针对不确定性环境下的多任务区遍历侦察决策问题, 将整个任务执行过程分为两个阶段, 首先根据侦察任务区的信息及UAV自身性能, 采用离散布谷鸟搜索算法解决侦察路径最优化问题, 使遍历侦察全部任务区的航路最短。然后根据任务载荷及待侦察任务区的特性, 在确保遍历侦察全部任务区及满足最小侦察收益的前提下, 利用改进的布谷鸟搜索算法为每个待侦察任务区分配最优的任务侦察时间, 从而使整个侦察任务过程的信息收益最大化。最后通过仿真验证了决策方案的有效性和可行性, 通过与传统遗传算法的对比分析, 证明改进的布谷鸟搜索算法对此类侦察决策问题的运行效率与传统遗传算法相比有较大提高, 从而为UAV多任务区的最优化遍历侦察问题提供了科学的决策依据。

针对粒子滤波计算量大、硬件实现困难的问题, 提出了一种用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法, 并通过Xilinx System Generator在FPGA上实现。首先, 对通用粒子滤波算法进行适当简化, 使其减少计算量并且易于硬件实现；其次, 采用模块化设计, 利用状态机综合并实现各个模块的时序控制；最后, 转换为硬件语言, 完成硬件仿真。仿真结果表明, 所设计的简化粒子滤波算法各个模块工作正常, 且具有较好的跟踪精度及运行速度, 可用于非线性、非高斯系统的粒子滤波实现, 对于粒子滤波的硬件实现方面具有一定的参考价值。

结合JDL信息融合模型介绍了信息融合技术的基本概念和融合过程, 阐述了从时空对准、数据关联、航迹合成到状态估计的一整套机载多传感器信息融合算法, 给出了融合算法工程应用建议。仿真结果表明, 所介绍的信息融合算法能有效保证多传感器信息融合的时效性、关联正确率和状态估计精度, 满足工程应用要求。

头盔显示器在现代空战技术中发挥越来越重要的作用, 新型双目数字式头盔显示器具备更广的视场范围和更高的分辨率, 更加适用于飞行和作战需求。但其光学系统的离轴角度更大, 画面畸变情况更为严重, 现有的单目数字图像畸变校正技术并不能完全适应和满足。设计应用于双目数字式头盔显示器的双目数字图像实时预畸变校正系统, 提出双目空间索引坐标逐像素交叉存储、DDR3优化存储的方案, 并采用适应性平滑滤波解决经过畸变校正系统显示图形边缘锯齿感较强的问题, 实现了小型化、低功耗的实时畸变校正系统。

以分布式飞行控制计算机为对象, 设计相应的故障诊断方法。提出了一种硬件余度和模型解析余度相结合的方法, 对计算机外部传感器、外部执行机构以及计算机内部功能模块进行故障诊断。通过设计诊断体系结构, 能够有效进行外部传感器、外部执行机构和飞行控制计算机内部数字控制器的故障检测和隔离, 解决了传统单一故障观测器无法诊断计算机内部故障的不足, 提高了飞行控制系统的故障诊断覆盖率和可靠性。

针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题, 提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前, 将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子, 从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小, 能更好地利用区间量测信息, 可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。

为解决四旋翼无人机在飞行时实时姿态测量的问题, 提高姿态估计精度, 设计了一种基于STM32的梯度下降姿态估计系统。该系统以STM32F427微处理器为主控制器, MPU6000和LSM303D作为姿态传感器, 实现了对姿态传感器数据采集以及姿态解算。系统对加速度计、磁罗盘进行预处理, 利用梯度下降滤波的方法估计误差四元数, 从而修正陀螺仪积分误差, 实现了姿态角的精确估计。最后, 通过搭建的飞行实验平台, 与Pixhawk飞控进行姿态角比较分析, 实验结果表明：采用梯度下降法的姿态估计系统能够稳定有效地估计无人机的姿态, 满足四旋翼无人机的飞行要求。

