全球定位系统和全球卫星导航系统伪距综合法

论述了综合GPS、GLONASS伪距测量值获取定位信息的滤波方法。GPS、GLONASS的坐标系、时间系统、工作频率不同，不同卫星的方位、高度各不相同，因而其测距的系统误差也各不相同，通常的方法是用GPS和GLONASS的钟差2个参数来描述不同系统卫星的系统误差，需用5颗卫星来定位，且精度受限。采用扩展状态维数，对不同卫星的系统误差进行在线估计的滤波方法，可以有效地改进卫星定位的精度。同时既可以用多星定位，充分利用测量信息，也可在任一系统的l颗卫星可用时，给出测者的最优估计位置信息，改进了双星系统的导航性能。     

导航信号卡尔曼滤波定位解算方法研究

研究了导航信号的卡尔曼滤波定位解算方法，该方法能够实现用小全的测量值完成导航解的估值解算，同时还可以对导航解进行平滑，减小噪声对导航解的影响。仿真结果证明了该方法在导航定位解算中的有效性和可行性。     

计算机联锁设备的电磁兼容设计

本文从电磁干扰产生的原理出发，详细介绍了在计算机联锁设备中实现电磁兼容的各种方法，包括印制板设计、机柜的屏蔽设计、滤波器的使用以及电缆的设计。     

提高船舶设备电磁兼容性能方法探讨

针对船舶辅助设备在电磁兼容性测试中存在的问题进行探讨,提出行之有效的解决办法,并对抗强电磁脉冲辐射进行初步探讨,提出解决方案.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

提出了一种新的变步长算法.理论分析与仿真结果表明,该算法的性能要优于传统的LMS(Least Mean Square)算法和SVSLMS(Sigmoid Variable Step-size Least Mean Square)算法.     

舰船通信设备电磁兼容性设计技术

在简要阐述电磁兼容性的重要性和有关概念的基础上,对舰船通信设备电磁兼容性设计技术作了详细介绍.     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅰ)--空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论,以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用.从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法.从微观上看,这种应用还具有一些传统方法没有的特点,例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波,从而获得精度更高的预测值),可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据,可以解决一维和两维探测数据的融合问题,可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等.另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性.该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义,并从中抽象出关键技术.在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解,理论数学模型,分析预测理论,分析预测处理方法的解的存在性证明,相关算法等.其核心有,目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题),模拟方程参数的选择技术,运动模式发生改变的识别技术,航迹聚类技术,航迹和点迹聚类技术,航迹融合技术,不同探测精度和维数的点迹融合技术,位置预测的评估技术等.最后给出仿真实验数据和结果,与传统方法对比的仿真实验数据和结果,以及分析和统计互补使用等问题.     

扩频信号窄带干扰抑制技术及其仿真

从理论上研究了扩频通信系统的窄带干扰频域抑制技术和窄带干扰对消技术,在此基础上,对基带反馈双环对消电路进行了理论分析,对窄带干扰频域抑制技术和窄带干扰对消技术的综合系统进行仿真,并得出该系统可有效抑制扩频系统中的干扰噪声的结论．     

基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类EI北大核心CSCD

为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。     

基于吞吐量的集装箱码头卡车污染扩散研究

作为港口码头货物的主要陆上运输工具和能源消耗设备,集装箱卡车是港口区域大气环境污染的主要来源之一.从港口大气环境安全出发,分析环保部公布排放因子的局限性,综合考虑集装箱卡车保有量、发动机状态、运行工况、燃料使用和道路条件等复杂因素,通过功率法确定集装箱卡车尾气中CO ,SO2和NO2的平均排放因子.以长江某内河港口为案例计算得到该地区2016年全年各类污染的总排放量,并利用灰色预测估计未来10年该港区集装箱吞吐量的变化,与实际数据对比发现,模型精度达到了95% 以上,预测结果良好.借助高斯模型建立港区大气污染物风险扩散模型并计算未来几年集装箱卡车尾气排放对周围居民的影响.结果表明,2016年该地区4月日平均CO的浓度达到250 ug/m3;SO2浓度为57 ug/m3;NO2浓度为1 100 ug/m3.大气污染排放中NO2占比最大,分担率超过80% .各类尾气污染物24 h平均浓度已远超国家标准,港口区域集卡尾气污染对港口周边工作人员健康和港口所在城市大气环境安全威胁极大.