机场场面多点定位技术是国际民航组织大力推行的新一代监视技术，由于其可靠性强、覆盖范围广和易于维护等，在民航场面监视系统中有广泛应用。然而传统多点定位方法在实际应用中存在定位模糊、对观测噪声敏感等问题，影响了监视的精准度和效率。将传统的定位算法与智能优化算法处理相结合，提出一种基于改进布谷鸟算法的高精度多点定位方法。首先，利用传统的多点定位Chan算法获得布谷鸟算法的初始估计值以限制布谷鸟算法的初始搜索区域，提高算法的收敛速率；其次，利用Tent混沌映射提高种群多样性，有效产生新个体；最后，考虑了随着进化代数增加种群的整体变化，设计了自适应缩放因子的计算公式，以平衡全局搜索能力和局部勘探能力，从而优化算法的求解性能，逼近全局最优解。实验结果表明，在假定的理想条件下，噪声方差最大时所提出的改进布谷鸟算法相比于Chan算法和布谷鸟算法的均方误差分别降低了80%和66%以上，该方法对TDOA观测噪声具有很好的鲁棒性，获得了较高的定位精度。

空天飞行器是结构-功能高度一体化的新质装备，需实现力、热等承载特性和透波、隐身、射频等电磁特性的融合。首先，分析了空天飞行器的主要特点及现实需求，构建了空天飞行器承载/透波/隐身/射频（LWSR）一体的四面体设计体系，阐述了四面体各顶点功能的科学内涵；其次，分析了3类飞行器典型电磁功能结构的最新研究进展，即天线罩结构、隐身蒙皮结构、综合共形天线结构；最后，展望了空天飞行器电磁功能结构的发展趋势，阐述了多物理场耦合、极端环境适应、多功能融合、智能感知响应及控制等关键问题。

针对无人机航拍绝缘子图像具有小目标、多尺度、多形态、朝向任意以及缺陷特征不显著等特点，提出一种改进ReDet的定向检测算法。首先，将旋转等变注意力模块（ReCBAM）集成到主干网络中，增强目标区域的聚焦能力。其次，结合空洞卷积组、自门控激活函数以及自适应特征融合模块，构建了一种新型旋转等变递归特征金字塔，提供更强大的多尺度、多形态特征建模能力。最后，将RoI检测器扩展为四阶段混合级联结构，同时引入上下文信息融合策略与改进的损失函数，进一步精细化目标区域的特征表达。其中，改进的损失函数结合KL散度、Focal Loss机制以及动态IoU权重，建立旋转检测框的几何-空间动态联合优化机制，提升了定位精度。在自建数据集上的实验结果表明，在旋转框标注下，本算法mAP值达到95.06%，较基础ReDet提升了3.01%，在复杂背景下的旋转小目标检测中表现优异。模型参数量仅为34.57 MB，适合部署于无人机平台。同时在水平框标注下mAP达到95.56%，较基础ReDet提升了1.57%，验证了算法的良好泛化能力。

针对多无人机协同侦察任务中飞行航迹与通信策略的优化问题，考虑飞行距离、通信能耗、信道容量等多元代价和基站信道资源约束、无人机性能约束、避碰约束等多重约束，提出了一种基于深度强化学习的协同规划方法。首先，面向随机未知侦察环境建立了多无人机航迹与通信策略协同规划模型。其次，提出了一种基于多智能体近端策略优化算法的端到端深度强化学习框架，以飞行距离、通信能耗、信道容量为多元优化目标，对无人机轨迹、通信连接策略、通信发射功率等耦合变量进行联合优化求解。为了降低多目标任务的学习和求解难度，基于人工势场法设计了一种包含基站虚拟引力的航迹规划子模型，通过强化学习自动参数寻优的方式，降低决策空间大小、加快模型收敛速度。最后，通过仿真实验验证了所提方法在优化任务总成本指标上的优势。

