UAV发射平台调平系统的NSSCA-PID控制方法

PID控制器是目前实现UAV(Unmanned Aerial Vehicle)发射平台在复杂环境下的自适应调平的主要手段,其控制性能取决于参数整定的品质。基于经典的正弦余弦算法架构,提出了一种嵌入边界缓冲策略的邻域搜索正弦余弦算法(Neighborhood Searching Sine Cosine Algorithm,NSSCA)用于整定PID控制器参数。以单位阶跃信号作为调平系统输入,邻域搜索正弦余弦算法优化PID控制调平系统的上升时间为0.04 s,调整时间为0.106 s,最大超调量为5.44%,表明邻域搜索正弦余弦算法对PID控制器参数的整定效果优于Z-N法、遗传算法、灰狼优化算法和经典正弦余弦算法。     

局部凸空间中的压缩映射

本文将压缩映射原理推广到Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ局部凸空间,证明了几个不动点定理。     

基于Hough变换的直线检测

给出Hough变换的基本原理。针对图像空间的直线检测问题，提出基于Hough变换的检测算法。利用该算法进行计算机仿真，分析清零阈值和清零邻域的范围对检测结果的影响，并给出算法改进方向。     

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

南中国海邻域对流TBB季节分布和变化特征

利用日本气象研究所提供的1980—1997年共18年各年TBB资料，研究南中国海邻域对流TBB季节分布和变化特征。冬、春、夏、秋各季节TBB≤－32℃出现频率和TBB≤－10℃低值带的分布特征显示：TBB频率高值中心和TBB低值中心的分布极为接近。由冬季到夏季，位于苏门答腊岛的对流活跃区域向西北方向移动到孟加拉湾及北部地区；由夏季到冬季往东南方向撤退，回到苏门答腊岛的上空，具有明显的年循环特征。不同经度TBB时间-纬度剖面图分布特征显示：在印度、孟加拉湾、中南半岛，TBB低值带表现为由赤道系统性地北传和南撤，而南海东部．西太平洋TBB低值带具有局地突发性；我国长江中下游、日本南部TBB低值带建立的时间与南海东部、菲律宾以东的西太平洋较为一致。本文揭示的南海及邻域对流活动最活跃和最不活跃区域的时间和空间分布的演变特征，使我们对整个南海及邻域对流活动的时间和空间分布有较全面的了解，有利于搞好南中国海气象服务。     

邻域辅助径迹法提高射线追踪效率

针对面元形式的目标数据,从提高入射点求解的成功率着手,采用增加对参考路径上参考面元的相邻单元进行相交性判断的方法,并将普通径迹法的单参考路径改为双参考路径,提高了径迹法射线追踪的效率.对邻域辅助径迹法在样条曲面格式目标文件上的应用作了探讨.分析了该方法与其它方法的兼容性和对计算资源的占用情况,给出了该方法提高射线追踪速度的上限.以2个典型目标为例,对该方法的效果进行了测试.结果表明,该方法通过减少真实、遍历式追踪的次数,能将普通径迹法射线追踪过程的计算量减少到原来的1/3左右.该方法对目标具有很强的适应性,并克服了普通径迹法对射线管的划分密度的依赖性.      

大规模场景的百分比近邻软阴影绘制算法

针对传统软阴影绘制算法在面对大规模三维场景时绘制效率较低的问题,文章基于四叉树加速结构的阴影图构建,研究了邻域节点的搜索方法和遍历顺序的选择方法,提出了一种基于四叉树的百分比近邻软阴影算法。实验结果表明,与传统算法相比,该方法能够有效提高大规模三维场景的软阴影绘制效率,且性能稳定,可以渲染出高质量的软阴影效果。     

考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题

人员搭配规则是国内航空公司机组人员派遣问题中最复杂的一项,为优化机组排班质量,提高人员满意度,保障飞行安全,针对国内机组搭配特点,创建考虑机组人员派遣公平性的指派模型,设计基于变邻域搜索算法和模拟退火算法的混合启发式算法,以某航司客舱机组派遣月计划为例进行数据验证,结果表明,该算法在较短的时间内得到更优的解决方案,满足人员排班的现实业务要求,为解决考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题提供有效的方法,从而促进智能化机组排班产品在中国航空公司的落地。