3G LTE上行多小区优化调度算法

上行多小区优化调度算法基于小区间干扰的理论分析结果,提出了一套整体的多小区优化的方案,与传统3GLTE(LongTerm Evolution)系统中的比例公平算法相比,该算法充分考虑了小区间干扰,使系统吞吐量和用户吞吐量公平性两方面性能都有了明显的改善.     

导弹攻防对抗仿真可视化系统的设计与实现

导弹攻防对抗系统主要用于模拟和验证与导弹突防相关的技术和理论,仿真可视化部分是整个系统最直观的组成部分.简要分析了导弹攻防对抗仿真可视化系统的框架结构,介绍了基于MFC的Vega Prime程序设计方法.提出了基于HLA的分布式攻防对抗仿真可视化系统的三维场景显示设计思路和实现方式.同时也对基于地理信息系统和军标系统的二维态势显示给出了设计模式和实现途径.     

基于带约束三角剖分的三维地质建模方法及应用

带约束的Delaunay剖分算法多应用于表达数字地面模型,用于三维地质模型的构建尚不成熟.为了直观显示工程地质结构和快速准确分析工程地质条件,可依据带约束Delaunay三角剖分算法分别生成地层、断裂、界线类地质结构的TIN模型,拼合形成工程整体三维地质模型.通过编制基于TIN模型的工程三维地质建模程序,建立了金少江两家人水电工程坝址区域的三维地质模型,为工程地质评价及工程设计提供了决策支持,以此作为工程应用实例.实践应用表明,该方法具有快速、准确、通适的特点.     

直升机飞行控制三维动画仿真平台设计与实现

为了更好地分析和设计直升机飞行控制系统,开发了直升机飞行控制三维动画仿真平台.该平台适用于采用内外回路方法设计的飞行控制系统,可以载入和显示各种控制器、直升机模型,并用数字、曲线和三维动画显示仿真结果.本仿真平台利用Visual C++6.0编写软件主界面,MATLAB引擎提供后台计算服务,Direct3D实现实时动画显示,实现了三者接口平滑、无缝的互连.以UH-60A黑鹰直升机飞行控制系统的设计仿真为例,验证了此仿真平台的可行性.     

基于X3D的仿真可视化支撑服务研究与实现

X3D集成XML,Java以及流媒体技术支持基于Web的三维可视化建模和渲染,是当前Web3D的标准.网格技术是一种新兴的Internet计算模式,通过构造动态的虚拟组织实现计算资源的共享与协作.本文将X3D技术与网格技术、J2EE技术相结合,构建基于Web的仿真可视化支撑环境体系结构和相应的可视化支撑服务,实现广域网内基于浏览器访问、共享和组装多种武器、地形、特效的三维模型,快速定制和构建三维可视化应用,构造虚拟仿真环境.对仿真可视化支撑环境体系结构及服务实现的关键技术进行了详细的介绍.     

决策树学习在RoboCup仿真球队中的应用研究

通过对基于决策树的学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent“行为选择能力”的训练算法,使得Agent能够根据当前场上的状态,决定下一步的行动。并以射门为实例,用该方法对Agent进行训练,使Agent学会判断当前状态是否可以射门,在不可射门的情况下选择下一步的行动。     

采用DPWM3调制策略抑制异步电机系统的低频振荡

电压源型PWM逆变器控制的异步电动机变频调速系统运行中出现的低频振荡现象,影响了系统运行的质量和可靠性。从逆变器与电机匹配更加完善的角度,本文采用不连续空间矢量控制策略DPWM3,使低频振荡得到有效地抑制。     

基于Agent多用户参与的虚拟地理环境

Agent(智能体)由于有着与人类相似的行为模型,因而可应用于在有多用户参与的虚拟地理环境(VGE)中,并成为VGE领域当前研究的难点、热点问题。本文首先分析了VGE中多用户交互五个层次的特性;然后提出了将VGE系统和多智能体系统(MAS)结合的四种方法:松散耦合、紧密耦合、直接互操作耦合、非直接互操作耦合,并设计了对等和集中两种系统的体系结构。     

基于Unity3D的水下机器人半实物仿真系统

基于Unity3D研制了一种由地面控制终端、机器人本体和三维仿真系统3部分组成的水下机器人半实物仿真系统,为水下机器人开发过程中的性能测试、控制算法分析和人员操作培训提供了仿真和测试平台。该系统采用同一地面控制终端作为三维仿真系统和机器人控制系统的统一指令输入源,以实现虚拟对象和机器人本体的同步工作,可对系统进行实时监测、调参。采用多目视觉技术对机器人位置采集,对传感器数据进行卡尔曼滤波处理。机器人运动仿真试验结果表明,机器人实际运动路径和仿真规划路径基本相同,该系统动态响应性和控制系统同步性较好。     

基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划

针对三维环境下的多自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络（Glasius Bio-inspired Neural Network,GBNN）的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。