基于二体动力学和进入速度/逃逸速度确定行星借力双曲轨道面，通过近行星点高度调整进入/逃逸双曲轨道渐近角，结合近行星点加速/制动速度增量，确定逃逸速度方向。基于绕日椭圆轨道和行星双曲轨道之间的转换算法，以及近行星点高度迭代算法，快速推算转移轨道，确定进入/逃逸双曲轨道参数。以2015 XF261小行星防御为例设计金星借力转移轨道，给出了探测器的转移轨道、转移时长和速度增量需求，仿真结果表明快速推算行星借力转移轨道解析解，可以大幅减少转移轨道搜索时间。

针对软件需求文档缺少边界条件及异常处理等隐式测试场景导致测试覆盖率低的问题，提出一种代码增强需求分析方法。该方法通过语义向量相似度和大语言模型（LLM）验证建立代码-需求关联，从函数调用链中提取5类隐式测试场景（边界条件、错误处理、资源管理、状态转换及性能压力）增强需求描述，将增强需求分解为测试功能点并生成场景驱动的测试用例。在开源项目上的实验表明，CERA方法相比直接使用LLM的基线方法，在综合测试质量及测试需求覆盖率等指标上均有显著提升，同时保持较高的API测试准确率。消融实验验证了场景提取、两阶段匹配策略和BERT粗筛3个核心组件的有效性。该方法在解析类库和嵌入式系统上均展现良好的适应性，特别适用于第三方测试和验收测试场景。

针对传统时序预测模型在精度方面的不足，提出一种基于集成学习的iTransformer-XGBoost的智能预测模型。首先，利用皮尔逊相关系数筛选影响时序数据的关键特征，构建优化的输入数据集；然后，通过iTransformer模型建模时间序列中的长期依赖关系，获得初步预测结果；同时，引入XGBoost算法实现对时序数据的非线性建模；最后，融合iTransformer与XGBoost的预测结果进行阈值组合策略判断，确定双模型的组合结果，从而提升整体的预测性能。本文通过引入光伏功率相关数据进行模型验证，实验结果表明，该模型在时序数据预测中具有更高的精度和稳定性，显著优于传统方法，后续可推广于航天光伏应用场景。

聚焦于飞行器稳定自旋角速度的选择问题，研究并提出了一种基于飞行器自旋稳定判据的稳定角速度选择方法。通过对自旋飞行器锥形运动动力学特性开展理论分析，从机理层面揭示了静稳定力矩、Magnus力矩及阻尼力矩对弹体定轴性的耦合作用规律。基于质心与压心位置偏差条件下的锥形运动角动力学模型，构建了系统特征方程并运用劳斯-赫尔维茨判据建立了动态稳定性判据。进一步在传统三自由度弹道基础上，利用所建立的锥形运动动态稳定性判据推导出自旋角速度的可行域，并据此设计出飞行器稳定的自旋转速方案。数值仿真结果表明，该方法能有效抑制锥形运动发散，而且能降低俯仰/偏航通道的控制能耗。上述研究成果为利用飞行器自旋特性实现低能耗姿态控制下的定轴飞行提供了技术路径，具有重要的理论和应用价值。

提出了一种圆型限制性三体问题下基于深度神经网络的最优地月双脉冲转移轨道预测方法：首先，选择三类地月双脉冲转移轨道族，并利用每条转移轨道的状态量构造双脉冲转移轨道数据集；然后，在数据集中确定轨道的输入状态和预测状态，构建用于进行轨道状态预测的深度神经网络；再将每一类地月双脉冲转移轨道族作为训练集，用训练集中的轨道数据来训练神经网络；最后，根据训练结果，通过设置地月双脉冲转移轨道在近地轨道上的初始状态来预测转移轨道的状态量，并根据预测结果选择每一种轨道族中的最优地月双脉冲转移轨道。仿真结果表明：利用深度神经网络能够通过地月双脉冲转移轨道的初始状态快速预测转移轨道的状态量，预测结果具有较小的误差值，根据预测结果可选择最优地月双脉冲转移轨道。

