基于点簇合并的多边形表面模型简化算法研究

 在计算机图形的动态实时显示技术中, 将高度密集的多边形表面模型用尽可能少的多边形逼近成为近年研究的焦点, 也出现了一批简化算法。针对存在的问题, 文中以累进网格为基础, 并将点簇合并引起的几何逼近作为研究重点, 将多种度量方法通过权因子统一到基于二次误差的模型逼近度量方法中, 并提出了改进的基于二次误差的多边形表面简化算法。实例表明该算法可快速、高质的实现逼近。该算法也适用于实时环境下的多边形网格的动态多分辨率表示。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

基于复Shearlet域高斯混合模型的SAR图像去噪

 结合双树复小波的平移不变性、多分辨率性和剪切波变换的灵活可选的多方向性,提出一种新的图像表达方法——复Shearlet变换。针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干噪声特点,建立了复Shearlet系数域的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GSM),在此基础上应用贝叶斯最小二乘法进行系数估计,最后进行复Shearlet反变换得到去噪以后的SAR图像。仿真结果和分析表明:本文提出的算法相比其他变换域去噪算法,不仅去噪后的图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)有所提高,而且去噪后的图像更平滑,且与Shearlet域高斯混合模型相比,本文算法速度快了两倍多。     

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

小波插值在机载超宽带合成孔径雷达成像中的应用

 通过解方程构造一组424 整数小波,利用整数小波的尺度函数作为插值基函数, 进行波数域算法的Stolt 插值,整个插值过程中只有加法和移位运算,便于硬件实现。仿真计算验证了快速算法的有效性。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

基于回波小波域时频分布的目标识别技术研究

应用Morlet小波计算并得到了2种目标动态回波的小波域时频分布特征，依据此时频分布的不变矩，应用模糊神经网络技术进行目标识别研究，取得了比较好的识别效果。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

基于BP神经网络的机载数字高程模型压缩

现有的数字高程模型压缩方法大多从编码方式上进行优化,而很少利用其数据的自相关性。为此,提出了一种采用L-M训练算法的单隐层BP神经网络实现机载数字高程模型压缩的新方法,并给出了实现压缩的详细过程。论述了采用单隐层网络的理由,并根据机载要求的相对误差精度去选择最少的隐层节点数。通过选取ASTERGDEM30米分辨率的高精...     

基于ADV611的航空图像压缩系统设计

针对航空图像压缩系统的要求,基于采用提升方案的整数小波变换(IWT)和改进SPHIT算法的ADV611芯片,设计了一种航空图像压缩系统,该系统具有多比例、多分辨率的优点,能根据实际情况灵活设置压缩比例。     

A multiresolution approach to discrimination in SAR imagery

We develop and test a new algorithm for discriminating man-made objects from natural clutter in synthetic-aperture radar (SAR) imagery. This algorithm exploits characteristic variations in speckle pattern as image resolution is varied from course to fine. We model these variations as an autoregression in scale, and then use the autoregressive model to define a multiresolution log-likelihood ratio discriminant. We incorporate this discriminant into the existing Lincoln Laboratory SAR system for automatic target recognition (ATR), and test the augmented system by applying it to millimeter-wave SAR imagery having 0.3 m resolution and representing 56 square kilometers of terrain. At a probability of detection of 0.95, the addition of the multiresolution discriminant reduces the number of natural-clutter false alarms by a factor of six.     

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

基于动态规划的低可观测目标检测与跟踪

动态规划算法用于检测与跟踪低可观测的运动目标,它是一种“检测置前跟踪”技术,在检测到目标的同时得到目标航迹。通过仿真,给出了动态规划算法的处理结果并分析了动态规划算法的性能。结果表明该算法在低信噪比时可以观察到较好的性能,但是当信噪比进一步下降时,其性能会迅速下降。     

一种改进的变记忆长度辨识算法

本文基于多分辨分析方法 ,提出了一种改进的变记忆长度的小波变换多分辨分析方法 ,该方法将辨识的数据分解到不同频段 ,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识 ,通过对某航空涡轮起动机系统辨识的实例 ,表明该方法可以有效地提高系统辨识的精度。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计聚类分析

针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。     

基于量测预处理技术的GPS/DR组合算法研究

基于GPS在市区不能实现连续准确定位以及车辆航位推算系统(DR)的自主性,建立了GPS/DR组合的系统以及量测方程。以此为基础,根据GPS以及DR的采样频率的不同,引入量测预处理技术并用于GPS/DR的组合算法中,进而建立了采用量测预处理技术的卡尔曼滤波方程,最后通过实际的动态试验,论证了上述算法,并得出相应的结论。     

环向圈连带冠叶片的动态分析

 本文将动态子结构方法中链式加载技术与群论算法相结合,提出环向固连带冠叶片动力特性分析的一种新方法。文中列出了分析步骤与具体公式,并有实例的计算结果。该方方法适用于研究具有带冠叶片的单级转子中,“冠”的整体效应。     

基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

求解高超声速飞行器平衡状态的GA-SQP算法

 针对含有不稳定模态的高超声速飞行器平衡状态的求解问题,提出了遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化求解算法.该算法基于GA,根据时间乘以误差绝对值积分(ITAE)性能指标,采用混沌搜索和淘汰机制,将配平问题转化为代价函数最小值的求解问题.此外,在局部搜索中引入SQP策略,分步求解升降舵偏角和油门设置,以及迎角初始值.通过建立基于Simulink的动态模型进行仿真,结果表明,该算法能够精确地收敛到平衡点,并具有较好的稳定性,而且与初始值无关.该算法为一类复杂非线性系统平衡状态的求解问题提供了一种实用有效的解决方法.