基于边界特征点提取的约束Delaunay三角剖分算法

在地形表达上不规则三角网应用广泛,实际中用到最多的也是Delaunay三角网剖分算法。针对约束数据域下的Delaunay三角剖分通常不满足DT特性的问题进行了阐述,分析了已有的三种引入附加点的算法,算法主要从几何的角度考虑如何减少附加点的数量,而加入附加点的最终目的在于获得更加真实的地形,因而提出了基于边界特征点提取的约束Delaunay三角剖分算法,算法实质就是在加入特征约束之前提取能够满足可以真实再现地形的所有特征点作为新的特征约束,省去附加点的概念,应用现有的Delaunay三角剖分算法进行构网,保证构建后的地形仍具真实感。     

星图识别的剖分算法

为了提高星敏感器的测量速度和精度,在星图识别中首次采用了在地球物理地质建模中有着广泛应用的剖分算法。利用这一算法进行星图的匹配识别,仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快。     

基于Delaunay三角网的二维电磁态势可视化方法

二维电磁态势是战场电磁态势研究的重要内容,是战场电磁频谱管控的重要依据.提出了一种改进的前沿边推进算法来构建Delaunay三角网,提高了Delaunay三角网的构网速度.通过等值点的插值、追踪、平滑处理和等值区的构造,实现了二维电磁态势的可视化.仿真结果表明,采用该方法绘制的二维电磁态势图速度较快.     

基于正三角形剖分的传感器网络覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,如何判定某个感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点覆盖,在传感器网络的许多监控应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于正三角形剖分的快速κ-覆盖判定算法和最大κ-覆盖问题的求解算法,新算法首先把感兴趣区域剖分为正三角形区域,从而将复杂的区域覆盖问题转化为简单的正三角形区域覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,针对具有n个节点的传感器网络,新算法的计算时间复杂度为O（n）,低于已有算法O（nlogn）的计算时间复杂度。     

基于带约束三角剖分的三维地质建模方法及应用

带约束的Delaunay剖分算法多应用于表达数字地面模型,用于三维地质模型的构建尚不成熟.为了直观显示工程地质结构和快速准确分析工程地质条件,可依据带约束Delaunay三角剖分算法分别生成地层、断裂、界线类地质结构的TIN模型,拼合形成工程整体三维地质模型.通过编制基于TIN模型的工程三维地质建模程序,建立了金少江两家人水电工程坝址区域的三维地质模型,为工程地质评价及工程设计提供了决策支持,以此作为工程应用实例.实践应用表明,该方法具有快速、准确、通适的特点.     

一种快速的DEM数据无损压缩算法

为减少网络GIS海量数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据的存储与传输数据量,提出一种编解码快速、压缩位流具有三种嵌入（分辨率嵌入、感兴趣区域嵌入和质量嵌入）特点的DEM无损压缩算法——DFC（DEM Fast Compression）算法。选用2/6可逆整数小波分解DEM数据,对变换系数的每级分辨率数据按照区域划分分区,对每个分区子带系数的每一个位面在一次扫描中完成简单高效的自适应游程Golomb_Rice编码。实验数据表明：比JPEG2000算法编码、解码时间分别减少了61.12%和56.23%,而压缩比仅仅降低了10.91%;比SPIHT算法编码、解码时间分别减少了58.83%和50.71%,而压缩比仅仅降低了7.54%;比GZIP压缩比平均提高了74.05%;比n点最优预测算法压缩比提高了5.83%。DFC算法在保持较好的压缩性能的同时,大幅度减少了编解码时间,并且在各级分辨率具有很好的精度性能。

Abstract：

To decrease DEM data volume for storage and transmission in net-GIS,the DFC （DEM Fast Compression） algorithm for DEM lossless compression was proposed,which has three embedded characters （resolution,region of interest,and fidelity）.The 2/6 reversible integer wavelet was selected to decompose DEM data.Every resolution of the transform coefficients was partitioned into many precincts according to the area.In each sub-band of each precinct,only in one pass,the bits of every bit-plane were run-length encoded with adaptive Golomb_Rice coding which is very simple and effective.The experiments show that：compared with JPEG2000,DFC＇s encoding and decoding time decrease 61.12% and 56.23% respectively,while the compression ratio decreases only 10.91%;compared with SPIHT,DFC＇s encoding and decoding time decrease 58.83% and 50.71% respectively,while the compression ratio decreases only 7.54%;compared with GZIP,DFC＇s compression ratio increases 74.05%;compared with n neighbors＇ prediction algorithm,DFC＇s compression ratio increases 5.83%.Thus,the DFC algorithm decreases the coding and decoding time largely while maintains favorable compression performance,and has excellent accuracy performance in every resolution data.     

