基于可见性约束的自动表面重构算法研究

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基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法

ｉｎｔｈｅａｃｔｕａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄｃａｎｒｅｃｏｖｅｒｔｈｅｈｉｇｈ・ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｅｒｆｅｃｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｕｐｅｒ — ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎ；ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｌｏｃａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ；ｆａｃｅｉｍａｇｅ；Ｋ－ＳＶＤ
第４４卷第２期
２０１４年２月
激光与红外
ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖｏ１．４４．Ｎｏ．２
Ｆｅｂｒｕａｒｙ，２０１４
文章编号：１００１－５０７８（２０１４）０２－０２１７－０５
ａｎｄｌｏｗ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＲ），ｒｅａｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｓａｍｐｌｅｔｒａｉｎｉｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｎｌｏｃｌａｓｃｏｐｅｏｆｆａｃｅｉｍ—
・图像与信号处理・
基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法
朱华院信息工程学院，江西南昌３３００９９）

可重构人工超构表面电磁波调控理论及其应用研究

可重构人工超构表面电磁波调控理论及其应用研究可重构人工超构表面电磁波调控理论及其应用研究摘要：可重构人工超构表面是一种具有调控电磁波传播性质的新型材料。

本文综述了可重构人工超构表面的原理、设计方法和应用领域，并探讨了其在通信、光电子、雷达等领域的潜在应用价值。

一、引言近年来，可重构人工超构表面作为一种新型材料，引起了广泛的关注。

其特点是具有大尺寸、可重复性、可调控的电磁波传播性质，被认为是实现多功能、高性能电磁波调控的理想平台。

可重构人工超构表面的研究对于突破传统材料和结构的性能限制，推动电磁波调控理论与技术的发展具有重要意义。

二、可重构人工超构表面的原理可重构人工超构表面以碟状单元结构为基本单元，通过改变每个单元的参数，如电导率、磁导率等，实现对电磁波的调控。

其中，碟状单元的直径和间距决定了可重构人工超构表面对电磁波的调制能力。

通过对碟状单元的液晶电压、温度等参数的调控，可实现对电磁波频率、波长的调节。

三、可重构人工超构表面的设计方法可重构人工超构表面的设计方法包括：参数空间搜索、优化算法、机器学习等。

其中，参数空间搜索是一种基于经验的方法，通过尝试不同参数组合来寻找最佳设计。

优化算法可以通过建立模型、设立优化目标来实现最优设计。

机器学习是一种基于数据驱动的设计方法，通过大量数据训练模型，并对输入数据进行预测和优化。

四、可重构人工超构表面的应用研究可重构人工超构表面在通信、光电子、雷达等领域具有广泛的应用前景。

在通信领域，可重构人工超构表面可以实现对电磁波的方向性调控，提高通信信号的传输效率和质量。

在光电子领域，可重构人工超构表面可以用于实现光学器件的调控和操作。

在雷达领域，可重构人工超构表面可以实现对电磁波的散射调控，提高雷达检测的准确度和灵敏度。

五、可重构人工超构表面的研究进展与挑战目前，可重构人工超构表面的研究主要集中在理论模拟与实验验证方面。

虽然已经取得了一些进展，但还存在一些挑战。

首先，理论模型的建立需要考虑多种物理参数的耦合效应，增加了理论计算的复杂度。

变电站仿真培训系统技术解决方案(纯方案,46页)

1.项目背景1.1概况及目标目前作为虚拟现实及增强现实应用基础的电力三维模型大多停留在外观仿真，缺乏对电力设备真实尺寸与电气信息的应用，制约了 VR/AR 培训或是生产上的应用。

三维变电站仿真项目开发周期长、专业性强，缺乏一种快速构建三维变电站的方法。

变电站数据来自于多个不同的数据管理系统，在时间维度和空间维度上相互孤立，同时显示形式不形象、不直观，二维平面和杂多的数字累积是枯燥乏味的，三维仿真变电站应发挥其空间感强的优势。

现阶段电力行业的 VR/AR应用更多的是针对虚拟信息的显示，缺乏与真实世界的联系，需在之前的 VR/AR 科技项目基础上，继续探索电力行业的 VR/AR 应用与现实世界的进一步融合方式。

本项目拟开发一套变电站仿真培训系统，通过配置220kV、500kV变电站与实训变电站完全一致，实现变电站虚拟作业场景及三维设备模型的自动生成，实现培训任务可配置，增加了培训的灵活性；通过检修评价模型的建立，实现对受训人员在仿真培训系统上的应用效果更为全面客观的考核，提高了培训的有效性；通过网络缓存机制的建立，降低了仿真培训系统运行延迟，提高了培训效率。

对于变电专业人员，按照设备检修相关岗位，进行任务分解；对检修人员,系统提供变电站重要设备的三维拆卸组装演示以增加其对设备结构的了解,改进和完善检修工艺。

检修人员在进行现场检修前可以通过系统获取工作现场的危险点信息,以提前做好安全措施。

基于沉浸式虚拟技术为变电站仿真系统构造虚拟环境,大大提高变电站场景的真实感和沉浸感,为变电站全业务仿真系统带来技术上的飞跃。

1.2研究成果及服务内容（1）开发一套变电站岗位仿真培训软件系统，覆盖220kV、500kV等不同电压等级的变电站典型作业项目，模拟变电站岗位项目作业流程，实现基础教学、仿真操作、资料查询等基本功能；（2）构建基于200kV、500kV各种电压等级电网主流厂家电力设备零部件的三维模型系统一套；（3）通过岗位评价模型的建立，实现对受训人员在仿真培训系统上的应用效果更为全面客观的考核，提高了培训的有效性；通过网络缓存机制的建立，降低了仿真培训系统运行延迟，提高了培训效率。

工程表面重构及微观接触研究

ｃｏｍｐｒｉａｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｏｍｐｕｔｅｄａｎｄｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｉｅｓ ’ ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｇｏｏｄａｇｒｅｅｅｎｍｔ，ｗｈｗｈｌａｙｓａｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｅｘｎｔｓｔｅｐｆｏｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｉｎｌｕｆｅｎｃｅｆｔｏｈｅｒｅｐａｉｒｓｓａｅｍｂｌｙｐｅ￣ｒｍｎｃａｅｕｐｏｎｍｅｃｈｎｉａｃａｌｊｏｉｎｔＳＵ￣ｃｅａｓｎｄａｈａｓａｃｅｒｔｉａｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆｅｏｎｉｎｇｅｅｒｉｎｇｓｕ￣ｇｏｃｅｓ，ｔｈｅＰｒｏ／Ｅｓｏｉｆｗａｒｅｉｓｓｅｎｄｔｏｅｎｖｅｌｏｐｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｎｍｅｓｕａｒｅｄｄａｔａｗｈｉｃｈｓｉｒｅｄｕｃｅｄｎｏｉｓｅａｎｄｖｏｌｕｍｅ，ａｎｄｆｏｒ＇ｍｅｄｏｆｓｍａｌｌｐｌｎｅａｃｈａｒａｃｔｅｒｓｉｔｉｃｓ．Ｔｈｅｎｔｈｅｓｍａｌｌｐｌａｎｅｉｓｉｔｆｔｅｄｂｓｅａｄｏｎｂｉ — ｃｕｂｉｃＢ－ｓｐｌｉｎｅ

