超密集异构网络下的系统建模和时域干扰协调分析

采用基于随机理论的空间泊松点过程建立超密集异构网络的系统分析模型.在此模型下,通过分析异构网络中使用小区范围扩展技术和增强型小区间干扰协调技术引起的小区扩展区域和非扩展区域干扰类型不同的情况,分别推论出不同区域的中断概率和频谱效率等性能指标的表达式.针对异构蜂窝网络中存在几乎空白子帧(ABS)时,用户接入选择和资源分配方法过于复杂的情况,提出了一种动态分配几乎空白子帧算法.仿真结果表明:相较于固定几乎空白子帧算法,所提算法在兼顾各区域用户公平性的同时,可以使系统平均遍历容量提升10%~25%,同时也改善了扩展区域内的用户干扰问题.     

移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务,将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合,设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法.对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划,把未知区域转化为已知区域.在已知区域,采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法,状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现,并对算法进行仿真.结果表明,移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域,重复率低,能有效提高工作效率.     

基于平滑A~*算法的移动机器人路径规划

栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节点删除,建立平滑A*模型.仿真结果表明,平滑A*算法优于Ant(蚁群),Anyti me D*算法.平滑A*算法路径长度降低约5%,累计转折次数降低约50%,累计转折角度减少30%～60%.平滑A*算法能处理不同栅格规模下、障碍物随机分布的复杂环境下移动机器人路径规划问题.     

景像区域误差模拟生成技术研究

在对原始图像用小面模型分割的基础上,通过分析图像信噪比与区域噪声各参数之间的约束关系,研究了景像区域误差的模拟生成技术．采用小面模型将图像划分为许多平稳均匀的子区域,并根据给定的信噪比,按照不同的实际需要,在某些子区域内分别叠加区域噪声．研究成果为评估匹配算法的性能提供了一定的依据     

景像区域误差模拟生成技术研究

在对原始图像用小面模型分割的基础上,通过分析图像信噪比与区域噪声各参数之间的约束关系,研究了景像区域误差的模拟生成技术。采用小面模型将图像划分为许多平稳均匀的子区域,并根据给定的信噪比,按照不同的实际需要,在某些子区域内分别叠加区域噪声。研究成果为评估匹配算法的性能提供了一定的依据。     

基于激光雷达点云密度特征的智能车障碍物检测与跟踪

现有的基于点云数据的车载三维激光雷达障碍物检测和跟踪存在实时性差、准确率不高以及场景内障碍物数目增多时难以有效关联等问题。针对这些不足,文章提出了结合区域生长与密度聚类的算法以及同时考虑了障碍物几何特征与点云密度特征的关联方法。基于栅格地图,运用最大、最小高度图法去除背景点云数据;在得到可靠障碍栅格地图后,搜索匹配8邻域栅格属性,结合自适应阈值的密度特征进行聚类,提高了障碍物检测准确率;考虑了障碍物的点云密度特征和高度特征,提高了障碍物关联的可靠性并运用卡尔曼滤波器对动态障碍物进行了跟踪。在自行搭建的智能车平台上进行的实车实验验证了该文算法的有效性。     

Voronoi图混合栅格算法改进研究

针对分区加权Voronoi图混合栅格算法中重叠区域处理问题,系统研究了分区加权Voronoi图模拟生长法和逐点扫描法的原始定义和性质,发现混合栅格算法在重叠区域处理上不够精细,从而改进了混合栅格算法中关于重叠区域内点的生成元隶属判定问题。同时,提出了用于扇区填充和重叠区域处理的特定算法。通过实验证明了改进算法在效率上优于原算法。     

一种改进单机器人类蚂蚁全区域覆盖算法研究

对基于栅格地图的单机器人类蚂蚁全区域覆盖算法进行了研究,并提出了一种改进的单机器人类蚂蚁全区域覆盖算法.在新算法中,将栅格地图中的栅格划分为‘未访问’、‘可访问’和‘不可访问’三种状态,机器人根据栅格的状态采用不同的移动策略,从而大大降低了原来单机器人类蚂蚁算法中的重复覆盖率,有效减少了机器人移动次数.最后,通过仿真实验,证明了该算法有效可行.     

基于改进人工势场的水下机器人路径规划

针对传统人工势场法中的局部极小点问题,引入势场栅格对水下机器人的运动环境建模,基于障碍物对每个栅格节点的不同影响构建了改进的人工势场.通过累计水下机器人路径所经过的栅格点的势能与路径本身长度的势能,完成势能累计最小的最优路径的搜索.针对不同的栅格数目环境、多障碍物密集环境及目标点近距离接近障碍物的环境分别进行了规划仿真...     

