求是献身,创建特色鲜明世界一流大学

<正>南京理工大学由中国人民解放军军事工程学院炮兵工程系分建而成,历经中国人民解放军炮兵工程学院、华东工程学院、华东工学院等发展阶段1993年更为现名.从创业于北国冰城,到拓业于江城武汉,再到兴业于钟山南麓,全体“南理工”人始终铭记“强大国防、繁荣祖国”的铮铮誓言,献身许国担使命,潜心耕耘育英才,书写了忠诚奉献、勇毅奋进的辉煌篇章.2023年9月20日,南京理工大学迎来建校70周年.70年来,“南理工”人以矢志报国、舍我其谁的豪迈情怀,铸就了以“献身”为核心的“南理工”精神,肩负“强大国防,繁荣祖国”神圣使命,为党育英才、为国铸利器,谱写了一曲强军兴国的时代凯歌.70年来,“南理工”人以崇尚科学、追求真知的科学态度和治学精神,取得了一流的办学成就,继往开来、履践致远,追求卓越、臻于至善,努力朝着特色鲜明世界一流大学奋斗目标奋勇前行.     

融合图像语义的动态视频拼接方法

针对当前视频拼接方法仅考虑图像低阶几何特征而没有考虑图像高阶语义特征的问题,提出融合图像高阶语义信息的视频拼接方法,并采用多线程编程方式提高拼接速度。主要贡献包括:①自适应动态视频拼接系统框架;②融合语义的高效特征匹配算法;③融合语义的视频拼接质量评价算法。为验证提出算法的有效性,使用车载摄像机在校园环境内进行动态视频拼接实车实验。实验结果显示,相比于传统方法,该匹配算法正确率提升了50%左右,拼接评价算法更符合人眼视觉,方法的拼接质量提升了25%左右,具有较高的鲁棒性与准确性。     

激光末制导炮弹半实物仿真系统

根据激光末制导炮弹的组成和工作原理，介绍了半实物仿真试验的作用，设计了适合激光末制导炮弹试验的半实物仿真系统，研究了各仿真试验设备技术方案，重点对激光目标模拟器进行了研究，最后介绍了半实物仿真系统的试验模式。     

一种适于车辆导航系统的快速路径规划算法

针对城市道路网图节点数较多,经典的求解最短路径的Dijkstra算法存在计算时间较长的问题.对矢量化的城市道路网图的特点进行分析,给出了道路网图的计算机存储结构,提出一种快速求解城市道路网两节点间的最短路径近似算法.算法的实现采用双向式搜索法、投影法和夹角最小的方法.理论分析和实验结果表明,和Dijkstra算法相比,该算法尽管有时得不到最优解,但能大大减小搜索空间,提高搜索速度,时间复杂性不超过O(N),适用于车辆导航系统.     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

采用小波神经网络的捷联惯导系统静基座快速初始对准

利用多输入多输出小波神经网络具有结构简单、计算量少的优点，将其应用于静基座捷联惯导系统的初始对准，并利用北向、东向失准角快速估计地向陀螺的失准角，得到小波神经网络的训练样本，对小波神经网络采用随机梯度法进行训练，仿真结果表明该方法收敛速度快，能满足惯导系统实时性的要求。     

一种圆锥壳型振子式陀螺的信号提取方法

针对一种具有圆锥壳型敏感结构的固体振动陀螺提出了一种信号提取方法,这种圆锥壳型敏感结构取消了电极间的隔离孔.首先对陀螺原理进行了分析,设计了陀螺的硬件处理系统和软件算法.振子激励信号通过独立的DDS模块产生.振动信号经模拟滤波器处理后被采样,在DSP中完成控制与解算.讨论了取消隔离孔后敏感轴电极的正交干扰问题,结合实验结论,提出利用振动信号的相位信息计算输入角速率,为新型谐振陀螺的制作提供参考.      

基于不完全观测数据的多速率多传感器数据融合

研究了一类时变线性动态系统,在不同传感器以不同采样率对同一目标进行观测,并且各个传感器的观测数据存在不规律丢失情况下,给出了一种有效的信息融合方法。该方法通过数学推导,将多速率传感器数据融合转化为单速率传感器数据融合问题,并采用修正的联邦Kalman滤波器进行状态估计。新算法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性。在观测数据丢失的时刻,采用外推的观测值代替错误的观测数据,从而避免了传统算法的发散。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。     

基于3D激光点云的移动机器人行驶环境描述

针对移动机器人在复杂环境中的自主导航行驶问题,提出了一种基于3D激光点云数据的行驶环境描述方法. 在对点云数据进行球、柱坐标转换的基础上,构建机器人环境感知圆柱,根据3D激光雷达的扫描序列,提取点云径、切向坡度特征,结合机器人的运动特性,分析行驶环境的可通行性,提取候选道路点云. 复杂行驶环境下的实验结果证明了此方法能够使机器人准确地对环境进行认知.     

自适应两阶段卡尔曼滤波器在传递对准中的应用

研究自适应两阶段卡尔曼滤波器在动基座传递对准中的应用. 利用两阶段卡尔曼滤波器将子惯导的惯性器件偏差分离,从而减小由于系统状态过多而导致的滤波计算量,提高计算实时性. 加入自适应环节,使得随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的估计效果. 仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统偏差时,自适应两阶段卡尔曼滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求.