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.     

不同储量丰度气藏形成的盖层封闭有效能力——以松辽盆地徐家围子断陷气藏为例

通过徐家围子断陷18个气藏盖层封闭性解剖得到,盖层对天然气封闭能力的好坏主要取决于其封闭有效能力,即盖层与储层排替压力差与气藏剩余压力的相对大小.盖层封闭有效能力大于或等于零,有利于气藏中天然气的聚集与保存;反之则不利于气藏中天然气的聚集与保存.徐家围子断陷18个气藏盖层封闭有效能力均大于零,有利于天然气的聚集与保存.通过徐家围子断陷18个气藏储量丰度与盖层封闭有效能力之间关系研究得到,二者为正相关关系,即随着盖层封闭有效能力增强,气藏储量丰度增高,反之则降低.要形成高储量丰度的气藏,盖层封闭有效能力应大于5.6 MPa,形成中等储量丰度气藏盖层封闭有效能力应介于2.50-5.6 MPa.     

地震面元对地震资料解释的影响—以松辽西部斜坡试验区为例

提高油气勘探的效益,有效提升油气勘探的性价比,实现科学、经济、有效的油气勘探已成为当今地球物理行业的研究热点与重点,而低丰度油气区科学经济的勘探尤为重要。以西部斜坡区域的试验区块为例,从构造背景出发,分析了低丰度油藏区不同面元(20 m×20 m、20 m×40 m、40 m×40 m)地震数据体的目标层在品质及其对断裂、构造、储层特征等方面的刻画精度与差异,给出了低丰度油藏区经济勘探的成果评价和评价的技术路线。     

基于ML模型的样本量研究

在BL模型（2项选择Logit模型）样本量确定方法的基础上,分析推导ML模型（多项选择Logit模型）样本量的确定,对建立多项Logit模型开展相关调查确定样本容量具有指导作用。     

基于S参数的极化独立metamaterial的透射性质及有效电磁参数

提出了一种极化独立的工作在微波频段的metamaterial。这种metamaterial是由"渔网"结构的金属片印在电介质基板两表面构成的。采用有限元法模拟厚度为2 535μm的一维metamaterial平板的S参数(散射参数)的振幅和相位。根据S参数可获得metamaterial的内在性质(有效介电常数ε和磁导率μ)。此结构在10.85 GHz到11.45 GHz频段显现"双负"现象。这种负折射metamaterial在11.34 GHz时具有较高的透射(-0.27 dB)和较低的反射(-30.70 dB)。品质因数在10.96GHz时达到最大值为22.5。折射率为-1时品质因数为15.5。     

强噪声下激光光斑尺寸的估计

提出了加门限的滑动窗口一阶矩质心计算方法。该方法利用目标光斑与周围背景及噪声在形态分布以及灰度分布上的不同而提出的。从总光电子数、读出噪声方差、光斑尺寸和信号光斑质心与暗背景质心位置的距离四个方面将该算法与传统一阶矩质心计算方法进行了计算精度的对比。仿真和实验结果都表明,本文的算法较传统一阶矩方法在质心计算精度上有较大的提高。     

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素）,提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

基于量子粒子群优化算法的PID参数控制

针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难,提出一种量子粒子群(QPSO)优化PID参数的算法,并用平方误差矩积分函数作为适应度判据,以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法(GA)优化效率不高,其局部搜索能力较弱的缺陷。并使用伺服电动机数学模型进行仿真,结果表明量子粒子群优化PID参数速度快,避免早熟缺陷,同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

飞行器涂层侵蚀机理分析

运用弹性碰撞理论,分析单粒子的冲击效应对飞行器涂层的影响。分别对单粒子对球体的斜碰撞中法向力和剪切力进行了计算和分析,得到了最大剥蚀效应时粒子的入射角度和飞行器涂层的最易侵蚀区域。计算结果与实际失效区域基本吻合。     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。