可变形飞行器根据需要适时改变气动布局，优化全任务段的气动和飞行性能，提升其总体性能，拓展任务剖面，是未来飞行器的重要发展方向之一。可变形飞行器有总体收益是可变形技术能够落地的关键前提条件，指出可变形飞行器总体收益评估的重要意义，介绍了自2000年以来可变形飞行器总体收益评估的研究现状，包括飞行器类型、变形方式、评估方法、评估结果等，从性能收益、综合收益2个方面梳理了可变形飞行器总体收益，总体收益评估结果表明：变形技术带来的收益并没有理想中那么巨大，使用变形技术使得单项总体性能指标最大提高21%，大多数单项总体性能指标提高不超过10%，也存在使用变形技术总体性能收益低于1%，甚至没有收益的情况；使用变形技术可以使得部分总体性能获得收益，但也会导致某些总体性能下降，增加生产制造及维护成本等；方案论证、详细设计、生产试飞，随着研究的不断深入，评估出来的总体收益逐步减小。归纳了提高收益的优化方法，并对其特点进行分析。总结了目前总体收益评估存在的问题，对可变形飞行器总体收益评估的未来进行了展望，给出了发展建议。

对以色列“铁穹”防空导弹系统的发展情况进行梳理，在简要介绍“铁穹”系统的组成、功能特点的基础上，重点分析了“塔米尔”（Tamir）导弹的总体方案、气动特性、探测制导及战斗部设计方案。并对“铁穹”系统部署以来的作战应用情况进行整理，通过对“铁穹”系统效能展开分析，对单营套“铁穹”系统面对火箭弹饱和攻击的拦截能力进行分析。最后结合“铁穹”系统的发展路径对国外近程防空导弹系统的技术发展趋势进行了总结。

伪装防护是防空反导地面装备对抗空天侦察和精确打击的有效手段之一。重点研究了近几年国外地面装备伪装防护器材的发展动态，梳理了国外瑞典萨博防务（SAAB）、以色列Fibrotex科技（Fibrotex）、美国i2K防御（i2K defense）、俄罗斯Rusbal等研究机构的新技术进展，分析了国外地面装备隐真和示假技术途径发展趋势，为未来防空反导体系地面装备伪装防护技术发展提供借鉴，对提升攻防对抗环境下装备生存能力和作战效能具有重要意义。

以高精度制导武器、无人系统为代表的未来战争对卫星导航信号具有广泛需求，以卫星导航欺骗干扰理论为基础，针对卫星导航系统提出低轨星座支持下的敏捷导航战概念，给出概念定义和内涵并进一步阐释其制胜机理。通过加装欺骗干扰载荷或装置，实现更加机动灵活、更广覆盖范围的信号压制和欺骗干扰。围绕敏捷导航战概念从作战目的、战场环境、作战力量、作战行动、作战效果等方面进行具体作战场景设计，在海、陆、空等作战域多手段协同支持下，通过欺骗信号功率自适应控制、欺骗策略动态调整，保证持续稳定的欺骗干扰信号输出，实现对蓝方威胁目标的区域性信号压制以及逐步隐蔽诱导式欺骗和拉偏，为红方获取战场主动权、有效遂行防御和打击任务提供能力支持。最后对敏捷导航战实现过程中需要突破的关键技术及可行性进行了分析说明。

针对现有效能预测方法难以反映反导装备体系实际效能的问题，提出一种基于“数据驱动+深度学习”的反导装备体系效能评估方法。在大量实验数据抽取、处理、分析的基础上，构建灰狼优化算法-深度置信网络（GWO-DBN）模型对数据进行训练学习，以此获得反导装备体系效能的非线性拟合，并以某次反导体系效能评估为例进行了仿真实验。结果表明，该评估方法可行、可靠，能够为反导装备体系论证和改进提供较高的参考价值和借鉴意义。

针对导弹与助推级间冷分离中初始分离速度对分离轨迹及气动力特性的影响问题，采用基于耦合六自由度运动方程的非定常流动数值模拟方法，模拟不同初始分离速度下导弹与助推的分离过程。模拟结果显示，分离过程可以分解为级间填充阶段和尾流冲击阶段，分离过程的气动力变化与流场特性相互耦合，提出初始分离速度影响导弹运动轨迹的拟合公式，得到分离后俯仰姿态受初始分离速度影响的运动学规律。初始分离速度对分离气动特性的影响研究能够为分离策略设计提供理论基础，为分离轨迹预测提供数学手段。

