基于自动删除算法的广义变化性指标恒虚警检测器

针对自动删除均值检测器存在的排序时间过长的问题,先提出了一种修正自动删除均值检测器.计算机仿真显示,与自动删除均值检测器相比,该检测器的性能或与其相同,或稍有改善,但排序时间却减少了一半.推导了该检测器的平均虚警概率、平均检测概率的解析表达式.比较了该检测器与基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器的性能,分析了这2种检测器各自适用的场合.为了得到稳定的检测性能,提出了一种广义变化性指标恒虚警检测器,该检测器根据变化性指标可以自动在修正自动删除均值检测器和基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器之间转换.最后通过计算机仿真验证了该检测器的有效性.     

高速公路出口匝道平面交叉口自适应信号控制策略研究

针对沪宁高速公路G42马群互通出口匝道拥堵蔓延至高速主线上的问题,提出了基于Aimsun仿真的自适应信号控制策略。通过数据的采集、拥堵原因分析、提出缓堵策略,在关键监测点布设检测器检测速度和占有率,并实现与相连交叉口信号控制器的联动控制,达到对交叉口的自适应控制,基于仿真软件Aimsun对方案实施的效果作了评价研究,结果表明文中提出的自适应信号控制策略,可以有效地降低车辆的延误时间和排队长度,提高道路的通行能力。     

直接序列扩频多址通信系统中线性多用户信号检测器研究

提出了通过非线性优化求解线性多用户检测器中线性变换矩阵的一种方法并分析了其性能。计算结果表明：（１）在理想功率控制条件下，这种检测器的误比特率小于传统多用户信号检测器和解相关多用户信号检测器的误比特率；（２）在抗“远－近”效应方面，这种检测中于传统检测器，而弱于解相关检测器。     

基于自适应加权平均融合的路段行程时间估计

在固定检测器和浮动车数据的路段行程时间估计基础上,利用两种估计方法数据之间的互补性,应用自适应加权平均融合算法对估计结果进行融合处理,从而实现对路段行程时间更为精确的动态估计.以大连市中心城区为主要研究对象,通过交通调查和VISSIM仿真环境实现对固定检测器和浮动车的数据收集和行程时间估计.结果显示自适应加权平均融合能够有效提高路段行程时间估计精度,且适用于不同流量状态下的路段行程时间估计.     

混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器

针对Barnard等人提出的非高斯混响背景下的恒虚警检测器在非均匀环境中性能下降的缺点,将基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测方法运用于其检测器结构中,提出了非高斯混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器.该方法可以自动删除参考单元中的干扰点,从而可以克服Barnard等人提出的方法存在的缺点.推导出了该检测器的平均虚警概率和平均检测概率.最后通过对仿真数据和试验数据的处理结果验证了该检测器的优越性.     

基于数据融合技术的路段出行时间预测方法

为了精确预测路段出行时间,分析了国内外基于多数据源的路段出行时间预测方法的优缺点,应用自适应卡尔曼滤波算法,通过融合环形线圈检测器数据和浮动车数据,建立了路段出行时间估计模型,在交通高峰期和事故情况下,比较了采用基于环形线圈检测器、浮动车和自适应卡尔曼滤波3种出行时间预测方法预测路段出行时间的平均绝对百分比误差。比较结果表明:基于自适应卡尔曼滤波算法融合了来自环形线圈检测器和浮动车的数据,预测值更接近实测值,预测精度高。     

基于MMSE检测的分组串行干扰抵消检测器

为减小传统串行干扰抵消(SIC)检测器的时延,改善每一级的检测性能,采用对角加载法和组距分组法,提出了一种改进的SIC检测器.该检测器对每一级用户特征波形的相关矩阵进行对角加载,通过加载量的选择,使得分组用户的输出信干比最大,从而实现最小均方误差(MMSE)检测,检测器每一级线性算子的更新仅与对角加载量有关.理论分析和仿真结果表明,与传统的SIC检测器和MMSE检测器相比,改进的SIC检测器降低了检测时延,误码率更低.     

一种基于多信息融合的事件检测算法

高速公路事件自动检测算法是高速公路事件管理系统的核心.目前的事件自动检测算法普遍采用流量、速度和/或占有率作为检测参数,这些参数可由道路主线上的检测器得到.但这种检测方法要求路上埋设有一定密度的检测器.而目前在我国的很多高速公路上都存在着埋设检测器数量少、间距大的现象,以至这些算法在实际应用中检测效果很不理想.针对高速公路检测器的埋设现状,提出了一种新的事件检测算法,将主线检测器得到的信息和收费口处得到的信息进行融合来判断交通事件的发生.仿真试验表明:与传统事件检测算法相比,该算法具有更高的检测率、更低的误报率,可以明显改善检测效果.     

城市道路交通动态检测数据融合算法实证研究

针对城市交通动态监测中单一类别交通检测器检测数据的局限性问题,基于城市交通数据检测系统不断完善的前提,依据城市交通运行状况分析需求,对多源动态交通检测数据融合算法进行实证研究,以地磁数据、GPS数据及视频数据作为数据源,运用多源数据融合法、基于LS-SVM的数据融合法和基于人工神经网络的数据融合法进行融合分析,并对比3种数据融合模型及其算法的性能,实证分析结果表明通过多源传感器数据融合处理后的数据比单一传感器数据质量有所提高,支持向量机和神经网络法的融合效果较为良好.     

鱼雷声呐空时自适应混响抑制方法

对于窄带信号情形,空时自适应方法具有良好的混响抑制性能.文中通过发射波形设计,设计了既具有窄带信号的低多普勒容限,又具有频率分集特性的多频信号,使得空时自适应方法对于具有准宽带特性的信号也具有良好的混响抑制能力,从而提高主动声自导鱼雷检测性能.