基于多视点可见性检测的面皮三维表面重建

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ３ＤＳＲＭＦＭ（ｓｕｆｒａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆａｃｉａｌｍｏｄｅ１）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｅｍｐｌｏｙｓＭａｒｃｈｉｎｇ
ｅｘｔｅｒｎａｌｓｕｒｆａｃｅｖｅ￣ｅｘｅｓｆｒｏｍｗｈｉｃｈｆａｃｉａｌｓｕｒｆａｃｅｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｕｃｒｔｅｄｉｎｆａｌｌｙ．Ａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｅｇｏａｌｏｆｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｎｇｆａｃｉａｌｓｕｒｆａｃｅｍｏｄｅｌａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙａｎｄｑｕｉｃｋｌｙｗｉｔｈｇｅｏｍｅｔｉｃｒｄｅｔａｉｌｓｗｅｌｌｋｅｐｔ．ＳＲＭＦＭｉｓａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｎｄｅｆｆｉ — ｃｉｅｎｔ３Ｄｆａｃｉａｌｓｕｆａｒｃｅｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｐａｂｌｅｏｆｋｅｅｐｉｎｇｇｅｏｍｅｔｉｃｒｄｅｔａｉｌｓｅｘｃｅｌｌｅｎｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃｉｍａｇｅｓ；ｓｕｒｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｃｏｒｅｃｔｉｏｎ；ｖｏｘｅｌｍｏｄｅｌ；ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

基于角度约束的主动视觉不标定三维重构算法

法，从传感器图像中特征点的提取、投影仪所提供的约束及其预标定参数出发，在传感器处参
数未知且可变的情况下，分别对物体进行了射影、仿射和尺度层次的重构，并进行了实验。从结果来看，该算法能够完成在一个非零比例因子意义下相等的欧氏重构，即尺度重构，可用于动
计算机与计算数学１１６
互位置关系，完成系统参数的预标定。然后为两个经过预标定的视觉传感器构成的三维重构系统配置编码
结构光投射器，可将物体表面特征化，从而使两传感器中的特征点容易实现匹配。工作时，需要先根据三
维重构的精度要求及被重构物体表面色彩纹理特性调整结构光的密度和形状，再将编码结构光投射到物体表面，然后由两个视觉传感器先后拍摄物体有无结构光的两组图像，最后由图像处理程序提取出特征点，并由三维重构程序实现特征点的匹配和三维几何信息及纹理信息重构。进行具体的人头面部三维灰度重构实验来验证技术的可行性。实验中，先由两黑白传感器分别拍摄人面部的一幅图像，再由编码结构光投射器将一组特征码投射到面部，两传感器再次拍摄一幅图像，然后，图像处理程序先对后两幅图像作解码运算，完成两幅图像中的特征点匹配，再由三维重构模型计算出三维空间点坐标；最后完成灰度映射，实现
人头面部的三维灰度重构，如图ｌ示，其中，图１）三维重构的点云，图ｌｂ是伪彩色三维结果，图所（是ａ（）１ｃ是在加入灰度映射后的重构结果。（）
（）ｂ
图１人头面部三维灰厦重构结果
（ｃ）

