复杂交通场景中多运动目标分割算法

针对室外复杂交通场景中多运动目标分割问题,提出了一种由变化检测和运动分割组成的算法,利用水平集算法对帧差图像进行变化检测得到运动窗口,在运动窗口范围内进行改进的k-均值聚类分割,利用运动相似性进行分割区域融合.算法避免了整个图像的分割,减少了运算量,完整的分割出运动目标.试验结果表明,算法不仅能从复杂交通场景图像序列中有效的检测和提取出运动目标并有很强的鲁棒性,而且能够解决运动目标的遮挡问题.      

OFDM中子载波分簇技术的应用与研究

简要介绍子载波权值估计采用零阶内插的子载波分簇技术。该技术应用于post-FFT时,可使计算复杂度随着簇中子载波数量的增加而大为减低,但同时系统的性能也会急剧恶化。现选每簇的第一个子载波为导频子载波,并在子载波权值估计时采用一阶内插方法,有效地改善子载波分簇技术的性能。仿真结果表明,在计算量基本维持不变的前提下,所提出的改进子载波分簇技术较原分簇技术性能得到很大的提高。     

航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

基于网格聚类的雷达信号预分选

针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明,这两种方法能有效适用于雷达信号分选,且能很好地识别出孤立点和噪声。     

一种基于聚类分析的边带跟踪判决门限的确定

通过对窄带测角系统跟踪双噪声调频干扰信号合成边带时测角数据的分析,建立了一种边带跟踪情况下干涉仪鉴相器测角数据分布的数学模型.在用绝对误差和最小聚类算法提取角信息的基础上,推导出了一种基于聚类分析的绝对误差和门限的计算方法.理论分析和计算机仿真均证实了其用于边带跟踪判决门限的合理性与可行性.     

一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法

为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.      

基于群决策的作战方案优选模型研究

针对作战方案优选中存在的决策者权重信息、各属性权重信息以及方案属性值信息均不完全的问题,采用聚类分析法建立了决策者权重计算模型,并在此基础上采用双基点法建立了基于群决策技术的作战方案优选决策模型。     

基于密度聚类与匹配算法的异常飞行行为挖掘

在空中交通愈加拥挤的背景下,航空器的异常飞行行为的有效挖掘可以辅助管制员进行调配决策。现有方法只能辨识飞机空间位置特征异常,存在水平可扩展性的局限。本文考虑位置、速度、高度和航向4个异常特征,采用高度层划分策略、局部异常因子和快速覆盖树对基于密度的有噪声应用中的空间聚类（Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法进行改进,提出局部异常因子改进的考虑速度、方向及高度的基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering considering speed, direction and high level improved by local outlier factor,LOFDBSC-SDH）密度聚类算法对正常航迹模式进行快速准确提取。然后,基于正常航迹模式设计考虑过点时间和上述异常特征的航迹匹配算法,挖掘异常飞行行为。最后,通过实验仿真验证了本文方法的有效性和应用价值。     

基于广义装配关系的复杂产品装配单元划分方法

通过分析复杂产品的装配几何关系,考虑夹具和工装在装配过程中的使用情况以及装配工艺性能,建立零部件之间的广义装配关系。在此基础上,构建以装配关系强度和装配并行度为目标的数学优化模型,采用免疫克隆算法进行聚类优化,完成复杂产品的装配单元划分。此方法不仅考虑零部件之间的广义装配关系,而且考虑单元划分的目的,使划分结果更加合理。最后,以某飞机机翼装配单元划分为例进行验证,结果表明该方法具有一定的适用性和有效性。     

能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

无线传感器网络（WSNs）的应用前景非常广阔,得到了越来越广泛的关注,其中网络节能、降低功耗、延长寿命是WSNs必须解决的问题。对WSNs中典型的分簇路由协议进行了详细分析,通过对比研究,提出了一种基于节点间相关性的能量有效分簇路由协议——BCCP协议。在BCCP协议中,能耗均衡分簇算法利用节点间位置相关性与节点剩余能量,降低分簇迭代次数,得到分布均匀的簇首节点,降低簇内成员节点与簇首节点的通信能耗,以此降低网络能耗;降低能耗分簇算法利用节点间数据相似性与节点间协同性,降低簇内通信、簇间通信的数据量,以此降低网络能耗。实验结果表明,BCCP协议在能耗均衡、网络存活节点数、降低能耗方面与其他方法相比均有明显的优势。