基于最近邻域搜索的天线调谐器调谐算法

介绍了天线调谐器阻抗匹配网络的结构和调谐的本质,提出采用基于启发式算法的邻域搜索算法来解决这一个NP-hard问题;给出了基于固定步长的最近邻域搜索算法的迭代步骤,通过对邻域结构和搜索方式的改进,降低了搜索空间、加快了调谐速度;最后采用基于最近邻域搜索的4种算法对10 m短波鞭状天线进行匹配仿真,验证了改进算法的有效性.

一种改进的矢量量化码字搜索算法

该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的码字。仿真结果表明新算法在所需时间和计算复杂度方面优于改进的EENNS算法,为矢量量化算法的研究提供了一种新的思路。

基于多维特征向量及ANN技术的色彩传递算法

灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法,指出了该算法存在的两大不足之处,提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式,并结合最近邻域搜索算法(ANN),提出了一种新的色彩传递算法,弥补了传统算法的不足,使灰度图像的彩色化效果有了较大改进。

Z树:一个高维度的数据索引结构

Z树能够高效地处理对高维度数据集的矩形区域查询和最邻近搜索。它按照节点的形状变化量优化数据的插入位置,使节点形状趋于合理。文章给出了一个新的无重叠分裂算法,减少超级节点的产生。引入了动态剪枝和重新插入策略,压缩超级节点的数量和体积。提出了矩形节点的球形化方法和最优子树搜索算法。实验表明Z树的矩形区域查询和最邻近搜索的效率远远高于X树和SR树。

基于三维激光雷达和反光柱的机器人定位

针对机器人在空旷缺少特征信息环境下,二维激光雷达的测距范围有限,且缺少高度信息,机器人定位精度不高的问题。提出了一种三维激光雷达和反光柱耦合定位算法。该算法利用激光雷达的反射强度信息对反光柱进行点云分割,采用ALOAM算法构建反光柱地图,利用曲率对每一帧激光进行特征提取,通过构建KD树最近邻域搜索和反光柱点云地图实现帧到地图的匹配,再通过列文伯格非线性优化,求解机器人的位姿。该算法分别在仿真和真实环境中进行了静态和动态定位实验测试,实验结果表明反光柱定位系统定位精度较高,定位稳定性较好。

基于点云截面数据点的多轮廓排序算法

针对使用切片技术提取的点云截面数据点的多轮廓排序问题,提出了一种简便有效的算法.该算法分为两步,首先通过最近邻域搜索,根据距离阈值依次生成各个轮廓的闭合多边形,完成多轮廓截面数据点的粗排序和轮廓分离,然后将剩余数据点依照最小夹角原则插入到相应的轮廓闭合多边形中,达成截面数据点的精确排序.实验证明,该算法可对逆向工程中各种复杂的截面数据点实现精确排序和轮廓分离,将无序数据点转化为有序数据点,排序结果稳定、准确.