针对当前运载火箭飞行程序协同设计效率不足的难题，提出基于MBSE的运载火箭飞行时序建模方法，研究MBSE框架下火箭飞行时序的协同设计机制。以典型两级构型单芯级火箭为对象，分析火箭生命周期中不同飞行阶段的组织关系，提出层级化飞行时序建模总方案。针对每一层级，根据飞行时序指令骨架构成方式，提出飞行时序指令信号元模型构建方法。据此，设计了基于元模型的火箭全流程飞行时序MBSE模型。面向MBSE框架下飞行时序的协同设计，设计了基于模型分发与合并机制的火箭飞行时序的协同设计，为全面开展火箭数字化设计转型奠定基础。

面向可信嵌入式装备的研制需要，采用自主可信根、龙芯处理器、昆仑固件及SylixOS全国产技术栈设计了一个可信嵌入式硬件平台。在此基础上，基于主动防御思想，研究并设计了一种软件代码的运行时动态可信校验机制，可在程序启动、运行时进行身份及代码合法性的即时校验，由此避免非法程序或者是被篡改代码的执行。最后，构建了可信嵌入式平台并对相关设计进行了验证。实践证明，所研究方法可有效提升装备软件的可信能力。

针对飞行器末制导过程面临的环境不确定性大及任务类型多样的特点，提出一种基于通用策略-在线系统辨识器的元强化学习算法。该算法包含针对通用策略的强化学习训练阶段和针对在线系统辨识器的监督学习阶段，并通过分阶段迁移学习设计和基于伪蒙特卡洛的小方差策略梯度估计保证了在多任务场景下的训练可靠收敛，使所得制导策略能够适应多种末制导任务场景。仿真结果表明，所得制导策略能够同时适应“标称”“初始相对状态散布”和“模型扰动”等多种末制导任务场景，且在各任务场景下相比传统偏置比例导引方法均实现了制导性能的提升。

针对含天线罩误差的捷联相控阵导引头制导信息提取问题，研究了一种基于卡尔曼滤波的制导信息提取方法。首先，在体视线系下建立相对运动模型，并将天线罩误差斜率建立在相对运动模型中，对于机动目标，采用Singer机动模型进行建模，将离线测得的天线罩误差斜率作为已知量，对具有测角观测量的系统进行能观性分析，为含天线罩误差的制导信息提取提供理论依据；其次，对于陀螺和波控滞后引起的隔离度问题，采用陀螺延时补偿的方法降低弹体姿态扰动的影响；最后，针对陀螺和波控滞后进行陀螺延时补偿的隔离度仿真对比，并针对高空拦截机动目标场景进行仿真验证。仿真结果表明，天线罩误差补偿后，导弹隔离度性能提升，高空拦截机动目标具有较小的脱靶量。

针对现代航天任务中多源异构故障数据的高效处理与精准决策需求，提出一种基于大模型的航天领域设备故障预案跟随智能体架构，构建“数据-知识-决策-应用”四层闭环体系，集成故障流程挖掘、历史案例匹配、流程节点响应与预案报告生成等核心功能。在技术实现上，采用基于流程中间表示的两阶段挖掘算法提取结构化处置流程，通过BM25与语义向量混合匹配算法关联历史案例，依托知识图谱嵌入技术实现故障与流程节点的语义对齐，最终驱动故障处置预案的自动化生成。该架构已在某运载火箭控制系统漏电场景完成验证，显著提升了故障处置的智能化与标准化水平，为航天设备故障预案的快速响应提供了技术支撑。

