星基广播式自动相关监视(ADS-B)是实现广域范围内航空器监视的重要技术手段。为解决星基ADS-B系统存在的虚假目标干扰问题，提出一种基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证方法。建立星基ADS-B验证系统模型，理论分析给出空天链路多普勒频移改变量的计算方法，并采用柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（k-s）检验方法识别虚假ADS-B消息，最后，通过计算机仿真验证所提方法的正确性和有效性。仿真结果表明：所提方法的检测概率达到97.75%以上，漏警概率低于4.50%；此外，所提方法只需单颗低轨道卫星进行监视，并且对航空器和卫星的定位误差不敏感。

针对现有深度学习异物跟踪检测算法易受复杂环境、目标遮挡等影响，导致出现漏检及检测精度低等问题，提出了一种空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测算法。提出改进多尺度级联GhostNet特征提取网络，提升对红外目标的特征提取能力；利用异物空间位置定位与泛化形态信息，设计空间定位与特征泛化增强模块，增强对复杂场景下位置移动与跟踪轨迹变化目标的检测精度；构建金字塔预测网络，得到红外铁路异物的检测锚框、类别及置信度信息；通过改进类别和置信度显示的DeepSORT跟踪算法，结合卡尔曼滤波与匈牙利算法实现红外弱光环境下铁路异物跟踪检测。实验结果表明：所提算法对铁路异物的跟踪检测精确度达到83.3%，平均检测速度为11.3帧/s；与比较算法相比，所提算法检测精度更高，对红外弱光场景下铁路异物跟踪检测具有较好的性能。

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失，以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题，提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息，为更好地保留空间信息，设计了一种空间引导模块(SGM)，同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息，并通过通道加权给予重要信息更高的权重，有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失；为进一步强化特征的上下文信息表征能力，设计了池化特征增强模块(PFEM)，采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息，并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模，更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证，平均交并比分别达到77.4%和74.0%，检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s，在保证实时分割的情况下有效提升了精度，获得了良好的语义分割性能。

针对航班延误预测模型中延误数据的时空动态相关性难以提取的问题，提出一种基于自适应注意力图卷积门控循环单元(AAGC-GRU)的航班延误预测模型。以机场为节点构建机场网络拓扑图，结合空间注意力机制及自适应图卷积神经网络，弥补图卷积神经网络对先验知识过度依赖的缺陷，同时增强模型对机场网络空间动态相关性的自动挖掘能力；采用门控循环单元获取航班延误数据的时间相关性，并引入时间注意力机制来学习不同时间步数据的影响权重；采用全连接层获取航班延误预测结果。利用美国大型机场网络的航班离港准点率数据集进行实验，结果表明：所提AAGC-GRU模型的预测结果在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差方面均优于梯度提升回归树、门控循环单元及时空图卷积神经网络等基线模型。

针对处理器运行时受到故障攻击出现的数据流错误，提出了一种面向RISC-V处理器微架构的模式可配置故障注入检测方法。该方法基于RISC-V指令集架构，利用其可扩展性添加带模式配置的自定义算术逻辑运算指令和控制与状态寄存器，以软硬件结合的方式同时实现算术逻辑运算和故障注入检测。在软件层面，通过写寄存器指令将配置信息写入自定义的控制与状态寄存器，配置自定义指令的故障注入检测模式，包括信息冗余和时间冗余2种故障注入检测模式及其参数；在硬件层面，实现了支持模式可配置故障注入检测方法的RISC-V处理器微架构。采用仿真器命令模拟故障注入，验证扩展后的RISC-V处理器的功能正确性与故障注入检测能力。实验结果表明：当信息冗余模式和时间冗余模式的应用频率相同时，模式可配置方法相较于单信息冗余方法，平均故障检测率提高13.34%，引入4.4%的平均资源开销；相较于单时间冗余方法，降低了8.24%的平均时间开销，故障检测率降低了13.33%。所提模式可配置方法可以实现故障检测率和时间开销的折中，适用于不同安全性和性能需求的应用场景。

