针对可见光通信的3D定位与定向问题，提出了一种自适应参数与自适应变异粒子群优化的3D定位与定向方法。首先，分析了一种在复杂环境下的基于测距模型的混合3D可见光定位模型，并将定位问题转化为联合概率密度函数的优化问题。其次，通过计算粒子解与种群最优解之间的模糊贴近度，设计了一种自适应参数与自适应变异粒子群优化方法。最后，通过数学方法精确解析了所提3D可见光定位模型的定位与定向误差的理论下边界，即克拉-美罗（Cramer-Rao）下界。结果表明，所提算法的时间复杂度较低，且定位与定向误差都非常接近Cramer-Rao下界，其平均定位与平均定向收敛误差分别为5.99 cm与6.65°，显著优于另外四种基于迭代的可见光定位算法。

认知雷达网系统已被证实在多目标跟踪方面具有显著优势。提出了一种基于后验克拉美罗下界(PCRLB)的带宽与驻留时间联合分配算法。首先分析、构建了带宽、驻留时间与目标跟踪精度的影响关系模型,设计了基于PCRLB的带约束优化目标函数,利用粒子群算法(PSO)实现对驻留时间与带宽的联合分配。仿真结果证明,与平均分配资源相比,所提方法不仅能节约系统的时间和带宽资源,而且改善了雷达的跟踪性能。

针对组网雷达系统对探测目标进行参数联合估计, 提出了一种针对该参数估计的组网雷达欺骗干扰策略。首先, 分析了电子干扰机编队对组网雷达实施欺骗干扰的原理, 并建立了欺骗干扰下的目标回波信号模型。然后, 在此基础上给出了欺骗干扰特征矢量参数的费希尔信息矩阵(FIM), 并分析了其估计性能。最后, 推导了达到待估计参数克拉美罗下界(CRLB)的充分条件, 提出了使得组网雷达参数估计性能最差化的欺骗干扰策略。仿真结果证明了所提策略的可行性与有效性。

在分析 Quinn算法性能的基础上, 提出一种改进的 Quinn测频算法, 并对该算法的原理和 FPGA实现步骤进行详细说明。仿真结果表明: 在低信噪比条件下新算法的估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动, 在整个频段内估计均方根误差(RMSE)接近克拉美-罗下界 (CRLB)。为了减少测频时间, 新算法在 FPGA平台实现时采用初始频偏的多项式函数构造频率估计值。实测结果表明新方法测频精确度高, 测频时间短, 可以用于快速测频场合。

前向激光引信可以实现对目标距离的持续探测, 并利用距离信息控制炸点, 炸点控制偏差是影响防空导弹作战性能的关键指标, 因此需要对激光引信的炸点控制精度进行分析。基于制导引信一体化(GIF)和交会段匀速运动的假设, 分析利用时序测距进行炸点估计的全局可观性, 获得测距值存在满足零均值加性高斯分布误差时炸点控制精度的克拉美罗界(CRLB), 仿真结果验证了所得结果的正确性, 并通过数值计算方法对影响炸点控制精度的脱靶量、起爆角、空间采样率等系统参数进行了分析。这可为距离高分辨激光引信的设计提供参考。

为了最小化参数估计的均方误差, 提出了基于 D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在 DOBC准则下需要满足的约束条件; 进行了敏感性分析, DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关, 而与具体的方位角值无关; 并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界 (CRLB), DOBC准则可以看成一种修正的 CRLB, 其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明, 与最小冗余阵列、均匀阵列相比, DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能, 且其不受阵列孔径的约束, 可以通过扩大孔径, 进一步提高分辨力。但随着孔径的提高, 方向图的伪峰值会升高, 在低信噪比条件下, 会造成很大的参数估计误差, 因此需要根据实际应用需求, 选择合适的孔径大小。

在空战场协同攻击中，常涉及到多传感器协同探测及跟踪，由于目标的出现与消失具有随机性，所以在协同中既要考虑已有目标的跟踪，更要重视新生目标的及时探测和捕获。为此，建立了新生目标的探测概率模型，并阐述了不同传感器联盟对新生目标的探测能力，依据后验克拉美-罗下界（Posterior Cramer-Rao Lower Bound，PCRLB）对已跟踪目标组建传感器联盟，利用二值粒子群优化（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）算法及PCRLB 研究基于动态联盟的多传感器协同探测与跟踪方法。仿真表明，该方法跟踪精度较高，误差小且稳定。

为研究反导作战中红外预警卫星系统对弹道导弹主动段弹道的跟踪性能，提出以后验克拉美-罗下界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound, PCRLB)为衡量指标，结合8态重力转弯主动段运动模型和双星纯方位无源定位获取的量测量，系统分析了运动建模精度、量测精度、采样周期、测源不确定性下检测概率和虚警数目等因素对跟踪时效性和准确性的影响。仿真算例给出了上述因素对位置和速度跟踪性能的影响程度和规律，可为预警卫星反导作战、战技指标关联建模以及星载探测器优化设计等提供有意义的参考。

基于全微分和统计理论推导了星载相干测风激光雷达合成水平风速和风向误差的解析表达式, 利用克拉默-拉奥误差下界代替Frehlich经验公式对风场的随机风速误差进行评估, 建立了通用型的星载相干测风激光雷达合成水平风速和风向误差计算模型.在NASA/NOAA提出的星载测风激光雷达系统设计指标框架下, 对风速及风向误差模型进行可行性分析,得到了总的径向随机误差随着探测距离的变化关系及水平风速区间的选取对随机误差的影响.同时, 为了计算合成采样误差, 改变不同的垂直分辨率和方向角取值, 对水平分量的采样误差进行对比分析.仿真结果表明, 合成的水平风速和风向的误差范围为0.8～3.2 m/s和2.38°～3.49°, 基本符合星载测风激光雷达的相关指标要求.

相干测风激光雷达中一个核心的问题是从微弱的气溶胶后向散射信号中估计出风速.基于零均值复高斯随机过程协方差矩阵统计模型的后向散射信号,首先讨论了最大似然(ML)离散谱峰值(DSP)风速估计算法的克拉美-罗下界(CRLB)与由Fisher信息矩阵论得到的精确CRLB之间的关系.其次,对于ML DSP估计应用于相干测风激光雷达中协方差矩阵统计模型的后向散射信号时,使用计算机Monte Carlo仿真的方法研究了风速估计的概率密度函数.分别讨论了信噪比、激光脉冲累积发数和发射激光脉冲宽度对ML DSP风速估计性能的影响.计算仿真结果表明:ML DSP风速估计的CRLB低于精确的CRLB;在信噪比为-20 dB,100发激光脉冲累积和信噪比为-30 dB,10 000发激光脉冲累积条件下,ML DSP风速估计中“坏”的估计值所占的比例都为0,“好”的估计值的标准差分别为0.62 m/s和0.50 m/s.