RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。     

基于交叉与变异组合的TSP问题研究

遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度过慢,容易出现早熟的问题。本文针对该问题,创新性地提出使用5种交叉算法和3种变异算法进行组合的算法设计,得出15种不同的组合方法,然后使用Java语言进行编程实验,最后通过对中国144个城市相对坐标（CHN144）的实例进行测试,证明了在使用交叉算法与变异算法进行组合得出的15种组合方法中,使用三交换交叉算法与逆序变异算法进行结合,这种组合方式的遗传算法在解决TSP这一问题时能够取得最优的效果。     

数据中心网络中一种半集中式SDN路由策略

在SDN体系架构中把网络控制功能从网络设备（交换机/路由器）里分离出来,集中到中心节点控制器上,交换机只负责数据平面的功能（通过流表进行数据转发）。在大规模的数据中心网络中,路由/流表的计算和分发完全由中心控制器完成,控制器成为网络的性能瓶颈和脆弱点。为了解决上述问题,本文提出半集中式SDN路由技术,其主要思想是每个交换机节点不需要控制器的参与,可以自主构建一个基础流表,基于基础流表,交换机可以完成基本的数据转发工作。而控制器负责更高级的路由选路（故障处理）工作,从而大大减轻控制器的负担。针对控制器的高级路由选路工作,本文通过对现有SDN网络中的故障恢复机制的特性以及限制的分析,在基础流表的基础上设计一套局部迂回故障检测恢复机制。基于该机制,控制器能够及时检测到网络故障,并在极短的时间内进行故障恢复,实现控制器的高级路由选路工作。     

基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统

针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF（物理不可克隆函数）的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F（线上快速第二因子身份认证）认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算法实现安全性的自主可控,同时在身份令牌中集成了PUF和真随机数发生器,以达到提升安全性和可扩展性的目的。安全性分析表明,该系统的安全性显著高于现有技术实现。实验测试结果表明,该系统运行开销较低,稳定可靠,能够方便、快捷地部署在企业信息系统中。     

延迟抖动在TFRC拥塞控制策略中的应用

研究在多媒体实时业务中得到广泛应用的基于速率控制的TCP友好性拥塞控制机制TFRC,分析其基本工作流程、吞吐量模型和关键参数的计算。针对实时业务对于网络传输的要求,提出将延迟抖动作为网络拥塞的预警信号应用于TFRC的拥塞控制中,并采用自适应抖动阈值和调整因子来改进TFRC的速率调整机制。仿真实验结果表明,该方法在实时业务的网络传输中能够取得较好的效果,其友好性和平滑性均得到一定程度的改善。     

FFT计算菲涅尔衍射相位的跳变与矫正研究

采用傅里叶变换算法计算菲涅尔衍射相位时,在相位未解包裹的情况下,接收面上提取的相位分布曲线会出现跳变,如果进行解包裹,必然会导致错误的结果。研究发现用傅里叶变换算法进行衍射计算导致接收面上相位跳变的原因,是因为快速傅里叶变换（FFT）对矩阵标注索引的方式与离散傅里叶变换（DFT）有所区别,从而导致计算结果的相位与真实相位有差异。本文提出在FFT运算前后分别进行一次倒谱的方法矫正这种相位跳变,并仿真利用单次FFT进行二维矩孔的菲涅尔衍射,用2次倒谱矫正接收面上的相位跳变,结果证明了该矫正方法的可行性。     

基于矢量瓦片的点状要素注记处理技术

矢量瓦片体积小,可高度压缩,受网络带宽开销和存储空间的限制较小。地图瓦片化对桌面软件点注记处理带来挑战,不仅是点注记的处理存在重要注记被次要注记压盖、同级注记之间互相压盖、注记与要素压盖等问题,同时瓦片化也带来了注记被瓦片边缘截断显示不完全的问题,这些问题严重影响了地图的可读性和信息传递功能。本文针对以上问题总结了矢量瓦片点注记处理原则,通过设计矢量瓦片的组织结构,确定注记搭配表的JSON组织形式,明确矢量瓦片点注记的绘制流程,根据矢量瓦片特点使用四叉编码进行目标过滤,使用R树作为高效空间索引,并采用基于注记优先级的避障技术解决上述点注记处理带来的问题。     

基于学习的核偏最小二乘法优化扩展卡尔曼滤波

为了解决非线性系统参数不确定和噪声信息不准确导致EKF随时序估计误差较大的问题,利用核偏最小二乘法与系统方程参数和噪声信息无关的特点优化EKF。先将量测数据和EKF的收敛估计作为学习样本,建立KPLS预测模型,然后,融合KPLS和EKF的预测值进行状态估计;同时,若状态估计的收敛判据为真,将估计值作为学习样本,并利用滑动窗口更新KPLS核矩阵,使KPLS能时序预测;若收敛判据为假,则更新量测协方差。最后,通过实验仿真的方法,分析KPLS-EKF算法的收敛性和性能。实验结果表明：KPLS-EKF能够有效地解决非线性系统参数和噪声信息不准确导致的EKF误差较大的问题。     

基于深度特征融合的空间植物图像分割算法

空间植物培养实验作为空间科学的一项重要研究,通常会获得大量的植物序列图像,传统的处理方法多采用人工观察,以供后续的进一步分析。本文提出一种基于多尺度深度特征融合的空间植物分割算法。该方法应用全卷积深度神经网络来提取多尺度特征,并分层次地融合由深层到浅层的特征,以达到对植物进行像素级的识别。分层次的特征融合了语义信息、中间层信息和几何特征,提高了分割的准确性。实验表明该方法在分割准确性方面表现良好,能够自动提取空间植物实验中的有效信息。     

掺砾黏土蠕变性质的三轴试验

为分析掺砾量、围压和应力水平对掺砾黏土蠕变性质和规律的影响,对以不同黏土和砾混合比备制的掺砾黏土进行了不同围压和不同应力水平下的三轴排水蠕变试验。土样掺砾量分别为30%、40%、50%和70％,试验围压50kPa~200kPa,应力水平0.21~1.04。试验结果表明掺砾黏土受荷后发生较明显的瞬时变形和蠕变变形,其蠕变变形将趋于一稳定值;蠕变变形随应力水平和围压的增大而增大,随掺砾量的增加而减小。提出一个三参数经验蠕变方程以表示掺砾黏土的应力水平-轴向应变-时间关系,其中轴向应变-时间关系和应力水平-轴向应变关系以双曲线方程表示,并分析了模型参数的意义和取值。