基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.     

专用低频信号源的设计及不确定度分析

1　前　言随着科学技术和铁路建设的不断发展 ,越来越多的仪器仪表被广泛地使用。本人根据铁路电气化发展的需要 ,针对电气化铁路轨道电路的特点 ,设计了一种专用低频信号源。它是一种连续可调式低失真低频信号源 ,能够产生标准的 2 0Ｈｚ—10 0Ｈｚ的正弦波信号 ,使它能对测试2 5Ｈｚ、75Ｈｚ等轨道电路的仪表进行量值传递 ,保证其计量性能的准确性和可靠性 ,为铁路的安全运输提供计量保证。2　整体设计思路本设计采用电压控制振荡器作为基本振荡源 ,利用调整电位的方式来实现对频率信号的连续调节。通过对振荡源的调节 ,使其输出 10ｋＨｚ…     

GMSK的非相干最大似然检测

在分析比较GMSK的相干、差分及鉴频检测的静态和动态性能的基础上，本文导出一种非相干最大似然序列检测(MLSE)方式，以改善非相干检测方式的静态性能，并就参数Bbt=0．25、传输速率fb=16kbit／s的GMSK系统，模拟了鉴频加最大似然序列检测的静态及动态性能，最后给出了模拟分析结果。     

轿车车身制造尺寸质量控制界限的设定研究

针对车身尺寸小样本检测的实际情况，引入小波变换进行滤波，把车身尺寸的原始检测数据经过小波滤波后，分离出趋势项信号与波动项信号，在一定程度上弥补了小样本检测带来的误差，在此基础上对车身制造尺寸质量的控制界限进行修正，给出了应用实例。     

基于 UKF 非线性人眼跟踪的驾驶员疲劳检测

为解决驾驶员疲劳检测算法中头部快速移动、人眼非线性跟踪以及实际疲劳表情的识别问题,提出了一种新的基于UKF眼跟踪算法的驾驶员疲劳检测方法.根据近似非线性函数的概率分布比近似其函数更容易的原则,利用UT无迹变换,选择一组确定的Sigma点集逼近驾驶员人眼运动状态的后验概率密度函数,进行人眼非线性跟踪.在驾驶员人眼非线性跟踪基础上,通过计算PERCLOS值,进行现实驾驶条件下驾驶员疲劳的跟踪检测.实验结果表明,该方法不仅可以增强对驾驶员头部旋转、快速移动以及光照变换的鲁棒性,而且可以比传统的Kalm an滤波算法提供更精确的计算估计.     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

图像处理算法的效果评价标准分析

图像处理算法研究的评价结果是用来说明所研究算法的价值的基本论据，在图像采集和处理的过程中，规范化和标准化是算法评价的基本要求，文中归纳出现有图像处理算法评价的方法的基础上，分析了不同算法评价存在的问题，并对改进算法评价的理论与方法提出了进一步的思考．     

一种多通道窄带光子晶体滤波器的研究

研究了具有周期缺陷层的一维光子晶体的能带特性。研究表明,此种结构的光子晶体缺陷模的个数,随着缺陷层周期个数的增加而双倍地增加。当入射角增加时,缺陷模的个数不变,但向短波方向移动,此种结构的光子晶体可应用于多通道窄带滤波器。     

基于智能公交的城市道路服务水平实时评价与预测

研究了城市道路服务水平评价与预测所需参数的实时处理算法和采集方式.利用城区道路上的公交车为数据动态采集单元,智能采集公交车实时运行状态数据信息,计算公交车车头时距、分析车流速度,对滤波调整预测速度与实际速度进行对比分析,建立以行车速度、行程时间、拥挤程度为评价指标的城市道路四级服务水平实时评价与预测系统.该系统能为公交车运行及其交通出行者提供管理、信息服务,适时引导交通流量合理分布,高效地利用道路网络,减少城市交通拥堵,提高交通运输效率,为城市交通规划提供依据,对推动城市畅通工程及城市交通智能化的发展,有一定参考作用.     

Local Search Algorithm with Hybrid Neighborhood and Its Application to Job Shop Scheduling Problem

A new local search method with hybrid neighborhood for Job shop scheduling problem is developed. The proposed hybrid neighborhood is not only efficient in local search, but also can help overcome entrapments while search procedure get trapped at local optima and carry the search to areas of the feasible set with better prospect. New strategies used for breaking out of entrapments are presented and they are helpful for the procedure to improve local optima. A performance comparison of the proposed method with some best-performing algorithms on all 10-job, 10-machine benchmark problems and the other two problems generated by Fisher and Thompson ( ie. , FT6 and FT20) is made. The experiment results show the better optimal performance of the proposed algorithm.