针对高升功率V型8缸发动机各缸工作一致性偏差问题进行了仿真分析和试验研究。通过仿真分析，明确了导致各缸工作差异的原因，优化了凸轮型线，并分析了型线优化方案对V8发动机工作一致性、动力性以及经济性的影响，基于仿真结果进行了样件试制和试验。试验结果表明：进气凸轮型线改进方案可以显著改善高转速大负荷工况下不同气缸之间的负荷偏差现象，各缸负荷一致性最大改善幅度3.1%，同时发动机的动力性、经济性和排放与基础型线方案相同。在部分负荷工况下的发动机动力性、经济性和排放与基础型线方案相当，证实了型线改进的效果。

为了克服传统轮毂电机在电动汽车实际应用中存在的缺点，提出了一种双转子轮毂电机结构，可实现内、外电机单独驱动和双电机耦合驱动多种模式。如何选择最适合当前行驶工况的驱动模式和动态分配内外电机的功率是解决整车能耗问题的关键。在分析电机驱动特性的基础上，基于系统效率最优设计了双转子轮毂电机电动汽车驱动模式的切换规则，并确定了3种驱动模式的具体工作范围；在耦合驱动模式下，根据内、外电机的效率特性，提出了基于系统能耗最小的转矩分配策略。仿真结果表明：车辆在爬坡度分别为5%、10%和15%的坡道上行驶时，与未采用优化策略相比，采用本文的转矩分配策略时系统功率消耗分别降低了4.1%、2.7%和1.6%。在NEDC循环工况中，双转子轮毂电机的3种驱动模式能够随着车速和需求转矩的变化自由切换；内、外电机的大部分工作点均分布在较高的效率范围内，说明两个电机在承担最佳需求转矩的同时，均能以最优效率工作，减小整车能量消耗。双转子轮毂电机动态特性实验结果表明：内、外电机具有较快的响应速度和较强的定速巡航能力，验证了电机结构方案的合理性。

本文对耦合甲基肼（MMH）凝胶液滴蒸发模型和MMH/NTO的燃烧动力学机理进行了MMH凝胶液滴蒸发与燃烧过程的数值模拟研究。首先，研究了MMH/NTO的一维对冲火焰和低温零维化学反应动力学过程，发现MMH受热会立刻分解为CH₃NNH和H₂，MMH/NTO混合物存在两阶段点火现象。进一步在压力为0.5 MPa、温度为1 000 K条件下对MMH/NTO凝胶单液滴的蒸发和燃烧过程进行了一系列仿真模拟，发现了凝胶膜形成、膨胀、破碎过程，以及破碎之后释放的MMH蒸汽与环境中的NTO相互扩散形成非预混的火焰面；同时，液滴半径的变化呈现振荡现象。在凝胶液滴两次破碎时刻之间，由于MMH蒸汽的不断消耗，火焰面处温度也会随之逐渐降低；随着时间的推移，凝胶液滴膨胀-破碎的频率越快，MMH分解放热越频繁，气液交界处温度会随之升高。在一维仿真中，同样发现MMH的两阶段放热过程，NTO的分解吸热导致周围温度略有降低。最后，比较了初始温度和初始压力对燃烧过程的影响，发现环境温度越高，液滴膨胀-破碎频率越快，凝胶液滴的寿命越短；压力增大，火焰面更靠近液滴，与常规液滴蒸发燃烧过程类似。

本文通过建立DPF一维及三维1/4孔道离散相模型，研究了长径比对ACT与SCT载体的压降交点、内部流场及颗粒物沉积迁移规律的影响。结果表明：灰分量提高、进气流量降低会使ACT与SCT载体的压降交点减小；SCT载体在高长径比（1.6）时压降特性更优，反之则ACT载体；ACT载体进/出口孔道气流速度均高于SCT载体，高长径比载体进口孔道气流速度明显高于低长径比载体，出口孔道气流速度则相反；颗粒在孔道壁面沉积呈现明显的前少后多不均匀性，长径比增大可提高载体的颗粒物捕集效率，本文研究结果可为农用柴油机DPF选型提供科学理论指导，具有一定的工程应用价值。

