考虑驾驶风格的高密度立交群出入口车辆驾驶风险研究

为分析不同驾驶风格驾驶人车辆的驾驶风险,在重庆内环快速路开展了高密度立交群实车驾驶试验,使用车载仪器采集车辆行驶轨迹、速度等运行参数,通过因子分析和聚类分析等方法,提取车辆速度、加速度和横向位移等参数,以此为依据将驾驶风格分为三个类型,即保守型、常规型和冒险型。通过车辆驶离和汇入主线过程中的轨迹偏移,分析了不同驾驶风格的行车轨迹特征,结果表明：冒险型驾驶人的轨迹偏移高于其余2种驾驶风格的驾驶人,且轨迹偏移的分布较为分散;在驶离/汇入主线时,冒险型驾驶人所需要的换道时间更短、换道起始位置更靠前、换道频次也多于另外2 种驾驶风格;以速度波动和加速度波动作为驾驶风险评价指标,两者大小均是冒险型＞常规型＞保守型;利用熵权法确定指标权重并得到驾驶风险率,将其按照不同驾驶风格分类,结果表明：在主线出口位置,呈现明显的分布特征,即冒险型＞常规型＞保守型,而在主线入口位置,冒险型与常规型的驾驶风险率大小相差无异,但冒险型驾驶人分布更加离散。分析不同驾驶风格驾驶人的驾驶风险率,有助于提高驾驶人的行驶安全性。     

经典轨迹的相似度量快速算法

针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence, LCS)的相似度量快速算法。首先,对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数。然后,利用经典轨迹的点与实时轨迹线段之间的距离,根据改进的多对1 LCS长度公式,计算经典轨迹与实时轨迹之间的LCS长度。最后,将LCS长度与经典轨迹的点数的比值作为经典轨迹的相似度。实验说明,通过轨迹压缩能够减少60%以上的计算时间。     

倾转四旋翼自主降落的设计与仿真

针对四旋翼飞行器欠驱动性,提出一种用于自主降落的倾转四旋翼模型。该模型通过使用四个舵机对电机方向的控制来对位置（y）和姿态（roll）进行解耦,可实现倾斜悬停与倾斜飞行,增大了无人机的灵活性,提高了对无人机的位置和姿态的精确控制,使得跟踪和降落效果得到了提高。选取5次多项式来规划轨迹,以求鲁棒性强、距离最优。运用Matlab/Simulink对倾转四旋翼模型分析并验证,结果表明具有该结构的飞行器能够更加快速、准确地降落在斜面或移动平台上。     

用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹

为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。     

基于代码克隆检测技术的Android应用重打包检测

随着智能移动设备的流行和普及,移动应用得到了飞速发展.这些移动应用带来了丰富的功能和友好的用户体验,同时也带来一些安全和隐私问题.恶意的开发者或者剽窃者可以破解已经发布的应用程序,并且在应用中植入恶意代码或者替换掉原有的广告库之后,重新打包应用程序并发布在应用市场中.重打包的应用不仅侵害了原开发者的知识版权和利益,同时也对移动用户的安全和隐私造成危害.本文提出了一种基于代码克隆检测技术的Android应用重打包检测方法并且实现了该方法的一个原型系统.实验证明本系统具有很好的准确性和可扩展性,能够用于应用市场级别的大规模应用重打包检测.     

基于转角增量关系的FDK锥束重建改进算法

单圆形轨迹不能满足锥束投影精确重建的充要条件是经典FDK算法出现锥向衰减伪像的根本原因.通过斜平面转角增量关系的分析,推导出同锥角斜平面间转角及其增量的计算关系,进而得出FDK算法是对同锥角斜平面族上有限视角的投影数据进行重建,并且在滤波反投影重建过程中存在转角关系不匹配问题.针对上述两个问题,提出了一种利用转角及其增量关系对FDK算法进行改进的新方法,改进思路也进一步推广到T-FDK算法中.Shepp-Logan模型的仿真实验结果表明在适中或较大锥角情况下,改进算法显著改善了FDK算法所存在的锥向衰减伪像.     

车联网环境下的隐私安全度量方法

阐释了车联网的特点、隐私特性和隐私攻击等,从身份隐私、位置隐私、数据隐私三个方面阐述了不同类型隐私在隐私保护方面的特点和需求,并梳理了针对不同隐私类型的隐私保护关键技术和方法演进;在此基础上,研究了不同类型隐私的隐私度量代表性方案、理论模型、度量难题等方面,归纳了涉及车联网环境下隐私度量的8个关键属性,并讨论了相关的32个度量指标。最后,总结了车联网隐私度量的未来研究方向及挑战。     

新型旋风分离器内颗粒的运动规律

分离效率是判定旋风分离器性能优劣最直接的一个参数,而分离效率的高低微观上由旋风分离器内颗粒的运动规律决定.采用离散颗粒模型研究了新型旋风分离器内颗粒的运动规律并估算了分离效率,结果发现:颗粒从入口不同区域进入该旋风分离器分离空间时有不同的运动轨迹,入口大致可划分为3个区域;被入口导流板碰撞分离的颗粒在发生二次分离时被再次捕集的可能性很大;分离效率实验值和模拟估算值变化趋势一致,但模拟估算值高于实验值.     

面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法

针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA)。首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理。仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护。     

基于车辆轨迹数据的交叉口危险驾驶行为预测

基于大量实证车辆轨迹数据建立了信号控制交叉口相位切换期间轨迹预测模型和驾驶员心理决策过程预测模型,并在两个模型的基础上建立了驾驶员危险行为识别的规则,三者共同构成了驾驶员危险行为预测方法.经检验,预测方法的整体精度达到88.89%.该预测方法将驾驶员临近交叉口时的隐藏心理决策过程作为一个重要变量运用到危险行为预测方法中,并实现了对车辆个体动态化的轨迹预测.