移动电源车用超细水雾灭火装置的研究

分析了移动电源车辆发生火灾的可能性以及目前灭火方式的诸多不足之处，并简述了超细水雾灭火概念、应用以及优点。介绍了预安装两相流超细水雾灭火装置的动力方式、喷嘴、系统自动控制，指出此种灭火装置自动化程度高、水量消耗少、简单可靠，非常适合于易发火灾车辆。     

5G在智能高铁中的应用

5G具有大带宽、高可靠、低时延、海量连接等优势,已成为智能高铁不可或缺的重要信息基础设施。分析GSM-R系统的应用现状,指出GSM-R系统存在的问题。对5G在智能高铁中的应用需求进行分析,并针对智能高铁的各种业务需求提出相应的应用模式。以5G、云计算、大数据、人工智能、物联网为标志的新一代通信信息技术在铁路行业的融合应用,将有效提高铁路运输服务质量、安全可靠性和运营管理效率。     

能量受限无人机与移动舰船通信中的轨迹优化

[目的]无人机（UAV）可以为舰船提供目标区域详细图像并进行目标识别。在无人机与移动舰船通信过程中,为实现无人机数据的快速采集和卸载,以最小化通信任务时间为目标,在多约束条件下提出一种基于hp自适应伪谱法的无人机三维轨迹优化方法。[方法]首先对三维空间下的固定翼无人机进行动力学建模,将其通信的轨迹优化问题描述为受状态约束的最优控制问题。然后基于舰船运动模型,结合移动目标存在定位误差建立信道模型,并考虑无人机能量受限,在原问题基础上增添通信约束和能量约束,提出一种基于hp自适应Radau伪谱法的轨迹优化方法,将原问题转化为有限维非线性规划问题进而求解。分别在5种约束场景下采用所提方法进行仿真分析,并与p伪谱法结果进行对比。[结果]仿真结果表明,在给定定位误差时,无人机与舰船仍能在各类约束下以较短时间完成通信。[结论]研究成果为海上通信系统提供了有效的解决方案,对无人机与舰船通信中的轨迹优化问题具有参考价值。     

一种基于GSM和GPS的通信监视系统

提出一种以GSM移动通信系统为基础,添加GPS接收机的通信监测系统,它能对移动载体实行监控,准确地获取移动载体的各种信息。     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

注视点与行车安全

我们在乘坐高速行驶的列车时,常会产生这样的感觉:车窗外静止的景物都与奔驰的列车形成一种相对运动(移动),且景物愈近,其相对运动的速度亦愈快,景物轮廓也越发显得模糊不清.     

基于移动激光扫描三维点云的限界检测技术研究

针对传统城市轨道交通限界检测方法无数据留存、作业难度大的不足,提出采用三维激光扫描的方法进行限界检测.通过对扫描数据、惯导数据及里程数据的融合处理,得到按线路里程展开的三维激光点云.再根据扫描中心与钢轨间的固定几何位置关系,快速分割出钢轨点云,采用经改进的迭代最近点算法将钢轨点云与标准钢轨断面模型进行精确配准,提取左右...     

考虑周期性的城市道路车流量预测模型

为提升城市车流量预测结果的准确性,基于某条道路的车流量数据,引入车流量的周期性特征,建立考虑周期性的差分自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型。将该模型与不考虑周期性的ARIMA模型相对比,结果发现：不考虑周期性的ARIMA模型的拟合效果较差,模型中忽略了道路车流量可能存在的周期性规律;考虑周期性的ARIMA模型的拟合优度相比原模型有很大提升,能达到0.573,且预测的4 d车流量变化趋势与实际车流量较为吻合。由此可知,在建模时引入车流量的周期性特征,能提升车流量预测结果的准确性,从而为交通管理提供更可靠的数据。     

基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法

本文提出一种基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法,运用车载设备周期性撷取蜂窝移动网络讯号,并记录时间点和当下链接的细胞标识符(Cell ID),再回传至服务器。由服务器分析链接的细胞标识符、细胞顺序、停留时间,依此来建立向量集合。再将此向量集合与历史数据库中的历史向量集合进行比对,取得历史向量集合最相似的k笔资料,由该k笔资料中所对应的路径最多者作为车辆当下所行驶的路径。在实证结果中,本研究方法的正确率为100%,所以此方法将可以准确运用蜂窝移动网络换手信号识别车辆行驶路径。