基于四面体的三维流线构造

流线是计算流体力学(CFD,Computational Fluid Dynamics)矢量可视化研究的重要技术.基于四面体单元,首先将点云数据场六面体单元分割成四面体单元,存储四面体之间的邻接关系;然后据此逐步将点定位到数据场中四面体单元内;再根据流线上速度矢量方向的变化量和四面体单元网格的内切球半径,自适应确定积分步长,以解决积分步长太小影响流线追踪速度或步长太大影响流线精度问题;最后利用龙格库塔数值积分法求得流线上点,并根据点定位和调整积分步长构造出三维流线.由于该算法避免了传统流线追踪算法中Jacobian矩阵逆变换,因而减小了矩阵转换过程带来的误差,提高了流线追踪的精度和效率.      

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果,并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求,提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法—-基于权重的层次矢量量化算法(WHVQ).算法将体数据划分为43的数据块,并为数据块设置权重,重点关注区域的数...     

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

气体二次喷射矢量喷管三维流场计算

采用三维雷诺平均Navier-Stokes方程和κ-ε湍流模型对气体二次喷射推力矢量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟.比较了在不同喷射参数和不同喷管落压比NPR(Nozzle Pressure Ratio)下的流场特征,分析了这些参数对矢量偏转效率和推力系数的影响.结果表明,二次流喷射位置、喷射角度和二次流质量流量对矢量角的影响相互耦合,喷管达到最大矢量角时,各参数并不能同时达到各自的最优值;矢量角越大,推力系数越小,推力损失越大;矩形喷射口的推力矢量性能优于圆形喷射口;减小喷管落压比可以提高矢量偏转角度.     

地磁场磁力线可视化种子点选取的磁场强度线积分等分算法

将磁力线按流线进行绘制是地磁场可视化的通用方法. 磁力线种子点的选取 决定了绘制磁力线的疏密, 其疏密程度能否真实反映地磁场强度分布是评价地 磁场可视化效果的关键. 基于磁经圈均匀角度种子点选取算法绘制 的磁力线通常不能客观反映地磁场强度的空间分布, 针对这一不足, 提出一种等分磁场强 度线积分的磁力线种子点选取算法. 利用该算法对地磁场IGRF模型和T96模型 描述的地磁内外源场进行可视化绘制, 对磁力线追踪结果中出现的冗余磁力线 进行过滤, 统计分析了绘制磁力线的空间分布与地磁场强度空间分布的相关性, 结果表明该算法能够较好地实现对地磁场的可视化.      

高动态环境下SINS姿态更新的改进等效旋转矢量算法

高动态环境下捷联惯导系统的姿态算法是提高系统精度的关键技术. 通过研究SINS高动态姿态更新方法, 分析姿态矩阵解算的四元数及等效旋转矢量算法, 使等效旋转矢量算法在高动态环境下的应用问题得以完善. 为改善等效旋转矢量算法对于高动态飞行环境的适应性, 以圆锥运动作为环境条件, 对等效旋转矢量算法进行改进, 推导改进算法的误差. 通过与单子样和三子样等效旋转矢量算法进行仿真对比, 验证了改进算法的有效性.      

基于视线矢量的深空自主导航算法研究

针对深空探测器在行星际飞行的轨道确定问题, 研究了一种基于视线矢量的自主导航算法. 结合深空探测任务的特点, 以太阳视线矢量和地球视线矢量作为导航系统的观测量, 在详细分析太阳敏感器测量原理的基础上, 给出了太阳视线矢量的观测模型及其观测误差表达式. 通过分析导航相机观测原理, 给出像元像线观测模型, 并推导了地球视线矢量的观测误差. 根据惯性空间内视线矢量间的几何关系, 详细推导了探测器的位置矢量及其误差表达式, 结合非线性扩展卡尔曼滤波建立自主导航算法. 利用深度撞击任务的实际飞行数据对本文提出的深空自主导航算法进行了仿真验证.      

基于事件相机的可视化及降噪算法

针对事件相机（Event Camera）输出的异步事件流信息不利于人眼观察、难以衔接应用任务且存在大量噪声的问题，介绍一种可视化及降噪算法。结合事件流能够反映场景中物体运动边缘信息的特点，利用物体运动边缘的时间和空间连续性进行降噪处理，进而利用事件数量和时间阈值双限制的方式累积事件得到事件“帧”，达到可视化、便于应用的目的。在真实数据集实验中，降噪算法可以有效处理背景噪声，在运动起始或缓慢时保存更多细节边缘事件信息，提升有效角点检测数量，可视化算法在保证帧率的同时，降低事件数量方差，提高事件“帧”信息的均匀性。实验结果证明了可视化及降噪算法的有效性。      

