针对航空发电机整流器实际故障样本数据较少等问题，提出一种基于格拉姆角积场-卷积神经网络（GAMF-CNN）的航空发电机整流器故障诊断技术。首先，采集整流器故障原始信号并进行预处理，将一维时序信号转化为格拉姆角积场图像，从而可以使故障诊断问题转变为图像识别问题；其次，借助深度迁移学习理念，采用卷积神经网络将仿真获取的故障特征知识迁移至缺少故障数据的发电机整流器中；最终，解决小样本数据下的航空发电机整流器故障诊断问题。经实验验证并与现有一些方法对比发现，所设计方法能以较高准确率实现故障二极管的诊断和定位。

三端口脉冲功率解耦-整流器利用功率解耦的控制思想，有效消除了以机载雷达为代表的脉冲功率型负载对供电系统造成的不利影响，其采用的传统电压外环比例积分控制在脉冲频率改变时难以做到最优动态控制效果。针对脉冲频率突降时由于功率反向传输导致的电压波动问题，从三端口整流器功率传输的角度分析，提出了一种基于功率重新分配的电容能量平衡控制（CEBC）算法。指出脉冲负载频率突降与突增的不同之处，与频率突增不同，突降过程要减小交流源输出功率，过低的功率在影响动态控制效果的同时还会造成稳态端口电压波动。为此从动态过程功率传输的角度对CEBC的具体实现方式进行理论分析，通过仿真对比了不同功率分配结果的电压控制效果，确定两级式结构具有最佳的动态控制效果。最后通过实验验证了所提方案的可行性。实验结果表明，采用两级式功率传输的CEBC方法可以有效减少系统响应时间，提升动态响应能力。

针对滑翔飞行器时间可控再入制导问题，提出了一种基于阻力加速度-能量剖面解析设计、在线自适应解析更新及鲁棒跟踪算法的时间可控再入制导方法。首先，设计了基于走廊边界双参数插值的多段光滑阻力加速度标准剖面，并给出了终端当地弹道倾角等多种约束的施加方法；推导了考虑地球自转影响的待飞时间、航程解析预测表达式，进而通过校正双剖面参数完成标准剖面的高精度解析设计。随后，设计了一种基于双/单参数顺序求解模式的阻力加速度剖面在线自适应更新策略，可根据实时态势进行两种剖面更新算法的自适应切换，完成待飞剖面的自适应解析更新，同时满足终端能量、当地弹道倾角、航程及飞行时间约束要求。在此基础上，设计了标准剖面跟踪算法和时间可控再入解析制导算法框架，实现了制导指令的在线快速生成。最终，以CAV-H再入滑翔为例进行仿真，验证了本文方法的有效性、快速性及多任务适用性；与现有基于解析预测校正的方法相比，所提方法具有较高的时间、航程及终端状态的控制精度；与现有基于标准剖面的方法相比，所提方法具有较高的计算效率和较大的时间可调范围。

舰机相对位姿鲁棒、高精度测量是舰载机自主着舰引导的关键技术之一。基于关键点检测和Perspective-n-Points（PnP）求解的机载单目位姿测量方法因其配置简单、能耗低、无需数据链支持等优势受到研究人员的广泛关注，但已有方法未考虑关键点检测误差，难以实现鲁棒、高精度相对位姿测量。针对这一问题，将舰船目标建模为稀疏关键点集合，进一步转化相对位姿测量为飞机运动状态估计问题，将二维关键点检测结果作为观测量，构建紧耦合的扩展卡尔曼滤波系统；针对观测噪声统计特性未知的问题，提出基于滑动窗口的观测噪声协方差矩阵自适应估计方法，进一步提升算法精度。仿真实验和真实缩比实验结果表明：方法鲁棒性、位姿解算精度优于传统方法，实现了机载单目视觉着舰引导中鲁棒、高精度的在线相对位姿测量。

