基于DOA估计的前视多通道SAR成像方法

针对前视合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位分辨受限以及左右多普勒模糊问题,提出一种基于波达方向估计的前视多通道合成孔径雷达(forward-looking multi-channel SAR,FLMC-SAR)成像方法。算法综合利用系统空时资源,采用空时级联的处理流程。首先通过合成孔径对前视区域进行初步成像,在二维图像域实现逐个成像单元目标信号的分离。然后利用目标空域导向的差异,建立分离信号的空时模型,通过阵列多通道对每个成像单元内的信号进行波达方向估计,实现目标信号重定位,增强前视成像分辨率。同时,空时模型考虑了模糊目标具备不同的导向矢量,可在分辨增强的同时实现左右多普勒解模糊。最后通过仿真以及实测的FLMC-SAR数据验证了所提算法的有效性。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

侦察信息融合处理仿真系统的设计与实现

介绍了一种侦察信息融合处理仿真系统的设计和实现方法，该系统由战场剧情仿真系统、数据融合处理系统和数据库系统构成。其中数据融合处理系统是整个系统的关键部分，由基于jerk模型的机动目标融合跟踪模块、基于模糊推理的目标识别模块以及态势感知模块组成。系统模拟了主动雷达，被动雷达，敌我识别器，通信侦察设备等多种传感器对海空战场态势进行综合感知的信息处理流程，构建了侦察信息融合处理仿真系统，并对一个典型的战场场景进行了仿真实验。     

基于CAD数据的3D场景建模及演示技术研究

传统的几何建模方法建模过程复杂，真实感差。提出了一种基于CAD数据的场景建模方法，使用已有的CAD数据构建场景的三维模型和二维电子地图，具有建模速度快而准确的优点；研究了多维信息综合演示系统的开发方法及关键技术，并基于MFC和OpenGVS开发了一个多维信息综合演示系统，实现了二维GIS、三维场景以及音频、视频、图片、文本等多媒体信息的集成，使用户漫游时可以在2D地图及3D场景之间平滑切换，避免漫游时迷失方向。研究成果可应用于城市仿真、奥运场馆等的场景建模及演示。     

自动化集装箱码头数字孪生数据建模及评价方法研究

为充分利用自动化集装箱码头海量作业数据，实现数字孪生驱动的码头数字化、智能化转型，提出一种自动化集装箱码头数字孪生数据建模及效果验证评价的方法。研究了基于数字孪生的自动化集装箱码头的应用框架及其运行机制；结合数字孪生框架的数据处理逻辑，提出了基于数字孪生的码头作业过程演化及动态数据建模方法；为验证数字孪生数据能否满足码头数字孪生的有效运行，给出了码头数字孪生数据验证评价的量化计算方法。为实现基于数字孪生的自动化集装箱码头的智能作业管控和作业数据管理提供方法支撑。     

基于Internet的大规模城市建筑三维场景可视化研究

城市场景的构建是数字城市的基础.在互联网上实现大规模城市建筑物场景实时绘制,受到带宽瓶颈及三维可视化海量数据吞吐量的限制.通过分析其特点后,设计了适合网络传输的三维模型数据结构和充分考虑可视化效率的系统服务架构,提出了完全层次四叉树与集合的混合结构的数据组织模型,分析和论证了构建模型依据和方法.然后,讨论了建筑物场景的调度策略和方案.开发了虚拟地球平台GeoGlobe并运用于两个应用系统.实验和应用结果表明,能在普通PC机上实现大规模建筑物场景的流畅调度、实时浏览,可视化效果和用户体验好.     

基于本体的机加件实作数据信息建模方法

物理产品数据的信息建模,是开发数字孪生的关键使能技术之一.以机加件为例,多家航空厂所调研显示,目前研究和应用主要适用于加工开始前的工艺规划,未关注加工结束后到交付前的实作数据,阻碍了制造全过程数据的虚拟化.本文首先给出了实作数据定义,基于本体技术和STEP/STEP-NC标准,构建了某典型机加件单批次实作数据的信息模型,结合机器学习算法探索了模型重用场景.结果表明,所述方法具有语义统一、过程标准和易于实现等优点,有利于制造企业对实作数据的长期归档和重用.     

