特征融合的双目半全局匹配算法及其并行加速实现

目的 在微小飞行器系统中,如何实时获取场景信息是实现自主避障及导航的关键问题。本文提出了一种融合中心平均Census特征与绝对误差（AD）特征、基于纹理优化的半全局立体匹配算法（ADCC-TSGM）,并利用统一计算设备架构 （CUDA）进行并行加速。方法 使用沿极线方向的一维差分计算纹理信息,使用中心平均Census特征及AD特征进行代价计算,通过纹理优化的SGM算法聚合代价并获得初始视差图;然后,通过左右一致性检验检查剔除粗略视差图中的不稳定点和遮挡点,使用线性插值和中值滤波对视差图中的空洞进行填充;最后,利用GPU特性,对立体匹配中的代价计算、半全局匹配 （SGM）计算、视差计算等步骤使用共享内存、单指令多数据流 （SIMD）及混合流水线进行优化以提高运行速度。结果 在Quarter Video Graphics Array （QVGA）分辨率的middlebury双目图像测试集中,本文提出的ADCC-TSGM算法总坏点率较Semi-Global Block Matching （SGBM）算法降低36.1%,较SGM算法降低28.3%;平均错误率较SGBM算法降低44.5%,较SGM算法降低49.9%。GPU加速实验基于NVIDIA Jetson TK1嵌入式计算平台,在双目匹配性能不变的情况下,通过使用CUDA并行加速,可获得117倍以上加速比,即使相较于已进行SIMD及多核并行优化的SGBM,运行时间也减少了85%。在QVGA分辨率下,GPU加速后的运行帧率可达31.8 帧/s。结论 本文算法及其CUDA加速可为嵌入式平台提供一种实时获取高质量深度信息的有效途径,可作为微小飞行器、小型机器人等设备进行环境感知、视觉定位、地图构建的基础步骤。     

助推火箭安装偏差对小型无人机发射安全的影响

针对火箭助推发射无人机起飞的安全性问题,结合研制的无人机,采用仿真和实际试飞试验结合的方法,建立了发射阶段动力学模型,仿真计算了助推火箭安装偏差对无人机发射安全的影响。仿真结果表明,当助推火箭安装角纵向偏差控制在-0.5°~0°以内,横向偏差控制在-0.5°~0.5°以内时,无人机发射起飞是安全的。此外,在无人机的飞行试验中,采用标定助推火箭挡板的方法,使得助推火箭安装角控制在仿真结果建议的偏差范围内,保障了无人机发射的起飞安全,从而验证了仿真模型的可靠性。     

基于干扰温度限制的认知正交频分复用系统功率分配算法

在认知正交频分复用（OFDM）系统中,为避免对主用户（PU）的干扰,需要对认知用户（CU）基站的发射功率进行控制和分配。针对认知用户基站无法合理分配其发射功率及无法有效提高数据传输速率等问题,在传统注水功率分配算法的基础上,提出了一种双因子二分搜索最优化功率分配算法。该算法充分考虑认知用户信道上干扰温度的限制,首先,在满足总功率限制的条件下引入剩余函数;然后,利用剩余函数的单调性,通过双层二分搜索迭代方法求得拉格朗日因子的准确值;最后,通过拉格朗日因子的值求出各子信道上所分配的功率值。仿真结果表明,所提算法能有效利用主用户频带间的频谱空穴,在总功率限制和干扰温度（IT）限制下,最大化认知用户的数据传输率,其值逼近传统注水算法。同时该算法所得到的数据传输速率比总功率平均控制算法和干扰温度平均控制算法有明显的提高,在相同仿真环境下其传输总速率超出约4×105b/s。在迭代过程中所提算法处理时间较少,并体现出良好的鲁棒性。     

扑翼飞行器的多机协同飞行设计与实践

扑翼飞行器(flapping-wing aerial vehicle,FAV)是一种模仿动物飞行方式的新型飞行器,其具有仿生性且飞行声音小等特点,具有广泛的军事和民用前景.由于扑翼飞行器动力学模型复杂且容易受到风等环境因素的影响,目前尚无成熟稳定的控制算法可以用来控制扑翼飞行器.目前对扑翼飞行器的控制大多仍以手动控制为...     

C2C电子商务平台下的用户投票激励算法

当前,一些C2C电子商务平台普遍存在诸如"评价方未及时做出评价,系统默认好评!"等有关卖家信誉的用户空投票现象以及诸如"本店恕不接受中评、差评"等的卖家强迫买家投票行为,从而严重地影响了C2C电子商务平台网站评价体系的运行.本文提出了将用户投票质量纳入管控算法体系以保证用户投票的质量,并设计了用户投票激励算法,以规范投票行为,提高信誉系统的参考性.模拟实验结果表明,将投票质量纳入管控算法体系对于鼓励用户主动且真实的投票,提高资源信誉的真实性与有效性以及防范用户的恶意投票均能起到积极有效的作用.