基于多智能体粒子群的快速碰撞检测算法研究

在层次包围盒的基础上,提出一种基于多智能体粒子群的快速碰撞检测方法.算法首先利用层次包围盒方法快速减小物体间可能发生的碰撞检测区域,并基于随机碰撞检测核心思想将问题转变为物体特征对间距离机制的非线性优化问题,在建立的层次拓扑结构基础上,结合多智能体系统技术和粒子群算法的进化策略,设计了一种多智能体粒子群算法来求解碰撞检测问题.通过仿真测试表明,该算法具有很高的搜索效率和寻优性能,能够满足碰撞检测的实时性要求.     

一种有效的水下目标运动分析算法与仿真研究

研究了基于纯方位观测的水下目标运动分析(TMA)原理及方法,针对常用粒子滤波算法在水下目标运动分析中存在的后验概率选择问题及粒子退化现象,通过分析问题产生的原因,提出了一种基于改进粒子滤波算法的水下目标运动分析方法。该算法首先结合了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波算法(EKF-PF)各自的优势,同时考虑到粒子退化现象,并将马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)应用于EKF-PF算法中。与传统粒子滤波算法相比较,该算法不仅提高了重要性密度函数准确度,同时还克服了粒子退化问题,而且对重采样带来的采样枯竭也有很好的抑制作用。通过仿真实验表明该算法有效,且估计精度有较大的提高。     

自主式水下潜器虚拟仿真系统研究

基于软件平台MultiGenCreatorPro和Vega开发出自主式水下潜器(简称AUV)虚拟仿真系统。论述了仿真系统体系结构、信息流、AUV运动模型与空间一致性方法;介绍了数据交换方式、主要的仿真功能、实时视景生成与显示技术;给出了AUV基于路径规划的三维仿真结果。结果表明,该仿真系统结构合理可靠,采用的运动模型和仿真算法满足了系统仿真的实时性要求,可逼真地演示AUV的自主运动过程。该仿真系统作为演示并验证AUV自主能力与动态控制方法正确性、有效性和实用性的先进手段和科学方法,已得到实际应用。     

基于支持向量回归机的红外热像实时仿真

提出了基于支持向量回归机的红外热像仿真方法,该方法使用实测得到的场景红外辐射特性数据组成的训练样本集训练支持向量回归机,使得支持向量回归机具有预测能力,然后使用和物体表面划分面元数目相同的支持向量回归机计算仿真设定条件下的物体表面表观温度场数据,并利用三维可视化技术,将温度场数据和三维模型相结合,最终以运动车辆及建筑物场景为例,实现了对目标与背景构成的场景进行全方位红外热像实时仿真。     

基于鲁棒统计量的运动检测与目标跟踪策略

提出了一种基于鲁棒统计量的运动检测方法。该方法通过对全局运动的鲁棒估计和对残差进行假设检验的方法来检测运动物体区域。为了消除遮挡效应的影响,提高算法的精度,在检测过程中,利用双向运动估计的方法来对残差进行归一化。在此基础上,提出了一种鲁棒主动轮廓模型,用于跟踪运动物体轮廓,并采用LevelSet方法对该模型进行求解。实际视频的实验结果表明,该方法能够可靠、准确的检测与跟踪运动物体。     

Vega中云的仿真方法

比较了飞行视景仿真中几种常用的云模拟方法，分析了Windows平台上Vega中仿真天空和云的局限，提出了一种在Vega中基于非物理模型的模拟方法。该方法采用粒子系统实现，粒子为带纹理的多边形，并使用分段抛物线与随机量的叠加作为粒子运动方程。云层由大量粒子系统组成，并采用与视点相关的层次技术对场景中的各个粒子系统的粒子数量进行动态管理以减少计算量。最后给出了在Vega中的实现方法。     

基于粒子模型的飞机尾流雷达回波仿真

飞机尾流探测是国际航空安全领域研究的热点.研究飞机尾流雷达回波信号仿真技术,提出了基于粒子模型的尾流雷达回波信号仿真方法,给出了尾流目标的对数螺线运动模型和尾流粒子脉冲多普勒雷达回波模型,分析了尾流各演化段的粒子分布特点.最后仿真结果表明尾流雷达回波频谱是展宽的,具有独特的时频分布演化特点.该仿真研究将有助于机场飞机尾流检测,对预防飞机事故,提高机场飞行容量具有积极意义.     

在视景仿真中用Hermite曲线控制物体运动

在视景仿真中利用关键帧方法控制物体沿曲线运动占有非常重要的地位,用于关键帧拟合的Cardinal曲线、Catmull-Rom曲线、Kochanek-Bartels曲线的引入切线和引出切线的生成方法由于没有直接利用起点和终点的参数而导致这些方法不适合在视景仿真中利用DOF节点控制物体运动的要求。为此提出了利用起点终点的直线距离生成Hermite曲线的方法,通过计算发现用该方法生成的曲线能有效地逼近原始曲线,如由圆形上的两点作为起点和终点,利用该方法生成的Hermite曲线可以有效的逼近圆形。最后将提出的生成Hermite曲线的方法应用到视景仿真系统中实现了物体的随时间变化沿Hermite曲线平滑运动。     

基于立体视觉的测量技术

基于立体视觉的基本理论 ,提出了一种获得运动物体的相对位置、相对姿态等运动参数信息的方法 ,建立了数学模型 ,给出了计算机仿真结果。结果表明 ,该测量方法具有较高的测量精度。并在此基础上设计了一套基于高速信号处理器TMS32 0C6X的立体视觉测量系统 ,在航空、航天器的运动分析 ,机器人导航 ,生产自动化等领域具有广泛的应用前景。     