针对飞机在湿滑道面上的滑水问题，采用光滑粒子流体动力学(SPH)算法建立了飞机轮胎-湿滑道面有限元模型，与流固耦合算法(CEL)模型进行对比，显示了SPH算法的优越性，进而分析了不同轮胎速度及水膜厚度对轮胎与湿滑道面相互作用的影响规律。结果表明，SPH模型得到的临界滑水速度与CEL模型结果相差不超过5%；舰首波、侧向羽流等流体特征更为明显立体；平均运算效率较CEL模型提高36.5%。利用SPH模型分析可得，道面支撑力随轮胎速度增加呈先平缓下降再急速下降的趋势，水膜厚度为3～13 mm时，急速下降段所在轮胎速度区间为170～260 km/h，基本处于A320飞机的着陆滑跑速度范围内，应增强对飞机滑水事故风险的防范；位移阻力随着轮胎速度增加呈先增大后减小的趋势，且在轮胎达到临界滑水速度时取得最大值，进而提出利用位移阻力最大值确定临界滑水速度的方法；侧向羽流最大溅水高度随轮胎速度增加呈先升高后降低的趋势，在接近临界滑水速度时达到最大值；舰首波最大溅水高度低于侧向羽流最大溅水高度，且随轮胎速度增加而降低，达到临界滑水速度时舰首波接近消失，2种溅水特征的最大溅水高度值均低于A320飞机发动机的最小离地高度0.680 m，不会对发动机产生影响。

基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题，提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成：Joint-UNet通过关节点池化与去池化改变特征图大小，以提取关节点的不同尺度特征；自调节图卷积通过可学习矩阵自动调节相邻节点或人体骨架结构的关系；使用L₁和L₂融合的损失缓解梯度爆炸。对比实验表明：所提方法在参数量和估计性能方面均获得了最优的结果，以Human3.6M的二维真实关节点作为输入的参数量仅为0.54×10⁶，MPJPE和P-MPJPE值分别为37.81 mm和30.21 mm。

邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据，具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重，且每个属性对决策的影响程度不同的问题，提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法。使用Critic赋权法为条件属性赋权，引入加权距离函数计算邻域关系，得到加权邻域关系；构建加权邻域粗糙集，采用属性依赖度和重要度评估子集的重要性，使用等距搜索寻找最佳阈值，进行属性约简找到最优属性子集；采用UCI库中的 10个数据集进行实验验证，与传统邻域粗糙集的属性约简算法的性能进行比较分析。实验结果表明：所提算法可得到最小属性约简集，并可保证约简后数据的分类准确率，具有有效性和实际应用价值。

针对并行磁共振成像的重建，提出深度复数注意力网络(DCANet)模型。根据磁共振成像数据的复数性质，该模型使用复数卷积替换常规实数卷积；由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同，该模型还使用逐通道的注意力机制来重点关注有效特征较多的通道；该模型使用数据一致性层保留采样过程中的原始数据，最终形成级联网络。使用3个不同的采样模式对2个不同磁共振成像数据序列进行实验，实验结果表明：DCANet模型具有较好的重建效果，能够获得更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），以及更低的高频误差范数（HFEN），其中，PSNR相比磁共振成像级联通道注意力网络（MICCAN）、Deepcomplex、双倍频网络（DONet）这3种模型平均分别提高了4.52 dB、2.30 dB和1.21 dB。

针对复合材料厚板压缩稳定性分析问题进行了研究。对复合材料机身厚板结构进行压缩试验，试验中发现长桁底部蒙皮先发生屈曲，长桁未起到隔波作用；对该结构采用有限元线性和非线性分析方法进行分析，分析结果验证了该屈曲特征。根据试验和分析结果对稳定性分析方法进行了修正，采用修正的分析方法计算得到的屈曲载荷和承载能力精度更高，为复合材料厚板结构的屈曲分析和承载能力计算提供了一种新的方法。

