为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题，提高评估效率，提出图卷积网络（graph convolutional network，GCN）的解决方法，并引入改进的指标相关性权重确定方法（improved criteria importance through intercriteria correlation，ICRITIC），构建了基于ICRITIC-GCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性，利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练；针对传统方法在属性权重时过于主观的问题，ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量，客观分配属性权重。仿真结果表示，该算法在解决多目标威胁评估问题时，在处理效率、准确率等方面均有所提升。
对某微小型飞行器内部柔性电缆PCB的稳态载流能力和冲击电流载流能力进行了理论计算和设计。通过MIL-STD-275标准和经验公式，对柔性电缆PCB的稳态载流能力进行了复核复算；通过对照GJB 4057—2000，估算出柔性电缆PCB的冲击电流载流能力。对于理论计算和估算值，设计了2倍理论值状态下的稳态载流测试和10倍理论值状态下的脉冲电流测试实验，实验结果与预期一致，验证了设计理论计算的正确性。在载流实验中，获取柔性PCB板在各个电流值载流状态下的温度情况，并通过Flotherm 软件进行热仿真验证，模拟了PCB在各个电流值状态下的稳定温度，热仿真结果与实际测试结果相吻合，验证了实验数据的真实性与合理性。该载流量实验与仿真数据结果可为后续短时工作微小型飞行器内部PCB设计提供实验数据支撑。
高压压气机后面级的叶片吸力面三维角区内易堆积大量的低能流体。为了指导吸气槽设计，达到量化分析叶栅吸力面吸气槽位置与角区分离的关联性的目的，以一高负荷压气机叶栅为研究对象，采用计算流体力学仿真软件讨论了全叶高吸气槽轴向位置变化对叶栅性能的影响，并以角区分离起始位置到叶栅前缘之间的距离（ZCS ）作为量化标准。研究表明：在设计工况附近，总压损失随着吸气槽轴向位置从前向后移动表现出了先减小后增大的趋势，且叶片吸力面吸气槽在不同工况下存在最佳轴向位置。在0°迎角时，当吸气槽距离分离点间的轴向距离为0.33倍的ZCS 时为最佳，可使总压损失系数降低10.9%。这种量化结果借助角区分离结构实现了吸气槽轴向位置设计的标准化指导。
人工智能技术被各主要强国视为“改变游戏规则”的尖端技术之一，有望提升航天装备可靠性、快速性和自主性，从而产生颠覆性影响。简要分析了人工智能的技术发展态势及其在航天装备中的应用态势。建立了人工智能在航天装备领域应用体系，并在此基础上，按照进入太空、利用太空和控制太空的维度，从运载火箭、卫星通信、卫星遥感、卫星导航、载人飞船、太空态势感知等方面，深入分析了人工智能在航天装备领域的应用场景。最后，归纳了人工智能在航天装备领域应用的趋势。为我国发展人工智能技术在航天装备领域的应用提供参考。
以近空间飞行器直/气异构复合控制为应用背景，针对常见复合控制分配方法没有考虑执行机构的异构特性差异，导致实际控制效果难以达到期望效果，以及姿态震荡和RCS能量消耗都较大的技术难题，提出了一种基于整数规划策略的复合控制分配方案。该方法将直/气复合控制分配的RCS力矩实现问题转为一个0-1整数规划问题，能有效解决异构执行机构的控制分配问题。仿真结果表明，该方法能有效降低能量消耗和姿态震荡。
针对防空导弹试验鉴定中非精确测量条件下脱靶量获取的实际问题，提出了一种基于“脱靶管”原理的脱靶量估算方法。并针对光学测量和多普勒频率信号测量2种数据源，给出具体算法和算例，算例的结果表明基于“脱靶管”原理的脱靶量计算方法，可在非精确测量条件下，得到较高精度的脱靶量的值，是光学测量数据估算脱靶量的有效手段。同时基于“脱靶管”原理的脱靶量估算方法具有明显优势，能够较好地解决弹目相对速度未知情况的脱靶量估算问题。该方法具有算法简便快捷、计算精度高、工程实用性好等特点。
针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略，其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向，从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题，控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法，与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后，分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验，验证了控制方法的有效性。
对空中目标的作战意图进行预测是目标意图识别中的难点，提出了一种基于动态贝叶斯网络和模板匹配的意图识别方法，实现空中目标作战意图的实时预测。首先，综合利用实时感知的目标特征信息、领域专家知识以及积累的历史作战态势数据，并采用动态贝叶斯网络推理来袭目标当前的作战行动；然后，根据目标当前的作战行动预测目标可能的行动序列；进一步基于目标可能的行动序列，采用态势模板匹配的方法，实现对目标作战意图的实时预测。仿真结果表明，所提方法能够有效解决意图识别中的意图预测问题，进一步提升了意图识别的准确率。
