三维模型空间几何变换的计算

以在相对固定空间任意旋转、缩放三维模型为例 ,讨论了如何将其二维参量转换为三维空间的数据 ,并将这些数据应用到三维模型之上 ,使之产生期望中的变化。其计算依据的图形标准是 Open GL。     

空间Cube计算方法

随着卫星勘测、遥感影像、GPS等系统的广泛应用,目前各行各业拥有了大量的地理空间数据。空间数据仓库技术将较为成熟的数据仓库和联机分析处理技术应用到空间信息领域,以有效地支持空间分析和决策。空间Cube的构建与维护是空间数据仓库和空间联机分析处理的一个核心问题。文章在介绍空间数据仓库模型和空间Cube的基础上,结合空间聚集计算的特点,给出了几种空间Cube计算的有效方法。     

GPS差分定位数据预处理关键技术的研究与实现

原始GPS电文预处理生成RINEX文件是实现GPS事后差分的关键环节.介绍GPS标准接口数据格式RINEX文件,讨论由GPS原始数据生成RINEX文件各项数据的方法,重点解决推算完整载波相位和多普勒值关键技术方法,给出生成RINEX数据软件的基本算法流程,并以CMC(Canadian Marconi Company)GPS原始电文为例成功生成了RINEX数据文件.实验数据结果表明:所转换的RINEX数据符合RINEX格式标准,能够用于事后差分并满足精度指标要求.     

关于范围查询的动态轮廓计算方法

考虑关于范围查询的动态轮廓计算问题。基于范围查询将数据集中的点利用点与查询之间的距离特性进行转换,转换后的点可视为是一个以查询点为坐标原点的新空间中的数据点,利用现有的轮廓计算方法对转换后的数据集进行计算得到轮廓集合,以此为基础设计相应的算法来实现针对范围查询的动态轮廓的计算。利用网格索引和Z曲线结构设计多个剪枝策略降低算法的空间与时间复杂度。实验结果验证了算法的有效性以及在时间和空间上的效率。     

数制转换的DNA计算模型

本文主要研究十进制与二进制互换的DNA算法。利用DNA分子的数制转换库,根据进制转换的一种并行计算方法,通过编码不同结构的数制转换DNA分子来构造DNA计算的自装配模型。该模型可以解决不同进制数的自动转换问题。本文阐明了数制转换库的结构,并给出了转换库的空间复杂度。     

基于数据空间融合的全局计算与数据划分方法

计算与数据划分问题是影响并行程序在分布主存多处理机中执行性能的重要因素,也是并行编译优化的重点.针对该问题,提出了一套关于数据空间融合的理论框架,并基于该框架给出了一种有效的全局计算与数据划分方法,用于分布主存计算环境中的计算与数据划分问题的求解.该方法能够尽量开发计算空间的并行度,利用数据融合技术优化数据分布,并能搜寻优化的全局计算与数据划分.该方法还能很自然地与数据复制以及偏移常量的对准结合在一起,从而使得数据通信量尽可能地小.实验结果表明了所提出方法的有效性.     

GPS/INS组合导航数据同步时标的计算方法研究

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对GPS数据和惯性数据中时间同步的问题,提出了基于横摆角速度匹配、实时计算GPS延迟的方法,用于修正惯性数据与GPS的同步时标,提高了组合导航和车辆状态检测的精度。实验结果表明,计算得到的GPS延迟能够起到较好的修正效果。该方法仅利用导航系统数据,无需汽车内部参数和采集信号,具有自主性,有利于应用于外置检测和导航系统。     

数据分类中的粒度计算

粒度计算理论为知识发现的研究提供了新的理论工具,通过引入全粒度空间的概念,对信息系统的论域空间进行等价划分,给出了论域子空间可精确粒度表示的充分条件,建立了目标概念的外延和内涵的粒度计算关系,揭示了目标概念学习中的粒度计算过程,提出了一种新的数据分类模型。     

嵌入式GPS／GIS系统设计的几个关键问题及解决方法

提出嵌入式GPS/GIS系统设计中的几个关键技术问题并给出解决方案。对GPS数据质量采用神经元辨识的方法进行控制;对大数据量底图数据采用一种新的地图综合方法建立多级显示机制,节省内存,提高图形显示效率;建立基于la-bel的空间算子实现方式,完成采集图斑的现场变更,减少内业数据处理的工作量。实际应用表明,这些方法能够满足嵌入式GPS/GIS系统应用于土地调查业务的需要,提高了调查效率。     

目标径向速度求解方法的研究

针对某些条件下目标径向速度无法直接测量的问题,讨论了如何利用雷达和GPS测量系统的测量数据间接求解目标径向速度。首先对雷达和GPS测量系统给出了一种基于距离一阶差分近似求解径向速度的方法,具有易于操作的优点,但在采样间隔较大时测量精度下降严重。接着,根据内积公式对GPS测量系统给出了一种与采样间隔无关的基于速度矢量求解径向速度的方法。该方法求解公式简洁、计算步骤简单、易于理解,解决了如何间接求指定点位的目标的径向速度的问题,具有一定的应用价值。     

基于回算机制的GPS/INS时间延迟处理方法

针对组合导航中由于GPS时延而导致的定位精度下降的问题,提出了一种适用于低成本制导炸弹的时延处理方法.该方法在GPS数据输出延时过程中,利用预设存储器存储数据,基于回算机制完成GPS信息更新时刻的数据融合、GPS数据输出时刻的导航输出,减小时间不同步对组合导航数据融合的影响.该回算机制可控制计算量,不增加程序复杂性,适用于GPS数据丢失或异常等多种情况.针对回算机制提出了一种工程实践中的计算优化算法,在回算时取消卡尔曼滤波计算中的时间更新环节.该计算优化可节约回算过程的计算时间,避免整体数据延迟,同时不影响导航定位精度,可满足短时间内的低成本组合导航系统要求.靶试结果验证,时延处理方法及计算优化算法适用于低成本制导炸弹,具有一定的工程实用性.     

