基于通行性分析的分层越野路径规划方法

面向陆战场兵力机动过程中存在的大范围地域越野路径规划需求,研究并设计了基于通行性分析的分层越野路径规划方法。该方法聚焦大范围地域路径规划效率和可行性,提出一种分层规划方法,通过构建两种不同分辨率的地图栅格实现分层路径规划,并结合地表覆盖和地表粗糙度进行区域通行性分析,针对性构建了A*算法的估价函数。仿真实验结果表明,该路径规划方法能够有效提升算法效率,越野路径规划结果合理可行。     

基于路径规划的无人机飞行冲突解脱技术

在无人机与有人机共用空域时,随时可能发生飞行冲突,应当有一种可靠的冲突解脱技术,保证无人机的空域运行安全。为此,构建了基于正三角形栅格法的空域运行环境,改进了以往十字栅格环境规划动态路径的缺陷;提出了基于空间分割的改进蚁群算法,提高了算法的寻优性能与路径规划能力。最后结合ADS-B系统的工作原理,在利用卡尔曼滤波对ADS-B信息进行修正的基础上,设计了无人机冲突感知的技术方案,并用实时的路径重规划技术实现飞行冲突的解脱。最终的仿真实验验证了飞行冲突解脱技术方案的有效性,可为未来无人机的空域运行技术提供一定的理论参考。     

一种船舶历史活动热力图实时生成策略

在船舶信息大数据系统中,针对在客户端向服务器请求大批量历史数据并实时绘制热力图时,会出现耗时较长、热力图效果失真以及地图软件漫游时跟随性差或卡顿等问题,提出一种改进的船舶历史活动热力图实时生成策略。该策略在基于像素聚类思想的热力图生成方法基础上,采用基于非线性变换的图像增强算法和像素补点方法,对传统方法绘制的热力图所存在的显示失真问题进行校正和优化,并在此基础上,提出动态加载与绘制策略和多线程实时成图策略,来生成船舶历史活动的热力图。试验表明,所提出策略在热力图绘制的效率、成图效果以及地图软件的交互体验上都得到了提升。     

振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。     

基于ORB的多机器人SLAM地图融合算法

针对传统基于地图融合的多机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法实时性和准确性不高的问题,提出了基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的地图融合算法。首先提取栅格地图的ORB特征并找到最优的匹配点;然后计算地图最优匹配点集的单应矩阵,找到点集之间的最优仿射变换参数;最后,通过点对之间的偏仿射变换矩阵得到地图融合的转换关系,完成子地图的融合。搭建了基于树莓派的多机器人平台,通过将算法应用到实际多机器人系统,验证了算法的有效性、实时性和鲁棒性。     

基于路径-博弈混合策略的无人机空战机动决策

针对无人机的自主空战机动决策问题,设计了基于路径-博弈混合策略的决策算法。首先根据无人机飞行控制过程中,水平机动和垂直机动可以解耦的原理,提出了相解耦的自主决策机制,使用路径规划实现水平机动决策,使用博弈理论实现垂直机动决策。为提升决策环境的灵活性,设计了能够自适应调整规划范围和分辨率的动态栅格环境。基于QL算法设计路径规划模型,并使用双Q表学习机制改进算法,有效提升了路径规划质量。基于纳什均衡理论构建垂直机动算法模型,根据不同的态势环境设计了代价计算函数,实现了无人机的垂直机动决策。最后,针对一对一空战对抗情景开展仿真验证,验证了算法的有效性,相对于传统基于三维规划空间下的机动决策,可有效缩短规划耗时,提升规划品质。     

面向车辆通过性的地理因子分析与应用

全地形环境感知系统是研究车辆自主能力的重要部分，也是车辆安全行驶的绝对基础，而车辆的可通行区域分析则是环境感知系统中不可缺少的一步。本文分析了全地形环境下可能对装备车辆的地面通行性产生影响的众多地理环境因素，并结合多类型的地理环境因素，对包含地面坡度、植被、水系和建筑物等因素在内的，能够反映地面可通行性的车辆可通行区域以及装备车辆的可行驶区域进行规划。依托 ArcGIS平台和C++编程语言，对ArcGIS进行了二次开发，建立了一套针对全地形复杂环境下的路面可通行区域分析模型。该模型可以根据装备车辆的不同参数实现地理因子影响系数的设定，满足不同条件下车辆的可通行区域规划。     