针对多无人机的航迹规划问题, 采用一种混合粒子群算法, 将其应用于多无人机的航迹规划, 并保证各个无人机所经路径的代价函数总和最小。对城市环境包括楼房建筑等障碍物以及雷达干扰等禁飞区域进行建模, 通过建立多个航点并插入分割点的方法, 然后使用带有差分进化操作以及自适应调整惯性权重策略的混合粒子群算法进行航迹规划, 最后通过仿真实验验证了该算法的有效性。

针对多无人机的航迹规划问题, 采用一种混合粒子群算法, 将其应用于多无人机的航迹规划, 并保证各个无人机所经路径的代价函数总和最小。对城市环境包括楼房建筑等障碍物以及雷达干扰等禁飞区域进行建模, 通过建立多个航点并插入分割点的方法, 然后使用带有差分进化操作以及自适应调整惯性权重策略的混合粒子群算法进行航迹规划, 最后通过仿真实验验证了该算法的有效性。

无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。

无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。

针对地域通信网的侦察搜索问题, 提出一种以交叉式航路来实现对地域通信网部署区域完全覆盖搜索的无人机航路规划方法。首先, 根据地域通信网结构特点以及干线节点天线波束特性, 定性地分析得到无人机侦察干线节点时的最大侦察距离与盲区侦察距离, 并分析得到无人机搜索干线节点的静态模型以及动态模型;其次, 根据侦察模型, 建立并优化无遗漏搜索的无人机交叉式搜索航路模型, 该方法可保证搜索到地域通信网所有干线节点, 并提高任务执行效率;最后, 对无人机交叉搜索航路进行仿真, 仿真结果表明, 该方法能有效搜索到地域通信网每一个干线节点, 并求解了无人机交叉式覆盖搜索航路代价。

针对地域通信网的侦察搜索问题, 提出一种以交叉式航路来实现对地域通信网部署区域完全覆盖搜索的无人机航路规划方法。首先, 根据地域通信网结构特点以及干线节点天线波束特性, 定性地分析得到无人机侦察干线节点时的最大侦察距离与盲区侦察距离, 并分析得到无人机搜索干线节点的静态模型以及动态模型;其次, 根据侦察模型, 建立并优化无遗漏搜索的无人机交叉式搜索航路模型, 该方法可保证搜索到地域通信网所有干线节点, 并提高任务执行效率;最后,对无人机交叉搜索航路进行仿真, 仿真结果表明,该方法能有效搜索到地域通信网每一个干线节点, 并求解了无人机交叉式覆盖搜索航路代价。

针对无人作战飞机空战过程中的战术决策问题, 借鉴认知心理学双重加工理论, 提出了一种案例推理与MAX-MIN云推理机制相结合的双层战术决策方案。首先, 将飞行员作战经验案例化以构建案例库, 将问题情境和案例库中的源案例进行相似度匹配以实现第一层基于案例推理的启发式决策, 若是低于相似度阈值则转向第二层基于MAX-MIN云推理的分析决策, 用前件云发生器对空战特征属性云化以形成属性云滴；然后, 结合定性规则, 采用MAX-MIN云推理算法得到规则云滴, 进而得出战术决策方案。仿真结果表明, 提出的双层战术决策可有效实现无人作战飞机空战战术决策, 决策时间符合空战实时性要求。

针对无人作战飞机空战过程中的战术决策问题, 借鉴认知心理学双重加工理论, 提出了一种案例推理与MAX-MIN云推理机制相结合的双层战术决策方案。首先, 将飞行员作战经验案例化以构建案例库, 将问题情境和案例库中的源案例进行相似度匹配以实现第一层基于案例推理的启发式决策, 若是低于相似度阈值则转向第二层基于MAX-MIN云推理的分析决策, 用前件云发生器对空战特征属性云化以形成属性云滴；然后, 结合定性规则, 采用MAX-MIN云推理算法得到规则云滴, 进而得出战术决策方案。仿真结果表明, 提出的双层战术决策可有效实现无人作战飞机空战战术决策, 决策时间符合空战实时性要求。

针对组网雷达的干扰效率问题, 设计了一种改进的遗传算法并将其应用于干扰资源分配问题, 进而分别就一对一、多对少、少对多3种分配模型进行了分配方案制定以及干扰效益值计算。通过与其他算法结果的对比, 发现本算法不但取得了较优的分配结果和效益值, 且需要的迭代次数较少, 验证了算法的高效性。

