拓扑结构/模糊逻辑的车载导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在车辆组合导航系统中的特点,利用模糊逻辑处理近似信息的优势和路网的拓扑结构,提出了一种基于拓扑结构/模糊逻辑的匹配地图算法,通过模糊逻辑部分的搜索子算法和投影子算法计算路段的隶属度,再结合路网自身的拓扑结构来选择匹配路段及投影匹配点,详细介绍了该算法的设计和流程.实际跑车实验证明,该算法有效地提高了匹配正确率和匹配效率.     

平面图形对象拾取算法研究

介绍了在图形处理中,利用面向对象技术实现的平面图形对象拾取算法。与传统的以大量图像信息的存储为基础的位图存储方式下的图形对象拾取算法相比,本算法不但包括单个图形对象的拾取,而且也探讨了在复杂的图形组合下,如在图形重叠与覆盖的情况下进行多个图形对象拾取所需解决的算法难点。本算法对提高图像信息的存储效率和图形对象拾取的质量,对图像科学与面向对象技术的发展具有实际意义。     

Wyner-Ziv系统中MCTI边信息生成算法

Wyner-Ziv视频编码的特点是编码简单、解码复杂,适用于无线通信系统中资源受限的视频编码设备。在Wyner-Ziv视频编码系统中,为获得高质量的解码图像,边信息构造算法起着重要作用。文章首先利用前向和后向运动估计得到最初的运动矢量,然后采用双向运动估计和运动补偿时域插值方法生成边信息,针对边信息中出现的块效应和重叠现象,利用加权重叠块运动补偿技术加以解决。实验结果表明,所提出的加权运动补偿算法要优于已有的双向运动补偿算法,且可获得较理想的边信息重构。     

基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法

二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

基于雾计算的路网-野区路径规划研究

针对路网、野区联合路径规划需求,提出了在雾计算平台上的路网-野区无缝衔接的路径规划方法,适用于路径规划区域同时覆盖城市道路与野区的情况.综合雾计算的特点,分析了路网-野区路径规划服务的应用方式.提出了适用于路网-野区环境下的启发函数,提供路径最短、时间最短两种模式的路径寻优算法.仿真和试验结果表明所提供的基于雾计算的路网-野区路径规划方法的可行性,能够满足路网-野区的路径规划需求.     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于改进游程编码的频谱占用数据压缩存储

为解决海量电磁频谱占用数据压缩存储问题,对游程编码算法进行改进。根据电磁频谱占用数据的二值化特征,将占用数据通过一一映射,形成比特位串。然后,使用改进后的算法对比特位串进行编码,实现了占用数据的无损压缩存储。经过实践验证,结果表明,使用该方法可显著提升频谱占用数据的压缩效率;且占用数据还原后,占用信息的内容未受影响。     

一种基于分层分析算法的实时最优消防应急救援路径算法

针对现有消防应急救援算法未充分考虑路网中不同路段的畅通度、道路规格、交叉路口数量以及路网动态变化等因素,提出了一种实时的分层分析算法计算最优路径。首先利用层次分析法对道路的权重进行综合判定,然后使用局部规划技术应对突发事件,修正全局路径,保证车辆行驶时间最短,最后使用MapInfo建立电子地图,以山西省太原市城区范围为原型,计算某单位发生火灾或抢险救援的实例。实验结果表明,该算法可以有效解决动态最优路径问题,同时实际应用证明该算法有效可靠。     

高铁时代铁路运输动员面临的问题及对策

面对高铁时代给铁路军事运输发展带来的契机,铁路运输动员应挖掘潜力,大力提升铁路“大动脉”功能;围绕快速客运通道,构建部队驻地与铁路场站的路网衔接;完善动员运行机制,实现铁路运输动员的精细高效;加强保障队伍建设,提升铁路运输人才队伍整体水平;加快指挥网络建设,提高信息化建设水平,实现动员的快捷高效。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

军事道路交通网络模糊可靠性“瓶颈”分析模型

道路交通网络可靠性“瓶颈”往往决定了整个路网的可靠度的高低,是战时敌、我双方争夺的焦点之一。本文针对军事道路交通网络的特点,提出了路网模糊可靠度的概念,并对其进行了表征与评价;建立了路网任务模糊可靠度“瓶颈”算法模型。运用本模型对海湾战争中的伊军,从巴格达到巴士拉的主要道路交通网络,进行了任务模糊可靠度评价与“瓶颈”运算,结果与实际情况吻合性较好。     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

任意多边形的非结构网格快速生成算法研究

对于包含大尺度运动边界的CFD数值模拟,网格重构是其中的关键,快速稳定的网格生成技术是其中的重要组成部分。建立了基于有向边的适用于任意多边形的快速三角初始化算法;证明了最长边剖分网格细化算法在一定条件下发散,并结合Delaunay边交换技术使细化算法封闭;建立了基于顶点弹簧理论的网格优化方法,以提高网格生成的质量。结果表明,算法具有较好的鲁棒性和高效性。     

混合蚁群遗传算法的树枝型铁路取送车问题优化

针对树枝型部队后勤货运铁路专用线的特点,建立了树枝型专用线取送车模型,提出了一种混合蚁群遗传算法,对取送车作业进行优化。该算法融合了蚁群算法和遗传算法的特点,对蚁群算法进行改进,提高了蚁群算法的收敛速度。同时在遗传算法的交叉操作前,参考蚁群算法产生的种群,提高了遗传算法的求解精度。实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络，它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建，通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

基于行小波编码的纹理隐藏三维地形数据算法

讨论利用纹理图像隐藏高程信息来保护三维地形数据的信息隐藏技术。首先提出了改进的基于行小波变换及其编码,在保持地形形状和起伏特征的前提下实现高程数据的极低比特率低存储压缩。通过研究可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法并结合基于视觉系统(HVS)小波域量化噪声的视觉权重(JND)分析技术,提出了自适应确定信息嵌入强度的方法。由于隐藏过程采用分组密码Rijndael生成单向Hash函数,信息隐藏算法高度安全、可以公开。     

TF工程应用中的地形数据处理方法研究

研究了地形跟随(TF)工程应用中的地形数据合理性检验、误差消除以及地形数据的转换、存储和更新3个问题。针对地形数据的特点,提出了地形测量数据中数据合理性的判别准则;根据TF工程应用和减小测量随机误差的需要,给出了地形数据转换、存储和更新算法,并根据数据处理结果修正了系统误差。数据处理结果表明,应用该方法可以剔除野值,减小随机误差,地形数据存储与更新算法可行,满足TF工程应用需求。     

建设项目施工组织设计的辅助决策和设计系统

介绍了铁路建设项目施工组织方案选优和图形文件辅助设计系统的功能、结构、特点和运行环境 ,给出了应用多层次多目标决策方法进行铁路施工组织设计方案选优的算法     

大规模无线传感器网络中面向ANY型查询的能量高效数据分发算法

在事件数据的push和pull之间实现更好的平衡是无线传感器网络数据分发算法节能的关键.分析了两种典型的有结构和无结构的数据分发算法,结合这两种算法使用的push pull策略,针对无线传感器网络的ANY型查询的特定需求,提出了两种基于有结构和无结构存储模式相结合的混合型数据分发算法SDC1&2.分析表明,这两种算法在保证push pull之间平衡的前提下解决了已有算法存在的热点问题、存储拷贝数多和查询性能低问题,能更好地适应ANY型查询的特点,是两种能量高效的数据分发算法.