Joint distortion model for progressive image transmission using error correcting arithmetic codes

A novel joint source channel distortion model was proposed, which can essentially estimate the average distortion in progressive image transmission. To improve the precision of the model, the redundancy generated by a forbidden symbol in the arithmetic codes is used to distinguish the quantization distortion and the channel distortion, all the coefficients from the first error one to the end of the sequence are set to be a value within the variance range of the coefficients instead of zero, then the error propagation coming from the entropy coding can be essentially estimated, which is disregarded in the most conventional joint source channel coding （JSCC） systems. The precision of the model in terms of average peak-signal-to-noise has been improved about 0.5 dB compared to classical works. An efficient unequal error protection system based on the model is developed, and can be used in the wireless communication systems.     

多元线性模型中的岭型预测

针对一般多元线性模型中常见的有偏预测--岭型预测与最优线性无偏预测的最优性判别进行了讨论,并就基于岭估计的最优预测量与经典预测量关于离差阵的最优性判别进行了探讨.     

超低频接收信号降噪研究

在建立超低频接收信号模型的基础上,对超低频接收信号误码率性能进行了分析。将小波降噪算法应用于超低频噪声处理中,通过Monte Carlo计算机仿真试验,对基于小波降噪和传统数字滤波的方法对模拟的超低频接收信号进行噪声处理,并对降噪后的误码率性能进行分析,结果表明,应用小波降噪的方法对超低频接收信号进行非线性噪声处理,比传统数字滤波的方法能带来更高的信噪比增益。     

不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

连续流交叉口左转非机动车优化设计方法

为了提升连续流交叉口的通行能力,消除其主信号处左转非机动车与直行机动车的冲突,提出了一种左转非机动车优化设计方法.优化模型以机动车通过量最大为优化目标,考虑了信号相位相序、周期时长、绿灯时长等约束条件,建立线性规划优化模型.通过案例和敏感性分析,验证了该设计方法的优化效益.研究结果表明,该方法不仅能在高流量情况下显著提升交叉口通行能力,使得原本处于过饱和状态的交叉口变为不饱和,而且在高流量或低流量情况下,都有助于减少交叉口延误.进一步发现,左转非机动车流量每增加100辆/h或直行机动车流量比例每增加1.5%(直行机动车流量比例大于40%),优化设计对机动车最大通过量的提升比例增加4.5%.     

基于线性矩阵不等式的船舶动力定位滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题, 提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法; 将跟踪误差设计为滑模函数, 设计线性矩阵不等式, 求解状态反馈增益; 基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 设计切换函数, 使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性, 避免出现抖振现象; 对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真, 计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等; 分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明: 采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s, 而新算法为15s, 节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s, 而新算法为14s, 节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s, 而新算法为10s, 节约了23.08%。可见, 设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性, 具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。     

基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型

应用经济学中的资源配置问题,将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源,并将其分别分配到道路交通和轨道交通中.根据城市公共交通的两种主要补贴方法按客流量和车公里计算,以政府的财政补贴资源和公共交通企业的利润目标构建城市公共交通财政补贴的线性规划模型.依据线性规划的对偶理论推算城市公共交通财政补贴的影子价格;对这两种补贴方法下影子价格的差异对比,提出城市公共交通混合财政补贴模式.最后,以重庆市的公共交通为例验证模型的可行性.研究表明,重庆市的轨道交通按客流量,公交按车公里进行财政补贴更为经济,即混合补贴模式更有利于财政补贴资源得到合理分配.     

预应力混凝土箱梁短线台节段预制关键技术

阐述了预应力混凝土箱梁预制节段短线台施工工艺及原理,分析了预制节段梁划分的原理以及预制现场施工过程中产生误差的原因.短线台施工几何控制的关键技术是匹配梁的定位.从测量系统的建立、空间定位程序的运用来解释短线法的匹配调整基本原理.给出了短线台节段梁预制法的模板设计以及现场几何控制及调整程序的设计原理.