面向重构目标的控制系统可重构性

第39 卷第4 期2010 年8 月DOI：10.3724/SP.J.1219.2010.00391信息与控制Information and ControlVol.39, No.4Aug., 2010面向重构目标的控制系统可重构性关守平，杨飞生（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004）摘要：为了给可重构系统控制律重构综合提供设计依据，研究了线性化系统的控制可重构性分析问题．面向控制系统定义了5 个重构目标：稳定目标、定点恢复弱目标、轨迹恢复强目标、状态恢复直接目标和故障隐蔽目标．根据控制要求的强度，通过故障隐蔽目标，依次给出了线性闭环控制系统的稳定、弱重构、强重构和直接重构目标的可重构性条件．稳定（镇定）目标的重构条件主要从能控能观结构特性方面考虑，其它几个目标则以秩条件的形式给出．以一个线性MIMO 系统的例子来分析可重构性，验证了已得到的重构条件的正确性．关键词：重构目标；可重构性；能控能观结构分解；秩条件中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1002-0411(2010)-04-0391-06 Reconfiguration-Goal-Oriented Control System ReconfigurabilityGUAN Shouping ，YANG Feisheng(College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China)Abstract: For the sake of providing design insights into the synthesis of controller reconfiguration for reconfigurable systems, control reconfigurability of linearized systems is analyzed. Oriented to control systems, five reconfiguration goals are identified, that is, stabilization goal, setpoint recovery weak reconfiguration goal, trajectory recovery strong reconfiguration goal, state restoration direct reconfiguration goal and fault-masking goal. According to the strength of control requirements, reconfigurability of stabilization, weak, strong, and direct goals via the fault-masking one for the closed-loop linear control system are presented respectively. With regard to the stabilization goal, controllability and observability structural propertiesare mainly considered, and reconfigurability conditions are given in the form of rank conditions for others. Reconfigurability analysis is illustrated by a linear multi-input multi-output (MIMO) system, validating the achieved reconfiguration conditions.Keywords: reconfiguration goal; reconfigurability; controllability and observability structural decomposition; rank condi- tion1引言（Introduction）控制系统重构实际上是一个系统的可重构控制器在线自动重新设计的过程[1 -2]．在设计可重构系统时，需预先知道对哪些故障情况或哪些部件失效能够通过重构达到容错，因此就要对系统的控制可重构性进行分析，从而为控制律重构的综合设计提供依据．有关系统的控制可重构性的研究文献比较少．线性系统的可重构性很大程度上取决于系统的控制冗余．程一综述了提高闭环可靠性的重构、冗余和鲁棒性方式，对线性多变量系统执行器和传感器的功能冗余性提出了约旦标准形和“一般性”两种分析方法，并论述了功能冗余性在系统重构中的作用[3 - 4]．Wu 和周克敏等首次研究了反馈控制的冗余水平的度量问题，针对线性时不变系统，将最小二阶模式作为控制可重构性的度量，以此反映不管采用被动还是主动控制策略，故障发生时过程对象允许性能恢复的能力[5]．控制可重构性本质上度量了不利条件下被控过程剩余的能控性和能观性．Gehin 和Straoswiecki 使用一般元件模型进行可重构性分析，从系统部件所提供的服务和为达到特定目标而组织的操作模式方面描述系统[6]．Sebek 等基于2-D 矩阵多项式方程给出了2-D 系统的局部可控性和因果可重构性的充要条件，因果可重构性等价于一个准确观测器的存在性[7]．Kaczorek 扩展建立了2-D 线性系统一般奇异模型的局部能控性、可达性和可重构性的充要条件[8]．文[9] 给出了一种引入新控制元件的平滑方法，通过终端连接保证了重构过渡基金项目：国家自然科学基金资助项目（60974070）；辽宁省自然科学基金资助项目（20082026）．通讯作者：杨飞生，*************************收稿／录用／修回：2009-09-25/2010-01-13/2010-06-13阶段的稳定性．以上文献主要从稳定角度考虑可重构性，稳定目标只要求重构回路是稳定的．由于控制重构的目标依原始控制器的目标而定，而单独的稳定目标不足以描述所有问题，并且实际应用中常需要将目标加强，例如要求重构后闭环输出能跟踪上重构前闭环的外部输出、重构前后闭环的外部输出尽可能一致、控制对象的状态受故障的影响尽量小等．因此，本文将定义5 个重构目标，研究采用主动控制策略时可重构性分析的方法，从不同角度出发，要求逐渐加强，依次给出1-D 线性系统的重构条件，从而丰富了控制系统可重构性分析的理论研究，也为实际的可重构系统设计提供了重要依据．2重构目标（Reconfiguration goals）标称对象的线性化模型为x˙= A x+ B u+ B d d,y = Cx 初始状态x0 、d、B d和C z 与标称对象相同．重构控制回路由故障对象模型、重构模块和标称控制器来定义，如图1 所示．一个标称控制回路的最普通的控制目标是镇定系统、达到一个稳态输出（定点跟踪）和跟随一个给定的轨迹（完美跟踪）．这些目标也适用于故障控制回路，从而引出下面的重构目标．稳定目标：恢复标称控制回路的稳定性，弱重构目标为恢复输出平衡点，强重构目标为恢复系统的动态行为．z = C z x, x(0) = x0(1) 其中，x 是n 维对象状态；u 和d 分别为p 维控制输入和q 维干扰输入，y 和z 分别为r 维量测输出和t 维外部输出；系数矩阵由未线性化的系统函数平衡点处的雅可比矩阵定义．控制器为n c 维状态空间系统x˙c= A c x c + B c(w−yc)u c = C c x c + D c(w−yc) (2)x c(0) = 0设w 为v 维的参考输入．在标称控制回路中u = u c, yc= y (3) 从而得出闭环模型图 1 重构控制回路的目标Fig.1 Goals of the reconfigured control loop另给出两个与常规控制不同的目标的定义：直接重构目标，恢复对象的状态轨迹；故障隐蔽目标，从控制器一侧隐藏故障．假设重构控制回路的极点是σ(A fs)，其中A fs 是由故障对象、重构模块和标称控制器组成回路的系d x xB D c B d统矩阵．一般重构问题定义的5 个重构目标也适用d tc = Asx c+B cw+ d于线性重构问题．稳定目标稳定目标要求重构回路是稳定的．y = Cx, z = C z x, A s = A−B D c BC c−B c C A c(4)一个线性系统简单的稳定性判据是所有极点必须位于复平面的左半部分．此处使用这个标准的一个条件更强的D 稳定变体，要求极点位于一个设计集合参考信号馈入控制器的这种方式可能是限制性的，但这种假定结构仍不失一般性．因为向量yc可由额外的零子向量扩展，以使对于此子向量相减的C D：其中C Dσ(A fs) ⊂C D (6) 是C−的一个子集，C 表示复数域集合．此结果只依赖于参考输入w．故障对象的模型以同样方式线性化：x˙f= A f x f + B f u f+ B d d,yf= C f x f z f = C z x f,x f(0) = x0(5)标准考虑到像相位裕度和调节时间等额外要求的陈述．弱重构目标弱重构目标需要重构回路的外部输出静态情形与标称回路的输出匹配．标称回路从x两个输入 u 与 d 到输出 y 的传递函数 G 和重构回路的 G r 可以表示为故障而改变，所以这个问题可解的一个充要条件是故障对象的所有不能控极点位于 C D 内．U (s ) U c (s )定义：对于上述的线性化系统，有：Y (s ) = G (s )D (s ), Y c (s ) = G r (s ) D (s ) (1) 若系统能控，即能控对 (A , B ) 满秩，执行器失效后故障系统仍是能控的，即能控对 (A , B f ) 满秩，为了满足弱目标，两者静态时应相等：G (0) − G r (0) = 0(7)强重构目标强目标要求重构回路的外部行为与标称回路的行为精确匹配．