抛物型方程的区域分解直接方法及其应用

采用差分法近似求解偏微分方程。研究抛物型偏微分方程的直接区域分解算法。给出了非重叠区域上的抛物方程的区域分解直接方法,在非重叠的子区域内部采用隐式差分格式近似微分方程,在子区域的交界面上,使用显式差分格式,利用上一时间层的信息求当前时间层上各节点的价值。给出的区域分解直接方法对抛物问题的计算结果良好。     

基于启发式搜索算法的水面自主无人艇避障策略

针对水面自主无人艇静态路径规划全局最优的问题,以提高全局路径规划算法精度为目标,提出了一种基于改进启发函数的全局路径规划方法。该方法采用栅格法对已知环境地形图进行建模,基于A~*算法设计了一种新型的启发函数,通过改变导航控制器的增益系数来对路径进行优化。考虑到水面障碍物漂移作用对水面自主无人艇路径规划产生的影响,通过设置不同的障碍物形态、大小来模拟水面障碍物漂移作用产生的漂移增量。采用MATLAB仿真平台进行多次实验测试,测试结果证明了改进避障策略算法的可靠性。     

求解Frenkel-Kontorova模型自适应问题的混合力平衡型原子/连续耦合方法

本文利用混合力平衡型原子/连续耦合方法求解Frenkel-Kontorova模型并考虑模型的自适应问题,给出了基于残量的后验误差估计子.基于这个估计子,本文建立了自适应算法对原子系统进行自适应区域的分解,确定了原子区域和连续区域的划分.数值实验验证了后验误差估计子和算法的可行性.     

一种移动机器人动态环境下的路径规划

一种动态环境下自主机器人路径规划的方法由趋于目标的全局运动规划和躲避障碍物的局部运动规划两部分组成.首先通过栅格法建立机器人的工作环境,利用蚁群算法初步规划出机器人的全局优化路径;在此基础上,采用滚动窗口的方法进行局部环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实行局部避碰,使机器人安全顺利地到达目的地.该方法适用于环境中同时存在静止和动态障碍物的情况.仿真结果证明该方法有效.     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于FFT配准和多尺度融合的声纳图像拼接算法

针对声纳图像视野窄,无法一次性反映大体积目标或同时呈现若干目标完整视觉信息的问题,提出一种声纳图像拼接算法.该算法主要步骤分为:声纳图像配准和声纳图像融合.根据声纳图像高噪声和低分辨率的特点,采用FFT图像配准方法配准声纳图像.对于准确配准后的声纳图像,提出一种基于NSCT多尺度分解的声纳图像融合算法.首先,对源图像进行NSCT多尺度分解,得到一系列不同尺度和不同方向上子带分解系数;然后,根据声纳图像特殊性,构建声纳图像融合规则:分别对低频子带采用门限判别法,高频子带计算局部区域对比度指导融合规则,产生融合图像在相应尺度和方向的融合系数.最后,对融合系数进行NSCT多尺度逆变换,生成融合后的拼接图像.通过声纳图像拼接实验验证提出方法有效性.     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

一种基于MPI的并行碰撞检测算法

提出了一种快速的碰撞检测算法.主要对虚拟空间划分,计算体元尺寸,通过检测体元内物体的状态构建物体的相邻物体链表.通过时空相关性,确定树的遍历次序,并采用MPI并行处理方式将各子任务分配到各子进程执行.实验结果表明,本算法减少了碰撞检测次数以及包围盒的遍历深度,提高了碰撞检测的效率.     

可调型Ising模型及其在高分辨率影像主干道提取中的应用

结合基于随机场理论的影像分类技术,提出高分辨率影像的主干道提取算法.在影像分类时,通过Ising模型将像元空间上下文关系融入到分类中.为避免由Ising模型的边缘模糊现象,对该模型进行了改进,并提出可调型Ising模型.新模型通过对边缘处和区域内的像元施以不同强度的类型平滑操作,不仅避免了边缘模糊现象,而且还有效地屏蔽了主干道区域内噪声和细节信息的干扰,提高了分类结果中该区域的完整性.最后,根据几何形状特征在分类结果中对主干道进行提取.结果表明:相比基于K均值聚类法和基于Ising模型分割算法的提取结果,本文算法在区域完整性和边缘类型判别精确性等方面均有较大程度的提高.     

面向动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划

针对存在动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划问题,提出一种基于D*算法和动态窗口法的自主代客泊车路径规划方法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地构建自主代客泊车场景的静态环境地图,并采用Dijkstra算法实时更新动态障碍物影响的局部静态环境地图信息.随后,利用D*算法将自主代客泊车场景静态环境地图转化为静态路径场,得到...     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划

针对动态环境下的移动机器人最优路径问题,利用栅格法建模,提出1种改进蚁群算法。通过调整信息素启发因子和期望启发因子,自适应改变挥发系数。在路径规划时,提出相应的动态路径规划避障策略,使机器人在避障的同时得到最优或次优路径。实验结果表明,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下,该文算法经过25代收敛找到最短路径;改进算法比基本蚁群算法进化代数减少近50代,同时能有效避免移动机器人和动态障碍物碰撞,并且获得15.656的无碰路径。