基于SSOGI-RLSMC联合算法的加速器电源纹波抑制

重离子加速器电源系统对励磁电源输出电流的稳定度和纹波精度要求高.磁铁负载的存在产生的纹波,会对加速器通过磁场精确控制粒子运动轨迹带来影响.针对以上问题,提出一种基于SSOGI-RLSMC新型联合算法,以减小磁铁负载影响下励磁电源输出的电流纹波,提高电流稳定度.新型联合算法通过并联型二阶广义积分器(SSOGI)作为纹波检...     

机器具有准备时间的双目标平行机排序问题

本文讨论机器具有准备时间的双目标平行机排序问题，目标函数为完工时间和最优条件下极小化最大完工时间．通过对SPT排序的性质的分析，给出了最优排序的下界．在此基础上证明了SPT排序的误差界为3／2，并且是紧界．     

基于多源数据的双向闭合云控制立体视觉测量

针对大视场范围下运动目标位姿参数测量易受模型累积误差、成像畸变和特征信息不足等因素的影响,提出一种新型视觉测量方法。首先建立适用于视觉测量过程中的高效多源特征数据融合模型,可以解决特征点单一的问题。然后构建基于特征点云信息的双向闭合测量模式,改变传统方法中从图像数据到空间特征信息的单向传递过程,将已确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中,可以有效规避测量空间越大导致测量模型累积误差越大的矛盾。最后实验结果表明,所提方法在10 m×8 m×3 m大视场空间内实现目标的姿态测量精度优于±1.5°,位置精度优于2 mm。所得的测量结果验证了双向闭合云控制测量模式获取的目标位姿参数精度高,稳定性强,能够满足实际的工程应用需求。     

SINGLE MACHINE SCHEDULING WITH CONTROLLABLE PROCESSING TIMES AND COMPRESSION COSTS （Part Ⅱ Heuristics for the General Case）

A single machine scheduling problem with controllable processing times and compression costs is considered. The objective is to find an optimal sequence to minimize the cost ofcompletion times and the cost of compression. The complexity of this problem is still unknown.In Part Ⅱ of this paper,the authors have considered a special case where the compression timesand the compression costs are equal among all jobs. Such a problem appears polynomiafiy solvable by developing an O(n^2) algorithm. In this part(Part Ⅱ ),a general case where the controllable processing times and the compression costs are not equal is discussed. Authors proposehere two heuristics with the first based on some previous work and the second based on the algorithm developed in Part Ⅱ . Computational results are presented to show the efficiency and therobustness of these heuristics.     

基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波器的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型退化等问题,提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法。首先,提取灰度特征、CN(color name)特征和方向梯度直方图(HOG)特征来提升算法模型对目标的表达能力;其次,通过图像显著性检测算法获得带有目标内容信息的空间正则化初始权重;然后,在目标函数中加入自适应空间正则化项来缓解边界效应对相关滤波器的影响;最后,加入时间感知项使相关滤波器学习到相邻帧之间的信息,降低算法模型在处理不准确样本时发生过拟合的风险。在OTB-2013和OTB-2015公开数据集上对所提算法进行性能评估实验,结果表明,所提算法在多种复杂场景下都有良好的稳健性,在跟踪成功率和距离精度上优于其他对比算法,且速度达到24.2 frame/s,能满足实时性要求。     

独立维修两部件并联系统可靠性的进一步分析

本文考虑了具有独立维修规则的两个不同型部件并联系统的可靠性问题，在一个部件的寿命为指数分布，维修分布为Ｅｒｌａｕｇ分布，另一个部件的寿命和维修分布均为一般连续型分布的条件下，我们得到了并系统的主要可靠性指标。     

基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。     

基于离散Morse理论的散乱点云特征提取

为了有效提取散乱点云上的特征点,针对现有点云特征提取算法采用全局统一的特征度量阈值易造成特征误判、漏判及需要多次人工调参的问题,基于离散Morse理论,提出一种自适应的特征提取算法。首先,采用基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,标定潜在特征点。然后将潜在特征点与其邻域点在主方向上所形成的夹角平均值作为局部特征检测算子,利用该算子计算该点的离散梯度;最后,构建每个潜在特征点局部邻域内的Voronoi图,利用线性插值法计算离散点所在泰森多边形所有顶点的梯度构建离散梯度向量域,将离散梯度向量域中的梯度极值点判定为特征点。为提高算法的稳健性和抗噪能力,将离散梯度计算扩展到多尺度上,将邻域大小作为离散的尺度参数,多尺度地对一点进行判定。实验结果表明,该方法简单、稳健性好,不依赖于特征的尖锐程度,能在有效提取较尖锐特征的同时,尽可能多地保留较平滑特征。当噪声为0.03 dB时,可以有效地提取点云特征,而当噪声为0.05 dB时,尽管存在个别特征点消失的情况,但整体上显著特征点能够得到较好地提取,效果令人满意。     

联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。     

针对散射激光的全向激光告警系统激光威胁源定位技术研究

针对目前散射激光告警中只能定位到散射激光光斑,而不能追溯到敌方来袭激光源的现状,构建了战场环境下包括敌方威胁激光源、照射于某平台上的散射激光光斑以及全向激光告警系统在内的空间三维几何模型,推导了平台上散射激光光斑轮廓解析表达式,以及轮廓上任意一点相对鱼眼镜头的物方半视场角表达式。将成像于探测器上的光斑进行鱼眼成像畸变校正并取光斑边缘点,计算得到三维几何模型诸参数。再将模型参数与传感器阵列信息相结合,可最终获取敌方威胁激光源相对系统的方位和距离信息。最后对以上方法进行了实验验证并对产生误差的原因进行了分析。