卫星功率增强技术是提高区域导航信号抗干扰性能的一种有效措施,在卫星导航全星座中优选出卫星数量少、服务性能优的功率增强子星座,是新一代卫星导航系统建设迫切需要解决的问题。因此提出基于卫星数最少准则的功率增强子星座优化设计方法,详细介绍设计流程、数学模型及最优解搜索策略；定义了可用性水平、精度水平和覆盖范围等指标评估功率增强子星座性能；以GPS为例,分别针对覆盖点目标和区域目标两种应用背景进行功率增强子星座优化设计及性能评估。分析结果表明:全球范围内任意目标点进行功率增强需要12～17颗卫星；实现对我国沿海地区的连续覆盖需要18颗功率增强卫星；覆盖整个亚太地区则需要全星座24颗卫星都具备功率增强能力,这样才能满足其连续性和精度要求,此时最优功率增强子星座的服务范围可扩充至全球区域。

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征；因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测。针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测。利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随机化仿真训练数据集的生成。仿真及真实图像实验测试结果表明:该方法能够实现基于目标结构特征的变纹理目标可靠检测。

考虑直流变换器侧短路故障时,整流发电机带直流变换器运行可以等效为整流发电机突加RLC负载,其暂态电流计算直接关系到直流故障诊断和保护。通过将RLC负载从直流侧等效至交流侧后,将暂态电流计算等效为同步发电机串联RLC后三相短路电流计算；在得到了暂态电流的表达式后,通过类比同步发电机三相短路电流的初值、终值和时间常数计算,近似得到了暂态电流的解析表达式,并给出了电流峰值和峰值时间。通过仿真验证了该解析表达式的有效性,可以用于对直流故障诊断和保护方法的确定。

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。

在电磁发射锂离子电池储能系统中,电池组杂散电感的准确提取对合理设计系统方案具有重要意义。针对该需求,对电池组脉冲放电过程进行建模与分析,得到适合杂散电感提取的放电阶段。通过将离散傅里叶变换求解数值微分的方法更改为滑动窗递推形式,并与多新息最小二乘算法结合,从而提出一种可充分利用波形数据的杂散电感提取方法。通过实际的电池组脉冲放电测试波形对该方法进行验证,结果表明该方法相比传统方法能更加准确、可靠地提取电池组的杂散电感,在不同放电电流下的提取结果具有很好的一致性。

针对二维弹道修正弹这类具有广泛应用前景的智能弹药,综述了二维弹道修正弹的发展、主要修正机构方案及其制导控制技术。对二维弹道修正弹的研制历程进行总结,梳理发展脉络揭示其发展规律,分析二维修正弹的打击任务。对几种主流修正方案进行讨论,分析各机构的作用特点及研究难点。基于二维弹道修正弹打击任务需求,从气动辨识及状态估计算法、修正机构参数优化设计算法和制导律三个方面总结其控制技术的发展现状。着重介绍近年来发展迅猛的智能算法,特别是神经网络理论在二维修正弹控制算法领域的研究应用。进一步指出二维弹道修正弹的控制研究需解决的主要技术难点和未来发展方向,为二维弹道修正的设计提供思路。

针对目前比较成熟的耐1 200 ℃陶瓷瓦开展了1 200 ℃多次重复热处理,研究了陶瓷瓦的结构和性能演变行为和重复使用性能。结果表明:1 200 ℃热处理20次后,耐1 200 ℃陶瓷瓦表现出良好的宏观热稳定性；重复热处理过程中,纤维间烧结,黏接熔融和石英纤维析晶及晶粒长大,使纤维直径发生变化,出现缩颈,进而导致了Z向收缩,收缩率达14%,从而使得压缩强度略有增大,隔热性能降低；经过1 260 ℃、11次单面辐射加热后,Z向收缩率为5.58%,隔热效果降低了7.59%,但隔热材料能够在6次重复加热后保持材料隔热性能不降低。

为了实现陆基无人机电磁弹射器高机动性及其直线弹射电机的高功率密度,针对动圈式永磁直线直流电机,提出精英保留的多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm with Elite Retention,MPGAER)的电机最大功率密度优化方法。以磁通密度和电流密度为约束条件,利用其搜索能力强、收敛速度快的特点优化电机的结构参数,并与磁路法初始设计结果和传统遗传算法优化结果进行比较。结果表明:与磁路法初始设计相比,MPGAER能使电机质量减少6.25%,功率密度提高10%,电机动态性能得到提高；MPGAER优化设计的电机功率密度高于遗传算法设计结果,所提方法有效地解决了在优化过程中出现易收敛于局部最优点和寻优效果差的问题。