跨域飞行器在大气中进行直接力控制时，喷流与来流相互作用，形成相应的干扰流场。已有研究指出，传统的雷诺时均模拟模型在准确预测该干扰流场的强时变和非线性流动特性方面存在困难。为深化对超声速侧向喷流-来流干扰对控制系统的影响及其作用机理的认知，本研究基于锥-柱-裙外形模型，建立了适用于喷流扰流场的湍流高解析数值计算方法。通过对比延迟脱体涡模拟方法和雷诺时均模型在不同网格密度下的仿真结果，研究发现延迟脱体涡模拟方法在流动下游的喷流尾迹干扰区域与雷诺时均方法存在显著差异。在侧喷控制领域，DDES方法在足够解析湍动的网格条件下显著提高了结果的可信度。该研究通过数值模拟支持，深入理解了超声速侧向喷流干扰流场的湍动特性，结果表明动态雷诺时均-大涡模拟方法可以提高雷诺时均模拟的压力预测效果。研究为提高直接力控制系统预测效果提供了参考。

为辅助指挥人员高效地进行决策，研究了态势感知中的目标群体类型判识问题。针对体系作战中目标数量众多、类型功能各异、相互关系复杂的特点，运用图匹配思想对目标群体类型判识问题进行求解。提出了基于图的目标群体表示方法，将目标抽象为节点，关系抽象为边，刻画了目标及其之间的相互关系；设计了一种用于判识目标群体类型的图匹配网络模型，该模型能够联合学习待判识目标群体和已知类型群体的向量表示，通过计算二者的相似性来判识群体的类型。实验表明，所提方法可以有效地判识出目标群体的类型。

面向未来信息化战争的需求，建立数字平行战场系统，对分析实际战场系统具有重要意义。因此，在平行系统、数字孪生相关技术的基础上，采用人工系统、计算实验、平行执行的ACP方法，提出了数字平行战场系统的构建思路，从战场实体、服务、孪生数据以及孪生体多个方面详细介绍了人工战场的构建过程，同时，分析了实际战场和人工战场的平行执行流程。所提方法可以为指挥员更快和更准地设计作战方案、制定作战计划、组织作战协同、指挥控制战局提供依据。

针对战场实战电磁对抗作战中，大量雷达干扰信号可以被简单迅速地生成，使用传统卷积神经网络对雷达干扰进行识别存在规模大，难以在小型化装备上搭载的问题。提出一种改进的轻量化卷积神经网络，通过在传统神经网络中使用动态卷积核尺寸技术并添加批量归一化层技术，提高网络的识别效能。通过提取干扰信号时频特征，构建训练集与测试集对网络进行训练。仿真实验表明，该网络对6种干扰信号在-8 dB干噪比条件下识别准确率达到96 %以上，对比其他网络具有更好的识别准确效能。

对流层散射通信是美军重要的无线通信手段之一，在历次军事行动中发挥了重要作用。为适应大国竞争战略下的作战运用需求，美军正采购并装备下一代对流层散射通信装备。以美军下一代对流层散射通信装备为对象，系统梳理了其主要性能和当前发展动态，并对比现役装备总结了下一代装备主要特点和优势，结合美军作战概念和技术发展研判了对流层散射通信装备发展趋势。总结梳理了美军下一代对流层散射通信装备建设的成功经验和启示。

针对基于定向传输的飞行器自组织网络（flying ad-hoc network，FANET）中拓扑变化频繁、链路质量波动以及初始建网困难等问题，提出了一种基于多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）正交时频空（orthogonal time frequency space，OTFS）通感一体化波形的感知辅助快速邻居发现方法，借助感知机制实时获取邻节点信息以加速建网效率，并采用新型的通感一体波形OTFS以对抗快变信道中的多普勒效应，提升链路质量。针对FANET场景研究物理层基于MIMO-OTFS通感一体化波形的多目标检测技术；将物理层感知方案映射到上层网络中，设计感知辅助的高效邻居发现算法；最后提出一种多点通感协同机制，通过邻节点间交互感知信息和邻居发现表以间接感知及发现潜在目标，提升FANET初始建网的效率。仿真结果表明，所提方案相比传统通信组网协议可以极大降低FANET的初始建网耗时，增加目标感知精度，提升组网的整体性能。

测算闭合时间是运筹时敏目标杀伤链的关键工作。针对线性累加杀伤链各环节耗时的传统方法不适应杀伤链部分环节已并行重叠执行的问题，提出一种时敏目标杀伤链闭合时间动态精准测算方法。仿真实验表明，该方法结果更为精准，有助于辅助指挥机构更好地把握打击机会；能够适应时敏目标打击窗口变化，可为开展时敏目标杀伤链构造、建模、效能评估等提供一定的理论基础和技术支撑。

