一种NTC热敏电阻校正方程的试验研究

为了校正NTC热敏电阻的校正方程,提高测温精度。通过对传统的指数方程进行线性变换,得到一种新的NTC热敏电阻温度计R-T特性关系,对此关系进行多阶最小二乘拟合,利用误差评判原理,确定最适合的NTC热敏电阻的校正方程。并且实际验证了此校正方程的测温精度可以满足更高精度要求的需要。     

MEMS高量程加速度传感器的动态特性分析

利用霍普金森杆激光干涉冲击试验台对实验室研发的MEMS高量程压阻式加速度传感器进行动态校准;采用两种不同解算方法对实验数据将进行分析处理,求解出该传感器的幅频特性,绘制了对数幅频特性曲线;通过对比两种算法的结果知道,镜像映射法优于FFT算法,其算法简单有效,能直接辨识出系统模型参数和模型阶次。     

基于小二乘-卡尔曼滤波的wMPS系统跟踪定位算法研究

wMPS(workspace Measuring Position System)是一种新型的基于平面交会原理的网络式测量系统,在静态测量研究的基础上,研究了动态跟踪测量的问题。为了减小运动引入的测量误差,利用运动方程提高测量精度,采用了最小二乘法对接收器的位置进行静态估算,将其结果作为伪观测值,然后利用卡尔曼滤波做进一步处理,该方法避免了观测方程中的非线性误差,实现了接收器在运动过程中的高精度跟踪定位。通过试验对最小二乘法和最小二乘-卡尔曼滤波法进行了比较,结果表明最小二乘-卡尔曼滤波法的估值精度远高于最小二乘法。     

基于几何解析的双雷达地面目标定位算法

传统的双雷达地面目标定位算法因测量数据本身固有的误差和量测噪声,使得基于非线性估计定位算法的定位精度不高。本文研究了一种新的双雷达地面目标定位算法,该算法将已知雷达探测数据以几何方式加以表示,通过几何解析对地面目标进行定位。此外,还详细分析了各种因素在不同情况下对定位精度的影响。所研究的算法具有计算量小、远距离定位精度高等优点。最后,通过仿真验证了该算法能够提高远距离定位的定位精度。     

全局优化的一类新的F-C函数

针对求解全局优化问题,有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法。即F-C函数方法。该方法与填充函数法和跨越函数法相比较,既有相同点又有不同点。F-C函数法最大的优点就是在极小化F-C函数阶段中只需要进行一次局部极小化算法就能得到比当前极小值更低的目标函数局部极小点。文中在无Lipschitz连续的条件下,给出了一类新的求解全局优化问题的F-C函数。文中讨论了该F-C函数的优良性质并对该函数设计了相应的算法。最后,通过数值试验表明该F-C函数方法具有有效性和可行性。     

用例驱动技术在需求获取过程中的应用

需求获取是软件开发过程中非常重要的环节,它贯穿于整个软件生命周期。针对系统客户和开发人员由于认识问题角度和知识的差异而存在的需求获取障碍,提出了一种基于用例的需求获取方法。该方法以用户和任务为中心,设计了一个用户需求描述模板,引导用户填写需求描述信息,开发人员利用用例驱动技术对需求描述信息进行分析和验证,最终获取全面和准确的参与者和用例信息。该构建过程不仅为构造用例图和类图奠定了基础,而且也使软件工程活动更加规范。     

智能视频监控中运动目标检测的研究

针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C＋＋6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。     

模型驱动下的Web应用系统自动生成

为了提高Web应用系统开发效率,提出了模型驱动下的Web应用系统自动生成方法。这种生成方法是以Me—taEdit＋作为元建模工具,首先创建Web应用系统元模型、定制DSL,进而建立Web应用系统领域模型,然后通过MetaEdit＋提供的生成器定义语言MERL,软件开发人员可以很方便地设计出Web应用系统所需的JSP生成器、Servlet生成器、Jayabeans生成器和数据库生成器,从Web应用系统图形模型直接生成整个Web应用系统。最后通过一个WebShopping实例详细介绍了模型驱动下的Web应用系统生成方法及生成过程。经测试,所生成的Web应用系统可以在Windows操作系统中的Web应用服务器上正确运行。     

基于改进的蚁群算法的组播路由问题的研究

目前,蚁群算法在路由协议上已有广泛应用。通过研究蚁群算法的特性和目前在路由协议上的应用,发现其在加快运行时间、局部最优解等问题上还有改进的空间。为此文中提出一种蚁群优化算法,使蚁群算法更好地应用在路由协议上。针对蚁群算法容易出现局部最优解的问题,文中提出一种链表随机选择法,该方法能有效地减小蚁群算法出现局部最优解的几率。同时为了减少蚁群算法在选择路径上的时间,提高运行速率,文中还提出了一种雅克比迭代收敛准则,此方法很好地减短了算法时间。     

基于物理模型的三维火焰实时渲染

火焰等无规则物体的模拟近年来成为计算机图形学中的一个研究热点。传统的基于粒子和纹理技术生成的火焰,并不能真实地反映物体的运动过程,生成的火焰效果图具有随机和生硬的特点。为了解决火焰模拟过程中难以实现的实时性和真实感的问题,文中采用一种基于物理模型的火焰实时渲染方法,应用有限差分法求解Navier-Stokes方程,采用半拉格朗日法求解平流项,扩散方程则利用隐式迭代方法进行求解,利用GPU强大的并行计算能力对求解过程进行加速,利用光线投射算法对火焰进行渲染,最后生成了逼真的火焰图像。实验结果表明该方法实现简单,渲染速度快,显示的效果真实。