用于全电磁粒子模拟的复杂建模及网格生成技术

 基于Open CASCADE开源的计算机辅助几何设计类库,给出了全电磁粒子模拟中复杂模型构建技术及网格生成技术。介绍了Open CASCADE软件的基本特点;给出了基于Open CASCADE进行自主研发的用于全电磁粒子模拟的复杂模型构建软件EasyEMModeling的设计思想、程序框架及已具备的功能;基于Open CASCADE中的射线与几何体的求交算法,给出了Yee网格中共形描述3维复杂模型的共形网格生成技术;最后,给出了验证实例,证实了共形网格生成方法的正确性及有效性。     

基于可能性分布联合落影的红外图像融合算法选取

针对双模态红外图像实际融合需求中常涉及到异类差异特征协同优化融合,且现有差异特征属性无法针对性地调整融合算法进行有效驱动,导致融合效果差等问题,提出了基于可能性分布联合落影的双模态红外图像融合算法选取的方法。首先计算双模态红外图像差异特征幅值的融合有效度,利用K最近邻法得到差异特征幅值的概率密度分布,得到差异特征频次属性的分布;然后通过差异特征幅值属性与频次属性构造差异特征权重函数,建立异类差异特征权重函数与多融合算法间的可能性分布合成,得到异类差异特征权重函数多融合算法融合有效度的联合落影;最后构建融合性能指标动态选取最优融合算法。实验结果表明,本文方法所选出的最优融合算法在等级得分指标上明显优于其他算法,验证了本文将可能性分布联合落影运用于双模态红外图像最优融合算法选取中具有可行性。     

Reliability-guided phase unwrapping algorithm following noncontinuous path based on color fringe projection

The intrinsic drawbacks of existing reliability-based algorithms, they often fail to handle wrapped phase data contains error sources, such as phase discontinuities, noise and undersampling. These algorithms often calculate the reliability only relying on the recorded pixel intensity or wrapped phase value, but the intensity of pixel always exist many noises. In this paper, we present a new method to define the reliability of pixel and path of phase unwrapping, the pixel's intensity and color are employed in fringe analysis simultaneously. The reliability function is calculated based on modulation, second difference of wrapped phase, and second difference of modulation, then we present the concept of smoothness of path, the reliability of path is calculated based on reliability of pixel and smoothness of path. Experiment results validate our proposed algorithm is more accurate than many previous algorithms. The proposed algorithm can be used to unwrap the complex phase map with discontinuous jump, and can be implemented with high efficiency without any manual interface.     

相移阴影莫尔基于迭代LSM拟合

相移阴影莫尔技术相位高度存在着非线性关系,无法在全场获得均匀相移,因而致使经典的相移算法不能得到精确解.对此,提出了一种基于最小方差迭代的相移阴影莫尔技术,该技术通过垂直光栅面等间距移动光栅来产生相移,但光栅移动距离可不采用固定值,所以相移过程灵活|使用在高度解调过程中确定的逐点相移增量来抽取精确的测量相位,实现了相移阴影莫尔技术中固有的相位高度非线性误差补偿.结果表明,该方法可通过干涉图计算光栅的移动量,具有相移器的自标定特性.     

无线传感器网络中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

无线传感器网络的数据通信模式问题是目前的研究热点,针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大这一不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照 BFS 方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效地数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法：WIRES-G 和 DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对文中方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,文中调度算法与文中汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

电视经纬仪测试地面多炸点数据处理方法研究

针对常规兵器试验领域电视经纬仪测试同帧地面多炸点数据匹配交会计算问题,提出了一套完整的数据处理方法,该方法首先将各个测试站的角度数据进行全组合交会计算,得到众多可能炸点坐标数据集合,然后根据近邻法则,设定距离阈值,利用聚类思想剔除多数假目标,保留接近目标数量的可能炸点集群;将同一炸点集群的可能炸点数据进行算术平均,得到接近目标数量的初判的炸点位置集合;再根据证据理论思想,运用矩阵分析法对初判的炸点位置集合进行分析处理,最终得到炸点坐标数据集合。计算机仿真试验表明,此种方法能有效地处理电视经纬仪拍摄的小于或等于10个同帧地面炸点目标角度数据,得到炸点坐标。     