针对战斗机飞行员在弹射过程中高负荷引起的胸腰段损伤率较高，且根据临床CT数据建立的有限元模型存在无法反映细微几何特征和骨骼非匀质属性，造成高负荷力学分析不准确等问题。采用非线性有限元方法建立表达特定对象皮质骨、松质骨厚度与密度的胸腰段（T12～L2）有限元模型，对弹射过程中战斗机飞行员胸腰段进行生物力学分析。基于胸腰段CT数据，将皮质骨测量（CBM）得到的皮质骨厚度和密度值纳入基于CT的胸腰段有限元建模过程中，并根据Hounsfield单位（HU）值计算各元素的弹性模量实现材质非均匀赋值，完成特定对象有限元模型的构建。通过添加边界条件和载荷对模型进行有效性验证，并模拟计算直立、前屈、后仰3种生理运动条件下弹射胸腰段脊柱的生物力学响应。结果表明：3种不同生理运动条件下弹射过程中椎骨对负荷的传递特性显著不同，直立生理运动条件下弹射，高负荷产生的椎骨直接急性损伤最小。

地球静止轨道（GEO）自旋稳定目标的自旋周期和其地基光度数据周期及其自身的功能属性均具有较强关联性，以目标自旋周期为桥梁，可以基于地基光度数据实现GEO自旋稳定目标的功能判定。对截至2022年5月1日全球仍在轨运行的GEO自旋稳定目标进行目标自旋周期和功能关联分析，在综合考虑目标光度数据不同特点的基础上提出光度数据反演目标自旋周期的方法。结合目标自旋周期和其功能的关联性，进一步提出光度数据判定目标功能的方法，该方法可以有效提高地基光度数据的应用效益，有望为太空目标能力评估等空间应用提供新思路。

在现有区块链版权存证系统中，各种环签名占用过多存储空间，数据共识算法效率有待提高。针对此问题，使用动态累加器对环成员公钥进行累加，分别设计初始化、系统选取、密钥生成、签名生成、签名验证等算法，构造多私钥生成器（PKG）的身份基简短可验证环签名方案；为主节点选取设置信用阈值，降低允许参与共识的最大节点数，改进已有的联盟链共识算法；利用所构环签名方案及改进的共识算法，提出一种新的区块链版权存证协议。对所构签名方案的不可伪造性及匿名性进行形式化证明；对所构签名方案的计算效率及存储空间进行分析和仿真，对存证系统的共识算法和容错性进行实验评估。结果显示：所提协议节省了签名时间开销和存储空间，提高了共识效率和容错性。

为优化涡扇发动机的持久试车谱，减少试验过程中的三红线构型改装次数，对持久试车谱的等效设计与符合性验证方法进行研究。分析了持久原始试车谱及其不同阶段的损伤特征，以发动机零部件的等效损伤为原则，以减少三红线构型改装次数为目的，提出一种基于等效损伤原则的等效持久试车谱适航符合性设计与验证方法，并以某型发动机高压涡轮叶片为例提出模拟特征试验件设计方案。所提方法可作为整机持久适航取证试验试车谱优化工作的参考，所提方案可支撑模拟特征试验件的等效损伤试验。

由于机械结构误差和电气干扰，实际生产的挠性陀螺存在交叉耦合。分析交叉耦合影响因素，确定其为差动式电感传感器铁芯柱垂直度和力矩器线圈周向偏移角度，由此建立传感器、力矩器的误差模型，定量分析了各影响因素对交叉耦合的影响程度。设计铁芯柱精密装配工装、线圈精密装配工装，并对力矩器进行可调设计，控制挠性陀螺交叉耦合。工程实践表明：各项控制方法均取得较好效果，交叉耦合稳定控制为不大于1%；各项控制方法提高了挠性陀螺对角速度的测量精度，进而提高了惯导系统的导航精度。

结冰探测是飞机结冰防护系统运行的前提和依据，是结冰防护面临的首要问题。目前，针对探针结冰过程的研究缺乏实测数据，相关规律尚待验证。为更准确地模拟飞机遭遇的真实结冰环境，利用大型结冰风洞开展传感器结冰特性试验研究。采用探针阵列分布和冰形可重复性验证相结合的试验方法，通过在线实拍图像、实测结冰外形与结冰质量等数据，直观、定量地揭示探针表面水滴撞击的细节特征及变化规律。结果表明：探针圆柱表面的水收集系数沿轴向先增大后减小，存在极值点，且该点高度会随壁面边界层的发展逐步上升，变化量级处于2～30 mm之间；此外，各探针位置面对来流参数变化的敏感程度不同，结冰质量较大且对迎角变化敏感度较低的点，将具备更好的探测效果。实测数据与分析结果可为传感器探针的精确设计提供依据。

