矢量地图的一种非盲数字水印算法*

运用聚类思想,采用K-means算法,对矢量地图线图层进行聚类运算,在此基础上提出了矢量地图的一种非盲数字水印算法。对分类后的数据,提取其坐标值中的小数部分,采用量化嵌入方法,把水印图像二值化得到的0,1二值序列,嵌入分类后的载体数据中,完成水印信息的嵌入。实验证明,此算法对图形数据的平移、增点、删点、裁剪、压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

Douglas-Peucker算法的改进及应用

介绍了GIS中矢量数据的传统压缩算法,特别是Douglas-Peucker算法.该算法压缩效率高,数据的保真性能好,特别适合矢量曲线的压缩.然而,在利用该算法处理实际MapInfo地图矢量数据时,出现公共边压缩后有“裂缝”的现象.提出切分重组的思想,有效地克服了使用Douglas-Peucker算法进行压缩过程中数据失真问题.     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

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地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题。由于浮动车数据自身的特点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配。本文在分析基于浮动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对算法进行了评估和验证。本文提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市ITS示范工程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点。     

基于任意阵形矢量水听器阵的二维波达方向估计

提出了基于任意阵形矢量水听器阵列的二维波达方向估计方法．即在阵元方向一致的前提下，矢量水听器阵可以采取任意阵形，也不需要预先知道阵元的空间位置．每个矢量水听器由3个相互正交空间共点的振速水听器和一个声压水听器构成．声压子阵经过旋转后分别变成了3个振速子阵，子阵之间的旋转因子只与目标信号的方向余弦有关，而与矢量水听器的空间位置无关．基于ESPRIT的思想，采用并行TLS矩阵束方法实现对目标信号的方向余弦的估计和自动配对，从而实现二维波达估计．计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性．     

一种求解线性二层规划的修正Frank-Wolf方法

利用迭代点校正方法，将非线性规划中的Frank—Wolf方法应用于线性二层规划问题，从而提出了一种求解线性二层规划的简单算法，同时给出了算法的收敛性．数值结果表明，给出的算法是可行有效的．     

基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

任意形状三元阵水下目标被动定位研究

针对传统三元阵安装布放要求较高,且只能给出目标二维位置信息的问题,提出了一种基于矢量水听器的任意形状三元阵三维定位算法,采用一个矢量水听器和两个声压水听器组成阵列,利用矢量水听器给出的信息解算目标方位角,推导了任意形状三元阵条件下目标俯仰角和距离的计算公式,从而实现了对目标三维位置信息的获取．消声水池的实验结果表明：新方法能够对声源目标准确定位,在环境噪声干扰下表现出较好的性能,具有一定的工程应用价值．     

水平阻尼状态下惯导系统两点校正弱航态算法

为满足高精度导航要求,提高综合校正精度,应用扩张状态观测器设计了水平阻尼状态下惯导系统两点校正弱航态算法.简要分析了传统两点校正原理、航态约束及算法的不足,利用扩张状态观测器实时估计惯导系统平台水平失调角,并引入传统两点校正过程,得出了两点校正的弱航态算法,并对算法进行了仿真与数值检验.验证结果表明:当载体不满足航态约束条件时,传统两点校正估计结果大幅降低甚至发散,而弱航态算法具有更强的适用性,降低了载体的航态要求,提高了综合校正精度,试验1中东向、北向以及方位陀螺漂移校正误差分别由33.5％、51.2％、17.9％降至8.0％、1.8％、3.1％,试验2中校正误差分别由83.7％、39.7％、77.5％降至2.3％、0.3％、1.0％.     

DV-HOP定位算法改进研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．基于无线传感器网络中DV-HOP定位算法分析的基础上,提出了一种改进算法．该算法通过RSSI测距技术测量点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后在节点位置估计过程中引入了加权质心算法进行定位．实验结果表明,改进后算法复杂度低,定位精度有明显的提高．