本文通过引入两种对锂离子电池老化模式影响最大的内部副反应，改进传统伪二维模型的负极过电位方程，拓展建立锂离子电池性能衰退的电化学机理模型。应用响应面分析法，提取能够全面描述电池性能衰退的老化特征参数簇。建立一种长短时记忆神经网络，以基于机理模型获取的老化特征参数和历史容量保持率作为输入，预测电池未来容量衰退轨迹。结果表明：电池容量预测误差小于2%。

本文主要针对铜合金药型罩零件进行强力旋压成形模拟仿真，基于Simufact/Ansys平台建立双锥形铜合金药型罩旋压三维有限元模型，通过数值模拟对药型罩强力旋压成形过程应力应变的分布规律分析，得出在药型罩的前端区域和双锥角过渡圆弧区域应力较大。以药型罩旋压后的应力应变分布为分析目标，得到旋轮安装角、旋轮半径及进给比对应力应变的影响规律。应用仿真优化的工艺参数进行旋压实验，实验结果表明药型罩满足精度要求，表明采用模拟仿真的方法和手段，能够对实际旋压加工起到指导作用。

为改善变轨距列车不同轨距线路上的运行性能，采用基于PCA赋权的信噪比方法对悬挂参数进行优化设计。基于SIMPACK建立1 435/1 520 mm变轨距列车的动力学仿真模型，采用参数试验法结合Pareto图筛选出关键悬挂参数，基于最优拉丁超立方采样方法选取200组关键悬挂参数进行仿真试验，对输出的动力学指标进行加权信噪比分析，通过主成分分析对子目标权重进行赋值，得到变轨距列车综合两种轨距下的关键悬挂参数的优化值。对优化结果进行试验验证表明：优化后的车辆在两种轨距线路上的动力学性能均满足标准要求，且具有更好的动力学性能。

为实现复杂系统故障诊断，提出一种基于解释结构模型的复杂系统的故障诊断方法。首先，根据故障机理分析建立系统要素故障关联矩阵，应用解释结构模型，通过矩阵转换将复杂系统故障关联关系转化为直观的递阶层次结构模型，实现系统故障传播结构化和层次化；引入PageRank算法进行系统要素故障影响度与被影响度评估，根据同层组件影响度与被影响度大小及故障传递逻辑明确系统故障传递主因，为故障诊断提供依据。最后，以某设备为例进行具体应用，验证方法的有效性。

应用侧倾法进行汽车质心位置测量时，会出现轮胎受力点计算不准确、车辆侧倾大等问题，本文提出改进侧倾法。在应用改进侧倾法进行车辆质心位置测量时，轮胎受力方向始终竖直向上，不需额外设计轮荷称重装置，可以减小摩擦力等不利因素的影响。为使改进侧倾法中支承板始终保持水平，采用平行四边形机构对其进行约束。根据静力与力矩平衡，建立改进侧倾法的车辆质心测量计算模型，采用数值模拟手段，对系统关键部件进行校核，并对测量过程进行数值模拟分析。研究表明：改进侧倾法设计的平行四边形机构和测试台框架的刚度和强度可以满足安全性要求；在车辆质心位置确定过程中，改进侧倾法车辆的转动角度会较传统测试方法小，所测质心位置精度高且试验安全性好。

采用双轴肩搅拌摩擦焊（Bobbin tool friction stir welding， BT-FSW）对4 mm厚2024铝合金进行焊接，研究了焊接热循环温度对焊缝组织与性能的影响。结果表明：后退侧峰值温度高于前进侧，温度差约为20 ℃；焊核区平均晶粒尺寸为10.1 μm，后退侧各区域平均晶粒尺寸大于前进侧，小角度晶界占比小于前进侧；焊核区形成了细小的沉淀相S相，热影响区沉淀相数量减少和尺寸的增加导致力学性能下降；接头显微硬度呈“W”型分布，后退侧热机影响区与热影响区交界处硬度值最小，约为72.3 HV。

