车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

韧性港口的研究进展与提升路径

韧性港口能为预期的灾害做好准备,适应不断变化的环境,凭借自身能力抵御一系列破坏,减轻影响,具有能够在吸收破坏的同时提供一定水平的服务并合理调配资源,以从灾害中快速恢复的能力。     

Radar Emitter Signal Recognition Based on Complexity Features

Intra-pulse characteristics of different radar emitter signals reflect on signal waveform by way of changing frequency, phase and amplitude. A novel approach was proposed to extract complexity features of radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise ratio ( SNR), and radial basis probability neural network (RBPNN) was used to recognize different radar emitter signals. Complexity features, including Lempel-Ziv complexity (LZC) and correlation dimension (CD), can measure the complexity and irregularity of signals, which mirrors the intra-pulse modulation laws of radar emitter signals. In an experiment, LZC and CD features of 10 typical radar emitter signals were extracted and RBPNN was applied to identify the 10 radar emitter signals. Simulation results show that the proposed approach is effective and has good application values because average accurate recognition rate is high when SNR varies in a wide range.     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

高速公路平直路段雾霾天气下的IDM跟驰模型分析

雾霾等恶劣气候对交通安全带来严重威胁.为分析雾霾天气下驾驶行为规律,利用高逼真度驾驶模拟器,构建了高速公路平直路段雾霾天气场景,开展了自由加速、紧急制动和跟驰试验;基于采集的试验数据利用遗传算法对IDM (Intelligent Driver Model)跟驰模型进行了标定,并与晴天同路段标定参数进行了对比分析.结果显示,雾霾天气下IDM模型中起步加速度和舒适减速度参数并无显著差异,但安全距离、安全车头时距、期望速度等参数比晴天情况显著减小,由此表明雾霾天气下的交通冲突风险显著增大,应加强雾霾天气下的安全管理.     

城市快速路的GIS评价系统研究

章运用等效通行能力的概念．建立了城市快速路评价的方法．及一套评价指标和评价体系。详细的介绍了在GIS条件下城市快速路评价系统的功能和结构。最后给出了一个城市快速路评价系统建立的实例。     

面向自动驾驶全链条测试数据交易的区块链确权方法

自动驾驶全链条测试过程中产生的海量测试数据,可通过交易释放其潜在的价值。但因测试数据来源多样等原因,导致数据责权不清,造成交易难以安全开展。现提出基于区块链的测试数据确权方法,利用“元数据+云存储”方案,实现测试数据在区块链上的存储与访问,并在综合考虑测试数据生产者、数据平台和数据消费者三方参与的情况下,设计测试数据在区块链系统中实现确权和交易的流程。测试数据的确权和交易过程被记录在区块链上,保障了确权过程和交易过程的公开可审计性和可追溯性,具有公平交易、去中心化等优势。     

复杂风环境影响下公铁两用桥公路侧行车安全性分析

受列车风、自然侧风组成的复杂风环境影响,公铁两用桥公路侧行车存在安全隐患.如何综合工程背景、复杂风环境影响的特性,面向公铁两用桥提出公路侧行车安全性的分析思路与方法,是有效评估桥梁行车安全、采取管控措施的关键.基于数值模拟、驾驶模拟实验,构建不同场景,选取风速、平均速度、横向偏移、方向盘转角、方向盘转角速度指标,分析行...     

Radar Emitter Signal Recognition Using Wavelet Packet Transform and Support Vector Machines

This paper presents a novel method for radar emitter signal recognition. First, wavelet packet transform （WPT） is introduced to extract features from radar emitter signals. Then, rough set theory is used to select the optimal feature subset with good discriminability from original feature set, and support vector machines （SVMs） are employed to design classifiers. A large number of experimental results show that the proposed method achieves very high recognition rates for 9 radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise rates, and proves a feasible and valid method.