基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖策略*

建立有向传感器节点模糊感知模型,利用模糊数据融合规则减少网络不确定区域.对于有向传感器网络路径覆盖问题,提出基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖增强算法,将n维求解问题转化为一维求解问题,以提高单个传感器节点净覆盖域为目的,提高网络覆盖率.仿真结果表明,对于感知方向可连续调节的有向传感器网络节点,在随机部署情况下与现有算法对比,文中算法能有效提高有向传感器网络路径覆盖率,并且具有较快的收敛速度,延长网络生存期.     

基路径覆盖测试用例自动生成方法研究

传统基路径覆盖测试用例生成方法通过程序图求出圈复杂度,然后再得出程序的一组基路径,最后分别针对基路径组中的每条路径求出相应的测试用例,不仅繁琐,而且忽视了代码的语义相关性,导致存在路径不可达问题,也就无法生成对应的测试用例.提出了一种新的方法,利用遗传算法动态运行程序,逐渐逼近被测程序的真实逻辑圈复杂度,直接生成满足基路径覆盖测试用例的最小集合,不存在路径不可达问题.实验结果表明,该算法能够有效地生成满足基路径覆盖的测试用例.     

面向路径的测试数据自动生成工具

针对测试路径覆盖的可行性问题，给出了一种新的面向路径测试覆盖准则的测试数据自动生成工具。并对Length_N路径覆盖准则进行了定义，运用该准则对被测程序进行静态分析，得到完整路径表(CFG_PT)，结合程序插装技术和遗传模拟退火算法自动生成测试数据。实验表明，该工具在实际应用中有较好的效果。     

民航ADS-B地面站部署优化仿真研究

研究民用航空广播式自动相关监视系统的地面站部署优化问题.首先分析了ADS-B无线电信号传输的最大作用距离和ADS-B四等园地面站覆盖模型算法.然而布设站点需考虑站点周围实际地形所引起的信号遮蔽效应,所以利用GIS中的可视域分析算法和DEM数据来仿真实现布设地面站点后的覆盖范围.在不能达到全覆盖的情况下,调整预设站点位置重新分析覆盖范围.并以中国东北区域为例给出仿真分析步骤,计算出覆盖该区域不同飞行高度层的地面站数量及其布局.仿真结果表明,利用该区域覆盖模型及地形可视域分析方法可以得出某地区地面站的部署并实现对不同飞行高度层的区域覆盖.利于在实际工作中统筹布点和规划进程.     

欠驱动UUV的空间直线路径跟踪控制

针对欠驱动无人水下航行器(UUV)设计了基于视距导航法的路径跟踪控制方法。采用视距导航法建立欠驱动UUV的路径跟踪误差模型将位置误差控制转换为航速控制、艏向角控制和纵倾角控制,使得路径跟踪问题的输出空间从6个自由度降为3个自由度。对简化的3个自由度设计控制器,并证明了控制器的稳定性。最后以空间平行于x轴的直线为参考路径进行了路径跟踪控制仿真,验证了该方法的有效性。     

基于分支覆盖的回归测试路径选择

回归测试是迭代式软件开发的重要环节,测试数据生成是回归测试的前提.传统的回归测试方法,从已有的测试数据中选择部分测试数据,并生成一些新的测试数据,以验证程序的正确性.但是,该方法容易生成冗余的测试数据,从而降低了回归测试的效率.研究了回归测试的分支覆盖问题,通过利用已有测试数据的路径覆盖信息,并选择一定个数的路径,以覆盖所有的目标分支.首先,以若干路径形成的集合作为决策变量,以路径最少、覆盖的分支最多以及包含的未覆盖路径最少为目标,建立路径选择问题的3目标优化模型;然后,采用遗传算法求解上述模型时,设计了基于目标重要性的个体评价策略;最后,基于已有的测试数据与选择的路径之间的覆盖关系,确定需要生成的测试数据.将所提方法应用于6个基准工业程序测试中,并与其他方法比较.实验结果表明,采用该方法选择的路径,能够覆盖更多的分支,需要生成的测试数据更少,回归测试消耗的时间更短.     