基于数字地球平台的热带气旋可视化研究

热带气旋常伴随发生暴雨、风暴潮等,对我国东南沿海影响严重。热带气旋可视化能直观地展示其运动状态、发生过程和内部结构,为研究、预报提供支持。基于开源库Cesium构建数字地球平台,介绍了系统架构,验证了点云法对云场数据可视化的适用性,提出了一种基于粒子追踪的改进风场可视化方法,包括风场粒子属性计算、风场粒子绘制及风场粒子管理。仿真试验表明,利用点云法仿真的云场细节丰富、纹理清晰;利用改进方法仿真的风场相较于传统方法,在保证性能损失较少的情况下,实现了动态与渐变效果,更具真实感。为真实再现热带气旋数据中的云场与风场提供了一种可行的技术途径。     

基于贝叶斯理论的日用水量概率预测

为解决城市日用水量的概率预测问题,提出了基于贝叶斯理论的日用水量预测法.引入贝叶斯理论,建立了日用水量概率预测系统.在系统中,利用支持向量机建立日用水量预测模型、似然函数和先验密度,并采用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法求解日用水量的后验密度,得到日用水量的概率预测值.实例表明,本文提出的预测方法不仅显著提高了日用水量的预测精度,而且通过定量给出预测值的置信区间,为城市供水系统的调度提供了更科学、可靠的决策依据.     

基于复合微粒群算法的非线性系统模型参数估计

在系统辨识理论的实际应用中根据不同的对象和建模的不同目的去选择合适的辨识算法是一件不容易的事。针对非线性系统模型的多样性,提出了适应于多种不同模型的基于复合微粒群优化算法(HPSO)的系统参数估计方法,并对多种模型实例进行了仿真研究。实验结果表明,该算法是一种有效的系统模型参数估计方法。     

基于SPEOS/CATIA的飞机驾驶舱眩光量化评估方法

针对飞机驾驶舱中的眩光评估问题,提出了一种基于SPEOS/CATIA的量化评估方法.该方法综合运用SPEOS/CATIA软件进行眩光场景的仿真,眩光源通过基于SPEOS/CATIA的二次开发自动获得,同时取得眩光源亮度、背景亮度、位置指数和光源立体角等参数,进而计算得到合适的眩光量化评估结果. 最后, 以某型飞机驾驶舱为例,进行了夜间和白天的眩光评估. 计算结果表明,该方法能自动、快速地评估驾驶舱内眩光分布和量级.     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率，实现区域水资源初始配置后的有效再配置，提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1，利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数，对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画；阶段2，基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数，构建部门间水资源模糊联盟支付函数；阶段3，基于上述成果，构建水资源短缺区域水资源优化配置模型，求解得到用水部门最优水资源合作联盟，并将求得的最优模糊联盟视为大联盟，通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例，算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平，实现水资源短缺区域中的水资源优化配置，并使区域中用水部门有机会分得更多的获益；②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟，模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性；③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟，并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益，无论最优联盟的核心是否为空，都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求，即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在，且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性，能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

Multiple vehicle signals separation based on particle filtering in wireless sensor network

A novel statistical method based on particle filtering is presented for multiple vehicle acoustic signals separation problem in wireless sensor network. The particle filtering method is able to deal with non-Gaussian and nonlinear models and non-stationary sources. Using some instantaneously mixed observations of several real-world vehicle acoustic signals, the proposed statistical method is compared with a conventional non-stationary Blind Source Separation algorithm and attractive simulation results are achieved. Moreover, considering the natural convenience to transmit particles between sensor nodes, the algorithm based on particle filtering is believed to have potential to enable the task of multiple vehicles recognition collaboratively performed by sensor nodes in distributed wireless sensor network.     

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种自适应参数策略的混沌粒子群优化算法。该方法将自适应加速度系数调整策略引入到PSO中,以有效地控制全局和局部搜索,并利用混沌运动的遍历性在解空间产生较大规模的初始群体,从中择优选出分布均匀的初始种群以提高粒子的质量,同时根据种群适应度方差对陷入早熟收敛的粒子进行混沌扰动,提高算法收敛的精度。将该方法用于飞行控制器的参数优化设计中。仿真结果表明:使用该方法能够有效地解决飞行控制系统的参数优化设计,极大地提高了飞行控制器参数的设计效率。     

混沌粒子群混合优化算法的研究与应用

为使粒子群优化算法(PSO)初始粒子均匀分布在解空间,分析了混沌运动的遍历性并根据粒子间欧式距离大小改进了PSO初始种群提取方法。提出了一种混沌粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和混沌优化算法同时进行。对四个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能好。     

基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法

研究高速微弱目标的积累检测问题,提出了一种改进粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用与雷达距离-多普勒图像相匹配的量测数据模型,能克服传统点扩散函数的模型误差。采用“新生”粒子从强度最高的分辨单元集内均匀产生,且按概率对权重最低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时缓解了粒子的退化。仿真实验表明,本文算法的检测与跟踪性能要优于标准的粒子滤波算法。     

用于目标跟踪的自适应粒子滤波算法

结合粒子滤波算法,提出了一种能够根据目标运动特征自动确定粒子数的自适应目标跟踪算法。为了准确表示后验概率密度,粒子滤波通常使用大量的粒子。当运动预测准确时,用少量的粒子就可以准确估计概率密度函数。提出的算法利用描述概率密度所需的粒子数和运动估计准确程度之间的关系,自动确定粒子滤波所需的粒子数及其提议分布,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加跟踪器计算量的问题。实验结果表明该算法可以有效地估计出进行目标跟踪所需的粒子数目。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。