基于RBF插值的颅面复原算法

颅面复原是以颅骨与面部关系为科学依据来生成三维人脸表面模型.我们首先获取了待复原颅骨的3D模型,然后进行特征点的标记,再以软组织厚度为基础计算颅面特征点坐标,最后采用径向基函数插值来生成面部表面模型,并采用Delaunay三角剖分对复原面部模型进行平滑优化.从实验结果分析,我们提出的方法在效率和可视化效果均比其它方法好.     

基于Delaunay三角形网格的RoboCup路径规划算法研究

论述了足球机器人RoboCup小型组机器人的路径规划算法,应用Delaunay 三角形网格进行路径规划,在此基础上综合了RoboCup动作控制算法,提出了用关键点及其姿态简化对路径的优化思想,并直接对速度进行控制的方法。通过上海大学自行研制的RoboCup小型组仿真平台对该算法进行验证,仿真结果表明:采用该算法能使足球机器人简单有效地得到避障优化路径,并保持有利的姿态。     

基于四叉树剖分的LOD地形绘制算法

针对三维游戏中室外场景渲染消耗内存大、效率低的问题,提出了一种基于四又树剖分的LOD(层次细节)地形绘制算法,实现了地形多分辨率网格绘制.采用将共事顶点唯一存储的四又树网格表示方法,并利用过程纹理合成技术实现地形的多纹理映射,模拟地表多种地貌混合的真实效果.实验结果验证了本文算法在内存占用、绘制速率和真实感上都优于Lindstrom算法.     

基于简化控制点的不规则军标地形匹配方法

针对三维不规则军标与三维地形的匹配问题,对于不规则军标,提出一种基于简化的控制点的地形匹配方法,可以既满足实时绘制的要求,同时又达到绘制效果逼真,较大地提高绘制的速度和效率,该算法通过对标绘中获取的高程曲线进行控制点求解、简化,并和地形数据进行交互平滑等计算处理,生成的曲线更加光滑、合理,通过实验分析验证了该算法的可行性,该算法可以在保证较好的匹配效果同时实现更快速的匹配速度。     

集合核约束分划的贪婪算法分析

从两个方面分析了集合核约束分划的贪婪算法的近似性,给出了近似比的上界估计．     

Improved Algorithm for Minimum Data Aggregation Time Problem in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks promise a new paradigm for gathering data via collaboration among sensors spreading over a large geometrical region. Many applications impose delay requirements for data gathering and ask for time-efficient schedules for aggregating sensed data and sending to the data sink. In this paper, the authors study the minimum data aggregation time problem under collision-free transmission model. In each time round, data sent by a sensor reaches all sensors within its transmission range, but a sensor can receive data only when it is the only data that reaches the sensor. The goal is to find the method that schedules data transmission and aggregation at sensors so that the time for all requested data to be sent to the data sink is minimal. The authors propose a 7△/log2｜s｜＋c, new approximation algorithm for this NP-hard problem with guaranteed performance ratio which significantly reduces the current best ratio of △- 1, where S is the set of sensors containing source data, A is the maximal number of sensors within the transmission range of any sensor, and e is a constant. The authors also conduct extensive simulation, the obtained results justify the improvement of proposed algorithm over the existing one.     

人工神经网络的改进训练学习算法BPGA

本文通过引进神经元增益参数和记忆上一次网络状态改变量的冲量参数,设计了BPGA,对标准的BP算法进行了改进,提高了网络的学习速度和收敛性,并与标准的BP算法进行了比较.     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

An Improved Algorithm of Harmonic Mean Filter

Rafael C. Gnzalez has mentioned an algorithm on adaptive local noise elimination filter in the book named Digital Image Processing. This paper points out the algorithm＇s deficiency and presents an improved harmonic mean filter algorithm which makes mean square error emse cutting quarter but SNR, SNPm and PSNR increasing a tenth more than original algorithm. This filter algorithm is verified to be effective by simulation experiment.     

用于自适应均衡的快速卡尔曼算法

快速卡尔曼算法是递推最小二乘算法中的一种,它的收敛速度比梯度算法快得多,其计算量又比常规卡尔曼算法少得多,特别适合于跟踪像电离层这样的快变化时变信道。本文对用于自适应均衡的快速卡尔曼算法进行了详细研究。