基于GPS/GIS/GSM车辆动态定位导航系统

简要介绍了全球卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、移动通信系统(GSM)及其它们在车辆定位与导航系统(VLNS)中的主要作用;研究该系统的组成以及所能实现的功能;分析GPS辅助定位的技术方法和地理信息系统的数据更新.     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于组合赋权法的岩质边坡稳定性敏感因素研究

边坡稳定性评价是一个涉及多因素、多层次的高度非线性系统。针对影响边坡稳定性因素的复杂性和不确定性以及敏感因素区分度的不显著性,结合G316抚州资溪花山界至南城黄狮渡段公路改扩建工程,以岩质边坡内部参数、几何形状以及外部荷载所包含的7个因素作为稳定性敏感分析对象。通过有限元强度折减法和单因素分析法确定评价指标因素的敏感度,得出两两因素间的相对重要程度关系,利用层次分析法将定性、定量分析相结合,合理确定各因素的权重。通过岩质边坡原始数据间的关系,运用熵值法来确定各因素的变异性和权重,最后借助主客观组合赋权法对各因素权重进行赋权,确定对边坡稳定性最为敏感的因素,以期为边坡治理和优化设计提供参考。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

基于PSR-AHP的小区开放对道路通行影响评价

针对小区开放对周边道路通行能力影响的问题,构建基于“压力-状态-响应”( PSＲ: Pressure-State-Ｒesponse) 模型的小区开放对道路通行影响评价指标体系,运用层次分析( AHP: Analytic Hierarchy Process) 确定指标权重,引入综合指数法进行小区开放对道路通行影响综合评价。选取A 类和B 类小区作为研究对象,利用VISSIM 仿真软件对两种类型小区周围的道路与交叉路口的车辆通行情况进行仿真。仿真结果表明,A 类小区开放降低周边道路通行能力,B 类小区开放提高周边道路通行能力。研究结果可为交通管理部门对小区是否全面开放提供理论参考。     

面向5G新空口技术的LDPC码标准化研究进展

第5代移动通信系统(5th generation mobile communication system,5G)业务需求的多样性以及各业务场景的典型特性给新空口(new radio,NR)的信道编码技术带来困难及挑战,信道编码方案成为通信业界及学术界的重要研究课题之一。因具备优越性能,低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码被确定为5G增强移动宽带(enhanced mobile broadband, eMBB)场景数据信道编码方案。在对5G及LDPC码进行概述的基础上,阐述了包括码设计、译码算法、速率匹配和性能评估在内的面向NR的LDPC码标准化工作研究内容。此外,对近年来第3代合作伙伴计划(3rd generation partnership project, 3GPP)各成员机构在无线接入网层一(radio access network layer 1, RAN1)标准化工作组历次会议中提出的LDPC码编码方案进行分析和对比,并在此基础上对LDPC码标准化相关工作进行总结。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

基于三维激光技术的路面坑槽多维度指标检测

为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标的自动、准确检测,利用三维激光技术对室内坑槽模型进行扫描,基于Matlab软件对激光点云数据采用不规则三角网(TIN)平面插值法重构了坑槽三维模型,进而结合等高线提取确定了坑槽边界,实现了坑槽多维度指标自动计算;对比了不同坑槽多维度指标计算误差,研究了激光线纵向间距对计算误差影响规律.研究结果表明:坑槽深度、面积和体积指标的最大相对误差分别为3.96%、4.58%和4.74%;当激光线纵向间距从1mm逐渐增大至20mm时,坑槽多维度指标计算相对误差逐渐增加;当间距为5mm时,坑槽深度、面积和体积指标的最大相对误差分别为4.65%、6.32%和7.17%;当间距大于5mm后,坑槽三维重构模型逐渐失真并出现了部分缺失,从而导致多维度指标检测误差的增大;因此,为保证坑槽多维度指标检测准确度建议激光线纵向间距应不大于5mm;坑槽多维度指标准确获取将为路面破损层位判定、严重程度评价和修补材料估算提供依据.     

非对称载荷下驱动轴强度与刚度的匹配与优化

为了解决某重载车辆的驱动轴容易发生早期失效的问题,提出了一种在非对称载荷作用下实现结构强度与刚度合理匹配的分段优化设计方法。通过分析非对称承载驱动轴的刚度对载荷分布的影响,建立了以结构强度和疲劳寿命为约束、驱动轴花键的应变相等为目标的驱动轴结构设计优化模型。优化设计结果表明,危险部位右侧花键齿根应力降低了90.3 MPa,驱动轴两侧扭矩分配更合理,且使用寿命提高了72.2%。     

长沙县黄兴镇:非法经营成品油被行拘15天

11月25日,长沙县黄兴镇联合县安监局对位于大众村张家冲组的一民房进行安全生产检查,发现该民房内存有成品汽油210千克,空装油桶63个,该民房涉嫌非法储存成品油。针对该民房非法储存、经营成品油的行为,黄兴镇安全综合监管中心联合黄兴派出所、黄兴执法分局成立联合执法组,协同长沙县安监局执法人员对该民房非法储存、经营现场及从业人员开展专项执法调查。