针对组网雷达的干扰效率问题, 设计了一种改进的遗传算法并将其应用于干扰资源分配问题, 进而分别就一对一、多对少、少对多3种分配模型进行了分配方案制定以及干扰效益值计算。通过与其他算法结果的对比, 发现本算法不但取得了较优的分配结果和效益值, 且需要的迭代次数较少, 验证了算法的高效性。

图像的边缘检测在实际生活中广泛应用, 但其检测结果仍存在细节丢失问题。为此提出一种新的图像边缘检测算法。首先, 采用二维二进制小波变换, 对图像进行预处理；然后, 结合一种新的自适应双阈值算法, 检测出图像的边缘点；最后, 采用改进的数学形态学梯度检测算法, 对图像的边缘信息进行进一步检测。通过仿真实验得出, 新算法能够检测到更丰富的图像边缘信息, 使图像的边缘提取更清晰、细腻；与单一形态学算法相比, 新算法使图像的均方误差值大幅度降低、峰值信噪比提高了2.3 dB。

目标识别是SAR图像解译的关键环节, 针对已有基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法识别率不高的问题, 在分析影响识别率原因的基础上, 结合SAR图像中目标区域和阴影区域特性, 提出了一种基于稀疏表示和拉伸变换的SAR图像目标识别方法。该方法通过对训练样本图像进行拉伸变换生成了新的训练样本图像, 利用已有的和新的训练样本图像构造稀疏字典, 通过求解目标区域和阴影区域的联合稀疏表示, 根据重构误差最小准则完成了SAR图像目标识别。利用MSTAR实测SAR图像对提出的目标识别方法进行了测试, 结果表明新方法识别率高于已有方法, 从而验证了新方法的有效性。

针对样例靶机航向不稳定的问题, 首先设计了增稳控制律, 其次, 根据蛇形机动动力学非线性特性, 采用线性最优二次型鲁棒自适应动态补偿的混合控制方法, 设计了横侧向蛇形机动指令跟踪控制律, 实现滚转角和航迹角快速响应的同时兼顾快速消除侧滑角。同时, 根据蛇形机动过程中通道之间的耦合效应, 进行了解耦补偿控制。通过分析蛇形机动过程中各物理量的运动关系, 设计出蛇形机动控制指令。最后, 在Matlab/Simulink环境下进行了数值仿真验证, 从仿真结果可以看出, 蛇形机动控制律可以有效克服外界扰动, 维持良好的指令跟踪的响应品质。

小波神经网络(WNN)采用梯度下降法调整连接权值和伸缩平移尺度, 存在收敛速度慢, 易陷入局部极值等缺点。提出了基于遗传算法(GA)优化小波神经网络的电子战无人机作战效能评估模型。该评估模型在小波神经网络的基础上, 采用遗传算法搜索最优初始的小波神经网络连接权值和伸缩平移尺度, 避免了人为设定连接权值和伸缩平移尺度的盲目性。仿真实验结果表明此模型可以准确有效地对电子战无人机进行作战效能评估。

为快速准确识别机场遥感图像飞机目标, 提出了一种深度卷积神经网络与边缘轮廓特征提取技术结合的识别算法。利用深度卷积神经网络对机场遥感图像中飞机目标进行深度特征提取, 针对飞机停机位置存在阴影的问题, 结合优化后的Canny算子得到目标轮廓, 经由支持向量机给飞机分类。算法主要有两个阶段。第一阶段为训练阶段, 主要对深度卷积神经网络进行训练, 将获得的特征归一化；利用Canny算子得到边缘特征, 通过主成分分析法得到飞机主轴, 求解主轴两侧边缘点欧氏距离作为特征向量；接着完成支持向量机分类器训练。第二阶段为测试阶段, 主要对算法进行验证并测试准确性。实验结果证明, 算法识别的正确率高达94. 39%, 能够较好地识别飞机目标。

