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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

基于车速推算的改进地图匹配算法研究

车载GPS/DR组合导航监控系统中,GPS/DR数据不可避免受到各种误差源的影响而产生较大的误差,为了降低各种误差源对车辆导航的影响,有机结合能改善GPS/DR数据误差对导航影响的地图匹配算法,从而构成了GPS/DR/MM智能导航系统.文中通过分析地图匹配算法的关键技术和影响地图匹配算法可靠性等因素,提出一种基于车速递推的地图匹配算法,该算法利用基本可信数据--车速,从而很大程度地提高了地图匹配算法的可靠性.通过跑车实际数据测试表明,该算法是行之有效的.     

基于实时交通信息的动态车辆导航技术研究

将实时交通信息应用于车辆导航是实现车辆导航系统市场化、大众化的关键，而快速发展的无线通讯技术则为实时交通信息的传送提供了可能，集成车辆导航系统和无线通讯技术、构建车辆信息系统(Telematics)将是未来车辆应用发展的主导方向。本在分析传统静态的．孤立的车辆导航系统弊端的基础上，着重探讨了动态车辆导航涉及到的一些关键技术，包括有：实时交通信息的快速采集、信息融合、数值化编码、动态管理以及无线实时发布；基于实时交通信息的动态路径规划理论与方法；导航电子地图数据动态维护与更新；GPS／DR／MM组合定位方法。     

导航电子地图中路口的交通矩阵与路束模型

导航电子地图是车载导航系统的基础.其蛛式模型使用交通矩阵对路口的交通属性进行描述,适用于车辆导航.为将电子地图数据用于车载导航系统,提出一种路口交通矩阵的计算方法.在通用GIS模型的基础上建立一种新的路束模型以反映路口的类型特征,并通过路束交通矩阵实现路口交通属性的描述.基于路束模型创建了一套蛛式路口交通矩阵的计算方法.实验表明该方法可以方便的用于路口交通矩阵计算,为驾驶者提供准确的路口引导信息,适用于车辆导航.     

基于区域划分的GPS/DR组合导航定位研究

建立广域车辆定位导航系统的服务区区域划分，在此基础上实现了GPS定位模式切换、建立分层地图数据库和实现通过路网数据对GPS及推算定位的结果进行匹配的快速匹配算法。对车载导航系统的中心模块进行了相应的改进，实现了基于区域 发和地图分级思想的车辆定位导航系统基础模型，并结合成都中心区和广州市的试验结果进行了分析。分析表明，区域划分思想用于车辆定位导航系统，可以提高系统的总体性能。基于该思想实现的车辆空平导航系统模型不仅能在局域，而且能在广域范围内提供满意的定位导航服务。     

基于GPS/COM组合定位技术的车辆导航

对于行驶在城市中的车辆,由于受到高楼的遮挡,车辆在很多时候都不能观测到足够多的GPS卫星,仅仅使用GPS定位技术其可用性一般都比较低：而在城市中由于人群比较集中,BTS基站一般也相对密集。本文讨论了在城市车辆定位中充分利用城市中BTS基站密集这一优势,使用GPS与COM组合定位技术以提高车载导航系统的可用性。文章首先介绍了车载端GPS模块与COM模块在硬件组合上的实现,然后从理论上推证了联合GPS和BTS观测数据建立组合导航方程的可行性。最后,通过实测数据对模型进行了仿真,对GPS／COM组合定位结果与GPS单独定位结果进行了比较。进一步证明了GPS／COM组合定位技术能大大提高车载导航系统的可用性．     

新型车辆导航监控系统研究

将蓝牙通讯技术引进车辆的定位,研究了基于卡尔曼滤波算法的GPS/DR/MM/BB组合车辆导航监控系统;设计了基于DSP的车载导航计算机,实现了USB通讯及大容量数据存储,在导航定位功能基础上实现了"黑匣子"的多种功能.研究实现的原理样机进行了大量的跑车实验,结果表明:所采用的车辆组合导航方法是有效的、可行的,具有很好的应用价值.     