针对现有反馈增益设计基于特定标称轨迹的局限，提出一种基于控制收缩度量（CCM）的大范围跟踪制导方法，以匹配快速发展的火星动力下降轨迹机载规划能力。分析了动力下降模型的CCM条件，将CCM矩阵和动力学模型参数化并近似为多项式函数，利用平方和规划方法离线求解CCM矩阵；飞行过程中以CCM矩阵为基础，通过数值积分获得控制输入。仿真结果表明，所提出的收缩控制方法能够跟踪指定质量和推力范围内不同初末运动状态和飞行时长的标称轨迹。

为实现周期性自运行控制与任务驱动的非周期随机控制的协同，本文提出基于强化学习模型预测控制（RMPC）的运载火箭智能姿态控制方法。首先，针对火箭飞行过程中周期性轨道保持与非周期性机动调整的切换需求，建立了一种基于时频分析的断点识别方法，通过实时监测控制指令序列的频谱特性，精准定位周期性与非周期性时间过程的转换边界，为控制模式切换提供决策依据；其次，提出了一种融合自适应注意机制的RMPC框架，该机制能够根据控制任务类型动态调整基于模糊神经网络的预测模型结构及其迭代优化步骤，在保证预测精度的同时控制模型复杂度；最后，设计了一种基于环境感知的时域决策方法，通过在线评估外部干扰强度与系统状态不确定性，自适应调整预测时域与控制时域长度，增强RMPC在复杂环境下的适应能力。将该方法应用于运载火箭典型飞行场景的闭环控制仿真，实验结果表明，所提方法在周期性轨道保持阶段和非周期性机动阶段均可保持轨迹跟踪控制精度。

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题提出了一种基于强函数的控制方法，以提高系统的鲁棒性及跟踪精度。首先，对无人机的位置环设计了扩张状态观测器，以补偿外部扰动的影响；然后，基于强函数系统设计了位置环控制器；此外，考虑到四旋翼系统的多环耦合特点，将上述观测器和控制器的设计方法同步应用到姿态环。通过仿真实验表明本文所提控制方法可使稳态误差收敛至设定值，实现高精度的轨迹跟踪，且具有简明的实施特性。

对水面目标攻击的新型导弹是现代海战体系的重要打击力量，其飞行速度、制导方式和突防能力的演进深刻影响着海上力量格局。本文系统梳理了该类导弹从亚声速、超声速向高超声速发展的技术脉络，从动力推进、黑障抑制技术以及飞行控制等角度系统梳理了该类型导弹发展的关键技术，重点讨论了多源信息融合、任务智能研判与协同打击等关键技术发展趋势。

针对传统系统工程面临的研制周期长、需求验证难、接口不明确及更改流程复杂等问题，以推力调节控制器为例开展基于模型的设计方法研究，采用MagicDraw工具进行系统建模和行为仿真，使用SCADE工具进行软件设计与代码自动生成，并利用ModelCenter工具开展了系统行为模型和软件设计模型的联合仿真。这是基于模型的系统工程在航天复杂系统工程中具体实现的一次探索与研究，该方法在复杂控制系统开发中具有重要的应用价值，为未来航天器推力调节控制器的设计提供了新的思路和技术路径。

针对航天嵌入式系统中高可靠性数值计算软件易受浮点缺陷影响的问题，提出了一种基于静态符号执行的浮点数值软件缺陷分析方法。该方法通过符号化构建浮点表达式，引入区间运算与约束传播，并对数学函数进行符号建模，实现了对浮点缺陷的精确检测。实际应用于浮点数值软件和航天软件测试后，有效提升了检测准确性与效率，成功发现多个真实缺陷，并得到开发人员确认，显著提高了航天软件的可靠性。

针对基于图像分割的自然场景文本检测算法容易产生过分割与文本粘连的问题，提出一种基于跨层次注意力机制的自然场景文本检测算法。该算法通过设计跨层次注意力模块，增强网络对高分辨率特征图中的关键特征与上下文信息的关注度，提升对碎片文本的整合能力；通过设计特征分解重组模块，将融合特征分解为高频项和低频项，提升网络区分文字边界区域的能力。将两个模块加入到基线模型后，在两个主流数据集上进行性能测试，实验结果超越了当前的主流算法，与基线模型相比漏检率与虚警率均有所降低。