空间操作任务对空间机械臂的柔顺控制品质要求不断提高，采用单一控制方法易造成较大的末端接触力超调或动态偏差。结合自适应阻抗与自适应导纳控制方法的优点，提出一种基于分段自适应的力/位混合控制方法。所提方法按空间实现力、位分控，并基于子空间期望末端加速度叠加的方式，求取关节控制力矩。力空间控制中，采用自适应导纳控制实现初始位置到目标位置的快速过渡，在接近目标位置时，采用自适应阻抗控制实现末端的高精度稳定控制；由于位置空间控制中期望力和接触力均为0，直接采用PD控制即可获得与自适应控制方法相同的效果。仿真结果表明：相较于自适应阻抗或自适应导纳单一控制，采用所提方法时接触力超调量和动态偏差更小，全程控制品质更优。

高速电磁阀作为数字流量技术的核心控制元件，其动态响应及有效可控占空比区间严重影响系统流量控制精度。为进一步扩展有效可控占空比区间，提出一种包含基准脉冲宽度调制(PWM)、预激励PWM、激励PWM、高频PWM、预卸荷PWM、卸荷PWM在内的相移PWM电压驱动策略，给出相移PWM电压驱动策略的工作原理，并建立高速电磁阀动态特性理论模型，开展预激励PWM、预卸荷PWM可控占空比仿真分析与实验验证研究。结果表明：所提策略与复合PWM电压驱动策略相比，阀芯开启、关闭压力响应时间分别缩小了87%、37.9%，工作频率为100 Hz，阀芯正常启闭可控占空比为0.285～0.77，自扩展至0.085～0.81。

针对低空无人机避障路径跟随问题，设计了一种未知时变风扰下的无人机路径跟随方法。给出二维平面内的无人机运动学模型，完成避障路径跟随的数学建模；在未知时变风扰条件下采用矢量场方法设计了贝塞尔曲线期望路径的跟踪控制律，针对未知时变风扰下无人机地速无法测量的难点设计了地速估计器，分析了路径跟随的李雅普诺夫稳定性；在未知时变风扰条件下对贝塞尔曲线期望路径的跟踪进行了仿真验证。仿真实验证明：所设计的无人机路径跟随方法能够实现未知时变风扰条件下的路径稳定跟踪问题。

针对高超声速飞行器再入滑翔段制导问题，提出一种基于粒子群优化-鲸鱼算法的在线制导策略。考虑其约束模型与交班条件，建立了过程约束与终端约束模型。为缩短轨迹生成时间，减少算法计算量，设计了一种能自动满足终端高度、路径角、航程约束的高度-剩余航程飞行剖面。基于阻力系数为常值的前提下，推导了满足航程约束的速度数值解。利用上述模型，设计了一种三参数寻优模型，实现对终端条件的控制。为优化过程约束，提出结合鲸鱼算法和粒子群优化算法的改进鲸鱼算法，克服了粒子群算法易早熟收敛的缺点，提高了求解效率，满足了飞行过程中热流率最小的目标。而后通过将航迹分段的方法，提出一种基于中间点的在线制导方法，对纵向剖面进行在线更新，从而满足终端约束。仿真结果表明，所提方法能高效率的求解最优飞行轨迹。

随着工业技术的发展，离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切，结合数字孪生和机器视觉技术，提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展，生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图；基于对Yolov5算法的学习训练，获得了压力和速度云图两类机器视觉模型，并结合统计分析实现了叶轮故障的初步诊断；进而考虑两类检测模型的优势互补特性，基于堆叠集成的思想将二者融合，以提升叶轮故障诊断的准确性。经实验验证，针对叶轮叶片的随机断裂故障，所提方法可达到0.99以上的诊断准确度，开发的离心泵叶轮机械故障智能诊断系统使所提方法得以落地应用。