实现稳定且精确的轨迹跟踪是水空两栖航行器（HAUV）实现跨介质运动操作的前提。为解决同轴HAUV在面临建模不确定性和外界环境复杂干扰的水空跨介质轨迹跟踪控制问题，一种非线性扰动观测器（NDO）增强的自适应反步控制器（ABSC）被设计出来。对同轴HAUV的介质跨越机理进行分析，充分考虑了如水体、风浪流等带来的附加变量，通过设计光滑的过渡函数建立了连续的动力学模型。在反步控制器（BSC）构成的控制器基础框架上，通过集成NDO来估计难以测量的集总不确定性，并引入自适应算法补偿NDO的观测误差。自适应算法和NDO联合作用，共同提高了系统鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了闭环系统稳定性。仿真结果表明，本文所设计的控制器对未知扰动具有较强抑制能力，能够实现对水-空跨越轨迹的有效跟踪。

星地覆盖分析技术对于卫星通信、导航、对地观测等任务具有重要作用。本文面向卫星载荷对地覆盖需求，研究考虑地面仰角约束下的快速覆盖分析方法。首先提出了地面仰角视元模型，在此基础上建立地面仰角视元方程，并推导了该方程解析解的表达式。通过将上述结果投影到二维平面上，可以采用轨迹相交法快速求解地面仰角视场对卫星的可见窗口，即卫星满足地面仰角约束的时间范围；进而设计自适应搜索求根法在该区间内快速确定卫星对地面目标的可见窗口。基于地面仰角视元模型的可见窗口计算方法拓宽了视场映射方法计算可见性的适用范围，同时可以保证可见窗口的计算精度和计算效率。通过开展仿真试验，可以发现所提方法的可见窗口计算误差为0.01 s量级，计算效率相比传统数值方法提升了89.7%，这验证了所提出的模型和方法的有效性和高效性。

传导抗扰度预试验是一种通过仿真建模实现传导抗扰度测试功能的试验方法，可在机载设备研发阶段提供面向初步设计方案的电磁兼容性验证能力。在缺乏大电流注入探头详细设计参数的情况下，提出一种基于集总参数电路模型的探头磁芯磁导率测算方法，并据此建立大电流注入探头及其校准夹具三维仿真模型，通过开展三端口网络参数测试验证探头模型准确性；依据DO160测试标准搭建以大电流注入探头模型为核心的传导抗扰度预试验仿真平台，通过对比不同构型航空线缆终端耦合电压验证预试验仿真平台准确性。验证结果表明：大电流注入探头及传导抗扰度预试验仿真平台与试验装置具有高度一致性。

针对大规模星座任务协同调度具有卫星节点数量多、任务需求规模大、资源使用约束条件复杂，对多节点间协同调度的建模和求解要求较高等特点，设计了一种“任务预处理—统一化建模—规范优化求解—在轨指令生成”的阶段式统一化建模与求解顶层框架，在此顶层框架之下提出了一种基于改进合同网的多节点即时协同调度算法（CSA-ICNP），利用模糊寻优结合局部搜索策略提高算法的整体寻优能力。通过开展大量仿真实验，与随机搜索算法、贪婪搜索算法、基于冲突度的任务分配算法、最小负载最先分配算法和基于改进合同网协议的分布式卫星资源调度算法进行结果对比和性能分析，每个实验用例都获得了最佳目标函数值，平均提升了42.13%、41.51%、37.93%、37.53%和18.57%。

为系统提升高超声速飞行器在不同严重程度的执行机构故障情况下的容错能力和任务完成度，提出一种基于深度学习的飞行器分层协调容错方法。首先，为实现执行机构故障严重程度的在线量化分析，提出了基于深度神经网络的飞行器可配平能力预示方法和可达区域边界预示方法；接着，以上述2种预示方法为“纽带”，构建分层协调容错的总体框架——根据预示结果在线判断当前执行机构故障的严重程度，并针对性地协调控制层、制导层和规划层的容错机制，来尽可能弥补执行机构故障对飞行性能和任务完成能力的影响；最后，在3种不同严重程度的故障情况下进行仿真来验证所提方法的有效性。

