备健康管理的重要环节。基于扩散过程提出了一种融合寿命数据与退化数据的剩余寿命估计方法，利用首达时间的概念得到了剩余寿命的解析概率分布，并且给出了一种离线优化、在线更新的退化模型参数更新方法。首先将基于寿命数据的极大似然参数估计值作为Bayesian更新的初始值，然后通过Bayesian方法融合设备自身的退化数据更新退化模型的参数，最终实现剩余寿命的实时估计。实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。

四旋翼飞行器在受到风力等大扰动的情况下，单纯的PID控制受到积分环节和饱和限幅环节的共同作用，容易产生windup现象，系统动态响应变差，造成飞行器大超调甚至失调。通过建立四旋翼飞行器的动力学仿真模型，分析了windup现象产生的原因，设计了参数模糊可变的anti-windup PID控制器，用于缓解windup现象。对比分析了该控制器与现有的模糊PID控制器、参数为定值的anti-windup PID控制器的性能，仿真结果表明，基于anti-windup技术的模糊PID控制器，能够更加有效地抑制windup现象，加快飞行器的姿态调节过程。