某段缅甸铁路独立坐标系投影方式的选择

结合缅甸铁路独立坐标系的建立过程,详细比较了UTM投影与高斯-克吕格投影的异同点,对两种投影变形进行了分析.其中,着重对在独立坐标系设计过程中两种不同投影下的设计数据进行了对比,最终选定出了最合适的投影方式.     

用二阶矩法研究复宗量正弦-高斯光束的焦移

根据Collim公式，研究了复宗量正弦-高斯光束通过薄透镜的聚焦特性，发现聚焦复宗量正弦．高斯光束的轴上光强为零．用二阶矩法推导出了复宗量正弦-高斯光束的束腰宽度及其位置的解析表达式，用此表达式可计算复宗量正弦-高斯光束的焦移．作为特例，给出了聚焦正弦-高斯光束和聚焦双曲正弦．高斯光束的相对焦移解析表达式．研究表明，相对焦移与光学系统参数、光束参数以及菲涅耳数有关．当光束的入射面与透镜的距离取适当值时，会出现无焦移现象．     

随机高斯干扰地MOK通信方式的误码率计算

分析非相干Ｍ进制正交键控信号在随机高斯干扰信道中的平均差错概率；给出了计算非相干Ｍ进制正交键控信号在包络平方检波时，平均差错概率的表达式，为分析Ｍ进制正交键控售提供了数学工具。     

基于贝叶斯推理的随机模型修正方法

为了解决常规优化方法存在的梯度计算困难、病态、非唯一解等问题,采用贝叶斯方法来实现随机模型修正,同时为了加快贝叶斯方法推断修正参数的后验概率密度的速度,将高斯过程替代模型技术和基于延缓拒绝自适应的Metropolis(DRAM)算法的先进马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法用于贝叶斯推断,最后,用一斜拉人行桥实例来验证基于贝叶斯推理的随机模型修正方法。结果表明:贝叶斯方法的修正结果与实测结果吻合较好,验证了基于贝叶斯推理的随机模型修正方法的可行性。     

基于多项型高斯函数的过渡段路基沉降预测

高速铁路过渡段路基沉降是复杂的非线性系统,提高路基沉降的预测精度对于高速铁路建设和运营具有重要意义。利用MATLAB工具箱分别建立路基沉降与累计时间和累计填土高度的单因素高斯型数学模型,通过线性回归分析得到了两个单因素的非线性综合模型。实证分析表明该综合模型具有较高的精确度,预测效果好于BP神经网络模型,能够较好地指导工程建设。     

船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法

为提升船载无源无线散射通信系统的通信质量,设计一种船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法。将无源无线散射通信信道噪声信号视为一个随机的平稳过程,利用AR模型即自回归模型描述船载无源无线散射通信信道的噪声信号模型。对尤勒沃克方程矩阵实施参数取值递推,获取参数求解的通用递推公式,完成参数的计算。根据参数计算结果对信道噪声信号实施编码处理,获取噪声信号单位幅度的对应解析信号,利用该解析信号实现噪声信号的过滤。测试设计方法的噪声信号过滤性能,测试结果表明该方法在过滤掉信道噪声信号后,也实现了信号的完美保留,具有良好的信道噪声信号过滤性能。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型

为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度.上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流...     

基于EMD和分形高斯噪声的陀螺仪噪声滤波方法研究

为降低MEMS陀螺仪输出信号中低频噪声提高信号精度,提出一种采用基于EMD和分形高斯噪声的滤波方法。陀螺仪输出的横摆角速度信号使用滑动窗口法,对窗口数据进行聚合方差法估计Hurst参数,并通过EMD分解窗口数据获得各层IMF分量及余项,计算窗口阈值并进行阈值处理选择,逐步处理滑动窗口数据,将处理后的IMF分量和余项整合,得出滤波后的信号数据。通过仿真实验验证及实车数据验证,证明滤波方法对信号噪声精度提高的可行性。     

基于管道阻力-流速模型的泥浆输送流速寻优方法

疏浚工程中,管道泥浆最优流速确定多依赖于经验公式,工况变化较大时预测精度不高。采用Durand模型对不同试验工况下的阻力损失进行建模,并基于试验数据对模型常数进行调整,提高Durand模型的预测精度;采用高斯过程回归方法建模,分析训练样本数量对预测结果的影响;提出一种基于管道阻力-流速模型的流速寻优方法,并进行对比试验。结果表明,使用高斯过程回归方法建立的管道阻力模型预测精度更高,可达0.97以上,并可依据管道阻力(浓度)变化实时更新临界流速,从而为疏浚管道泥浆最优流速的确定提供了一种较为有效的寻优方法。