基于序贯多目标匹配滤波器的雷达信号分选方法

面对日益复杂的电磁环境,电子侦察关注的重点是未经掌握的电磁目标,利用"先验信息"对密集脉冲流进行分选可以有效稀释脉冲流密度,从而提高后续信号分选的效率。针对此应用背景,在RFS理论对雷达模板状态集和量测集建模的基础上提出了一种基于序贯多目标匹配滤波器的信号分选方法。仿真实验表明该方法具备分选效率高、对丢失脉冲和干扰脉冲不敏感的优势。

基于多目标模板匹配的晶圆芯片检测方法

晶圆芯片检测在晶圆加工生产过程中起着至关重要的作用。针对工业生产过程中晶圆芯片检测耗时长、精度低的局限性,提出一种基于机器视觉的结合非极大值抑制算法的改进多目标模板匹配算法。该算法利用近邻外接矩形算法得到最贴合芯片的矩形轮廓,精准获取矩形芯片的模板;对于影响模板匹配的芯片表面污染,则采用结合形态学改进的灰度补偿方法,以降低污染区域灰度值对匹配结果的影响。实验结果表明,所提多目标模板匹配算法的识别率在95%以上,耗时不超过0.5 s;近邻外接矩形算法比传统的最小外接矩形算法更精准,为工业晶圆芯片检测提供可行方案。

基于网格的多目标模板匹配晶粒位置检测方法

针对传统方法中晶粒位置检测的耗时长、精度低等局限性,提出一种基于网格的多目标模板匹配晶粒位置检测方法。通过改进传统的模板匹配方法,结合非极大值抑制算法,将芯片晶粒的检测速度和精度提高。实验结果表明:该算法在单一同种晶粒的算法识别率能够达到97%以上,单张图像耗时<200 ms,能够克服明暗不同造成的检测困难,达到技术指标要求。

电子中介的多目标交易匹配问题及其优化方法

电子中介是电子商务的一个极为活跃的研究领域。针对电子中介的多目标匹配问题建立了多目标的指派模型,并提出一种多养分的群落选址算法(CLA)进行求解。该算法将原始CLA的单一养分矩阵扩展为多个养分矩阵,利用作物在多种养分滋养下生长的快慢来自动挑选多个指标,从而回避了对多目标决策中多目标向单目标转换的问题。以上方法用于一个工作中介的交易匹配问题中,获得了良好效果。

一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化,提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上,对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器,实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。

一种高效的多目标串匹配算法

本文通过引入右对齐位置标识方式解决了Boyer Moore算法思想用于多串匹配的串长不等的问题 ,提出用于多模式串的高效匹配算法MPBM。该算法的特点主要在于能够直接处理长度不等的多模式串匹配 。

附加气室容积可调空气悬架多目标参数匹配

将二次寻优方法应用于附加气室容积可调空气悬架系统参数匹配中,构建附加气室容积可调空气悬架系统的1/4车辆模型,并通过台架试验对模型进行验证。利用遗传算法,以不同工况下的车辆行驶平顺性为目标,渐进完成附加气室容积、减振器阻尼的参数匹配。分析匹配后的车辆综合性能表明,簧上质量垂向加速度得到有效抑制,轮胎动载荷及悬架动行程控制在允许范围内,车辆在多种工况下的综合力学性能改善。

多目标云资源最佳适应匹配算法的研究

随着云计算的持续研究和发展,面向用户需求的云资源管理与选择是云计算中的重要研究方向之一.为了满足用户的多种云资源需求,使用树型云资源属性管理表(AMT-Tree)对云资源进行管理,并提出一种多目标云资源最佳适应匹配算法(MoOam),保障用户在海量数据下得到最优资源.实验结果表明:MoOam算法在资源匹配中是有效的.

存储受限异构机群系统的多目标串近似匹配并行算法

针对处理机节点具有不同的计算能力、通信延迟和存储容量的情形,考虑计算和通信启动开销,给定处理机分配顺序,基于可分负载理论,分别建立单层和两层树结构模型的存储受限异构机群系统的目标串最优分配线性规划模型,给出相应的目标串最优分配方法,并讨论了处理机最优分配顺序.实验结果表明,本文提出的基于最优分配方法的多目标串近似匹配并行算法优于平均分配算法,获得了较好的加速并具有良好的可扩展性.

机群系统上基于Hashing的多目标串匹配并行算法

基于孙子定理构造均匀的Hash函数并继承Karp-Rabin模式匹配思想,利用"筛选"方法,给出一种机群系统上的多目标串匹配并行算法。通过预处理将字符串映射成惟一的一对整数值,采用比较一对整数值来取代逐个字符比较字符串的方法使得匹配过程快速且比较结果是确定的;"筛选"节省了比较时间。算法分析和实验结果表明该并行算法简明、高效和可扩展。

基于偏移空间局部一致性的匹配点提纯

特征点匹配是图像检索和拼接的关键,针对传统的粗匹配点提纯算法随机抽样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)存在计算量大、效率低、不能匹配多个目标及结果不确定等不足,提出基于偏移空间局部一致性验证的匹配点提纯算法。该方法把初始匹配点转换到偏移空间,根据其在偏移空间的分布提纯多个目标的匹配点组。实验结果表明,算法在不改变匹配精度的前提下,很好地解决了RANSAC存在的不足和局限性。

竞价与派单模式的平台车货属性匹配研究

针对竞价与派单模式的平台车货属性匹配问题,定义了特殊的一对多匹配问题,设计了复制货主主体的方法,并考虑匹配稳定性,将问题转换为一对一双边稳定匹配问题.建立了考虑用户偏好指标的多目标双边匹配模型,借鉴隶属度函数的思想,将多目标模型转换为单目标模型进行求解.通过案例计算验证了设计方法可实现属性匹配结果的多样化输出,实现不同模式下车货属性匹配问题的统一解决.

