SINS/CNS组合导航的导航星表构建方法

构建满足完备性、精简性和查询快速性的导航星表是实现捷联惯性/星光组合导航系统的重要前提和保证。以天文学中的Tycho-2星表作为导航星表的初始星表,对球矩形分区方法进行了改进,包括明确分区及子分区的划分方法,提出了备选导航星的选择策略。实验结果表明,采用改进型球矩形分区方法的备选导航星数量最多只占赤纬带法导航星的19.37%,仅占全天遍历法导航星的3.12%。因此,改进型球矩形分区方法更加精准,查询更快捷,更适用于捷联惯性/星光组合导航系统。     

面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术

针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明：该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。     

基于蓝牙的心音、呼吸音无线电子听诊监护系统

通过分析传统心音、呼吸音听诊系统存在的问题,尤其是SARS出现后引发的问题,提出了针对传染性病人的基于蓝牙技术的无线心音、呼吸音听诊监护系统。采用蓝牙无线技术和数据分析处理技术,系统有效地避免医患间的交叉感染,适用于传染病人的诊断和监护。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

适用于行星巡视探测的集中式载荷控制方法

以行星巡视探测任务为背景,针对资源紧张条件下自主控制载荷进行科学探测的需求,提出一种集中式载荷控制方法。建立新型的载荷电子学和载荷数管集成一体化硬件架构;软件采用基于事件表和工作模式表的控制方式自主控制载荷工作;采取多项健康管理措施,依据预设的规则监控载荷的状态,自主对故障载荷采取恢复和隔离措施。实现的公用控制部分仅重3 kg,功耗6 W,软件支持9个工作模式表同时运行,指令执行时刻误差优于40 ms。该方法应用到我国首次火星探测任务中,地面测试结果表明其简捷、高效、可靠,适合在资源苛刻的行星巡视探测任务中,对各载荷进行控制。     

基于递归扩展直方图的辐射源时差分选方法

多站电子侦察系统中,脉冲信号到达两个接收站的时间差信息可以用于信号分选。针对高重频辐射源引起的虚假聚类和超低重频辐射源累积脉冲数少给时差分选带来的困难,提出一种基于递归扩展直方图的时差分选方法。该方法将时差数据转换成扩展直方图的结构,采用递归的方式序贯地对每个辐射源进行检测和分选,通过扩展运算,同步消除虚假聚类,逐步降低直方图噪声水平,提高了分选正确率。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于多子网语言决策图的空管体系绩效评估

为评估空管体系综合绩效水平,制定了关键绩效领域和指标,提出基于多子网语言决策图的群体评估模型。采用多子网策略分析领域及指标间的影响关系,应用语言尺度辅助群体专家建立了领域及指标间的初始判断矩阵和影响连接矩阵。给出了模型的求解方法,在求得各子网内准则的全局权重后,聚合即可得到体系的综合评估值。案例分析表明,相比于不考虑领域及指标间影响的情况,模型结果能更客观、全面地展示各领域及指标的权重,更显著地揭示空管体系间的差距。     

应用不可满足子式的解码电路综合优化方法

解释布尔公式不可满足的原因在很多领域都具有实际的应用需求,而最小不可满足子式能够为诸如电路的自动综合等应用领域中的不可满足原因提供最精确的解释。因此,将两种能够高效求解最小不可满足子式的算法——分支-限界算法与贪心遗传算法,集成到解码电路的自动综合工具中。采用通信领域的标准编码电路作为测试集,将两种算法进行对比。实验结果表明,在运行时间与每秒剔除的短句数方面,贪心遗传算法优于分支-限界算法;不可满足子式在解码电路的自动综合过程中发挥重要作用。     

基于迎风型有限体积法的非结构化网格流场格心数据高质量体绘制方法

在计算流体力学领域,对复杂流场进行数值模拟时常用非结构化网格划分空间,并广泛采用迎风型有限体积法求解流场.该方法将数值解存储在非结构化网格单元(控制体)中心,产生格心数据,并假设物理量在相邻单元邻接面上形成"间断".然而,在可视化此类数据时,目前的重构方法破坏了间断约束,导致"流间断"信息丢失,严重制约了绘制质量.为此...     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。