单阶段目标检测方法具有训练速度快、检测时间短的特点，然而其特征金字塔网络(FPN)难以抑制合成孔径雷达(SAR)舰船图像的背景和噪声信息，且检测头存在预测误差。针对该问题，提出一种基于注意力引导和多样本决策的检测方法，用于SAR舰船检测。提出一种注意力引导网络，将其添加至特征金字塔的最高层，使其抑制背景和噪声干扰，从而提升特征的表示能力。提出多样本决策网络，使其参与目标位置的预测。该网络通过增加回归分支中输出的样本数量，缓解预测误差对检测结果的影响。设计了一种新颖的最大似然损失函数。该损失函数利用多样本决策网络中输出的样本构造出最大似然函数，用于规范决策网络的训练，进一步提升目标定位的精度。以RetinaNet网络模型为基线方法，相较于基线方法及目前先进的目标检测方法，所提方法在舰船检测数据集SSDD上表现出最高的检测精度，AP达到52.8 %。相比基线方法，所提方法在AP评价指标上提升了3.4%～5.7%，且训练参数量仅增加2.03×10⁶，帧率仅降低0.5帧/s。

针对如何高效运用雷达资源管理技术提高目标检测的准确性和可靠性，构建了一种混合分布式相控阵-多输入多输出（PA-MIMO）雷达系统模型，建立了基于奈曼一皮尔逊（NP）准则的目标检测模型，以及推导了同时考虑子阵收发共用导致的信道互易性和多脉冲相参积累条件的似然比（LRT）检测器，得到了给定虚警概率下的目标检测概率。通过与相控阵雷达、单输入多输出（SIMO）雷达、多输入单输出（MISO）雷达及最优阵元配置PA-MIMO雷达的性能对比，验证了混合分布式PA-MIMO雷达系统利用子阵内信号的相关性和子阵之间信号的独立性可以同时获取相干处理增益和波形分集增益，其最大检测概率达到0.987 4，高于其他4种体制雷达，有效提高了雷达系统的目标检测性能。通过仿真分析验证了信道互易性与脉冲积累对于雷达检测性能的提升作用。

目前，以安全为导向的城市智能交通应用正不断扩展，此类应用不仅对全球卫星导航系统(GNSS)的精度有着一定的要求，同时对GNSS 的完好性也提出了新的挑战。先进接收机自主完好性监测(ARAIM)技术作为一种低成本、自主性强的完好性监测算法，目前已经在空旷的航空领域受到广泛的关注，但是在城市环境的应用尚属空白，且面向航空应用空旷环境下的传统ARAIM算法对完好性风险和连续性风险分配较为简单、导致计算的保护级数值过于保守。针对上述问题，本文提出一种基于教与学(TLBO)算法的保护级优化方法，可以实现城市道路安全的完好性需求下完好性风险和连续性风险的合理分配，从而提高多星座ARAIM的可用性。车载实测数据表明，在全球定位系统(GPS)+伽利略卫星导航系统(GAL)双星座场景下，水平保护级(HPL)和垂直保护级(VPL)的平均优化率为50.58%和44.14%，10 m级告警门限(AL)对应的ARAIM可用性提高了51.29%；GPS+GAL+BDS多星座场景下，HPL和VPL的平均优化率为59.59%和56.33%，10 m级AL对应的ARAIM可用性提高了99.29%。

针对黑猩猩优化算法存在迭代速度慢、精度不高及初始化分布不均匀等问题，提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法。采用改进的Sine混沌映射初始化种群，解决种群边界聚集分布问题，引入考虑线性权重系数、自适应加速因子的粒子群思想，配合改进的非线性收敛因子平衡算法的全局搜索能力，加快算法收敛，提高收敛精度。引入自适应水波因子改进麻雀精英突变和Bernoulli混沌映射策略，提高个体跳出局部最优的能力。利用22个基准测试函数进行迭代分析求解和Wilcoxon秩和统计检验，得出所提算法迭代速度更快、精度更高、跳出局部最优能力更强。将所提算法应用到工程实例中，进一步验证算法处理现实优化问题的优越性。