针对双绕组感应电机（DWIG）交直流集成发电系统中电流环PI调节器动态响应慢、抗干扰能力不足的问题，提出一种基于扰动观测补偿电流调节器的双绕组感应发电机交直流集成发电控制策略。首先，建立DWIG交直流集成发电系统的数学模型，分析传统PI调节器在交直流耦合场景下的局限性。其次，将交流、直流电流中的耦合项总和定义为扰动项，设计扰动状态观测器，推导扰动观测值对实际值的传递函数，并给出观测器参数设计约束条件。最后，将总扰动观测值引入电流控制策略中形成前馈补偿，实现d、q轴电流以及交流、直流侧绕组电流的解耦控制。实验结果表明：所提策略有效提升了系统的电流环响应能力，改善了发电机的动态性能，并显著且有效地降低了交直流侧的相互影响，保证了交流电压与直流电压的稳定输出，为多电飞机电源系统的高性能供电提供了技术支撑。

航空母舰舰载机弹药保障作业调度过程中，各类型转运设备与保障流程高度耦合，导致调度问题的状态空间呈现较强的非凸特性，若多波次待保障弹药数量较大，则进一步增大了搜索空间，致使弹药保障过程效率较低，难以满足任务的动态实时性要求。借鉴分而治之的思想，提出了一种基于分层强化学习的舰载机弹药保障作业动态调度方法。首先，将弹药保障作业的调度决策过程解耦，分别在顶层与底层分别执行，削弱调度问题非凸型及规模的影响。然后，在底层进行弹药转运设备的决策网络训练，并待其收敛后内嵌于顶层环境中，提供实时的底层反馈。同时，在顶层训练弹药保障顺序的决策网络，并设计资源预定机制，通过递推计算弹药转运时间确认各转运设备的可用时段，从而有效避免了对设备占用的冲突。最后，在典型任务场景下进行算法验证，结果表明，与优化算法相比，所提算法可在牺牲微小转运时间的前提下大幅提升决策实时性，同时兼顾了弹药保障时间和保障方案产出时间，可适用于强实时、高动态的保障任务。

针对低空无人机视角下的目标存在相互遮挡、像素小和复杂背景的问题，提出一种用于低空无人机平台的小目标检测算法HPRS-YOLO。在主干网络采用一种新的多尺度空间金字塔（SPMCC），抛弃基于最大池化的下采样形式，利用膨胀卷积动态调整网络的感受野，更有效地绘制检测对象的上下文信息；融合2种Metaformer模型改进C3K2模块，增强小目标结构和纹理特征信息，减少参数量，保持运算开销在较小水平；Dysample优化上采样算子，抑制偏移重叠和边界点值混乱，提高目标与背景的对比度；引入浅层细节处理模块（SDFM）重新设计颈部网络尾端，实现首尾跨尺度特征校准，强调对低层特征图的关注度，补偿小目标特征的缺失以及维护遮挡目标剩余空间信息的完整性。对数据集VisDrone2019进行消融实验和对比实验，相较于基线算法，mAP_0.5和mAP_0.5∶0.95分别提升5%和3%，对公开数据集DOTA进行泛化实验，mAP_0.5提升2.0%，证明了所提算法具有良好的鲁棒性，最后将模型部署到嵌入式设备NVIDIA Jetson AGX Orin上进行验证，FPS达到60，表明HPRS-YOLO通过优化算法设计可以在保持高准确率的同时，确保实时检测的能力。

为提高物流无人机在城市低空复杂环境下的安全性和公众接受度，提出一种面向城市低空物流配送的无人机实时航迹双层规划方法。首先，采用栅格法和数字高程模型对空域环境进行表征，建立基于第三方社会风险的城市低空环境风险感知模型；其次，提出低空物流无人机实时航迹双层规划模型，针对预战术阶段的单架无人机，上层模型以最小化第三方社会风险成本和航行时间成本为目标，采用改进的A^*算法规划出最优期望航迹；最后，针对战术阶段无人机群协同运行，下层模型考虑多无人机之间的冲突问题，设计了基于偏航、悬停的差异化冲突解脱策略，以与最优期望航迹成本偏差最小为目标，建立无人机实时航迹优化模型。实验表明，上层模型相较于考虑航行时间的航迹规划（TPFD）能够降低15.12%的运行风险，相较于考虑风险成本的航迹规划（TPRC）能够减少10.61%的航行时间；下层模型能有效生成运行风险低、航行时间短、无冲突的四维航迹，针对50架物流无人机和100架非合作无人机的无人机群协同运行，在10 min仿真时段内，解脱冲突60次，飞行冲突解脱率100%，由此导致的额外风险、飞行时间、飞行距离、飞越栅格数均能控制在3%以下。

