基于ROAM算法的数字地面模型研究与实现

针对规则格网的数据量过大问题,采用基于分块的ROAM算法进行多分辨率渲染;根据地形粗糙程度和视点位置,对地形进行有选择的细化,将庞大的三角形二叉树分为多个小二叉树,提高了地形构建效率,在此基础上建立地物要素模型,完成数字地面模型的构建与多分辨率渲染。     

基于离散事件的地面等待模型算法研究与仿真

考虑大型机场拥塞问题日益严重,从航空公司的利益出发,采用推迟飞机起飞时问的方式,将成本较高的空中等待转化成地面等待.基于离散事件系统的地面等待模型就是针对此类问题而提出的.通过对模型求解进行研究,针对遗传算法的速度无法满足目前要求的问题,提出使用0.618算法完成求解过程,通过对计算过程进行改进保持了计算结果的准确性并且提高了速度.实验结果表明,0.618算法的结果与遗传算法相差2.5%,但在速度上提高11.9%,验证了此方法的有效性与实用性.     

一种对抗试错法攻击的电子密码锁

<正> 作为电子密码锁的密钥,为便于记忆及方便操作,一般均选用6位十进制数。这种密钥,在一定时间内,对开锁密钥进行试错法攻击时,破译概率相当高。本文给出的电子密码锁,可有效地对抗此种威胁。密钥分为两种。一种是开锁密钥K_1,编码为6位,另一种是解除报警密钥K_2,编码为10位。     

基于5要素试错更新算法SARSA(λ)的自动发电控制

本文提出了一种基于5要素试错更新算法SARSA(λ)强化学习的随机最优自动发电控制方法. 该方法不依赖任何系统模型和先验知识并通过试错机理寻求最优控制策略. 以控制性能标准(control performance standards, CPS)和区域控制偏差(areal control error, ACE)瞬时滚动值为基础设计了即时奖励函数, 有效提高了该方法的收敛速度和控制效果, 并在算法中融入了资格迹以解决二次调频过程的延时问题. 本文所提出的控制方法在进行状态空间搜索时, 能有效摆脱避免搜索较大扰动状态, 以此获得更佳的控制效果. 标准两区域和南方电网仿真模型研究表明, 本算法能给系统提供更加安全的控制策略, 具有比Q(λ)算法更好的控制性能, 有效提高CPS考核的合格率.     

基于雷达仿真训练器的地面杂波算法

在雷达仿真训练器中,地面杂波的计算是比较复杂的。首先它与太多的环境因素有关,建模困难;其次近似计算比较多,误差大。为了解决地面杂波的仿真问题,通过对雷达方程的研究,并针对实际的地形数据,采用微积分的思想,将大面积的无规律的雷达截面积化为小地面的有规律的截面积进行叠加,从而提出了一种建模思路。实验结果也基本符合实际。     

用于行人导航算法评估的足部轨迹仿真研究

针对行人足部运动情况较为复杂,不利于建模仿真的问题,在分析行人步态周期的基础上,提出了一种简化的行人足部运动设计方案。该方案将一个完整的步态周期划分为抬脚、转向、摆动、落脚和支撑五个阶段,并通过对加速度和角速度的控制,实现了对步态周期中足部位置和姿态的运动模拟。最后,采用零速修正辅助的行人导航算法对综合了平坦地面行走、上楼和下楼的运动仿真数据进行了验证。结果表明该方案设计能够用于行人足部运动轨迹的仿真,为行人导航技术的研究提供了一种简便有效的方法。     

基于改进ByteTrack算法的红外地面多目标跟踪方法

红外目标智能检测跟踪技术研究一直是同领域中的热点问题,尤其是在精确制导、海面监视和天空预警等方面。针对红外地面多目标跟踪场景中,由地面杂波干扰、多目标遮挡干扰、平台晃动等复杂场景造成的跟踪精度降低等问题,提出了一种基于改进ByteTrack算法的红外地面多目标跟踪方法。首先引用一种自适应调制噪声尺度的卡尔曼滤波器,缓解低质量检测对vanilla卡尔曼滤波器的影响;其次引入增强相关系数最大化算法对帧间图像进行配准,来补偿平台晃动产生的影响;然后增加了基于长短期记忆网络的运动模型,减小了卡尔曼滤波在非线性运动状态中产生的预测误差;最后引入连接模型和高斯平滑算法这两种轻量级离线算法来完善跟踪结果。在红外地面多目标数据集上进行了实验,结果表明,与Sort和Deepsort算法相比,改进算法的MOTA值分别提升了8.3%和10.2%,IDF1值分别提升了6.5%和5.6%。与同类算法相比,改进算法表现出了更好的有效性,在红外目标智能检测跟踪场景中会有较大应用。     

基于包围盒法的碰撞检测算法研究

随着计算机技术的日益更新,虚拟技术中的碰撞检测算法得到了快速发展。已成为国内外的研究热点。在分析了碰撞检测算法的基本理论的基础上,提出了对AABB包围盒算法的改进思想。改进后的测试结果显示测试效率提高了21．7％,证明了改进后的检测算法在检测效率上的优越性。     

基于接触信息的自适应机会网络路由算法

考虑到实际网络环境的不断变化以及机会网络节点总是在密集与稀疏场景间随机切换的特点,提出一种能够借助节点接触信息进行网络环境判断的自适应路由算法——CIAONR(Contact Information-based Adaptive Opportunity Network Routing)。CIAONR在节点分布式采集接触信息的过程中,利用节点接触延迟与生存期的关系判断节点所处网络环境。然后依据CIAONR约束条件指导转发路径的选择,最终按照对应交互流程完成消息交付。理论分析和仿真结果表明,CIAONR算法在不同网络环境下均保持较高投递率,网络开销和延迟也控制在一定范围内,具有普适效果。     