针对四旋翼无人机在复杂环境下的姿态控制问题，提出了融合干扰观测器与自适应策略的模糊模型预测控制方法。建立包含外界扰动的四旋翼无人机非线性动力学模型，为有效处理系统非线性与约束，采用 T-S 模糊建模将其转化为一组局部线性模型，并嵌入模型预测控制框架进行滚动优化求解。同时，设计了自适应预测时域调整策略，根据系统动态特性实时优化控制器参数，有效平衡了动态响应速度与鲁棒性。又通过构建李雅普诺夫函数对状态方程进行稳定性分析，从理论上严格证明了该自适应策略下系统的渐近稳定性。仿真结果表明，本文提出的方法在复杂不确定环境下具有出色的稳定控制能力和强鲁棒性能。

针对涡电混合动力垂直起降无人机能量管理策略难以兼顾燃油经济性、母线电压稳定性与电池寿命的问题，本文构建了包含涡轮发电系统、电池储能系统、三电平整流器及双向DC/DC变换器的混合动力系统部件级仿真模型，提出一种双层模型预测控制（Model predictive control， MPC）的能量管理策略：上层MPC以燃油消耗最小化为目标，综合考虑发电机输出功率约束、电池荷电状态（SOC）变化及寿命衰减因素，实现多时间尺度下的功率预测与动态分配；下层MPC以直流母线电压稳定为核心，利用双向DC/DC变换器占空比控制实现快速电压调节。在海上飞行环境下进行典型长航时与脉冲负载复合工况仿真验证，仿真结果验证了该策略在能效提升、电池寿命损耗降低及系统稳定性方面的显著优势。

针对运载火箭地面测发控系统智能化、集成化的需求，提出了一种智能化集成化架构，该架构由测试发射控制功能、辅助决策功能及存取算一体化功能组成。围绕测试发射控制功能，提出了系统综合化、模块化以及集成化设计方法，完成了模块功能、系统功能和软件体系的设计；围绕辅助决策功能，构建了基于历史故障与预案知识库的多智能体协同辅助决策系统，实现了快速响应与精准决策的目标；围绕存取算一体化功能，提出了基于大语言模型的轻量化智能计算平台，实现了数据存储和数据分析等功能的一体化和智能化。

介绍了一种面向多架构嵌入式处理器的通用程序解析与测试覆盖分析技术，包括面向不同架构编译器的程序信息解析和通用数据存储结构、一种快速的程序信息检索算法和通用测试覆盖率分析架构。以新一代运载火箭型号箭上的多个嵌入式软件为验证目标，开展本文各技术点的验证工作，验证结果表明本方法兼容多种编译器规范和处理器架构，提供的通用覆盖率测试框架可以兼容主流嵌入式处理器测试覆盖分析需求。本文提出的方法具备可扩展性，将来可以拓展应用在新目标处理器架构的软件上。

本文对火箭电气系统接壳与浮地-接壳两种接地设计中的潜通路路径进行分析，指出两种接地设计中存在的潜通路。基于电磁场理论，建立瞬态高压与电磁辐射条件下的火箭电气系统接地体制中的潜通路模型，从理论角度分析瞬态高压与电磁辐射对火箭电气系统工作的影响与故障现象。依据潜通路模型，提出两种接地体制下的接地设计原则，以抑制电气系统中的潜通路。本文分析思路和方法可供其他设计人员参考，并且能够进一步提升火箭电气系统的可靠性与鲁棒性。

针对星载跟瞄雷达安装误差对数据融合精度的影响，提出一种基于同目标观测的多雷达空间配准算法。该算法将不同跟瞄雷达对同一目标的测量矢量做叉乘处理，再将叉乘矢量投影到指定的平面内建立与相对安装偏差角之间的关系，通过推导观测误差特性验证了适用最小二乘估计算法的无偏性。通过模拟卫星在轨实际工况进行仿真验证，结果表明该方法能够不依赖卫星姿态测量信息，可准确快速地实现不同雷达的空间配准。

