一种抗比例变化的影像图与矢量数据匹配方法

由于矢量图匹配中涉及比例变化的匹配算法较少,提出了一种抗小比例变化的影像图与矢量图匹配方法。该方法先对遥感影像进行特征提取,然后与GIS矢量数据进行由局部到整体的动态规划匹配。具体过程为先进行点匹配,寻求坐标变换,再进行线匹配,求得线间Hausdorff距离最小为最优匹配。仿真实例表明该方法能够准确地匹配,并抗比例变化,可行性高。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

脉冲雷达的卫星发射主动段融合弹道精度评估

卫星发射任务时,脉冲雷达测量数据在主动段实时和事后数据融合处理中占有举足轻重的地位。目前,靶场实时和事后数据融合的主流算法是"UKF"和样条约束的EMBET算法,采用这两种方法把脉冲雷达与高精度测速雷达测量数据进行融合,研究和探讨中精度设备参加卫星测量任务数据融合的情况,并对融合弹道精度进行分析与评估。结果表明,实时与事后弹道解算精度能满足要求,特别在多测速弹道不满足精度要求时,加入脉冲雷达测量数据能显著提高弹道解算精度。     

基于马尔可夫过程的武器系统相关失效分析

利用马尔可夫过程分别对共因失效和载荷共享失效两种相关失效的系统平均失效时间进行了建模分析。针对同时出现两种相关失效的武器系统进行了实例分析,并将结果和不考虑相关失效时的计算结果进行了对比,对相关失效分析在可靠性分析和评价中的重要作用进行了阐述。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

系统可靠性分配的研究进展

系统可靠性分配是可靠性设计的重要任务之一,其主要作用是为可靠性设计提供辅助决策。给出了可靠性分配流程,研究了可靠性分配模型的发展状况,重点介绍了可靠性分配问题的求解算法,指出了各类算法在分配中的应用及其需进一步解决的问题,同时分析了国内外典型的分配软件,总结了各软件中可靠性分配的主要功能,最后对可靠性分配提出了进一步的研究展望。     

多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。     

A sequential Bayesian generalization of the Jelinski–Moranda software reliability model

The Jelinski–Moranda model of software reliability is generalized by introducing a negative‐binomial prior distribution for the number of faults remaining, together with a Gamma distribution for the rate at which each fault is exposed. This model is well suited to sequential use, where a sequence of reliability forecasts is made in the process of testing or using the software. We also investigate replacing the Gamma distribution with a worst‐case assumption about failure rates (the worst‐case failure rate in models such as this is not infinite, since faults with large failure rates are immediately discovered and removed). © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006