舵面效能损耗会直接影响柔性飞机阵风减缓效果，考虑舵面效能损耗是主动阵风减缓控制系统设计的关键。针对柔性飞机遭遇阵风干扰问题，以某大展弦比柔性飞机模型为对象，建立包含刚体运动和弹性模态的柔性飞机结构动力学模型，考虑舵面作动器存在舵面效能损耗的情况，设计一种自适应观测器实时在线估计舵面作动器效能因子，重构和求解自适应主动容错H_∞控制器，实现柔性飞机阵风载荷减缓。离散和连续阵风激励下的柔性飞机开/闭环时域响应仿真表明：在舵面无效能损耗情况下，H_∞控制与比例-积分-微分(PID)控制均能达到较好的减缓效果，H_∞控制相较于PID控制响应时间更快；在舵面存在效能损耗情况下，自适应观测器在4 s内能够完成效能因子评估，基于该效能因子设计的H_∞控制器能够达到与理想情况相当的阵风减缓效果。

针对传统图像信号处理(ISP)算法繁琐的问题，基于可取代ISP算法的PyNET网络模型，提出一种端到端的RAW图像重建方法Py-CBAM。通过引入高效的注意力机制，并利用该机制对原有网络的多层级多尺度结构进行重设计，实现不同尺度特征的自适应加权，以较大程度提升图像重建的性能。实验结果表明，所提方法在公开的ZRR数据集上获得的峰值信噪比(PSNR)与PyNET方法相比提升了0.37 dB，结构相似度(SSIM)提升了0.001 8。将ZRR数据集和新构建的NRR数据集联合对Py-CBAM重新训练后，PSNR和SSIM分别达到25.73 dB和0.965 4。视觉效果上，所提方法解决了RAW图像重建时的噪声高与色彩失真、畸变等问题，增强模型在多场景不同光照环境条件下的重建能力；重建结果较为真实，视觉质量最优，在图像过曝和过暗区域视觉提升效果较为明显。

机构位置分析是机构运动学和动力学研究的基础。针对传统机构位置分析理论旋转坐标变换矩阵运算繁琐、多元高次非线性方程组求解困难等问题，提出了一种七杆巴氏桁架的位置分析共形几何代数(CGA)方法。利用CGA中的平移、旋转算子和几何积，建立各个运动点的位置坐标表达式；根据CGA中内积几何性质，直接获得该机构的一元16次位置输入-输出方程及其所有解析解；将该高次方程求解出的所有解进行回代，获得机构所有运动点的位置坐标，并通过数字实例验证所提方法的有效性。结果表明：所提方法的几何直观性显著优于传统的复向量法、D-H矩阵法，不仅可以避免矩阵运算和消元运算，且求解无增根也无漏根。

随着航天器平台性能指标要求的提高，飞轮微振动对航天器平台的影响越加突出，需要对其进行振动抑制。根据飞轮上壳体的模态特性，提出一种圆环形黏弹性阻尼环结构的设计方法，并针对黏弹性阻尼环的敷设位置、厚度、宽度对其减振效果影响规律进行数值仿真与试验验证，验证圆环形黏弹性阻尼环的有效性。结果表明：圆环形黏弹性阻尼环结构对宽频振动具有良好的减振效果，黏弹性阻尼环的敷设位置对飞轮系统的各阶固有频率变化和减振效果起决定性作用，在飞轮外径的60%处敷设圆环形黏弹性阻尼环减振效果较好，宽度设计为飞轮外径的6%以内、厚度设计为壳体厚度的4倍以内时，随着宽度、厚度的增加，减振效果提高。

飞行器的边界特性决定了其安全性和飞行性能，是飞行器设计的难点和重点。引入迎风格式伴随方程和不同的通量限制器处理形式，提高复杂流动问题的伴随方程求解精度、效率和鲁棒性，拓展伴随优化方法在飞行器边界特性设计的应用范围。介绍了离散伴随求解梯度的基本原理，在此基础上推导了伴随方程的无黏项及其边界条件的变分形式，根据通量限制器的处理方式，形成一阶精度、二阶精度和混合精度的伴随方程。对伴随方程的边界处理措施进行了研究。通过ONERA M6机翼梯度精度和鲁棒性验证算例，对比迎风格式和中心格式的伴随方程求解性能，分析限制器和边界处理措施对伴随方程的收敛性和梯度精度的影响。通过CRM翼身组合体巡航气动优化设计和边界特性优化设计算例，验证了求解器对飞行器巡航性能设计和边界特性设计的有效性。计算和设计结果表明，建立的迎风格式伴随方程求解方法鲁棒和梯度精度高，能够适用于飞行器边界特性设计难题的求解。