对于传递函数来讲，有则称该执行器对本系统是能控冗余的．(2) 若系统是能镇定的，系统的不能控部分是渐近稳定的，执行器失效后故障系统仍是能镇定的，则称该执行器对系统是能镇定冗余的．(3) 若系统能观，即能观对 (A , C ) 满秩，传感器失效后故障系统仍能观，即能观对 (A , C f ) 满秩，则 ∀s : G (s ) = G r (s )(8)这个目标导出了最复杂的解．直接重构目标这个目标要求对象的状态受到故障的影响尽可能地小．如果对于所有的 w 、x 0 和 d ，有∀t : x f (t ) = x (t )(9)则直接重构目标得到满足．故障隐蔽目标最后的故障隐蔽目标是一个技术目标，引进它是为从控制器视角定义重构模块的行为．此目标对对象侧回路无影响，因此它不限制重构问题的可解性．然而，它有助于限制资格解的重构模块集．这个目标要求控制器视角侧不受故障影响．若标称控制和重构控制回路的控制器输入相同，那么对于所有 w 和 x 0（但无 d ），有∀t : y c (t ) = y (t )(10)这可由控制器的能观测极点不受故障影响的事实直接得到．引理 1：假设初始状态 x = x f = x 0 = 0 是一个平衡点，所以没有自由运动．那么，如果被重构对象与标称对象具有相同的输入／输出行为，则故障隐蔽目标得到满足．证明：此引理可通过一个简单的系统理论分析得出．标称和重构控制环两者都分别由两部分组成：控制器（两种情况相同）和标称对象或被重构对象．由假设可以得出两个控制器和对象的开环链在输称该传感器对本系统是能观冗余的．(4) 若系统是能检测的，即系统不能观部分是渐近稳定的，传感器失效后故障系统仍是能检测的，则称该传感器对系统是能检测冗余的．命题 1：若执行器对系统是能控冗余的，则系统对该执行器失效可重构；若执行器对系统是能镇定冗余的，则系统对执行器失效是稳定意义上可重构的．命题 2：若传感器对系统是能观冗余的，则系统对该传感器失效可重构；若传感器对系统是能检测冗余的，则系统对传感器失效稳定意义可重构．命题 3：若系统的能控冗余度为 k ，则对任意的 k 个执行器失效，系统是完全可重构的；若系统的能镇定冗余度为 k ，则对任意的 k 个执行器失效，系统是稳定意义上可重构的．命题 4：若系统的能观冗余度为 k ，则对任意的 k 个传感器失效，系统是完全可重构的；若系统的能检测冗余度为 k ，则对任意的 k 个传感器失效，系统是稳定意义上可重构的．基于上面的定义与命题，下面提出一种可用于线性系统的可重构性分析方法．设R = rank (B f , A A B B f, · · · , A n −1 B f ) (11)1) 若 R = n ，则 (A , B f ) 完全能控，B f 是可重构的；2) 若 R < n ，则对 (A , B f ) 作能控性结构分解入／输出行为上相同．因此，两个闭环系统表现出相x˙fc11 A ¯ 12 x fc f1 同的行为，包括相同的输出．3 可重构性分析（Reconfigurability analy-sis ）x ˙ fc¯ = 0 A ¯ 22xfc x fc¯ + 0 u f(12)3.1 基于稳定目标的可重构性分析如果故障对象包含 C D 外的固定极点，稳定目 y f = .C ¯ 1 C¯ 2. x fc¯(13) 标明显不能达到．因为对象的能观测性不因执行器得到能控部分 A ¯ 11 和不能控部分 A ¯ 22，能控部分 A ¯ B ¯−的极点可以通过引入状态反馈阵或输出反馈阵而任意配置；不能控部分则不能配置，但只要 A ¯ 22 的极点如果故障对象的解空间包含标称对象的解空间，即位于复数域左半平面内，总能找到一个反馈使得故A B fA B f B 障系统状态渐近稳定于标称系统状态的镇定器，此时 B f 是稳定意义上可重构的．如果 A ¯22 至少有一个 rankC z0 = rankC z0 0(18)极点位于复数域右半平面，就不存在使故障系统状态渐近稳定于标称系统状态的镇定器，这时 B f 不具有可重构性．同理，由于非奇异线性变换不改变系统的能控能观特性，根据对偶性，传感器故障可作能观性结构分解进行分析，也可对其对偶系统作能控性标准结构分解；执行器和传感器故障并存时，作能控能观性结构规范分解进行可重构性分析．分解时也可先把待分解的系统化为约旦标准型，然后按约旦标准型的能控判别法则和能观判别法则，判别各状态变量的能控性和能观性，最后按能控能观、能控不能观、不能控能观、不能控不能观四种类型分类排列，即可组成相应的子系统，进而考察系统的可重构性．因此，以下假设有执行器故障的对象为则弱重构目标可以达到．3.3 基于强重构目标的可重构性条件两个主要方面必须考虑：输出轨迹 z f 的恢复和重构控制回路的稳定性．z f = z将标称控制回路与重构控制回路进行比较可定义重构问题如图 2．由于很难分析控制回路的可解性，因此应用满足故障隐蔽目标的引理 1：若被重构对象（故障对象加重构模块）的行为等于标称对象的行为，则故障隐蔽目标满足，并且控制器的所有信号不受故障影响．x ˙f = A x f + B f u f y f = Cx f , z f = C z x f (14)x f (0) = x 03.2 基于弱重构目标的可重构性条件对于常值干扰和输入，输出 z f 的稳态值要能恢复到其标称值：lim (z (t ) z f (t )) = 0t →∞用在向量上方加上划线来标示该向量的静态值，重写此条件：z ¯ = z ¯f显然弱重构目标的可解性由故障对象可能的平衡状态集和最终稳态输出决定．它们由 x ˙¯f = 0 定义，即0 = Ax ¯f + B f u ¯ f图 2 面向强重构目标的标称系统和故障系统 Fig.2 Nominal and faulty systems oriented to the strongreconfiguration goal为达到强重构目标，必须存在传递函数 H (s )，满足 H (s ) 与故障对象 G f (s ) 串联后与标称对象 G (s ) 有相同的动力学行为特性这一条件：∃H (s ) : G (s ) = G f (s )H (s )G (s ) = C z (sII − A )−1 B ,G f (s ) = C z (sII − A )−1 B f因为这个 H (s ) 是所要求的重构模块，所以它也必须是一个真有理矩阵传递函数．这里只考虑一个 z ¯f = C z x ¯f(15)必要条件：一个有理（但不一定真实）解 H (s ) 存在，如果为进一步分析，假设系统在 0 处无相消零点：A rank (A ,B f ) = rankC z那么 z f 的解空间维数为A B f = n (16) ∀s : rank (G f (s )) = rank (G (s ), G f (s ))(19)稳定目标要求被重构对象 G f (s )H (s ) 是能镇定的，对此给出几个必要条件．很明显 H (s ) 和 G f (s ) 必须能镇定；此外，G f (s ) 没有不存在于 G (s ) 中的不稳定零点或极点，否则因为这些不稳定零极点将不得不由 H (s ) 的不稳定极点和零点抵消，从而会导致 rankC z 0−n (17)出现隐藏的不稳定极点．i f f f f f f 3.4 基于直接重构目标的可重构性研究首先给出控制量之间重构的一个必要条件．定理 1 设控制量 u i （对应 B 的 b i 列）完全失 4 数值举例（Numerical example ）执行器故障的二阶二入二出标称过程对象相关矩阵如下：效，u j 是用于重构的新控制量，则u i 可用 u j 进行广义逆重构的条件是 b T b j ƒ= 0．0.25 0 1 −0.5i证明：若不满足 b T b j ƒ= 0，u i 与 u j 一定正交，被A = −0.25 −0.25, B = 0 0.5u i 控制的模态必不受 u j 控制，即 (A , b i ) 不完全能控，u j 不能作为 u i 的控制冗余．应用故障隐蔽目标引理 1，假设标称控制器的 1 0 C =0 1,C z = (0, 1)输出 u 和重构控制器的输出 u c 相等．若式 (9) 在此假设下得到满足，标称对象状态和故障对象状态无差别．因此，故障不影响控制器——相同的信号 y 或 y c 提供给标称和重构回路．由于相同的控制器用于两种情形，控制器的输出 u 和 u c 也是相等的，开始的假设因此成立，直接重构目标和故障隐蔽目标第二个执行器失效，由下面的输入矩阵描述：1 0B f =0 0标称控制器由无状态的静态反馈阵给出，D c = diag (3, 10)，即式 (2) 中的 A c , B c , C c 消失．故期望同时得到满足．对式 (9) 求导得的标称闭环极点为 −2.75 和 −5.75．考虑到调节时x ˙f = x ˙因此，满足此目标的充分必要条件是B f u f = B B u u (20)假设输入向量事先未知，一个对于所有输入都成立的一般解必须能找到．引理 2 矩阵方程 SX = T 有解的充要条件是间，D 稳定域选为 C D = [−1, −20]，系统在此区间是足够快的．此系统虽较简单，但可充分说明有关重构的相应效果并验证了已获得的重构条件．对系统能控能观特性分析可知，它满足可重构性的稳定目标，可由极点配置来镇定系统．应用秩条件式 (18) 得知系统也能达到输出稳态值恢复的弱重构目标，可采用零点配置重构方法消除稳态误差．对于强重构目标，系统满足式 (19) 等必要条件，且该重构问题可解释秩 rank (S ) = rank (S , T )．为图 2 中 u c 为干扰的扰动解耦问题．由线性方程组有解的充要条件推广，将 S 和 T 按列分块，易证引理 2．为节省篇幅起见，证略．