STL数据模型的快速切片算法

分析了现有的STL(stereolithography)模型切片处理算法的特点,在此基础上提出了基于分组矩阵和活性三角片表的切片算法.该算法根据三角片的最小和最大z坐标以及切片厚度,建立三角片的分组矩阵和活性三角片表,并在活性三角片表中建立局部的三角片邻接拓扑关系,以减少在切片过程中对三角片的遍历次数、排序次数以及求交计算量,简化了切片轮廓环的构造过程,从而有效地提高了切片算法的整体效率.      

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

基于改进YOLOv5s的安全帽检测算法

针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点，提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法。采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构，提升网络的特征提取能力；在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块，引导模型更加关注小目标信息的通道特征，以提升对小目标的检测性能；对数据增强方式进行改进，丰富小尺度样本数据集；增加一个检测层以便能更好地学习密集目标的多级特征，从而提高模型应对复杂密集场景的能力。此外，构建一个面向密集目标及远距离小目标的安全帽检测数据集。实验结果表明：所提改进算法比原始YOLOv5s算法平均精确率（mAP@0.5）提升6.57%，比最新的YOLOX-L及PP-YOLOv2算法平均精确率分别提升1.05%与1.21%，在密集场景及小目标场景下具有较强的泛化能力。     

不规则区域成像覆盖星座构型优化设计

近年来卫星对地观测需要呈现逐年上升趋势.从单个目标点的对地观测卫星星座构型设计方法入手,推广为设计满足不规则大范围成像区域重访时间需求的卫星星座.以卫星数目最少及满足重访时间要求为优化目标,采用改进的模拟退火算法,结合改进的等面积网格点覆盖法,提出了一种针对不规则区域成像全覆盖的卫星星座构型优化设计方法.分析了光照因素对重访时间、所需卫星数目以及星座构型的影响,并通过仿真分析验证了算法的可行性.      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

一种空间非合作目标的稀疏点云配准算法

点云数据配准是三维重构的关键技术之一,为了提高空间非合作目标的稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,提出一种改进的基于四点算法的全局配准算法进行初始配准,再使用迭代最近点算法精确配准.针对直接扫描所得到点云数据量大的问题,本文提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统基于四点算法中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系.仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准,改进的四点算法配准耗时仅为几何哈希算法的42.49%.     

微小卫星编队飞行解析构型维持控制方法

编队构型维持是卫星编队飞行的基础.J2摄动和大气阻力是影响近地轨道卫星编队构型的主要摄动力,通常导致星间相对速度的长期变化,从而造成编队构型发生漂移.本文针对近地轨道卫星编队飞行,基于平均化的思想,采用平均相对速度表示编队构型漂移率,推导了平均相对速度与脉冲速度增量之间的解析表达式.通过引入平均相对加速度,将摄动力下的相对运动等效为匀变速直线运动.将其与单边极限环控制方法结合,提出一种基于星间测距信息的解析构型维持控制策略.仿真结果表明,该解析算法简单有效,易于工程实现,尤其适合微小卫星的星间自主控制.      

基于帝国竞争优化的双目标综合决策选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）的应用前景已经得到世界各国的普遍承认,其应用领域也趋于多样化,在此背景下,卫星接收机也要求其具有更快的解算速度和可靠的精度。针对目前多数接收机的选星算法都是固定选星数目从而限制算法机动性的问题,提出基于帝国竞争优化算法（ICA）的双目标综合决策选星算法。为了更好获取几何构型较好的卫星星座,引入可见卫星的卫星仰角和方向角先验信息,进行先验性约束,通过构建几何精度因子（GDOP）以及选星数目2个目标,进行综合决策的快速选星,提高了选星的灵活度,并且在满足用户精度的要求下减轻了多星座卫星接收机的计算负担。通过仿真实验和实测数据对双目标综合决策选星算法验证的结果表明:所提算法在高度截止角5°下引入先验性约束条件后平均选星数目在仿真数据和实测数据中缩减率分别为51.8%和45.4%,平均GDOP值较无约束下分别减少0.209 2和0.248 4。同时,所提算法单次选星平均耗时分别为0.168 4 s和0.303 1 s,与遍历法的选星耗时4 s相比,提高了95.79%和92.42%。      

基于混合遗传算法的多箱型集装箱装载问题分析

航空多箱型集装箱装载是实现快速、高效、安全航空货物运输的重要环节。针对现实约束条件下多种货物和箱型的集装箱多箱装载优化问题,搭建数学优化模型,提出一种求解货物装载布局方案的混合遗传算法,以达到充分利用集装箱装载空间的目的。采用三段式编码确定货物装载顺序、货物放置状态及集装箱编号,随机产生初始种群;在常规选择操作中加入最佳个体保护策略,并将重心、不重叠、承重约束考虑到适应度函数中,以此来评价解的优劣;加入模拟退火算子,用其突跳性避免遗传陷入局部最优的情况,进一步提高优化效果。通过算例对比表明,所提算法在满足多种约束条件下仍能保持较高的体积利用率,能够很好地解决强弱异构货物的装载;采用具体货物数据进一步验证算法的可行性与适用性,4种航空集装箱的平均体积利用率高于82%,表明所提算法能够有效解决规则和不规则多箱型集装箱的货物装载问题,具有较好的工程应用价值。      

