利用GPS定位技术建立矿区控制网的几个问题

主要分析了利用GPS定位技术建立矿区控制网时，数据采集时间、约束点精度以及不同网形对网精度的影响，提出了保证GPS网精度的几点建议。     

吴江市D级地籍GPS控制网的数据处理与分析

介绍了吴江市D级GPS控制网改造过程中的数据处理，尤其是新旧控制网的衔接过程，探讨了选用起算点的方法，并对苏州独立坐标的使用提出了建议。该控制网的数据处理过程对其他城市做GPS控制网改造时有一定的参考价值。     

多余观测分量r_i优化的机助模拟法

本文运用可靠性理论讨论了控制网可靠性与网形结构的关系．探讨了改善控制网可靠性指标的方法。在此基础上，以自动模拟法为基础对测角控制网同时顾及精度和可靠性进行了优化设计．并以某矿区四等测角网为例．验证了其可行性。这对矿区控制网改造提供了理论依据，具有一定的实用价值。     

城市GPS控制网测量的高精度方法

分析了观测卫星的几何分布对绝对定位和相对定位精度的影响．提出了GPS基线成果可靠性检测指标与方法、GPS基线解算的精化问题、提高GPS网精度的有效措施,结合城市控制网实例讨论了在布设GPS控制网时,网形及观测方法对精度的影响,从而总结出适合城市的GPS控制网测量工作的程序和方法。     

基于单周控制有源电力滤波器的微网谐波抑制方法

随着微网的广泛研究和应用,谐波问题对微网的影响变得不容忽视.为此,应用基于单周控制的有源电力滤波器来进行微网的谐波抑制.相较于传统方法,基于单周控制的有源电力滤波器省略了谐波检测电路,在很大程度上简化了系统结构.该单周控制方法结合了空间矢量控制,将工频周期分成3个控制区间,进一步简化了控制器.建立了基于单周控制的有源电力滤波器模型及含风力发电系统和光伏发电系统的微网模型,并进行了微网谐波抑制仿真分析.仿真结果表明,基于单周控制的有源电力滤波器既能减小非线性负荷及分布式电源的谐波对微网内部电能质量的影响,又能减小微网谐波对外网的影响,取得了良好的谐波抑制效果.     

GPS在工程施工控制测量中的应用

在南水北调穿黄工程施工控制网测量过程中，对加密控制网进行了大地测量和GPS测量，以比较测量结果的可靠性。比较结果表明，用GPS测量法建立工程施工控制网可以满足精度要求。     

城市GPS控制网的分级布设

为了满足城市建设和发展的需要，提出了应用全球定位系统（ＧＰＳ）技术分级布设城市控制网的方法和相应的数据处理手段，通过对实例的计算，充分说明了大中城市中ＧＰＳ控制网分级布设的优越性和必要性；同时，还探讨了分级布网对点位精度的影响，通过对不同布网方案的比较，分析，得出分级布网不但能保证全网的精度均匀，一致性，而且能地改善点位精度，特别是当首级网布设均匀，合理时，效果尤其显著，因此，建议在今后的大中城市     

长大隧道群精密测量控制网布网技术

本文对长大隧道群精密测量控制网的布网技术做了全面的布网技术介绍与精度分析，并以京福客专闽赣VII标二分部所辖的金沙隧道，赤门隧道，岭根隧道的长大隧道群精密控制网的布网实施设计为例，对长大隧道群精密控制网进行科学的设计。     

GPS变形监测网网形结构对控制网质量的影响

为了分析GPS控制网网形结构与控制网质量的关系,在论述衡量GPS变形监测网的精度、可靠性、灵敏度、费用4个质量标准的基础上,根据GPS控制网的特点,分析了基线数及其连接方式等网形结构对GPS控制网精度、灵敏度的影响.以一高边坡监测网为例,说明GPS控制网基线数不同,控制网的质量不同;基线数相同,不同的连接方式质量也不相同.     

狭长区域水电站施工测量控制网的技术设计与测量

本文提出了在狭长区域布设施工控制网的技术设计及方案优化，对埋设测量标志采用了新型材料做出了详细的介绍，同时对控制网的观测方案简单介绍。     

基于H.264编解码的无线视频可靠传输

针对视频在网络中传输提出了两种改进方法:第一种采用卷积和包交织编码,将网络中产生的突发差错转变为统计独立的差错;第二种针对无线传输系统,将数据分类为重要数据与非重要数据,在接收端检测重要数据信息的差错,并据此来控制发送端的重发机制,仅当重要数据的丢包数超过一定阈值才要求发送端重发.在保证了传输图像的差错小于一个预定值情况下,使图像传输的重传数据较少,同时也减小了由于数据重传引起的网络时延.利用VCEG提供的3GPP2网络仿真平台建立了H.264视频传输系统,并在该仿真平台上进行了实验,取得了满意的结果.     

