单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

Retinex理论在航空影像增强中的应用

在航空影像的成像过程中,由于大气衰减、云层、烟雾、向阳、背阳等影响,使获取的影像质量下降,出现对比度降低、亮度不均、色彩失真等问题。针对这些问题,提出结合人眼颜色恒常性的典型计算理论Retinex理论,来模拟人眼视觉的感知模型,通过一个像素和其周围像素的明亮度比较运算,获得对象表面的反射率影像,并基于"灰度世界"假设,对图像进行了后处理。给出了Retinex算法在航空影像增强中的具体实现流程,并进行了计算机仿真实验。结合方差、平均梯度、清晰度等参数,验证了算法在图像对比度、细节增强和色彩保真等方面的效果。     

一种油藏储层三维可视化散乱数据插值方法

提出一种快捷有效的确定待估点的有效样本点集的辐射吸收插值模型,该模型应用到散乱数据网格化过程中,它不但具有加权平均算法的优点,而且具有插值效率高、局部性好、易于控制、易于对数据增加约束条件等特点.辐射吸收插值模型由辐射过程、吸收过程和合成过程组成.讨论了辐射吸收插值模型的实现原理、设计过程、在油藏储层三维可视化散乱数据插值中的应用和模型特点的分析.     

嵌套二叉树实现大规模地形实时绘制

实时调入视点可见数据,快速动态地建立连续细节层次(LOD)模型是提高大规模地形绘制速度的关键技术。在数据分块组织的基础上构建了两层嵌套二叉树。通过索引数据二叉树和可见性判断,实现可见数据的实时调入;对可见数据块,通过LOD建模三角形二叉树和设计的基于包围球的节点误差评价函数,实现连续LOD模型的快速动态构建,提高大规模地形的绘制速度。实验表明文中的方法可以取得较高的帧速率和较好的绘制效果,实现了大规模地形的实时绘制。     

基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

基于InSAR构型的地面运动目标检测与测速方法

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下,充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题,在处理过程中引入了联合像素法,进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于状态-动作模型的中继卫星操作规划问题建模

通过分析中继卫星操作规划问题特点,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模方法。采用PDDL语言对中继卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂资源约束以及一类特殊的外部事件的表达问题。最终建立的中继卫星操作规划模型表明,该方法较传统规划建模方法具有更强的描述能力。通过引入领域知识将操作任务规划问题分解为规模较小的子规划问题,并给出子任务对应的可选动作集合,从而减小了规划解的搜索空间,提高了求解效率。     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。