基于小生境遗传算法的激光切割快速模板匹配

为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题,采用小生境遗传算法,对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明,无论目标有无旋转,该算法都能达到100%识别,算法运算时间比传统算法快5倍～10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时,具有很好的实用性。

风光氢储系统的两阶优化匹配分析

随着可再生能源的广泛应用,与之相关的微网系统的性能研究也备受关注。在一定经济约束下,对微网系统进行优化匹配确定最佳的微源数量配置,不仅可以减少能源浪费,也是系统可靠性运行的基础。以当地某通信基站为研究对象,以系统总净现成本和负荷缺电率最低为优化目标,首先采用HOMER通过枚举法得到经济性最优的配置组合输出来初始化个体位置,然后利用模拟人智能搜索行为的人群算法(seeker optimization algorithm,SOA)对风光氢储、风光储、光氢储和光储4种方案下的系统进行匹配计算。配置结果证明了两阶优化算法相较于一般算法的优越性,同时相较于未优化之前显著提升了系统的经济性和可靠性,减少了能源浪费。对比不同方案下系统的配置结果,得出蓄电池+储氢的混合储能方式对系统性能的提升更大。此外,在当地的气象条件下,风光互补系统的总体水平较低。最后对当地的微网配置提出建议和优化措施。

基于规则的向前推理系统的有效实现

本文提出一种实现向前推理系统的有效算法Rete,作为著名算法Rete的改进和推广,Rete的核心内容包括:a.把规则翻译成Pascal目标代码形式;b.建立数据基测试网以减少多模式/多目标匹配的次数.文中详细阐述了Rete的设计思想和实现方法,并对两种算法进行了比较.

带弹序的弹幕武器立靶密集度测试

提出一种基于4个线阵TDI-CCD相机组成的三空间靶面结构对多弹丸着靶参数进行测试,以解决弹幕武器等高射速武器多弹丸同时着靶时的立靶密集度测试难题。测试时,2个CCD相机在空中交汇形成与预定弹道方向垂直的立靶靶面I;靶面II和靶面III分别由1个CCD相机的探测面形成,并分别与靶面I在竖直方向和水平方向上成一定夹角。根据三靶面的空间几何结构、飞行弹丸在4个线阵CCD相机上的成像时间和成像角度,分析了单发弹丸的着靶坐标、飞行速度和穿靶角度。根据多弹丸在三靶面间的成像位置关系以及弹丸飞行速度约束,推导出多发弹丸着靶时的时空散布参数,如弹序、弹丸存速和着靶坐标。仿真和实际试验验证显示测试的多靶面间目标匹配率达到100%。提出的测试方法有效地解决了多发弹丸同时着靶时出现的假目标问题并克服了单CCD立靶测试参数单一等缺点。

多弹丸时空散布参数测试方法仿真研究

针对高射速武器多弹丸同时着靶时立靶密集度无法测量的情况,提出一种基于双CCD靶面的多弹丸时空散布参数测试方法。两个CCD靶面在竖直方向上互成一定角度,当多发弹丸同时到达靶面Ⅰ时,非水平方向上的并行弹丸由于飞行距离不同而在靶面Ⅱ中的成像时间分离,水平方向上的并行弹丸按照两个线阵CCD相机上弹丸成像像素位置顺序匹配原则进行像素配对而消除虚假目标的影响。通过双靶面对多弹丸的坐标投影和时空匹配,解算出带弹序的多弹丸着靶坐标、飞行速度。经仿真验证,测试方法能够有效解决多弹丸齐至而单个CCD靶面无法剔除假目标的问题。

四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动系统参数多目标优化匹配

为改善四轮轮毂电机驱动电动汽车平顺性和降低整车能耗,提出一种驱动系统参数多目标优化匹配方法。基于台架测试数据,建立永磁同步轮毂电机广义效率模型和质量模型;分别以经济性和稳定性为目标,基于动态规划法提出最优驱动与制动扭矩分配策略;以降低整车能耗和簧下质量为优化目标,求解驱动系统参数多目标优化匹配问题,获得整车能耗与簧下质量的帕累托最优集。仿真结果表明,在不同动力性指标约束下,整车动力性和经济性之间存在矛盾关系,动力性指标越高,车辆在测试工况下的能耗也越高,驱动系统最优配置方案为"前轴大电机,后轴小电机";电机尺寸优化时,应尽量减小电机轴向尺寸,以提升车辆的操稳性和平顺性;驱动系统能耗与测试工况具有强相关关系,构建具有地域特异性的测试工况对轮毂电机设计具有重要意义。

靶场光测多站图像多目标判读技术

靶场光测图像处理的一个突出难题是如何分辨图像上出现的大量小目标。利用单站序列图像上目标的运动关联、目标在多站图像上像点之间的对极几何约束关系,提出了靶场多站图像多目标判读的新技术,采用单站序列图像目标卡尔曼运动轨迹预测及跟踪识别技术,以及多站图像对极几何约束同名目标匹配技术,突破了传统方法仅进行单站图像判读的局限。仿真结果证明其能有效解决多站、多目标的判读问题,已成功应用于我们研制的多套靶场图像判读系统中。