一种多策略GML应用模式匹配方法

地理标记语言(GML,Geography Markup Language)应用模式匹配是实现基于GML的地理信息共享的基础问题.结合现有模式匹配算法和GML3.0应用模式的特点,提出了一种多策略GML应用模式匹配方法.首先,将输入的GML应用模式转化为GML模式树,通过引入基于语言学和基于约束的具体匹配规则,分别对GML模式树进行元素对相似度计算,并对2种计算结果加权合并获得元素水平匹配的相似度值;然后,通过基于相似度传播的结构匹配算法对元素的相似度进行修正;最后,获得2个输入模式的元素匹配映射表.实验表明,该算法能够提高GML应用模式的元素匹配正确率.      

面向NXD的XML数据函数依赖

XML的半结构化特性造成了Native XML 数据库中数据模式规范化设计中的很多问题.采用结构信息和数据信息相结合的方法,给出XML数据间函数依赖的定义,解决数据模式规范化设计中的理论问题.建立了XML模式路径和XML数据树节点路径的定义,描述XML数据中的路径;给出了XML文档有效性的形式化定义;在此基础上定义了树元组和树元组相等的概念.运用树元组及其相等的概念定义了XML数据的函数依赖关系,进而给出了相应的自反、增广、传递推理规则,用于推导给定集合所蕴涵的函数依赖关系.并证明了这一推理规则是正确的.上述工作为Native XML 数据库系统中数据模式的规范化设计提供了一定的理论基础,增强了XML数据的语义特性.     

反作用轮不完全数据故障诊断新算法

针对卫星反作用轮遥测数据存在不完备情况,提出一种基于核模糊均值聚类（KernelFuzzy C-Means,KFCM）的数据修复诊断算法KFCM-Imputation(KFCM-I)。该算法通过KFCM聚类实现已知故障样本的聚类中心和聚类半径,通过相似度计算查找与不完备数据最相似的数据点,将该数据点填充于不完备数据点位置,保证数据的完备性,并通过数据的相似度进行故障诊断。考虑所有故障特征同步缺失数据和各故障特征随机缺失数据两种工况,对比工程上直接删除缺失数据的方法,在数据缺失量小于总数据量的13%时,KFCM-I诊断精度能达90%以上;当数据缺失量占总数据量13%～20%时,诊断精度仍能达到80%。KFCM-I算法故障诊断精度高、计算简单,对工程应用有较好的参考价值。     

环扫SAR的快速聚焦成像算法

针对环扫合成孔径雷达的成像方法进行研究,分析了环扫合成孔径雷达的工作原理以及信号模型,并提出一种基于频谱分析的聚焦成像算法,该算法较好地校正了批处理数据内的距离徙动,适合对环扫SAR(Synthetic Aperture Radar)进行高精度成像处理.给出了块数据快速聚焦算法的流程图以及简单的推导过程,并在此基础上给出了环扫SAR成像处理的完整流程.较之经典多普勒波束锐化DBS(Doppler Beam Sharpening)非聚焦算法,这种聚焦算法计算量略大,但成像精度高;较之ECS(Extended Chirp Scaling)算法,虽然补偿精度稍低,但计算量大大降低.因此这种算法能够很好地用于环扫SAR高分辨率快速成像.计算机仿真结果验证本文算法的有效性.      

基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法

提出了一种基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法.建立了基于目标位置、目标大小和目标灰度的3层匹配距离,将3个距离加权综合得到目标匹配的距离函数.以目标链为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的观测目标作为目标链的数据后继,再以此观测目标为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的目标链作为该目标的数据前驱.当且仅当匹配对象之间前驱与后继关系同时成立时认为二者匹配成功.将已有目标链分为4类,将当前帧观测目标分为2类.分析各类数据间可能存在的匹配关系,利用上述方法进行匹配运算.对于目标遮挡等情况,基于目标运动轨迹的瞬时直线性和均值滤波原理,将某时间段内的目标质心坐标作为输入数据得到回归直线,预测下一时刻的目标质心位置.目标大小和灰度预测数据由该时间内均值滤波得到.本算法在多人体跟踪实验中取得良好效果.     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

