Error Robust H. 264 Video Transmission Schemes Based on Multi-frame

Multi-frame coding is supported by the emerging H. 264. It is important for the enhancement of both coding efficiency and error robustness. In this paper, error resilient schemes for H. 264 based on multi frame were investigated. Error robust H. 264 video transmission schemes were introduced for the applications with and without a feedback channel. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed schemes.     

基于BAS的京张高铁站房能源管理系统研究

近年来,越来越多的机电设备及子系统应用到高铁站房中,如电动窗、电热风幕、电伴热、电动百叶、能源管理系统(远程抄表)等等,多为人工控制或独立控制,管理不便且能耗浪费较大。仅对空调通风、照明和扶梯等机电设备进行监控的常规BAS系统,已经不能满足运营管理节能减排的要求。以京张高铁站房为例,介绍基于BAS的能源管理系统的系统架构、系统功能,提出对高铁站房内的通风空调、给排水、照明、电扶梯、电热风幕、电动窗、电伴热等设备进行全面、节能、高效的自动化监控。为高铁站房和交通枢纽的BAS系统和能源管理系统设计提供参考。     

电气化铁道牵引供电系统加窗插值法的谐波分析

传统电气化铁道牵引供电系统的谐波分析方法受频谱泄漏和栅栏效应的影响,不能准确地得到谐波相关参数。为此,提出一种采用加六项优化余弦组合自卷积窗和四谱线插值结合的新算法对谐波进行分析。首先采用复调制细化法分析信号中基波频率附近的谐波成份,剩余信号加窗处理,利用离散傅里叶变换找出谐波频点附近相应离散频谱的4根峰值谱线,利用插值算法对电气化铁道牵引供电系统中谐波相关参数频率、幅值及相位进行加权修正并推导出计算公式,从而进一步提高分析结果的准确性。     

基于Kalman滤波和变时间窗测频的转速测量FPGA实现

利用信号与噪声状态模型的Kalman滤波,对频率进行无偏估计,适合对机车运行速度的精确测量.利用变时间窗采集脉冲信号的方法克服了常规算法中刷新时间和测量精度不稳定的缺点,同时也保证了对不同频率的测量精度.通过基于FPGA平台的算法设计与仿真,表明了上述方法对机车转速测量的实时有效性和准确性.     

铁路客运站股道运用窗时排序模型与算法

股道运用计划是实现CTC条件下客运站分散自律控制的关键。以时刻表、股道和站台为研究对象,结合进路编排、维修和列车早晚点时间窗,在分析股道运用平行机排序和多目标排序问题的基础上,运用现代排序理论,以总费用最小和股道均衡使用为目标函数,建立股道运用第一类多目标窗时排序模型。采用基本和合成分派规则、解改进优化策略,设计自律优化算法和3步算法制订和调整股道运用计划。实例表明:软时间窗下的规则解、近似解平均比硬时间窗下的解优化17.8%、14.1%,硬时间窗解收敛速度较快,采用θ规则在两类时间窗下均能得到较优解;制订计划时,宜综合采用各种分派规则尤其是规则6和θ规则,调整时宜直接采用规则10、12。提出的模型及算法能快速、合理地制订股道运用计划,有效解决带有时间窗的股道运用问题,并充分运用车站的各项资源。     

接触网“V”形天窗停电作业触电伤害与预防

针对在繁忙干线电气化区段实行接触网＂V＂形天窗停电作业发生的触电伤害进行了整体分析,并提出了一些相应的意见和建议,为牵引供电系统的安全运行和维护提供借鉴。     

近交叉口公交站点的公交优先控制策略

采用公交优先控制策略探讨公交站点距离交叉口停车线较近可能导致公交车在交叉口范围内二次停车的问题.采用加权最小二乘法建立了公交站点停靠时间与公交车头时距的线性拟合函数,预测了公交车到达停车线的时间区段;采用绿灯早启和绿灯延长两种策略设计了公交优先控制方案.通过仿真对控制方案的有效性进行了检验,证明该公交优先控制策略能提高公交车辆的运行效率.     

对RISC寄存器窗口方法的改进设想

本文通过分析BerkeleyRISC处理器寄存器窗口方法的特点,针对其不足之处提出改进其结 构的方法,并给出增加一个芯片外专用堆栈存储器的改进体系结构的设想。      

基于自动深度学习盾构掘进姿态预测与控制

提出了基于自动深度学习（AutoDL）算法和多目标优化算法的结合可实现数据驱动的姿态偏差控制指导,用于盾构掘进姿态的预测与控制,以解决现有盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题,可用于自动精准地预测盾构掘进姿态随着工程进展的动态变化趋势,并针对盾构机施工状态执行多目标优化算法,快速自动搜寻最优策略,实时调整合适的盾构操作参数,减少对于现场操作人员经验和主观判断的依赖。以上海市天然气主干管网崇明岛-长兴岛-浦东新区五号沟LNG站管道工程隧道A线工程为例,展示该算法框架的优越性。研究结果有助于降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛,推动智能盾构发展。     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.