神经网络在交通流信息融合中的应用

在城市交通控制系统中可利用数据融合技术获得准确的车辆状态和身份估计,并将相关信息用于交通管理的决策.应用人工神经网络的方法在多传感器信息融合的基础上,提出了一种基于信息融合思想的神经网络模型,并通过实际验证了其有效性及可靠性.     

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结合轨道交通客流特点和应用需求,在详细描述人像识别中的图像预处理、人像空间的建立及特征脸识别方法的基础上,研究了全局特征提取、Upper特征提取和Tzone特征提取方法.基于全局特征的识别方法通过提取人像的整体形状特征进行识别,易受表情、姿势、遮挡等的影响.基于Upper特征和Tzone特征在处理表情和遮挡等问题时,与基于全局特征的方法相比具有一定的优势,因此,本文对全局特征、Upper特征和Tzone特征进行了加权融合,提出一种基于多特征融合的人像识别方法.经京沪高速铁路部分车站试点验证,该方法能有效提高人像识别的准确率.     

最小一乘法与最小二乘法的差异及其实证分析

从算术平均数分析入手,探讨了算术平均数与中位数的内涵,给出了用最小一乘法估计两变数线性回归模型中的参数的计算方法。论述了最小一乘法与最小二乘法的历史及其在解的多重性、突出点对回归线影响等方面的差异。     

基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究

为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块：①感应线圈数据算法模块：选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块：使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。     

基于数据融合的路段行程时间估计

基于检测器数据的路段行程时间估计通常具有精度不高和可靠性差的特点。论文引入了自适应式卡尔曼滤波,采用K近邻法寻找相似的交通流状态来标定状态转移系数,建立了基于固定型检测器数据和移动型检测器数据的路段行程时间估计融合模型。实际数据的验证结果是,平均相对误差为9.52%,相对误差的标准差为8.92%。研究表明,与基于移动检测器数据的估计方法相比较,该方法极大地改善了估计精度和可靠性,还具有收敛速度快、对初值不敏感、参数少等特点。     

基于GNSS／DSRC融合的协同车辆定位方法

以全球导航卫星系统（GNSS）定位与专用短程无线通信（DSRC）协同定位的集成信息融合为目标,在DSRC协同定位层面,基于水平精度因子最小化原则,提出了一种邻车节点的优选策略。在GNSS/DSRC融合定位层面,采用分散式融合估计思想,设计了一种松耦合模式下的车辆组合定位方法,基于GNSS、DSRC 并行滤波进行全局估计,利用反馈策略改善了对不同定位条件的适应能力。利用车路协同仿真平台对协同车辆定位方法进行了仿真验证。验证结果表明：邻车节点优选策略显著提升了DSRC定位精度,将其用于GNSS/DSRC融合定位,在常规运行条件下,带反馈机制的分散式估计精度优于单传感器模式与无反馈分散式估计精度;在给定的GNSS 多径干扰条件下,东向、北向位置估计的均方根误差与单GNSS模式相比分别降低了42．6％和37．0％,与集中式融合估计相比分别降低了24．8％和20．3％。协同车辆定位方法的定位性能优于常规定位方案,对GNSS多径干扰条件具有良好的适应能力,具备更优的精确性、可用性及工程应用价值。     

基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术研究

防空导弹击中目标后,指控系统实时快速判断该目标是否被有效毁伤,是系统释放该目标通道的前提。通过分析序列红外图像中目标不变矩特征的变化,可对武器爆炸瞬间对目标所产生冲击和损伤进行评估;通过基于雷达测量空中目标有关运动学参数,建立目标运动状态变化的参量模型,根据目标视航角与加速度变化相结合的判别方法,可得出目标被有效毁伤的判据。论文提出了一种基于雷达红外复合信息的目标毁伤评估技术的流程和实现方法,并通过仿真初步验证了该方法的有效性。     

轨道交通无砟轨道不平顺谱的拟合与特性分析

以上海轨道交通实测的无砟轨道不平顺数据作为样本,利用经典周期图法计算其轨道不平顺谱,进而得到原始轨道平均谱。基于轨道不平顺七参数拟合谱模型,利用非线性最小二乘法对原始轨道平均谱进行拟合,得出轨道谱的拟合参数。最后,将计算所得的无砟轨道谱拟合曲线与美国6级谱、德国高低干扰谱和中国七参数谱对比分析,结果表明:在中长波范围内,轨距、水平和高低不平顺状态较为优良,低于美国6级谱、德国高低干扰谱和中国干线轨道谱,而轨向不平顺谱则与美国6级谱水平相当;在短波范围内则无砟轨道谱谱值较大。     

船联网数据融合的信任模型

引入了主观信任评价及其期望概率的概念,通过统计方法评估船联网中各个节点的可信程度,结合KL距离计算节点的信誉度,从而建立了基于节点信誉度评价的数据融合信任模型.为避免影响融合的结果,模型在数据融合过程中保留信誉度较好的节点,摒弃低信誉的节点.模拟船联网网络结构进行仿真试验,分别采用4种不同的攻击方法对网络中部分节点进行攻击,试验分别按迭代100、200、300次进行.仿真结果表明:传统方法的数据融合准确率为78％,信任模型的数据融合准确率达到93％,结果更逼近真实数据,与传统方法相比有效提高了融合的准确性和可靠性.     

试验数据统计建模研究

针对数据融合技术和仿真试验的难点，对试验数据的建模问题作了分析研究，简要介绍试验数据建模的成果。