任意形状目标的多分辨时域(MRTD)散射特性分析

应用三维多分辨时域(Three-dimensionalmu ltiresolution time-dom ain,3D-M RTD)方法研究一些具有任意形状目标的雷达散射截面(R adar cross-section,RCS),其中M RTD中的电磁场量用小波函数Battle-Lemarié的三次样条尺度函数展开。推导出了严格的M RTD方法的场的时空迭代关系式及M RTD方法的三维散射模型,其中包括基于最近邻网格近似的表面等价电流的计算、散射场的近-远场变换和基于离散的傅里叶(Fourier)变换的RCS计算式。采用M RTD方法(并采用其适用的近似网格剖分方法)研究了从低频(瑞利和谐振模式)到高频(准光学模式)的几种结构的双-站(Bi-static)RCS模式。与传统的时域有限差分(Finited ifference time-do-main,FDTD)法的结果进行了比较,发现M RTD方法较FDTD方法节省相当的计算空间和时间。     

HLLC方法在三维非结构网格上的应用

以三维非结构网格的显式有限体积法为基础，采用格心方法以及基于近似黎曼解的二阶精度Godonov扩展方法求解三维Euler方程，使用HLLC(Harten，Lax，van Leer,Contact)近似黎曼解的方法计算网格单元边界处的守恒量通量。为了验证方法的可行性，利用三维解算器对NACA0012翼型绕流进行了数值计算，结果令人满意。在此基础上对某型弹的流场进行了数值模拟，取得了比较好的结果。     

在流动管道中有限振辐波的传播

本文讨论了在流动管道中有限振幅波传播的一种计算方法。该方法基于:(1)如果知道管道某位置的压力和速度的同步时间历程:利用特征线方法,就能计算管道任何位置的压力和速度的时间历程。(2)由于速度时间历程的测量难度很大,故利用管道上相邻两点的压力同步时间历程来计算该两点的速度时间历程。(3)速度的初值可用控制流量,多次迭代计算得到。(4)管端参数λ和β是研究管端反射的重要参数。本方法取得了理论与实验结果十分一致的良好结果。     

基于空间算子代数理论多刚体系统反向动力学仿真

应用空间算子代数理论,在通用计算机符号演算软件Mathematica5.2的环境下,对多刚体系统反向动力学进行设计与实现.广义质量是正、反向动力学及联系旋量力和旋量加速度的重要参量,据此可形成高效递推算法.用空间算子代数理论求广义质量、反向动力学具有形式简洁、物理意义明确、编程效率高和直观等特征.运用VB.NET编程软件实现与Mathematica5.2软件无缝集成,对多刚体系统动力学仿真及反向动力学进行参数化分析与计算,给出了实施过程.根据分析结果,对PUMA560机器人进行了反向动力学设计,并与结果进行了对比,通过算例验证了结果的正确性和有效性.     

基于相关点与几何约束的直线匹配方法

由于直线本身缺乏显著特征,使用点与直线相关联的方法可提高直线特征的描述能力。针对特征点间及直线间均存在误匹配的问题,提出一种基于相关点与几何约束的直线匹配方法。首先,将直线邻域内满足条件的特征点定义为直线相关点,利用相关点与直线构造仿射不变量来描述直线,通过度量仿射不变量的相似性进行直线初匹配;然后计算仿射变换模型,通过直线角度和几何距离位置约束进行精匹配,去除误匹配直线,得到最终匹配结果。实验结果分析表明:本研究算法不仅适用于发生仿射变换的各种图像,得到更多的匹配直线对,匹配精度高,对发生仿射变换的图像、纹理复杂和纹理简单的图像,均能取得较好的直线匹配效果。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

基于模糊逻辑系统的空空导弹攻击区拟合

将空空导弹攻击区的拟合表示成一非线性逼近问题 ,从而利用模糊逻辑系统的万能逼近性质 ,并结合误差反向传播学习算法 (BP算法 )实现了对导弹攻击区的自动学习。在此基础上 ,提出了利用扩展的 T- S推理进行攻击区分组逼近与综合的方法。仿真结果表明该方法具有精度高、参数少、通用性强等优点。     

基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

非线性系统对路面非平稳激励的响应分析

在分析总结已有实测资料的基础上,本文提出了路面不平度统计描述的Ornstein-Uhlenbeck过程模型,又引入伊腾随机微分方程,使问题的分析得以简化。 将系统的运动微分方程通过非线性交换从时间域转化到空间域,由此得到一个以空间距离坐标为自变量的变参数非线性方程,时间域内的一般非平稳高斯激励则变换为空间域内容易处理的调幅高斯激励。 本文还提出了非线性多自由度系统在非平稳随机激励和确定性外力的共同作用下,响应分析的等价线性化方法。 最后通过算例,将按本文提出的近似方法计算的结果与Monte-Carlo计算机模拟实验结果,在精度及经济性两方面进行了比较,说明本文发展的近似方法具有一定的工程实用价值和理论意义。     

飞机颤振模态参数辨识的期望最大化

文章采用一种适用于噪声环境的期望最大化算法,准确地辨识飞机的颤振模态参数.在建立随机状态空间模型的基础上,该算法以迭代的形式计算似然函数的最大值,它包括两步:期望和最大化.无需计算对数似然函数的二阶偏导及其近似式,可提高似然函数收敛于平稳点的可能性.算前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度.最后利用试飞试验数据辨识飞机的系统参数,验证了其方法的有效性.     

基于变换空间近邻图的自助型局部保持投影

局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力.然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能.因此本文提出了一种新的降维算法--自助型局部保持投影(sdLPP).该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP.另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplacian score)标准作为算法迭代终止和判别力的参考.最后,在几个公共的UCI和人脸数据集上验证了该方法的有效性.     

