窄带相参雷达调制谱超分辨处理方法

针对采用时分体制下窄带相参雷达对单个目标的连续跟踪时间变短,导致频谱分辨率降低的问题,提出了一种连接不同时间段回波信号的方法。该方法利用MUSIC算法估计窄带雷达时域回波的模型参数,然后用该模型连接不同时间段信号。通过该方法,可以提高窄带相参雷达时分多目标跟踪时的频谱分辨率,有利于调制谱特征的提取。对仿真和实测数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

金融危机前后的全球主要股指联动与动态稳定性比较

针对传统参数分析法可能存在参数和指标多样化而导致结果迥异的问题,提出直接从真实交易数据入手,采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.通过对2005年7月22日至2009年6月30日全球最具代表性的52个股指的日数据,并以2008年9月15日为金融危机前后的分界点进行实证,结果发现:金融危机爆发后,全球股市股指间地理区域聚集效应更加明显,各股指间的相关程度显著提高,其联动性更强;全球股指的动态稳定性在整体上是相对稳定的;在金融危机后,美国的股指影响力在降低,而中国在增强.为了避免全球股指剧烈波动,金融监管应该是全球协调的,而不应是一个国家或某个区域的单独行为.应保持世界各国证券市场的"多样性(差别化)",来防止经济和金融一体化带来的"一荣俱荣,一损俱损".     

用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果.     

一种动态数据网格副本创建策略设计与仿真

数据网格提供了地理分布的大量共享数据资源,然而互联网的高访问延迟降低了数据访问的效率,创建副本是一个有效的方法,而在何处放置副本是一个具有挑战性的问题.从应用环境和用户访问特征出发,讨论了副本创建位置、粒度和时机,提出了一种基于副本共享组的副本创建模型,可以获得优化的副本创建位置,构造了一个副本创建代价函数,由系统的传输速率、拓扑结构和用户访问特征共同决定.并给出了确定副本创建位置的有效算法.分析和仿真实验表明,自适应副本管理方案具有动态性、适应性和可扩展性,能较好地适应数据网格的特性,可以有效降低访问延迟,提高数据访问效率.     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

基于物理的植物器官实时变形模拟

近年来,各种方法被用来模拟可变形物体的实时变形。提出了一种基于质点-弹簧系统的植物器官变形模拟方法,并根据交互式设计的要求开发了参数化的植物器官几何造型和弹簧模型生成方法,简化了质点-弹簧模型的构造。实验结果表明,该方法能够获得具有较高真实感的变形效果,能够适用于多种植物器官一般情况下的变形模拟;同时,参数化的几何曲面和物理模型生成能够满足于交互式实时模拟的需要。     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

大型广场文艺表演的虚拟编排原型系统

大型广场文艺表演的技术进步和规模扩大使传统人工编排手段难以满足需要.为了降低设计风险和检验构思,提出了大型广场文艺表演中演员行为的人群运动模型,并开发了大型广场文艺表演虚拟编排原型系统,使导演能够在一个虚拟现实环境创作表演内容和预演表演过程.该原型系统包含二维智能编排系统和三维表演仿真工具两部分.二维智能编排系统用于虚拟编排表演内容,并生成虚拟编排脚本.三维表演仿真工具用于按照虚拟编排脚本产生仿真表演的三维动态场景.几何体实例化被用于提高渲染大规模人群的效率.这个原型系统在实践中证明了可用性.     

三维重建中特征点提取与匹配算法研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决.本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略进行特征匹配.通过实验比较了两种算法的特征点提取结果,Harris算法对特征点进行了非最大抑制,特征点比较分散,SIFT特征点具有尺度不变特性,定位精度达到子像素级.最后,对SIFT特征点进行了宽基线下的匹配.