分布式无人机（UAV）集群通过自主决策与信息交互，可实现协同跟踪与动态任务分配，在复杂多变的动态目标跟踪控制场景中展现出较大的应用潜力。针对单一无人集群难以对多个分散运动的目标进行有效跟踪的挑战，提出了一种基于信息共识的集群无人机自组织动态决策方法。首先，考虑到无人机间的通信距离约束与通信时延，设计了基于最新时戳转发原则的集群信息共识算法，实现集群无人机的信息共识。其次，提出了基于求助应答的集群协同决策算法，实现了成员调配决策与自组织分组。最后，设计了基于自协调机制的目标跟踪控制算法，实现控制分量权重的自适应调整以及自组织的目标跟踪。与现有关于多目标跟踪的研究相比，提出的方法可在目标跟踪过程中实现动态目标分配决策，可根据各目标的逃逸风险大小确定为各目标分配的无人机数目。仿真结果表明，提出的方法可在目标分散运动时实现集群的自组织分组，分组的无差率在0.9以上。

实时动态相对定位（RTK）技术作为目前应用最为广泛的全球导航卫星系统（GNSS）高精度定位技术，针对其完好性的研究一直是工业界和学术界的研究热点，也是决定其能否用于自动驾驶等生命安全相关领域的难点问题。目前对RTK完好性的研究主要停留在概念讨论和用户端算法层面，存在性能指标界定不清晰以及算法复杂不具有普适性等问题，同时缺乏系统性的分析框架和解决方案。通过对航空领域各类增强系统的研究，发现其完好性解决方案涉及需求分析、风险源分析、完好性指标分配、监测方案设计、验证方案设计等多个环节。其中，完好性指标分配环节承接用户需求和监测器性能要求，涉及总体分析流程和框架的建立，是后续进行具体监测器设计及验证的基础，也是整体完好性解决方案的核心。为此，通过借鉴地基增强系统（GBAS）中风险分配流程，提出了RTK完好性指标分配方法，推导出适用于卡尔曼滤波器的最大可允许测量误差（MERR）计算公式，从概率指标和误差界限2个层面给出完整的指标分配方案。所提方法和分配示例能为RTK服务提供商构建完好性解决方案以及推进相关服务性能规范的建设提供理论支持和数据参考。

提出了面向机载低频脉冲负载供电的三相双输出整流器及其控制策略。针对大功率机载雷达等高峰值脉冲功率负载对飞机有限容量电源系统造成的影响，设计了能够同时提供2路独立受控直流输出的双输出整流器。整流器2个直流输出分别用作常规负载和低频脉冲负载的直流供电母线，解决了传统单直流母线供电架构下低频脉冲负载干扰常规负载稳定运行的问题。通过允许低频脉冲负载直流母线电压宽幅波动，有效减小了母线解耦电容的容量和体积质量。给出了双输出整流器的电路实现方式，分析了其工作原理，提出并详细研究了适应2路输出功率分配与调控需求的PWM调制策略及其控制方法。最后，通过实验验证了所提方法的可行性和有效性。

复合材料的高电阻率会影响飞机原有的导电路径，为保障飞机电气系统的正常运行，需要构建复合材料飞机电气结构网络系统模型来探究其电气特性。首先，针对电磁场下电气结构网络电气特性的计算问题，采用有限元法与稳定双共轭梯度法共同构建了电气结构网络系统模型，计算空间消耗量比部分元等效电路（Partial Element Equivalent Circuit，PEEC）法节省了63.92%。其次，通过对多类型激励源/多区域接入点组合的探究，分析了区域阻抗特性、电势分布图谱、电流密度矢量等多维度电学结果及性能影响。通过构建与测量实物模型，对实测结果与仿真结果进行了差异化分析，并验证了实测结果符合适航规章HB 6129。最后，基于实际工况角度与适航规章，对系统模型进行了接触因素系统误差分析、精细化理想模型分析和部件应力因素分析。所获结果及分析对复合材料飞机/电动飞机的电气结构网络的构建具有重要意义。