针对复杂电磁环境下的多功能电磁设备用频激烈冲突问题，考虑连续和离散混合动作耦合决策挑战，研究基于强化学习的智能频谱共享技术。首先，考虑己方和干扰方用频规则等多方面因素影响，对复杂电磁干扰环境进行精细化建模，在此基础上，设计多任务需求下雷达通信一体化设备的频谱共享效能评估方法。其次，提出一种Greedy Proximal Policy Optimization（Greedy-PPO）智能频谱共享决策算法，对离散-连续动作空间进行解耦，利用PPO方法最优配置传输功率，基于此，结合Greedy方法求解频谱离散优化分配问题，获得近似最优的联合频谱共享策略。最后，通过仿真实验验证，Greedy-PPO算法相比贪心算法和DDQN算法，总体效能指标可提升48%和15%，具有优良的频谱利用率表现。

机载定向能武器是未来攻防对抗中获得非对称优势的决定性因素之一。针对定向能载荷对目标有效毁伤要求下的面对称飞行器位置、航向、倾斜姿态等多约束问题，提出一种侧向加速度补偿的定向定姿多约束机动制导策略。描述了机载定向能对地面目标实施打击的任务场景，揭示了定向能载荷约束下面对称飞行器的机动规律及其对位置、航向、倾斜姿态等的约束条件；基于面对称飞行器运动学模型及其位置、定向、定姿等多约束条件，设计了“虚拟导引-定姿攻击”的机动制导策略，协调各约束施加的时间和条件，避免了过约束可能导致的指令解算困难问题。分析了各约束条件之间的耦合关联特性，提出了虚拟导引定向制导机制，引导飞行器沿指定航向飞向目标；在此基础上，提出了基于侧向加速度补偿的定向定姿机动策略，主动产生侧向加速度以实现飞行器动态平衡，保证面对称飞行器能够同时满足并维持定向能载荷正常工作所需要的航向和倾斜角约束，确保定向能载荷拥有充足的照射时间。仿真结果表明，研究提出的基于侧向加速度补偿的机动制导策略，能够满足定向能载荷约束下面对称飞行器的定向定姿制导任务要求，对支撑机载定向能武器的实际运用具有一定的参考价值。

非合作目标位姿单目测量是未来太空任务的关键技术之一，基于深度神经网络的方法已取得优于传统方法的位姿测量精度。然而，由于在轨条件计算资源受限，已有方法使用的神经网络参数量大、计算复杂度高，不能满足在轨实时测量的需求。当模型参数减小时，神经网络的特征提取表达能力下降，导致位姿测量精度降低，因此通过轻量化神经网络实现高精度位姿测量是一个亟待解决的难题。为此，采用基于语义关键点的技术路线，提出了一种基于轻量化神经网络的非合作目标位姿测量方法。首先设计用于热力图回归的轻量级神经网络，其参数量仅为1.1×10⁶。然后，为提升语义关键点定位和位姿测量的精度，提出一种基于亚像素解码的语义关键点定位方法，同时实现了端到端监督。最后，提出辅助层监督训练方法，以进一步提升语义关键点定位精度。在公开数据集上的实验表明，所提方法在参数量小于10⁷的轻量化模型中，以最少的参数量实现了最高的位姿测量精度。在嵌入式开发板上的实验表明，所提方法在10 W和30 W的功率模式下，分别达到5 Hz和11 Hz的测量频率。

远距离逆行轨道（DRO）是地月空间中一族大尺度、绕月逆行的周期轨道，由于具有长期稳定和低能转移的优势，其已成为许多地月空间任务的潜在轨道。研究DRO上的近距离编队技术对于地月空间在轨服务等任务具有重要意义。由于导航误差和控制误差的存在，因此有必要研究DRO近距离相对运动的误差演化，并进行轨道保持策略的设计。首先，介绍了通过Floquet分解得到的DRO线性化相对运动的基础解集。然后，针对以周期解为基础的伴飞编队，分别采用柯西-格林张量和无迹变换对DRO伴飞编队进行了敏感性和安全性的分析，基于这些分析并且考虑工程约束，发现机动频率为每个周期2次且机动位置位于2个近月点处是较优的轨道保持方案。之后，分别基于相对轨迹跟踪和绝对相位偏置的思想给出了两种轨道保持算法。仿真结果显示，2种算法都能保证DRO近距离编队保持长期的安全性以及合理的构型。