由于沥青混凝土内部结构极其复杂，会在不同疲劳阶段呈现出不同的变化特征，为了解沥青混凝土的疲劳损伤演化过程，在CT三维重构技术的基础上对其展开研究。对沥青混凝土展开疲劳实验，得到不同疲劳阶段的CT扫描图像和三维重构图像；利用差分盒维数法计算CT三维重构图像分形维数，得到疲劳损伤次数与分形维之数间的关系；利用Miner线性疲劳损伤模型重新定义沥青混凝土的损伤变量，得到疲劳损伤演化过程呈线性变化的结论。通过构造环氧沥青混凝土试件展开实验测试，结果表明：本文方法能准确计算出沥青混凝土压缩位移和裂缝体积与疲劳损伤之间的关系，推理得到沥青混凝土的疲劳损伤演化过程。

考虑城市群尺度出行特征研究存在基础数据不足、横向比较难度大等问题，本文基于网络爬虫获取全国城市之间迁徙OD流矩阵等基础数据，据此剖析迁徙强度累计比例曲线特征；提出以百度迁徙数据表征城市间出行强度，以最短路网距离作为距离参数，结合城市常住人口，构建重力模型拟合分析不同城市群内部的城市间迁徙强度随距离的变化特征。在此基础上，将基于中心城市“质量”加权的平均旅行时间定义为可达性，分别计算各城市群公路、铁路、综合交通的可达性，分析可达性与距离衰减系数的关系，发现绝大多数城市群基于路网距离的迁徙交互衰减作用较为明显，且达到城市尺度交互水平。

为研究小汽车、常规公交、定制公交混合交通流中出行者的逐日路径选择行为及其对路网的影响，本文首先对3种出行方式的特征进行分析，同时考虑到公交专用道这一公交优先方式，将路段分为无公交专用道的路段和有公交专用道的路段，从而构建混合交通流下的道路阻抗函数，并基于此进一步运用交通网络理论建立混合逐日均衡模型。选取含有多OD对出行需求的路网进行了数值模拟，仿真结果表明：经验依赖程度对定制公交出行者的影响大于小汽车出行者；为路径设置公交专用道会提升定制公交的路径流量，但效果的显著性具有差距；常规公交出行者比例过大时可能会增加总出行时间，而定制公交所吸引的小汽车出行者比例越大越能降低总出行时间，且设置公交专用道是否能降低总出行时间与这两项比例的大小密切相关。

为研究网联混行车流跟驰特性，本文建立网联混行车流跟驰模型帮助理解其跟驰特性，从而提高混行车流稳定性。考虑前后车头间距最优速度与最优速度记忆项，多前车速度差与加速度差，构建适用于智能网联汽车（CAV）与人工驾驶车辆（HV）交互渗透的混行车流跟驰模型（MFROVCM）。对模型进行稳定性分析，结果显示，MFROVCM模型与OVCM模型相比，不稳定区域减少53.17%；与BL-OVCM模型相比，不稳定区域减少15.44%，模型稳定性优于其他对比模型。数值仿真结果显示：相同扰动条件下，MFROVCM模型具有更好的交通流致稳性能，随着CAV渗透率的增大，整体交通流速度波动幅度减小，且恢复稳定的时间逐渐减小。该模型可应用于CAV与HV混行的车流跟驰仿真，为网联混合车流的交通控制策略提供理论依据与模型基础。