无人机已被广泛应用在军事和民用领域，目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。针对无人机目标跟踪中目标易发生形变、遮挡、尺度变化以及环境复杂等问题，提出一种基于自适应模板更新的Transformer无人机目标跟踪算法。首先，基于改进非对称注意力机制构建Transformer骨干网络，有效提取了图像特征并增强了特征对目标的表达能力。其次，提出一种基于外观变化系数的自适应模板更新策略，通过计算外观变化系数，自适应进行模板更新，提升了跟踪网络处理目标变化的能力。最后，根据搜索区域图像特征响应图计算最大置信分数，确定目标位置。仿真实验结果表明，所提算法能够有效提升无人机目标跟踪的精度，具有较好的鲁棒性。

针对空间攻防中航天器抵近非合作目标并规避其视场的轨迹规划问题进行研究，面向多约束非线性强的轨迹优化问题，提出了一种高效的凸化和参数化重构方法。首先，将航天器抵近轨迹规划转化为包含非凸约束的最优控制问题，创新性地提出了针对视场规避约束的新型凸化技术，通过引入松弛变量对一类非凸约束进行维度扩展和软化处理，进而实现了整体向凸问题的转化；然后，基于微分平坦理论对动力学系统进行高效重构，并采用非均匀有理b样条曲线对状态变量、控制变量及引入的松弛变量进行参数化建模，大幅降低了计算复杂性；最后，通过设计多类不同仿真场景进行仿真分析，验证了算法在严格遵守各种运动约束条件下可以成功规划出有效轨迹，既可确保航天器安全躲避障碍又可避开非合作目标探测视场范围，通过对比仿真分析，所提算法相较于传统的模型预测控制方法与伪谱法，轨迹优化质量相当且在求解速度上具有优势。

基于强化学习算法的单一决策模型在面对复杂无人机（UAV）编队控制任务时往往由于自主决策能力有限导致适应性不足，对此，提出了一种以虚拟结构法引领深度强化学习算法的分布式决策方法。首先，为降低强化学习算法在多样性任务环境中进行策略寻优的难度，对总体任务进行功能分解，分别针对静态障碍、随机障碍及通讯干扰等单一作业场景实施局部任务规划，构建多个决策子模型，并设计模型间自主调用流程；然后，以增加引导作用为出发点将虚拟结构法与软演员-评论家（SAC）强化学习算法结合，构建分布式决策框架，通过对各子模型的分散训练充分提高任务执行的成功率和灵活性；最后，采用集中执行的方式，由环境变化作为触发条件进行子模型的动态选择与无缝切换，实现无人机编队能够自主根据任务环境的变化灵活调整队形，达成任务目标的同时显著提升机群整体对环境的适应性以及生存能力，并通过多场景下的仿真实验验证方法的有效性。

针对大规模空中作战易出现“枪炮一响，计划泡汤”的难题，提出了一种协同任务进程管理方法。首先，引入管理学WBS工作分解结构，将作战整体任务分解为编队行为；其次，围绕计划制定，提出了一种带时间线的双代号群体网络的进程计划表征模型，给出了计划的机器求解算法和人工计划的冲突检测与消解算法；在此基础上，瞄准任务结果与执行过程，建立多目标优化模型，使用NSGA-Ⅱ算法求解帕累托最优计划；然后，基于闭环反馈思想建立了计划实时控制系统，运用带约束的自适应差分进化算法求解控制策略；最后，利用“墨子”推演系统的公开作战想定进行实验验证，共设置无扰动、有扰动无控制、有扰动有控制、扰动超出最大控制范围4个实验。实验结果表明，提出的任务进程管理方法，能够生成无冲突、满足约束的任务进程计划，并且能在最大抗扰动范围内对任务进程进行精确控制，确保任务的顺利完成。

