地月空间中的DRO轨道是一类极具价值与任务潜力的周期轨道。针对DRO轨道上科学探测卫星科学载荷突发关键数据及时下传的需求和测控管理全球覆盖的需求，在分析北斗三号全球短报文基本能力的基础上，基于北斗三号全球短报文完成地月空间系统测控数传方案和测控数传流程的设计，并对关键技术进行分析。研究分析表明：基于北斗三号全球短报文的地月空间测控数传方案能够弥补地基测控的测控间隙，实现全天候全天时的低成本测控数传。

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步，航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展，在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此，建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面，分别介绍了相关原理与技术。同时，结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准，分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求，为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。

本文综述了遥感卫星数据传输技术的发展现状和未来趋势。文章首先介绍了遥感卫星数据传输的发展历史，进一步介绍了遥感卫星数据传输技术，详细阐述了数据压缩、数据加密、数据组帧、数据编码、数据调制以及数据发送等关键技术。接着分析了遥感卫星数据传输面临的带宽限制、信号处理、实时性和数据处理的挑战，并总结了采用激光进行数据传输、采用更复杂的调制体制以及采用多源融合和计算传输等应对挑战的策略。最后展望了未来星间激光中继传输、星上计算传输、计算星座应用于遥感卫星智能在轨融合的发展趋势。研究表明，遥感卫星数据传输技术将朝着更高传输速率、更高可靠性、更便捷的数据处理和更智能的任务流程的方向发展。

本文给出了国内外异构协同项目实例及已经出现的异构集群形式，并综合文献资料给出了异构集群的定义。将同构多无人系统协同任务过程中的关键技术分为协同网络通信、协同决策与规划技术、协同编队控制技术和协同末制导技术，对每个关键技术进展做了总结概括，给出了异构集群相比同构集群的技术差异。在此基础上提出了任务前规划和协同博弈制导两个技术领域，提出了针对异构集群的分组配比问题，介绍了场景建模和双层优化模型求解技术的发展现状；针对多体对抗问题给出了微分对策理论需要解决的问题。最后对异构集群协同技术所面临的难点作出总结，并对该研究领域的未来发展作出展望。

云和降水对全球的水和能量循环至关重要，是维持地球能量平衡的要素之一。星载云、降水雷达通过对云、降水主动探测，能够全天时全天候获取全球云和降水三维结构信息，可有效弥补气象卫星被动探测的不足。首先对星载云、降水雷达开展需求分析，总结了当前我国气象卫星云、降水雷达探测能力的不足；然后介绍了国内外星载云、降水雷达发展现状，归纳出我国星载云、降水雷达需解决的问题；最后给出未来我国星载云、降水雷达的主要发展方向。

随着空间碎片数量的逐年增加，以及航天器任务复杂度与极端环境适应性要求的不断提高，航天器结构的运行状况、损伤诊断、寿命预测与可靠安全性评估，显得尤为重要。航天器结构健康监测技术作为有效手段，通过布置于结构中的传感系统，获取结构特征信息并经算法处理，分析评估结构状态，从而确保航天器各阶段的安全稳定运行。本文聚焦于航天器结构健康监测的关键技术，首先从信息获取的传感端，综述了光纤传感、声发射传感、声表面波传感的技术特征、应用现状、当前问题与发展方向，随后介绍了传感系统部署方法与信息处理的诊断评估算法研究进展，最后总结展望了航天器结构健康监测技术的发展趋势与主要挑战。

本文分析了低轨遥感卫星实现全时在线的4个随时需求，概述基于中继、北斗以及移动通信卫星系统等开展低轨遥感卫星天基测控的现状，提出了对应的天基测控方案，对比分析了各种途径的特点，提出构建天地基综合测控服务体系、发展多手段一体化综合测控终端、优化遥感卫星分级分类测控运管策略等设想，为实现低轨遥感卫星全时在线、随时指控应用探索了一种发展路径。

现有基于深度学习的调制识别方法难以适应具有显著时变特性的短波信道，限制了其在短波信号调制识别中的应用。此外，在非合作短波通信场景中，训练数据集通常难以覆盖所有可能出现的调制类型，因而开集调制识别具有重要应用价值。本文结合通信领域知识和开集识别技术，提出了一种基于多模态特征融合的短波信号开集调制识别方法，有效缓解了短波信道时变性和未知调制类型对识别性能的影响。所提方法首先利用通信领域知识获得对信道变化具有鲁棒性的多模态特征，随后通过多模态特征融合和深度特征学习来提取具有判别性的深度特征表示，从而有效地识别已知和未知调制类型。此外，还通过流形混合策略生成混淆数据作为虚拟样本辅助网络训练，以提高网络对未知类型的识别能力。实验结果表明：所提方法优于现有的开集调制识别方法。当训练与测试信号的信道条件相同时，其开集识别性能有3%以上的性能提升；当测试信号的信道条件发生剧烈变化，即训练与测试信号的信道条件不同时，其性能较现有方法提高了8%以上，对信道变化表现出较强的鲁棒性。

随着雷达电子干扰技术的快速发展，雷达所面临的有源干扰的多样性、干扰策略的变化性持续增长，雷达对鉴别有源干扰类型的需求愈发迫切。传统的有源干扰特征识别方法识别效果有限且泛用性差，现有的基于深度学习的方法参数规模较大且具有较高的数据需求，限制了其自身的发展和应用。为在参数量和数据量有限的条件下提高有源干扰识别效果，本文研究了基于多模态融合的小样本轻量化有源干扰识别算法，利用时间局部性实现了信号时频特征及高分辨距离像特征的轻量化融合，利用度量学习与特征检索技术提高了小样本情景下的干扰识别准确率。仿真和实测数据实验表明，本文提出的方法在多种情况下具有良好的识别效果。

本文研究了硅基模拟波束赋形芯片在高频、高带宽通信和相控阵雷达系统中的应用及技术发展。5G及未来6G网络的发展，对数据传输速率、抗干扰能力和信号质量提出了更高要求，波束赋形技术成为提升通信和雷达系统性能的关键。本文首先介绍了硅基模拟波束赋形芯片的基本原理，强调了其在低功耗、高集成度和精确波束控制方面的优势，并详细探讨了如何通过优化硅基材料工艺提升频率响应和带宽处理能力。其次，本文介绍了硅基模拟波束赋形芯片中的衰减器、移相器等关键技术。最后，论文展望了硅基模拟波束赋形芯片未来的发展方向，重点讨论了自适应波束赋形、低延迟控制、多功能集成和新材料应用等技术的潜力。本文的创新之处在于引入了波束隔离技术，并提出通过优化硅基工艺提升频率响应和带宽处理能力的可行方案，为未来无线通信与雷达系统提供了技术支持。