基于机理方法推导的锈蚀钢筋混凝土（RC）构件抗剪承载力模型通常引入一系列假定与修正系数，导致计算结果精度不高和适用性有限。本文基于数据驱动，考虑黑箱模型的可信度与输入特征的合理性，选择锈蚀RC构件的几何尺寸、纵筋配筋率、箍筋屈服强度、箍筋锈蚀率、混凝土强度等关键基本特征，建立了基于可解释机器学习算法的实用模型。结果表明，所有基本特征中锈蚀率、有效高度、剪跨比与梁宽对抗剪承载力较为敏感；本预测模型阐明了锈蚀RC构件关键基本参数与抗剪承载力间显性映射关系，相较于经验模型与黑箱模型，它具有较高的透明度与预测精度。

为定量表征矿粉对沥青胶浆的性能影响，采用改进的多应力蠕变恢复（MSCR）试验，评价沥青胶浆的高温流变性能，基于沥青胶浆的不可恢复柔量J_nr指标提出矿粉强化效应指标ΔJ_nr，并诠释矿粉强化规律。结果表明：矿粉强化效应与沥青种类有关，其中SBS改性沥青胶浆矿粉强化作用呈两阶段趋势，即先随矿粉掺量的增加而线性增强，随后不再受矿粉掺量的影响。两阶段临界值可作为沥青胶浆的推荐矿粉掺量，计算得到3.5%和4.0% SBS改性剂掺量的改性沥青胶浆的推荐矿粉掺量分别为120%和100%。构建了矿粉强化效应的多元线性回归模型，进一步阐明了应力等级、改性剂掺量和矿粉掺量对矿粉强化效应的影响。

提出了一种基于3D-DIC技术和摄影测量原理的方法来实时测量无侧限试样的体积与全局变形，该方法采用试样表面纹理和一个由六台单反相机组成的照片拍摄系统，通过3D-DIC技术分析照片以生成二维点云，利用自编软件GeoTri3D结合摄影测量原理获取二维点云中所有点的三维位置，再对三维点云进行缝合、三角网格划分和端部截断来重建试样的全表面，并计算其体积、全局及局部变形场。基于提出的测量方法开展了一个标准钢柱、砂土和粉土试样的无侧限试验。钢柱试验表明，本文所提出的方法用于无侧限试样体积测量时的误差为0.40%；砂土和粉土试样的无侧限试验结果表明，该方法既可测量总体体积，也可实现任意时刻的全局变形测量；此外，对于试样表面任何兴趣区域，还可通过进一步加大点云密度来获取精细的局部三维变形信息。本文提出的测量方法兼顾了总体体积、全局变形与局部精细变形，弥补了传统方法精度与分辨率低、测量范围小，以及结果单一的缺陷。

为研究混杂纤维对UHPC弯曲性能的影响，本文将钢纤维与3种新型非金属细纤维混杂，通过7组四边简支方板中心点加载试验，研究了各组试件的受力过程、破坏形态和荷载-挠度曲线，分析了混杂纤维UHPC板的初裂荷载、峰值荷载和弯曲韧性等。结果表明：混杂纤维提高了UHPC板的初裂荷载、峰值荷载、能量吸收值和变形性能；混杂纤维UHPC板的能量吸收值高于单掺1.3%钢纤维（SF）；混杂纤维UHPC板的峰后韧性指标T9（5.5）、T14（8）和T19（10.5）均高于单掺1.3%SF和1.8%SF试件，混杂纤维显著提高了残余承载力和变形能力；当SF分别与聚乙烯醇纤维（PVA）、玻璃纤维（GF）和玄武岩纤维（BF）混杂，SF/PVA、SF/BF的混杂增韧效应优于SF/GF。通过能量法、硬化指数和峰后韧性指标可以全面评价混杂纤维UHPC板在不同受力阶段的增强与增韧效应。

针对当前的增强现实环境中，点击输入方式存在效率低和视觉遮挡等问题，本文提出了一种新型的文本输入方式，将手势输入和假想键盘相结合，使用者在透明方框中绘制单词手势进行输入。首先，验证了在增强现实环境中使用假想键盘是可行和实用的；其次，对点击输入、有视觉反馈手势输入和无视觉反馈手势输入（本文方法）3种输入方式进行了用户研究，评估三者的性能。结果表明，无视觉反馈手势输入的平均速度可达16.95 WPM（Words per minute），超过点击输入6.92 WPM。

