基于数学形态学的空间飞行器特征提取算法

在基于机器视觉的空间飞行器相对定姿研究中,特征提取算法是相对定姿的基础。提出了基于数学形态学的空间飞行器特征提取算法,该算法有机地融入了空间飞行器的姿轨信息,实现了特征提取中结构元素的动态重构。仿真结果表明,该算法是解决空间飞行器特征提取的一种有效方法,尤其是结构元素的动态选取思路在相关研究领域也具有一定的参考价值。     

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

基于核方法的聚类算法及其应用

在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类.核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来,从而能够更客观准确地聚类.与传统聚类方法相比,该方法聚类结果更客观有效.以16组实际数据为例,将该方法应用于数据分类研究中,聚类结果表明了该方法的可行性和有效性,从而为数据分类提供了一种新的可行方法.      

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.      

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于用户查询日志的查询聚类

基于用户查询日志提出了新的查询聚类算法.用户查询日志数据量大,比通常用于查询聚类的查询展现日志和查询点击日志更加稠密,不易产生聚类小的问题,但噪声多,不容易处理.为发现相似查询并减少噪声影响,同一用户同一时段的多次查询(共现查询)之间认为具有较高相似概率.在这一假设基础上,利用查询共现关系建立查询的邻居查询向量空间.将查询用邻居查询向量表示,邻居查询向量的相似度作为聚类中的查询相似度.应用改进的基于密度聚类算法完成聚类.实验证明,95 262个查询组成数据集上,聚类算法实现查准率79.77%、查全率48.21%,平均聚类大小达到51.     

基于改进核聚类算法的空间目标识别方法

根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法（KFCM）。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于复杂网络的二阶段软件聚类方法

将复杂网络社区检测中的GN(Girvan-Newman)算法引入到软件聚类中,针对GN算法中存在的计算量大、可能产生小规模社区的缺陷,提出了一种二阶段聚类方法.首先基于结构模式对软件网络进行聚类.通过识别和聚类软件网络中3种常见的结构模式:卫星结构、链结构和拓扑相似结构,可以有效地减小网络规模.其次,在限制模块大小的前提下利用改进的GN算法进行聚类.如果介数最大边的删除会导致生成的社区规模小于预定值,那么放弃删除该边,转而尝试介数次大的边.实验结果表明:二阶段聚类算法可以有效地改善软件聚类效果,提高现有社区划分算法在大规模软件中的适用性.     

基于三维光场的静态场景前景分割

为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题.      

一种基于层次聚类的空间非合作目标重构方法

由于激光传感器内在的缺陷,获得的非合作目标原始点云数据往往处于一个分布不均匀的状态,这就对后续的高质量非合作目标表面重构带来了很大的挑战.提出了一种基于全局约束的局部层次聚类方法来提升非合作目标点云分布的连续性.该方法主要可分为两步：1.基于全局约束的自适应八叉树三维空间分解,2.基于全局约束的层次聚类.第一步的主要目的是为了降低算法的复杂度,第二步则将分布不均匀的点集转化为均匀分布的状态.本文在三个非合作目标模型上进行了实验.实验的可视化结果与定量计算结果均验证了该方法的有效性.     

亚像素条纹边缘提取技术在型面测量上的应用

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景.双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法,其中对大密度的黑白相间条纹进行精确定位和提取,是基于投影光栅图像的光学三维型面测量的关键技术和难点.利用空间编码技术将被测空间划分为若干区域,每个区域对应一个二进制码.条纹落在区域上与唯一的二进制码相对应,就可以对条纹精确定位.利用边缘提取算法获得像素级条纹后,再利用亚像素技术可以进一步对条纹进行高精度提取.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法.将空间编码和亚像素条纹提取技术相结合,对光栅条纹进行亚像素级定位和提取的技术,与像素级的定位技术相比,能提高图像的定位精度,有效地改善测量系统的性能.      

