悬索桥主缆成桥线形的解析迭代计算方法

针对已有计算方法存在的不足,基于悬索桥在恒载作用下的力学特点,根据受力平衡条件和变形相容条件,采用悬链线单元且自动计入了柔索结构的所有非线性,建立悬索桥线形和无应力索长的计算公式.结合施工中加劲梁的架设特点,确定成桥线形分析中吊索力,对计算悬索桥主缆线形的非线性方程组采用二分逼近法方法求解并编制程序.最后通过算例验证了该方法的有效性、计算精度和稳定性,并将计算结果与其他文献的计算结果进行了比较.分析结果表明：该方法具有计算过程简洁和精度满足成桥几何线形的设计要求,适用于大跨度悬索桥的主缆线形和内力的计算.     

引入模糊推理与强跟踪滤波技术的变结构多模型估计

针对固定结构多模型方法(FSMM)应用于机动目标跟踪时滤波精度不高的问题,提出了一种模糊混合网格变结构多模型方法(FHGMM).FHGMM中的全体模型集由模糊基础模型网格(FBMG)和模糊修正模型网格(FAMG)组成.在此框架下,首先利用模糊推理技术对FBMG的拓扑结构进行实时调整,然后将模糊强跟踪滤波方法应用于FAMG区域中心的更新,并实时生成能够在系统模式空间自由滑动的FAMG,最后利用最优融合原理得到系统的整体估计.仿真结果表明,FHGMM与FSMM相比,目标位置、速度、加速度的滤波误差均值分别从5.5 m、1.037 m/s、0.187 m/s2减小到5.15 m、0.96 m/s、0.13 m/s2,算法单拍时间从0.02 s增加到0.037 s.     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

基于DM642的快速目标检测与跟踪算法

基于TI DM642硬件平台,设计了运动目标快速检测与跟踪算法.首先改进了Running Average 背景实时更新建模的方法,消除了原有算法背景更新时产生的运动目标重影.采用背景差分方法检测运动目标,速度较快.使用Otsu算法自适应求取最佳二值分割阈值分割目标,提高检测精度.在此基础上,提出了一种快速的运动目标形状中心线性预测算法,估计运动目标中心,再结合MCD（Maximum Close Distance）高精度模板匹配,进行目标的精确定位.     

用MCNPX计算ADS金属靶散裂中子产额及散裂源中子效率

为了分析加速器驱动系统（ADS）中质子束能量对金属靶散裂产生的中子产额及靶内中子能谱、靶表面的泄漏谱的影响,利用MCNPX对ADS的重金属铅靶、钨靶在不同能量的质子束轰击下的中子产额、中子能谱及靶表面的中子泄漏谱进行了模拟计算,与国际上其他研究机构的模拟结果进行了比较,结果相近.并对铅靶、钨靶的中子产额及泄漏谱进行比较,模拟结果是钨靶的中子产额较铅靶的中子产额大但中子泄漏谱计数较铅的小.结合MCNP5还对一个次临界基准体系中散裂源中子相对于裂变中子的效率进行了计算.     

河南省蒲阵沟铅锌矿地质特征及找矿标志

矿区位于华北陆块南缘,大地构造位置属华熊台隆崤山隆断区。区域出露地层为中元古界熊耳群和官道口群,近东西向和北(北)东向构造发育,岩浆活动频繁,尤其与成矿关系密切的燕山期中酸性小岩体分布广泛。成矿地质条件优越,形成了以金、钼、铅、锌等为主的矿产资源。铁帽、铅锌矿化为主要找矿标志。     

基于RBF网络与OMP重构算法的空间自旋目标成像

针对空间自旋目标的回波特性,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络与正交匹配追踪(OMP)算法的自旋目标成像方法,并分析了该方法的成像质量.当空间目标自旋运动时,其等效视角的变化容易产生散射点的周期性遮挡和散射强度显著起伏,而已有的基于散射点投影路径逐点匹配方法未考虑这些效应而导致成像效果的下降.为此采用RBF网络建立了发生散射点遮挡与起伏效应后目标空间到回波序列的非线性投影过程,并利用OMP算法对一维距离像序列进行反投影匹配,实现了结构较复杂的空间自旋目标的成像(目标空间的全局优化解).最后结合电磁仿真软件产生的空间目标回波数据进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

迭代无味卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20%以上.     

基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别是图像识别领域的一个重要方向。受视觉细胞感受野模型的启发,该文提出了一种从图像局部点出发,对图像进行多分辨分解的图像处理方法。采用一组简单的八邻域正交基对图像进行多级滤波采样处理,得到原图像的多级类Gauss差分图像尺度空间,并将其应用到MSTAR数据集中的SAR图像目标的特征提取;同时,基于多级特征的整合思想,运用基于多尺度核方法的SVM模型,对不同级别图像特征采用不同尺度的核函数分别映射,然后进行合成,实现多类目标的分类。对MSTAR数据集的实验结果表明,该方法具有很高的正确率,并且实现简单快速。此外,该方法还可方便地应用于SAR图像场景中多类、多个目标的分割与自动目标识别,并且对相干斑噪声具有较强的鲁棒性。     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。