激光通信中的分集检测技术

在大气弱湍流模型下,应用Monte Carlo方法,通过产生符合光信号的对数幅度联合概率分布的数据,近似模拟计算了分集接收机的逐符号最大似然检测算法的似然比.研究了减少Monte Carlo方法中仿真点的个数对逐符号最大似然检测的分集接收机检测性能估计的影响.随后提出一种基于训练序列的分集检测方法.该方法在未知衰落分布相关信息的情况下,利用每帧内引入的一定长度的训练序列提供了某一较短时间间隔内的大气湍流信道的信息,基于与似然比表达式结构相似的算法获得改善的检测效果.仿真结果表明在各个分集接收机之间存在较强相关性的情况下,该算法仍可实现有效的检测.      

基于子孔径ECS算法的天基视频SAR成像方法

针对天基视频合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中回波数据重叠及实时性要求,提出了一种基于子孔径扩展线性调频变标(Extended Chirp Scaling,ECS)处理的天基视频SAR成像算法。首先提出了大角度聚束视频成像模式下的回波数据分割方法,然后基于重叠率与帧频的要求对回波数据进行子孔径划分,子孔径内部进行ECS成像处理后,在距离多普勒域进行子孔径合成,实现视频成像,从而避免了重叠数据的重复运算,有效提高了视频SAR的成像效率,重叠数据重复运算率由78.1%降为10%,最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

散乱点云自适应滤波算法

提出一种散乱点云自适应滤波算法,该算法采用改进的R*-树组织散乱点云的拓扑近邻关系,基于该结构快速准确获取局部型面参考数据,自适应调节二维高斯分布的数字特征计算滤波权值,计算局部型面参考数据对原始型面数据的影响因子,以此作为权值计算各点滤波后的坐标,采用加权平均方法实现散乱点云的自适应滤波.实验证明该算法可有效提高点云的滤波效率,在保留原始型面特征的基础上,减小点云的随机误差,提高光顺性.     

复杂地质结构的四维地质层面自动生成算法

地质建模在石油勘探开发、矿产资源开采领域有广泛的应用,在分析当前地质层面生成算法的基础上,提出了基于变形算法的四维地质建模方法.首先通过构建断层空间关系二叉树和空间变形场,将地质层面的离散点恢复变形到原始形貌状态,再将原始形貌地质层面网格断裂变形到时间t,生成四维地质层面,最后给出算法的实例验证算法的有效性.该算法不需交互编辑,自动生成四维地质层面,已应用于油田正演、地下水地质建模等领域.      

一种电子政务数据交换覆盖网络

数据交换是电子政务应用的核心问题.构建一种应用层数据交换覆盖网络成为解决这类问题的关键.分析了电子政务数据交换的特点,提出了电子政务数据交换覆盖网络eGON(e-Government data exchange Overlay Network)的概念模型,在树型结构组织网络的基础上,引入结点间组织距离和结点适应度概念,提出了一种eGON拓扑结构模型——双尺度异质组织网络模型DSHON(Dual Scale Heterogeneous Organization Network),该模型按照与组织距离和能力适应度2种尺度相关的概率添加快捷边,实现网络性能改善.设计了eGON的总体结构、构建与维护机制、路由维护协议和基于组织距离优先的消息路由算法,并进行了路由算法实验验证.      

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合算法

建立了车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统自适应联合Kalman滤波的数学模型,研究了综合运用子系统状态评估、自适应信息分配、误差补偿、迭代扩展Kalman滤波、抗野值干扰、U-D协方差分解滤波等技术来提高精度和可靠性的融合滤波算法;针对滤波发散的问题,引入了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应滤波方法.理论分析和半物理仿真结果表明,所设计的算法在精度、可靠性、适应性、实时性等方面效果都很好.      