为准确实现汽轮机故障预警，提出一种基于关联规则和多元状态估计的汽轮机故障预警算法。利用关联规则从历史数据中挖掘不同类型的汽轮机故障特征，构建原始决策表；对关联规则挖掘结果展开属性约简，提取最佳故障特征约简集合；采用最佳属性集合组合的约简决策表，对不同类型汽轮机故障信息展开分类。基于汽轮机故障历史数据和实时监测数据组建动态记忆矩阵，使用多元状态估计方法计算汽轮机故障状态，利用非线性欧氏距离计算故障特征向量与观测数据估计偏离距离。利用相似度函数对汽轮机的状态展开预估，设定故障报警阈值，实现汽轮机故障预警。测试结果证明，采用本文算法可准确划分汽轮机故障类型，预估值与实际值基本吻合，可精准实现汽轮机故障预警。

为促进计算机视觉技术的发展，提高遥感影像信息利用率，本文提出了复杂背景遥感影像敏感小目标细粒度智能识别。首先，利用中值滤波算法去除原始遥感影像中的干扰噪声，对图像实施灰度化处理后，通过背景分割阈值的合理选取，实现遥感影像内复杂背景与识别目标的划分，避免遥感影像背景信息对后续目标识别精度的影响。将处理后的遥感影像输入CNN网络，利用空间选择方法，在网络卷积层特征图输出的基础上，对遥感影像内的主体信息特征展开精炼提取，得到用于敏感小目标识别的遥感影像主体细粒度特征；结合ELM分类机制构建ELM小目标识别模型，实现遥感影像中敏感小目标的细粒度识别。实验证明，本文方法在面对包含多类别主体的遥感图像时，能做到特定小目标的精准识别，有效提高了遥感影像内信息的利用效率，对重要情报的获取具有重大意义。

为进一步提高高效视频编码（HEVC）的压缩效率，使其更好地适用于高清视频的压缩，利用深度学习对视频特征强大的挖掘能力，提出了一种多输入的多尺度残差卷积神经网络和网络迭代训练方法，显著提高了HEVC环路滤波的性能；提出了一种新颖的分像素插值滤波方法，进一步提高编码的压缩效率。实验结果表明，本文算法在RA编码模式下平均可以减少7.47%的BD-rate。与现有的两种编码优化算法相比，本文提出的优化算法有效地提升了压缩效率，同时提高了视频质量。

针对城市公共交通枢纽客流量具有随机性、相关性等特点，提出了基于实时数据特征和XGBoost算法的城市公共交通枢纽客流量预测。首先，通过AdamOptimizer算法优化自动编码器，并将城市公共交通枢纽实时客流量数据特征矩阵输入优化后自动编码器，提取数据特征；其次，构建XGBoost模型作为城市公共交通枢纽客流量预测模型，利用差分进化算法迭代寻优模型参数；最后，将数据特征输入至训练后XGBoost模型中，实现城市公共交通枢纽客流量预测。实验结果表明：本文方法RMSE和MAPE更低，预测所用时间更少。

行人重识别（re-id）的目的是在不同的摄像机上识别同一个人的图像。虽然无监督模型比有监督模型有更好的泛用性，但无监督的聚类会更容易受到噪声干扰。针对这一问题，本文提出了一个可以减少噪声干扰的模型反向骨干网（RBNet），利用反向骨干网学习姿态检测模型输出的人体关键点，调整局部空间信息并生成掩码，用生成掩码增强指定位置注意力。实验结果表明：对比baseline在Market-1501到DukeMTMC-reID的跨域实验结果，mAP提升了7.0%，Rank-1提升了6.4%。强化对不同局部信息的注意力，可有效提升模型准确率。

