一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

基于多约束因子图优化的无人车定位与建图方法

针对目前在特定场景下应用的低速无人车定位系统极度依赖全球导航卫星系统（GNSS），存在定位精度不高、漂移误差大、受环境影响严重等问题，提出一种低成本、高精度的无人车定位与建图方法。该方法基于三维激光定位与建图（SLAM）技术。首先，使用点云主成分分析（PCA）实现基于特征匹配的激光里程计；其次，将GNSS位置信息、点云分割聚类得到的地平面和点云聚类特征作为位姿约束分别加入图优化框架，消除激光里程计的累积误差；最后，得到最优位姿和大规模场景的点云地图，以实现无人车的自主定位导航。利用包含大型户外城市街道环境的KITTI数据集对所提出的SLAM算法进行了评估，结果表明:系统在3km运动距离情况下定位偏差可控制在1.5 m以下，在局部精度和全局一致性方面均优于其他里程计系统，为无人车的定位提供了新思路。      

已知初始匹配对的图像四元松弛匹配算法

提出了已知初始匹配对的四元松弛匹配算法,该算法以向量旋转角的旋转和缩放不变性特征作为匹配对的优化准则,首先计算向量旋转角度差值,然后通过构造支持度函数和剔除策略选出最优匹配对.在初始错误匹配比例较高和游动误差较大的情况下能够实现正确匹配.通过大量图像实验证明,该算法在匹配速度和正确率上优于桑农松弛匹配算法.     

序列图像编码中的遗传优化块匹配算法

讨论了序列图像编码的运动估值算法。在剖析传统块匹配算法的基础上,针对其非全局最佳的缺陷,将遗传优化算法的思想应用于分层块匹配算法,提出一种遗传优化块匹配算法。算法分析和计算机模拟表明,此算法可较好地解决现有快速搜索算法中存在的非全局最小点问题,提高数据压缩效率,与穷尽搜索算法相比运算复杂程度明显减小。     

基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.     

逆向工程中散乱数据点三角剖分的波前算法

提出一种改进的波前算法,从点云任意一点开始构造初始波前,通过匹配点的加入和三角形的形成,不断修正波前并向外扩展,从而对散乱数据点进行三角剖分.对不同测量手段得到的数据点的剖分结果表明,该算法速度快、网格质量高.剖分结果以翼边数据结构存储,供模型重构时使用.      

ICCP中单纯形优化的误匹配检测

在迭代最近等值点ICCP(Iterative Closest Contour Point)算法的地形辅助导航中,利用单纯形优化方法实现对最优航迹的估计,但在匹配中往往得到的只是局部最优解,导致误匹配发生,严重时导致匹配发散.以ICCP算法为研究对象,研究并建立了ICCP方法的误匹配判断准则,以减小误匹配误差的影响和提高匹配精度.利用概率数据关联建立ICCP算法的误匹配判断准则,仿真结果表明,与无误匹配方法匹配结果相比,提高了其收敛性和精度;与 M/N 方法相比,降低了误匹配概率的30%,提高了导航的精度和算法的稳定性.     

探月飞行器软着陆光学自主导航的特征图形匹配方法研究

对基于特征图形匹配的月面精确着陆光学导航方法进行了研究, 包括图像特征点提取、特征图形构建以及特征图形匹配. 利用特征点间相对距离不变的特性, 确立特征点的连通规则, 解决存在平移、旋转和放缩等情况下的图形匹配问题. 利用多幅月面真实图片对算法进行仿真测试, 仿真结果验证了其有效性. 以所提出的特征图形匹配方法为基础, 设计仿真算例对导航方法进行验证, 结果表明, 基于特征图形匹配的光学导航方法可实时确定飞行器的位置和速度信息且精度较高, 是适用于探月飞行器精确着陆导航的有效途径.      

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点,在时间线描述框架的基础上,引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系,设计了转移图代价计算方法,并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝,削减了搜索空间,加速了搜索过程。数值仿真结果表明,该算法能够有效减少不必要的规划步数,提高任务规划的效率。     

基于时空关联图模型的视频监控目标跟踪

多摄像机监控环境下的无重叠视域目标跟踪问题十分具有挑战性,其原因在于跟踪目标在网络中的转移与运动规律往往具有不确定性.目标跟踪的关键问题在于摄像机之间的目标关联以及如何依据网络拓扑结构来找到目标之间的对应关系.提出了一种图模型来对摄像机网络中的时空关联关系进行表达.图模型中的节点表示目标在摄像机视域中的出现区域和消失区域,边由时间与空间关系进行约束.提出了一种将目标外观模型与图模型相融合的跟踪方法,其中外观模型通过协方差描述子进行特征融合,同时,结合二部图匹配策略来解决多摄像头目标跟踪中的识别与匹配问题.在真实监控视频上的实验验证了该方法的有效性.      

基于骨架图匹配的汉字变形技术

不同时代的汉字变化较大,自动产生它们之间的变形动画是一个具有挑战性的任务.为此尝试使用一个新方法解决该问题.首 先将源汉字和目标汉字分割成对应的部件,然后根据部件的骨架和特征点将其分解为笔画并建立图模型,用笔画路径的相似度进行图模型的匹配来产生对应关系.最后根据匹配的结果为源汉字和目标汉字的轮廓建立同构三角形,并计算插值产生动画.实验当中将新方法的汉字匹配的效果与现有方法进行对比,并展示了所产生的变形动画,结果表明本文所提出的方法可以产生不同时代的汉字间的对应关系,并能生成平滑的变形动画.      

基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核

传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员，费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先，使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件，并达到92%的检测准确率，同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息，并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率；然后，使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别；最后，使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核，将拓扑数据抽象为无向图，通过轮廓序号得到元件的相对位置信息，根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率，并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验，相比于节点遍历的匹配方法，核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件，贡献了一个小型接线图数据集。      

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

基于图染色理论的并行测试任务调度算法

目前的自动测试系统大多数采用串行测试的工作方式,测试效率很低.针对这个问题,建立了基于图论的测试任务关系模型,用"图"来描述测试任务占用仪器资源的情况,将测试任务调度的工程问题转化为图论中的数学问题.在测试任务关系模型的基础上,提出了两个任务调度算法:CTG算法和CTG-T算法.对于多个测试任务,利用这两个算法可以得到并行度最大或者测试时间最短的任务分组方案,能有效地实现并行测试.这两个算法是基于图的染色理论得到的,对其正确性进行了理论分析和实例仿真.两个算法已经在实际系统中得到了实验验证,结果表明能够大大提高自动测试系统的测试效率.      

基于资源相关性的网格资源分配

在网格环境中,每个网格服务都面临着多种资源选择,网格作业中各服务间的关联在某种程度上可映射为资源之间的依赖关系,不同的资源配置将产生不同的服务满意度,由此提出服务资源分配问题SRA(Service Resource Assignment),通过构造资源关系图提出基于树分解的资源分配算法DRA(Tree\|Decomposition based Resource Allocation algorithm),利用该算法求出此问题的正确消元顺序,在多项式时间复杂度内获得该问题的最优解,给出实验结果并提出下一步的研究工作.