基于X3D的数字地球系统的研究

阐述了实现数字地球系统的关键技术,根据X3D(Extensible3D)的特点和功能,分析了解决关键技术的途径,并提出了基于X3D的数字地球系统的架构。系统采用了客户机/服务器结构,使用视点相关层次细节模型和多层场景叠置模型组织调度数据,利用压缩二进制编码(CompressedBinaryEncoding)压缩数据,满足网络传输需要,添加地物模型和用户替身增加沉浸感,利用JavaApplet操纵外部场景创作接口EAI(ExternalAuthoringInterface)实现人机交互。给出了数字地球系统实验原型。     

基于PC集群并行图形绘制系统综述

如何满足大规模数据集科学计算可视化、沉浸式虚拟现实和巨型场景绘制等应用领域都对计算机图形绘制能力的需求已经是计算机图形学领域亟需解决的问题。在高速网络互联并配有高性能3D图形卡的PC集群上构造并行图形绘制系统已经成为普遍的解决方案。根据几何图元归属判断的时机,并行图形绘制系统可分为Sort-first,Sort-middle和Sort-last。根据应用程序在集群节点间的分布,基于集群的并行图形绘制系统可分为Client-Server和Master-Slave两种系统模型。目前流行的基于PC集群并行图形绘制系统包括WireGL,Chromium,ScalableDisplayWall和AnyGL。     

D-H参数表生成三维机器人模型仿真系统

一般情况下机器人各关节的几何关系可通过Denavit-Hartenberg(D-H)参数表来描述。提出了采用D-H参数表生成机器人三维虚拟模型的方法,实现了机器人的可视化。仿真系统提供的视图控制功能和场景漫游功能实现了多角度、多位置观测机器人模型的几何结构,并为机器人操作人员提供了训练仿真平台。该系统可以作为机器人学习和机器人结构设计的辅助工具。     

检测前跟踪应用中的传感器观测数据仿真研究

检测前跟踪是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法,应用时通常基于未作门限处理的传感器原始观测数据,而非经典跟踪中的点迹.鉴于当前还没有系统的用于检测前跟踪的传感器仿真建模研究工作,针对实际应用中常见的雷达、声纳和红外三类传感器,建立检测前跟踪处理模型,并仿真产生了各类传感器在单、多目标场景下的原始观测数据.仿真试验表明,传感器模型仿真逼真度较高,为其它种类传感器的观测数据仿真提供了参考,也为检测前跟踪算法的研究提供了便利.     

基于压缩感知理论的稀疏遥感成像系统设计

高分辨率的应用需求使得传统的遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统,突破了Shannon-Nyquist定理的限制,以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。首先,根据被测目标和场景的不同特性,分别设计了稀疏表示矩阵;其次,根据互相关最小化原则,选择了与稀疏表示矩阵相适应的最优感知矩阵;最后,研究了适用于二维成像大规模数据的稀疏重构算法。专业电磁散射仿真软件生成的雷达观测数据和复杂场景光学图像的数值仿真,验证了本文设计的稀疏遥感成像系统原理上的可行性。     

面向虚拟机的分布式系统测试分析框架

为了克服分布式系统测试中测试行为分散、结果数据难以统一等问题,设计开发了分布式系统测试分析框架,同时为使框架更好的应用在虚拟机系统之中,并满足在虚拟机性能优化和异常探测中需要模拟特定运行环境的需求,在框架中实现了虚拟机特征场景模拟器(CSSVM)部件,采用Analyzer-Manager-Worker架构,并提供扩展开发接口以方便场景扩充.以网络设备密集使用场景为例进一步探讨了CSSVM部件的功能和特点.最后,在Xen上使用该场景对框架进行了测试,结果表明方案具有较高的实用性和可用性.     

测量船校飞试验的视景仿真系统实现

大面积真实地形场景的生成、管理与实时显示是军事视景仿真系统开发的难点问题.给出了一种基于SRTM的GeoTIFF数据生成DEM规则格网数据的方法;应用DEM数据构建地形场景时,针对飞行仿真的特点,应用了场景空间分割和细节层次模型技术,保证了绘制的实时性以及良好的显示效果.同时通过对地形数据的分块组织,系统易于扩展.     

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。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。     

基于图像映射的全景室内浏览算法

基于图像映射(Image Mapping)的计算机场景浏览作为计算机虚拟现实的主要方法之一以其简洁的表达、高效的显示越来越被人们青睐. 本文提出了基于平面图向球面图的映射算法,实现视角的全方位移动,取得了良好的视觉效果。