Bayesian network-based extraction of lunar impact craters from optical images and DEM data

Impact craters are among the most noticeable geomorphological features on the planetary surface and yield significant information about terrain evolution and the history of the solar system. Thus, the recognition of impact craters is an important branch of modern planetary studies. Aiming at addressing problems associated with the insufficient and inaccurate detection of lunar impact craters, a decision fusion method within the Bayesian network (BN) framework is developed in this paper to handle multi-source information from both optical images and associated digital elevation model (DEM) data. First, we implement the edge-based method for efficiently searching crater candidates which are the image patches that can potentially contain impact craters. Secondly, the multi-source representations of an impact crater derived from both optical images and DEM data are proposed and constructed to quantitatively describe the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) morphology, consisting of Histogram of Oriented Gradient (HOG), Histogram of Multi-scale Slope (HMS) and Histogram of Multi-scale Aspect (HMA). Finally, a BN-based framework integrates the multi-source representations of impact craters, which can provide reductant and complementary information, for distinguishing craters from non-craters. To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed method, experiments were conducted on three lunar scenes using both orthoimages from the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) and DEM data acquired by the Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Experimental results demonstrate that integrating optical images with DEM data significantly decreases the number of false positives compared with using optical images alone, with F₁-score of 84.8% on average. Moreover, compared with other existing fusion methods, our proposed method was quite advantageous especially for the detection of small-scale craters with diameters less than 1000 m.     

无线传感器网络时间同步协议动态切换机制

针对当前无线传感器网络时间同步协议通用性差的问题,提出了基于主动编程思想的时间同步协议动态切换机制,设计了能够动态适配的时间同步协议切换框架,重点讨论了节点间相互通信、时间戳标记、协议切换、本地时间与全局时间的转换等4个关键问题,并且在TinyOS（Tiny Operating System,微操作系统）平台上对新机制进行了仿真验证,比较了新机制同2种主流时间同步协议之间的性能差异.仿真结果表明：新机制能实现时间同步协议的动态配置,提高协同效率,节省切换开销,具有良好的应用前景.     

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

基于神经网络与蒙特卡洛方法的疲劳寿命可靠性分析

通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。     

3-P4R并联打磨机器人的误差分析

提出了采用D-H法对3-P4R并联打磨机器人进行位置分析,通过对反解方程进行微分,建立原始误差存在于三条支链的误差模型,然后采用Matlab进行数值仿真的新思想,该算法的可行性已被初步的试验证实。主要是对三条支链的杆长误差进行分析,为后续的误差补偿奠定理论基础。     

航空发动机润滑系统通用分析软件开发

发展了一种全新的航空发动机润滑系统通用分析软件.采用流动换热的网络算法, 将发动机润滑系统分解成由相应的典型元件和节点组成的网络, 用有限的元件和流动介质类型就可描述通用的发动机润滑系统.元件分为简单元件和组合元件, 并和润滑系统结构一一对应, 方便了元件的初始化.软件前台采用图形建模方式生成计算网络, 后台采用了网络自动识别技术, 方便了复杂网络的建立.可视化界面及支撑数据库, 提高了软件的易用性.      

面向制造业的逆向供应链中的产品回收

针对制造业中产品回收的问题,在分析逆向供应链特点的基础上,讨论了逆向供应链中的产品回收过程、产品回收网络和产品回收的难点,为进一步定量分析产品回收网络奠定了基础.     

FC环形通信网络双余度容错的设计与实现

随着航电系统的发展,传统的通信网络传输速率已经不能满足发展需要,因此,FC协议作为新一代的高性能网络通信协议被引入到航电系统中.如何基于FC协议设计出满足航电系统应用需求的通信网络成为FC技术研究的关键.本文介绍了一种面向航电系统应用的基于FC通信协议的双余度环网的设计与实现方案,着重从软硬件两个方面对系统的容错设计给出了说明,最后对系统的容错能力进行了全面的验证.     

基于Java语言的GIS系统在电信网管系统中的开发应用

随着计算机和通信业的迅速发展,人们对电信网络管理系统的要求越来越高,不仅需要拓扑图的显示,还要求系统能进行快速的故障定位,所以要求网管系统能与GIS系统结合.本文介绍了基于java语言的GIS系统的开发过程,及如何将GIS集成到综合电信网管系统中,并就实际开发中出现的问题提出相应的解决方案.     

自动测试系统适配器自动设计技术

 针对当前自动测试系统（ATS）适配器设计中存在的“自动化程度较低、缺乏通用性”的不足,开发了ATS通用适配器自动设计技术。建立了一整套通用适配器自动设计流程,在依次完成通用端口设计、UUT测点资源匹配、适配器开关网络设计、相关工程设计后即可实现自动设计一个通用适配器的目的。以某机载通讯设备自动测试系统为例,采用该技术可缩短ATS适配器开发周期至原来的1/3,降低开发成本,提高设计的标准化、通用化程度,适配器需要量由5个减为1个。