基于HLA的分布式仿真负载平衡研究

随着仿真规模的扩大,负载平衡问题成为基于HLA的分布式仿真所面临的最重要的问题之一,其性能直接影响到仿真的效率和正确性。有效的联邦成员迁移是解决负载平衡问题的关键。在对负载平衡问题和HLA深入研究的基础上,针对现有方法中存在的问题,提出了一个新的解决负载平衡问题的方法,仿真试验验证了该方法的有效性。

基于BOM的仿真可组装性研究

仿真可组装性研究是构建大规模仿真系统、复用仿真构件的关键环节,基本对象模型(BOM)的提出有助于可组装性研究的发展。通过分析BOM中的仿真构件元数据,对语法可组装性进行了研究,实现对备选构件的初步筛选;然后在基于本体映射的思想上研究了语义可组装性,实现对备选构件的进一步筛选;并分别给出了相应的算法。试验结果表明,所提方法能够准确有效地满足用户对参与组装的仿真构件进行筛选的需要。

基于ICA的小波域图像数字水印方法

利用独立分量分析(ICA)和小波变换,提出一种新的图像数字水印方法。该方法充分利用置乱技术、纠错码技术以及HVS的特性,使得水印的鲁棒性和透明性都得到了保证。使用ICA技术可以更加有效的提取水印。经大量实验证明,本文所提出的方法对常用的图像处理有较强的抗攻击性。

基于小波变换的卫星遥感地图中建筑物识别

建筑物作为城市的一个重要特征,对它的识别已经被广泛应用在城市仿真等许多领域。目前,传统方法通常采用基于建筑物边缘线性特征的识别算法,虽然该类方法具有简单高效的特点,但识别率较低。提出了一套基于小波变换的建筑物识别方法。首先,利用二进小波变换检测建筑物边缘,然后通过计算基于小波的仿射不变量识别建筑物,最后构建了建筑物轮廓模式数据库。实验结果表明所提方法能够准确有效地识别卫星遥感地图中的建筑物。

基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取

提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距。

基于平行线对的卫星照片道路自动提取算法

卫星照片中道路的自动提取是研究利用卫星照片构建地图的关键技术。卫星照片的复杂性往往导致提取的效果不理想。平行线对的提出有助于促进该研究的发展。通过使用平行线对模型,使用自下而上的控制策略,对卫星照片进行低层次的边缘检测和连接、中层次的道路特征结构化以及高层次的道路识别,并给出了相应的算法。实验结果表明,所提算法能够准确有效地提取卫星照片中的道路信息。

基于数字高程模型的建筑物自动提取算法研究

从遥感影像中自动提取建筑物是研究从遥感影像构建地图的关键技术。针对当前建筑物自动提取算法中存在的缺陷,提出了一种基于数字高程模型的建筑物自动提取算法。该算法是建立在灰度数学形态学、矢量化变换、离散化噪音消除以及边缘简化技术综合的基础上,充分考虑了建筑物后续重建计算量的问题。实验结果表明利用该算法提取出的建筑物边缘清晰正确,同时又能大大减少冗余数据量。

分层VPLS模型中PW的创建和维护

随着VPN技术的发展和广泛应用,L3 VPN技术和L2 VPN技术逐渐流行起来。基于L2 VPN的VPLS技术在传输速度和灵活性上的优势更为明显。为了提高VPLS的扩展性,文中提出了分层VPLS模型。通过对分层VPLS模型的原理的分析,使用消息通信机制有效地解决了分层VPLS的核心问题:PW的创建和维护。