任务耗时不确定的飞机过站保障车辆调度

针对多架飞机多个保障作业的保障车辆调度,考虑作业任务耗时的不确定性,构造递阶式染色体编码结构的单亲遗传算法。该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性。设计了基于车辆可调度能力空间概念的染色体解码方法;采用基于适应值的轮盘赌选择策略控制进化方向,并引入均衡算子来提高车辆资源的使用率。通过试验验证算法的有效性。结果表明,所给算法可以提高保障车辆资源的利用效率,同时减少保障花费。     

空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。     

基于全局Maxflow邻域生长算法的SAR图像目标分割

提出一种改进的GrabCut算法,利用迭代图割(GrabCut)算法对彩色图像进行分割的特点,在不需要交互式操作的情况下,将SAR图像转化为24 bit BMP的位图进行处理,再结合邻域生长算法实现对SAR图像目标的自动分割.通过对MSTAR和NASA喷气推进实验室的SAR图像进行目标分割实验,结果表明,该算法分割精度高于目前通用的其他算法.     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题,如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明,本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍,而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法,既能保证绘制质量,又能显减少计算量,提高体绘制的速度。     

基于形态学的SAR图像相干斑抑制算法的改进

在抑制相干斑噪声的同时应尽量保持图像的边缘和纹理特征。基于数学形态学方法的几何滤波算法在有效去除相干斑的同时，能较好地保留图像的边缘特征，但是运算量较大，处理速度较慢，将不利于数据的实时处理。为了克服此缺点，本文应用形态学中平滑方法对该算法作了改进。并对真实SAR图像进行处理并与几何滤波算法及Lee滤波算法处理结果作比较。结果验证了改进算法与几何滤波算法相比在达到同样的处理效果的情况下．减少了一半以上的运算量，大大地缩短了处理时间。     

面向三维点云测量的双目立体匹配算法

在随机光场的辅助照射下,综合利用图像信息和几何约束信息,对匹配施加更多的约束,在匹配中即可以得到三维重建结果,从而使立体图像匹配和三维点云生成过程融为一体;提出了一种带权值的匹配窗口,在一定程度上改善了匹配效果;基于连续性约束,提出了用生长法给出初始匹配,可以极大地减少算法迭代次数,提高匹配速度.为了能够进一步提高算法的实用性,还讨论了灰度矫正处理方式对算法的影响.在实验中,完成了实际物体的三雏表面点云重建,并与典型商用系统进行了重建结果的对比分析,验证了本文算法在精度和三雏重建效果方面的优越性.     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

图像配准算法及其在航空发动机温度场检测中的应用研究

图像配准技术是图像融合的关键技术。对常用的图像配准算法进行了研究，并给出了实验结果，通过实验分析找出较优的图像配准算法，并将该算法用于航空发动机温度场检测中，取得了较好的图像配准效果。     

快速并行细化算法

本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。     

稀疏生成矩阵的低编码复杂度非正规LDPC码性能

提出了一种新的基于稀疏生成矩阵的高性能非正规LDPC码的构造方法，并研究了其性能。与传统的由校验矩阵定义的LDPC码相比，在相同的译码复杂度前提下，非正规LDPC码的编码复杂度更低。模拟结果显示，在加性高斯白噪声信道下，非正规LDPC码的性能要显著优于传统LDPC码。     

基于LDPC码的差分空时编码调制的联合优化

提出一种新的结合低密度校验码（LDPC）和差分空时调制（DSTM）的联合编码调制方案。该方案利用非正则LDPC码中不同度的信息节点具有不同纠错能力的特性,用一个分量码取代传统多级编码（MLC）方案中多个分量码,并通过特定的映射法则,使得系统可以同样逼近联合编码调制的信道容量,并具有更低的编译码复杂度。在分析和阐述了离散概率密度演化理论和多维线性空间极值问题的基础上,给出了适合于该方案的非正则LDPC码的搜索算法和搜索结果。同时仿真比较了不同星座和不同空时编码的选择对系统性能的影响。在准静态MIMO衰落信道下仿真结果表明．该方案能显著提高系统性能。     