而对直接目标判断秩条件得 rank (B f ) = 1， rank (B , B ) = 2，即 rank (B , B ) ƒ= rank (B )，不满足f f f 定理 2 直接目标下可重构性的几个等价条件如下：(1) im (B ) ⊆ im (B f ), im (B ) = {B B u u |u ∈ R p }； (2) rank (B f , B ) = rank (B f ) = rank (B f B T )； (3) rank (B ) ™ rank (B f ) = rank (B T B f )； (4) rank (B ) = r ank (B f )．证明：由矩阵论可知，B f u f = B B u u 有解的充要条件是条件 (1) 的列空间或象 im (B ) ⊆ im (B f )；即 B 的 p 个列可以由 B f 的 p 个列向量组线性表示，由引理 2 知 rank (B f ) = rank (B f , B )．又可知方程组 Sx = 0 与 (S T S )x = 0 同解，因此 rank (B T B f ) = rank (B f ) = rank (B T )，故有等价条件 (2)rank (B f , B ) = rank (B f ) = rank (B f B T )；故有等价条件 (3)rank (B ) ™ rank (B f ) = rank (B T B f )；因为 B f 是将 B 中的某一列或某些列置零得到，有 rank (B ) “ rank (B f )，故得等价条件 (4) rank (B ) = rank (B f )．证毕．直接目标的可重构性条件，因此也就不能对该系统进行基本伪逆法重构设计．5 结语（Conclusion ）本文主要研究了线性控制系统的可重构性．首先定义了 5 个重构目标，在故障隐蔽目标基础上，按照由弱到强的程度针对其它各种目标给出了相应的可重构性条件．数值举例应用这些条件进行了可重构性分析的验证，为可重构系统综合设计提供重要基础．控制可重构性揭示了被控对象模型能够进行重构控制设计的潜力和极限，应用可重构性条件便于重构控制的分析与综合．重构问题的可解性依赖于解析冗余的存在性．在精确的跟踪性能恢复重构条件不能满足时，标称闭环控制系统性能如何以准最优方式恢复的多目标优化重构是下一步需要研究的主要问题．另一方面，为了给一般非线性系统的控制重构综合提供一定的设计依据，非线性控制系统的可重构性分析值得进一步探究．参考文献（References）[1] Richter J H, Weiland S, Heemels W P M H, et al. Decoupling-based reconfigurable control of linear systems after actuator faults[C]//10th European Control Conference. 2009: 2512- 2517.[2] Richter J H, Lunze J. H∞-based virtual actuator synthesis for op-timal trajectory recovery[C]//7th IFAC Symposium. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2009: 1587-1592.[3] 程一．线性多变量系统执行器和传感器的功能冗余性分析[J]．信息与控制，1990, 19(1): 12-17.Cheng Yi. Function redundancy analysis on actuator and sen- sor of linear multivariable system[J]. Information and Control, 1990, 19(1): 12-17.[4] 程一．提高闭环控制系统的可靠性——重构、冗余、鲁棒性问题综述[J]．控制与决策，1989, 4(5): 57-64.Cheng Yi. Reliability improvement of the closed-loop system – A survey on reconfiguration, redundancy and robustness[J].Control and Decision, 1989, 4(5): 57-64.[5] Wu N E, Zhou K, Salomon G. Control reconfigurability of LTIsystems[J]. Automatica, 2000, 36(3): 1767-1771.[6] Gehin A L, Staroswiecki M. Reconfiguration analysis usinggeneric component models[J]. IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics: Part A, 2008, 38(3): 575-583.[7] Sebek M, Bisiacco M, Fornasini E. Controllability and recon-structibility conditions for 2-D systems[J]. IEEE Transactionson Automatic Control, 1988, 33(5): 496-499.[8] Kaczorek T. Local controllability, reachability, and recon-structibility of the general singular model of 2-D systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control, 1992, 37(10): 1527-1530.[9] Trangbaek K, Stoustrup J, Bendtsen J. Stable controller recon-figuration through terminal connections[C]//17th IFAC WorldCongress. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2008: 331-335.作者简介：关守平（1965 –），男，博士，教授．研究领域为过程优化控制，精密检测与控制．杨飞生（1984 –），男，博士生．研究领域为控制系统重构与智能自修复技术．（上接第390 页）[6] Madavan N K. Multiobjective optimization using a Paretodifferential evolution approach[C]//Congress on Evolutionary Computation: vol.2. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2002: 1145- 1150.[7] Ziegler J G, Nichols N B. Optimum settings for automaticcontrollers[J]. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 1993, 115(2B): 220-222.[8] 朱学军，陈彤，薛量，等．多个体参与交叉的Pareto 多目标遗传算法[J]．电子学报，2001, 29(1): 106-109.Zhu Xuejun, Chen Tong, Xue Liang, et al. Pareto multiobjec- tive genetic algorithm with multiple chromosomes crossover[J].Chinese Journal of Electronics, 2001, 29(1): 106-109.[9] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiob-jective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6(2): 182-197.[10] Yuwana M, Seborg D E. A new method for on-line controllertuning[J]. AIChE Journal, 1982, 28(3): 434-440. [11] Zitzler E, Deb K, Thiele L. Comparison of multiobjective evo-lutionary algorithms: Empirical results[J]. Evolutionary Com- putation, 2000, 8(2): 173-195.[12] Coello C A, Sierra M R. A coevolutionary multi-objectiveevolutionary algorithm[C]//Congress on Evolutionary Compu- tation: vol.1. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2003: 482-489. [13] 陈来九．热工过程自动调节原理和应用[M]．北京：水利水电出版社，1982.Chen Laijiu. Principles of thermal process automatic adjustment and application[M]. Beijing: China Water Power Press, 1982.作者简介：刘楠楠（1983 –），女，硕士．研究领域为智能算法，多目标优化．石玉（1973 –），女，博士，讲师．研究领域为智能算法，多目标优化．范胜辉（1983 –）男，硕士生．研究领域为智能算法，多目标优化．。

