车辆通信接入系统的自适应传输模式选择策略

为提高智能交通系统(ITS) 有效传输各类信息服务流的能力, 将自适应调制编码(AMC) 和正交频分多址接入(OFDMA) 技术引入车辆通信接入子系统, 提出了一种自适应传输模式选择策略。当车辆行驶在非特殊地理区域或行驶速度低于60km·h^-1时, 车辆通信接入系统将启动自适应传输模式选择进程。与典型策略采用固定不变的AMC传输模式信噪比切换阈值相比, 建议策略的切换阈值可变, 且由ITS信息服务流目标分组差错率来决定, 从而使系统在传输不同类型的ITS信息服务流时, 有可能在相同的接入信道状况下采用不同的调制编码模式等级, 进而获得更高的数据有效传输速率。通过数学分析对选择策略的各类服务流目标分组差错率和系统平均有效数据传输速率进行性能评估。分析结果表明: 建议策略能够在传输可靠性和高效性之间做出更好的权衡; 当第1、2、3类ITS信息服务流的目标分组差错率分别为10^-6、10^-5、10^-2时, 建议策略能够在满足传输可靠性要求的同时, 将典型策略的系统平均有效数据传输速率提升8%。     

混凝土结构层析成像检测系统

桥梁、隧道及工业民用建筑的安全监测和质量评价要求对混凝土结构件的内部状况进行无损检测, 常规的超声检测仪只给出一维接收声波, 直观性差, 判读困难, 为此开发了一种新的混凝土结构层析成像检测系统。系统中的超声源采用新开发的稀土换能器, 可输出大功率的窄脉冲信号, 穿过混凝土结构的超声信号由高速并行数据采集电路采集, 混凝土结构的内部层析成像计算采用改进的ART快速算法。在混凝土模拟试件的检测中, 系统给出的层析成像结果很好地显示出了试件的内部结构, 在某高速公路大桥桥墩的强度检测中, 测得的低密度区与回弹仪的测量结果一致, 说明开发的系统可以直观再现混凝土结构强度分布和内部缺陷。     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点, 提出了新的混合预测模型, 包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据, 通过数据库匹配操作, 确定预测结果, 以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重, 并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30 d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明: 该混合模型的平均相对误差为1.26%, 最大相对误差为3.53%, 其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度, 能较准确地反映交通流真实情况。     

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为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏,同时保持整个群工作的高效稳定,规模不过度扩张.该神经网络群尝试解决神经网络的一次性学习问题,具有动态知识增殖学习能力和更强的错误自修复能力及系统适应灵活性.仿真结果表明,这一方法能够更精确地实现函数逼近和城市交通流自适应动态预测,适用于需要不断快速动态学习的复杂系统.     

船联网数据融合的信任模型

引入了主观信任评价及其期望概率的概念,通过统计方法评估船联网中各个节点的可信程度,结合KL距离计算节点的信誉度,从而建立了基于节点信誉度评价的数据融合信任模型.为避免影响融合的结果,模型在数据融合过程中保留信誉度较好的节点,摒弃低信誉的节点.模拟船联网网络结构进行仿真试验,分别采用4种不同的攻击方法对网络中部分节点进行攻击,试验分别按迭代100、200、300次进行.仿真结果表明:传统方法的数据融合准确率为78％,信任模型的数据融合准确率达到93％,结果更逼近真实数据,与传统方法相比有效提高了融合的准确性和可靠性.     

重庆东水门长江大桥索塔撑拉系统设计与施工

以重庆东水门长江大桥为例,介绍斜拉桥天梭形索塔施工过程中临时撑拉系统的设计与施工方法。     

特种CAV优先的集中式匝道合流协同控制方法

为保障无人驾驶环境下特种车辆在典型Y型匝道合流区快速平稳通过,研究了全网联自动驾驶车辆(CAV)集中控制场景中考虑特种车辆优先通行的协同控制方法;通过博弈确定了控制区内合流序列排布,考虑特种CAV任务优先属性与车型特征,分别设计了与加速度关联的特种CAV车道优先属性、与时间关联的车种优先属性和与加速度变化率关联的车型稳定优先属性,并在成本函数中进行联合表征;将特种CAV参与的合流序列排布转化为最优序列集求解,应用二人合作博弈收益矩阵法确定了最优合流序列;依据排序结果,应用庞特里亚金最大值原理求解了车辆轨迹控制,在最小策略成本下求得纵向轨迹最优解析解,实现了考虑特种CAV优先通行的协同控制;应用Python开发语言在实施算例中仿真验证了考虑特种CAV优先通行的协同控制方法,并与无控制策略和先进先出策略进行油耗与通行时间对比。研究结果表明：应用协同控制方法在有效保障特种CAV优先通行的基础上,有86%的车辆在合流期间可以保证以最大速度平稳通过合流区域;相比于无控制策略和先进先出策略,在累计油耗方面分别降低了11.8%与16.1%,车队通过合流区域的总时长领先2类传统合流策略各3 s;最大限速、初始速度和控制区长度均对应存在使特种CAV快速通行的阈值,可为合流区域设计提供参考。     

基于大货车GPS数据的轨迹相似性度量有效性研究

目前,中国货车上全球定位系统(GPS)的强制安装,使得利用包含时间、空间和速度等信息的货车轨迹数据来研究货车运行模式成为可能。基于距离的轨迹相似性度量算法,采用全国道路货运车辆公共监管与服务平台获取的货车GPS轨迹数据,对比分析其在货车轨迹模式识别中的应用。选用文献中最常用的4种基于距离的轨迹相似性度量算法,分别为离散弗雷歇距离(DFD)、动态时间规整(DTW)、最长公共序列(LCS)和实序列编辑距离(EDR)。试验结果表明:当使用二维地理空间轨迹数据(即经度和纬度)时,4种基于距离的轨迹相似性度量算法都能很好地对相似轨迹进行分类(正确率均高于85%),这与现有文献的结论一致。虽然一般认为二维轨迹相似性算法可以直接应用到多维轨迹数据,但是解决具体问题时可能出现的误差以及各种轨迹相似性算法的适用性仍然不确定。目前几乎没有文献对三维及其以上的多维轨迹数据进行实例分析研究,因而,通过相同路线上的三维GPS货车轨迹数据(包括经度,纬度和速度)对4种基于距离的轨迹相似性度量算法进行验证。将第3维速度加入到二维空间轨迹上后发现LCS算法对基于地理空间轨迹的速度模式分类效果优于其他3种基于距离的轨迹相似性度量算法。这说明运用LCS轨迹相似性度量算法来识别基于三维GPS轨迹的货车运行模式是可行的,LCS算法在货车运营管理等方面将有很大的应用潜力。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle,ICV）运动规划方法的研究,根据规划时空尺度和任务目标,将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务,回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状;探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响;从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面,提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径,而路网中同时存在不同网联等级的ICV,这将增加路径规划问题的求解难度;现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况,将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题;ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点,如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题;借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识,但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限;采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略;根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论,有助于发挥各类理论的优势,提升规划算法的灵活性和适用性。