基于快速全线性预测控制的混沌系统控制与同步

针对连续时间混沌(超混沌)系统的控制问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的快速全线性广义预测控制算法. 利用线性扩张状态观测器估计和补偿混沌(超混沌)系统的非线性动力学和存在的不确定性, 将原始对象近似转化为积分器形式, 随后针对单积分器设计广义预测控制, 解决了预测控制计算量大的问题. 阶跃系数矩阵可以直接得到解析解, 而对于未来输出的预测则可以根据最近两个时刻的输出采样值直接计算得到, 避免了使用自校正算法和在线求解丢番图方程. 该线性算法可以直接应用于非线性对象的控制系统设计. 将该算法应用于典型Lorenz混沌系统的控制中, 数学仿真结果验证了有效性.     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。     

一种能量比调控的有源噪声控制算法*

在前馈有源噪声控制系统中,建模信号与控制信号相互影响,建模信号的引入会导致系统降噪性能变差。为了减小建模信号的影响,提出一种基于能量比调控的次级通道在线建模有源噪声控制算法。利用控制过程与建模过程的误差能量比构造步长调控函数,分别调节控制过程与建模过程的步长值,从而减弱两者的相互影响。在次级通道建模过程中,对建模步长值采取分段调控的方法,并通过建模步长值的变化来调节建模信号,从而提升系统降噪性能。仿真结果表明,对于低频噪声信号的有源噪声控制,相比已有算法,提出的算法能获得较快的建模收敛速度和较高的降噪量。     

由傅里叶功率谱恢复物函数的研究

相位恢复工作中,针对物函数是实函数的情形,Fienup算法取得了较大的成功.本文给出一新算法,其收敛程度比Fienup算法更优.以天文学中双星情形为例,比较了两种不同算法的结果.     

特效电影工程中混合分辨率阴影图设计与硬阴影反走样

在实时的虚拟场景渲染中,为减少阴影图算法由分辨率不足导致的阴影走样,提出了利用并行线性扫描的混合分辨率阴影图算法。首先,从光源视角生成高分辨率阴影图,利用并行线性扫描算法对深度均值差进行计算和分析,自底向上的合并纹素,建立纹素之间的索引关系并讨论混合分辨率阴影图的存储。在渲染阶段,利用混合分辨率阴影图进行深度测试,绘制实时的反走样阴影。实验表明,与标准阴影图相比,混合分辨率阴影图能提高20%以上的重要区域分辨率,明显改善阴影边界锯齿走样,使Dragon等模型的计算时间减少9%~18%。经实际应用验证,混合分辨率阴影图是一种有效的实时阴影绘制算法,可有效减少阴影图算法的走样。     

一种基于Logistic混沌系统和奇异值分解的零水印算法

改变了传统通过修改图像内容进行版权保护的做法,描述了一种基于混沌理论和奇异值分解（singular value decomposing,SVD）的零水印方案;利用了Logistic混沌系统的初值敏感性映射信息隐藏的位置,增强了算法的安全性;采用了奇异值的不变特性构造注册中心的水印,保证了在不改变宿主图像任何信息的同时进行有效地版权保护;将有意义的二值图像作为水印图像,解决了零水印方案水印为无意义二值序列的问题;同时深入分析了水印容量和算法安全性之间的关系.通过对标准测试图像、卡通、医学、风景、遥感、诗画等 关键词： 零水印 混沌系统 Logistic系统 奇异值分解     

基于DCT算法的种子点相位解包算法

移相干涉术由于其高精度被广泛应用在光学元件的面形测量上,而由移相算法得到的相位数据被包裹在[-π,π]之间。基于区域生长理论的相位解包算法(种子点法)可以高精度地实现连贯区域的相位解包,基于离散余弦变换的最小二乘解包(DCT)算法可以实现矩形区域的相位解包,而实际测量中,经常会碰到被测件的有效区域为非矩形的分离区域。因此,在分析前两种算法优缺点的基础上,提出了基于DCT算法的种子点相位解包算法。首先运用DCT算法对整个包裹相位进行解包,然后运用种子点法分别解包各分离区域,再通过DCT算法求得的种子点干涉级次实现各分离区域解包相位的统一。实验结果表明,该方法克服了种子点法和DCT算法的缺点,可以准确、快速地实现分离区域干涉图包裹相位的解包,且比这两种算法具有更好的稳定性和更高的精度。     

面向结构网格并行应用的一类快速通信算法

通信算法需要在相邻子区域间传输数据.通过求解子区域间的相交问题可以寻找相邻区域.针对子区域的求交问题,基于区间树,结合结构网格应用的特点,构造近似线性时间复杂度的算法.数值实验表明该算法具有较高的计算效率和可扩展性,能够支持百万量级矩形子区域的并行计算.     

