物体三维重建中轮廓匹配的模糊模式识别方法

基于轮廓序列的三维重建需要解决不同层面的匹配与聚集问题,传统算法在复杂流型转换中匹配准确率较低.针对传统匹配算法匹配准确率较低等问题,采用对折线求平均距离、构造模糊集的方法,给出了一种模糊聚类的数学模型,将传统的匹配问题转化为类成员的隶属度问题,最后把该模型应用到电容层析成像三维可视化系统中,并通过仿真实验验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的轮廓模糊匹配问题研究

在由序列的二维轮廓线重构出面模型来表示三维形体的面绘制方式中,首先要解决相邻两层切片上的轮廓线之间的匹配连接关系。针对目前的轮廓线匹配算法容易导致错误匹配的问题,提出一种基于遗传算法的轮廓模糊匹配算法。模糊性为轮廓匹配问题本身所具有,借鉴遗传算法这一种全局优化自适应概率搜索算法,可以准确表达轮廓匹配中的约束,有效地减少错误匹配的发生。在肝脏的CT数据三维重建中应用该算法取得了比较理想的效果。     

一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.     

未知环境中FastSLAM算法的数据关联问题

讨论FastSLAM算法(FastSLAM-对SLAM进行因式分解的一种快速算法)在未知环境中的数据关联问题.在标准的FastSLAM算法中,通常假设数据关联是已知的.然而现实情况中,数据关联往往是未知的.采用一种基于单个粒子的最大似然数据关联和环境否定信息相结合的方法来解决未知环境中的数据关联问题.仿真结果表明,新的数据关联方法提高了移动机器人在未知环境中自身定位和地图创建的精度.     

多局部节点异步航迹快速关联算法

为解决传统多维分配算法在多局部节点航迹关联中的运算量爆炸问题，提出一种应用于多局部节点的异步航迹快速关联算法。首先，引入虚拟航迹插值重构量测航迹，然后定义虚实混合航迹序列的时序离散度(temporal discrete degree, TDD),并在此基础上采用重新设计的多维次序匹配算法进行航迹关联判定，待判定结束后进行TDD线性趋势系数(TDD-linear trend coefficient, TDD-LTC)检验，以排除关联的多义性。仿真结果表明，相同条件下，所提算法在不损失正确关联率的同时，可极大提升关联速度，且在多局部节点、目标密集等情况下关联速度更具优势，明显优于现有算法。     

一种基于粒子滤波的被动多传感器多目标跟踪算法

针对被动观测系统中非线性运动多目标跟踪问题,提出了一种基于交叉定位的模糊-概率双加权粒子滤波跟踪算法.算法利用多个被动传感器的角度观测信息进行交叉定位,得到目标的位置观测信息,通过模糊-概率双加权完成目标与定位点的关联匹配,最后利用粒子滤波对非线性运动的目标进行跟踪;其中关联算法和滤波算法的有效结合是该算法的创新点.仿真结果表明,所提出的算法可以准确地排除虚假定位点,可有效跟踪多个非线性运动目标.     

知识服务中基于语言关联性信息的双边匹配决策方法

针对知识服务中考虑语言关联性信息的知识供需双边匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。为了解决该问题,首先明晰了知识供需主体的语言满意度评价指标会在不同程度上存在关联的问题特征,并进行了形式化的描述;然后,考虑供需匹配主体语言满意度评价信息的关联性特征,定义了语言Choquet积分算子,给出了一种基于语言Choquet积分算子的多属性决策方法来获得匹配主体的匹配满意度;最后,根据匹配的目标要求构建了多目标优化模型,通过模型求解来获得知识服务中的双边匹配结果;最后,通过实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性。     

多传感器多目标跟踪中的数据关联

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。它包括两个方面：同一传感器２次扫描或多次扫描间各目标的关联以及多传感器各自的跟踪航迹之间的关联。在密集目标、高密度杂波和干扰条件下，解决此问题有建立数学模型和计算量方面的困难。常见的算法有ＪＰＤＡ和ＭＨＴ，其模型较准确但复杂，计算量大，实际运用中效果并不理想。本文改进文献［２］中的关联方法，提出一种简单且效果较好的方法，利用线性规划算法实现了一定条件下多目标的关联及跟踪，并进行了仿真和误差分析。     

基于路由表哈希匹配算法的压缩策略

哈希算法是一种最优的匹配算法。但是在现今的网络应用中,该匹配算法的应用有一定的局限性。在分析了路由表地址匹配的延迟过程之后,得出产生延迟的主要原因是现今的路由表容量比较有限,从而造成在路由表中无法找到IP目的地址。提出了一种以现实的最大路由表容量为准来解决路由匹配延迟的压缩策略。其目的是去掉无法找到路由表目的地址的现象,通过对压缩后路由表容量的仿真试验,结果显示,在路由表中查找目的地址失败的问题已经解决,所以该策略是可行的。     

Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究

该文提出一种IntegralImaging和模拟退火相结合的深度测量方法.针对传统立体视深度测量的复杂性,采用全真三维显示技术Integral Imaging成像技术记录空间三维信息.利用带约束的特征匹配算法并综合多种信息分析Integralimaging视图对之间的视差.将寻找匹配的问题设计为全局能量函数模型,并用模拟退火算法使该能量函数最小化,从而实现所有视图对中所有特征点的匹配.最后结合IntegralImaging深度估算公式获得空间深度信息.仿真结果表明该方法的有效性.     

利用目标多普勒频率的数据融合关联算法

提出了一种利用目标多普勒频率的信息融合关联算法,在用统计方法比较了级联式和并联式融合的目标混批改善效果之后,指出了这种基于多普勒频率的关联算法乃是解决混批现象的有效手段。     

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联

数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提。本文采用改进的模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

主、被动雷达数据融合算法研究

对主、被动雷达的数据融合问题进行了研究.由于被动雷达只能测角,不能测距,当其与目标间的相对加速度为零时,目标的距离状态是不可观的,若只利用角度信息进行主、被动雷达数据互联,则当同一方向上有两个以上目标时,主、被动雷达的正确相关率较低.针对这种情况,提出了被动雷达利用伪距离测量方法来估计目标的径向距离信息,从而可利用主、被动雷达的角度和径向距离信息进行数据互联,并给出了直角坐标系下的数据互联算法.仿真结果表明,利用提出的方法可使主、被动雷达可达到较好的数据融合效果.     

被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联新算法

针对被动传感器系统中的数据关联问题,提出了一种新的被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联算法。该算法首先利用候选关联的方位角建立检验统计量,进行方位的粗关联,排除一部分虚假候选关联,减少计算量;再对保留的候选关联进行交叉定位,计算每个交叉定位点与各个目标的关联概率;同时对相应的候选关联建立模糊关联度,来修正目标的关联概率,最后采用最大值搜索方法得到各个目标的正确关联。仿真结果表明,该方法可以快速、准确的排除虚假定位点,能够有效的对多个目标进行跟踪。     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时 ,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性 .仿真结果表明 ,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法 .     

基于证据理论的数据关联算法

数据关联技术是多传感器目标跟踪系统中最核心而且也是最重要的部分。由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性能的制约,整个量测过程不可避免地引入量测误差,密集环境中的目标跟踪比较困难。针对这个问题,提出的新算法利用概率数据关联方法进行密集杂波环境下的数据关联,结合证据理论的思想对多传感器量测信息进行优化组合,有效地减小了量测误差对跟踪目标的影响。通过仿真结果可以看出,改进算法大大提高了跟踪精度,并具有良好的抗干扰能力,适用于解决工程实际问题。     

Self-adaptive Algorithm in Data Distributed Management

In this article, to resolve the general adaptive problem of the dynamic grid-based algorithm in distributed interactive simulation based on HLA, the adaptive dynamic grid-based algorithm is suggested by thoroughly researching the theory proof and formula deduction of the dynamic grid-based algorithm. The availability of dynamic grid-based algorithm is studied under three special situations by theory proof and formula deduction, and the results of instance imply that the dynamic grid-based algorithm can be applied under three special situations by changing the implement process of the dynamic grid-based algorithm. The conclusions show that the adaptive dynamic grid-based algorithm is self-adaptive, can reach the goal of the data distributed management, and greatly improves the effect and efficiency of the high complexity simulation system based on high-level architecture.     

被动传感器阵列中基于视线距离的数据关联

针对低检测概率环境下被动传感器阵列中的数据关联问题,提出了一种基于视线距离的数据关联新算法。首先详细分析了传统基于视线距离数据关联方法的不足,提出各个观测站对于同一个目标的平均视线距离应最小。同时,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测,此关联组合就有效。最后,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来设计模糊隶属度函数,以模糊关联隶属度最大为关联准则构建数据关联算法,给出了算法流程。实验结果表明,在检测概率不为1、误差较大的多目标环境下,提出的算法要明显优于传统方法。     

基于组合优化分配的多传感器数据互联

在建立多传感器系统现测表达和互联似然比测度的基础上,多传感器多目标数据互联被表达为多重组合最优分配问题.利用一个具有多项式时间复杂度的次优算法,多重分配的方法被应用到由雷达和红外所组成的异类多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标互联.