基于ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

太空发电站参数化有限元建模与设计平台

在进行太空发电站的动力学与控制研究时,由于其结构尺寸庞大,单元与节点众多,传统有限元建模方法效率极低,通常只能将其假设为刚体或刚柔耦合系统,但这种近似简化处理必然会导致真实动力学特性的缺失。因此,文章提出一种太空发电站参数化有限元建模方法并建立设计平台,旨在缩短有限元建模周期,提高太空发电站设计、分析与优化的效率。以平台式太空发电站为原型,介绍了其基本参数与有限元模型。定义了易用的有限元节点与单元编号规则并给出了参数设置过程。借助APDL、UIDL,以及TCL/TK的混合编程技术,建立了太空发电站参数化有限元模块及设计平台,利用简单的菜单及人机交互界面实现电站的参数化有限元建模,设计人员从输入参数到开始建模的前处理时间不会超过2min,提高了建模效率。     

外观动作自适应目标跟踪方法

为降低目标运动时产生的外观形变对目标跟踪的影响，在DaSiamese-RPN基础上进行改进，提出了一种外观动作自适应的目标跟踪方法。在孪生网络的子网络中引入外观动作自适应更新模块，融合目标的时空信息和动作特征；利用2种欧氏距离分别度量真实图和预测图之间的全局和局部差异，并对二者加权融合构建损失函数，加强预测目标特征图与真实目标特征图之间全局和局部信息的关联性。在VOT2016、VOT2018、VOT2019和OTB100数据集上进行测试，实验结果表明:在VOT2016和VOT2018数据集上，预测平均重叠率分别提高4.5%和6.1%；在VOT2019数据集上，准确度提高0.4%，预测平均重叠率降低1%；在OTB100数据集上，跟踪成功率提高0.3%，精确度提高0.2%。      

基于ICT分布的容迟网络接触模型

在容迟网络中,掌握节点之间的接触间隔时间(ICT)的特性,能够为网络性能分析、路由协议设计以及算法优化等研究提供理论指导和帮助,但目前的ICT模型往往缺乏普适性.通过对节点运动做出一般性假设,基于可靠性数学方法,给出了一个基于ICT分布的接触模型——IDCM.该模型证明了两个移动节点之间的ICT服从指数分布,且指数分布的参数仅与两个节点的历史接触次数和累积ICT有关.在随机方向(RD)移动模型、随机路点(RWP)移动模型、北京市出租车网络、口袋交换网4个数据集上进行了仿真验证,并与基于统计拟合参数的指数分布模型进行对比.仿真实验结果表明,IDCM能够准确反映节点对之间的接触间隔时间分布,且模型准确性优于基于统计拟合参数的指数分布模型.      

构架式可展开抛物柱面网状天线结构设计

针对具有大尺度抛物柱状反射面需求的空间可展开天线,提出一种基于四棱柱折展模块的构架式可展开抛物柱面网状天线,依靠模块驱动组件实现天线联动展开。把抛物面天线工作表面的拟合方法拓展到抛物柱面天线,采用工作面拟合圆均等网格划分径向投影获取天线支撑桁架设计的关键节点。柔性网状反射面采用双层索网结构形式,提出与前索具有较好对称性的背索网悬链线设计,前、后索网节点由支撑立柱间拟合圆弧均等分径向分别投影到抛物线段和悬链线圆弧上获取,根据前后索网节点建立索网拓扑构型,基于非线性有限元法对索网预张力进行设计迭代,获得抛物线维索网预张力与其均值的最大误差率为12.3%及柱面维索网预张力与其均值的最大误差率为7.6%的优化结果。研制了机械口径12 m×12 m样机,多次展开获得2 mm RMS以内的形面精度,验证了构架式可展开抛物柱面网状天线较优的展开性能和形面精度保持性能。     

Hierarchical approach for fast searching optimal launch opportunity in a wide range

Launch opportunity search is crucial for preliminary design of interplanetary trajectories. However, it is difficult to obtain the optimum solution efficiently when the range of search is wide. In this paper, a new fast search algorithm based on a modified hierarchical approach is proposed. At the top level, a simplified Pork-Chop diagram is plotted by sampling interpolation to delimit the candidate regions of the optimal solution. Each candidate region contains only one optimal solution, which fundamentally avoids the local optimal problem of genetic algorithms. At the bottom level, a hybrid optimization approach combining the genetic algorithm and the conjugate directions method is used to solve the accurate optimal solution of each candidate region and obtain the global optimal launch opportunity in the whole wide range of search. Simulation results show that the proposed hierarchical approach can quickly and robustly find the global optimal launch opportunity in a wide search space.     

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28%;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80%左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性,提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析,采用动态贝叶斯网络（DBN）理论,建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择,并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化,获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上,提出了在线精确推理算法。仿真结果表明,所提出的战术活动识别方法,具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。