基于一维标定物的多摄像机标定

一维标定物是由三个或三个以上彼此距离已知的共线点构成的. 现有文献指出只有当一维标定物做平面运动或者绕固定点转动时，才能实现摄像机的标定. 本文的研究结果表明，当多个摄像机同时观察作任意刚体运动的一维标定物时，则该摄像机组能被线性地标定. 本文给出一种线性标定算法，并使用最大似然准则对线性算法结果进行精化. 模拟实验和真实图像实验都表明本文的算法是有效可行的.     

蚁群神经网络在旅行商问题中的应用

在求解旅行商问题(TSP)时,首先引入交叉策略进行预处理,将具体的地图抽象为常见的无向完全图,即把TSP抽象为求无向完全图的一条Hamilton回路;然后用蚁群算法与人工神经网络相结合的方法来求解.实验结果表明了该方法的可行性和高效性.     

一种基于多路径的传感器网络安全数据传输机制

本文针对传感器网络提出了一种基于多路径的安全数据传输方案,通过在多条路径上分发数据,达到增强机密性和鲁棒性的目的。针对数据机密性,设计基于异或计算的编码方式,使得攻击者解析任何数据片段的难度等同于攻占所有的K条路径。针对传输的鲁棒性,设计了数据分发算法以及备份与校验相结合的容错模式,实现了容忍多条路径失效的数据传输,并且具有适度的数据冗余、理想的路径利用率以及快速的数据恢复能力。     

无线传感器网络TDMA 调度的能量-时延Pareto优化

针对多到一数据传输模式的无线传感器网络，提出了多目标TDMA（时分多址）调度优化模型，考虑了数据包的时延和节点状态切换导致的能量消耗，合理地建立了TDMA调度问题和进化搜索算法问的映射关系，并设计了基于微粒群的Pareto优化算法．仿真实验表明，该算法可以有效地找到一组能量和时延目标的Pareto优化解，其结果优于图着色算法．     

基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和多特征融合的视频目标跟踪方法.以粒子滤波为跟踪框架,根据颜色跟踪中存在的问题提出将颜色与目标运动信息融合,利用融合后的信息确定粒子的权值.利用重采样策略缓解退化现象对粒子滤波的影响.针对2段不同的视频进行了不同算法的仿真与性能的比较,实验结果表明,本文方法在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能与鲁棒性,尤其当目标与背景颜色相近时仍然能够准确地对目标进行跟踪.     

多运动平台多传感器机动目标自适应跟踪

针对多运动平台多传感器背景下的机动目标跟踪问题,提出了模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FUKF)算法,基于良好机动性描述的"当前统计"模型和良好非线性滤波能力的UKF(Unscented Kalman Filter),利用模糊推理技术实时自适应地调整系统噪声协方差矩阵,来提高对目标机动性的理解能力和跟踪精度.仿真实验表明该算法的有效性.     

新的信道复用技术：素数复用

为了提高信道利用率,根据素数积的惟一分解特性,提出一种新的信道复用技术:素数复用,并阐述了素数复用的工作原理和优缺点。素数复用特别适用于终端用户复用或终端功能复用。     

结构的多重双重调谐质量阻尼器控制策略

提出多重双重调谐质量阻尼器（MDTMD）控制策略。MDTMD由任意奇数或偶数的双重调谐质量阻尼器（DTMD）组成。MDTMD参数组合形成十种MDTMD模型即MDTMD（I-1）-MDTMD（I-5）模型和MDTMD（II-1）-MDTMD（II-5）模型。利用定义的优化准则，评价了MDTMD（I-1）的控制性能。数值结果表明MDTMD（I-1）比DTMD和基于任意整数多重调谐质量阻尼器（MTMD）和基于奇数MTMD具有更好的有效性和鲁棒性。但MDTMD冲程大于DTMD冲程；MDTMD小TMD冲程大于MTMD冲程。     

基于系统参数组合多重调谐质量阻尼器减震模型冲程的评价

多重调谐质量阻尼器（MTMD）是由多个固有频率成线性分布的调谐质量阻尼器（TMD）组成。可能的MTMD系统参数组合形成5种MTMD即MTMD-1-MTMD-5。基于建立的MTMD-1-MTMD-5结构系统传递函数和动力放大系数（DMF），定义了求解MTMD-1-MTMD-5最优参数的优化准则。利用求得的MTMD-1-MTMD-5最优频率间隔、阻尼比和调谐频率比，评价了MTMD-1-MTMD-5的冲程情况。     

输入信息不完备情况下的混和修正识别法

回顾输入信息测试不完备条件下的结构识别问题,并对近年来提出的基于最小二乘类的时域复合反演算法做了深入研究,在统计平均算法的基础上提出了加权平均算法。同时针对满足多个修正条件的结构情况,结合补偿算法,提出混和修正识别法。最后以地震动未知情况下的桁架桥结构为例来说明了算法的可行性。