应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

基于RSA密码体制的不可跟踪盲签名方案

基于RSA密码体制,利用扩展Euclidean算法构造了两种不可跟踪盲签名方案.方案比一般的盲签名方案就有更强的安全性.     

对数图算法中的校正线

以酸碱平衡的对数浓度图为例,讨论了图算法中校正线的作法,提出了作校正线的一般条件。     

基于时控令牌协议的分布式系统临界区访问算法及其排队模型

本文结合在分布式光纤数据接口ＦＤＤⅠ中应用的时控令牌协议,对现有分布式系统临界区互斥访问的令牌环算法进行了改造,使得令牌循环一周的时间得以有效控制,从而为丢令牌的判断提供了理论依据。本文进一步对系统模型进行了分析,建立了相应的排队模型,并对一咱简化模型Ｌ／Ｄ／１／１／ＦＣＦＳ（相关）进行了解析和模拟实验。模拟实验结果显示时控令乍协议下的系统稳定状态是两个稳定状态交替出现形成的。     

分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术。分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果。但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多。本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果。     

基于改进的蚁群算法的物流拣选路径优化

提出了一种改进的蚁群算法来解决物流拣选路径的优化问题。通过实验室模拟环境,用Matlab7.0进行了某次拣选作业仿真,取得了最优路径。与基本蚁群算法相比,所提出的方法能更快地找到最优解。     

神经网络在项目财务评价上的应用

利用人工神经网络BP算法建立项目财务评价模型,用模糊数学的隶属函数描述评价指标.由隶属函数的峰值和均值组成学习样本训练神经网络,使之具有联想记忆功能,对未在训练中出现的待评价的样本指标也能作出决策,实现项目的财务评价.     

利用单次快拍数据自适应处理的最小二乘算法

针对直接数据域最小二乘算法存在有效阵列孔径损失及自适应方向图旁瓣电平较高等不足,提出一种利用单次快拍数据进行自适应处理的改进算法.该方法基于直接数据域最小二乘箅法所得的权值,构造出一个变换矩阵,并对阵列接收的单次快拍数据样本进行预变换处理.形成子阵级输出后.根据噪声增益最小化准则,对各子阵进行自适应波束的形成,从而充分利用了所有阵元信息,不仅提高了有效阵列孔径,而且明显改善了阵列抑制严重非平稳干扰的性能.计算机仿真结果表明了该方法的有效性.