低速电动汽车NVH性能测试与分析

在整车开发环节中,需要保证车辆具有良好的NVH性能。针对某电动汽车样车的振动噪声问题,对车内噪声水平及电机、减速器、差速器等声振特性进行测试;采用阶次跟踪分析法识别出车内主要的振动噪声源;提出了相应的减振降噪措施。     

跟踪审计在交通工程建设项目中的主要做法及作用

新时期、新形势下,交通工程建设项目审计工作应按照深入学习实践交通科学发展观的要求,整合审计资源,加强审计重点监管,确保中央和省委省政府扩大内需的一系列决策部署执行到位,全力推进现代交通三大建设的重大举措,也是项目相关单位进一步加强建设管理,主动防范、化解风险,建立健全、快速纠错和预警机制的内在要求。对交通建设项目进行全过程跟踪审计,是突出监管重点、服务发展大局的需要。主要介绍了在交通工程建设过程中跟踪审计的主要操作方法以及作用。     

基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究

可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.为了解决这一难题,文中提出一种基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法.在ST-MRF模型中,把图像分成块,将相邻图像间的块通过它们的矢量联系起来,建立运动序列图像的时空马尔可夫随机场模型并且构造其相应的能量耗费函数,然后利用松弛算法实现目标地图最小化能量计算,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题.实验结果表明,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%,遮挡情况时成功率也可达到91%.通过实验得出以下结论:基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法能在交通量比较大,且车辆出现相互遮挡的情况下,能较准确地获得车辆跟踪数据.为以后的交通事件检测提供重要的数据基础.     

基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互多模型算法研究

针对机动目标跟踪问题中,固定结构多模型(FSMM)算法费效比不高以及交互式多模型(IMM)算法马尔可夫转移概率难以准确确定的问题,研究一种基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互式多模型(AGFIMM-SKF)算法。该算法通过自适应网格调整实现了模型集自适应,通过模糊逻辑推理得到模型集中各个模型的匹配度,并且对标准卡尔曼滤波器进行S修正。仿真结果表明,AG-FIMM-SKF算法与标准的IMM算法相比,可以有效提高多模型算法的精度和费效比,且适合工程应用。     

基于GPS、GPRS的货箱跟踪终端的设计和实现

为确保货箱在航海中的安全,研制了一种基于GPRS、GPS的货箱跟踪终端.该系统以ARM7TDMI-S LPC 2292为核心处理器,利用GPRS作为数据通信载体,同时终端提供继电器接口和密码键盘,可以实现对货柜的安全控制.介绍系统的硬件原理,并介绍具体的软硬件设计.     

输油气管道清管器跟踪定位方法及跟球选址技巧

以提高清管器现场定点跟踪的准确性为目的,提出了清管器模糊定位的数学计算方法,并针对球前后不同介质形式,给出了相应的选址技巧。结合实际应用,结果表明该简易计算方法对清管器的模糊位置判断具有一定的可信度,应用此方法计算的时间要综合考虑管道路由情况,可更加准确地预判清管器到达时间,对现场实际操作人员的工作具有一定的借鉴意义。     

基于UKF的GPS L1C/A码微弱信号跟踪算法

为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法.该算法使用UKF实现了微弱信号的L1 C/A码和载波跟踪.通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A 中频信号对该算法进行实验性能分析.仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法.     

基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法

为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1C/A码微弱信号跟踪算法。该算法使用UKF实现了微弱信号的L1C/A码和载波跟踪。通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A中频信号对该算法进行实验性能分析。仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法。     

高速公路车辆排队尾部交通事故时空分布特征

根据高速公路常发拥堵路段的交通流数据,采用累计占有率法绘制交通流占有率波动曲线,用来判断拥堵路段内车辆排队尾部轨迹,分析了占有率、里程位置、时间间隔的关系,确定了累计占有率曲线的拐点。分析了排队传播、消散过程中交通事故频数与时间、空间距离的关系,对分布特征进行了统计分析。分析结果表明：车辆在时间和空间上接近排队车辆尾部时,发生交通事故的频数明显增加,时间距离与空间距离以排队尾部为中心呈现正态分布,不同行驶方向路段内正态分布曲线不存在显著差异,但拥堵传播与消散过程的正态分布曲线存在显著差异。建立的事故发生概率的联合正态分布模型,可用于预测排队车辆尾部附近的交通事故风险,为实施动态交通控制以提高快速道路交通安全提供理论依据。     

融合Eye Map信息的疲劳检测方法的研究

为降低人眼检测过程的计算量,提出一种改进的融合EyeM ap信息的快速过滤算法。利用基于肤色信息的图像分割,得到感兴趣的人脸区域,缩小了搜索范围,减小了检测的错误接受率;然后使用Haar-Like特征进行级联AdaBoost人眼定位检测,得到潜在的人眼区域,使用EyeMap的快速算法获得准确地人眼区域,再进行二值化处理,计算眼睛的轴向外接矩形以估计出眼睑的闭合程度,结合PERCLOS评判标准进行疲劳状态分析。实验证明：改进算法能快速实时有效地识别驾驶员疲劳时的眼部状态。