针对小型无人机在复杂电磁环境下难以识别的问题，提出了基于改进连通区域标记的跳频信号估计与分选方法。首先，采用基于局部窗口的能量门限统计法，在信号时频域去噪；接着，对常规连接区域标记法进行改进，设计了新的连接区域片段关联和干扰抑制方法，解决连接区域断裂和干扰混合的问题；然后，针对多跳频信号混合情况，利用时频幅度差异重建连接区域；最后，根据改进的连通区域标记图进行参数抽取和信号分选识别。仿真结果显示，在噪声、干扰和多跳频信号混叠环境下，信号参数估计精度和目标信号的正确识别概率均明显高于常规连通区域标记方法。
针对阵元幅相误差使波达方向（direction of arrival,DOA）估计精度下降的问题，提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元，改变了误差矩阵的结构，并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵，通过构造的变换矩阵和子空间算法，实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外，该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题，实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。
空间功率合成是大功率射频设备研制的关键技术之一。针对现有导航干扰设备体积过大、功率较低和带宽较窄等问题，通过对功率合成技术研究现状进行总结，重点对空间功率合成技术的主要类型进行了深入分析。在此基础上简要对比了空间功率合成中各类数字波束合成技术类型的优缺点。同时基于导航干扰领域发展现状，对空间功率合成技术在导航干扰领域应用的技术瓶颈进行了分析，并从器件功率容量、电磁兼容要求和信号工作带宽方面总结了有待解决的问题，提出了导航大功率射频干扰站研制方向。
由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步，对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法，存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题，提出了一种改进鸽群算法的复杂信号盲源分离方法，通过在鸽群算法的地图和指南针算子中添加位置因子，以及在地标算子中添加压缩因子2种方式，平衡了算法前期全局探索能力以及后期局部搜索准确度，解决了易陷入局部最优以及早熟收敛的问题，提升了算法的寻优能力，同时该算法在收敛速度上也有所提升。仿真实验结果表明，该算法在低噪声和高噪声情况下均能较好地分离出复杂信号，对比传统独立成分分析的方法，具有更好的分离性能和收敛速度。
为了全面评价自适应伪装系统的综合性能，提出了集对分析法的3级模型，并构建各层级指标的联系度算法和综合置信度的等级确定方法。从技术指标、勤务指标、环境指标和维护指标4个方面细化了2个层级的指标体系，并提出各指标归一化方法。依据自适应伪装系统适应背景的实时性提出划分准则，构建各指标等级区间。运用层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）得到2个层级指标的权重。提供的算例验证了方法的可行性和有效性，能够为自适应伪装系统的应用定位提供参考。
针对战时装备维修保障资源调度面临维修保障资源需求量不确定、调度时间不确定、调度路径可靠性不确定的问题，通过引入三角模糊数，将不确定信息量化，构建了以维修保障资源调度时间最短、维修保障资源调度路径可靠性最高和维修保障资源调度成本最小为目标的多目标调度模型，并给出了确定各目标相对重要度的方法，然后通过极大极小法将多目标模型转换为单目标模型，并结合LINGO软件对模型进行求解得出维修保障资源的最优调度方案。最后，引入算例进行了分析计算，结果证明了该模型的有效性，对于战时开展装备维修保障资源调度具有一定参考价值。
在防空导弹全寿命周期中，为保证导弹的实时状态和性能可知，需要进行导弹测试。合理的测试项目设计是确保导弹测试过程可行、测试结果可信的基础。测试项目的规划与导弹测试性设计紧密相关，导弹类型、测试性设计思路均会影响测试项目的设计结果。通过对复合制导型防空导弹作战过程的分析，提出了一种基于作战任务需求的防空导弹测试项目规划策略，并对实际应用中的关联因素进行了分析。基于该规划策略形成的测试项目具有较好的测试覆盖性和可行性，满足导弹全寿命周期各阶段的测试需求。
针对现代雷达技术密集、结构复杂，性能与质量评估困难，缺乏定量评价方法等问题，采用智能监测与自动测试、模糊综合评判等技术，设计了一种雷达状态监测与性能综合评估系统，实现了以基于监测数据为主，融合履历数据、环境数据的雷达系统质量状态综合评估。在介绍系统总体结构的基础上，详细阐述了状态监测系统与综合评估系统的设计原理，并给出了系统在典型雷达上的实例应用。经验证，该系统设计合理可行，能够较好地对雷达系统性能进行综合评估。
滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息，且可实现在线或离线监测，广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变，往往掺杂较多噪声，噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题，提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法，对含噪信号进行小波分解，利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理，结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析，通过与常用降噪方法相比，该方法在较好地保留特征信号的前提下，较大程度地去除了噪声，有效地提高了降噪效果。