针对远海弱情报支援背景下的空中编队战斗巡逻规划问题，提出了一种新的基于最优探测航线椭圆拟合的巡逻空域规划方法。以协同概率探测面积作为遗传算法的适应度函数，求解最优飞机协同探测航线，根据初始航路点列的统计学特征，提出了基于几何距离的双点移除椭圆拟合方法，求解航空兵实际可用的椭圆航线及对应巡逻空域。仿真结果表明，编队按照规划的矩形巡逻空域和椭圆航线进行战斗巡逻，可保持对总任务区域82.16%的协同探测，与最优雷达探测航线的平均实时探测范围相比仅下降1.93%，且探测盲区时间空窗小。规划结果能显著降低飞行员的认知载荷，具有较好的实用价值和现实意义。

针对多无人机协同航迹规划求解时间要求高、收敛难等问题，提出了一种基于博弈夺食机制和自毁机制的改进麻雀搜索算法(GPSSA)的多无人机协同航迹规划方法。利用分层规划思想分别建立单无人机航迹规划模型和多无人机协同航迹规划模型，将其转化为优化问题。提出博弈夺食机制和自毁机制用以改进麻雀算法，防止其快速丢失种群多样性，增强原算法逃脱局部极值吸引的能力，使得算法搜索方式更加灵活。利用改进麻雀算法对模型进行求解，仿真结果表明，GPSSA算法能够快速完成满足约束的航迹规划，且具有更好的收敛速度、寻优精度和算法鲁棒性。

针对传统LPI雷达信号识别算法在低信噪比下识别率较低的问题，提出了一种基于高次时频特征的雷达信号识别算法。利用时频变换得到雷达信号的时频分布，时频谱做幂次化计算得到信号的高次时频图像，提取时频图像的灰度梯度共生矩阵和伪Zernike特征并组成联合特征向量，通过支持向量机实现雷达信号的分类识别。实验结果表明：在信噪比为−6 dB时，所提算法对8种典型雷达信号的整体识别准确率能达到95%以上。

由于水体对光线不同粒子的吸收能力具有一定差异，水下采集到的图像往往存在严重的退化现象，严重影响水下机器人对环境的感知。传统的图像处理方法和基于退化模型的图像恢复算法受到水下环境的复杂性和物理参数不确定性的影响往往表现出较差的泛化能力。为提高水下图像的视觉效果，利用深度学习模型强大的学习能力，提出一种基于卷积神经网络的双阶段水下图像增强方法，通过图像损坏和图像恢复两个阶段的处理将退化的水下图像增强为视觉效果优秀的近空气图像。在Challenge60、U45、EUVP和RUIE数据集上的测试结果表明，提出的方法相比于已有水下图像复原、增强算法具有更好的增强效果，水下图像质量指标（UIQM）提升了5.18%，水下彩色图像质量评价(UCIQE）指标提升了6.64%。

针对高速飞行器集群飞行过程中的分布式协同制导问题，提出了基于最小生成树的自适应拓扑优化与制导方法。构建了飞行器集群通信链路的拓扑图，根据通信代价将距离量化为权值，通过最小生成树中Kruskal算法思想实时生成最优通信拓扑图；采用分布式双层协同制导构架与多中心分布式拓扑优化决策方法，在一致性协同控制律中对协调变量进行补偿计算；实现了飞行器集群协同飞行中的拓扑自适应优化调控。仿真验证结果表明了所提方法的有效性与优异性能。

针对可见光和红外图像的异源图像匹配难度大、误匹配率高的问题，提出一种基于改进SuperPoint与线性转换器的深度学习匹配算法。首先在SuperPoint网络结构的基础上，引入特征金字塔的思想构建特征描述分支，基于铰链损失函数进行训练，从而较好地学习可见光与红外图像多尺度深层次特征，增大图像同名点对描述子的相似度；在特征匹配模块，利用线性转换器对SuperGlue匹配算法进行改进，聚合特征以提高匹配性能。在多个数据集上对所提算法进行实验验证，结果表明，与现有的算法相比，所提算法获得了更好的匹配效果，提高了匹配准确率。