基于QTM的导航星库划分方法

为了提高星敏感器观测星的检索速度,提出了一种基于球面四元三角网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的导航星库划分方法.该方法首先利用天球的内接正八面体把全天球划分成8个子天区,然后在每个子天区中进行与经纬度相关的剖分和编码,最后扫描恒星星表,把每颗导航星信息划归到相应的子天区内存储.利用此星库进行的局部天球星图识别仿真实验表明该星库具有很高的检索效率.     

基于体积准则的网格模型简化方法

 模型简化在虚拟现实、CAD/CAM、动态模拟等领域有着广泛的应用,本文提出一种基于体积准则删去网格模型顶点的新方法,此方法以顶点删除后的体积变化量作为顶点是否删除的判据.通过该方法生成的简化模型可较好地逼近原模型.由于体积准则具有明显的几何和工程意义,故简化模型既可作为显示模型,也可用作设计模型.在局部网格重构时,为提高网形质量采用了基于交换对角线的优化构网方法.本文还给出了实例以说明该方法的有效性.     

一种基于球面剖分的星座性能分析方法

在卫星星座优化设计与性能分析过程中,根据球面Delaunay三角网和Voronoi图的特性,首先研究了任意状态下星座空间几何构形划分方法,定义了卫星所属覆盖区域。然后,通过分析卫星星座和地面目标区域之间的几何关系,提出了星座对任意类型地面目标的最小观测仰角和平均观测仰角的确定性计算方法。在此基础上,分析了基于星座空间几何构形划分的卫星系统网络的时变特性,提出了星间通信链路快速建立方法。最后,以铱星系统为例,分析了该系统的对地覆盖能力和星间链路通信能力。实验结果表明该方法不仅可以准确、快速的评估卫星系统应用效能,同时能够为星座优化设计人员提供必要的决策支持。     

一种基于倾斜影像线特征的三维模型优化方法

针对基于点云构建的建筑物模型通常存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等现象，以及建筑物模型中存在的视觉效果不佳的问题，本文提出了一种基于倾斜影像三维线特征约束的三维模型优化方法。该方法以重叠区域为依据对线段进行质量评估与筛选。然后采用选权迭代思想对三维线段进行择优重构，以三角网为单元进行平面拟合与模型表面的纠正与优化，以三维线段为辅助对模型边缘的三角网进行纠正与优化。采用无人机倾斜摄影数据进行实验，将本文方法与Poisson表面重建方法进行了比较，结果表明本文方法有效地消除了平面凸包和边缘锯齿，边缘精度优化至1像素以内，平面精度优化至0.5像素，模型总体精度比Poisson表面重建方法提升了近1倍。此外，对比现有的完全基于点云模型重建算法，本文方法极大地改善了模型的视觉效果，保持了三维模型平面与边缘的特征，模型的边缘和表面精度都得到了提升。     

约束数据域Delaunay算法详述及进展

约束数据域三角剖分一直是近年来网格剖分技术中的一个研究热点,也是计算几何及其相关领域的主要研究课题之一,Delaunay三角化具有很好的理论基础和数学特性,一直在网格剖分中占有重要地位[1],在详细叙述现有约束数据域Delaunay三角网生成算法的基础上,提出了CDT在不连续等值线图绘制上存在的难点及三角网的应用前景.