泊松表面重建.

泊松表面重建摘要：我们展示了对有向点集的表面重建可以转化为一个空间泊松问题。

这种泊松公式化表达的方法同时考虑了所有的点，而不借助于启发式的空间分割或合并，于是对数据的噪声有很大的抵抗性。

不像径向基函数的方案，我们的泊松方法允许对局部基函数划分层次结构，从而使问题的解缩减为一个良态的稀疏线性系统。

我们描述了一个空间自适应的多尺度算法，其时间和空间复杂度正比于重建模型的大小。

使用公共提供的扫描数据进行实验，在重建的表面，我们的方法比先前的方法显示出更详细的细节。

1、引言：由点样本重建三维表面在计算机图形学中是一个热门研究问题。

它允许对扫描数据的拟合，对表面空洞的填充，和对现有模型的重新构网。

我们提出了一种重要的方法，把表面重建问题表示为泊松方程的解。

跟许多先前的工作一样(参见第2部分)，我们使用隐式函数框架来处理表面重建问题。

特别地，像[K a z 05]我们计算了一个三维指示函数 (在模型内部的点定义为1，外部的点定义为0)，然后可以通过提取合适的等值面获得重建的表面。

我们的核心观点是从模型表面采样的有向点集和模型的指示函数之间有一个内在关系。

特别地，指示函数的梯度是一个几乎在任何地方都是零的向量场(由于指示函数在几乎任何地方都是恒定不变的)，除了模型表面附近的点，在这些地方指示函数的梯度等于模型表面的内法线。

这样，有向点样本可视为模型的指示函数梯度的样本(如图1)。

图1 二维泊松重建的直观图例计算指示函数的问题因此简化为梯度算子的反算，即找到标量函数~χ，使其梯度最佳逼近样本定义的向量场V u r ，即，，如果我们使用散度算子，那么这个变化的问题转化为标准的泊松问题：计算标量函数~χ，它的拉普拉斯算子(梯度的散度)等于向量场V u r的散度，在第3、4部分我们将会对上式作精确的定义。

把表面重建问题表达成泊松问题拥有许多优点。

很多对隐式表面进行拟合的方法把数据分割到不同区域以进行局部拟合，然后使用合成函数进一步合并这些局部拟合结果。

三维模型表面重构算法

三维模型表面重构算法
三维模型表面重构算法是一种用于从点云数据生成三维表面模型的算法。

以下是几种常见的三维模型表面重构算法：
1. Poisson表面重建算法：该算法通过最小化表面能量函数来重建三维表面。

它使用迭代优化技术，不断优化表面形状，直到达到收敛为止。

该算法可以生成高质量的三维表面，但计算复杂度较高。

2. Ball Pivoting算法：该算法通过旋转一个球体并检测球体与点云数据的交点来重建三维表面。

它使用迭代方式不断优化表面形状，最终生成三维表面模型。

该算法计算效率较高，但需要手动选择球体半径参数。

3. Marching Cubes算法：该算法是一种基于体素的表面重建算法，它通过在三维数据场中遍历体素并提取表面三角形来重建三维表面。

该算法计算效率较高，但生成的表面模型质量较低。

4. Poisson-based Marching Cubes算法：该算法是Marching Cubes算法和Poisson表面重建算法的结合，它使用Marching Cubes算法提取体素表面三角形，然后使用Poisson 表面重建算法对三角形进行优化处理，最终生成高质量的三维表面模型。

这些算法各有优缺点，应根据具体情况选择合适的算法来重建三维表面模型。

基于超表面的可重构天线研究与设计

基于超表面的可重构天线研究与设计基于超表面的可重构天线研究与设计摘要：随着无线通信技术的快速发展，天线的设计和性能变得越来越重要。

可重构天线通过使用超表面材料，为天线提供了更高的灵活性和可调节性。

本文基于超表面技术，对可重构天线的研究与设计进行了探讨。

1. 引言无线通信已经成为现代社会不可或缺的一部分，而天线作为无线通信的关键组成部分，对通信质量和性能至关重要。

然而，传统的天线设计常常受限于固定结构和固定频段的限制，无法适应不同环境和不同需求。

因此，研究和设计可重构天线成为了一个重要的课题。

2. 超表面技术超表面是一种由具有特殊电磁性质的微小单元构成的二维材料。

通过控制超表面上微小单元的尺寸和排列方式，可以对电磁波进行精确的调控。

超表面的出现为可重构天线的研究和设计提供了新思路和新方法。

3. 可重构天线设计原理可重构天线的设计基于超表面的原理，通过改变超表面的状态和特性，来实现天线的多频段、宽带、波束调控等功能。

具体来说，可重构天线由天线元件和超表面组成。

利用超表面的“固态变换器”功能，可以通过改变超表面上单元的状态和相位，实现对射频能量的精确操控，从而实现天线的可重构性。

4. 可重构天线的关键技术4.1 超表面的制备和集成超表面的制备和集成是可重构天线设计中的关键技术之一。

目前，常用的制备方法包括基于机械刻蚀的制备方法和基于纳米加工的制备方法。

同时，超表面还需要与天线元件进行有效的集成，保证其性能和稳定性。

4.2 可重构超表面的设计和控制可重构超表面的设计和控制是实现可重构天线功能的另一个关键技术。

通过设计超表面上的单元结构、形状和排列方式，可以实现对电磁波的精确调控。

同时，需要制定合适的控制算法和接口，实现对超表面状态和相位的实时控制。

5. 可重构天线的应用前景可重构天线的出现将极大地推动无线通信技术的发展和应用。

首先，可重构天线可以应用于智能手机、无人机等移动终端设备，提供更好的通信性能和覆盖范围。

基于自监督深度学习的人脸表征及三维重建

126
传感器与微系统（ Transducer and Microsystem Technologies）
2019 年第 38 卷第 9 期
DOI： 10． 13873 / J． 1000—9787（ 2019） 09—0126—03
基于自监督深度学习的人脸表征及三维重建
刘成攀1 ，吴斌2 ，杨壮1
（ 1．西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010； 2．特殊环境机器人技术四川省重点实验室，四川绵阳 621010）
摘要：非约束条件下，由于传统神经网络对于单个个体人脸表情变化过于敏感而对不同个体间人脸灵
敏度有限，从而导致构建的三维模型几何特征与个体不匹配。针对上述问题，提出一种基于具有较强鲁棒
0引言三维人脸重建能通过稠密人脸对齐获取三维机视觉中基础且备受关注的任务。
传统三维人脸重建主要基于优化算法，如迭代最近点［1］获取 3DMM 模型系数进而利用单个脸部图像渲染相应的三维人脸。然而这些方法存在复杂度高、耗费时间长、难以寻找局部最优方案以及初始化效果差的问题。随着卷积神经网络的发展，利用神经网络来学习回归 3DMM 系数显著改善了三维重建的质量和效率。文献［2］提出的端
Abstract： Under unconstrained conditions，the traditional neural network is too sensitive to the change of the individual face expressions but the sensitivity of the face between different individuals is limited，which leads to the phenomenon that the geometric features of the constructed three-dimensional model do not match the individual． In order to solve above problems，a face representation and 3D reconstruction algorithm is proposed which is based on self-supervised deep learning with strong robustness． It can effectively auto map the feature points of 2D faces into 3D space to realize 3D face reconstruction． The Efficient-Net is used as the backbone to obtain the facial feature vectors and the 3D deformation model parameters，meanwhile the contrast loss function is introduced on the basis of the twin（ Siamese） neural network to expand the inter-class distance and reduce the intra-class distance． The identity loss function is proposed to preserve the identity information of the same individual in space which enhances the robustness to deformation． Experiment shows that the algorithm has achieved a good performance on the 300W—LP and AFLW2000—3D database． Keywords： unconstrained condition； self-supervised deep learning； face representation； 3D reconstructiont； Siamese neural network

