基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

民航客机油箱建模与油量传感器姿态误差修正

实现民航客机的飞机油箱建模,提出对油箱的油量传感器示数的姿态误差进行修正的算法.建模过程基于二维限定Delaunay三角剖分和插值,生成油箱的表面.利用油量传感器错误示数和当前飞行姿态角,利用油箱表面三角网格,将油箱内含油体积进行三维三棱柱剖分和三维四面体剖分.计算四面体体积之和求得油箱正确的含油量.与当前正在使用的切片算法在效率和使用范围方面进行深入比较与分析.实现民航客机油箱三维建模,并且利用已建立的模型修正其油量传感器示数姿态误差.算法优于切片算法.     

飞机框肋类零件基础特征自动识别与提取算法

飞机框肋类零件是组成飞机骨架的重要零件,具有数量大、形状各异等特点,其生产制造所耗费的时间在飞机研制过程中占有较大比重。然而,通过现有CAD软件所提供的功能进行相关制造操作,无论是效率、质量等均已不能满足现代飞机设计和制造要求,围绕飞机框肋类零件研究和开发相关的自动化制造系统已迫在眉睫。基于框肋类零件边界表示模型对零件基础特征进行自动识别与提取,是实现后续相关工艺规划与加工的基础与前提。针对该问题,提出零件基础特征模型,并建立一种基于同侧面的特征识别算法,即:以零件STEP数据作为输入,选取两侧腹板面,应用属性邻接图（AAG）构建、有效邻面识别、关联面完整识别等方法,逐级识别各级关联面以构建两侧同侧面,通过同侧面单元匹配最终实现基础特征构造和特征邻接图构建。其中,针对零件三维模型中的碎面缺陷提出其定义与识别方法,以保证特征面识别的完整性。经由实例测试,验证所提算法的可行性与有效性。      

2D约束Delaunay剖分生成表面模型的表面网格

提出一种生成表面模型的表面非结构化网格的方法.该方法仅假定表面模型的每个面片在取定适当的投影平面时可看成是一个单值函数.对表面模型的每个面片,首先在其相应的投影面上进行二维约束Delaunay剖分,然后对网格顶点进行插值.由于采用联动剖分的策略使得单独生成的各个表面网格在共同边界处匹配.与通常的生成表面网格的网格前沿法相比,本方法无需预先对域的边界进行离散,边界的离散体现在约束Delaunay剖分中恢复限定线段的边界细分过程中,减少了用户干预.通过合理地指定2D约束Delaunay三角化时网格单元尺寸分布函数,可以有效控制表面网格对表面模型的逼近精度和实现自适应的表面网格.实验结果证明了本算法的有效性.     

自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法

为了有效利用无线自组织网络的能量,将最小连通支配集和计算几何学相结合,提出了一种自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法.首先选举能量寿命较长的节点构建能量感知最小连通支配集,保证支配节点有充足的能量完成路由转发任务.之后在能量感知最小连通支配集上面构建Delaunay三角剖分,降低节点数据发送能耗,保证链路的能量有效性和网络拓扑的平面性.在原有连通支配集失效的情况下,选举能量寿命较长的替代节点进行拓扑重构,实现动态网络能量均衡.仿真结果表明,本算法在获得小的支配集的同时延长了网络寿命.      

黎曼流形的Delaunay三角化和Voronoi图

主要研究黎曼空间中Delaunay三角化和Voronoi图.首先,分析和讨论了黎曼流形的Delaunay三角化和Voronoi图的存在性和生成算法.然后,在分析已有研究成果基础上,给出了黎曼流形Delaunay三角化和Voronoi图的一些性质和证明,并提出了采用黎曼流形描述问题的必要性和使用坐标卡研究黎曼流形的优势和意义.最后,以二维流形为例,介绍了将模型初始数据解释为黎曼流形的算法,包括建立坐标卡,定义流形函数等.在黎曼流形定义的基础上,详细描述了基于坐标卡生成模型的Delaunay三角化和Voronoi图的算法,并给出具体实例.     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

基于设计特征模型的加工特征映射技术

为了实现数控编程过程中能够自动确定加工区域,对基于特征设计系统构建产品模型的方法、产品信息模型、信息模型间的关联关系、飞机结构件加工特征定义分类、设计特征与加工特征间的内在关系进行了深入的研究,提出了基于设计特征模型映射加工特征的方法.该方法通过遍历特征设计树,判断特征间的关系,查询特征组成面信息,从而构建出特征属性邻接图,进而采用基于图匹配的特征识别方法得到加工特征,并提取加工特征信息.该方法压缩了图匹配空间,大大提高了特征识别的速度,应用此方法实现了飞机壁板类零件的特征识别.      

基于结构件实例库的飞机机体结构快速建模

为充分利用和借鉴已有的飞机结构件设计方案实例信息,研究了面向对象的参数化结构件实例描述方法,提出了飞机结构件实例库的总体框架并开发了系统的原型.研究了基于实例库的飞机机体结构设计措施及建模方法,提出了翼面结构和机身结构的参数化描述和模型构建方法,并在一个开放式的飞机总体设计环境中完成了基于实例库的飞机结构快速设计功能.最后通过应用示例说明了该系统和方法的有效性.     

空间目标一维距离像重构的线性规划方法

高分辨一维距离像是空间目标故障诊断与识别的重要手段。针对典型的空间目标 ,文章采用稀疏成份分析法研究了一维距离像的超分辨重构和特征提取问题。将处理实信号的基寻踪方法推广到复信号 ,并利用约束最小二乘解提出了一种次优的距离像重构算法 ,实现了空间目标散射中心的有效分离。数值结果验证了其合理性和有效性。     

基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用.      

空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

基于BDS-GD的低截获概率雷达信号识别

针对在信号特征提取与识别中使用双谱估计数据量大、维度高的问题,提出了双谱对角切片（BDS）与广义维数（GD）相结合的识别方法。通过提取信号双谱对角切片减少数据量,并利用多重分形理论中的广义维数降低数据维度,对切片内部特性进行细微描述,基于距离测度提出特征评价指标,从而选出最具有区分度的3个阶数对应的广义维数作为特征向量,输入到最小二乘支持向量机中进行分类识别。使用4种低截获概率（LPI）雷达信号作为待识别信号,仿真结果表明,本文方法提取的信号特征在特征空间中有良好的聚集性和离散性,在0 dB信噪比下,识别准确率能达到92.2%,与选取的其他方法对比说明其具有很好的识别性能。