基于地域分析的智能空间决策支持技术

地域分析技术是作战指挥辅助决策的关键技术之一。详细介绍了基于多维战场环境条件下作战地域分析的智能空间决策支持系统的设计方法、系统结构、主要算法和实现。系统以军事地理信息系统、军用地图处理和态势信息系统为开发平台,设计过程中采用了联机分析处理、模型技术、数据挖掘、人工智能等辅助决策技术,实现了多约束条件下炮兵作战地域选择方案的自动生成和评估,提出了基于栅格元数据的地理信息表示模型、地域分析和评估模型、基于产生式规则的知识推理算法以及将模型、知识推理和实现方法紧密集成的决策支持模型,对基于地域分析的智能空间决策支持系统的系统结构和功能实现以及多层次决策支持技术进行了探索和研究。     

基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划

研究无人机在复杂战场环境中的实时航线规划问题。提出一种基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法,解决了无人机在敌方雷达威胁密集部署环境下,面对突发威胁实时规划航线,实现安全飞行的问题。首先精确建立防空雷达模型,有效压缩雷达威胁空间;进一步设计基于目标启发的优化策略使算法能够快速收敛。采用冗余节点裁剪的策略减小航线长度,提高航线平滑性。仿真结果表明,该算法能够有效规避突发威胁,生成航线优化性良好。基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法具备良好的实时性和优化性,能够满足复杂环境下无人机的安全飞行要求。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

基于球面映射和拆卸树的拆卸序列生成算法

拆卸序列生成是虚拟维修的核心之一,直接关系到虚拟维修的可行性及成本。搜索所有可行拆卸序列、避免组合爆炸并保持算法的通用性是序列生成算法的研究难点。通过引入球面映射概念,定义了局部和全局阻碍方向及可拆卸方向,克服了传统方法中基于六坐标轴方向创建干涉矩阵的局限性。提出了一种符合拆卸规则和拆卸关系表的拆卸树生成算法,求得所有可行的拆卸序列,并通过实例在虚拟维修平台上得到了实现。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

快速的复连通区域扫描线图形填充新方法

对复连通区域填充算法进行了细致的研究,提出一种新的扫描线填充算法。该算法先对目标边界进行标注,提供判断条件,然后用扫描线进行填充;该算法不仅适用于单连通区域,而且也适用于复杂区域的填充。该算法效率高,通用性强,实现简单,填充准确。     

一种基于混沌的数字水印算法研究

基于混沌对初值的敏感性和混沌伪随机序列的唯一性,以DCT变换为工具,给出了混沌数字水印生成及嵌入的算法,兼顾了水印的鲁棒性和透明性。实验结果表明,该方法提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性。     

基于战术地图的GPS坐标定位

主要研究在扫描的战术地图上进行GPS坐标定位、显示的方法。说明了GPS坐标系与北京1954坐标系的差异,给出了GPS坐标到高斯投影坐标的变换模型和GPS坐标修正的原理及方法,为战术地图的GPS定位提供了一种可行的方法。该方法使快速的GPS定位技术与战术地图详细的数据得到了最佳结合,解决了战术地图快速定位问题,拓展GPS定位的应用范围。     

Minimum-cost flows in convex-cost networks

An algorithm is given for solving minimum-cost flow problems where the shipping cost over an arc is a convex function of the number of units shipped along that arc. This provides a unified way of looking at many seemingly unrelated problems in different areas. In particular, it is shown how problems associated with electrical networks, with increasing the capacity of a network under a fixed budget, with Laplace equations, and with the Max-Flow Min-Cut Theorem may all be formulated into minimum-cost flow problems in convex-cost networks.     

Managing waiting times of backordered demands in single‐stage (Q,r) inventory systems

We present a service constrained (Q, r) model that minimizes expected holding and ordering costs subject to an upper bound on the expected waiting time of demands that are actually backordered. We show that, after optimizing over r, the average cost is quasiconvex in Q for logconcave continuous lead time demand distributions. For logconcave discrete lead time demand distributions we find a single‐pass efficient algorithm based on a novel search stopping criterion. The algorithm also allows for bounds on the variability of the service measure. A brief numerical study indicates how the bounds on service impact the optimal average cost and the optimal (Q, r) choice. The discrete case algorithm can be readily adapted to provide a single pass algorithm for the traditional model that bounds the expected waiting time of all demands (backordered or not). © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 557–573, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10028     

基于主动知识库的地形图汉字注记智能提取方法

地形图中包含了大量的字体丰富的汉字注记 ,正确提取并识别这些汉字是图纸处理中的关键组成部分。简要分析了交互提取及自动提取两种方法的优缺点 ,提出并实现了一种基于主动知识库的结合两者优点的汉字注记智能提取方法 ,取得了很好的应用效果。     

基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...