基于广义互相关和多项式拟合的TDOA时延估计方法

广义互相关方法在TDOA时延估计中具有较高的精度和程序容易实现等优点而被广泛采用.为进一步提高时延的估算精度,在广义互相关的基础上,融入多项式拟合方法,寻求广义互相关函数的精确峰值位置,将时延估计精度推进到亚采样点级别.通过Matlab仿真分析及实测数据的算法验证,结果表明,在广义互相关方法中融入多项式拟合方法,能大大提高时延估计精度,且算法复杂度低,易于工程实现.     

基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析

为更好地解决电动汽车动力电池健康状态（SOH）在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法（ICA）提取特征和动态时间规整（DTW）优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络（MLP）模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型

传统的航线价值计算通常以统计客流量为主,忽略了旅客偏好对航线潜在价值的影响,因此,本文提出了一种基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型.该模型利用最大似然估计法对旅客舱位偏好进行量化,然后引入出行意图的概念将旅客出行行为进行细分,并利用Gibbs Sampling方法实现出行意图的求解,最终达到航线潜在价值计算的目的.在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文方法获得的2010年航线价值序列与2011年航线价值序列的相似度要明显高于统计客流量的方法,且对排名前5的高价值航线的挖掘准确率可达100%.     

基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计新技术

针对高铁以及山区环境下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统的信道估计问题,提出一种基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计方法.该方法基于快时变信道的基扩展模型（basic expansion model,BEM）,应用压缩感知（compressed sensing,CS）理论进行稀疏时延估计,并应用卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）技术对BEM系数进行估计,进而获得信道增益.仿真结果表明,在相同信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下,随着归一化多普勒频移（frequency-normalized Doppler shift,FND）增大,新方法的信道估计均方差（mean square error,MSE）性能优于传统方法,如当SNR为20 dB,FND为0.1时,新方法较传统方法性能提升了4 dB,表明对信道时变性具有更优的鲁棒性;在相同的多普勒频移条件下,随着SNR增加,各方法的均方差均有所改善,新方法改善更明显,如当FND为0.2时,在信道估计均方差为0.06的条件下,新方法较传统方法获得了6 dB的信噪比增益,表明对抗信道噪声能力更强.      

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

邮轮舱室区域标准化设计研究

为实现邮轮舱室区域设计标准化,通过分析客船相关规范法规,结合邮轮舱室和背景工程的设计特点,提出标准化设计的3个关键点:舱室内装设计标准化、背景工程设计标准化、舱室与背景工程的接口设计标准化。研究结果表明,邮轮舱室区域具备典型标准化设计特征,采用标准化设计能够大幅提升邮轮舱室区域设计效率。     

基于BP神经网络的电池容量估计

电池充足的容量是保障通信基站电池储能系统稳定运行的关键因素之一。通信基站按照要求每年进行例行核对性放电,该方法人工成本较高。本文提出一种基于BP神经网络的电池容量估计算法,利用大量的电池放电过程中电压变化数据建立电池模型,实现对电池容量的估计。     

基于中低频阻抗谱的锂离子电池容量快速估计方法

针对批量电动汽车退役电池的梯次利用,电池评估专用设备的技术研发面临迫切需求,但评估软件的算法策略开发难度大。兼顾快速性与准确性的阻抗谱方法在专用设备实现中具有良好的可行性。因此选择测试时间短且对采样频率要求低的中低频阻抗谱,在硬件实现中既节约了高频采样成本,又避免了低频正弦难以精准实现的难题。通过拟合电荷转移阻抗特征圆,提取顶点虚部、拐点虚部、圆心横坐标、圆与实轴的交点及其模态分解残值5个健康特征,运用皮尔逊相关系数验证健康特征与容量的相关性,利用高斯过程回归指数模型进行模型训练并验证,实现了锂离子电池容量的快速估计。首先应用实验室测试数据进行方法验证,试验值均在估计值的95%置信区间内;然后应用公开数据集进一步验证,该方法建立估计模型决定系数R²为0.92,估计结果的均方根误差为0.490 8,平均绝对百分比误差为1.343 1%。此外,分别选取减少阻抗谱拟合圆数据点、选取中低频阻抗谱顶点和拐点阻抗、提取实轴以上全频段固定频率点阻抗3种方法,对比验证了所提方法的精度优势和有效性。结果表明：通过拟合特征圆提取关键参数,融合拐点和顶点特征,在保证较高精度的条件下,能...     

双优化GM(1,1)新模型在路基沉降预测中的应用

路基沉降预测一直是道路工程领域的研究重点和难点。常用的GM(1,1)模型所预测的路基沉降值精度相对较低,特别当数据序列急剧变化时,GM(1,1)模型的误差值可能会更大甚至失效。针对传统GM(1,1)模型存在的问题,通过改变初始值,增加扰动因素β优化初始条件。同时利用非齐次指数函数拟合模型中变量的一次累加生成序列优化背景值,提出了初始条件和背景值双优化的新GM(1,1)模型。通过MATLAB软件编程实例计算表明,双优化之后的新GM(1,1)模型较原模型相比,其预测精度有了较大幅度的提高。