为了准确刻画对象模型,采用一阶等效电路瞬态涡流分析法对动态边端效应影响下动初级高速六相直线感应电机的参数时变规律进行了定量计算,并通过感应涡流损耗推导得到考虑动态边端效应时电机的等效电路。基于此,通过电磁推力计算及效率评估对动态边端效应影响下电机的工作特性进行了详细分析。利用不同运行速度条件下的有限元仿真及动态实验验证了理论分析和推导的正确性。

旋转高频注入法能估计永磁同步电机零速和低速时的转子位置,但在转子磁极位置解调过程中滤波器的使用会带来较大估算误差。提出虚拟电流注入法来在线补偿转子位置误差,基于估算的转速,构造与负序响应电流同频率的虚拟电流,经过与负序电流完全相同的解调,得到的虚拟电流相位与解调前相位的差值补偿估算的转子位置。分析比较了注入旋转电压导致的实际转速波动和正序响应电流引起的估算转速波动对误差补偿效果的影响,并利用低通滤波器来改善补偿效果。仿真和实验验证了所提方法在电机处于不同状态时对转子位置误差补偿的效果。

为建立考虑腐蚀因素的船体结构寿命预测方法,在分析现有常用的船体结构腐蚀损伤时变模型的基础上,根据舰船维修保障实际情况建立了考虑腐蚀防护系统作用时间和维修时间等因素的腐蚀时变模型。根据相关规范选择了船体结构腐蚀寿命标准,并建立了一种计算船体结构腐蚀寿命的方法。该方法建立了船体结构腐蚀寿命与腐蚀防护系统作用时间和修理时间等因素之间的量化关系,可以用于预测均匀腐蚀条件下船体结构寿命,也可以反过来指导腐蚀防护系统设计指标的选择和船体结构维修策略的确定。

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。

对基于自由空间光(Free Space Optical, FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术。可以预见,基于FSO的通信载荷将广泛应用于未来无人机集群的大带宽通信组网。

为降低全数字发信机(All-Digital Transmitters,ADTx)的输出谐波要求,提高系统宽频带工作性能,提出并实现适用于全数字发信机的多电平射频脉宽调制(Radio Frequency Pulse Width Modulation,RF-PWM)策略。该方法通过控制各子脉冲的脉冲宽度,在基波分量加权之和正比于输入信号包络的前提下,实现对RF-PWM脉冲序列特定谐波分量的有效抑制。以3次谐波消除为例,对该5电平RF-PWM策略实现方案进行推导,同时分析验证了该方案下脉冲基波分量与信号幅度之间的最佳增益系数。在此基础上,利用软件仿真验证了理论分析结果以及主动谐波抑制RF-PWM策略的有效性。

针对米波正交频分多路复用-多输入多输出(Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Multiple Input Multiple Output, OFDM-MIMO)雷达波束形成问题,建立了米波条件下频分复用MIMO雷达阵列信号模型,理论导出了该体制下多径特性定量分析的理论框架、直达波和多径回波模型及其联合发射-接收双程方向图增益闭合表达式。提出了利用米波OFDM-MIMO雷达阵列双程方向图具有距离-角度二维分辨能力抑制多径算法。所提方法能够有效抑制阵列法线方向多径回波,同时有效抑制输出信干噪比周期性损失,且随频偏带宽的增大抑制能力进一步提升。

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量；将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分；根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。

动态二进制翻译在实现多源到多目标的程序翻译过程中,为屏蔽不同源平台间的硬件差异引入中间代码,采用内存虚拟策略进行实现,但同时带来中间代码膨胀问题。传统的中间代码优化方法主要采用对冗余指令进行匹配删除的方法。将优化重点聚焦在针对特殊指令匹配的中间表示规则替换上,提出了一种基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法。该方法针对中间代码膨胀所呈现的几种典型情景,描述了中间表示替换规则,并将以往应用在后端代码优化上的寄存器直接映射策略应用在此处。通过建立映射公式,实现了将原来的内存虚拟操作替换为本地寄存器操作,从而降低了中间代码膨胀率。使用SPEC CPU2006测试集进行了实验,验证了此优化方法的正确性和有效性。测试用例在优化前和优化后的执行结果一致,验证了优化方法的正确性；优化后测试用例的中间代码平均缩减率达到32.59%,验证了优化方法的有效性。

介绍了智能无人集群作战的相关概念,为反映智能无人仿真实体的自主能力和适应能力,提出将学习过程显性化的观察-判断-决策-行动-学习(Observe, Orient, Decide, Act and Learning, OODA-L)模式,并进一步扩展为适用于集群协同的Co-OODA-L模式。在智能无人仿真实体的总体描述上,采用马尔可夫决策过程进行数学抽象处理,提出智能无人Agent的三域分层结构。为体现智能无人集群作战的自主协同、分布式等特点,提出了利用人工神经网络将可变数量的智能无人Agent融合为同构或异构集群进行协同作战建模的体系结构。