移动传感器网络中路径扫描覆盖问题研究

扫描覆盖作为无线传感器网络中的重要应用之一,通过规划移动传感器对区域内兴趣点（POI）进行定期覆盖,因此相较于传统覆盖方法能以更低廉的成本监测POI。研究最少传感器数量-最小罚时路径扫描覆盖问题,即通过调度移动传感器扫描给定路径上的POI集合,使传感器使用数量及产生的POI总罚时成本之和最小。将该问题转换为整数规划,并基于该问题的特殊结构设计贪心算法和遗传算法,以求解大规模实例。在遗传算法基础上引入模拟退火操作,以设计一种遗传模拟退火算法,从而提高求解质量和算法局部寻优能力。实验结果表明,所提贪心算法、遗传算法及遗传模拟退火算法均有较好的收敛性,贪心算法求解质量相对较差,但求解速度快;遗传算法解的质量更好,但存在不稳定的问题,局部寻优能力较弱;遗传模拟退火算法的局部寻优能力和求解稳定性明显增强,解的质量优于其他两种算法。     

基于谓词的全路径覆盖软件测试方法研究

路径覆盖测试是基于白盒的软件测试中覆盖率最高的测试方法;为了实现复杂程序的全路径覆盖测试,提出了一种基于谓词的全路径覆盖软件测试方法;首先研究了谓词覆盖的基本理论,然后对移除谓词后的孤立链进行测试,根据集成测试的观点,将谓词和对应孤立链集成以实现全路径覆盖,同时在算法中加入基本路径覆盖以实现对程序主要路径的重点测试;应用结果表明,该方法实用、高效,具有一定的推广价值。     

遗传算法辅助的动态符号执行测试方法

动态符号执行是一种有效的软件测试方法,但由于受到约束求解器求解能力的限制,在面对较为复杂的程序和路径条件时,动态符号执行的路径覆盖率还有待提升。针对上述问题,提出了一种遗传算法辅助的动态符号执行测试方法,并基于此方法实现了原型工具JDart-Ga。该方法结合遗传算法的优势,生成约束求解器无法求解的约束条件对应测试输入,从而提升动态符号执行的路径覆盖率。实验结果表明,在测试存在动态符号执行无法覆盖路径的3个实验对象时,所提出方法的路径覆盖率与JDart相比分别提升了16%至23%。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

本文研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数，则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响，本文构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计，并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题，其全局最优解难以获得。为近似求解该问题，本文对其进行松弛，以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比，该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明，该方法缓解了非视距误差产生的负面影响，且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

基于DEM数据库的可视域算法

可视性分析在军事和工程领域有着广泛的应用,可视域计算是可视性分析的重要因子.首先讨论了可视域计算的常用算法,分析了各个常用算法的优劣.并针对大数据量的DEM数据库,在Xdraw算法的基础上提出了一种改进的Xdraw算法,大大减少了访问数据库的次数.然后在实验的基础上从正确性和效率两个方面对该算法进行了分析,并给出了继续研究的方向.     

基于LOS的多边形点视域计算

多边形内点视域的计算是进行计算几何和图形分析的一个热点，其广泛地应用于各种监控领域和应用设计领域，如楼宇监视、路径规划等。分析了基于视线扫描的多边形分割情况，进而提出了视域的沟、窗口等概念，分析了沟变化的关键事件，通过对沟的关键事件的形式化描述和处理，在有关的引论下给出了多边形点视域具体的解决方法，此方法的复杂度与多边形的拐点相关。     

从外存中计算地形可视域的高效算法

可视性分析广泛应用于GIS的各个方面,视线和视域是其最基本的两个因子。视域的计算方法有很多种,在计算时因为采用的算法和实现算法所运用的编程方法不同,导致效率和精度有很大差异。为了解决由内存受限而无法存储和处理海量区域地理信息数据的问题,提出一种在外部存储器上计算地形视域的高效算法,对该算法进行了分析,并进行了实验验证,表明该算法明显优于现有的其他算法。     

RSG地形的矢量视域改进算法

针对视域分析改进算法及其矢量化进行研究,提出了一种基于局部最优检测和高程限制的改进通视性算法。介绍了空间中两点通视性问题的基本算法;给出了局部最优单调区间的定义;通过分析视线方向与地形遮挡点之间的关系,提出了基于局部最优区间和最大高程限制的通视性改进算法,给出了算法的实现方法;改进算法只对一般高程点进行局部最优判断,而只对点序列中相对较少的一部分点进行完整的通视性计算,因此改进算法在收敛速度方面得到了明显改善;最后,通过程序仿真对改进算法进行了验证,并利用改进算法进行了视域分析与矢量化仿真。     

