三维视觉运动建模中碰撞检测算法研究

三维视觉建模是建立虚似现实 (VR)系统的基础 ,运动建模是三维视觉建模的重要组成部分。研究了运动建模中碰撞检测算法     

海洋移动目标多模型运动预测方法

分析海洋移动目标的运动特征,提出了预测前插值的灰色预测方法,改进了航迹变更预测和潜在区域预测模型。通过集成匀速运动预测、航迹变更预测、基于航迹的预测和潜在区域预测,提出多模型运动预测方法及其模型参数配置依据,根据滑动时间窗口中的观测数据与预测值的统计比较,评价不同预测方法的近期预测效果,决策下阶段适宜选择的预测方法。仿真实验表明多模型运动预测比使用单一运动预测方法降低预测风险,提高了预测精度。     

近界视景导航中森林场景加速绘制

作为近界视景导航中典型地物,三维几何树模型能提高虚拟场景视觉精度,增强场景真实感,但会导致大规模森林场景绘制效率降低,从而降低视景导航精度。为提高绘制效率以确保视景导航精度,并提高场景真实感,采用布告板云算法构建了基于视距的多分辨率树模型,针对算法在近界视景导航应用中存在的问题进行了改进。为进一步提高近界特别是贴地飞行时高动态视点下视景导航精度,根据有限视域、威胁区域以及视觉冗余等特点,提出了一种基于高动态视点的加速绘制算法。通过实验对比分析,算法大幅提高了场景绘制效率,增强了场景视觉质量,提高了虚拟场景导航精度。     

基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪。     

计算介质体瞬态散射矩阵元素方法的改进

针对求解均匀介质体的瞬态电磁散射问题,采用基于MOT的方法求解Müller方程来分析,对分析中矩阵元素的积分求解,提出了一种奇异分离方法。该方法考虑了时间项延迟的影响,减小了计算中的近似,提高了计算精度。验证表明,和原算法相比,新算法在近奇异处理上的误差很小。     

基于K-means-RBF的机载传感器评估

针对传统RBF神经网络存在的高维数据学习训练问题,采用K-means聚类算法设计RBF神经网络数据中心,建立基于聚类RBF神经网络的机载传感器精度评估模型,运用改进的RBF神经网络对机载传感器系统进行精度评估研究.仿真研究结果表明,与传统RBF神经网络评估算法相比,该算法有效减少评估时间,提高预测精度,表明算法是合理和有效的.     

聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.     

战场物资损耗综合分析模型研究

为了提高战场物资损耗量的预测精度,运用系统工程和系统论原理,提出了一种综合预测与分析战场物资损耗量的新方法,构建了基于灰色决策和多元线性回归组合预测的综合分析模型。基于BP神经网络,提出了综合分析模型的权值求解方法。仿真分析及模型验证表明,该综合分析模型具有较高的预测精度。     

无动力滑翔高超声速飞行器轨迹预测方法

针对无动力滑翔高超声速飞行器轨迹预测问题及其应用需求,提出了基于动力学模型简化的轨迹预测方法。阐述了无动力滑翔高超声速飞行器预警探测面临的难点及轨迹预测在预警探测中的作用,说明了轨迹预测的必要性。分析了无动力滑翔高超声速飞行器的受力情况,通过合理的化简,得到简化的动力学模型,获得了运动轨迹的解析形式。设计了轨迹预测算法流程和轨迹预测精度的评价指标,通过仿真实验验证轨迹预测算法的有效性,并分析了引起轨迹预测误差的主要原因。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。     

基于DSP的SMI方法快速实现研究

空时自适应处理(STAP)权值计算有数据域和均方域两种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SMI)方法为代表.QR分解方法可以映射到脉动阵上并行实现,但实现复杂且设计成本较高;SMI方法实现则相对简单,但需要对样本协方差矩阵直接求逆.首先考察了不同矩阵求逆方法的内在并行性,基于DSP支持的片内并行技术,提出并实现了SMI方法的单DSP分块并行处理,进一步给出了数值稳定性分析和改善方法,实验结果证明了方法的有效性.     