Structure-preserving algorithms for Birkhoffian systems

We propose a new approach to construct structure-preserving algorithms for Birkhoffian systems. First, the Pfaff–Birkhoff variational principle is discretized, and based on the discrete variational principle the discrete Birkhoffian equations are obtained. Then, taking the discrete equations as an algorithm, the corresponding discrete flow is proved to be symplectic. That means the algorithm preserves the symplectic structure of Birkhoffian systems. Simulation results of the given example indicate that structure-preserving algorithms obtained by this method have great advantage in conserving conserved quantities.     

Quantum inspired evolutionary algorithm for community detection in complex networks

Community structure is indispensable to discover the potential property of complex network systems. In this paper we propose two algorithms (QIEA-net and iQIEA-net) to discover communities in social networks by optimizing modularity. Unlike many existing methods, the proposed algorithms adopt quantum inspired evolutionary algorithm (QIEA) to optimize a population of solutions and do not need to give the number of community beforehand, which is determined by optimizing the value of modularity function and needs no human intervention. In order to accelerate the convergence speed, in iQIEA-net, we apply the result of classical partitioning algorithm as a guiding quantum individual, which can instruct other quantum individuals' evolution. We demonstrate the potential of two algorithms on five real social networks. The results of comparison with other community detection algorithms prove our approaches have very competitive performance.     

利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问题。实验表明, 本算法能满足高精度、高实时性要求。     

Efficient overlapping community detection in huge real-world networks

The detection of overlapping community structure in networks can give insight into the structures and functions of many complex systems. In this paper, we propose a simple but efficient overlapping community detection method for very large real-world networks. Taking a high-quality, non-overlapping partition generated by existing, efficient, non-overlapping community detection methods as input, our method identifies overlapping nodes between each pair of connected non-overlapping communities in turn. Through our analysis on modularity, we deduce that, to become an overlapping node without demolishing modularity, nodes should satisfy a specific condition presented in this paper. The proposed algorithm outputs high quality overlapping communities by efficiently identifying overlapping nodes that satisfy the above condition. Experiments on synthetic and real-world networks show that in most cases our method is better than other algorithms either in the quality of results or the computational performance. In some cases, our method is the only one that can produce overlapping communities in the very large real-world networks used in the experiments.     

基于超椭圆拟合的水下小目标分类*

水下小目标分类技术在海底探测、水下考古等方面应用广泛,在实际的水下声图像中,小目标投影产生的阴影区域通常在形状和尺寸方面显著于目标本身产生的亮区,故阴影分析算法对于目标的检测、识别和分类均有重要的研究意义。本文采用超椭圆曲线拟合算法拟合目标阴影区域,通过控制超椭圆函数的几个参数变化,实现不同的超椭圆曲线拟合不同的目标阴影形状,并将控制超椭圆曲线尺寸、形状和位置的参数作为特征向量输入到分类器,通过对比多个分类器得出分类结果,证明了以拟合参数为特征的分类方法有效。     

基于哈达玛积扩展子空间的到达时间和波达方向联合估计

在窄带阵列天线正交频分复用系统的到达时间和波达方向联合估计中, 针对阵元数目较少时波达方向估计精度不高, 特别是多径数目大于阵元数目导致的波达方向无法估计问题, 提出一种基于哈达玛积扩展子空间的到达时间和波达方向联合估计算法. 该算法首先利用各阵元上的频域信道估计构成扩展信道频域响应矢量, 然后计算扩展信道频域响应矢量自相关矩阵, 并进行特征值分解得到哈达玛积扩展噪声子空间, 最后构造伪谱函数并进行二维谱峰搜索, 从而实现到达时间和波达方向的联合估计. 仿真结果表明, 与现有算法相比, 在复杂度没有大幅提高的前提下, 该算法的估计结果均方根误差更加接近克拉美罗界, 且到达时间和波达方向估计能够自动配对, 在多径数目大于阵元数目时依然适用.