WTB协议栈的软件结构设计及实现

采用模型驱动的设计方法,在研究了平面型网络体系结构、快车道和慢车道、嵌入式通信网络参考模型的基础上,完成WTB协议栈的软件结构设计,划分了功能性模块和非功能性模块,对WTB初运行模块进行了控制平面和数据平面划分,指出了并行工作需求、是否包括定时器、任务切换的系统开销是否可以忍受、可移植性等是模块实现方式选择的重要因素,最后给出了各任务的优先级.     

线性序列相似度的计算

给出了线性序列相似度的定义,讨论匹配矩阵的性质,给出了一种计算线性序列相似度的算法,并对算法作出了优化.     

改进Hough变换在调车信号灯识别中的应用

提出一种基于改进Hough变换的调车信号灯识别算法。算法利用信号灯图案的几何性质简化了计算，可以应用快速变化的实时图像序列。对现场获取的图像序列的处理验证了本算法的有效性。     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

线性序列相似度的计算

给出了线性序列相似度的定义，讨论匹配矩阵的性质，给出了一种计算线性序列相似度的算法，并对算法作出了优化。     

电商化采购系统中商品属性提取的智能化实践

在开放世界假设下,海量商品的属性提取任务是长期困扰电商采购系统的算法问题,提出了采用基于样本量的自适应样本增强策略,改进基于序列标注的问答属性提取算法,并辅以词典树的规则模型。其中,序列标注模型CRF-L4在测试集上的F1达到92%,而使用Softmax预测头的模型Softmax-L4由于缺少上下文语义的约束以及缺乏大规模训练集,表现相比序列标注模型降低了10%～15%。CRF-L4模型在样本数量超过100的属性下几乎都可以超过90%甚至95%,而Softmax-L4即使在样本量足够大的情况下,依然会出现F1小于60%以下的属性类别。模型实验还表明,数据增强对于CRF-L4模型几乎没有提升效果,对于Softmax-L4模型则有2.7%～6.6%的改进。     

面向车辆边缘计算的多目标任务卸载算法

为解决车联网动态环境下,计算和通信资源不足时的任务卸载问题,提出一种基于车辆边缘计算的多目标任务卸载算法。搭建车辆边缘计算中的通信模型和计算模型,考虑每个车辆应用的任务时延约束,设计了多目标优化目标函数,联合优化时延和能耗成本;引入交叉变异、非支配排序、拥挤度排序等技术,提出了多目标任务卸载算法。实验表明,相比于其他任务卸载算法,所提算法显著减少了处理任务的时间和能耗。     

基于混合微粒群优化的多目标列车控制研究

列车控制策略包括输入控制序列和每一控制序列作用距离两方面,本文建立列车运行过程多目标优化模型,以二进制和实数域的混合微粒群优化方法对该问题进行了研究,二进制微粒群算法优化列车输入控制序列,实数域微粒群算法对列车运行距离进行优化,以此得到列车最佳控制策略;针对实际的问题,提出了微粒群算法中pBest更新和gBest选择策略;并与传统的单个目标的列车运行过程优化模型进行了对比研究,仿真研究结果表明混合微粒群优化算法用于列车运行过程优化控制,可以获得满意的效果。     

机车车载视觉识别系统中的稳像技术研究

提出一种基于特征的机车车载图像配准稳定算法。通过计算视频帧中的特征曲线来估计图像的偏移。算法计算量较低,可以应用快速变化的实时图像序列。对从铁路现场获取的机车车载摄像机视频序列的处理验证本算法的有效性。     

OFDM符号定时同步算法的研究

由于OFDM本身对定时误差比较敏感,因此定时估计是准确实现整个系统同步的关键技术之一。Schemidl＆D.Cox提出的算法是利用前导训练序列做自相关来定时同步,虽然这种算法对符号同步估计很有效,但在多径衰落和信道噪声的影响下同步性能不高。对此提出新的改善算法,设计新的训练序列作为前导字及改进自相关序列,通过MatLab模拟仿真和分析可以看出,改善的算法使同步性能得到明显提高。