基于改进March SS算法的存储器测试技术研究

摘要：针对存储器的特点,介绍了存储器简化的功能故障模型．基于一种既可以测试静态简化故障又可以测试动态简化故障的MarchSS算法,提出了一种改进的存储器测试算法MarchSSI算法．该算法不仅能测出MarchSS算法测试的所有功能故障,而且能够覆盖MarchSS算法遗漏的故障,使算法故障覆盖率有了一定的提高．通过仿真,验证了算法的可行性．     

IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

航天器近距离交会斜滑制导算法

提出了满足测量视场、最小脉冲间隔、最大脉冲受限等约束的燃料最省的航天器近距离交会多脉冲斜滑制导算法.建立了近距离交会(接近和撤离)多脉冲斜滑制导算法的统一数学模型;提出了理想交会轨道距离和速率的指数函数变化关系,使得算法能够实现任意时间的近距离交会,同时满足接近操作减速和撤离过程加速的任务要求;设计了对数函数映射法进行脉冲寻优.最后通过接近段和撤离段的操作仿真算例进行验证,仿真结果表明,相比最优化方法,对数函数映射法以较小的计算量实现了较好的寻优效果;算法能够以较省的燃料消耗实现轨道面内任意方向、任意时间内满足约束的近距离交会.     

反舰导弹目标捕捉概率的动态模拟算法

针对反舰导弹目标捕捉概率的静态模拟法所存在的问题 ,提出并推导出一种全新的方法——动态模拟算法 ,该法比静态法能更准确地模拟计算反舰导弹目标捕捉概率 ,最后分析了该算法的误差。     

Transit vessel scheduling

A transit vessel traffic scheduling algorithm has been developed to limit the negative effects on cargo volume throughput in two‐way waterways where separation distances between transiting vessels must be maintained and passage restrictions may hold. It runs in time that is polynomial in the number of ships involved in the computation and finds schedules which increase the utilization of waterways. Three examples illustrate its use. The first example is situated in the Sunda Strait where the algorithm is used to enhance the safety of merchant shipping against a terrorist threat. It illustrates important features of the algorithm and demonstrates how it can be used with cross traffic. The second example is situated in the Strait of Istanbul and offers a comparison between the developed algorithm and the transit vessel scheduling algorithm of Ulusçu et al., J Navig 62 (2009), 59–77. This was done using a plausible model of the Strait of Istanbul. The third and last example shows how the algorithm can be used to schedule transit vessel traffic in two‐way waterways with junctions. This feature is especially useful in congested waters with a high risk of collisions like the Inland Sea of Japan. An extreme test case proves that the developed algorithm is a practical algorithm ready for such use. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 225–248, 2017     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

模型递推辨识算法及应用

研究了具有线性参数的非线性多项式模型的数据阵L－D分解性质,其中D是对角阵,L是带有单位元素的下三角阵．结果表明,通过因子L可以估计出模型的参数,通过因子D可以选择模型中的项;提出了同时进行模型的结构确定和参数估计的递推辨识算法．该算法可用于船舶运动的实时建模．实际应用结果表明,该算法可以有效地辨识多项式等线性参数的非线性模型．     

先期毁伤原则下武器单元的射击时机分配

以先期毁伤为原则,首次对武器单元的射击时机分配问题进行数学建模。提出一种使毁伤概率密度在时间上靠前分布的武器单元射击时机分配模型,在保证指定瞬时之前以期望概率毁伤目标的前提下,合理分配各武器单元的射击时机,实现对目标的尽早毁伤。根据射击时机分配模型中约束函数的单调性特点,提出一种改进的连续域蚁群算法,使算法自变量满足约束条件的"优良区域"开始搜索,采用搜索窗口平移的方法逐步寻找最好解,提高了算法的搜索速度。实例分析验证了模型和算法的有效性。