基于水平集方法的动态目标跟踪路径最优仿真

两移动平面运动体因有各自的智能控制器,因此当它们在跟踪控制时,双方必然及时根据对方的策略改变各自的控制策略(方向和速度大小),来达到一种真正的双边最优(主动跟踪者最短时间的追上被跟踪者,而被跟踪者最大化时间避免被追上).首先将平面上任意运动体简化成带速度和加速度的质点,然后利用追逃微分对策理论建立起此跟踪路径最优问题的哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分数学模型.对这种双边极值的难点问题,提出一种水平集数值求解方法.并利用水平集的偏微分方程与哈密顿-雅可比-贝儿曼偏微分方程结构相似性得到水平集的速度函数.对一平面上两无人驾驶飞机的动态跟踪双方进行仿真,仿真编程简单,解决了双边极值的求解.     

基于BOM的并行离散事件仿真概念建模研究

概念建模是仿真建模过程前期中的重要环节,良好的概念模型有利于明确模型需求,以及模型的重用和互操作.针对目前并行离散事件仿真缺乏有效概念建模方法的问题,提出了基于基本对象模型(BOM)的并行离散事件仿真概念建模方法.结合UML和本体工程思想,从静态和动态两方面刻画概念模型,生成XML格式的概念模型文件.在YH-SUPE并行仿真开发及运行支撑环境的应用表明该方法切实可行.     

基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计

C4ISR系统自身复杂性和军事需求多变性,使得系统设计风险增加,研制难度愈来愈大.把模型驱动体系结构MDA的思想和可执行建模语言xUML引入C4ISR系统的设计研制过程中,详细分析了可执行对象模型对于C4ISR系统研制的意义,给出了基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计方法和步骤,并通过水面舰船的实例验证了该方法的可行性.该方法对系统结构化分析、动态逻辑验证、性能测量评价,而且在描述能力、可理解性和可分析性等方面比基于Petri网的可执行模型都有很大改善.     

High efficient moving object extraction and classification in traffic video surveillance

Moving object extraction and classification are important problems in automated video surveillance systems. A background model based on region segmentation is proposed. An adaptive single Gaussian background model is used in the stable region with gradual changes, and a nonparametric model is used in the variable region with jumping changes. A generalized agglomerative scheme is used to merge the pixels in the variable region and fill in the small interspaces. A two-threshold sequential algorithmic scheme is used to group the background samples of the variable region into distinct Gaussian distributions to accelerate the kernel density computation speed of the nonparametric model. In the feature-based object classification phase, the surveillance scene is first partitioned according to the road boundaries of different traffic directions and then re-segmented according to their scene localities. The method improves the discriminability of the features in each partition. AdaBoost method is applied to evaluate the relative importance of the features in each partition respectively and distinguish whether an object is a vehicle, a single human, a human group, or a bike. Experimental results show that the proposed method achieves higher performance in comparison with the existing method.     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

飞机成员开发中编队调整问题的处理

在基于HLA的仿真成员开发中,成员中对象间的跨成员通信是通过RTI进行的,成员内部的对象间通信是通过对象间发送消息来实现的。但是,在某些情况下,对象间的通信方式可能会动态改变,高分辨率的飞机成员开发中的编队调整问题就属于这种情况。针对这一问题,该文提出了四种解决方案,包括:统一用跨成员交互进行通信,利用所有权转移来实现,重新划分成员和基于成员框架的实现,并对每种方案的可行性进行了分析,然后详细讨论了基于框架的解决方案。     

分布式协作虚拟样机可视化框架

基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计，利用全局场景和本地场景的概念，不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性，同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。在可视化框架中，Microsoft DirectX提供了优秀的渲染引擎，CORBA技术在分布式环境中构成系统软总线。实验原型系统验证了DirectX能够在微型机算机上满足虚拟样机的3D渲染需求。     

HLA/RTI中分布资源的存取机制研究

HLA(High Level Architecture)作为分布交互仿真领域最新的技术规范，促进了不同领域、不同类型仿真应用的互操作与可重用，RTI(Run Time Infrastmcture)是HLA的软件实现，其运行效率直接影响仿真应用的整体性能。我们对RTI中涉及的数据资源进行了定义，探讨了资源管理所面临的问题，设计出高效存储、快速索引这些资源的存储方案，改善了RTI数据管理效率，并成功地应用于自行开发的分布仿真支撑平台AST—RTI中。     

一种基于虚拟对象的进程检查点实现方法

检查点回卷恢复策略是实现软件容错的一种重要方法。基于虚拟对象策略的进程检查点实现方法把应用层与系统层的直接交互被重定向为应用层与虚拟对象层的交互以及虚拟对象层与系统层的交互。故障恢复时,虚拟对象层重新和系统层捆绑结合,使得进程环境故障前后的差异性对应用层透明。另外,基于虚拟对象的检查点策略不须要进行对象句柄转换,避免了对象句柄转换所带来的开销。该方法具有开销小的特点,并且支持多线程及线程间的同步。     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.