一种改进的基于双矢量观测的姿态确定算法

为了提高飞行器姿态确定的精度和姿态矩阵的解算速度,提出了一种改进的双矢量定姿算法.这种算法利用测量系统的方差对两个观测矢量进行加权处理,求得一个新的矢量,以两观测矢量夹角为判断依据选取加权系数;以新矢量为基准矢量,利用双矢量定姿算法求解姿态矩阵,并对求得的姿态矩阵进行修正.仿真结果表明:这种算法所需时间为优化算法的50%,当两个传感器测量误差不同、两矢量为任意夹角时,这种算法比优化的双矢量算法精度高;当两个传感器测量误差相同时,除了两矢量夹角为90°外,这种算法均比优化的双矢量算法精度高.     

基于快速搜索的码书快速生成算法

在k维欧氏空间R^k中,给定一个有限子集W及一个向量x,如何快速搜索W中与x距离最近的向量,具有重要的实际应用价值,尤其在图像的矢量量化编码、自组织特征映射SOFM(Self-Organizing Feature Maps)算法的码书迭代生成等问题中,快速搜索算法起决定性的作用.针对SOFM算法的具体特点,在分析已有快速搜索算法的基础上,给出了一种新的快速迭代码书生成算法,该算法兼顾了快速与节省内存问题.实验结果表明:提出的新算法的执行时间仅为已有算法执行时间的约42％.另外,新算法在模式识别领域和计算机图形学领域均具有实际应用价值.     

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间，忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此，依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征，构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型，预测航班的有效中转时间，数值结果显示，航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型，并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法，构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式，分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下，解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明，基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效，在大规模航班恢复的情况下，可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比，所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。      

基于L2范数最小化联合模型的目标跟踪算法

为了解决稀疏表示的跟踪算法的计算代价比较大,且目标的表观由于多种原因会发生变化的问题,提出了一种在贝叶斯推理框架下,建立结合基于全局模板的判别式模型和基于局部描述子的生成式模型的联合模型,通过L2范数最小化进行求解的目标跟踪方法.在跟踪过程中,适时地更新判别式模型中的正负模板和生成式模型中模板的系数向量,使模板具有很强的适应性和判别性.实验结果表明,与其他典型的算法相比,该算法对于光照变化、尺度变化、遮挡、旋转等情况具有较强的鲁棒性.      

便携式微振动可视化测量仪的设计与实现

针对微振动难以察觉、振动测量中接触式的电测法需要布置大量传感器、非接触式的光测法测量速度慢且价格昂贵的问题,设计了基于视觉的便携式微振动可视化测量仪。提出了基于盲源分离的灰度平均测量算法以提取振动信号,结合视频放大算法实现微振动可视化,并基于嵌入式开发平台将测量系统集成为便携式仪器。在试验中,良好的可视化效果和准确的测量结果验证了所提方法的有效性,可为振动测量中存在的问题提供新的解决思路。     

考虑能量最优的集群航天器避碰规划

针对传统集群聚集算法在航天器集群规划应用中存在燃料消耗大、不均衡以及耗时过长等问题,提出了向心聚集的能量最优聚类避碰算法。该算法首先基于集群相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了自适应的向心聚集的能量最优模型;在此基础上,对于耗时较长且碰撞的问题,提出一种基于能量最优的聚类避碰算法,以模块间安全距离矢量作为避碰约束,将能量消耗作为聚类算法指标进行改进。仿真验证表明,该算法可以自适应选取集群聚类的中心,有效避免碰撞,减少集群聚集总能量的消耗以及模块间能量消耗的不均衡性,使得工质消耗达到全局最优,且耗时仅有常规遗传算法的万分之一。该算法为集群快速安全聚集提供了思路。     

MGNC系统实时快速组合导航新算法

微小型导航制导控制系统MGNC(Micro Guidance Navigation and Control)传感器多,且数据处理能力有限,为实时提供导航结果,传统上采用降维滤波提高实时性,但这样会造成精度损失.为保证不减少滤波状态量,不损失精度,针对捷联和滤波特点提出一种新的实时解算方法:在捷联解算中以直接递推求解方向余弦矩阵代替以四元数为中间变量进行的间接求解;在滤波计算中用序贯方法处理量测修正值,避免复杂的矩阵求逆;采用稀疏矩阵三元组法,应用于协方差阵计算,减少乘法次数.仿真和实验证明改进算法对计算精度没有损失,且滤波计算时间比原算法减少了34.50%,显著提高了MGNC系统的实时性、鲁棒性和实用性.     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。