针对混沌时间序列演化复杂，数据非平稳特征及噪声严重影响混沌时间序列短期预测精度的问题，提出了基于前向差分、改进小波包去噪和外因输入的非线性自回归网络（FD-IWPD-NARX）的非平稳含噪混沌时间序列（NNCTS）在线组合预测方法。在滚动时域框架下，采用前向差分平稳窗口内时间序列数据，改进小波包去噪阈值函数改善数据去噪效果，最后通过串并行闭环NARX神经网络对平稳去噪的混沌时间序列进行训练和测试。结果表明，前向差分和提出的改进小波包去噪可以有效提升NARX神经网络的预测性能；与不分窗NARX神经网络、循环神经网络（RNN）和标准长短期记忆网络（LSTM）相比，FD-IWPD-NARX网络可基于少量数据完成模型训练，在预测精度方面具有优势，且每窗模型的训练平均时长缩短至0.12 s，具有在线应用潜力。

地磁匹配定位具有无源、隐蔽、无累积误差等优点，在军事领域展现出广阔的应用前景。地磁匹配定位的核心是通过度量磁场实测序列与地磁基准图中待匹配序列的相似性，来确定载体当前的位置。针对现有地磁匹配相似性度量准则未能兼顾地磁序列全局特征和细节特征、易受磁场扰动影响等缺点，提出一种基于矩阵轮廓（MP）算法的空间矩阵轮廓准则（MP-S）来实现多尺度级联地磁匹配相似性度量。通过级联细节特征和全局空间约束构造空间最近邻（NN-S）函数，能够有效筛选地磁序列细节特征的错误匹配，提高定位精度和容错性能；同时，针对MP算法计算繁杂的问题，设计了一种二维磁图轻量化（2D-MLight）搜索与计算策略，通过避免相邻待匹配序列相似性重复计算，显著降低相似性度量算法的运行时间。某飞行器实测地磁数据的处理结果表明，使用MP-S准则进行相似性度量的水平定位误差为48.6 m，匹配概率为93.99%，优于目前常用的均方差（MSD）准则，并且2D-MLight轻量化搜索与计算过程能够满足实时定位需求，对于提高特征较为平坦、存在局部扰动等复杂场景的地磁匹配定位性能具有良好的工程应用意义。

针对平滑变结构滤波算法存在抖振以及无法有效估计未量测目标状态的问题，提出了基于交互多模型的时变平滑变结构滤波算法。该算法首先通过平滑变结构滤波算法对目标状态进行初步估计；其次通过计算时变平滑有界层，并采用tanh函数取代饱和函数计算初步状态增益，共同解决抖振问题；然后采用贝叶斯思想重新计算协方差矩阵与状态增益用于目标状态更新，解决平滑变结构滤波无法有效估计未量测状态的问题；最后与交互多模型算法结合，实现对机动目标的有效跟踪。仿真结果表明，提出的算法在模型失配、量测噪声改变以及非高斯量测噪声的情况下，仍可有效地对机动目标进行跟踪，与典型的目标跟踪方法相比，跟踪精度明显提高且鲁棒性更强。

针对军事目标的毁伤检测和毁伤评估问题，提出一种基于深度学习及模糊层次分析法的双阶段毁伤评估方法。首先在带有坐标注意力机制的Yolov5双层目标检测子系统中，通过关键区域提取机制，利用基于交并比和匈牙利线性匹配和决策树相结合的毁伤部件分类器，进行毁伤部件的分类和毁伤程度的量化处理。而后在基于三角模糊层次分析的毁伤评估子系统中，通过设计多种毁伤评估权重体系和毁伤树判据，对前一阶段提取到的毁伤特征和类别进行综合考虑，实现对目标的在线实时毁伤评估，实验结果表明，在多种干扰因素的仿真数据集下，带有注意力机制的Yolov5双层目标检测子系统相较于经典目标细粒度识别算法多种部件和毁伤的平均检测准确率提升了3.6%以上，在目标关键区域提取、毁伤分类和评估表现出了更好的性能，为目标毁伤评估和军事作战决策提供了有力的支持和参考。

