面向感知的城市轨道交通空间研究

随着人们生活水平的日益提升,对城市轨道交通空间品质的追求也愈发强烈.以感知为切入点,梳理出现状问题,从视觉、听觉、触觉、嗅觉、方位感知5个方面对城市轨道交通空间进行分析,综合研究感知内容与范围、感知影响因素,并总结出乘客对于城市轨道交通空间的感知偏好.研究成果可为中国未来城市轨道交通空间的规划、设计、运营提供新的思路.     

多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题,提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法.首先,构建电能质量的多尺度稀疏模型,通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息;然后,对其压缩采样获得降维的测量数据,并在此基础之上,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量,将稀疏向量输入深度置信网络,实现扰动的智能识别;同时,为进一步提高网络识别的准确性,采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优;最后,为验证所述方法的有效性,针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验.结果表明:在理想环境和噪声环境下,针对七类典型单一扰动,平均识别率达到99.0%和96.71%以上;针对13类多重扰动,平均识别到达97.69%和94.62%以上.     

交通出行方式决策中的锚定效应影响研究

针对出行者感知效用与实际效用的差异性问题,分析出行方式决策的关键影响因素,并通过实验研究出行经验与关键因素信息对出行者出行方式决策的影响.结果 表明,时间和安全是出行方式决策的关键影响因素;出行者的出行决策受个体经验与出行信息共同影响;提供的出行信息对出行方式决策的影响显著,符合锚定效应的作用机理,且该锚定效应具有一定...     

汽车内饰品质感的感知模态研究

基于汽车内饰品质感的感知模态进行研究,首先分析汽车内饰品质感,然后阐述汽车内饰品质感的感知模态差异实验,其主要内容有:样本挑选、实验方法和实验结果等,最后分析汽车内饰品质感与感知模态的关系,希望能为相关人士提供些许参考意见.     

城市轨道交通智能列车乘客服务系统研究

智能列车乘客服务系统通过构建一体化平台,在系统应用层支持不同智慧应用间的数据交互以及新应用的便捷接入,在物理连接层支撑不同设备的信息通信与控制.文章重点介绍智能列车乘客服务系统计划实现的各种功能以及基本原理,通过整合泛在列车感知、车厢空间数字化等科技,将北京市轨道交通运营的监控资源、展示资源进行有机汇总,为城市轨道交通...     

认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化

为了降低认知无线电中主用户受到的干扰,根据主用户状态的变化,通过将通信带宽分为感知频带和传输频带,建立了次用户在整个帧周期内进行带宽频谱感知的模型.该模型中,次用户在每个帧使用部分带宽进行频谱感知,其余的带宽传输数据.在限制主用户受到的干扰和次用户虚警概率的基础上,通过联合优化感知带宽比和检测概率,最大化次用户的频谱效率.使用MATLAB软件仿真模型的干扰概率和频谱效率,结果表明:相比传统的时间频谱感知,当虚警概率为0.5时,带宽频谱感知能够使主用户受到干扰的概率降低30%;当干扰概率为0.2时,带宽频谱感知能够使次用户的频谱效率提高0.3 (bit/s)/Hz.      

自行车骑行者生理、心理与综合负荷感知模型

为探究自行车骑行者在骑行过程中的生理、心理状态与骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境之间的影响规律, 设计并实施了自行车骑行试验; 选取了相对代谢率、心境状态、自感疲劳程度和任务负荷指数等指标, 分析了骑行者生理、心理与综合负荷感知的特性及规律; 以骑行试验数据为基础, 应用偏最小二乘回归方法建立了骑行者生理、心理及综合负荷感知模型, 并对模型预测能力进行评估。研究结果表明: 骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境均对骑行者负荷感知有影响, 其中骑行者个体属性因素中, 身体质量指数和基础代谢率作用较为显著, 二者在负荷感知模型中的平均影响因子分别为0.121和0.112;骑行强度因素中骑行时间对于负荷感知影响最大, 其平均影响因子为0.139;骑行环境因素中交叉口数对骑行负荷感知影响最为显著, 其平均影响因子为0.137;各个变量对心理负荷与综合负荷感知的影响趋势相同, 对生理负荷与综合负荷的影响趋势不相同。可见, 关注部分因素以及骑行者心理负荷对于提高骑行服务水平具有一定作用, 研究结果可应用于改善自行车骑行设施环境。     

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.      

Web多维数字航道监控平台

基于二维电子航道图和三维航道模型, 提出了一种新的Web多维数字航道监控平台。基于Java设计了Web多维数字航道监控平台架构。为了加快平台的绘制速度, 基于四叉树空间数据组织和数据预读策略对多维数字航道模型进行优化。为实现大范围的航道动态监控, 研究了航道中船舶与航标动态信息的数据组织、获取、绘制和查询, 提出了一种基于折半抽稀的动态目标图层绘制算法与一种基于光线投射的三维空间动态目标拾取算法。测试结果表明: 平台运行稳定、平滑, 通过Web在一个统一的框架下同时展现航道地形、码头设施和建筑物构成的三维航道模型和二维电子航道图, 实时动态监控辖区内的船舶和航标。     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。