提出了一种航天进化式控制系统。首先，结合典型场景和面临的挑战，明确了进化式控制系统的理论基础与研究意义；然后，从基本概念出发，对航天进化式控制系统进行了定义，并深入分析了其核心特征；接着，在落地实现方面，从设计目标和发展规划两个维度展开论述，提出了将进化式控制系统转化为实际应用的具体规划；最后，从研发侧设计与装备侧应用两个层面对已开展的技术探索和实践进行了介绍和展望。

针对复杂威胁环境下的无人机航迹规划问题，提出了一种改进型混合智能优化算法HGWOSCA，该算法融合了灰狼优化算法（GWO）与正余弦算法（SCA）的优势。通过引入Circle混沌初始化策略和分段正弦选择策略，有效提升了算法的全局搜索能力与局部开发精度。在此基础上，本文通过构建适用于无人机航迹规划的数学模型，并采用三次样条插值对生成的航迹进行平滑处理。最终，通过在不同威胁条件下的多种场景中开展仿真实验，对所提算法的性能进行了验证。实验结果表明，HGWOSCA在所有测试场景下的表现均优于对比的7种经典元启发式算法，展现出较强的鲁棒性和优越性。

描述了一种面向航天发射系统动态故障模式的表达和形式化验证方法。通过该方法设计的动态故障模型可以使航天领域实时故障诊断系统具备针对复杂和多样性故障特征的诊断能力。动态故障模型由时态征兆表达，然而，时态征兆的复杂度和抽象程度导致其本身难以通过人工分析或者测试的方式进行验证。通过时态逻辑公式描述时态征兆的语义，使得可以通过形式化的模型检验方法来验证故障模型的正确性，这个验证过程是可通过模型检验工具自动化执行的。并且，动态故障模型不需要形式化的描述，领域专家构建故障模型时只需要关注业务领域的问题。在航天工程实践中，通过模型检验方法自动化地验证故障模型的特征属性，为领域专家设计故障模型提供了可靠的和可验证的数学化方法。

本文研究了混合式惯导弹载应用条件下的精度贡献度问题。在阐明混合式惯导原理及特点的基础上，分析了其在弹用任务链下的理论优势，给出了混合式惯导的误差模型并分析了其误差传播特性，重点研究了惯性仪表误差、初始对准误差、载体机动特性、旋转调制策略和整体导航方案等因素对混合式惯导精度贡献度的影响，剖析了行业内对混合式惯导精度优势说法不一的原因，进一步提出了更为合理的弹载混合式惯导精度优势评价方案，可支撑完善其精度评价体系，为混合式惯导弹载工程化应用提供参考。

为统一静态测试工具使用，结合静态工具自动化、平台化特点，设计了一种静态测试多工具协同分析框架，支持多工具分布式部署和并行化分析；提出了一种基于分布式架构的测试任务远程驱动技术，形成测试任务队列模式和工具调度机制，实现了远程驱动工具分析的程序控制；构建了多源信息融合技术，实现多工具分析结果的归一与筛选融合。将这些技术应用于航天各领域静态测试中，有效提升了测试效率和测试质量。

针对无人机在复杂未知环境下的路径规划中，传统人工势场法（APF）易陷入局部极小值和参数敏感，以及深度强化学习在训练初期收敛慢、样本效率低等问题，提出一种融合近端策略优化（PPO）与改进势场的自适应路径规划算法（PPO-APF）。该算法采用分层架构：上层利用PPO网络根据无人机局部感知信息，自适应输出斥力系数、起效距离及速率调节系数；下层基于引入目标距离因子和运动学约束的改进APF模型生成飞行指令。同时，设计包含路径平滑度与参数稳定性的复合奖励函数以抑制路径抖动。仿真结果表明，在障碍覆盖率约22%的复杂场景中，PPO-APF规划成功率可达97.33%，显著优于改进APF（53.67%）与纯强化学习的PPO（85%）。该算法具备显著“冷启动”优势，能使无人机自主习得狭道减速穿越和提前避让等策略，有效结合了深度强化学习的自适应性与势场法的稳定性。