双重迭代置信传播空时编码调制及其在准静态MIMO衰落信道下的性能

提出一种结合低密度校验码和空时分组码的置信传播编码调制方案，并对其在准静态MIMO衰落信道下成对差错概率及最优星座选择进行了分析，并给出了相应的参考设计准则。为防止过多错误反馈造成译码失效，提出采用内、外双重迭代方式提高系统的鲁棒性。同时．由于该方案LDPC(Low—density parity—check)码校验矩阵作为迭代终止判决准则，使得迭代算法的平均复杂度降低。     

三维图像数据压缩算法与实现研究

三维图像的大数据量对三维可视化的快速交互造成极大的困难，而三维可视化技术已成为生物医学影像、虚拟现实等应用领域研究的重要工具。为了实现三维图像的快速交互，本文提出了一个表面数据压缩算法，并用COM／ATL软件设计技术进行了实现。该算法可以大量减少描述复杂对象的三角形个数，而对象的可视细节并不损失，最终的功能组件可以直接集成到需要图像数据压缩的应用开发中。乳房图像和小兔子图像数据压缩应用例证了所提算法的合理性。     

隐马尔可夫模型在对象定位中的应用与实现

以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。     

Performance of Cross-Layer Design with Power Allocation in Space-Time Coded MIMO Systems

A cross-layer design（CLD）scheme with combination of power allocation,adaptive modulation（AM）and automatic repeat request（ARQ）is presented for space-time coded MIMO system under imperfect feedback,and the corresponding system performance is investigated in a Rayleigh fading channel.Based on imperfect feedback information,a suboptimal power allocation（PA）scheme is derived to maximize the average spectral efficiency（SE）of the system.The scheme is based on a so-called compressed SNR criterion,and has a closed-form expression for positive power allocation,thus being computationally efficient.Moreover,it can improve SE of the presented CLD.Besides,due to better approximation,it obtains the performance close to the existing optimal approach which requires numerical search.Simulation results show that the proposed CLD with PA can achieve higher SE than the conventional CLD with equal power allocation scheme,and has almost the same performance as CLD with optimal PA.However,it has lower calculation complexity.     

松约束运输问题模型与算法研究

运输问题存在着所谓的"多反而少"悖论现象,本文用运输问题的松约束模型,说明了运输问题产生悖论现象的原因,从而拓宽了运输问题的应用范围,增加了运输问题的适应性,本文给出的运输问题的松约束模型的表上作业算法,运算简单,能彻底解决了运输问题的"多反而少"悖论现象,用本文所介绍的算法解一些问题,得到了更省的调运方案.     

An Adaptive Transmission Scheme for Deep Space Communication

Deep space communication is quite different from conventional ground communication due to its time-varying,complexity and large signal delay,which consequently affects communication quality and system efficiency.Adjusting the transmission parameters when the channel environment changes during the communication can guarantee the performance index of the system,and therefore improve communication efficiency. An adaptive transmission scheme of transceiver based on Consultative Committee for Space Data Systems(CCSDS)protocols is proposed in this paper. According to the variation of the deep space channel,the symbol rate of transmission data is adjusted dynamically by estimating the signal-to-noise ratio(SNR) of the receiver in real time and adjusting the channel environment. This scheme can improve the channel utilization and system throughput under the premise of limiting the system bit error rate. Furthermore,this scheme is successfully implemented in Xilinx Virtex-5 FPGA board.     

Automatic UAV Positioning with Encoded Sign as Cooperative Target

In order to achieve the goal that unmanned aerial vehicle(UAV)automatically positioning during power inspection,a visual positioning method which utilizes encoded sign as cooperative target is proposed.Firstly,we discuss how to design the encoded sign and propose a robust decoding algorithm based on contour.Secondly,the Adaboost algorithm is used to train a classifier which can detect the encoded sign from image.Lastly,the position of UAV can be calculated by using the projective relation between the object points and their corresponding image points.Experiment includes two parts.First,simulated video data is used to verify the feasibility of the proposed method,and the results show that the average absolute error in each direction is below 0.02 m.Second,a video,acquired from an actual UAV flight,is used to calculate the position of UAV.The results show that the calculated trajectory is consistent with the actual flight path.The method runs at a speed of 0.153 sper frame.