资源限制型可重构并行信息处理方法

有限的星上信息处理领域，具有很好的工程应用前景。
关键词：动态部分重构；并行处理；立方体钠卫星；ＧＮＣ
中图分类号：Ｖ４４６．１文献标志码：ＡＤｏＩ：ｌ０．３７８８／ＩＲＬＡ２０ｌ６４５．１１２６００３
Ｒｅｓｏｕｒｃｅ — ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｐａｒａｌｌｅｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｃ０ｎｆｉｇｕｒａｂｌｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
第４５卷第ｌｌ期
Ｖｏ１．４５Ｎｏ．１１
红外与激光工程
ＩｎｒａｆｒｅｄａｎｄＬａｓｅｒＥｎ￣ｉｎｅｅｒｉｎ
２０１６年ｌ１月
ＮＯＶ．２０１６
资源限制型可重构并行信息处理方法
２．ＳｈｎｇａｈａｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐａｃｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈｉａ２０１１０９，Ｃｈｉｎａ；
陆智俊．－，贲德，毛博年。
（１．雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室南京航空航天大学，江苏南京２１００１６；

超表面结构中的光束缚机制及应用研究

3.进一步研究超表面结构在不同光谱范围内的应用，为光信息处理提供更多可能性。
05
超表面结构光束缚机制的数值模拟研究
数值模拟方法
建立模型
利用先进的计算机建模软件，构建超表面结构模型，并设定光学参数。
设定边界条件
根据实验条件，设定模型中的边界条件，如入射光的偏振状态、传播方向等。
初始化求解
光的波动理论
01
光在传播过程中表现出的波动性质，适用于描述光的衍射、干
涉等现象。
光的粒子理论
02
光具有粒子性质，可以解释光的能量量子化、光电效应等现象
。
光的波粒二象性
03
光同时具有波动和粒子两种性质，适用于描述光的干涉、衍射
和光电效应等现象。
超表面结构对光的束缚作用
超表面结构的特性
超表面结构具有周期性或非周期性排列的纳米单元，可以实现对光的相位、振幅、偏振等参量的调控。
《超表面结构中的光束缚机制及应用研究》
2023-10-30
目录
• 超表面结构中的光束缚机制 • 超表面结构在光学系统中的应用 • 超表面结构在其他领域的应用 • 超表面结构光束缚机制的实验研究 • 超表面结构光束缚机制的数值模拟研究 • 总结与展望
01
超表面结构中的光束缚机制
光束缚机制的基本理论
光学计算
通过超表面结构对光的干涉、衍射等效应的调控，实现光学计算，加速图像处理、模式识别等任务。
光学通信
可见光通信
利用超表面结构对可见光的调控，实现可见光通信，具有传输速率高、抗干扰能力强等优点。
光纤通信
在光纤中嵌入超表面结构，实现对光的相位、振幅等参量的调控，提高光纤通信的传输距离和安全性。

可重构超表面设计中的科学问题

可重构超表面设计中的科学问题
在可重构超表面设计中，涉及到许多科学问题，包括但不限于材料科学、电磁学、信号处理、优化算法和工程应用等方面。

首先，材料科学是可重构超表面设计中至关重要的科学问题之一。

研究人员需要寻找具有特定电磁特性的材料，以实现对电磁波的精确控制。

这涉及到材料的合成、结构设计和性能调控等方面的科学问题。

其次，超表面的设计涉及电磁学问题。

研究人员需要理解电磁波在超表面上的传播规律，包括折射、反射、透射等现象，以及如何利用超表面实现对电磁波的精确调控。

另外，信号处理也是一个重要的科学问题。

在可重构超表面设计中，需要对输入信号进行处理，以确定超表面的最佳配置，从而实现对输出信号的精确控制。

这涉及到信号处理算法、模型建立和实时控制等方面的科学问题。

此外，优化算法在可重构超表面设计中也扮演着重要的角色。

研究人员需要开发高效的优化算法，以在给定约束条件下寻找最佳
的超表面配置方案，以实现特定的电磁波控制目标。

最后，工程应用是一个跨学科的科学问题。

可重构超表面的设计不仅需要解决上述科学问题，还需要将其应用于通信、雷达、无线能量传输等领域，因此需要考虑工程实际应用中的可行性、稳定性和成本效益等方面的科学问题。

总的来说，可重构超表面设计涉及到材料科学、电磁学、信号处理、优化算法和工程应用等多个科学领域，需要多学科的合作和综合运用，以解决其中涉及的科学问题，推动可重构超表面技术的发展和应用。

可重构智能表面设计及其在无线通信系统中的应用研究

可重构智能表面设计及其在无线通信系统中的应用研究可重构智能表面设计及其在无线通信系统中的应用研究近年来，随着物联网和5G技术的迅猛发展，无线通信系统面临着越来越多的挑战，如高频率信号的衰减、多路径效应与信号干扰等问题。

为了解决这些问题，可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）成为了研究者们关注的热点。

本文将探讨可重构智能表面的设计原理、功能特点以及其在无线通信系统中的应用研究。

可重构智能表面是一种由许多可控单元组成的表面，可以通过外部监测系统来调整其电磁特性，从而实现对信号的控制。

其基本工作原理是通过调整表面上的单元的相位和振幅，从而改变电磁波的传播行为。

这些可控单元通常由无源元器件如微线路和可转移能量的电磁元件组成。

可重构智能表面的设计旨在优化信号的传输性能并降低信号的干扰和衰减。

可重构智能表面的功能特点主要体现在以下几个方面。

首先，可重构智能表面将无线信号的传播环境由复杂的多路径效应转变为可控的单路径传输，从而减小了信号的多径间干扰和衰减。

其次，可重构智能表面能够主动调整信号的波束方向，实现精确的定向传输，从而提高了信号的覆盖范围和传输距离。

此外，可重构智能表面还可以通过信号的干扰编码和解码技术实现对信号的加密传输，提高了无线通信系统的安全性。

在无线通信系统中，可重构智能表面有着广泛的应用研究。

首先，可重构智能表面可以用于改善室内无线网络的覆盖范围和传输质量。

在室内环境中，由于墙体和障碍物的存在，无线信号往往受到衰减和干扰，导致网络的覆盖范围受限。

利用可重构智能表面可以有效地调整信号的传播路径，增强信号的覆盖范围，提高网络的传输速率和可靠性。

其次，可重构智能表面可以用于优化室外无线通信系统的网络性能。

在城市高楼密集的区域，信号往往会遇到多径效应和衰减，导致网络的覆盖距离和信号质量下降。

通过在建筑物表面或电线杆上部署可重构智能表面，可以实现对信号的精确调控，提高信号的传输距离和穿透能力，改善网络的覆盖范围和传输质量。

表面重建的几种方法

表面重建的几种方法介绍表面重建是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要研究方向，旨在根据给定的点云或深度图像，恢复物体的三维表面。

