针对实际作战中，由于敌潜艇潜航深度模糊性导致磁探仪搜索宽度不确定的问题，基于磁探仪的战技性能特点，提出了平均搜索宽度的概念，建立了磁探仪平均搜索宽度计算模型，为作战筹划提供了基本参数；给出了反潜巡逻机使用磁探仪进行区域搜索的“两类三种”搜索方法，以及得到接触后的“两类四种”行动方法；建立了反潜巡逻机使用磁探仪在指定区域搜索发现潜艇概率计算模型，该模型适用于逆计算。

如何在飞机设备舱有限空间内对设备进行布局优化，并且能满足各类布局约束要求，是一个很难找到最优解的NP完全问题。将该问题抽象为三维布局问题，就此提出一种针对多类约束处理的布局设计方法，用于求解飞机设备舱布局设计问题。首先根据约束物体的可布局空间及其重要性，确定布局物体约束优先级，根据优先级高低按照一定约束矢量进行布局，其次，根据优化目标和搜索方法对无约束物体进行分类分组和预处理，模拟实际布局实现每步最优，解决无约束物体布局问题，同时采用人机结合微调布局，以达到布局的有序性和目的性。

协方差矩阵类算法在MIMO雷达大失配误差情形下依然具有很强的鲁棒性，但往往存在计算复杂度较高的问题。针对高性能与低计算复杂度间的矛盾，提出对失配误差模型进行修正，从两方面改进算法：一方面基于双边约束的方式，在发射端和接收端分别建立单边导向矢量误差集，然后获取离散的联合导向矢量失配误差集；另一方面基于小不确定集模型结构特点，提出用K-means聚类算法获取少量加权特征采样点来代替原先大量的离散采样点，减少协方差矩阵重构所需采样点数，从而降低计算复杂度。仿真实验表明，所提算法在失配误差较大情形下具有很强的鲁棒性，且输出SINR性能达到最优。

针对多目标跟踪技术中常出现的目标尺度变化、形变和遮挡问题，提出了一种具有良好鲁棒性的新算法。本算法采用改进的SVM分类器进行在线学习，将跟踪问题看作是一种最大间隔的结构化学习问题并对其更新方式进行改进，来寻找最优权重。同时对在线更新分类器的机制进行了调整，一定程度上减少了误差积累，使在线学习能够更好地发挥其长处。此外，算法采用相关滤波器自适应调整跟踪框大小，并提出遮挡处理和数据关联机制，使被遮挡后重新出现的多个目标编号不发生交换。经过实验验证，本算法提高了跟踪精度，在复杂的背景环境中能够较好地完成多目标跟踪任务。

针对现有多输入多输出（MIMO）雷达正交多相码的设计中存在的自相关旁瓣峰值和互相关峰值高、算法收敛速度慢的问题，提出了一种基于遗传-和声搜索算法的MIMO雷达正交多相码设计方法。该算法将和声搜索算法和遗传算法相结合，在遗传算法多次迭代获得一个较好的初始解的基础上，再使用和声搜索算法进一步搜寻邻近区域可能的解。该算法既具有遗传算法全局寻优的特性，又具备和声搜索算法的邻域寻优特性。所提方法能够加快发射信号自相关旁瓣峰值和互相关峰的收敛速度，同时增大主瓣和旁瓣的比值。仿真实验的结果证明了所提混合算法的优良性能。

无人艇作为一种小型水面智能任务平台，具有机动性好、隐蔽性强、自动化程度高等优点，已成为国内外的研究热点。无人艇操纵模型作为实现其自主航行、智能避障等控制的基础，其辨识精度的优劣直接影响最终控制效果的好坏。为克服无人艇操纵模型辨识过程中的“参数相消”效应，提高辨识精度，提出了一种基于分步实艇数据处理的模型参数辨识算法，详细给出了辨识算法的步骤和流程，通过实际的湖上操纵性试验，依次得到模型参数。最后，分别利用所辨识出的无人艇操纵模型和实艇进行操舵仿真试验及湖上试验，通过实艇试验数据和仿真结果对比，验证了所辨识模型的正确性。

为解决存在模型不确定性与外部干扰时的固定翼无人机控制问题，设计了一种非线性滑模扩张干扰观测器与快速响应动态逆相结合的控制律。在扩张干扰观测器设计的基础上，引入滑模原理设计了一种非线性滑模扩张干扰观测器，对干扰及其变化率进行实时估计；将无人机姿态运动方程分为姿态角慢回路与姿态角速率快回路，依此分别设计动态逆控制律，并基于干扰估计量对未知扰动进行补偿，同时在快回路控制器中加入由快速跟踪微分器(TD）估计的指令值微分量，以提高控制器的响应速度，最后证明了复合控制器的稳定性。仿真实验表明，设计的复合控制器能够对无人机姿态运动进行高效控制。

