LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

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。     

对几种不同维数据融合方法的仿真对比研究

在多雷达系统组网对空情报处理中，不同的数据融合方法在融合精度、求解时间及计算量方面都有较大差异。为了验证不同融合方法的融合效果及系统处理时间和性能，分析了多雷达系统组网对不同维数据融合处理的映射法、升维法、分维法的融合框架和融合算法，并分别进行了计算机仿真，得出并分析了对比数据。仿真结果表明了分维法在数据融合中的优势。     

作战模拟态势显示中的通用性技术研究

态势显示是基于HLA的作战模拟系统中观察战场态势、辅助决策的关键一环.目前已经应用的态势显示系统暴露了态势显示通用性问题和态势显示适应性问题.这两个问题制约了态势显示手段在作战模拟领域中的应用.针对这些问题,提出了利用军标映射实现通用和仿真态势数据预处理方法两项关键技术来改进态势显示方法.随后实现了一个应用了这些技术的态势显示系统.最后总结了这种态势显示新方法的优势和不足并展望了态势显示系统下一步发展的方向.     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

一类非线性二阶多点边值问题多个正解的存在性研究

通过定义适当的锥,运用锥映射的不动点定理,结合上下解方法,给出了二阶多点边值问题多个正解存在性的判定方法.作为特例,获得了三点边值问题多个正解存在性的判定依据,从而推广了相关文献中关于二阶三点边值问题正解存在性的结果.