数字水印技术与算法实现

综述了数字水印技术的起源、概念、特点和应用；提出了数字水印处理技术的基本框架；列出了一些主要的基于图像的水印嵌入算法和水印检测算法；并展望了水印处理技术的未来发展趋势；最后给出了一种基于DCT变换的水印嵌入与检测算法。     

人工免疫系统及其在空间信息系统中的应用

介绍生物免疫系统的基本理论，并详细介绍国内外主要的人工免疫系统模型的特点和作用，最后提出了人工免疫系统模型在空间信息系统研究中的应用前景。     

平坦地区转换GPS高程的混合转换方法

简要介绍了转换GPS高程的二次曲面拟合法和神经网络方法。然而 ,这 2种方法都有缺点 ,介绍的CF&NNM方法充分利用了 2者的优点 ,通过 2个平坦地区的工程实例 ,证实该方法的有效性 ,并得到一些有工程应用价值的结论。     

一种改进的个性化地图用户知识挖掘方法研究

在文本挖掘技术的基础上,结合关联分析方法,提出一种挖掘算法。通过该算法可以有效处理非结构化文本数据,并形成结构化用户知识。实验表明,该方法在文本数据的知识挖掘过程中,有良好的效果,能够为个性化地图服务提供支撑。     

侧扫声纳条带图像分段拼接方法研究

拖曳作业模式会引起侧扫声纳条带图像错位和畸变,并给基于地理编码的条带图像整体拼接以及海底目标的识别和判读带来问题。提出了一种基于共视目标的相邻侧扫声纳条带图像分段拼接方法。该方法通过对侧扫声纳条带图像预处理、基于共视目标的分段匹配、基于小波变换的公共覆盖区图像信息融合,最终实现了相邻侧扫声纳条带图像拼接,最大限度地削弱了错位和畸变对声纳图像质量的影响。试验验证了该方法的有效性。     

粗精匹配结合的矢量道路辅助惯性导航算法

针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。     

引潮位的Doodson规格化展开及其精度评定

基于引潮位Doodson规格化展开的基本原理以及ELP/MPP02月球历表、Newcomb太阳历表的结构,设计了一个用以代表三角函数的数据结构;并由此自定义了三角函数的乘法与加法算法,将月球、太阳引潮位分别展开至5阶、3阶,振幅绝对值截断阈值为10-7,在展开过程中对"伪波"进行"滤波"处理后,最终得到包含4 686项展开式的引潮位展开表(其中振幅绝对值超过10-6的展开式有2 441项)。以德国BFO(Black Forest Observatory)测站为例,基于DE431历表,通过天球参考系变换计算得到1950—2050年间时间间隔为1 h的法向引潮力基准序列BFDE431;并根据各个引潮位展开表计算得到相应的法向引潮力序列;通过与BFDE431基准序列求差,得到各个差值序列的统计值。计算结果表明,文中给出的展开表对应的差值序列数值在±58×10~(-11)m·s~(-2)(nGal)以内,均方差为12.5×10~(-11)m·s~(-2),与XI89展开表的精度相当。但由于没有考虑行星及地球扁率的影响,仍未达到HW95和RATGP95展开表的精度水平。     

面向电网巡检的多旋翼无人机航测系统关键技术研究及应用

针对无人机电力巡检所面临的定位精度低、近距离巡检操控难度大、自动化程度低、人为操控事故风险高等问题,本文提出了利用多旋翼无人机RTK差分定位技术、复杂塔型飞行规则机器学习算法等无人机航测系统技术,研发面向电网巡检的无人机智能操作系统及控制终端,提升电网线路日常管理和应急指挥的规范性、便利性和经济性,为电网管理部门提供一种低成本、易操作、高效率、机动灵活的新型巡检模式。     

基于时间窗的多车场车辆路径问题研究

启发式优化算法在解决车辆路径问题时具有较好的收敛性,整体法在解决时间窗的多车场车辆路径问题时具有较好的全局性,结合二者优点,进行了算法研究。首先采用整体法得到车辆路径问题的全局最优解;再采用智能优化算法对配送点进行车场选择,匹配代价最小的车场;最后通过实验验证了该算法在解决时间窗的多车场车辆路径问题上的有效性。     

基于遗传克隆选择算法优化BP神经网络的地理信息预测研究

针对BP神经网络训练过程中的训练时间较长、完全不能训练或容易陷入局部极小值等问题,提出基于遗传克隆选择算法(CLOGA)优化BP神经网络的流程,克服BP算法的一些缺陷。并通过湖北省人口预测问题进行效果检验,得到满意的结果。