基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

基于坐标映射距离差分的快速群分割算法

群分割技术作为群目标跟踪技术的首要环节,其处理结果直接影响后续整个数据处理过程的效果。在深入研究目前已有的群分割技术的基础上,提出了一种基于坐标映射距离差分的快速群分割算法。首先将量测集的二维信息分解为两组坐标映射距离的一维信息,进而分别进行排序和分群处理,从而减小了算法的时间复杂度,最后将分别获得的两组预备群进行取交关联,得到最终的分割群。通过与3种传统算法在时间复杂度上的理论分析与比较,该方法在大视场回波稀疏条件下具有显著的效率优势。经过多场景的仿真分析表明,该算法的处理效能显著高于传统算法,且对复杂动态场景具有较好的鲁棒性。     

态势感知水平的解析化度量模型

态势感知研究领域一个尚未解决的重要问题,是对态势感知程度水平进行解析化计算描述。在Ensley态势感知认知模型的基础上,对态势感知过程中流动的信息包数量、耗费时间和信息处理速度、信息存续时限等进行了量化的定义和描述,根据现实经验将信息处理的原则特征归纳为5条假设,在此基础上建立了一个能够度量态势感知水平的解析化数学模型,通过案例计算得到了与实际相符的态势感知水平变化曲线,检验了模型分析的有效性。     

沉积微相识别在卫城油田滚动勘探中的应用

通过对东濮凹陷卫城油气田沙四段开展沉积微相研究,在扇三角洲沉积中识别出沟道、沟道间、席状砂、深湖一半深湖等微相。依据所建立的主要微相测井相模式进行了单井相识别和划分,研究了测井平面相组合关系,结合砂体分布图,绘制了沙四段的沉积微相平面图。对研究区砂体展布和沉积微相的预测认为,研究区南缘有另一个物源,在卫城深层南部可能分布有分流水道和水道间等较有利的沉积微相区,存在较好的砂体。结合储层预测结果,优选了滚动勘探目标,所部署钻探的4口井均取得了较好的效果,证实该区块的含油前景良好。     

斜井压裂大型真三轴模拟试验研究

通过大型真三轴模拟试验,研究了井斜角,井眼方位角、射孔方式对斜井压裂裂缝起裂压力、起裂位置及裂缝延伸规律的影响,得到了不同参数条件下裂缝起裂和延伸的直观认识。探索通过定向射孔形成一条平整大裂缝的途径,从而降低水力压裂地层的破裂压力,改善裂缝形态,提高压裂成功率,为优化斜井地层射孔方案及水力压裂设计提供依据。实验结果对于提高斜井水力压裂技术水平,改善压裂增产效果具有重要作用。     

人工地震驱油技术在断块稠油油藏中的应用

针对大港油田南部油区大多为复杂断块、多层系、稠油油藏,断块面积小且平面、层间、层内非均质性较强,目前大多进入高含水阶段,水驱效果逐渐变差的实际问题。通过采用井下人工地震技术,利用地震波产生的超声波,降低原油黏度,提高原油流动能力,在南部地区的王官屯油田和枣园油田的现场应用取得了显著效果,对改善高含水阶段的水驱效果,降低含水上升速度起到了积极作用。通过4口井、6次试验,累积增油8499t ,投入产出比为1∶9.3,井下人工地震驱油技术为改善复杂断块稠油高含水油藏开发效果提供了新的技术手段,具有作用范围大,对油藏伤害小,投入产出比低等优点,是一项具有较好应用前景的采油技术。     

单点随机集覆盖理论在移动预测策略更新中的应用

在移动环境下应用基于策略的网络管理技术, 通过对移动主机移动性及所需资源的预测, 形成预测策略, 在移动节点到达前触发执行预测策略以实现移动网络更灵活的管理. 由于预测信息不确定和模糊, 因此形成的预测策略也不确定. 本文设计一种根据当前已经执行的相关策略, 采用单点随机集覆盖理论对预测策略进行更新的方法, 并说明其合理性. 采用执行过的策略作为经验信息, 保证更新后的预测策略更符合实 际需求.      

撞击物在二维颗粒床中穿行的运动过程

用高速摄像和加速度传感器观测方法研究物体在重力加速度作用下撞击二维颗粒床并在其中穿行的运动过程。由高速摄像可以清楚地观察到床颗粒受撞击后的位移分布情形,揭示了颗粒床被流化的区域及程度和可能产生喷流的物理机制。流化区域仅限于撞击物路径附近,反应了颗粒介质的强耗散特性。通过加速度传感器直接测量撞击物在运动过程中所受阻力,与在液体中穿行阻力进行了比较。相关的实验数据反映了在这样的二维体系中,撞击物受到不可忽略的与速度相关的阻力作用。     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

基于符号映射的物理层网络编码

从信号角度出发对物理层网络编码（physical layer network coding, PLNC）展开研究,联系实际通信中用户选择调制方式以及用户发送功率分配的差异性,重点对中继节点叠加信号的符号映射方面进行了分析讨论。通过符号映射后的星座映射图分析了中继节点的误符号率（symbol error rate, SER）,并结合星型协作网络以瑞利信道为信道模型对中断性能进行了分析比较。理论分析与仿真结果表明不同的调制方式以及用户功率分配对中继误符号率有一定影响,同时基于符号映射分析的物理层网络编码的中断性能优于其他几种传输方式。