基于多尺度网格细胞的路径整合模型

针对类脑机制下空间位置自主推算问题, 提出一种基于新型叠加算法的路径整合模型, 通过引入多尺度网格细胞提高路径整合结果的准确性。在路径整合模型中, 基于吸引子网络构建网格细胞与头朝向细胞模型, 通过头朝向变化量来判断运行体的运行状态, 完成不同运动的整合过程; 采用动态权重值分别计算直线运动与曲线运动过程中多尺度网格细胞的位移变化量, 提高路径整合的精度。仿真结果表明, 单一尺度与多尺度网格细胞路径整合模型都能够完成路径整合, 且在3 000 m的距离内, 多尺度网格细胞模型误差不超过15 m, 证明了多尺度网格细胞模型能够提高路径整合的精度, 验证了该路径整合模型的有效性。     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

一种新型的感知逼真的渐进网格简化算法

网格简化是计算机图形学中一个传统的研究课题,它对网格的存储和传输处理以及实时绘制都有着重要的意义。在视觉感知理论的指导下,提出一种新型的渐进网格简化算法,在简化过程中尽量保持视觉敏感的区域。依据半边折叠的能量函数来有效控制几何误差。实验表明,此算法不但可以生成一系列感知逼真的细节等级模型,而且具有很好的时间复杂性。     

一种有效的网格综合优化算法

提出一种有效的网格综合优化算法。给定一定数量的三维散乱点和一个初始三角网格,使用Hoppe提出的能量函数对网格顶点位置优化,使网格更好的逼近三维散乱点。同时通过分裂网格中度数特别大的节点,使网格的空间形状更加平滑。计算机仿真实验表明,使用该算法能够获得形状良好的网格。     

基于细分策略的几何图像方法

几何图像是一类规格化的三维几何模型表示方法,借助其图像阵列的几何表示形式,几何图像已成为有效地解决复杂三维几何数据压缩、传输及渲染等问题的重要工具之一.传统几何图像方法在网格参数化步骤中,会对三维模型的部分区域产生较大程度的拉伸,从而导致采样信息不够精细准确,致使重构模型产生误差.提出了一种基于自适应细分策略的几何图像生成方法,通过计算原始网格和重构网格的误差区域,采用基于自适应细分的重采样,以生成具有更高几何精度的几何图像,有效地提高了重构网格的精度.实验结果表明,该方法可以有效提高模型重构主观质量,重构模型PSNR值也有大幅度提高.     

方坯连铸三维动态凝固模型有限元模拟

方坯连铸三维动态凝固模型能够真实反映工艺参数变化时的温度动态调节过程,考虑数值求解计算量大和计算速度慢等难题,改变铸坯横断面节点和单元网格的人工生成模式为自动生成模式,采用密度函数和网格质量评价函数,控制节点和单元网格及优化网格形状以保证网格划分的合理性;引入单元节点商和节点商及节点最大最小编号为约束条件的优化方法优化节点编号,缩小带宽节约存储空间.仿真结果表明,动态凝固模型采用有限元网格自动生成和优化方法以后具有更高的计算速度和计算精度.     

雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用

提出了一种基于散射中心模型的距离像识别方法。首先采用稀疏空间网格上的宽带测量数据离线反演目标散射中心模型,再将从距离像中实时提取的一维散射中心特征与该散射中心模型的一维投影进行匹配完成在线识别。在散射中心模型反演中,提出了稳定散射中心的概念并基于此完成稀疏空间网格下的一维散射中心投影关联。在识别过程中,通过设计合适的匹配函数解决散射中心参数估计误差和模型误差造成的散射中心数目、幅度和位置不完全匹配问题。仿真实验表明,对于精度较高的模型,基于模型的识别方法与基于距离像模板的方法识别率相当,而在存储量和灵活性方面优势突出。     

一种基于网格控制的三维MGIS符号动态建模方法

三维MGIS符号的动态建模是虚拟战场及军事地理信息系统的重要内容,对提高战场态势的直观性,增强辅助决策能力具有重要意义。提出了一种基于网格控制的三维MGIS符号动态建模方法,使用贝塞尔网格和DEM网格控制MGIS符号的三维形状。在建立MGIS符号层次数据结构的基础上进行空间剖分,形成空间逼近线段;通过空间曲面约束,有效控制空间形态;最后进行Delaunay三角网重构,从而得到三维空间中的动态模型。实验结果表明,该方法能够很好地控制三维MGIS符号的平面与空间形态,并能有效实现DEM地形跟随。     

紧凑的累进网格数据格式及其网络传输

以基于三角形折叠的三角网格简化算法为基础，给出一种支持三维模型数据累进传榆的数据存储格式，并讨论了该格式在网络环境下的数据压缩问题。该方法首先记录网格简化过程中网格局部的连通性（Connectivity）修改信息，并通过对原始网格中的顶点和面片进行重新排序．生成了由基网格和累进记录序列组成的累进网格数据格式；通过对累进数据格式中的连通性信息进行哈夫曼编码，以及顶点数据的区段离散化，实现了网格拓扑信息的无损压缩和可以预测精度的几何信息压缩。结果显示，利用紧缩的累进数据格式，可自由地实现任意三角网格模型连续分辨的变进或变出，并且相关编，解码过程简单、快速，模型数据的压缩比较高。该数据格式及其数据压缩方法可用于三维模型的压缩存储和网络传输。     