新型车辆导航监控系统研究

将蓝牙通讯技术引进车辆的定位，研究了基于卡尔曼滤波算法的GPS／DR／MM／BB组合车辆导航监控系统：设计了基于DSP的车载导航计算机，实现了USB通讯及大容量数据存储，在导航定位功能基础上实现了“黑匣子”的多种功能．研究实现的原理样机进行了大量的跑车实验，结果表明：所采用的车辆组合导航方法是有效的、可行的，具有很好的应用价值．     

基于卡尔曼滤波的GPS/DR导航信息融合方法

为了有效地实现GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合导航系统的信息融合,提高GPS/DR组合导航系统的精度和可靠性,分析了传统的利用全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)跟踪车辆位置方法的特点,结合GPS和航位推算DR两种定位方式的优点,在车辆定位技术中采用GPS/DR组合定位技术,构建了基于卡尔曼滤波技术的自适应联合卡尔曼滤波器,使用Matlab软件工具进行了计算机仿真验证,从软件集成的角度探讨了GPS/DR组合定位技术的串口通信等关键技术的软件实现问题,给出了GPS单独导航、DR单独导航和GPS/DR组合导航三种工作状态下的位置误差。从对比中可以看出,组合系统能在任何情况下实现车辆的实时、可靠、准确的定位,定位误差最小,同时还可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差。     

GPS实时地图匹配技术中缓冲区分析的研究

GPS数据如何实时地与GIS地图数据匹配已经成为GPS车辆导航系统中的关键问题之一。通过对GPS车辆导航中地图匹配问题的研究,认为可以采用误差缓冲区分析方法对GPS动态定位数据与GIS地图数据进行地图匹配。在实际应用中业已证明该方法效率高、可操作性强,有利于提高GPS车辆导航系统在应用中的精度和可靠性。     

基于动态PCA的核动力装置传感器故障检测

针对变工况过程中传统主元分析方法的模型不适应问题,通过稳定性因子分析,剔除过渡过程数据,并用模糊聚类方法将不同稳态工况进行分类,利用动态主元模型方法根据工况类型建立不同的主元模型,并将该方法用于核动力装置传感器的故障检测,结果表明该方法能够适应变工况情况下的传感器故障检测,减少了故障的误检,并提高了检测灵敏度．     

复杂生产过程的小故障检测与分类方法

为监测复杂生产过程的状态,根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论,将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理,并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息,得到有效的小故障数据,进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值,实现了复杂生产过程的小故障模式检测,并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类.沥青混合料生产过程的仿真研究表明:在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下,故障检测识别率均达到95%,与主元分析方法相比平均提高了75%;分类准确率达到92.5%,与BP神经网络方法相比提高了19.3%.      

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

Fault diagnosis for wind turbine based on improved extreme learning machine

A fault diagnosis method based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed to solve the weakness (weak generalization ability, low diagnostic rate) of traditional fault diagnosis with feedforward neural network algorithm. This method fuses signal feature vectors, extracts six parameters as the principal component analysis (PCA) variables, and calculates correlation coefficient matrix among the variables. The weight values of control parameters in the extreme learning model are dynamically adjusted according to the test samples’ constantly changing. Consequently, the weight fixed drawback in the original model can be remedied. A fault simulation experiment platform for wind turbine drive system is built, eight kinds of fault modes are diagnosed by the improved extreme learning model, and the result is compared with that of other machine learning methods. The experiment indicates that the method can enhance the accuracy and generalization ability of diagnosis, and increase the computing speed. It is convenient for engineering application.     

基于KPCA和ANFIS的色彩校正

提出结合核主成分分析（KPCA）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的色彩校正（KPCA_ANFIS）算法.首先将数据通过核函数映射到高维空间,再通过KPCA提取主成分,最后通过ANFIS学习达到色彩校正的目的.实验结果验证了ANFIS用于色彩校正的可行性和有效性,KPCA_ANFIS算法的精度和鲁棒性均优于传统ANFIS.对测试数据（训练数据）的平均误差、最大误差和标准差较传统ANFIS分别下降了37%（45%）,34%（40%）和35%（40%）.     

智能搜索技术在船舶导航系统中的应用研究概述

新形势下船舶导航系统显示信息的全面性与功能操作的复杂性要求系统具有进行快速检索、查找导航数据的能力。通过建立整个系统的综合数据库,应用智能搜索技术,融入盲目搜索算法、启发式算法,设计一套综合智能搜索系统子系统融入船舶导航系统中,可方便使用者快速检索所需信息,增加导航系统的实际操作能力,节约操作时间,提高工作效率。     

基于窗口导航有向图的GUI测试覆盖准则

为评估图形用户界面（GUI）测试用例集的充分性,提出了基于窗口导航有向图的覆盖准则.用有向图中的顶点表示GUI中的窗口,弧表示用户输入,描述用户与GUI的交互关系.基于窗口导航有向图,提出了顶层窗口覆盖、用户输入覆盖和n长度用户输入序列覆盖准则,并设计了相应的覆盖率算法.实验结果表明,符合这些覆盖准则的测试用例集能够达到90%语句覆盖率,且使故障发现率达到79%.