针对声纹识别领域中现有模型分类损失函数无法有效区分类别之间的可分性与缺乏对声纹数据质量关注的问题，本文提出一种新的分类损失函数DV-Softmax。首先，介绍了声纹领域现有边界损失函数工作原理；其次，介绍目标检测领域的挖掘损失函数，并在其基础上提出模糊样本的概念；再次，引入人脸识别领域的MV-Softmax损失函数，并加入模糊样本，使其能自适应强调不同样本之间的区别并指导特征学习；最后，分别在Voxceleb1和SITW数据集进行声纹识别的研究。实验结果表明，DV-Softmax损失函数相较于现有边界损失函数，等错误率分别下降8%和5.4%，其验证了该损失函数有效解决类别之间的可分性及对样本声纹数据质量的关注，并在声纹识别领域具有良好的性能。

针对现有孪生神经网络仅利用空间信息，面对目标遮挡、消失、表观剧烈形变等挑战造成跟踪准确度下降问题，提出一种时间显著注意力孪生跟踪网络。该网络通过信息交换“桥梁”，一方面为当前帧添加时间显著注意力，引导网络重点学习目标特征；另一方面对内存网络中历史目标特征进行筛选，将其作为附加模板，提供目标额外表观信息，同时遵循学习目标表观信息与空间位置的变化规律，指导后续检测、分类过程。为提高时间显著注意力能力，提出多尺度特征提取单元，解决骨干网络特征提取不充分的问题。在Got-10k数据集上进行模型测试，与目标跟踪算法时空记忆网络（STMTrack）相比，AO值提高2.4%。可视化结果显示，注意力挛生跟踪网络在目标遮挡、消失等挑战中，具有更高准确性。

针对物联网应用场景下，依照最大容忍时延等标量信息划分任务卸载优先级的方式难以满足紧急任务处理需求的问题，为确保关键程度最高的紧急任务优先处理，本文提出基于任务关键程度划分优先级的方法。针对优先级任务卸载决策问题展开了研究，考虑了边缘服务器任务处理程序缓存，以最小化综合时延、社会损失率、负载失衡度为优化目标，建立了多目标优化任务卸载决策问题模型，提出了一种改进的多目标灰狼优化算法求解问题。该算法引入了灰狼个体尽力而为进化策略、基于改进差分进化算子的外部存档生成策略、加权最值法最优解保存策略以提升算法性能。仿真实验表明：本文提出的方法能有效降低综合时延和社会损失率，优化边缘服务器间负载均衡，确保紧急任务优先处理，且其性能均较其他方法表现优异。

针对结构稳定性直接影响建筑安全的问题，提出了基于改进ELM-Markov Model的建筑结构稳定性监测算法，首先，通过S变换获取建筑结构加速度信号时频图，采用灰度共生矩阵获取加速度信号时频图纹理特征，结合类内和类间散布矩阵生提取敏感特征向量；然后，结合极限学习机（ELM）和马尔科夫模型（Markov Model）构建ELM-Markov Model，对ELM的拟合误差进行Markov状态划分和误差预测，修正ELM预测值，再引入改进的灰狼算法寻优ELM-Markov Model状态数；最后，将敏感特征向量输入优化后的ELM-Markov Model中，实现建筑结构稳定性监测。实验结果表明：本文方法监测误差较小、鲁棒性较强、效率较高。

针对大负载作业需求，设计了一种基于液压驱动的六自由度机械臂实时控制系统。采用单一工控机构建液压机械臂实时控制系统，即上层任务调度和底层电液伺服驱动通过单一控制器完成。设计了基于抛物线的改进梯形速度曲线优化策略；提出了融合Levenberg-marquardt （LM）与拟牛顿（Quasi-Newton methods）的逆运动学迭代求解方法；引入了具有抗积分饱和PI控制器，抑制积分饱和影响；通过仿真和物理样机完成了机械臂在笛卡尔空间中的连续轨迹跟踪性能测试和控制系统综合性能测试。实验结果表明：该控制系统稳定可靠，实时性强，满足工程控制要求。

