基于索引点的GPS异步环搜索算法

针对当前GPS数据处理软件不能全面检查GPS异步环的问题,该文提出了基于数理统计原理的搜索GPS异步环点索引算法。该算法利用数理统计的方法,通过GPS测站点在不同时段的重复情况,利用重复点作为异步环搜索的起始点,利用树形搜索的方法判断重复点之间能否构成异步环,在此基础上从GPS基线向量中抓取基线组成异步环,解决了异步环检查存在遗漏的问题,可以快速、无遗漏地搜索出所有异步环。该算法基于沈阳市GPS网实例数据计算结果表明:点索引算法可以全面快速地搜索出GPS三边异步环,解算GPS基线粗差,并且评估GPS基线解算精度。     

一种非凸包边界约束不规则三角网生成算法

数字高程模型(DEM)模拟的大多数地形区域是多种类型区域镶嵌而成的复合体,且子区域的边界一般为非凸多边形,即三角网受到边界的约束。而目前已有的各种Delaunay三角网构网算法生成的不规则三角网的边界都是区域内采样点集的凸包,不能表达复合区域和边界为非凸多边形的区域。本文作者对三角网扩张法作了扩展,使之能够在任意多边形所包围的区域内生成不规则三角网。扩展后的算法具有步骤简单、适合任意多边形边界内生成不规则三角网的优点,而且该算法可用于"分块"式生成数据量较大的三角网,同时保证各"分块"之间完整的邻接关系。     

多约束的平面点集形状重构方法

针对平面点集空间分布的复杂性,本文提出了一种基于Delaunay三角网的平面点集形状重构方法。首先采用一种简单且实用的数据结构以表达Delaunay三角网中嵌入的几何信息和拓扑信息,然后由外向内迭代过滤Delaunay三角网得到一个大概边界,最后进一步考虑边界的凹凸信息和空洞现象,获取最终的精细边界。试验结果表明与其他典型的Delaunay三角网重构方法相比,本文提出的算法能更好地适用于平面点集空间分布的复杂性,通过所构建的数学模型实现了凸凹多边形内外边界提取。     

Delaunay三角网的并行构网算法

针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。     

一种快速二维 Delaunay 三角网点定位算法

在构建二维Delaunay三角网的逐点插入法中,定位待插点所在三角形的快慢是影响整个算法构网速度的关键因素。针对目前已有算法存在的搜索路径长、搜索路径求解计算量大等问题,结合三角形重心的几何性质,对点定位算法进行改进,避免求三角形重心和相交边的过程。实验结果表明,文中算法较目前其他点定位算法能够有效地缩短搜索路径,减少点定位的计算时间,提高Delaunay三角网构网过程中点定位的效率。     

约束Delaunay三角网生成算法研究

对约束Delaunay三角网的构建算法进行研究,并提出一种约束Delaunay 三角网生成算法,它充分利用分治算法与生长算法的优点,对离散点、构网中实时生成的边及三角形采用分块进行网格索引,有效地减少了搜索目标点、边及三角形的时间,从而提高构网速度.     

带有边界条件的Delaunay三角网生成算法的研究与实现

Delaunay三角网是构建数字地形模型的主要途径,凸壳是构造Delaunay三角网的基础,一般的凸壳构造方法找到的凸壳为最少点的多边形,但也有多点在一条边界边上的情况。在Delaunay三角网生成算法的基础上,提出了一种新的查找凸壳的算法并导出了带有边界条件的Delaunay三角网生成算法。通过实际数据的测试,表明该算法是有效的。     

利用点角改进Delaunay三角网生长算法

分析常规三角网生长算法的优缺点,提出点角概念,在生成Delaunay三角形的过程中,逐步缩小离散点的搜索范围,克服常规算法时间效率低的缺点。构网过程中,完全遵守Delaunay三角网的剖分准则,验证算法的稳定性和高效性。     

一种基于三角网扩张法的Delaunay三角网逐块归并算法

本文中提出一种基于三角网扩张法的不规则三角网的逐块归并算法,它采用按横向或纵向对离散点集切割分块,对各子块用三角网扩张法构建Delaunay三角网,最后用三角网扩张法依次将相邻的子网合并。该算法采用的子集分块的做法使构网时的搜索范围减小,在数据量较大时避免了计算时间随点数的指数次增加,同时在构网时也能保证三角形邻接关系的正确维护。     

GPS闭合环搜索算法程序实现

GPS控制网现已广泛应用在铁路、公路、水利等工程领域,GPS控制网的重复基线、同步环、异步环是检验GPS控制测量数据精度是否符合规范要求的重要标志。但现在的主流随机软件及商业软件在闭合环搜索上,有的是不区分同步环异步环,有的是统计不完全,有的是在规范配套指标或格式不全面,有的限差计算错误,计算效率比较低。提出一种新的GPS闭合环搜索算法,结合现有的各版本测量规范编程实现同步环、异步环以及限差的计算。     

