压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

基于多特征融合的反向传播神经网络高分影像分类与变化检测

为了降低基于高分影像的土地利用分类后的错分和漏分的可能性,提高分类以及变化检测精度,本文以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,基于多层前馈(back propagation, BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案,实现对植被覆盖率较大地区的地物识别与分类;然后选取最优分类结果,进行桂林市临桂区2017与2020年土地利用变化检测。不同方案的对比结果表明,融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028,保持了较高正确率。     

互联网大数据技术在智慧交通发展中的应用

 随着互联网大数据技术的发展,各种互联网+交通的新业态不断涌现,行业内出现了大量丰富的数据资源。在交通强国建设背景下,更好地利用互联网大数据技术为智慧交通发展赋能成为重要任务。针对传统信号控制系统优化频率低,数据采集设备完备度差等缺陷,采用网约车轨迹大数据技术研究智慧信号控制优化系统,介绍了系统架构、特征和信号控制优化技术。该系统在济南、武汉和柳州等城市的实践结果表明,在不依赖渠化及路口改造的前提下,仅通过信号控制优化及软件升级的方式,能有效地降低重点路段和路口的工作日早晚高峰平均延误时间和停车次数等关键指标,其降幅可达10%~20%,能够有效缓解交通拥堵现状。     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求,提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性,可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中,当观测矩阵满足独立同分布条件时,采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时,针对噪声方差未知的情况,所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤,从而更加契合实际场景.经仿真测试表明,所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

海上交通仿真综述

海上交通仿真是海上智能交通运输系统（MITS）的一项重要内容,介绍了海上交通仿真的研究意义和研究内容,描述了国内外海上交通仿真的发展历程和研究现状,凝炼出海上交通仿真的关键技术。对基于仿真的海上交通领域的研究煞点问题,相关理论问题、方法和主要应用领域进行了探讨。最后指出了当前海上交通仿真研究的趋势。     

基于分时段模型的无刷直流电机仿人智能控制

为抑制无刷直流电机转矩脉动,设计了基于分时段电机模型的仿人智能控制算法。分析了无刷电机的换相转矩脉动过程,由于转矩脉动将导致转速的波动,根据换相时转速的变化,建立了换相过程分时段电机模型,并结合仿人智能控制算法具有多模态控制的特点,对不同时段采取相应的控制模态,并利用改进的遗传算法对仿人智能控制器的参数进行整定,最终使转速波动减小,进而反映了转矩脉动的减小。仿真结果表明,提出的控制策略有效减小了转矩脉动,使控制系统具有良好的动态性能。     

兔窦房结细胞的分离方法及其起搏电流特征性探讨

 探讨了家兔窦房结(Sino-Atrial Node,SAN)细胞的分离方法及其形态和起搏电流(Funny Current,I_f)的特征.通过打结定位法确定了带有"中心结区"的家兔SAN组织条,双酶法分离SAN细胞,利用全细胞穿孔膜片钳技术记录SAN细胞的I_f.结果显示,SAN组织为上宽下窄的枣核型,区域体积约为6.25mm×2.23mm×0.26mm,或6mm×2mm×0.1mm—6mm×2mm×3.3mm.SAN细胞成狭长梭形,无清晰横纹,细胞长(65.3±7.8)μm,宽为(7.2±3.1)μm.在正常Tyrode液中,可恢复规则自律性搏动,频率为(187.3±5.6)次/min,典型SAN细胞数量占整个分离细胞的2%—5%.根据电压钳制方案,I_f电流被引出,呈内向性斜坡状,随着钳制电压降低,起搏电流逐渐增大,并随钳制时间延长,倾斜度也增大.I_f带有明显尾电流,也随着超级化激活电位降低,逐渐增大.根据二者电流大小拟合的电流-电压曲线,呈典型横向Y形.本法获得SAN细胞形态典型,状态和活性良好,能够记录具有特征性的I_f,可供心血管领域有关针对SAN细胞I_f研究的技术借鉴.     

短时交通流量智能组合预测模型及应用

提出了一种新的短时交通流量智能组合预测模型.该智能组合模型包含三个子模型:卡尔曼滤波模型、人工神经网络模型和模糊综合模型.卡尔曼滤波模型利用卡尔曼滤波方法良好的静态线性稳定特性,采用线性迭代方式对交通流量进行最优估计.人工神经网络模型利用其强大的动态非线性映射能力,对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度.模糊综合模型采用模糊方法来综合这两个单项模型的输出,并把它的输出作为整个组合模型的最终交通流量预测值.实际应用表明:该组合模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,发挥了两种模型各自的优势,是短时交通流预测的一种有效方法.     

智慧流域及其应用前景

为了应对全球气候变化和人类剧烈活动导致的水资源短缺、洪灾旱灾并重和生态环境恶化等复杂水资源情势, 推动流域信息化水平向更高层次发展, 借鉴"智慧地球"的理念提出了"智慧流域"这一概念. 分析了智慧流域建设的战略需求和技术推动因素, 提出了智慧流域的涵义并阐述了其特征, 设计了智慧流域总体框架, 对其中使用的关键技术和支撑平台, 如物联网技术、射频识别标签、无线传感器网络、云计算与云存储、 流域虚拟现实系统平台、基于多源耦合的气象水文信息保障平台、二元水循环数值模拟平台、水资源数值调控平台和流域数据同化系统平台等进行了探讨. 最后研究了智慧流域在防洪减灾、抗御干旱、防治污染和水资源管理 中的具体应用. 智慧流域是水利信息化的发展趋势和最高层次, 必将产生新的学科增长点, 在水利各个领域有着良好的应用前景.