移动学习系统在操作系统课程中的应用研究

移动学习在无线网络和移动技术飞速发展的今天,作为一种全新的学习方式,正被越来越多的人认识和接受.通过选择以移动环境下学习系统为研究内容,从移动学习的所需要的理论知识和相关技术角度出发,讨论和构建了移动学习系统的结构框架,并根据该框架设计了移动环境下的学习系统,应用到操作系统课程中.     

基于手机定位的交叉路口交通流数据采集方法

为了实现对城市道路交叉口交通流数据的全面采集、减少成本、提高效率,提出以手机为交叉口交通流信息获取源的思路。研究了将手机定位数据（运动速度、经纬度）转化为交通流数据的方法。通过检测空间和检测单元的确定,根据用户的运动速度和位置信息,按照步行、自行车、小汽车和公交车将不同手机用户的出行方式进行了准确判断,最终实现了交叉口交通量、车流流向和延误数据的自动采集。     

高速公路IP语音调度系统的设计与实现

介绍针对高速公路调度指挥设计的IP语音调度系统，通过IP语音技术解决高速公路调度指挥中通信方面存在的问题。论述系统的设计与结构，并对主要功能的实现原理和实现方法进行了介绍。     

基于无线定位技术的交通信息获取方法研究

基于无线定位技术的交通信息获取方法是一种应用前景良好的交通信息获取方法。在考虑该方法所涉及各方面问题的基础上，给出了一种适合我国混合交通状况的应用无线定位技术获取交通信息的方法。首先阐述了应用无线定位技术获取交通信息的工作原理及系统框架，进而通过实测获取处于通话状态的移动台在越区切换过程中的切换点数据，并分析切换点的分布特征。在该特征的基础上，应用PARAMICS软件构建仿真环境，设计仿真方案，进行仿真试验，以评价该方法的有效性和实用性。仿真试验的结果表明，基于无线定位技术的交通信息获取方法能够获取相当精度的交通信息。     

基于移动控制代理技术的交叉口交通信号控制算法

基于移动控制代理技术和“当地简单,远程复杂”的控制思想,提出了一种新型的交叉口交通信号控制算法。采用移动控制代理软件把多种交叉口信号控制算法“打包”成可在计算机网络上分发的移动控制代理(Mobile Control Agent,MCA);由位于远程监控层的网络调度器,根据交叉口实时交通流状况向交叉口信号控制器派遣或召回相应的MCA,从而实现“按需控制”。这种做法可降低交叉口信号控制器所需的内存等计算资源,实现低成本自适应智能交通信号网络化控制。     

钻机车动力系统的选择

通过对钻探负载特性的理论分析,结合钻探工作的特点和环保对汽车排放的要求,按照地质钻机对动力系统驱动特性的基本要求,对DPP100系列钻机车动力系统选择的研究和方法进行了论述。     

移动自组网路由协议AODV的性能研究

AODV协议是DSDV协议的一种改进。利用Manet工作小组推荐的NS2仿真软件对AODV进行模拟，从最大连接度、移动速度、移动范围、节点个数、分组发送频率5个方面分析AODV的性能。根据不同仿真场景计算出各种情况下AODV协议的分组平均递交率、端到端的平均延迟和路由开销，并根据仿真结果分析了以上5个方面对AODV协议的影响，最后得出AODV的最佳工作环境。     

综合移动源排放模型——MOVES

美国环保局发布了新一代移动源排放测算模型MOVES2010,该模型代表着排放模型开发的最新技术和研究方向。文中分析了MOVES的开发背景和系统组成,阐述了模型的基本计算原理和主体框架,从模型结构、输入输出、计算原理和结果等角度对MOVES和目前广泛使用的排放模型MOBILE6进行了对比。     

新型翻盖移动式垃圾压缩设备

以17 m3移动式垃圾压缩设备为研究对象,结合市场现有的垃圾收集模式和收集环境,设计了一种新型翻盖移动式垃圾压缩设备,该设备采用六杆翻盖机构,可实现垃圾收集过程设备整体密闭,无臭味、无蚊蝇,减少虫害及病菌传染.采用UG三维建模软件和有限元分析软件,对六杆翻盖机构整个运动过程的受力和强度进行了综合分析,研究结果表明:六杆...     

基于手机 APP 大数据的交通出行数据获取方法

城市居民的交通出行是交通研究中的基础问题.结合当前手机应用的特点,以手机应用与无线通信网络数据交互时产生的 CI(Cell-ID Identify)定位数据为研究对象来获取居民出行数据.采集了“易信”手机应用2013与2014年共3241238条有效的 CI 定位数据,并对其进行了降维、离散化、去噪预处理.提出将定位数据标准化为0-1数据矩阵,以矩阵运算的形式推导用户出行 OD 矩阵、各小区出入流量等二次数据的算法模型,并在 Matlab 中进行了实现.结果表明,相较于遍历数据的循环算法,推导效率有显著提升.提出了推导 OD 矩阵的完整性与真实性评价指标 R ,并计算得到2013的 R 为19.1%,2014为69.3%.发现手机应用日均数据量较大的 CI 数据具有更高的完整性与真实性(2013年为10.6条,2014年为47.4条),但该指标主要反映所有小区中存在交通出行的整体情况,对各小区的出行行为的完整性与真实性尚需做进一步研究.