基于神经网络的声纳特征级信息融合中目标分类研究

声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础     

水面舰艇信息融合的现状分析和发展研究

通过分析水面舰艇信息融合的作战任务,对国内数据融合技术现状从算法／建模等角度进行分析,并针对数据融合技术的难点和薄弱环节,从设备和工程急需的角度,提出水面舰艇数据融合所急需发展的技术,并针对数据融合后续技术的发展思路,提出了系统集成技术、技术薄弱环节、测试评估与实验验证等一系列需进一步研究的问题,最后给出需要重点研究的基本工作建议。     

雷达数据相关器的基本性能测试方法

描述了雷达数据相关器的两大基本性能相关正确性和合成精度的实验室测试方法。该方法已用于国防预研课题和型号工程，取得了良好的效果，也可供现场实兵试验参考。     

声诱饵电子舱散射声场对接收信号影响研究

声诱饵是水声对抗中的重要武器,其对抗性能受接收信号质量的影响,而电子舱的散射声场是引起接收信号畸变的因素之一。为此,本文利用有限元软件COMSOL Multiphysics计算诱饵电子舱的散射声场,通过频域间接法获取有/无电子舱时的接收信号,利用相关分析法获取两信号之间的相关系数,进而评估接收信号受电子舱影响的畸变程度。仿真结果表明,接收信号质量和散射声压呈负相关,接收点远离电子舱、置于电子舱圆头正前方以及采用具有吸收特性的材料可以有效地提高接收信号的质量,在工程应用中具有指导意义。     

北京交通信号控制系统建设的开放性探索

为缓解日益严重的市区道路拥堵和迎接2008年北京奥运会,北京城市道路交通信号控制系统建设进入建设高峰期;为满足建设需求,北京市公安局公安交通管理局围绕着新建信号控制系统的建设目标、建设模式、技术路线及相关实施方案进行了长时间的研究和有益的探索实践,逐步明确了基于开放通信协议标准进行北京交通信号控制系统建设的总体建设思路,并以此启动了大规模的新建信号控制系统的建设。     

数字图书馆馆藏数字化文献网络传输中的著作权问题

在网络技术迅速发展的今天,数字图书馆的工作中由于缺乏相关的法律规范,经常会有侵犯著作权的行为发生,使其健康发展受到阻碍。本文从图书馆数字化作品网络传输的角度,对数字化作品的著作权保护问题进行分析。通过研究数字化作品的网络传输中遇到的著作权方面的问题等,进一步阐述在21世纪的今天如何面对和处理数字图书馆中的知识产权问题。     

溢油指纹数字化鉴别方法

数字化鉴别法借助于计算机技术具有处理效率高、易于存储等特点,近年来,运用该方法对溢油指纹进行鉴别分析受到越来越多的关注。介绍了聚类分析、主成分分析、判别分析、t检验法、相关分析、重复性限法等数字化鉴别方法的基本概念以及这些方法应用于溢油指纹鉴别的原理、步骤等,对这些数字化鉴别分析方法的适用条件、优缺点等进行分析比较,以期为更好地将数字化鉴别方法应用于油指纹鉴别分析奠定基础。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器,难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性,设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案,该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先,考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多,方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度,结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门,实现关联门的自适应调整,减少关联杂波的干扰。其次,结合传感器的配置与特性,对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准,按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式,进行局部航迹融合。最后,为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性,分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上,融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确,融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升;实车试验证明,该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息,能基本正确地跟踪目标和估计航迹;融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内,且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

基于LabVIEW的汽车CAN接口信号采集系统

CAN接口信号采集系统的设计,是为了获得具有CAN接口的汽车部件的动态信息。该系统采用TI公司TMS320LF2407A型DSP作为CAN接收的核心处理器件,通过RS232串行通信把数据发送给PC机,通过LabVIEW实现数据的解包、显示和存储。试验证明该系统可靠性好,达到设计的要求。     

Field implementation feasibility study of cumulative travel‐time responsive (CTR) traffic signal control algorithm

The cumulative travel‐time responsive (CTR) algorithm determines optimal green split for the next time interval by identifying the maximum cumulative travel time (CTT) estimated under the connected vehicle environment. This paper enhanced the CTR algorithm and evaluated its performance to verify a feasibility of field implementation in a near future. Standard Kalman filter (SKF) and adaptive Kalman filter (AKF) were applied to estimate CTT for each phase in the CTR algorithm. In addition, traffic demand, market penetration rate (MPR), and data availability were considered to evaluate the CTR algorithm's performance. An intersection in the Northern Virginia connected vehicle test bed is selected for a case study and evaluated within vissim and hardware in the loop simulations. As expected, the CTR algorithm's performance depends on MPR because the information collected from connected vehicle is a key enabling factor of the CTR algorithm. However, this paper found that the MPR requirement of the CTR algorithm could be addressed (i) when the data are collected from both connected vehicle and the infrastructure sensors and (ii) when the AKF is adopted. The minimum required MPRs to outperform the actuated traffic signal control were empirically found for each prediction technique (i.e., 30% for the SKF and 20% for the AKF) and data availability. Even without the infrastructure sensors, the CTR algorithm could be implemented at an intersection with high traffic demand and 50–60% MPR. The findings of this study are expected to contribute to the field implementation of the CTR algorithm to improve the traffic network performance. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.