无线传感器网络系统中循环冗余校验码算法分析和实现

在无线传感器网络系统中,为了保证在数据链路层建立可靠、透明的链接,同时均衡能量能量消耗与误码率的问题,可以加入足够多的冗余数据便于检测错误,从而重传数据帧。循环冗余校验（CRC）就是一种被广泛采用的错误检验编码。介绍了循环冗余校验码的差错控制原理及其在无线传感器网络数据链路层上的算法实现。     

基于神经网络的泡沫混凝土强度及导热性能预测

基于神经网络原理,建立预测泡沫混凝土性能的BP神经网络模型,期望通过输入配合比主要参数,得到泡沫混凝土强度及导热性能的预测结果。将实验数据分为训练组和对照组,对训练组进行非线性拟合,若拟合结果满足误差精度则模型建立完毕;通过拟合结果与对照组的比较,可验证模型预测精度。结果表明,BP神经网络模型能够准确拟合实验数据,利用其泛化能力进行预测的结果与对照组的误差小于8%,该模型具有很高的预测精度。     

CAN总线网关的设计与实现

为了解决车载总线网络间的通信问题,基于CAN(Controller Area Network)网络,设计并实现了一个CAN网关的基本原型。结合CAN总线的特性,实现车载网络的差错控制、流量控制等基本功能。该网关原型用于连接5个子系统网络,既满足子网内部通信的隔离,又实现了子网间数据的正确交换,有效地降低车载网络的数据流量,进一步实现了汽车系统的网络化。     

隧道控制洞外横向贯通误差研究

隧道施工控制时,洞外控制网设计和洞内导线控制网设计依据各自允许横向贯通误差分别设计,未将其作为整体考虑,导致洞内导线控制网设计精度要求偏高,增加了测量工作量,造成人力物力的浪费甚至工期的延误。通过分析洞外GPS控制测量验前横向贯通误差的估算公式及联系边中误差、点位误差取值原则,比较验前估算和验后计算公式,研究认为验前横向贯通误差估算公式属于简易型,所用参数取值偏保守,而验后横向贯通误差更准确,因此验前公式存在很大的偏差,不利于其使用,甚至失去了应用的价值,也影响洞外控制网的设计,并造成洞内控制网设计的浪费。为此,在理论研究和实测数据分析的基础上,对隧道贯通洞外GPS控制测量横向贯通误差的验前公式进行了修正,提出了新的更精密、更准确的验前公式,保证了验前估算公式与验后计算公式结果的基本一致,也使洞外GPS控制网的设计有了可靠的误差预计,设计精度与实测精度趋于统一,并使洞内导线控制网设计时,在保证质量和精度的前提下,最大限度地减少控制测量的工作量。最后由工程实例进一步验证了此修正的实用性。     

神经网络补偿器在基于影像测量仪的运动控制系统中的应用

针对基于影像测量仪的运动控制系统存在的非线性误差问题,设计出神经网络补偿器.通过所采集的伺服电机的输入、输出数据,对非线性伺服电机的神经网络仿真器及补偿器进行训练.所设计的神经网络补偿器应用在运动控制的高精密定位系统上,使控制系统表现出良好的控制性能.仿真实验表明该控制器具有较强的有效性.     

鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价

从污染物减排率、单位工业增加值减排量、治理工业污染投资总额、GDP相关指标、能耗下降率5个方面建立节能减排效果评价指标体系,分析BP神经网络与鱼群算法结合的可行性,探讨鱼群算法优化神经网络的步骤。最后对7个地区2006~2009年节能减排效果评价指标,在专家打分测评的基础上,运用神经网络及鱼群算法优化神经网络方法进行节能减排效果评价。研究结果表明:在收敛过程中,运用神经网络所得实际输出值与专家评分的误差长时间停留在0.7左右,而运用鱼群算法优化神经网络方法能够以较大的斜率快速收敛到期望误差;在误差为0.001时,前者经过202次训练后能够达到目标,而后者只需要75次训练就能达到目标,这表明鱼群算法优化神经网络具有准确、快捷、简易等优点,此方法用于节能减排效果评价行之有效。     

基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法

以近红外光谱法为基础测定方法,结合内模控制,论述了采用自适应神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性.基于dSPACE硬件平台,实验以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,对自适应神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明:该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6.     

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.     

TCP/AWM网络系统的自适应有限时间漏斗拥塞控制

研究了具有外部扰动的TCP/AWM网络系统拥塞控制问题.首先,为了保证队列跟踪误差具有预设的暂态和稳态性能,引入漏斗误差变换对队列跟踪误差进行限制.其次,利用RBF神经网络处理系统中存在的非线性项.结合漏斗控制、有限时间控制、自适应Backstepping技术和RBF神经网络,提出了一种主动窗口管理算法,不仅保证了闭环系统的所有信号是半全局实际有限时间有界的,还使队列跟踪误差收敛到预先给定的漏斗边界内.最后,将本文所提方法与现有的两种同类算法进行了仿真对比,通过得到的仿真结果可以看出所设计的控制器使系统具有更快的收敛速度和更小的超调量,进一步验证了所提方法的可行性和优越性.