锥形束图像重建的一般公式

在一般扫描路径背景下推广了Tuy反演公式,使得计算速度更快,实现了图像的快速重建．     

基于重构相图相似性检测的单相接地故障选相方法

配电线路在发生单相高阻接地故障时,由于故障特征微弱导致传统以求解电气参量为依据的选相方法存在困难.依据故障支路附加状态的三相电流中健全相与故障相存在幅值相角不一的差异,提出一种利用相空间重构方法对故障附加状态的三相电流进行升维重构,然后依据重构相轨迹图的差异作为故障特征进行单相接地故障选相的新方法.该方法可通过重构相轨...     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。     

动态滤波反投影图像重建算法研究

图像重建算法是过程层析成像(Process Tomography,PT)中的关键技术之一.本文提出了一种动态滤波反投影算法(Active Filter Linear Back Projection,AFLBP),并进行了实验仿真.结果表明,采用AFLBP对ECT系统中图像进行重建,可使系统在保持快速成像的同时,较好地解决了敏感场的非均匀分布和固定灰度阈值造成的成像精度问题,大大提高了系统的成像精度.     

基于全维观测器的系统控制律重构研究

在控制系统中,控制律与状态变量有着密切的关系,控制律往往是某些状态变量的函数.当控制系统的某些元件发生故障时,系统将无法得到构成控制律所需的状态变量,因而导致系统无法正常工作.针对此类情况,本文探讨了一种基于全维观测器的控制律重构方法,并针对某随动控制系统进行了分析和仿真,结果表明该方法是有效的.     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

B-Rep模型重构中切割点和内点问题

基于投影理论讨论了匹配投影边组特性,以及对应的空间边包含空间顶点为内点(因与其他空间边重叠,所以该边是无效的)或隐含了切割点(常规方法无法求得的形体顶点)的条件,以此为基础提出了防止生成重叠边、求切割点的新方法.