针对自动调制识别（Automatic Modulation Recognition，AMR）在实际应用中受限于小样本数据、时频多模态信息融合不充分，进而导致识别准确率较低的问题，对AMR领域现有技术的局限性进行了简要分析，提出了一种融合扩散模型与对比学习机制的跨模态自监督学习框架。该框架通过引入扩散模型，利用其生成能力实现通信信号高质量数据合成与增强，有效缓解小样本数据对模型训练的约束；同时结合跨模态对比学习机制，构建模态间关联学习模块，充分挖掘和利用时频不同模态表示之间的内在关联与互补信息，解决多模态信息融合不充分的痛点，最终基于上述设计构建了“扩散-对比混合网络（Diffusion-Contrastive Hybrid Network，DCHN）”模型。实验结果显示，该模型在RML2016.10a数据集上的识别准确率较其他网络模型有较大提升，具备较好的识别能力。

调制识别是无线通信中的关键任务，深度学习方法虽已取得显著进展，但在复杂非合作环境下仍面临泛化能力不足的挑战。特别是，变化的信道条件会模糊结构相似的调制方式（如16QAM与64QAM）之间细微的判别性特征，导致识别性能下降。针对这一调制识别领域的特有挑战，提出特征对齐对抗领域自适应（Feature Alignment and Discrimination Domain Adaptation，FADDA）的无监督对抗领域自适应算法。该方法的核心是在对抗训练的基础上，创新性地引入了基于对比学习的特征对齐损失。对抗训练负责学习域不变特征以适应信道变化，特征对齐损失则通过显式地增强类内特征的紧凑性和类间特征的可分性，从而在根本上提升模型对易混淆调制类型的分辨能力。实验验证表明，该方法在缺乏目标域标签的情况下，能够显著增强模型的跨信道调制识别性能，展现出强大的泛化能力。

针对无线电监测系统的低频覆盖不足与天线尺寸问题，基于改进型的偶极子结构提出一种小型化超宽带接收天线。设计采用曲流技术弯折偶极子双臂（尺寸38.6 mm×134.1 mm×0.8 mm），结合对称寄生单元与挖孔结构优化电流分布，实现带宽扩展。CST仿真与实测结果表明，天线在0.7～0.96 GHz及1.3～5.3 GHz频段S₁₁＜-6 dB，覆盖GSM、DCS-1800、WLAN、WiMAX及5G NR n77/n78/n79等标准；2.2 GHz和4.4 GHz辐射效率分别达96.42%和95.63%，5G Sub-6 GHz平均效率85.4%±6.8%；3.3～5.0 GHz最大增益达（4.23±0.54）dBi，较传统偶极子提升1.8 dBi。该设计通过结构创新解决了低频段覆盖与小型化矛盾，适用于多制式通信监测场景。

针对复杂电磁环境下的无人系统信息稳定传输问题，提出了基于通信质量评估的无人系统信息弹性适配方法。选取通信链路层信号强度、误码率、信噪比作为通信质量评估特征参数；使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型作为信号预测模型，预测下一时刻信号参数；使用支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型作为通信质量回归模型，得到当前时刻的通信质量；基于通信质量等级评估模型得到通信质量评估结果；根据通信质量等级传输对应层级内容。实采数据仿真及实飞试验表明，所提方法可以实现高实时、强对抗电磁环境下的无人系统信息稳定传输。

在交通监控领域，雷视一体机对目标协同感知与跟踪时，对目标定位和测速有较高的跟踪精度要求。因透视成像原理，距离越远的目标对应的图像区域越小，且视觉目标检测框抖动显著。当雷视标定存在适量误差、遮挡或视觉目标框抖动时，远处视觉目标位置信息从图像坐标系映射到雷达坐标系时会存在较大的偏差，从而影响远处多目标跟踪的准确率。特别是多个传感器协同感知和跟踪目标时，进一步增加了目标跟踪的难度。针对上述问题，提出一种基于二阶段匹配和自适应卡尔曼滤波的多传感器多目标协同感知与跟踪方法。该方法在鸟瞰图（Bird's-Eye View，BEV）平面关联前后帧数据之后，增加图像视角（Perspective View，PV）平面的匹配过程，通过提升关联准确率，有效解决跟踪（较远）目标跟踪精度低的问题。基于图像点与距离位置抖动关系模型，提出自适应多传感器多目标跟踪方法，利用图像点与距离关系模型更新卡尔曼滤波器参数，根据目标传感器数据源，自适应选择合适的观测矩阵和测量协方差矩阵，对目标位置速度参数进行估计，有效提高对目标空间位置和速度的实时预测精度，进而提高BEV平面的目标关联准确率。实验结果表明，所提方法相较于未添加二阶段匹配策略且仅使用普通卡尔曼滤波器时多目标跟踪准确率（Multiple Object Tracking Accuracy，MOTA）指标提升16.3%，显著提高了交通场景毫米波雷达和视觉一体机进行目标感知和跟踪的准确率。