Ct coverage — initial results

Software testing techniques based upon automated analysis of control flow are useful for improving software reliability. The fundamental types of control flow analysis, in ascending order of effectiveness, are statement, branch, and path coverage. Automated tools that perform branch coverage analysis are now accepted practice and researchers are exploring the area that exists between branch and path analysis. Path testing is complicated by the huge number of paths in ordinary programs and by anomalies, such as infeasible paths. The Ct testing strategy is a method for obtaining a manageable set of path classes by specifying a minimum iteration count k. The Ct test coverage metric is a measurement of the proportion of Ct path classes that are exercised within a program. This paper describes an initial experiment in which a special, automated tool was used to evaluate the Ct coverage of tests for a C program of significant size. The results of the study showed that high values of branch coverage may not necessarily imply high path coverage, that approximately 15% of the functions analysed were too complex to analyse effectively, and that the majority of the remaining functions achieved on the order of 11% Ct k=1 coverage. Experimental work in the attainment of high Ct coverage suggests the development of a new, more efficient software testing strategy, which combines Ct path and data flow analysis.     

A two level real-time path planning method inspired by cognitive map and predictive optimization in human brain

A biologically inspired two level method is proposed for real-time path planning in a complex and dynamic environment, employable in ground vehicles. This method takes the advantage of both global and local path finding procedures. In the first level, i.e., global level, the planner utilizes a neural network architecture as a sensory-motor map, similar to the cognitive map used by humans, and an optimization algorithm to produce a coarse path. In the second level, i.e., local level, the global path is improved by employing a model-based prediction method with a finite prediction horizon in a way that future information about the environment is involved in the planner's decision making. In the suggested method, the prediction horizon is variable and is adjusted in each step of the planning in agreement with the kinematic features of the closest obstacle in the visual field of the planner. We considered four different path planning tasks in a virtual dynamic environment to evaluate the performance of the proposed method against the human path planning strategy. The results demonstrate the ability of the method to plan a strategy comparable to the driving scenarios chosen by most subjects and to generate a real-time collision-free path in a dynamic environment with obstacles.     

Smooth coverage path planning and control of mobile robots based on high-resolution grid map representation

This paper presents a new approach to a time and energy efficient online complete coverage solution for a mobile robot. While most conventional approaches strive to reduce path overlaps, this work focuses on smoothing the coverage path to reduce accelerations and yet to increase the average velocity for faster coverage. The proposed algorithm adopts a high-resolution grid map representation to reduce directional constraints on path generation. Here, the free space is covered by three independent behaviors: spiral path tracking, wall following control, and virtual wall path tracking. Regarding the covered region as a virtual wall, all the three behaviors adopt a common strategy of following the (physical or virtual) wall or obstacle boundaries for close coverage. Wall following is executed by a sensor-based reactive path planning control process, whereas the spiral (filling) path and virtual wall path are first modeled by their relevant parametric curves and then tracked via dynamic feedback linearization. For complete coverage, these independent behaviors are linked through a new path linking strategy, called a coarse-to-fine constrained inverse distance transform (CFCIDT). CFCIDT reduces the computational cost compared to the conventional constrained inverse distance transform (CIDT), which applies a region growing starting from the current robot position to find the nearest unexplored cell as well as the shortest path to it while constraining the search space. As for experimental validation, performance of the proposed algorithm is compared to those of conventional coverage techniques to demonstrate its completeness of coverage, energy and time efficiency, and robustness to the environment shape or the initial robot pose.     

基于DEM的视域分析与计算

可视性分析广泛应用于GIS的各个方面，视线和视域是其最基本的两个因子。视域的计算方法有很多种，在计算时因为采用的算法和实现算法所运用的编程方法的不同，导致计算耗时间和准确度有很大的差异。该文首先对这两个因子所涉及的算法加以分析，然后用VC＋＋．NET中的COM组件编程实现了视线和视域计算接口，并通过程序模拟生成评估的视域图，比较了各个算法在相同外界条件下的CPU时间消耗和计算准确度，得出XDraw是比较准确且CPU耗散较小的算法的结论．同时也分析了各算法之间相似程度的度量。     

基于改进的LOS算法实现对复杂地形场景的可视域分析

基于视线(line of sight,LOS)原理,结合地形高程信息,文中提出了一种运算效率较高的改进LOS算法,用来解决复杂场景下的可视性分析问题.该算法不仅采用计算目标点与视点的几何关系来判定可视域,更重要的是利用了地形高程信息来对目标点的可视域进行判断,将部分目标点的可视域判断条件简化为其高程与指定高程的比较,从而提高了地形可视性分析的计算效率.该方法不仅可以应用在三维森林场景的可视域分析中,还可应用在城市环境的分析中.实验证明,文中提出的方法在计算效率和精度上优于传统的可视性方法.