单幅Bayer格式图像的快速去雾方法

为了降低雾天对成像的影响,获得实时的去雾效果,对彩色图像处理流程进行改进,提出一种新颖快速的基于Bayer图像和暗原色先验模型的单幅图像去雾方法。Bayer图像是数码相机采集的原始图像数据,数据量小。针对Bayer图像像素排列特点,对原有暗原色先验去雾算法进行了优化和改进。运用四叉树细分算法估算大气光,根据Bayer图像特点修正了Guided Filter,并利用修正的滤波器优化大气透射图,进而恢复出无雾Bayer图像,采用去马赛克及系列后处理算法获得清晰的显示图像。实验结果表明,新方法在一定程度上改善了原算法去雾效果,并显著提高了运算速度。     

基于微分几何与李群的无人机编队会合方法

在领航-跟随编队模式下,设计了一种基于追缉策略的无人机编队会合方法。首先,基于微分几何曲线论和弗雷涅-塞雷标架建立了无人机非解耦三维运动模型,其中将曲率和挠率作为控制量;结合该模型给出了无人机三维编队会合问题的数学描述,它将导弹制导问题中的终端落角约束映射为编队会合问题中僚机的航迹倾角约束,同时引入额外的航迹方位角约束;然后使用特殊正交群的元素来度量长僚机方向偏差,并通过局部坐标映射将其映射为对应李代数空间中的旋量;接着,基于该旋量设计了编队会合几何导引律,并给出相应的曲率和挠率控制指令;最后,分别在长机稳定平飞和转弯机动条件下进行了多机编队会合数字仿真实验,仿真结果显示僚机能够有效地跟踪长机航向并收敛至指定位形,说明了方法的有效性。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。     

基于分区模式的桌面协作方法

分区协作是实现桌面协作形式的态势感知的方法之一。本文提出了分区协作的实现模式,描述了三类分区：存储区、私人区与公共区,然后给出了分区协作的实现机制,包括多触摸点处理机制、显示管理机制和冲突处理机制,最后实现了基于分区协作的态势感知平台,并进行了对比试验验证。     

超高速碰撞形成一次碎片云特性

对超高速碰撞数值模拟方法进行了讨论.采用ANSYS/AUTODYN程序的SPH方法,对球形弹丸超高速撞击时弹丸的破碎、碎片云的形成及扩展过程进行数值模拟,其结果与实验结果进行比较,并验证了计算方法和模型参数的正确性.在此基础上采用数值模拟方法,对钨合金、轧制均质装甲及LY12铝三种材料的球形弹丸超高速撞击靶板之后形成的一次碎片云形貌及演化规律进行了研究,并基于量纲分析方法得出了碎片云特征参数(碎片云头部速度、径向最大膨胀速度及膨胀角)随初始撞击条件的变化规律。     

基于电磁涡旋的雷达目标成像

作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量态与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。本文的研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。     

基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索

为了提高无人机集群协同搜索移动目标的效率,提出一种基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索方法。根据飞蛾基于信息素选择飞行方向的寻偶行为,建立信息素图风向模型和飞蛾信息素寻偶模型。考虑无人机机间避撞约束,提出从飞蛾信息素寻偶机制到无人机集群分布式协同搜索的映射,并给出具体实现流程。仿真实验结果表明了所提方法在解决单个移动目标的协同搜索问题时的有效性和稳定性;外场飞行试验表明了所提方法在实际应用中的可行性。     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。     

基于 Simulink 的鱼雷尺度靶收发干扰仿真

在分析尺度靶多亮点目标模型的基础上,建立了拖曳线列阵靶收发干扰和信号处理模型,然后利用simulink工具箱对干扰模型进行了仿真,最后给出了仿真结果。结果表明,靶标收发换能器间的干扰会导致转发信号产生畸变,但其畸变对信号幅度的影响较小,不会对目标模拟产生影响,验证了拖曳靶进行目标模拟的可行性,同时对鱼雷尺度靶及其它水声目标模拟设备的研制也有一定的参考应用价值。