针对可重复使用运载器在模型不确定性影响下的姿态跟踪控制问题，提出了一种基于自适应固定时间强化学习的优化反步控制方法。首先，设计了一种基于双曲正切函数的固定时间控制器，避免了传统分数阶固定时间控制器中存在的奇异问题；其次，针对系统模型不确定性，采用径向基函数神经网络进行逼近，并通过引入串并联估计模型，提升了估计精度和收敛速度；在此基础上，构建“辨识器－执行器－评价器”框架，设计了改进权值自适应更新律，完成了对哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的求解，实现了跟踪效果与控制输入的平衡；最后，基于李雅普诺夫理论证明了所提方法的固定时间稳定性，并通过数值仿真验证了算法的有效性。

针对多弹在三维空间按预设时间同时攻击静止目标的制导场景，提出了一种满足固定时间收敛的协同制导律。首先，建立了导弹三维制导恒速模型以及制导误差变量；然后，设计了由固定时间一致性控制器和误差收敛控制器组成的输入变量，构建了满足时间约束的一阶多智能体系统；接着，由系统状态方程推导出比例导引项加时间协同项的协同制导律；最后，通过数值仿真验证了所提制导律的有效性。

针对数据分发服务在航天软件场景下DDS与飞行控制软件紧耦合、应用层状态感知困难和静态QoS策略缺乏灵活性等问题，提出TSM-DDS框架——一种基于DDS的航天装备应用通信服务架构。该架构通过三重机制实现航天通信高可靠保障：1）双任务IPC架构实现控制/通信域异步解耦；2）基于事务管理的握手重传机制实现应用层执行状态感知；3）动态流量控制策略保障高并发传输场景下控制信息的高可靠性。仿真结果表明：TSM层握手重传机制可以感知对端应用层执行状态，并有效保障控制消息执行可靠性，在高并发丢包环境中，动态流量控制策略可以有效保障控制消息传输的高可靠性，简化了DDS复杂的服务质量配置，为DDS在航天控制领域的工程化落地提供了可复用的技术范式。

随着航天领域应用规模的不断扩大，复杂装备的健康管理正由定期维护转向基于数据驱动的预测性维护。本文提出一种数据驱动的异常检测框架TS-ADF，通过多维运行数据的正常模式建立、重构分析与特征融合，实现对潜在异常的有效识别。具体包括：利用密度峰值聚类进行初步筛选，结合长短期记忆自编码器（LSTM-AE）捕捉时间序列的深层特征，并通过时频分析与参数变化分析验证异常点。实验结果表明，该方法能够有效识别异常，为装备的智能健康管理与预测性维护提供支持。

针对混合架构测控系统中资源异构、约束复杂和动态调度困难的问题，提出一种基于多智能体深度强化学习的动态资源调度方法MA-DRS，将多目标和多约束的调度问题建模为马尔可夫决策过程，设计了中心化训练和去中心化执行的多智能体协作框架，并引入异构特征嵌入、优先级经验回放与动态动作掩码等关键技术，以提升学习效率与决策合理性。仿真实验表明，与固定组合、规则调度、遗传算法及单智能体DQN相比，MA-DRS在常规、高并发及故障注入场景下均能显著提升资源利用率、任务完成率与响应速度，并表现出优异的适应性与鲁棒性，为复杂测控系统的智能调度提供了有效解决方案。