卫星应用装备组合是提升作战能力的倍增器, 传统意义上仅仅依据作战需要, 增加卫星应用装备数量, 而没有对卫星应用装备组合进行优化处理, 造成卫星应用装备的重复配置。提出面向作战需求的卫星应用装备组合优化算法, 通过对卫星应用装备组合进行优化处理, 并对其作战效能进行评估, 判断卫星应用装备组合是否最优, 以免造成资源浪费。最后通过实例分析, 验证卫星应用装备组合优化算法, 构建最优卫星应用装备组合方案。

在研究了经典ITTI等视觉注意模型的理论基础上, 结合海面SAR图像背景及目标特点, 对传统视觉模型应用于海面SAR图像的缺陷进行分析总结, 提出一种适用于海面SAR图像视觉注意模型设计算法。首先, 模型借鉴经典ITTI模型的基本框架, 选择并提取了能够较好描述SAR图像的纹理和形状特征, 求取相应的特征显著图；其次, 采用新的特征显著图整合机制替代经典模型的线性相加机制进行显著图融合得到总显著图；最后, 综合各特征显著图下注意焦点的灰度特征, 选择最佳的显著性表征, 完成通过多尺度竞争策略对显著图的滤波及阈值分割实现显著区域的精确筛选, 从而完成SAR图像的显著区域检测。实验采用TerraSAR-X等多幅卫星数据进行仿真实验, 结果验证了模型良好的显著性检测效果, 更符合实际高分辨率图像目标检测的应用需求。通过进一步与经典视觉模型对比分析, 模型在改善了由斑点噪声和不均匀的海杂波背景对检测结果产生的虚警影响的同时, 检测速度也较之提高了25%~45%。

为实现视觉里程计在大规模复杂环境下的准确导航, 消除载体位姿估计的累计误差, 提出了一种基于几何约束的视觉闭环检测和位姿优化方法。首先建立基于LATCH二进制描述子的视觉词袋(BoVW), 并采用视觉单词向量描述图像进而归一化相似度的闭环检测方法, 然后对闭环候选关键帧和当前关键帧进行基于RANSAC-HORN运动估计的闭环验证, 最后将闭环关键帧的局部地图点投影到当前帧并最小化重投影误差以使得位姿得到优化。数据集实验表明, 提出的闭环检测和位姿优化算法能够有效地对闭环进行准确检测和验证, 并对视觉里程计的误差积累进行闭环位姿优化, 提高了视觉导航精度。

应用定性微分对策理论对无人机、无人车追逃问题进行分析, 给出在对局环境中存在障碍物的情况下, 躲避区与捕获区分界界栅的确定过程。设置对局场景, 建立对局双方的运动学方程, 针对双方的运动特性分析结局并得出对局策略。然后考虑讨论环境中障碍物的影响, 分析对局终止条件, 最终解算出界栅, 并给出实例说明。

大包线范围内, 无人机动力学特征摄动明显, 需针对无人机本体不同的飞行动态特性设计控制律, 才能实现无人机高品质控制。以聚类划分技术为基础, 依据无人机包线局部小范围内动态稳定性和操纵性相似且连续的特点, 将包线划分为具有近似特征的子包线区域, 为无人机全包线控制律设计与调度奠定了基础。

针对密集杂波环境下航迹自动起始困难的问题, 根据杂波和目标的空间分布特征, 采用了网格连通的概念对观测空间进行网格划分并基于相应的准则形成连通域, 通过对连通域的分析实现对点迹的预处理, 然后对预处理之后的点迹进行航迹起始处理, 通过减少航迹起始判断的观测点数目来减少计算量, 实现快速的航迹起始, 并利用仿真试验和实际数据验证了该方法工程应用的可行性。

为提高激光**系统的作战效能, 通过分析激光远场空间合束发展现状, 设计了一种基于偏转镜的激光自动合束装置, 并进行了2路激光聚焦、合束、打击效能试验。试验结果表明, 该方法达到了预期的调焦效果及合束性能;与单路高能激光毁伤时间相比, 2路合束后的高能激光对无人机的打击毁伤时间减少了58%, 为今后的多路激光空间合束工作提供了坚实的研究基础。