表面重建方法可以应用于许多领域，如虚拟现实、三维建模和医学影像分析等。

本文将介绍几种常用的表面重建方法，并比较它们的优缺点。

体素网格方法体素网格方法是一种基于体素格子的表面重建方法。

它将三维空间划分为一个个等大小的体素格子，然后根据与点云的相对位置确定每个体素的状态。

常见的体素状态包括空、实和边界。

通过对实体体素进行连接和表面插值，可以生成物体的表面。

体素网格方法具有以下优点： - 简单易懂，容易实现。

- 可以处理任意形状的物体。

然而，体素网格方法也存在一些缺点： - 对于复杂的物体形状，需要大量的体素才能获得精确的表面重建结果。

- 生成的网格可能包含大量冗余的顶点和面片，造成数据冗余。

三角化方法三角化方法是一种常用的表面重建方法，它将点云或深度图像转化为由三角形组成的三角网格。

三角化方法主要包括两个步骤：点云三角化和三角网格优化。

点云三角化通过连接点云中的相邻点创建三角形，从而形成初步的三角网格。

三角网格优化则通过对初始网格进行顶点位置调整和面片细化来改进重建结果。

三角化方法具有以下优点： - 算法相对简单，容易理解和实现。

- 生成的三角网格精度高，适用于渲染和分析。

然而，三角化方法也存在一些限制： - 对于具有复杂形状和拓扑结构的物体，可能无法得到精确的表面重建结果。

- 三角化方法对点云中的噪声和采样密度不敏感，可能导致重建结果不准确。

隐函数方法隐函数方法使用数学函数来表示物体的表面。

通过拟合点云或深度图像，可以生成一个隐函数表达式，从而实现表面重建。

常见的隐函数方法包括基于球谐函数的方法和基于深度学习的方法。

基于球谐函数的方法将物体的表面表示为一组球谐函数的线性组合。

通过最小化点云和隐函数之间的差异，可以得到物体的表面重建结果。

基于深度学习的方法则使用深度神经网络来学习点云和表面之间的映射关系。

医学图像三维表面重建算法研究

华中科技大学硕士学位论文摘要科学计算可视化是计算机图形学的一个重要研究方向，它在各个领域都有着广泛的应用。

在医学领域，人们利用可视化技术由二维医学断层图像序列构建特定组织或器官的三维模型，以辅助进行临床医学诊断。

科学计算可视化技术的核心是三维数据场的可视化，即三维重建。

结合国家自然科学基金项目《三维肿瘤概率映射辅助前列腺活组织穿刺取样方法研究》，对医学图像三维表面重建算法进行了研究，并实现了一个医学图像三维表面可视化系统。

三维表面重建可以分为基于轮廓线的表面重建和基于体素的表面重建。

基于轮廓线的表面重建可以在轮廓线序列之间构建目标表面模型，采用此方法实现了前列腺的三维表面重建。

其过程为先准确提取前列腺轮廓边缘，然后进行轮廓线插值，最后利用三角剖分算法构建出前列腺的三维表面模型，以辅助医生进行前列腺的活组织穿刺。

移动立方体是基于体素的经典表面重建算法，此算法可在由二维医学断层图像序列构成的高密度三维数据场中提取特定组织或器官的三维表面模型，被广泛地应用于医学领域。

然而，移动立方体算法存在体素搜索冗余，生成三角面片过多等不足，导致重建速度偏慢。

针对这些不足，提出了一种改进算法，并在三套数据集上进行了对比实验。

实验结果显示，改进算法消耗时间大为减少，满足临床医学应用中的实时性要求。

三维模型在二维屏幕上显示需要经过一系列复杂的变换。

OpenGL是一个性能优越的图形库，可实现三维图形的高效绘制。

使用OpenGL对三维表面模型进行绘制，最后得到一个具有高真实感和操控性的三维模型，可以更好地在临床诊断中发挥作用。

关键词：科学计算可视化，三维表面重建，轮廓线插值，移动立方体华中科技大学硕士学位论文AbstractScientific computation visualization is a very important research direction in computer graphics, and is used in various fields now. People use visualization technology to construct the 3D model of some tissues and organs, and use it in clinical examination. 3D reconstruction is the core of scientific computation visualization. Research is done on 3D surface reconstruction of medical images and a 3D visualization system based on the project named on 3D Probability Model Assisted Prostate Tumor Biopsy Navigation System is implemented.3D surface reconstruction can be based on contours and voxels. 3D surface reconstruction algorithms based on contours can construct 3D surface between series prostate contours. Firstly, edge detection and extraction should be done on series prostate images, and then, contours interpolation and triangles plotting must be implemented on series contours to construct the 3D surface model of prostate that can be used in the prostate tumor biopsy.Marching Cubes is a classical 3D surface reconstruction algorithm based on voxels which can extract the 3D surface model from 3D medical data. However, this algorithm search lots of blank voxels and generate too many triangles, so it is time consumption. A new algorithm for overcoming the deficiencies is presented. As the experimental result proving, the new algorithm presented accelerates the reconstruction.To display a 3D model on a 2D screen, a series of transform should be done. OpenGL is a widely used graphics interface lib that can render 3D scene efficiently. The 3D surface model rendered by OpenGL has high reality and manipulation that can play an important role in clinical diagnosis.Key words: Scientific Computation Visualization, 3D Surface Reconstruction, Contour Interpolation, Marching Cubes华中科技大学硕士学位论文目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究概况 (2)1.3 本文主要研究内容 (7)2基于轮廓线的表面重建2.1 轮廓线提取 (9)2.2 轮廓线插值 (14)2.3 轮廓线三角剖分 (17)2.4 小结 (19)3基于体素的表面重建3.1 三维数据场、体素与等值面的定义 (20)3.2 移动立方体表面重建算法 (22)3.3 一种改进的移动立方体表面重建算法 (28)3.4 小结 (33)4重建表面的三维显示4.1 三维显示流程 (34)4.2 OpenGL三维显示 (35)4.3 重建表面三维显示的实现 (39)4.4 小结 (42)华中科技大学硕士学位论文5总结与展望5.1 全文总结 (43)5.2 展望 (43)致谢 (45)参考文献 (46)附录攻读学位期间发表论文目录 (51)华中科技大学硕士学位论文1 绪论1.1 课题背景人类从未间断过对信息的获取和描述，并力求用具体、逼真的手段来再现和表述这个世界，而对于人类身体内部结构的探索则更是如此。

一种基于双调和方程的表面重建方法

一种基于双调和方程的表面重建方法
汪蕙;田雪芹
【期刊名称】《东南大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1994(024)005
【摘要】本文对三维物体的重建算法进行了研究，介绍了一种由边界轮廓线出发的基于表面最平滑准则的表面重建方法，继而提出了一种变误差的多层网格迭代算法，显著提高了算法的运算效率，对核磁共振人脑断层边界轮廓线进行试验，重建出的人脑表面３Ｄ图形，有较好的结果，证明了本算法的有效性。

【总页数】5页(P21-25)
【作者】汪蕙;田雪芹
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】R445.2
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