虚拟现实技术在反恐训练中的研究进展

介绍了虚拟现实技术的国内外研究现状,以及仿真技术与虚拟现实技术结合使用的发展趋势.为了更好地履行反恐使命,适应形势的发展,有必要提高反恐教学训练质量,创新反恐行动教学训练手段.将仿真技术和虚拟现实技术应用于路边炸弹的虚拟及仿真,能使反恐受训者不受时间、空间、经费和器材的限制,利用各种3D虚拟模型任意组装不同起爆方式下的路边炸弹,拓展其想象空间和创新思维,使之对路边炸弹的结构组成、工作原理及爆炸效应等有深刻理解.     

基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法

为了实现5G网络场景下服务功能链的低成本高效率部署,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法。在服务功能链映射过程中,采用双层编码方式,将服务请求的组链方案和映射方案进行混合编码,然后使用改进离散麻雀搜索算法进行求解,得到该请求的服务功能链部署方案,并计算其映射权重。当同一时间片内存在多个请求类型时,按照映射权重对所有服务功能链进行排序,优先映射权重高的请求,以此减少延迟开销,提高节点计算资源利用率和链路资源利用率。仿真结果表明,该算法可以有效减少部署开销,提高资源利用率。     

移动边缘计算网络下的服务功能链部署优化设计

为解决移动边缘计算网络中面向用户的服务功能链部署算法系统成本支出过大、响应时间长的难题,提出了针对服务功能链成本与时延联合优化设计的方法。首先,在服务功能链构建阶段,根据节点位置和资源状况,选择当前最佳节点减少虚拟网络功能（virtualized network function,VNF）间的时延以提高服务功能链的响应时间。其次,在服务功能链部署阶段,由于映射资源有限,在服务映射节点时应用节点选取算法确定最佳节点映射排列顺序,并从中选取最短加权路径作为各VNF间的通信链路。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能有效降低时延和部署成本,并能显著提高服务功能链部署的成功率。     

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题,提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案。首先,为了训练得到统一的seq2seq-GRU轨迹预测模型,多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下,去除中心聚合节点,采取改进的Raft算法,在每轮训练中根据贡献数据量的大小,选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务。其次,基于模型预测结果,提出了一种改进的虚拟力向导部署算法,通过各虚拟力来引导无人机进行动态地部署以提升车辆的接入率及通信质量。仿真结果表明,提出的训练架构能够加速模型的训练,部署算法在提升车辆接入率的同时提升了车辆与无人机之间的通信质量。     

Personalizing 3D virtual fashion stores: Exploring modularity with a typology of atmospherics based on user input

This research develops a typology of atmospherics that contains user-identified modules and modular options for personalizing 3D virtual fashion stores. A content analysis of 46 focus group discussions (n = 170) was conducted to understand the user’s perspective for personalizing 3D virtual fashion store atmospherics. Based on three atmospheric categories (pathfinding assistant, environment, and the manner of product presentation), 17 modules and 207 modular options were identified for personalizing 3D virtual stores. This research pioneers the development of an atmospherics typology for personalizing 3D virtual shopping environments as a persuasive selling tool in the emerging field of 3D virtual reality (VR) retailing.     

CNN-XGBoost混合模型在音频场景分类中的应用

在拥有海量数据和强大计算能力的人工智能时代,音频场景分类成为了场景理解的重要研究内容之一.针对音频场景分类建模困难和精确率不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络和极端梯度提升算法相结合的系统模型.首先,将预处理后的音频信号转换成梅尔声谱图,然后输入到卷积神经网络中完成抽象特征提取,最后利用极端梯度提升算法进行分类.为了评估模型的有效性,在城市音频场景UrbanSound8K数据集上进行分类性能测试,结果表明,该混合算法模型对音频场景的分类精确率可以达到89%,优于传统的神经网络算法模型,说明该混合模型对音频场景分类问题的有效性.     

SVG的3D实现

针对SVG在3D图形的描述与绘制上存在局限性的问题,提出了一种SVG的3D实现方法;详细介绍了SVG的2D坐标系到3D坐标系的转换原理,给出了转换到3D坐标系后的SVG-3D图形的绘制与操控流程,并以在3D场景中绘制一个正立方体和圆球体为例,介绍了在HTML页面中采用JavaScript创建3D场景和绘制与操控这2个图形的实现。     

基于Vega的舰载捷联惯导虚拟平台的航迹仿真

运用虚拟现实技术(Virtual Reality;VR)对捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)进行模拟的方案,可以有效地提高研发效率,节约研发成本;现在利用Multigen Vega交互仿真环境与VC++6.0开发环境,建立虚拟方针环境;随之针对建立的舰载惯性导航系统航迹仿真的数学模型,分别利用毕卡逼近算法、双子样算法和三子样算法,进行导航解算;最后由真值和所得解算值,实时同步绘制了原始轨迹和解算轨迹,实现了在模拟平台下的航迹仿真;两组轨迹的结果显示的误差,能直观显示出算法的计算误差大小;如此,使得惯性系统的仿真数据可以更加直观的表现出来。     

基于虚拟仪器的扭矩测试系统的设计与实现

针对国内扭矩扳手检测设备工作效率低下的问题,研究开发了一款基于虚拟仪器的新型扭矩自动测试系统;系统上位机采用了虚拟仪器开发平台LabWindows/CVI,下位机辅助平台以单片机为核心构建,利用RS485通讯技术,实现了对扭矩的自动加载和精确测量;通过合理的软硬件方案设计,使系统最重要的技术指标测量精度达到了3‰;软件以组件式的设计思想编制,提高了软件的质量和扩展性;经过实际使用证明,该系统能够显著提高扭矩扳手的检测效率,具有较高的实用性。     

嵌入式虚拟仪器软件可重构设计技术研究

嵌入式虚拟仪器(EVI)软件可重构是指框架和功能的重构;结合面向对象技术和组件技术,系统地阐述了软件可重构模块化设计的原理、软件可重构算法、可重构软件结构框架设计和可重构软件开发方法;通过分析可重构软件的设计原理和设计思路,提出了一套比较详细的可重构软件的开发方法;经工程实践应用,设计方法合理可行,有效提高了嵌入式虚拟仪器软件的开发效率,达到软件复用及重构的目的。