全电/多电飞机技术以及军用车辆技术的发展对发电系统提出了高动态性能、低浪涌电压的要求。调磁式直流发电系统通过独立调节励磁维持输出电压稳定，系统输出动态性能取决于控制策略的好坏，传统电压比例积分控制难以兼顾系统动稳态性能。将电容电荷平衡控制方法用于提升直流发电系统动态性能，根据控制目标与控制方式的不同，分为经典电容电荷平衡控制（CBC）和基于电容电荷平衡控制原理的电压闭环最优比例积分控制（OPIC）策略以及电容储能闭环最优单比例控制（OSPC）策略。首先论述了经典电容电荷平衡控制原理，给出电压闭环最优比例积分控制策略以及电容储能闭环最优单比例控制策略的实现过程，并推导出外环系数整定方式。其次给出3种控制策略对比分析，指出经典CBC可实现系统最优瞬态回复过程，但切换过程存在二次调节现象需加以补偿。算法2与算法3通过动态切换外环系数实现系统最优控制，但由于内部励磁环跟踪滞后，只能逼近理想的电容电荷平衡控制效果。最后通过实验验证所提控制策略的正确性，结果表明所提控制策略相较于传统电压比例积分控制更有利于提升系统动态性能，其中，OPIC兼顾动稳态调节性能，OSPC抗负载扰动性好，经过补偿的CBC动态性能最佳。

随着物联网的蓬勃发展，无人机移动边缘计算作为一种新兴的计算范式，将密集型任务卸载到网络边缘服务器上，从而提高用户数据处理能力。该文针对用户任务类型多样化和不同优先级的需求，设计一种量子遗传和凸优化相结合的服务缓存和资源分配算法。在考虑到存储、计算和能耗约束下，通过联合优化服务缓存、用户卸载策略、时隙划分、计算资源分配和飞行轨迹实现用户满意度最大和服务缓存最小化。具体而言，将原问题分解为3个子问题。首先，基于量子遗传算法求解服务缓存和用户卸载子问题；其次，基于拉格朗日对偶函数得到计算资源分配闭式解；而后，利用逐次凸逼近技术求解时隙划分和无人机轨迹优化子问题；最后，将3个子问题多次迭代获得最优解。仿真结果表明该算法能很好的满足用户多样化需求还兼顾较低的服务缓存。

针对复杂城市环境下无人机集群飞行面临的多机耦合制约、冲突风险频发和运行效率低下等难题，提出了城市低空无人机飞行计划协同推演与最优调配方法。首先，面向无人机“个体”，考虑无人机与城市静态环境目标之间的冲突问题，构建了基于概率风险地图的无人机三维路径规划方法，实现了无人机飞行计划“初始生成”；然后，面向无人机“群体”，考虑无人机与无人机之间的冲突问题，构建了无人机飞行计划多类型冲突协同推演模型，设计并度量了冲突发生率、冲突风险等级和栅格占用比例等冲突特征指标；最后，设计了调整飞行路径、飞行速度、飞行时间等多元化调配策略，建立了基于多元策略自适应配置的无人机飞行计划优化调配模型，验证了所提方法的优化性能和参数敏感性，实现了不同交通密度场景下城市低空无人机飞行计划的优化调配。实验表明，所提方法可在有效控制风险成本和时间成本的基础上，将飞行计划冲突降低96.2%，对于40架以内的无人机运行场景，可得到完全无冲突的飞行计划，而100架以内的无人机最低飞行冲突解脱率可控制在95%以上。所提方法是科学有效的，可为复杂城市低空无人机飞行活动安全和高效管理提供理论基础和方法指导。