基于多层相似性用户聚类的推荐算法

为了降低数据稀疏性的影响,提高推荐系统的推荐生成质量,提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量,并将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,该算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量,降低了约6%的平均绝对误差。     

局部Bagging方法及其在人脸识别中的应用

Bagging方法无法在稳定的分类器(如最近邻分类器)上构建多样的分量分类器,因此它不适合于稳定的分类器.同时,小样本特性Bagging也很难应用于人脸识别等任务中.本文提出了一种局部Bagging(L-Bagging)方法以同时解决上述两个问题.L-Bagging和Bagging的主要区别是L-Bagging在每个事先划分好的局部区域内进行自助集的采样而不是如Bagging那样在原始的样本集上采样.由于局部区域的维数通常远远小于训练样本数,并且分量分类器又是构建在不同的局部区域上的, 因此 L-Bagging方法不仅有效地解决了小样本问题,而且产生了更多样的分量分类器.在4个标准的人脸数据库(AR,Yale,ORL和Yale B)上的实验结果表明所提出的L-Bagging方法是有效的,并且对光照、遮挡及轻微的姿态变化是鲁棒的.     

Track Association for Dynamic Target Tracking System Based on AP Algorithm

Track association of multi-target has been recognized as one of the key technologies in distributed multiple-sensor data fusion system,and its accuracy directly impacts on the performance of the whole tracking system.A multi-sensor data association is proposed based on aftinity propagation(AP)algorithm.The proposed method needs an initial similarity,a distance between any two points,as a parameter,therefore,the similarity matrix is calculated by track position,velocity and azimuth of track data.The approach can automatically obtain the optimal classification of uncertain target based on clustering validity index.Furthermore,the same kind of data are fused based on the variance of measured data and the fusion result can be taken as a new measured data of the target.Finally,the measured data are classified to a certain target based on the nearest neighbor ideas and its characteristics,then filtering and target tracking are conducted.The experimental results show that the proposed method can effectively achieve multi-sensor and multi-target track association.     

Chaotic Characteristic Analysis of Air Traffic System

Chaotic characteristics of traffic flow time series is analyzed to further investigate nonlinear characteristics of air traffic system. Phase space is reconstructed both by time delay which is built through mutual information, and by embedding dimension which is based on false nearest neighbors method. In order to analyze chaotic characteristics of time series, correlation dimensions and the largest Lyapunov exponents are calculated through Grassberger-Procaccia （G-P） algorithm and small-data method. Five-day radar data from the control center in Guangzhou area are analyzed and the results show that saturated correlation dimensions with self-similar structures exist in time series, and the largest Lyapunov exponents are all equal to zero and not sensitive to initial conditions. Air traffic system is affected hy multiple factors, containing inherent randomness, which lead to chaos. Only grasping chaotic characteristics can air traffic be predicted and controlled accurately.     

基于局部密度的单类分类器LP改进算法

为了提高基于支持域的单类分类器识别率,提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbe ll等的LP算法基础上,通过k近邻方法对每个样本点引入局部密度因子pi,重新刻画了原算法,使处于不同密度区的数据对分类器的作用不再被同等对待,高密度区的数据对分类超平面作用被强化,而低密度区的数据被削弱,结果使分类超平面自动靠近高密度区而提高了识别率。真实数据集上的实验结果表明,引入局部密度的D-LP算法其泛化性能较原算法有较大提高。     

分布式数据流处理中的负载分配策略

在分布式数据流系统中,连续查询网络数据流通常需要在多台计算机上运行,其中每台计算机运行连续查询网络的一个子网,它们相互合作共同完成连续查询任务。当输入数据流速发生较大波动时,会引起相关连续查询子网过载,从而影响整个连续查询网络的数据处理能力。针对这一实际问题,分析了分布式数据流系统和连续查询网络的特点以及现有负载处理方法,建立了问题的规划模型,提出了分布式数据流处理的一种负载分配策略。该策略以元操作为基本负载移动单元,在保证系统负载平衡的前提下,极小化节点间的数据传输量。实验测试了负载与延迟之间的关系以及负载随时间的波动情况,结果表明了策略的有效性。     

暂冲式高速风洞流场控制系统建模与仿真

为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。     

改进的等残余高度加工自由曲面刀具路径生成算法

提出了改进的等残余高度算法用于加工自由曲面刀具路径生成。算法在生成相邻刀具路径轨迹时分两步,首先根据当前刀具路径轨迹,采用了Newton-Raphson迭代法精确求取刀具运动包络体上的点到自由曲面的距离,结合给出的Newton迭代法的迭代角度初值计算方法,精确求取满足要求的等残余高度点构成等残余高度线;然后根据求取的等残余高度线精确求取相邻刀具路径轨迹,求取过程类似。验证实例表明,该方法可极大地减少刀具路径轨迹长度,均匀曲面加工残余高度,提高曲面加工质量。     

基于5W1H的教育信息查询技术研究

针对教育信息基于互联网络的快速增长以及检索日趋复杂等问题,构建了基于领域本体的四层查询体系结构,采用5W1H分析法归纳了领域本体中的概念和关系,建立了基于5W1H的领域本体概念模型,重点研究了基于Jena的领域本体持久化技术和领域本体规则推理技术,设计了基于SPARQL查询规则和基于Jena推理规则的领域信息查询算法。以教师信息为例,采用Jena开发平台和MySQL数据库,实现了教师信息领域本体查询系统的精确查询、模糊查询和语义查询等功能。