基于GPS广播星历的载体速度和加速度多普勒测定方法

多普勒频移是GPS接收机的重要观测数据且具有高精度、实时性和不受周跳影响等特点,围绕多普勒观测值开展载体速度和加速度的实时获取方法研究.由于卫星速度和加速度获取的时效性和准确性是制约多普勒计算载体速度和加速度的关键,对广播星历实时计算卫星速度和加速度原理方程进行推导;建立基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度模型后,分别开展静态和车载动态实验,结果表明:基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度算法可满足车载导航精度要求.     

不同相干积分方法对GPS弱信号捕获的影响

无外界辅助的GPS弱信号捕获,需要长的相干积分时间和多的非相干积分次数,还要考虑未知的导航数据位和数据位分界对相干积分的影响。本文针对无外界辅助的GPS弱信号捕获方法,从非相干积分入手,提出了一种新的非相干积分方法,并在此基础上分析了包含新方法在内的4种非相干积分方法在相同捕获条件下的捕获概率情况。这些方法在每步非相干积分操作上使用不同的计算方式来计算非相干积分,能达到节约计算量和存储空间的目的。在相同相干积分时间、非相干积分次数和导航数据位边界下,结合不同载噪比条件的弱信号捕获的蒙特卡罗仿真,给出了4种非相干积分方法的捕获概率的实验验证和对比分析。     

数据流中随机型分形维数计算方法研究

分形维数能够有效地描述数据集,反映复杂数据集中隐含的规律性,基于分形理论的数据挖掘算法通常都步及到分形维数的计算。但是现有的分形维数计算方法的时间复杂度和空间复杂度都比较高,大大降低了算法的效率,使算法很难适应高速、海量的数据流环境。因此,总结分析了现有的几种分形维数计算方法,并提出一种随机型方法,利用固定的内存空间快速估计数据流的关联维数。最后通过与现有算法进行对比实验,证明了这一随机型算法的有效性。     

基于GPS的火场面积的计算方法

通过分析现有的火场面积的计算方法,并和结合项目的实际情况需要,提出了新的计算火场面积的方法-基于GPS的火场面积计算方法,该方法是将三角剖分法和GPS技术相结合,使计算火场面积更加准确,有较强的实用性,更有利于在基层林场推广。     

实时GPS卫星坐标计算方法

利用GPS星历计算卫星坐标是GPS实时差分定位工作中的首要部分,而其中还要对GPS接收机的原始数据解码才能得到卫星轨道参数;首先重点比较了几种不同厂商的单频GPS接收机的原始数据输出格式,以找出对不同类型GPS接收机原始数据解码方法的共同点;然后以Hemisphere公司的HC12板卡为例,通过对卫星的观测并实时计算出所观测到的卫星的坐标,与IGS精密星历比较误差在1m左右,计算结果与理论值相吻合,证明了该方法的正确性和有效性。     

一种基于最小二乘法的船舶碰撞计算方法

针对海上船舶碰撞时的航行路径特征,提出一种基于最小二乘法的船舶碰撞点计算方法,根据船舶碰撞前的历史全球定位系统航行数据,利用墨卡托投影变换,在墨卡托直角坐标系中拟合出船舶航行路径函数,结合船舶航速、危险距离阈值,判断两船的航行拟合函数的交点是否为可能碰撞点。仿真实验分析比较和实际应用结果表明,该方法的计算误差小于传统方法。     

结合神经网络和数据融合技术的城市路段速度估计*

大部分基于浮动车GPS数据的速度估计模型仅适用于GPS数据采样时间间隔小、样本量空间分布密集的理想情况,无法准确计算样本量不足情况下的实时速度.根据浮动车GPS数据点在空间上的分布情况,提出组合三种速度估计模型,以最大限度地提高GPS数据利用率;考虑到GPS数据点在时间上分布不均,在GPS数据不足的情况下,结合神经网络预测和数据融合的技术,根据误差方差融合速度估计模型的测量值和神经网络拟合的预测值,以减少实时估计误差.选择广州市东风路作为测试实例,在高峰和平峰两种交通场景下比较了融合值、测量值和预测值的误差,结果表明结合神经网络和数据融合技术的城市路段速度估计精度和稳定性均优于速度估计模型.     

基于Word2vec的句子语义相似度计算研究

word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的向量运算,采用向量空间上的相似度表示句子语义上的相似度。此外,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,并就特殊句式对算法进行了改进,同时考虑到了词汇之间的句法关系。实验结果表明,该方法更准确地揭示了句子之间的语义关系,句法结构的提取和算法的改进解决了复杂句式的相似度计算问题,提高了相似度计算的准确率。