基于前缀树的数据流容错概要结构构造

应用于数据流环境的数据挖掘算法应首要考虑算法的时空复杂性,而要实现消耗巨大计算资源的容错模式挖掘则更要专注于算法的效率.容错模式挖掘是为了从被噪声干扰的真实世界数据中获取允许一定程度错配的、更加泛化的有用知识.提出一种新的单遍历、高压缩的容错前缀树形概要结构DSFT-tree(Data Stream Fault-Tolerant Frequent Pattern Tree),用来捕捉最近到达的数据流中的数据元素,并且能够高效移除过期数据,实现最大限度地降低计算资源消耗.利用滑动窗指针和位向量表达法实现容错树形概要结构的高效重构,并进一步基于滑动窗口技术实现了数据流环境下的容错频繁项挖掘.实验采用IBM数据发生器产生事务数据,在合理时间内最终挖掘频繁项的数量为FP-stream算法的1.5倍.      

一种基于有效修剪的最大频繁项集挖掘算法

对关联挖掘中的最大频繁项集挖掘问题进行了研究,提出了一种基于项集格修剪机制的最大频繁项集挖掘算法.采用项集格生成树的数据结构,将最大频繁项集挖掘过程转化为对项集格生成树进行深度优先搜索获取所有最大频繁节点的过程. 其中提高算法效率的一个重要措施是在遍历项集格生成树的过程中对生成树进行修剪.给出了项集格生成树的三个性质,并在此基础上提出了直接超集修剪、间接超集修剪与事务集等价修剪三种修剪机制,尽可能忽略非频繁节点及其所生成的扩展节点以减少遍历的节点数目.试验结果表明,三种修剪机制都能够有效地减少搜索空间,其中事务集等价修剪机制的效果最好,算法的性能与输入数据集的稠密程度相关.      

移动平滑算法在无人机遥测数据处理中的应用

研究了用于无人机飞行试验数据事后处理的平滑滤波及预报问题.提出白噪声多项式的最优线性移动平滑滤波算法应用于分离飞行遥测数据中的真实信号和随机噪声,并通过滤波方差比给出对随机误差的压缩程度.试验结果表明,该方法对各种飞行数据有效、可靠、适用.     

一种干涉SAR复图像数据的快速仿真方法

为了给干涉测高算法提供具有先验知识的干涉数据,进行算法的定量可控误差分析,以完成算法性能的定量评估,针对干涉SAR(合成孔径雷达)数据仿真进行了深入的研究.考虑多种因素,推导出用于干涉SAR仿真的一种仿真模型,能快速完成干涉SAR面目标复图像的仿真;并提出迭代插值算法反推雷达斜距,既很好地去除了干涉SAR仿真中的奇异点效应,又提高了仿真速度.能够为图像配准、相位解缠产生数据源,也可进行基线估计.计算机仿真结果表明,新仿真模型具有快捷、灵活、多功能性,迭代插值算法也具有快速准确性.     

外弹道测量中速度修正新方法──辐射计法

介绍了外弹道测量中精度较高的速度修正新方法──辐射计法。其速度（距离变化率）误差是利用与距离误差△Ｒ之间的关系得到,而△Ｒ由微波辐射计在电波传播路径上直接测量大气辐射亮度温度得到。由于用微波辐射计得到的距离误差△Ｒ的标准差一般比常用的折射率预报法和射线描迹法降低１／３到２／３,所以利用本方法得到的距离变化率误差精度也必会比常用方法高,而且辐射计法可在任何方位角和仰角上进行实时修正。     

基于连续数据流的动态手势识别算法

为识别用户做出的动态手势序列,基于数据手套采集的连续数据流,运用奇异值分解消除数据噪点,提取手势的特征信息,并利用关节弯曲的生理学特性与用户解耦合,将各种动作片段抽象成用户无关的手势模板,从而唯一定义手势特征并屏蔽不同用户的手势差异,再基于Hill Climbing思想把连续数据流分割成有序的动作序列,并按时序对所有片段在预先构造的层次树上实时搜索,根据欧式距离度量序列与手势模板的相似性.该算法对手势序列的分割准确,对多用户具有良好的适应性,其有效性在使用5DT数据手套搭建的两组动态手势识别的实验中得以验证.