高质量保形三角网格简化算法

网格简化算法在多分辨率模型显示、三角网格模型重构、网络传输等领域应用广泛,但是目前的简化算法简化后的网格,经常会出现极大、极小、狭长的三角片,质量不高。在基于QEM(QuadricErrorMetric)简化方法的基础上,提出了在点对折叠代价中引入折叠点对关联形状因子、法向量的夹角因子、边长的非线性加权因子3种优化因子,并配合虚折叠回退操作,对简化过程中网格质量进行综合优化,并取得了较好的简化结果。     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。     

触觉交互系统中牙齿网格模型被切削过程的图形仿真

介绍了在牙科手术训练触觉交互系统的虚拟手术环境中，通过构成牙齿的网格变形和剖分实现牙齿被切削时材料去除过程的图形仿真。在虚拟环境中，当工具切削牙齿时，所有进入工具空间范围的顶点都会沿着与工具轴线垂直的方向映射到工具表面，同时这个过程中产生的所有狭长三角片及其相关三角片都会被细分。通过网格变形和剖分算法可以动态的实现牙齿被切削过程的形状变化，图形显示逼真同时没有滞后。     

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。     

一种基于曲面细分的大规模地物建模方法

结合纹理特征曲线和高程数据,提出了一种曲面细分的算法来构建多分辨率地物模型.将地物表面的高程信息和提取该高程信息的特征值数据映射到三角网格纹理中,该算法给出了一种三角边与纹理特征曲线相交的三角面分裂方法构造自适应细分三角网格.通过设计细分三角网格的二叉树数据结构和开发测试程序进行测试,表明该算法具有建模速度快、保持几何特征较好的特点,可以满足在PC机上实现地物模型的大规模建模和实时交互显示要求.     

面向有限元分析的三角网格布尔运算方法

为加速有限元分析流程,提出了一种面向有限元分析的自适应三角网格模型布尔运算方法。将ADT（alternating digital tree）数据结构应用于三角面片的判交计算,提升了布尔运算中三角面片的判交效率;借鉴结合球填充算法和插点/去点算法的网格重生成方法来重剖分局部区域,保证了算法的效率和生成网格的质量;通过改进的八叉树背景网格来记录和光滑尺寸场,生成了自适应的网格;通过尺寸场合理地控制重剖分区域,使算法效率和生成网格的质量得以很好地平衡。实验结果表明,所提方法可以高效地生成满足有限元分析需求的网格。     

一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

正畸手术模拟与术后容貌预测可视化系统

为获得低辐射、低成本和实时性等性能,开发了一个正畸手术模拟与术后容貌预测可视化系统.通过采集三张正交X线片和一个三维面部网格模型,该系统使用特定的配准技术,利用径向基变形算法,采用一种基于棱柱的三角网格分割算法,实现了头骨重建,模拟了复杂的截骨术,完成了头骨与面部的匹配,并预测了术后患者容貌.临床病例的仿真实验表明本系统可为正畸医生制定手术计划和实施手术提供帮助.     

一种新颖的网格综合优化算法

用三角网格逼近三维扫描所得散乱点集,实现曲面重构,是一种得到广泛应用的技术。为了提高网格对物体表面的逼近精度,需要对网格进行优化。提出一种新颖的网格综合优化算法,将基于SOM的网格优化模型和节点分裂算法有机结合,使网格中顶点的分布更符合散乱点数据的空间分布,使网格更好地逼近数据点集,还通过分裂大度数顶点来改善网格的拓扑关系,使其更好地反映原始数据点集的拓扑特征,也使得网格更加平滑。试验结果表明,该算法取得的网格优化效果良好。     

网格环境下基于云模型的信任评估与决策方法研究

针对目前网格环境下信任评估模型普遍存在未充分考虑信任关系的模糊性、信任信息的描述不完整等问题,提出了信任云的概念及其模型.该模型可从网格实体间相互协作满意度中提取信任信息,能精确描述信任期望值.通过熵和超熵刻画信任的不确定性,使评估过程更贴近于信任的语意特点.还提出了一种信任云的相似性度量方法和信任决策算法,实验表明了由信任云表述的信任关系可以作为网格环境下安全决策的依据.     

基于星联合分布的星图识别

针对栅格类算法中难以合适选取栅格尺寸的缺点,设计了将星图划分为多个多边形的划分方法,使星图中所有星都位于与其唯一对应的多边形中,提取多边形几何特征,对导航星库和观测星图的特征模式进行匹配。根据仿真数据进行验证,表明这一方法避免了栅格类算法中可能使多颗星位于同一栅格中的现象,同时也克服了栅格类算法不能正确选取定位星进而使星图识别失败的缺点,有效提升了星图识别的准确度。     

基于局部搜索OMP的网格失配STAP算法

针对稀疏恢复空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)存在网格失配时,造成稀疏恢复STAP的性能下降这一问题,提出一种基于局部搜索正交匹配追踪算法。该算法首先从全局STAP完备字典中选择与杂波相匹配的全局网格点;然后以选出的全局网格点为中心,以全局完备STAP字典的空时频率间隔为区域,构建局部STAP字典,并从中选择与杂波最匹配的局部网格点;最后得到杂波的角度多普勒像和修正的STAP字典。仿真结果表明,所提的算法能够选择与真实杂波脊相匹配的网格点,从而提高了稀疏恢复STAP技术的性能。     

一种基于灰色聚类的仿真网格系统性能评估方法

从仿真网格中节点的整体性能角度出发,针对如何确定包括任务量和通信量的负载问题,通过对底层网格物理资源和仿真联邦应用的相关性能参数进行分析,提出了灰色聚类的动态性能评估方法,建立了影响仿真网格系统性能的负载指标模型。该方法不仅可以避免以往评估算法的片面性,而且描述出了影响性能各因素间关系的强弱、大小和次序,达到了以网格动态性为中心的对系统进行评估的目的。     

基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划

通过构建正六边形栅格地图, 并修改传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略, 提出一种新的正六边形栅格JPS算法, 并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究, 并与传统正方形栅格A^*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较, 结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划, 所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数, 且该算法可减少路径规划时间, 提高了路径规划的质量和效率。     

改进Walsh码软扩频盲解扩算法

采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0~10 dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。     

一种基于自适应网格IMM的自适应采样周期算法

提出一种自适应网格交互多模型下采样周期自适应的算法。在自适应网格交互多模型算法中,中心模型参数变化率反映了系统模型与目标机动水平间的匹配程度,而两者的匹配程度直接影响目标的跟踪精度。利用中心模型参数变化率对采样周期进行控制,并引入可控参数对平均采样周期进行灵活调整。仿真结果表明在自适应网格交互多模型下,提出的自适应采样周期算法比固定采样周期算法及基于预测协方差的自适应采样周期算法具有更好的性能。     

一种稳健的空中目标跟踪方法

提出了一种稳健的空中目标跟踪方法.该方法基于MAD构遣了-种新的梯度特征相似度量算法,在梯度特征空间对目标进行匹配定位.为适应跟踪过程中目标的大小变化,利用自适应调整模板尺寸的方法在跟踪过程中调整目标模板大小,增强了对具有强机动特点的空中目标跟踪的稳定性.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在短期跟踪过程中由机动动作产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度上的剧烈变化和在长期跟踪过程中的大小变化,实现了对空中目标的稳定跟踪.