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

大飞机极区惯性/天文组合导航算法

针对高纬度地区地理经线收敛,造成传统惯导力学编排在地理极点存在奇异值的问题,结合军用大飞机对全自主、高精度、长航时、全球范围导航能力的需要,提出了极区格网惯性/天文组合导航方案。首先以格林尼治子午线作为航向参考,可避免航向参考线在极点处收敛。在此基础上定义了格网导航坐标系,并推导了格网惯导力学编排及其误差方程,解决了传统力学编排在极区无法工作的难题。其次,利用星跟踪器瞄准线位置矢量在惯导平台坐标系和计算坐标系内的测量和计算之差,作为卡尔曼滤波的量测以估计和校正惯导误差。仿真分析表明,格网惯性/天文组合导航方案在8 h内的定位误差小于400 m,可满足大飞机极区导航的需要。     

基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划

针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹规划方法.借鉴稀疏A-Star搜索算法的思想,将约束条件结合到搜索方法中,给出了基于地磁网格图的航迹节点扩展方法.结合无人机的机动性能约束和地磁匹配的自身特点,设计了一种适用于地磁匹配的航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数.仿真实验的结果表明:生成的航迹能够满足地磁匹配导航要求,且具有威胁规避的能力.最后,针对只在中制导段采用地磁匹配的情况提出了初步的解决方案,保证无人机顺利进入地磁匹配航迹段.     

地磁导航基准图三分量数学仿真方法研究

针对现有地磁场磁测数据尤其是三分量数据难以满足地磁导航技术研究需求的问题,同时为了给后续的地磁导航技术研究提供一种较为真实的仿真验证手段,提出一种使用三分量数值计算的方法用以实现地磁导航基准图的数学仿真。使用Maxwell软件对磁性体磁化磁场进行数值计算来仿真静态磁场三分量的空间分布,辅以地磁场的时间变化模型和误差组合模型,通过径向基函数法插值后,得到数学仿真的地磁导航基准图。计算结果表明该方法可以对地磁场进行高精度的数学仿真,可以为地磁导航相关技术的研究提供试验验证平台。     

基于地磁场的高精度自主导航方法

地磁场矢量可描述成卫星的位置函数,利用三轴磁强计观测地磁场矢量或模,可实现近地卫星在任何运行状态下的自主导航,但是由于地球磁场模型存在不确定性和长期变化性,三轴磁强计存在安装误差和未知比例因子等误差因素,所以目前单一使用三轴磁强计进行自主导航精度有限。提出一种利用地磁场信息在轨修正地磁场模型高斯系数和标定三轴磁强计模型误差的新方法,通过将三轴磁强计与地磁场模型参考值的矢量和模分别作差,推导两种差值与地磁场模型高斯系数和三轴磁强计模型误差参数的数学关系,设计先进滤波算法得到高斯系数及误差参数的最优估计,实时修正地磁场模型和三轴磁强计模型。以某低轨卫星利用地磁场进行自主导航为例,利用数值仿真验证在轨修正后地磁场模型和标定后三轴磁强计模型,并对3种自主导航方法进行仿真结果的分析和比较,论证所设计方法既提高系统导航精度、收敛性和稳定性,又有利于工程实际应用。     

一种基于支持向量机的点云建模算法

分析了点云建模的特点,将基于统计学习理论的支持向量机引入该领域。首先提取点云数据中的强特征,采用支持向量回归机构建轮廓;然后在轮廓形成的不同区域分别提取弱特征,用回归的方式逐步重构区域纹理,从而得到整个物体的表面表达。理论分析和实验结果表明该方法的精度和处理速度优于人工神经网络,具有一定的实用性,为点云建模研究提供了一种新的思路。     

DBN结构学习度量分解性能分析

针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量(BIC)及贝叶斯-狄里克莱(BD)度量公式,通过表达式的分析,讨论了分解后的相关性质,进而提出了由分解公式提供给DBN结构学习的相关性能。其次,通过设计的性能分析仿真实验,验证了提出的若干设想,即将BN结构学习算法移植到DBN结构学习的可行性及分解降低算法复杂度等问题,并提出了寻找DBN快速结构学习算法的有效思路。     

基于磁强计的卫星自主定轨算法

为了降低自主导航的成本,针对近地轨道地磁场的特点,提出基于扩展卡尔曼滤波器的地磁导航算法,该算法综合IGRF模型建立了观测方程,根据地磁场的IGRF模型是基于地心固连坐标系的位置函数的特点,采用地心固连坐标系的卫星轨道动力学方程作为状态方程,构造出卫星地磁导航系统的导航模型。仿真研究结果表明,该算法的卫星地磁导航模型结构简单,描述能力更强,导航算法具有较好的稳定性和收敛性。     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。