A study on the degree of barrier coverage in wireless sensor networks

Recently, the barrier coverage was proposed and received much attention in wireless sensor network (WSN), and the degree of the barrier coverage, one of the critical parameters of WSN, must be re-studied due to the difference between the barrier coverage and blanket coverage. In this paper, we propose two algorithms, namely,local tree based no-way and back (LTNWB) algorithm and sensor minimum cut sets (SMCS) algorithm, for the opened and closed belt regions to determine the degree of the barrier coverage of WSN. Our main objective is to minimize the complexity of these algorithms. For the opened belt region, both algorithms work well, and for the closed belt region, they will still come into existence while some restricted conditions are taken into consideration.Finally, the simulation results demonstrate the feasibility of the proposed algorithms.     

改良阿霉素肾病大鼠模型的建立

目的 探讨阿霉素肾病在不同病理发展阶段动物模型的制作.方法 采用间隔2周两次尾静脉注射阿霉素的方法复制大鼠阿霉素肾病模型,观察各组大鼠血、尿生化指标和肾组织病理学的改变.结果 该模型表现为严重水肿、大量蛋白尿、低蛋白血症和高脂血症;病理学检查显示,4周末肾小球足细胞肿胀,系膜细胞轻度增生;8周末有球囊粘连,肾小管上皮细胞萎缩;12周末部分肾小球节段性轻、中度硬化,间质内有明显灶性淋巴细胞浸润,并有轻度纤维化.结论 经改良间隔2周两次尾静脉内注射阿霉素4mg/kg,可以成功复制阿霉素肾病模型.急性模型病理学改变类似人的微小病变性肾病,慢性模型病理学改变类似人的局灶节段性肾小球硬化.     

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展,本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章,利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先,概述分心驾驶研究的总体情况,包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊;其次,重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献,并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点;最后,构建分心驾驶的研究体系,并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理;需扩展研究对象和场景,综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险;多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究;界定分心状态与等级划分,针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点;自动驾驶场景下的分心行为及接管效能,以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

智能网联公交信号优先技术决策前评价

针对智能网联公交信号优先控制策略尚未完善的问题,提出两种智能网联公交信号优先技术决策前评价方法.方法一基于车均延误计算模型和人均延误计算公式,提出利用优先前后人均总延误差值进行决策前评价.方法二基于优先前后交叉口人均延误影响因素分析,构建包括优先效益、优先效果、非优先相位影响3个方面共7个指标的智能网联公交优先技术决策前评价指标体系,利用层次分析法(AHP)和熵值法相结合的方法进行指标赋权.对长沙市的两条公交客流走廊(金星路和银杉路)共20个交叉口进行分析,总结评价结果并提出决策建议.