基于混合型专家系统的目标综合识别模型

鉴于目标识别在防空信息处理中的重要性 ,在对目标信息进行综合利用的基础上 ,利用人工智能原理 ,研究把专家系统、神经网络和证据推理相结合用于目标识别 ,建立了目标综合识别的专家系统模型 ,模拟专家识别思维。给出了知识库的构造方法及推理机制。该模型通过人工神经网络 ,实现了知识的并行处理和自动获取 ,具有自学习功能 ;再学习机制可对系统进行及时调整 ,增加或修改知识库的知识 ,具有很好的人机界面和实用性 ,对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用。     

三峡库区洪水演进三维可视化仿真研究

介绍了三峡库区洪水演进三维可视化仿真系统的开发.探讨了基于高精度、大范围DEM数据的断面控制点提取方法,采用网格逼近的方法生成了三维河道地形,与大尺度流域三维场景形成嵌套结构;在与一维水动力学模型集成的基础上,提出了基于断面的河道边界搜索算法,采用动态纹理技术和纹理坐标求解实现了大范围水面动态模拟;开发了三维场景中手动和自动漫游方式,实时信息查询以及淹没过程分析模块.所研制的系统使流域洪水演进模拟具有真实自然的可视化效果,可有效地模拟流域洪水的三维演进过程.     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

基于数字海洋环境的视景仿真系统研究

对海洋地理信息的三维可视化技术进行了深入研究。以MultiGen Creator和Veea为三维视景开发平台研究了三维模型的重建问题和海洋环境的生成技术，主要包括海洋信息的提取和实物建模，利用大规模数据库管理技术实现场景的区域化管理，采用星际模型和粒子技术模拟自然环境等。最后论文将生成的数字海洋环境嵌入潜艇航行训练模拟器的三维视景仿真系统中，根据潜艇当前的位置和姿态实时更新场景数据，为训练人员提供更加逼真的训练环境。仿真结果表明，该视景系统能满足模拟器的实时性和逼真性要求。     

基于Unity3D的油田抽油机三维可视化监控系统设计

针对抽油机监测形式单一、三维可视化程度低和联动性差的缺陷,引入信息―物理实时映射思想,开发了油田抽油机三维可视化监控系统。设计了抽油机数字空间,搭建虚实交互层设计架构;搭建三维可视化系统数据组成及关系框架;结合逆运动学,构建数学模型,基于五维模型和Unity 3D平台设计抽油机三维可视化系统总体架构;以游梁式抽油机为对象进行实验验证,实现了实时动态监测、虚实混合控制、运动轨迹追踪和在线预警等服务功能。为三维可视化监控在石油机械领域的落地应用和数字孪生系统的开发提供借鉴。     

基于Pareto分布的决策单元DEA效率评价

针对网络数据包络分析(DEA)应用时缺少内部数据的瓶颈,提出将决策单元内部的生产活动按照价值动因分为核心和非核心生产单元,并根据经验Pareto分布估计核心单元的输入数据,据此构建DEA效率评价模型.新模型利用输入输出数据和基于管理者经验信息获得的更多信息,据此估计生产潜力并给出相应的估计的概率,为决策单元的管理者分配资源和设定目标提供理论支持.最后利用模拟数据演示所提出的模型,并与BCC模型的结论相比较,结果显示新模型能够发现更高的生产潜力的信息,可以为决策者制订目标提供依据.     

基于载机运动特征的FMCW SAR前视成像仿真分析

基于阵列技术的机载前视线性调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)能对载机前方区域高分辨成像,且能满足机载SAR小型化的需要。针对前视成像若不考虑载机运动时信号模型不完整和系统应用受到制约的问题,提出基于载机运动特征的FMCW SAR前视成像。分析了前视FMCW SAR与脉冲SAR信号收发模式等问题的异同,建立了基于载机运动特征的前视FMCW SAR信号模型。分析了载机运动的影响,并重点讨论了载机运动引入的多普勒频率偏移。结合距离-多普勒(RD)算法流程给出了多普勒频率偏移的补偿方法并进行了仿真研究。结果表明,载机运动会引起点目标航线向主瓣展宽、旁瓣畸变以及目标位置的搬移,通过补偿可有效消除载机运动的影响。     

