点邻域尺度差异描述的点云配准算法

针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。     

航空集群机载网络Failure-Oblivious路由策略

航空集群机载网络作为集群成员间信息交互的纽带,其路由策略性能优劣直接影响信息传输实时性与可靠性,从而制约网络化集群作战效能发挥.考虑到航空集群机载网络具有诸多不确定性,为应对路由失效以及尽可能避免路由更新,从路由选择算法的角度,在软件定义网络架构下提出Failure-Oblivious路由策略.与传统路由策略不同的是,...     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集；以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征；输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

考虑随机回放的卫星数传调度问题的一种求解方法

针对考虑随机回放的卫星数传调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆功能的随机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列.仿真计算表明,遗传随机搜索算法可以增强遗传算法的局部搜索能力,在搜索结果上平均获得了2.72%的改进.