一种快速建立道路整体模型的方法

在系统分析了现有的道路三维模型构建方法的基础上,提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法,该方法基于约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论,利用逐点插入算法原理和Windows文件映射技术,快速实现了道路设计面与地形表面的整体建网。应用道路整体模型可以实现道路景观的三维漫游,评价三维立体线形以及与周围地形的配合情况。     

电气化铁道用有源电力滤波器方案研究

概述了电气化铁道谐波问题现状，介绍了采用有源滤波器解决牵引网谐波干扰的几种方案。针对各个方案的特点，优选出了一种较适合电气化铁道用的有源滤波器方案。     

提高船舶设备电磁兼容性能方法探讨

针对船舶辅助设备在电磁兼容性测试中存在的问题进行探讨,提出行之有效的解决办法,并对抗强电磁脉冲辐射进行初步探讨,提出解决方案.     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

船载炮的射击误差分析及消除方法

基于船舶在海浪中运动模型，结合炮兵射击学原理，研究了船舶摇摆导致火炮基座运动以及杆臂效应导致子惯导初始对准误差等因素对火炮射击的影响，分析了传递对准消除对准误差角的效果。仿真表明，低射界射击情况下，纵摇和横摇对射击距离的影响随射程增大而减小；对射击方向而言，纵摇的影响随射程增大而减小，而横摇的影响则随射程增大而增大；由安装偏差所造成的杆臂效应产生的误差角对射击的影响也很明显，其影响随船舶振荡运动的幅度的增加而增大；采用基于卡尔曼滤波的传递对准能快速消除船载炮初始对准角误差，从而提高火炮初始装定射角的准确性。     

A FAST ALGORITHM FOR EXTREME FILTER OF 2D IMAGE

ＡＦＡＳＴＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＥＸＴＲＥＭＥＦＩＬＴＥＲＯＦ２ＤＩＭＡＧＥＸｕＬｅｉ（许磊）ＬｉＪｉｅｇｕ（李介谷）ＬｉＷｅｎｓｈｕｎ（李文舜）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰａｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ＆ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｓｈａｎｇ...     

内置式永磁同步电动机无传感器速度控制和转子初始位置估计方法的应用及实验研究

针对内置式永磁同步电动机传动提出了一种新的无速度传感器控制和转子初始位置估计方法.在内置式永磁同步电动机旋转过程中,采用扩展卡尔曼滤波方法,仅需测量电机定子的电压和电流,便可得到转速和转子位置的估计值.对内置式永磁同步电动机,采用扩展卡尔曼滤波方法的主要困难在于在静止坐标系中其动态模型的复杂性.由于磁路的不对称性,在静止坐标系中建内置式永磁同步电动机的模型比建表面式永磁同步电动机模型更复杂.在无传感器的传动系统中,电机的起动过程是一个问题,因为在起动之前没有任何信息可以获得.转子初始位置估计是在电机静止时,在瞬间对定子绕组施加合适的电压脉冲序列,通过测量峰值电流获得转子位置信息.利用磁饱和效应对凸极性的影响来区分南北磁极.给出基于浮点数字信号处理器TMS320C31平台得到的内置式永磁同步电动机实验结果.     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅰ)--空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论,以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用.从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法.从微观上看,这种应用还具有一些传统方法没有的特点,例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波,从而获得精度更高的预测值),可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据,可以解决一维和两维探测数据的融合问题,可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等.另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性.该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义,并从中抽象出关键技术.在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解,理论数学模型,分析预测理论,分析预测处理方法的解的存在性证明,相关算法等.其核心有,目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题),模拟方程参数的选择技术,运动模式发生改变的识别技术,航迹聚类技术,航迹和点迹聚类技术,航迹融合技术,不同探测精度和维数的点迹融合技术,位置预测的评估技术等.最后给出仿真实验数据和结果,与传统方法对比的仿真实验数据和结果,以及分析和统计互补使用等问题.     

Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter: Adaptive capabilities and real data testing

This paper reports on real data testing of a real-time freeway traffic state estimator, with a particular focus on its adaptive capabilities. The pursued general approach to the real-time adaptive estimation of complete traffic state in freeway stretches or networks is based on stochastic macroscopic traffic flow modeling and extended Kalman filtering. One major innovative feature of the traffic state estimator is the online joint estimation of important model parameters (free speed, critical density, and capacity) and traffic flow variables (flows, mean speeds, and densities), which leads to three significant advantages of the estimator: (1) avoidance of prior model calibration; (2) automatic adaptation to changing external conditions (e.g. weather and lighting conditions, traffic composition, control measures); (3) enabling of incident alarms. These three advantages are demonstrated via suitable real data testing. The achieved testing results are satisfactory and promising for subsequent applications.     

超低频接收信号降噪研究

在建立超低频接收信号模型的基础上,对超低频接收信号误码率性能进行了分析。将小波降噪算法应用于超低频噪声处理中,通过Monte Carlo计算机仿真试验,对基于小波降噪和传统数字滤波的方法对模拟的超低频接收信号进行噪声处理,并对降噪后的误码率性能进行分析,结果表明,应用小波降噪的方法对超低频接收信号进行非线性噪声处理,比传统数字滤波的方法能带来更高的信噪比增益。