Wolfe线搜索下一类新的共轭梯度法及其收敛性

本文提出一类新的共轭梯度法,证明了其在Wolfe线搜索下具有全局收敛性,最后对算法进行数值试验,数值结果表明该算法是有效的。     

一种WEI-YAO-LIU共轭梯度算法的全局收敛性

提出Wei-Yao-Liu共轭梯度法在ATLS线搜索下的算法,在适当条件下,证明算法的全局收敛性,并且算法满足充分下降条件。     

全自动化改造配电线路效益分析

回顾了恒山线在改造前的现场户表情况以及线损完成情况,对该线路现场应用的科技手段及设备进行了图解说明,讨论了改造过程中遇到的问题及相关建议,分析了改造对降损的意义,提出了户表改造的工作流程,阐述了通过改造线路全部实现全自动化抄表、检查等功能后的经济效益。     

用重影线法图解线面相交问题

本文从空间角度分析了一般位置直线与平面相交的特点,提出用重影线法求解直线与平面相交的交点和直线投影的可见性。     

垂直植被指数的计算和精度分析

提出了一种在遥感影像上自动提取土壤线的方法,并用NDVI作比较,验证了基于自动提取的土壤线计算的PVI和实测地上生物量之间的相关性及其削弱土壤背景的能力.结果表明基于自动提取的土壤线计算的PVI比NDVI对于地表草地生物量而言具有更好的相关性.研究结果使基于土壤线的植被指数的计算更方便,对提高遥感植被指数的计算精度具有一定的意义.     

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性.     

风廓线雷达去地杂波方法研究

针对传统的回波模拟方法不能很好的模拟高斯白噪声的分布, 也不利于反应真实的回波信号的问题, 改进了回波信号的模拟方法, 同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响, 在静态小波变换的基础上, 提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法, 由于采用提升实现方式, 其运算量并没有明显增加。相对于传统的基于 DWT 去地杂波的方法, 新方法更加适用于较低信杂比的情况。仿真结果验证了新方法的有效性。     

广义Gibson地基内部作用线源荷载的基本解

针对广义Gibson地基在埋藏线源荷载作用下的静力学问题,通过将内源线荷载等效为在相同深度范围内连续的集中点荷载的累加,采用Hankel积分变换方法,再结合具体的边界条件,推导得到地基土体在内源点荷载作用下的Hankel变换域中的解,并利用Hankel逆变换将变换域内的解转换为物理域内的积分形式解。然后对该解沿深度方向积分求得了地基土体在三种沿深度分布线荷载作用下的竖向位移解,并对地基内部沿深度分布线源荷载作用下地基表面土体变形问题通过具体算例,运用数值积分计算方法,分析了地基土体的非均质性、荷载分布深度等因素对地基表面土体竖向位移的影响。结果表明:①地基土体的非均质性对地基表面竖向位移有较大影响,相对而言,线源荷载竖向分布深度及荷载分布形式对地表竖向位移的影响较小,且地表竖向位移主要受浅层荷载的影响;②荷载分布深度对地表位移的影响主要体现在土体非均质性较小情况下,且在荷载沿深度减小分布时最为显著。     

APD线阵激光雷达多路飞行时间并行测量系统研究

论文设计并实现了8路高精度时间间隔并行测量系统,解决了1×8APD线阵激光雷达同时测量8路激光回波飞行时间的问题。系统硬件由计时板和控制板组成,具有互换性和扩展性;计时板包含1片可测量8路激光飞行时间的TDC-GPX芯片;控制板包含1片ARM STM32处理器,用于配置TDC-GPX芯片、读取测量数据、并上传数据至PC机。系统软件采用事件驱动模式编程,并融合了循环FIFO数据结构与中断技术。由测距实验及数据分析表明：该系统稳定可靠,不同通道距离测量一致性误差小于2ns。     

结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法

基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,本文提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,本文提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。