面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。     

Underwater simultaneous localization and mapping based on forward-looking sonar

A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on forward-looking sonar was proposed in this paper. Positions of objects were obtained by the forward-looking sonar, and an improved association method based on an ant colony algorithm was introduced to estimate the positions.In order to improve the precision of the positions, the extended Kalman filter (EKF) was adopted. The presented algorithm was tested in a tank, and the maximum estimation error of SLAM gained was 0.25 m. The tests verify that this method can maintain better association efficiency and reduce navigation error.     

PSO优化灰色Verhulst模型用于研制经费投资决策

针对新型装备研制经费投资分析问题,基于研制经费的数据特点和变化趋势特征以及灰色系统理论的独特优势,提出采用灰色Verhulst模型用于新型装备研制经费的投资分析。考虑到传统Verhulst模型中基于最小二乘的参数估计方法对年度投资变化较大时所出现的不适应性,提出采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化模型参数,进而确定对新项目的年度经费投资额。应用分析表明,灰色Verhulst模型能较好适应数据的变化规律,同时基于PSO算法的参数优化方法较最小二乘法能得到更好地结果,可以用于指导研制经费的进度付款和合同签订。     

一种新的双种群PSO-DE混合算法

给出一种新的粒子群算法和差分进化算法相结合的混合算法.该算法基于一种双种群进化策略,其中一个种群由粒子群算法进化,另一种群由差分进化算法进化.此外,采用一种信息分享机制,在算法的进化过程中2个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高混合算法的性能,在差分进化算法中融入一种线性递减加权策略的变异操作和指数递增交叉概率算子.通过4个标准测试函数的测试结果表明文中提出的混合算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.     

基于大粒径沥青碎石的沥青加铺层温度应力分析

大粒径沥青碎石常被用于解决旧水泥混凝土路面加铺改造中普遍存在的反射裂缝问题。为寻求大粒径沥青碎石缓解层沥青路面的结构设计方法,对设置该缓解层的沥青路面进行温度应力分析,找出了大粒径沥青碎石缓解层对路面结构应力分布的影响规律。     

轮式装载机传动系载荷测试与处理

为编制轮式装载机载荷谱、确定装载机传动系疲劳寿命,测试了ZL50轮式装载机传动系统的扭矩载荷,采用线性拟合方法标定扭矩真值,经滤波与剔除异常峰值处理,确定信号低通滤波频率为1Hz,获得符合装载机工作实际的纯净随机载荷时间历程     

一种组合式高速公路交通事件检测算法

传统的高速公路事件检测算法原理简单、容易实现,但很难达到高检测率和低误报率的效果。国内外学者越来越偏向于研究复杂算法,虽在理论上取得了较好的效果,但因数据传输量大、数据处理繁琐、对设备要求高等特征,降低了这些算法的实用性。因此,如何构建适合现状高速公路检测设备和软件系统,且具有良好检测效果的实用性算法,成为目前高速公路事件检测技术的热点话题。文中基于降低硬件成本和运行费用、提高检测效果这一目标,利用不同情况下各自算法特征值的变化规律,提供了一种基于California算法和滤波算法的组合算法。仿真研究表明,与单独应用California算法或滤波算法相比,这一组合算法在软硬件费用不增加的情况下,具有较高的检测率,且能有效降低误报率。     

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。     

基于随机粒子仿真的海上搜寻区域确定

为提高海上搜救的成功率,最大限度地减少生命和财产损失,需要快速确定包含搜寻目标漂移后的最小搜寻区域.在海洋环境数值预报模式下,考虑了不同的遇险推测场景条件,采用随机粒子仿真法确定了目标初始概率分布,恰当地描述了海洋环境数据以及风压系数中的不确定性因素对目标漂移的影响,建立了搜寻目标整体漂移模型.采用该整体漂移模型对落水人员漂移区域进行了数值预测仿真.仿真结果表明:随机粒子仿真法能准确预测搜寻区域,较好地利用现有的环境数据库信息,实时计算搜寻区域的包含率,生成指定时刻的概率分布图,相比于采用传统解析方法预测搜寻区域约缩小1/2.     

台山核电取水隧洞工程泥水处理技术的应用

为解决地层条件复杂、黏土含量极大的地质特点下泥水盾构施工中的泥和水能得到有效分离的问题,通过台山核电站取水隧洞工程泥水处理技术的设计实例,分析泥浆指标的管理和泥水处理的布局及流程,重点研究泥水处理系统的分离过程、浓缩过程及压滤过程的设计方案,总结出以下几个结论：泥水处理技术达到弃浆“零排放”标准的设计流程;浓缩机在泥水处理从分离过程到压滤过程中的作用;泥水处理技术在黏土地层中的成功应用,对类似工程施工有一定的参考价值。