惯性约束核聚变的燃耗与增益

在讨论惯性约束核聚变基本原理及特点的基础上,推导和计算了靶丸等离子体的燃耗与增益,并进一步探讨了快点火物理。     

一种动态融合的目标识别与跟踪算法

针对红外图像序列的特点,提出一种动态融合的目标识别与跟踪算法。由图像序列中的运动信息对目标进行提取,得到自适应波门所需的起始波门和灰度双阈值,以及匹配算法所需的基准模板,其后的跟踪, 融各算法为一体,分时机、分场合地给予灵活运用。最后,以实测的红外图像序列对文中提出的算法进行仿真实验,结果表明该融合算法的可行性与有效性。     

实时粒子滤波跟踪算法及其实现

针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法.利用粒子滤波器潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了分布式并行粒子滤波跟踪算法,给出了主从模式下的算法设计、数据划分、负载平衡及通信策略.实验结果表明,随着粒子数增加,计算量以幂指数增大,并行跟踪算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度、降低计算时间,能够满足硬实时系统的时间约束.     

广义实型密度加权平均中间算子及应用

针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式,将面向点值的密度加权平均中间(DWA)算子拓展为广义实型密度加权平均中间(GR-DWA)算子.给出了通用的数据元素聚类过程,该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组.研究了一种兼顾"规模"与"功能"信息的密度加权向量设置方法,并给出了3种参数确定思路,以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式.定义广义实型密度算术平均(GR-DWAAA)算子,并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径.最后,给出了GR-DWAAA算子处理多属性群决策问题的一个应用算例,算例的结果验证了算子的有效性.     

基于两种信息融合的turbo码帧同步器研究

提出了一种基于两种信息融合的turbo码帧同步器。对turbo码1步迭代外信息统计发现,帧同步与帧失步时turbo码的外信息的统计特性存在明显的差异。在信噪比极低的情况下,传统的基于同步码相关的方法已不能满足turbo码强译码能力的要求。为了进一步降低帧同步差错率,同时又不给系统带来太大计算延迟,对turbo译码器1次迭代后的最大后验信息和同步码字相关后的最大似然信息融合成一个置信度量,仿真表明：只需很小的额外计算量,这种方法能够获得比传统方法更低的帧同步差错率。     

基于加权最小二乘法的广域测量系统状态估计

广域测量系统的根本在于对母线的幅值和相角进行精确的测量。在整个广域测量系统的测量满足一定的冗余度的情况下,采用加权最小二乘法对测量值进行状态估计,并且对不良数据进行检测。本文最后应用经典的WSCC9节点系统进行算例仿真,验证该算法的可行性和有效性。     

一种基于NSCT和图像融合的多视点图像编码方法

提出了一种基于相邻视点图像融合的多视点图像编码方法。该方法首先将多幅同一场景的多视点视频图像进行融合,得到一幅含有大部分信息的融合图像、边信息和视差矢量。之后对融合图像作基于NSCT的类SPIHT编,对边信息和视差矢量进行熵编码。该编码方案,通过图像融合,有效降低了多视点视频图像传输和存储过程中的信息量。解码后的图像视觉质量和实验结果表明,该方法能更有效地表示图像的边缘信息,获得比传统编码方法更高的峰值信噪比,具有实践意义。     

油田产量开发规划模型研究及应用

本文对如何完成油田开发产量任务,合理地安排各种措施工作量进行了研究,建立了多目标线性规划模型,并利用计算机编写相关程序,求出最优方案,应用到具体的油田某区块产量规划实例中,解决了油田产量最优规划问题。     

态势估计--概念、内容与方法

介绍了数据融合概念。完整地提出了战场态势估计的概念、应包含的内容、态势元素的分类以及态势估计的处理过程,描述了态势要素与态势估计的相互关系,并建立了态势估计处理5项功能与信息流程,描述了功能之间的相互关系。介绍了实现态势估计的方法和技术,并分析了其适用类型及其优缺点。     

基于Multi-Agent技术的三层信息融合系统研究

针对传统传感器网络管理复杂,系统信息融合智能化不高、精度低和模式单一、结构不清晰等不足,首先分析了Multi-Agent技术、传感器网络技术以及信息融合技术的独特优势,然后采用计算机网络分层结构思想和基于人工智能本体的知识表达理念,在信息融合过程中采用改进的SVM分类方法,构建了一种基于Multi-Agent技术的多传感器三层信息融合系统并对其具体融合过程进行了分析。最后对分类过程用MATLAB进行了分析。实验结果表明:系统分类精度较高,一定程度上不仅明显弥补了传统传感器的诸多不足,而且为后期决策提供了较为精准的目标参数。