空中目标编队自动分析挖掘算法

针对战场态势数据分析与规律知识挖掘需求，基于掌握的战场目标历史活动信息，分析目标间深层次关联特征，运用Prim算法和模板匹配思想构建目标关联性研判、目标编队自动提取以及编队特征匹配识别模型，提出了一种快速实用的空中目标编队自动分析挖掘算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。所提算法能够快速有效地从海量历史活动数据中挖掘出存在关联性的目标编队，给出目标关联可信度，能够对目标间关联关系、编队类型等编队特征进行有效识别，并且该算法计算量小，易于工程实现。     

两阶段串联可修系统的统计过程控制与视情维修整合研究

针对两阶段串联可修系统,考虑随机偏移的情况,研究统计过程控制（SPC）与视情维修整合的问题. 首先,应用均值-残差联合控制图监控系统的质量状态,根据质量状态采取相应的维修策略,在此基础上,分析SPC与视情维修策略整合的可能场景,并根据全概率公式给出了每个场景发生的概率;其次,考虑人力成本、生产率以及停时损失,根据更新理论构建了SPC与视情维修整合的数学模型;然后,针对具体实例,将构建的模型与单独的维修策略模型和采用经验法则选取控制图的设计参数模型进行了比较分析,结果表明构建的模型在节约成本方面有着明显的优势;最后,运用部分析因设计对过程参数、时间参数和成本参数进行了敏感性分析.     

数字孪生模型在轴承套圈磨削加工中的应用

数字孪生模型能够有效地促进实际产品与产品模型间的虚实交互。针对调心滚子轴承套圈磨削过程中的磨削力，通过对磨削工作区各构件进行动力学与接触算法建模以及刚柔耦合处理，构建了轴承套圈沟道磨削加工数字孪生模型，完成了轴承套圈磨削工作区域在数字空间中的虚拟映射。并使用该模型对砂轮线速度、工件转速等工艺参数进行了分析与试验，证明了所构建数字孪生模型具有一定的有效性。该模型具有高保真性，可用于理解、预测和优化真实系统。     

融合视惯传感数据的非接触式物体尺寸获取方法

从视觉数据和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)数据各自的特点出发,利用计算机视觉三维重建技术从视觉数据中恢复视觉传感器的六维位姿信息,分析计算惯性测量数据和视觉位姿数据的时空关系,实现融合视惯传感数据的场景重建及尺度估计,进而获取待测对象的绝对物理尺寸数据。上述方法在实验数据上取得了相对误差约为3%的非接触式物体尺寸估计结果,由于该方法无需在待测场景中嵌入额外标定物或辅助定位装置,具有较好的灵活性和适用范围。     

基于特征鲁棒性增强的多摄像头下车辆识别方法

由于多摄像头下的视角变化、复杂环境和姿态差异等因素，同一辆车在不同场景下的图像表现出巨大的外观歧义性，为车辆的身份匹配带来了挑战。为解决这一难题，在transformer框架下提出了一种面向车辆识别的特征鲁棒性增强的方法。基于车辆结构信息是多个摄像头下域不变的信息，设计了一种轮廓特征引导增强结构信息的模块，并提出了一种结构特征感知损失来促进模型对结构信息的融合；通过将车辆的属性信息作为矢量嵌入到transformer框架中，进一步缓解多视角下车辆姿态改变带来的影响。实验结果表明，所提方法在数据集VeRi-776和VehicleID上均展现出对比同类方法的优越性与更好的识别效果。     

基于卷积特征的场景地标检索方法

针对场景中地理目标的检索任务主要解决在视角变化、光照变化甚至遮挡等情况下对地理目标的检索匹配问题，也称为实例目标检索，使用高性能的卷积网络构建用于实例目标检索任务的三输入孪生网络架构，采用三元组损失函数进行训练，并使用区域建议网络准确定义目标区域，生成准确并具有鲁棒性且固定长度的图像特征向量。检索时根据地理场景的特点采用图像全局特征进行粗检索，采用局部特征进行精检索，并配合查询扩展的方法实现了精确的实例目标检索结果。实验表明，所提方法与其他具有代表性的检索方法相比，在公开数据集测试中取得了有竞争力的结果。