融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

一种卫星导航模拟器置信度评估方案及应用

置信度评估能够为卫星导航模拟器的研制与改进提供依据。提出了一种基于对数最小二乘的模糊层次分析法和相似度法相结合的置信度评估方案。该方案利用基于对数最小二乘的模糊层次分析法将卫星导航模拟器系统分解为若干子系统或模型,并利用相似度法计算各个子系统或模型的置信度,同时使用模糊层次分析法计算各子系统或模型的权重向量,而后再逐级综合得到模拟器系统的总置信度。该方案能够将复杂系统逐层细化,且求解的子系统或模型的权重向量与置信度较为客观真实,具有重要的工程参考价值。     

基于位置近邻的RFID路径聚类算法

随着物联网技术的广泛应用,每天有大量RFID数据产生,如何从海量的位置数据信息中提取知识亟待解决。为了解决这一问题,考虑采用路径聚类的方法。为了确定路径之间的近邻关系,提出一种RFID位置模型LM（Location Model）,利用该模型分析位置之间的相互联系,并提出一种RFID路径相似度计算算法,在此基础之上进行了路径聚类。经实验对比结果表明,基于位置近邻的RFID路径聚类算法可以更好的聚集相似路径,同时具有较低的时间复杂度和较高的准确率。     

基于相似理论的航空发动机风扇转速换算方法的改进

基于相似理论提出一种通过变指数因子计算航空发动机风扇换算转速的改进方法.收集不同公司的某型航空发动机的巡航数据建立数据样本.采用支持向量回归机方法建立指数因子与大气温度的数学模型并利用遗传算法对模型参数进行寻优,进而得到由风扇指示转速和大气温度计算风扇换算转速的变指数因子模型.使用该模型对样本数据进行计算,并把结果与定指数因子方法求解的风扇换算转速进行对比,对改进算法与定指数法换算结果进行了误差分析.结果表明:改进后的变指数因子模型计算的航空发动机风扇换算转速具有更高的精度,同时具有良好的推广泛化性能,该方法是航空发动机风扇换算转速的一种有效算法,在航空发动机性能预测也具有实际的指导意义.      

基于知识工程的飞机装配过程故障智能诊断技术

针对飞机装配过程中故障产生原因复杂,描述文本较长的特点,结合深度学习理论,提出了基于知识工程的故障智能诊断方法.首先对飞机质量故障表单进行属性约简,利用基于词库与全模式分词相结合的分词算法约简长文本属性.通过深度学习算法将长文本属性向量化表示,然后利用最相邻(KNN)算法与余弦相似度算法,从历史故障表单中检索出与新表单...     

基于健康行为模型的飞行器控制系统健康评估

通过分析与飞行器控制系统相关的健康模式与模型参数的映射关系,利用近似响应原理,阐述了建立健康模型、开展系统健康评估的方法;结合测点仿真数据和多维向量相似度的原理,提出了健康指标的计算、优化方法和系统健康评估总体方案。以某型舵机模型为研究对象,采用高斯白噪声作为激励源,应用BP神经网络构建舵机组件的健康行为模型。模型在某飞行器6 DOF仿真平台中进行仿真和验证,实现了基于健康行为模型的在线故障监测。通过研究健康行为建模方法在飞行控制系统健康评估中的应用,为飞行器的健康评估提供了一种可行方案。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

形式计算的计算量与信息熵的关系以及在算法优化中的应用

通过对计算建立形式计算的模型,在形式计算模型下研究信息量与形式计算输入/输出信息熵[1]的关系.并利用计算量与信息熵的关联结论,优化在JPG编码算法[3]中的核心算法DCT.     

基于电动舵机的健康仿真与评估方法研究

综述了国内外开展飞行器健康相关研究的现状,强调了考虑渐变过程对于健康仿真的重要性。以某型飞行器电动舵机为研究对象,建立了舵机系统的非线性仿真模型。通过分析组成电动舵机各个环节的健康模式与模型参数的映射关系,阐述了建立健康模型开展健康仿真的方法,并结合测点仿真数据和多维向量相似度、遗传算法的原理,提出了健康指标的计算和优化方法,达到健康评估的目的。最后,以simulink环境下的仿真实例对上述方法的可行性进行了初步验证。     

基于边缘相似性的异源图像匹配

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

多目标跟踪中自适应时间资源调度

为了提高雷达的工作效率,在改进交瓦多模型-概率数据关联(IMMPDA)跟踪算法的基础上,提出了基于灰色关联度和粒子群优化理论的自适应多目标跟踪的时间资源凋度(ATRS)算法.首先对每个跟踪目标设置不同的期望跟踪精度;然后以灰色关联度作为资源管理模型中的度冒函数和粒子群算法中的适应度甬数,来衡量各种情况下预测跟踪精度与期...     

雷暴天气下的仪表进近航段航线规划研究

雷暴天气会对飞机运行安全产生严重影响,在进近航段中若遭遇雷暴天气会造成改航不经济、实时性差、效率低等问题,采用改进的动态窗口法（DWA）对雷暴天气下的进近航线进行仿真规划。算法前期通过建立DWA 下的飞机运动模型及人为设定雷暴轨迹进行模拟仿真,验证算法躲避雷暴改航仿真的功能性;通过对案例中的雷暴位移坐标进行时间相关的拟...     

基于航空结构件制造特征的CAPP系统的检索算法研究

飞机结构件是机体骨架的重要组成部分,其制造工艺复杂,在CAPP系统中进行目标识别还存在较大困难。对常见的飞机结构件进行分类,从机械制造工艺的角度,归纳出六种制造特征,构建基于航空结构件制造特征的CAPP系统;在VC++6.0环境下,设计符合OPITZ标准的基于制造特征的编码系统,完成对目标零件的特征编码;设计用于目标零件与实体库零件之间进行特征识别的分步检索算法,实现目标零件与实体库零件的制造特征相似性对比。以某机型中含44个槽特征的框类零件为例,通过该算法程序进行特征自动识别,自动识别数为40个,自动识别率达到91%。结果表明:该算法可以在CAPP系统中进行识别,是正确且可行的。     

集合划分问题的蚁群算法

集合划分问题是一个典型的NP完全问题,建立了集合划分问题的优化数学模型,采用蚁群算法解决了此问题.对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则.与贪心法作了比较,结果表明该方法比较有效.     

基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法

由于水下运载器使用地磁滤波导航方法时难收敛、易发散,根据水下运载 器的特点设计了一种基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法。针对单纯使用地磁数据 进行位置匹配精度较差的问题,该算法在匹配及滤波过程中引入了地磁强度、航向、航 速等多参量信息,采用非线性滤波框架进行信息融合,采用粒子群算法根据多参量信息 进行位置搜索,并以之为系统滤波的观测值,通过提高位置观测精度改进滤波的收敛性 和鲁棒性。仿真结果表明,算法滤波精度高,稳定性好,能够较好地抑制各类传感器干 扰和误差对滤波估计的影响,适用于水下运载器的地磁导航定位。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。