基于地面先验的3D目标检测算法

为了提高自动驾驶汽车环境感知的性能,增强单目相机对障碍物三维和边界信息的感知能力,提出了一种基于地面先验的3D目标检测算法。基于优化的中心网络(CenterNet)模型,以DLA(deep layer aggregation)为主干网络,增加目标3D边沿框中心点冗余信息预测。根据自动驾驶场景的地面先验信息,结合针孔相机模型,获取目标3D中心深度信息,以优化深度网络学习效果。使用KITTI 3D数据集评测算法性能,结果表明:在保证2D目标检测准确性的基础上,该算法运行帧率约20 fps,满足自动驾驶感知实时性要求;同时相比于CenterNet模型,在平均方位角得分(average orientation score)和鸟视图平均准确率(bird eye view AP)上分别有4.4和4.4%的性能提升。因而,该算法可以提高自动驾驶汽车对障碍物三维和边界信息的感知能力。     

基于模板匹配法的字符识别算法研究

对字符识别概念、过程和模板匹配法的原理进行探讨;从算法流程、关键代码等方面重点研究三种基于模板的字符识别算法;然后通过字符在七种不同状态下的识别率与误识字符进行对比分析;从识别率和时间性能上比较三种字符识别算法的优劣,为工业字符识别提供可选依据。     

基于改进Apriori算法的地面空调间歇故障预测

针对机坪地面空调间歇故障引起的使用效能低、维修滞后等问题,提出了二次关联累加数组（AS）-Apriori与聚类K-means相结合的间歇故障预测方法,并基于此实现了延误维修预测。其中：AS-Apriori算法解决了Apriori频繁扫描事务库的低效问题,通过实时构造间歇故障数组并对其对应项累加求和;延误维修预测是为了估计出永久故障临界区以安排合理维修,可采用正态分布求出不同间歇故障变量的维修波及延误概率并进行依次累加而实现。验证表明,AS-Apriori提高了运行效率,且二次关联规则支持度提升了20.656个百分点,能更准确预测间歇故障,同时参照数据分析,预测的维修波及延误累加概率呈线性分布,即可预测性高的间歇故障更便于预先维护管理,减少永久故障的形成。     

基于Abaqus的足部有限元分析

通过Engauge软件从CT图像上提取出成年男子足部轮廓数据,根据得到的数据运用SolidWorks建立足部模型,然后利用Abaqus进行应力分析.分析人体站立及承受碾压力时足部受力情况,结果表明:该成年男子站立时最大应力及变形均在跖骨,应力为0.919 MPa,变形为1.19mm;足部承受100 N碾压力时,跖骨的最大应力为2.635 MPa,碾压力为1 000 N时,跖骨的最大应力已达到23.572 MPa.人体足部受到碾压时,跖骨极易出现损伤.     

基于令牌桶算法的卫星数据地面传输流量控制方法研究

该文根据卫星数据的特点,在研究令牌桶算法的基础上,提出了一种改进的令牌桶算法,增加了两个模块:令牌放置模块和令牌请求模块,在模拟环境下实现该算法。在对卫星数据进行流量控制的同时,降低了数据传输过程中的抖动,并保证了卫星实时数据的低时延和非实时数据尽量大的带宽,在模拟环境下进行测试,达到了较好的效果。     

基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计

为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。     

基于分块主色法的图像检索算法研究

基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)是当前多媒体检索的热点。本文提出了一种基于图像的分块主颜色的图像检索算法,论述了系统的结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,并给出部分实验结果。从实验结果来看,文中提出的把图像分块再提取各分块的主色的方法,使得该系统获得了良好的检索效果。     

基于分层法的通风网络图绘制算法研究

最长路径法绘制通风网络图需要频繁地搜索任意两个节点之间的最长路径,采用深度优先搜索导致大量的时间浪费在无用路径的搜索过程中;且采用几何相交方法判断分支交叉,效率低且无法有效地减少分支交叉数。提出了将分层法引入到通风网络图绘制中。采用最长路径法对网络图进行节点分层,求解整数规划问题优化节点分层减少长边;采用模拟退火遗传算法优化节点排序,从拓扑上减少分支交叉数。为了减少无意义地搜索最长路径过程,采用最长路径并联通路法计算节点坐标和分支形状。给出了基于分层法的通风网络图绘制的测试例子。     

基于蒙特卡洛方法的粒子滤波算法研究

针对非线性、非高斯问题,文章详细分析了贝叶斯滤波的原理及其进展.采用近似线性及高斯假设处理,传统的卡尔曼滤波提供了一种很好的解决方案.但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们得不寻找一种更好的最优滤波方法.基于随机滤波理论、贝叶斯统计量和蒙特卡洛方法的粒子滤波理论迅速发展,并广泛应用到数字通信、目标跟踪、计算机视觉和机器故障诊断领域.     

基于阈值法的小波去噪算法研究

去噪方法是信号处理中讨论得最为广泛的问题之一.人们根据噪声的统计特征和频谱分布的规律,开发了多种多样的信号去噪方法.小波变换由于具有时频局部化特点及小波基选择的灵活性,为信号的去噪提供了新的解决途径.介绍了传统的硬阈值和软阅值方法及新的小波阈值处理方法,能有效地弥补硬、软阈值方法的不足,是硬、软阈值方法很好的一个改进方案.克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点.并以实例进行比较,展现出改进方法优越性.     

基于半调法的误差扩散算法研究

介绍了半调法中的误差扩散算法,分析了算法的优缺点.