上海环球金融中心大楼顶部良态风风速实测

对结构高度为492 m的上海环球金融中心大楼顶部实测到的良态强风时段下的平均风速和脉动风速数据进行了分析,得到了3 s、10 min以及1 h时距下的平均风速值,并对其进行线性拟合.结果表明,10 min平均风速与3 s平均最大(瞬时最大)风速的比值约为0.876 8.根据实测数据,还分析了湍流度和阵风因子,结果表明,湍流度和阵风因子均随平均风速的增大而减小,此外,对比了部分时段内的实测脉动风速功率谱密度与VonKarman谱,两者较为吻合.     

捷变频雷达联合脉内频率编码抗间歇采样干扰

间歇采样转发干扰通过对雷达信号进行部分采样并迅速转发, 在当前脉冲重复周期内, 产生相干假目标串, 使得基于传统频率捷变雷达的目标检测面临严峻挑战。因此, 在频率捷变技术基础上提出一种捷变频雷达联合脉内频率编码的抗间歇采样干扰方法。针对间歇采样干扰时域不连续的特点, 通过脉内频率编码-脉间频率捷变实现子脉冲间的相互掩护。脉冲压缩后, 首先利用最大类间方差法(Otsu)自适应计算阈值并抑制干扰, 然后通过二维稀疏重构方法实现目标检测。理论分析和仿真实验证明所提方法可以有效对抗间歇采样干扰。     

基于自适应加权的多传感器实时数据特征值提取

为实现监测数据的特征值提取，对传感器数据的预处理、时间维及空间维融合方法开展了研究。建立了实时数据融合模型，提出了基于3σ-grubbs检验的异常数据预处理方法，兼顾了异常数据剔除的速度与精度，能很好地消除疏失误差;对单个传感器数据采用分批估计原理进行融合，得到了特征估计值，实现了数据在时间维上的融合;通过对多个传感器的特征估计值采用自适应加权方法进行赋权，实现了数据在空间上的融合，并提出了考虑传感器精度的算法修正。实例计算表明，数据经3σ-grubbs方法处理后方差减小了20%~54%，与传统的算术平均滤波方法相比，分批估计自适应加权融合算法的数据融合方差明显更小，考虑传感器精度后的融合结果更接近高精度传感器值，特征值提取结果更加准确、可靠。     

基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究

针对交通安全中疲劳驾驶状态识别问题，使用单一的疲劳驾驶特征的方法识别率较低，本文提出一种基于面部多特征加权和的疲劳识别方法.通过人眼状态检测算法提取眼部疲劳参数，即持续闭眼时间、闭眼帧数比、眨眼频率，通过打哈欠状态检测得到打哈欠次数和打哈欠持续时间，通过头部运动状态分析得到点头频率，建立融合以上六个特征的驾驶疲劳状态检测模型来评估驾驶员的疲劳等级并进行相应的预警.实验测试数据选自NTHU驾驶员疲劳检测视频数据集的部分数据.经实验调整后，发现该方法的识别准确率较高，识别效果好.