高分辨逆合成孔径雷达（ISAR）图像在目标识别中发挥着重要作用，但是获取目标高分辨的ISAR图像需要长时间的雷达照射，无法满足雷达资源调度需求。对此提出了一种入射视线角引导雷达图像特征融合的识别方法，选取驻留时间内的两端时间资源用于成像，满足雷达其余功能在时间上的调整与分配。考虑到不同机型图像调制现象的差异以及同一机型在不同入射视线角下的调制差异，设计混合注意力残差模块和角度引导注意力模块使网络有针对性地关注图像的关键区域并将目标特征与目标姿态进行关联。通过特征融合模块进行图像特征的整合以实现融合识别，最终通过3类飞机实测数据证明，该方法能在满足雷达资源调度需求的前提下获得较高的识别精度。

对目标三维成像的研究是进行特征提取与识别的重要途径。卫星和弹道导弹等空间目标通常具有进动的运动属性，可用来进行目标的特征提取和识别。进动目标相对于传统逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）转台成像目标通常具有快速旋转的特性，利用传统成像方法通常面临越距离单元徙动问题。建立了多基站空间微动目标三维模型，并对微动成像原理进行了分析，推导了不同视角下雷达视线、目标进动轴与成像平面之间的关系，进而提出了散射中心三维重构方法。通过对多基站ISAR图像及模型的分析，完成了不同基站ISAR图像散射中心的关联，最终实现了目标的三维成像。仿真实验证明了所提方法能有效实现微动目标的三维成像。

机载SAR系统通过扫描实现方位大幅宽，扫描角速度受方位分辨率、斜视角等参数制约,扫描效率和方位分辨率难以同时兼顾成为机载方位宽幅扫描SAR设计和实现中的难题。为了实现航线内方位宽幅扫描，提出了一种波束控制方法，通过推导得到不同帧图像间扫描角度变化规律，根据角度变化规律设计各帧图像的起始扫描角和终止扫描角，设计的波束控制方法对各景图像扫描角速度满足分辨率要求，并且时变角速度具有高的扫描效率，景与景之间重叠保证覆盖，目标场景位于航线内扫描幅宽中间。

针对逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）图像目标轮廓特征提取的现有方法精度不高的问题，提出了一种基于改进Clean算法的ISAR像目标轮廓提取方法。先根据噪声随机出现的特点，建立散射点提取优化函数，并通过迭代Clean方法尽可能提取更多的微弱散射点；针对Clean算法的后处理，采用了基于连通性分析的散射点质量评估方法，对Clean算法提取的散射点进行去噪，并保留目标本体的散射点集；最后对散射点集，使用Alpha-Shape和小波滤波处理获得目标轮廓。仿真和实测数据处理结果表明，所提方法和现有的轮廓提取方法相比，轮廓特征提取精度更高，且抗噪声性能更好。

对目标检测性能进行预估是雷达自适应资源调度和精细化信息处理设计的基础。然而，常规统计模型难以准确描述隐身目标雷达散射截面统计分布，导致检测性能预估不准。为此，提出了一种基于混合卡方分布模型的雷达检测性能评估方法，在恒虚警条件下对检测概率进行建模与评估。基于混合模型，采用折线近似、库默尔变换方法在恒虚警条件下对目标检测概率进行建模；采用蒙特卡罗仿真对模型的精确程度进行检验；最后固定虚警率从检测概率角度将混合模型与传统统计模型进行了对比分析。仿真结果表明，混合卡方模型和传统的Swerling模型相比，在不同方位角范围内，单脉冲检测性能具有较大差异，从而更能够反映真实探测场景，并为隐身目标探测系统总体优化设计提供了理论支持。

针对备件满足率与利用率的计算、预测问题，提出了一种基于BP神经网络的预测方法。依据备件配置方案与装备保障效能之间存在的影响关系，设计神经网络模型拟合备件配置方案与其对应满足率、利用率之间的映射关系，实现备件配置方案设计合理性的评估。以3类不同组成结构的装备为例，设计对应的备件满足率与利用率神经网络预测模型，并通过数据样本进行训练，实现了快速、高精度的备件满足率与利用率的预测。算法耗时短且平均误差与均方误差均小于0.05%，证明了所提方法的有效性。

针对目前振荡器相位噪声仿真分析方法受限于元件库固有模型，得到的噪声曲线不能够较好地体现元器件非线性特性，无法指导实际设计的问题，提出了一种基于非线性模型结合阻抗网络分析的方法。确定满足Leeson模型的非线性元件模型，以保证仿真的有效性。对电路进行阻抗网络分析，推导对系统相位噪声产生影响的电路参数，设计使用包含非线性模型的仿真电路，通过先进设计系统（advanced design system，ADS）仿真平台验证该方案的有效性。实验结果表明，所采用的方法与传统设计方法相比，引入非线性因素，更加贴合实际设计。提出的噪声优化方案可行有效，对实际应用中改善相位噪声指标，提高系统整体性能提供了一定的参考。