面向弱势道路使用者的多目标运动轨迹预测方法

针对复杂行驶环境下弱势道路使用者（VRU）多目标轨迹预测方法存在的预测精度不足和预测性能不稳定的问题，提出一种基于历史序列信息的面向VRU的多目标轨迹预测方法（Vulnerable Road User Trajectory Predictor， VRU_TP）。首先，为了解决预测精度不足的难题，该轨迹预测方法框架融合时空的多维运动状态特征和多维外观语义特征因子，同时基于外观特征综合考虑目标的运动意图，提取多线索的轨迹预测因子作为各个VRU目标历史轨迹的编码输入。其次，为了克服现有方法预测性能不稳定的难题，在序列到序列的编解码器方法（Seq2Seq Encoder-decoder）的基础上，从网络结构设计和网络优化策略等方面提出适用于VRU轨迹预测的门循环神经网络（GRU）。该网络融合设计的plelu6激活函数，能基于历史的序列信息映射学习未来的轨迹信息，用来提高编解码器对未来轨迹的解码能力。最后，为了验证时空多元轨迹线索和门循环神经网络优化方法的有效性和实用性，在已公开的MOT16数据库和提出的VRU-Track数据库上，采用在图像空间上通用的归一化平均位置偏移（NADE）、平均重叠率分值（AOS）评价指标以及平均成功率（ASR）和成功率曲线（Success Plot）评价指标，并进行试验验证。研究结果表明：在MOT16划分的验证集中，相比于基准方法，NADE下降了19.4%，ASR提高了22.6%；在VRU-Track数据库测试集中，NADE下降了23.0%，AOS提高了17.1%，ASR提高了16.5%；提出的VRU_TP方法减少了预测值与真值之间的位置偏移，增加了预测值与真值的重叠率，提升了各类VRU目标轨迹预测的性能，而验证了该方法的有效性。     

朔黄重载铁路移动闭塞信号显示研究

针对C3、CBTC模式存在的地面信号亮红灯(或灭灯)与ATP命令不一致问题,提出新的显示绿闪及点灯电路,解释其含义。分析重载移动闭塞CBTC模式转为LKJ模式影响行车安全的因素,给出重载移动闭塞系统可靠性拓扑图,计算出常态开灯与常态灭灯CBTC系统的可靠性值,得出常态开灯比常态灭灯可靠性高。     

多次纺丝与退火对 ITO 薄膜表面均匀性的影响

通过多次纺丝与退火工艺在普通玻璃载玻片上制备ITO透明导电薄膜，研究了退火工艺对薄膜表面形貌的影响。结果表明：退火不仅提高了ITO颗粒的洁净程度，同时减小了其在薄膜表面的粒径分布。多次纺丝与退火可以提高ITO颗粒的覆盖密度，得到致密性比较好、表面缺陷比较少、表面粗糙度比较小、均匀平整的透明导电薄膜。     

基于m-MHT的主动声呐野点剔除方法研究

针对水下杂波区内目标跟踪问题的研究,利用多假设跟踪(MHT)算法,解决目标数据关联问题.从工程角度出发,采用Murty和m-MHT方法以优化算法效率和实用性.通过Matlab数据分析仿真验证,表明该方法可提高声呐在杂波环境下对目标跟踪能力.     

Data Fusion Algorithm for Multi-Sensor Dynamic System Based on Interacting Multiple Model

This paper presents a data fusion algorithm for dynamic system with multi-sensor and uncertain system models. The algorithm is mainly based on Kalman filter and interacting multiple model(IMM). It processes crosscorrelated sensor noises by using augmented fusion before model interacting. And eigenvalue decomposition is utilized to reduce calculation complexity and implement parallel computing. In simulation part, the feasibility of the algorithm was tested and verified, and the relationship between sensor number and the estimation precision was studied. Results show that simply increasing the number of sensor cannot always improve the performance of the estimation. Type and number of sensors should be optimized in practical applications.     

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度，提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线，其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数，最后结合帧数、 摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能，仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能，并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测，同时，在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比，实验结果表明，该方法测量结果的平均误差率为1.40%，与主流视频车速检测方法相比精度更高。     

400km/h多流制高速动车组牵引系统研制

围绕400 km/h高速动车组多制式、轻量化及节能降耗的牵引系统设计需求,阐明了牵引系统的设计原则,论述了牵引辅助变流器、永磁电机等关键部件的技术方向和设计特点,介绍了牵引系统及关键部件试验验证情况。试验结果表明,该牵引系统及关键部件性能良好,满足动车组牵引系统各项指标要求。     

液化天然气船通航模式下的航道通过能力评价方法

针对液化天然气(Liquefied Natural Gas，LNG)船通航的特殊性，提出一种船舶领域的实证方法，以定量界定LNG船移动安全区尺度，并构建LNG船通航模式下的航道通过能力模型。根据五号沟LNG码头所在航道船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析。研究结果表明，LNG船移动安全区尺度误差在15~28 m，具有较高的精确度。LNG船进港通航影响下的同向和逆向航道通过能力分别为110~250艘·h-1、120~230艘·h-1；LNG船出港通航影响下的同向和逆向航道通过能力分别为140~240艘·h-1、90~230艘·h-1。从通航效率的角度， 建议LNG船在满潮前1 h的白天时段进港，航速可保持11 kn以上，但不应超过规定的最大航速； 从通航安全的角度，建议 LNG 船在满潮后 1 h 的白天时段出港且航速保持 9.5 kn 以下，以保障 LNG船航行安全。     

基于GNSS移动基线的列车完整性监测

为满足下一代列控系统(NGTC)采用车载设备实现列车完整性监测，尽量减少地面设备的要求，本文提出基于全球卫星导航系统(GNSS)移动基线的列车完整性监测方法.列车头部和尾部分别安装列首、列尾天线，通过星间及两天线的站间载波相位差分消除传播路径和钟差等误差的影响；实时解算移动基线长度，并将其与参考车长比较，实现列车的完整性监测.为评估所提算法性能，在京沈高铁进行实验.实验结果显示，基于移动基线的最大车长误差在0.5 m以内，相较于单点定位的最大1.3 m误差有明显提升.