基于Stolt插值的近场三维雷达合成孔径成像

提出了一种准单站模式雷达以步进频方式工作条件下微波三维全息成像算法,克服了传统成像算法要求远场条件的限制,通过对雷达接收目标回波数据进行合成孔径处理,提高了雷达成像的分辨力以及雷达对目标的探测能力.采用一种新的Stolt插值实现方法,提高插值精度、减少插值的计算时间,通过插值,可以利用快速傅里叶变换来实现目标三维图像的快速重构.给出了实验和模拟目标的三维图像重构结果,表明基于该插值方式的三维图像重构算法可以重构出目标的三维像,实现对目标的探测并具有良好的分辨率.      

曲线合成孔径雷达迭代算法

研究了曲线合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)二维信号模型和三维信号模型,得到了曲线SAR回波信号的数学表达式.将迭代算法应用于曲线SAR, 根据最小化非线性方差准则得到了曲线SAR中RELAX估计算法代价函数,详细研究了二维RELAX估计算法和三维RELAX估计算法的每一个具体步骤,可估计出目标点的散射强度和位置.给出了递推过程,规定了收敛条件,分析了RELAX估计算法的特点和计算量,得出RELAX算法收敛速度快,计算量相对较小,收敛条件苛刻会增加RELAX算法的计算量.研究成果为应用迭代算法提取曲线SAR数据的三维信息提供了指导.     

基于视频帧间运动估计的无人机图像车辆检测

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络,可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测,具有重要的应用前景。为此,提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法,并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围,对MobileNet-SSD网络进行裁剪,构建轻量化单帧图像检测器;为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题,引入帧间运动矢量估计,根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围,并利用检测结果进行修正,实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注,搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集;同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证,结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用,具有轻量化的特点;同时相比于单帧检测法,引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度,并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。      

基于扩张状态观测器的泵控电液伺服系统滑模控制

以泵控电液伺服系统为研究对象,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模位置跟踪控制策略。首先,利用奇异扰动理论对泵控电液伺服系统的数学模型进行降阶处理,得到降阶泵控电液位置伺服系统数学模型。其次,针对泵控电液伺服系统工况的复杂性及外负载干扰问题,设计了扩张状态观测器对系统干扰在线观测,同时该观测器还可以对活塞杆的位置和速度信号进行估计。然后,利用观测到的干扰信号及速度信号,基于滑模控制理论设计了滑模变结构控制算法,对所提出的控制策略的稳定性进行了理论分析。最后,利用MATLAB/Simulink和AMESim仿真平台,搭建了泵控电液伺服系统的联合仿真模型,对算法的可行性及有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的扩张状态观测器能对干扰进行精确估计,基于扩张状态观测器的滑模控制策略的位置跟踪性能显著优于PID控制器和传统滑模控制器,且对外部干扰力具有较强的鲁棒性,提高了泵控电液伺服系统的控制性能。      

空间碎片环境与碰撞预警仿真系统设计

在轨编目航天器数目已超过了9000,为了保证航天任务的顺利完成,必须对可能威胁到任务轨道的空间目标进行分析,文章首先对两行轨道根数和SGP4／SDP4轨道预报模型进行了分析,在此基础上建立了空间目标数据库及空间碎片环境与碰撞预警仿真和数据可视化系统。     

用于评定火炮火力支援效果的马尔科夫模型

根据炮兵作战理论和实际作战流程，建立了用于评定间瞄武器进行火力支援的作战效能模型。该模型不仅可以比较不同火炮系统的作战效能，还可通过修改模型参数使其能反映不同的作战强度，对炮兵的战术决策有一定的参考意义。     

机群环境中基于信度模型的作业调度算法

提出了一种新的机群环境下的作业调度算法,该算法基于信度模型.在信度模型 中,每一个计算节点是一个信度实体,系统根据信度实体的物理能力、当前状态、历史作业完成情况,对节点进行信度评价,赋予其相应的信度值,调度算法根据信度实体信度值为作业分配合适的资源运行作业.同时,调度系统还对机群系统的整体信度进行评价,并根据估计的作业运行时间和完成期限对作业做信度要求折算,调度系统根据机群系统的整体信度情况和作业信度要求来决定是否接受该作业请求.在OpenPBS机群调度系统上实现了该算法,并通过GridSim工具包与先入先出FIFO(First Input First Output) 算法和Libra调度算法进行了模拟对比试验.试验结果表明,该算法是有效的.