针对成像过程中镜面高光掩盖目标表面特征，从而影响诸多视觉应用的问题，提出一种基于色度分析与L1加权正则约束的镜面高光抑制算法。该算法不依赖于聚类、分割等前期处理；结合目标图像强度分布，提出了中值无高光机制（MSF），有效分离高光分量，抑制噪声干扰；同时联合色度分析与局部色彩相关性进行L1加权正则约束，融合变量分裂法进行快速求解，高效恢复目标原有的纹理、色彩和边缘等细节信息。实验结果表明，对于不同目标场景，该算法能实现镜面高光分量的准确抑制分离，目标原有的纹理结构、色彩等特征得到极大保留，算法可靠性强，计算时效性高。

针对舰载无人机着舰末端纵向通道存在姿态与轨迹耦合的问题，提出了一种采用升降舵通道控制姿态、发动机通道控制轨迹的解耦控制策略；应用动态逆与自适应相结合的控制方法，削弱了控制系统中未知扰动带来的影响，保证了控制系统的快速性。为减小着舰末端甲板运动对着舰误差的影响，设计了甲板运动补偿网络。仿真结果显示，该控制方案控制效果良好，控制器具备较强的抗扰能力，可以有效减小舰尾气流对无人机着舰的影响。

针对侦察型无人机在任务区域对多个任务目标进行侦察时的航迹规划问题，提出了一种基于改进帝国竞争算法（ICA）的无人机多目标侦察航迹规划方法。首先，把任务区域多个目标的侦察顺序问题转化为旅行商问题（TSP）模型，然后通过改进智能单粒子优化(ISPO)算法快速计算每种顺序的最优航迹，以与航迹长度和航迹复杂程度有关的值为国家权力大小，最终通过ICA对其求解。仿真结果表明，该方法能够顺利计算出近似最优的侦察顺序和满足飞行性能约束的航迹。

针对压缩跟踪算法中存在的特征单一、对光照变化敏感、不能适应目标尺度变化的问题，提出了一种融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法。该算法在Haar-like特征基础上采用固定比值方式融合了HOG类特征，降低了算法对光照的敏感度，HOG类特征仍采用积分图算法进行加速计算。另外，在尺度估计方面，采用相关滤波尺度估计方法，找到使尺度滤波器响应最大的尺度作为新的目标尺度，及时调整跟踪窗的大小并更新特征提取模板，解决了尺度变化问题。实验结果表明：改进后的算法可以适应较大光照变化与尺度变化、平面内旋转等情况，跟踪精度和鲁棒性有明显提高，并且满足准实时性的要求。

为了提升我国SAR图像应用的基础支撑能力，各方均认为应该建设完备的SAR目标特性库。目前，基于电磁建模仿真构建SAR目标特性库图像的准确性依赖于地物仿真参数，仿真参数难以通过理论获取。针对这个问题提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像最佳仿真参数预测方法。该方法将仿真获取的SAR仿真图像作为输入，建立了一个11层的卷积神经网络回归系统。因为预测的仿真参数是4维，提出了一种新的损失函数来解决多维回归中的每个维度预测的准确性问题。通过对神经网络训练时参数的误差幅值变化分析，可以看到该损失函数在4维的预测上都能取得比较好的效果;通过对真实图像和仿真图像的对比，可以看到真实图像和仿真图像具有很高的相似性，验证了该方法的有效性。

针对舰艇编队防空反导背景下舰炮与防空导弹的火力兼容问题，以舰炮全航路拦截反舰导弹为研究对象，基于空域格模型对空域资源的量化描述，采用弹道微分方程进行火控解算，建立了基于空域格的火控诸元快速解算模型，解算出舰炮对反舰导弹全航路拦截情况下，舰炮弹丸炸点占用的空域资源和时间资源。对占用的空域和时域资源进行时空匹配，给出在舰炮抗击末端，基于空域格的舰炮与导弹火力兼容判断的方法，对解决舰炮与导弹火力兼容问题提供了一定的补充和借鉴。

针对有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配问题，利用有人/无人机编队系统总体框架和时敏特性函数，构建有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配模型。采用改进的遗传算法，通过引入矩阵型编码提升任务效率，通过引入针对死锁问题的解码方法来解决任务分配的时序问题，最后运用该算法进行了仿真计算。结果表明该算法具有良好的任务分配效率。

针对有限资源下战术数据链自主时间同步问题，设计了一种基于Kalman滤波的时差数据处理算法和一种自适应的校时消息发送策略，有效降低了校时消息的资源占用率。此外，针对时间基准角色转移时造成Kalman滤波器发散的问题，提出一种解决方法，确保了时间同步功能的稳定性。实验与仿真结果证明了所采用方法的有效性。

