客货滚装码头车辆定位系统需求分析和技术实现

针对某客货滚装码头中车辆运输的智能化调度需求,进行车辆位置智能感知的研究,采用物联网感知和计算机视觉技术,得出一种基于视频监控的车辆定位系统方案。该系统能够实时监控码头内进出港车辆,跟踪和记录其路径,支持越界报警,为智能化调度和安全监控提供基础数据。     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

基于D-S证据理论的多平台协同目标识别分步式融合

针对多平台协同目标识别问题,提出了基于D-S证据理论的分步式融合设计思想,目标型号识别.通过仿真验证了算法对解决不确定问题的有效性和正确性.     

雷达辐射源信号识别研究综述

介绍雷达辐射源信号识别的过程,概述和分析国内外雷达辐射源识别研究的现状,阐述基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别方法,指出雷达辐射源信号识别的发展趋势,为今后相关研究提供了有益的思路。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。     

海缆巡线管理系统的设计与实现

为提高海缆的通信保障能力,采用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）技术,设计海缆巡线管理系统。该系统分为数据采集、数据传送和数据中心管理三个组成部分,对巡线员和数据管理员的工作流程进行了具体描述,并分析了系统实现的关键技术;对数据传送的前端硬件系统组成和实现原理进行了详细设计和分析,实现了规范化管理和科学化监督的预期目标。     

地铁综合监控系统的集成模式

通过对国内外城市轨道交通综合自动化系统的调研,结合广州地铁多条线路的综合监控系统的实际工程经验,详尽分析目前地铁综合监控系统的集成模式.通过比选指出顶端信息集成模式存在的不足,并提出将相关控制层设备纳入综合监控系统的深度系统集成模式的设计新思路.     

AIS与VTS的雷达／ARPA信息融合的研究与实现

分析了信息融合的必要性,并在信息融合基本原理的基础上,提出了信息融合的步骤,采用模糊数学中正态型隶属度函数算法实现AIS与VTS的雷达/ARPA信息融合,解决了不同设备处理同一信息的差异问题。     

面向智能船舶的容错卡尔曼融合估计方法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。     

An adaptive information fusion model to predict the short-term link travel time distribution in dynamic traffic networks

As intelligent transportation systems (ITS) approach the realm of widespread deployment, there is an increasing need to robustly capture the variability of link travel time in real-time to generate reliable predictions of real-time traffic conditions. This study proposes an adaptive information fusion model to predict the short-term link travel time distribution by iteratively combining past information on link travel time on the current day with the real-time link travel time information available at discrete time points. The past link travel time information is represented as a discrete distribution. The real-time link travel time is represented as a range, and is characterized using information quality in terms of information accuracy and time delay. A nonlinear programming formulation is used to specify the adaptive information fusion model to update the short-term link travel time distribution by focusing on information quality. The model adapts good information by weighing it higher while shielding the effects of bad information by reducing its weight. Numerical experiments suggest that the proposed model adequately represents the short-term link travel time distribution in terms of accuracy and robustness, while ensuring consistency with ambient traffic flow conditions. Further, they illustrate that the mean of a representative short-term travel time distribution is not necessarily a good tracking indicator of the actual (ground truth) time-dependent travel time on that link. Parametric sensitivity analysis illustrates that information accuracy significantly influences the model, and dominates the effects of time delay and the consistency constraint parameter. The proposed information fusion model bridges key methodological gaps in the ITS deployment context related to information fusion and the need for short-term travel time distributions.