针对飞机发生翼面损伤故障后快速稳定姿态的需求，着重考虑外部干扰和模型不确定性的影响，提出了一种预设时间增量式反步容错控制策略。首先，基于风洞试验数据，分析了飞机发生损伤故障后的气动特性变化，建立了考虑重心变化的姿态角和角速率动力学方程；其次，引入了预设时间滤波器，可以有效避免反步法中的微分爆炸问题，并设计了预设时间增量式反步姿态控制器，实现对姿态角的快速稳定和精确控制；在此基础上，考虑增量式反步法设计过程中忽略的高阶项以及存在的外部扰动和模型不确定性，提出了一种预设时间扰动观测器对其进行准确估计和快速补偿，进一步提高了姿态控制器的抗干扰能力。通过严格的李雅普诺夫稳定性证明，所设计的控制器可以在用户预设的时间内实现对受损飞机姿态角的稳定控制，不受系统初始状态和控制器参数的影响，从而简化了针对收敛时间的调参过程。最后，数字仿真和硬件在环试验验证了所提方法的有效性。

自主着舰引导距离跨度大，使得机载单目视觉引导获取的图像序列中舰船目标尺度变化大，已有位姿测量方法难以实现覆盖大距离跨度的高精度单目视觉位姿测量。基于已有基于稀疏关键点集合的单目视觉位姿测量方法，从提升关键点检测精度出发，分析目标尺寸、网络输入尺寸对关键点检测精度的影响规律。在兼顾精度和效率的前提下，提出一种新的基于多部件的单目视觉位姿测量方法，采用稀疏关键点集合对部件进行简化表示，在舰船目标整体部件的粗略位姿估计的基础上，引入路径聚合特征金字塔网络和分层编码模块，实现局部部件关键点高精度检测，进一步综合各部件高精度关键点检测结果，通过求解Perspective-n-Points（PnP）问题，实现覆盖着舰引导大距离跨度范围内的鲁棒、高精度位姿测量。仿真实验及缩比实物实验的结果表明，文中方法实现了着舰引导大距离跨度范围内鲁棒、高精度单目位姿测量，性能优于已有方法，在嵌入式平台上的平均单帧推理时间约为40 ms。

地球静止轨道（GEO）航天器是具有高价值的空间资产，也是空间态势感知中的重要目标。面向我国太空安全保障的需求，本文基于天基观测平台，开展对高轨道空间目标覆盖分析的研究工作。首先提出天基观测平台的载荷视元模型，并建立观测GEO目标的载荷视元方程，通过对该方程进行求解，可以得到二维平面上的视场映射域，从而将天基平台对GEO目标的覆盖分析问题转化为二维平面上的轨迹相交问题；针对准GEO目标覆盖分析问题，通过提出等效地球自转角速度概念并改进视场映射域方法进行求解；进一步地，基于多星相对视场映射域的概念，将单星覆盖分析方法拓展至同质星座覆盖应用场景。大量仿真实验结果表明，与STK的计算结果对比，所提出方法的可见窗口计算精度优于0.1 s，这验证了所提出的模型和方法的有效性。

高价值轨道运行的未知非合作航天器对空间安全构成了严重威胁，地基导航与定轨系统无法有效获取目标的载荷与姿态等关键信息，亟需天基观测手段对目标航天器的功能及威胁程度进行精确评估。针对传统被动伴飞观测存在的安全性不足与观测周期长的局限性问题，提出了一种结合状态增益可达集理论的安全避碰策略与快速模型预测控制（FMPC）的主动观测轨迹规划方法。为解决传统导航误差椭球安全性随时间快速下降问题，通过解析近似状态增益可达集拓展航天器尺寸后的几何体，构建了一种兼具高计算实时性与安全性的安全避碰策略。同时，针对自由伴飞观测周期过长及任务隐蔽性不足的缺陷，通过设计观测轨迹确保传感器视场全程覆盖目标本体及其关键载荷，并结合FMPC实时解算出满足任务周期约束的轨迹与控制，形成了一种兼具短任务周期与信息完备性的观测轨迹规划方法。与传统方法相比，在安全性、隐蔽性及观测效率上均有显著提升，为非合作目标在轨识别提供了一种高效、可靠的解决方案。