露天矿精细DEM模型的建立及更新方法

由于露天矿复杂特殊的地形特征,在建模过程中应充分考虑相应的约束条件,否则会出现台阶被削平等现象。本文提出一次性约束三角网生成算法,经过空间数据提取、拓扑关系建立以及空间索引建立,最终建立起边界约束线以内的约束不规则三角网;并提出扩展边界概念,利用扩展边界及上述三角网生成算法,可实现局部模型建立以及局部模型与整体模型间的无缝拼接,最终完成整体DEM模型的更新。     

带地质逆断层约束数据域的Delaunay三角剖分算法研究

在石油地质勘探三维建模中,逆断层是一种普遍的地质现象,它却控制区域地质的结构和演化与油气资源相关联,而逆断层数据点三角化问题在建模中也最为复杂。本文提出了一种可解决带地质逆断层约束数据域的三角剖分通用算法,通过对逆断层制图边界拓扑结构建立与分析,引入桥接点和辅助约束边界概念,对逆断层中复杂重叠域约束数据划分子区,最后进行Delaunay三角剖分,实现了带地质逆断层约束数据域的Delaunay三角剖分并应用于油气勘探设计等领域。     

一种Delaunay三角网的快速生成算法

本文以Lawson提出的逐点插入法为基础，借鉴方向搜索的思想，在确定插入点的影响凸包时，采用递归的局部搜索策略，形成了一种Delaunay三角网的快速生成算法。实验证明，新算法构网时间与点数基本成线性增长关系，具有较高的效率。     

大量约束边条件下Delaunay三角网的快速生成

讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。     

约束Delaunay三角剖分的“岛屿”类图斑符号填充

针对传统方法对“岛屿”类图斑进行符号填充会造成敏感区域符号布局不合理或符号空间冲突的问题，本文提出了一种约束Delaunay三角剖分的“岛屿”类图斑符号填充方法。首先，对“岛屿”类图斑对应的离散点群进行规则网格化和不规则三角剖分，用于计算等值点；然后，依据附加准则增加“凸”形和“凹”形附加点，顺次连接等值点和附加点作为Delaunay三角剖分的约束边界；最后，构建均匀变化的约束Delaunay三角网，在三角网内进行图元积分，填充“岛屿”类图斑符号。利用电子海图中岛屿边界点数据进行试验分析，与传统方法相比，本文方法填充的“岛屿”类图斑符号变化均匀，交互性较强，便于用户修改和切换，进行二次填充。试验结果表明，本文方法适用于“岛屿”类图斑的符号填充。     

一种采用流计算的Delaunay三角网切块剖分算法

针对海量LiDAR点云Delaunay三角网剖分的时间与空间性能的矛盾问题,提出了一种采用切块的流计算Delaunay构网算法。首先利用三角网墙（DeWall）从点云上切割特定大小与形状的独立数据块,避免分治算法的深度递归与内存溢出;然后运用分治算法对切块剖分,并给出了切块边界错误三角形删除算法;重复上述过程完成子网剖分,并依据非耦合区域分解模式合并为最终三角网。引入流计算的思想,以进一步提高算法的空间性能。分析与实验表明:该算法占用了较低内存,并取得了接近为O（nlg（δ））（δ为一个切块点数,且δ≤n）的时间复杂度。     

基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分

提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割-合并算法进行Delaunav三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunav三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网.该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分.     

运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界

运用众源车辆轨迹数据提取道路信息需要解决轨迹点采样稀疏、高噪音、密度差异大等问题。为此,本文提出一种运用约束Delaunay三角网从车辆轨迹线集中提取道路边界的方法。首先,通过三角形边长度和Voronoi面积等几何特征表达轨迹点分布的聚集性差异,并将这两种不同几何维数的控制条件集成建立道路边界识别模型,运用"种子点"区域扩展方法实现道路边界的精确提取。最后,运用北京市出租车GPS轨迹进行试验,结果表明该方法适于车辆分布频率悬殊、时间跨度不同、道路网结构复杂的轨迹线数据处理。     

一种高阶Delaunay三角网生成算法

Delaunay三角剖分是构建数字地形模型的有效方法,但是该方法可能产生人工大坝和局部极小问题,使得地形模型不能很好地反映原始地形的真实面貌。本文在Delaunay三角网的基础上引入了高阶Delaunay三角网,并给出了一种高阶Delaunay三角网生成算法。实验表明,高阶Delaunay三角网能够有效地减少地形的局部极小数量,是建立数字高程模型的一种新方法。因此,采用高阶Delaunay三角网建立的地形模型更接近于实际地形。