【摘 要】
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大规模分布式仿真中大量对象在同一个虚拟环境中运动与交互,会持续产生巨大数量的报文.HLA是建模与仿真的国际标准,它规定了基于类与基于值的发布/订购机制,但这两种机制只确定了报文中的数据与接收方的相关与否.由于缺乏报文相关性的评价,接收方需要对所有的相关报文按照相同的重要性进行处理,限制了仿真规模与效率.针对数据的相关性缺乏评价问题,文中提出可根据空间位置对属性和属性值接收的影响对数据的相关性分类,
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大规模分布式仿真中大量对象在同一个虚拟环境中运动与交互,会持续产生巨大数量的报文.HLA是建模与仿真的国际标准,它规定了基于类与基于值的发布/订购机制,但这两种机制只确定了报文中的数据与接收方的相关与否.由于缺乏报文相关性的评价,接收方需要对所有的相关报文按照相同的重要性进行处理,限制了仿真规模与效率.针对数据的相关性缺乏评价问题,文中提出可根据空间位置对属性和属性值接收的影响对数据的相关性分类,从而进行评价,提出了兴趣层次LoI(layer of interest).在LoI的基础上建立了一种自适
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在盲分离问题中,独立元分析一直是一个主要的研究方向,但是该方法不能直接推广到欠定混叠情形.考虑到大量的客观信号具有稀疏特性,稀疏元分析方法引起了人们的广泛关注,其中典型的是"二步法",即先计算混叠矩阵,再分离所有源信号,该方法能够较好地实现欠定混叠情况下的盲分离.在计算混叠矩阵时,通常利用K-均值聚类等,这类方法的成功依赖于聚类数目也即信号源个数的先验知识,而在盲分离问题中,如何估计信号源个数一直
虚拟现实(Virtual Reality)是以计算机技术为核心,结合相关科学技术,构建与一定范围真实环境在视、听、触感等方面高度近似的数字化环境,用户可以借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互作用、相互影响,产生亲临对应真实环境的感受和体验.
随着三维数字影像与扫描设备的发展,实际应用中需要处理的几何数据集在数据量、几何信息和拓扑等方面都在变得越来越复杂.基于点集的几何学随之在图形学和几何信息处理领域中得到了广泛的应用,并对当前的图形学技术发展提出了新的要求.文中提出了应用于点集刚体以及薄壳动态建模与模拟的无网格计算框架所面临的问题.提出的无网格框架可以直接计算任何扫描点集几何体的弹性变形和断裂扩散,而无需将其转换为网格模型或样条模型.
高光线是检测自由曲面质量的有效工具.它提供一种直观且便利的手段,在交互设计中提高自由曲面质量.文中提出了在任意三角形网格曲面上生成高光线模型的一种方法.基于该高光线模型,文中给出了一种消除三角形网格上的局部不规则区域的方法.该方法通过求解一个目标函数,并迭代地移动网格顶点位置,来获得修改后的新网格.利用该方法能够同时优化三角形网格表面形状以及网格上的高光线形状.该方法直观易用,适合于三角形网格的局
多方保密计算是近年来国际密码学界的一个研究热点,集合问题的多方保密计算是其中的一个重要组成部分.两个集合相等问题的多方保密计算研究尚没有见到报道.文中研究两个集合相等的多方保密计算问题,通过将集合与自然数对应,再利用比较自然数是否相等的方法,实现集合的比较.文中提出了集合相等问题的两个多方保密计算方案,并利用模拟范例证明了方案的安全性.这些方案在多方保密计算研究中有广泛的应用.
估计离散曲面的微分几何量在数字几何处理、计算机图形学、计算机视觉领域是一个基础性的课题,在很多应用中估计微分几何量往往作为先决性的一个步骤而存在.目前大部分微分几何量估计方法只是针对规则的、均匀采样的网格数据能取得比较满意的结果,而对于带噪声、不规则采样的点云数据,寻求准确而又鲁棒的估计方法仍是一个研究热点问题.文中针对不规则的离散点云数据,首先通过设计对比实验验证法向在二阶微分量估计中的重要作用
文中介绍了一种基于独立分量分析(ICA)的鲁棒性边缘检测算法.实验证明由自然图像训练得到的ICA基底函数大部分是稀疏的、局部化的,且和人类的感受域具有相似特性.该边缘检测方法中,目标图像首先通过ICA基底函数转化,然后利用一种新的滤波算法(软门限法)消除噪声分量,并且仅用相对比较稀疏分量(稀疏ICA基底函数)来检测或重建边缘.提出的算法应用于不同类型的的噪声图像,并且和传统的边缘提取算法进行了比较
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超大规模分布式虚拟环境包括超大规模的地形场景和超大规模复杂场景对象数据及其属性数据,如二三维几何模型、音视频、图像、矢量图形和文字等各种专题数据.对超大规模的场景对象进行高效地组织和管理调度,是对超大规模分布式虚拟环境进行高效交互仿真的必要条件.针对数字娱乐和军事国防等应用背景,提出了一种超大规模分布式虚拟环境中的分布式场景图ViWoSG的构造方法,以满足高并发访问和分布式交互仿真的需求.所提出的
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