针对导弹直/气复合控制系统，提出了一种基于滑模控制的自适应神经网络控制方法。首先，为提高导弹稳定性，运用滑模控制对气动力部分进行设计，并运用自适应神经网络控制算法消除系统建模中的误差影响，提高导弹过载的稳定性。其次，对直接力部分采用变结构的方法进行设计，提高导弹的响应速度，同时运用模糊控制理论减少变结构控制引起的抖振问题，进一步提高导弹的稳定性。实验结果表明，该控制方法能够有效提高导弹的响应速度，增加导弹的稳定性及过载能力，验证了设计方法的有效性。

针对传统的PRI分选算法难以有效识别PRI变化复杂的重点雷达信号的问题，提出基于晶振特征的重点雷达信号快速靶向识别的方法。该方法避开常规PRI分选算法的分选流程,利用PRI之间的相关性对脉冲信号进行分选，可以对多目标同时识别。从PRI产生的原理着手考虑，PRI变化是否复杂对识别效果几乎没有影响。通过仿真与对比，验证该算法能够快速识别出重点雷达信号的脉冲序列，且对PRI变化复杂的雷达信号的识别效果较好。

针对亚米级高分辨率遥感影像中机场识别算法存在的定位精度和识别准确率低的问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像机场识别算法。首先，使用双三次插值算法对原始影像进行下采样处理并转为灰度图，进行模糊增强以得到预处理图像。其次，利用Canny算子提取灰度图边缘信息并使用概率Hough变换提取其中的直线，通过判断平行线存在与否对直线区域进行初步筛选及合并。再次，对合并后的区域利用深度卷积神经网络进行判别以得到相应区域的识别概率值。最后，通过分析概率值得到机场目标。对某卫星两种高分辨率遥感影像数据进行实验，得到识别率100%、定位准确率87.53%的实验结果，证明了所提算法的有效性和通用性。

利用LD直接端面泵浦技术实现的固体激光器，能很好地适用于复杂的机载环境，在工程应用上具有重要的研究价值，研究高效率LD直接端面泵浦技术的设计方法，能获得高光光转化效率的静态激光输出，对后续实现高能量的LD端泵激光光源具有重要的指导意义。针对一种纵向均匀排布的20 Bar LD阵列，利用ZEMAX软件仿真并设计了两种四棱柱光学耦合系统，将端泵阵列的泵浦光通过耦合系统聚焦至工作物质内，两种耦合系统的光束焦点位置各不相同，通过改变聚焦焦点的位置，研究了不同状态下激光能量输出情况。经实验结果可知，针对此平-平腔构型，工作物质（1at%）4 mm×4 mm×10 mm的结构尺寸下，设计泵浦光均匀照射工作物质前端面，焦点距离工作物质前端面为5.5 mm，此时，泵浦光与振荡光的模式匹配程度最高，在此状态下LD直接端面泵浦固体激光器的最大光光转化效率能高达40%。

针对传统波达方向角（DOA）估计算法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题，基于压缩感知理论，利用目标信号空域稀疏性，提出一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计算法。该算法将压缩信号从阵元域映射至波束域，一定程度上克服了稀疏重构算法无法用于低信噪比情况下的缺陷。数值仿真表明，与传统的Capon,MUSIC和l1-SVD算法相比，所提算法可对相干信号进行有效DOA估计，具有较高角度分辨力和估计精度；与RMFOCUSS和l1-SVD算法相比，所提算法具有较低计算复杂度。

为监测无人机舵面系统的工作状态，提出一种集合经验模态分解和后验概率下多分类支持向量机相结合的诊断方法。该方法将飞机方向舵的正常状态、松浮状态、损伤状态、卡死状态以及反向状态等5种典型工况下的输出信号作为研究对象，首先将采集到的信号进行集合模态经验分解，得到一系列成分简单的固有模态函数，然后分别计算各阶分量的能量值并以此构成信号特征矢量，最后以此作为输入信息建立基于后验概率的多分类支持向量机，进而判定飞机舵面系统的故障类型。仿真实验结果表明，该方法可以有效地应用于舵面系统的故障诊断。

长波红外探测器是机载红外搜索跟踪系统（IRST）的核心传感器，其成像质量的优劣直接决定了IRST的目标检出等关键技术指标，最终影响IRST的红外探测距离。设计了一套长波标准成像镜头，焦距150 mm，系统总长210 mm，调制传递函数达到衍射极限，畸变小于2%，在红外探测器筛选或验收过程中能够准确定量地评价其成像质量。