为满足半/全双工通信系统需求，提出一种基于磁-电偶极子的双频全向双圆极化多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）天线。该天线由4个相同天线单元对称分布形成2×2 MIMO阵，每一天线单元由圆形平面波导腔、4个折叠偶极子、8个寄生偶极子组成。在圆形平面波导上蚀刻扇形缝和采用短路柱可在弧形开口侧形成磁偶极子，其辐射电场与电偶极子产生的电场正交。当磁偶极子与电偶极子产生90°空间距离相位时，能在水平360°方向辐射左旋或右旋圆极化波。结果表明，该天线在低频段（2.42～2.47 GHz）能产生全向的右旋圆极化波，而在高频段（5.76～5.85 GHz）能产生全向的左旋圆极化波，轴比（Axial Ratio，AR）低于3 dB，水平面增益波动分别低于2.1 dB和7.3 dB。此外，所提MIMO天线通过相互对称布阵，在低频段和高频段的隔离度分别低于-30 dB和-50 dB。

自动驾驶场景下的目标检测面临复杂环境干扰、多尺度目标分布及目标遮挡等挑战，现有算法在特征融合能力、细节表征精度和定位回归性能方面仍存在不足。为此，提出了一种改进的YOLOv8检测算法DMP-YOLO。使用多分支辅助特征金字塔网络（Multi-Branch Auxiliary Feature Pyramid Network，MAFPN）优化原颈部结构，增强复杂交通场景中的多尺度特征融合能力；在骨干网络中提出C2f_DEConv模块，将标准卷积替换为细节增强卷积（Detail-Enhanced Convolution，DEConv），通过高频特征保持与局部纹理强化，显著提升对小尺度车辆及遮挡目标的细节捕捉能力；引入PIoUv2（Powerful Intersection over Union version 2）损失函数优化改进边界框损失，通过动态尺度敏感因子与几何约束优化，改善目标边界框的回归精度。在KITTI数据集上的实验表明，DMP-YOLO的各项性能指标都有显著提升，其中mAP@0.5达到89.0%，较基线YOLOv8提升了2.6个百分点，mAP@0.5：0.95提升了2.9个百分点，为自动驾驶场景下的高精度实时检测提供了有效解决方案。

针对复杂真实场景下甜菜田间杂草识别效率低、精确率低、小目标漏检等问题，提出一种基于YOLOv11模型改进的甜菜田间杂草识别算法。在主干网络引入PoolFormer模块和AKConv模块增强模型对全局语义信息的捕捉能力来提升检测精度，提高了在低分辨率图像和小物体中的检测效果。AKConv模块通过动态调整卷积核参数和形状，提升模型对生长形态不规则的甜菜与杂草的特征提取能力；PoolFormer模块可以很好地将相互遮盖的甜菜与杂草的边缘特征进行分割。在头部网络加入高级筛选-特征融合金字塔网络（High-level Screening Feature Pyramid Network，HS-FPN）模块增强多尺度融合效率，提升幼苗期甜菜与杂草的特征提取效率和速度。通过实验得出，改进YOLOv11模型的精确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5：0.95相较于改进前分别提升了6.9%、7.8%、7.9%、7.8%。结果表明，在甜菜田间杂草识别上取得了显著的提升效果，为复杂场景中检测甜菜田间杂草提供了一个更可行的解决方案。

探究了脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）和人机融合技术在无人机操控及反制设备使用领域的应用价值，分析了该技术面临的问题，并提出了针对性的解决策略，以推动其在低空经济发展及安全保卫中的合理应用。通过分析BCI技术在提升无人机操控效率、增加反制设备使用精准度等方面的作用，结合其为低空经济发展型塑的新应用场景和创造的低空安全保卫新形态，梳理该技术面临的人机融合技术自身缺陷、信息安全风险及其对低空安全造成的影响等问题，进而提出应对策略。BCI技术在无人机操控和反制设备使用领域作用显著，能够提升无人机操控效率、增加反制设备使用的精准度，基于该技术与人机融合技术为低空经济发展型塑了新的应用场景，创造了低空安全保卫的新形态。

北斗卫星导航系统（BeiDou Satellite Navigation System，BDS）接收机具备定位、导航、授时（Positioning，Navigation and Timing，PNT）和报文通信功能，在各行业中得到广泛应用。以北斗二号（BDS-2）区域系统向北斗三号（BDS-3）全球系统平稳过渡为背景，研究其对导航接收机服务性能影响及应对措施。通过对比BDS-2与BDS-3系统在信号类型、信号体制、星座规模和服务性能等方面的差异，阐述BDS平稳过渡的具体表现形式和状态变化趋势。重点分析BDS平稳过渡对导航接收机报文通信、导航定位、抗压制干扰等服务性能产生的影响。仿真结果表明，BDS-2接收机（PRN01～37）在平稳过渡期间，RDSS报文通信服务仍可正常使用；随着BDS-2卫星的陆续退役，空间可用卫星数将逐渐由33颗减少到18颗，全球范围内平均可见卫星数由11.62颗减少至6.31颗，平均几何精度因子（Geometric Dilution Precision，GDOP）值由2.00增加至3.15，服务连续可用性由93%降低到46.46%，定位精度和服务范围均受到影响；BDS-3卫星实施功率增强时，导航接收机可获得7～15 dB的抗压制干扰能力提升。针对导航接收机不同应用场景分别给出减弱或消除影响的应对措施，使导航接收机在BDS平稳过渡期间能够持续为用户提供可靠服务。研究成果可为北斗导航接收机的设计、研制和应用提供参考。