针对Underlay认知无线电网络中各用户的不同目标需求，提出根据用户实际需求灵活调整目标的功率分配方案。提出双目标调整因子对用户功耗和服务质量的性能指标进行配置，构建性能选择目标函数，有效解决传统的功率分配算法下仅考虑单方面性能提高的情况。为验证方案的有效性，对不同调整因子下的用户功率和信干噪比进行仿真分析。实验表明：通过调整目标因子可以实现在低功耗和高服务质量之间进行选择，满足同一场景下各用户的不同需求。

针对编码器测角精度有限的三自由度直升机教学与科研平台，从多刚体系统的视角，开展了三刚体动力学建模、多通道耦合动力学参数辨识、电机-螺旋桨升力组件特性辨识、模型线性化处理与分析、模型特性验证等全链条工作，最终获得了可以直接用于基于模型控制设计的标称模型，并从模型描述平台特性的完整性和精确性方面，开展了大量对比实验。基于该标称模型，设计并实验验证了两个“前馈+基于线性二次型调节器的反馈控制”角轨迹跟踪控制器，获得的角轨迹跟踪控制精度水平可作为其他高精度算法的对标对象。

针对信道存在噪声的干扰，为了更好地获取短波数字信号，提出了低信噪比下短波数字信号调制识别算法，构建需要识别的短波数字信号模型，采集发射信号，获得脉冲噪声、高斯噪声、码间串扰信号。利用瞬时数值算出滚降和匹配滤波器的振幅频率响应，结合相位校正，抑制噪声影响。小波滤波技术通过优化瞬时信息，求出瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率绝对值的平均数，完成短波数字信号调制识别。通过实验，证明本文算法能有效完成数字信号调制识别，噪声影响较小，准确性高。

为优化深空通信质量，提出了深空通信网络码间干扰多尺度时序抑制算法。首先，根据深空通信结构，明确了深空通信过程中，通信信号在通信信道中的传输模式，进而建立了深空通信网络信道模型。利用FFT算法对深空通信网络信道内的通信信号展开多尺度分析，并将传输信号从时域变换至频域；引入门限值算法，通过信号频域内幅值的遍历，实现码间干扰频点的判定。结合盲均衡算法与最小均方算法，构建盲均衡器，通过对通信信号自身序列的均衡处理，实现深空通信网络的的码间干扰多尺度时序抑制。实验表明：本文方法能在保证接收端信号接收质量的同时，减少深空通信网络的码间干扰，为深空通信数据的有效传输提供重要保障。

针对受约束网联车队受到加速度拒绝服务（DoS）攻击的情况，提出一种新的安全协同自适应预测巡航控制算法。首先，结合运动学特征设计加速度估计器以缓解DoS攻击对巡航控制器的影响，再设计特定的综合轨迹信号以灵活表示网联车队的各种交通工况。其次，采用滚动时域优化原理和分布式模型预测控制（MPC）框架，提出满足安全约束的车辆队列安全协同自适应预测巡航控制策略。在此基础上，采用线性矩阵不等式方法，给出在安全约束和加速度DoS攻击下的队列稳定性和弦稳定性的充分条件。最后，通过典型交通场景仿真验证本文算法的有效性。

针对单个传感器目标定位技术无法适应复杂的环境及易受外界干扰的问题，提出了状态数据协方差交叉融合算法下分布式多传感器目标联合定位方法。通过分布式多传感器观测目标物体的位置信息，并将位置信息作为目标状态数据；在此基础上将各传感器的目标状态观测值输入到卡尔曼滤波器中展开误差补偿，以提高后续目标联合定位的精度。由此，利用协方差交叉融合算法对误差补偿后的各传感器观测值展开融合，融合值即为最终的目标位置，以此完成目标联合定位。实验结果表明：该方法对10个目标物体的定位结果交并比均接近于1，且得到的目标物体位置坐标最接近物体的实际位置坐标，说明本文方法的抗干扰性能强、目标定位准确性高。