针对存在参数不确定性、外部强扰动及执行器复合故障的可重复使用运载火箭再入姿态控制问题，提出了一种基于复合扰动观测器（CDO）的自适应滑模容错控制方法。首先，建立了包含执行器效率损失与偏差故障的RLV姿态跟踪误差模型；其次，设计了一种级联融合的CDO，实现了对集总扰动的高精度估计；在此基础上，基于扰动补偿策略，设计了无抖振的自适应滑模控制律，采用在线自适应增益替代不连续切换项，在根除抖振的同时确保固定时间收敛。仿真结果表明，与现有方法相比，所提方案在强扰动的故障场景下显著提升了跟踪精度、收敛速度和控制平滑性，验证了其优越的容错性能和鲁棒性。

针对使用多级固体火箭助推器的飞行器集群，进行了协同轨迹优化问题的研究。为了再入段协同任务的便利，保证再入点集群能量最优的前提下消除个体间的状态误差，本文提出了一种基于hp自适应伪谱法的多层协同轨迹优化算法，通过在顶层、中层和底层模块分别设计不同的规划模型，实现时间协同再入的目的。首先，根据助推段飞行特性建立轨迹规划模型，稀疏配点获得集群的时间可协调区间；然后，将单飞行器规划模型进行维数拓展，在引入控制量变化率约束后利用hp自适应伪谱法快速求解期望终端状态；最后，增加配点进行精细求解。仿真结果表明了所提方法的有效性，可以对飞行器集群进行快速有效的优化，满足协同轨迹规划的要求。

车辆轮轴温度过高会导致一系列影响车辆行驶安全的问题，是评价特种车辆的环境适应性的重要指标。本文提出了一种基于热平衡模型的装备轴温预测方法，通过建立车辆轮轴的热量变化微分方程，使用采集的实验数据拟合方程中的参数并优化方程结构，实现了误差小于3℃的轮轴温度预测，解决了预测不同环境下特种车轴温变化情况的问题。

软件工厂是航天软件高效研发的重要载体，其前端组件的动态交互与实时更新直接影响开发效率与资源利用率。传统固定时间间隔刷新机制易引发资源浪费或数据延迟问题，现有半自动调整方法难以适配软件工厂多组件类型、跨网及多环境部署等复杂场景。本文提出一种前端组件自适应刷新算法，通过组件差分比对获取变化值，构建融合短期变化趋势与长期平均水平的CVI指数以量化业务数据波动性，并设计场景化调整策略。该算法可适配多团队协作及组件高频复用等场景，有效平衡资源消耗与响应效率，为软件工厂高效运转提供支撑。

针对柔性电子技术应用于航天领域面临的环境适应性问题，研究了基于柔性芯片的混合集成电路航天环境适应性仿真方法。首先，结合柔性混合电路特点，针对弯曲应力、热学和力学环境中的薄弱对象，多维度选取柔性芯片、封装器件和柔性电路板进行了建模和仿真方法研究；随后，采用该方法对一款柔性混合电路开展了仿真分析，结合仿真结果指导电路的设计和优化。研究结果表明，该方法对于初步评估柔性集成电路在复杂航天环境下的性能表现具有指导作用，为柔性电子技术在航天领域的推广应用奠定基础。

针对卫星导航系统拒止环境下无人车集群协同定位中超宽带（UWB）测距易受非视距与多径效应干扰的问题，提出了一种鲁棒自适应协同定位算法。首先，采用了随机割森林算法，将测距新息与UWB首径功率比作为输入特征进行异常检测，并依据UWB信号强度构造Huber权重矩阵来修正异常测距值。同时，进一步引入变分贝叶斯自适应机制在线估计测量噪声协方差，形成RRCF-Huber-VBSRCKF算法。实验表明：相比一般SRCKF算法，平均定位误差从0.23 m降至0.14 m，性能提升39.1%；相比RRCF-Huber-SRCKF算法，平均定位误差从0.18 m降至0.14 m，性能提升22.2%，最大误差从0.51 m降至0.39 m，验证了算法的优越性。