驾驶员驾驶行为的统计学特性

使用自然驾驶数据研究了驾驶员驾驶行为的统计学特性.选取车辆的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和速度作为描述驾驶员驾驶行为的特征参数.首先,讨论了驾驶员驾驶行为特性的收敛性.使用核密度估计得到了驾驶行为特征参数的概率分布,使用相对熵描述不同数据集之间分布的差异.接着,使用稳定收敛的数据集研究了驾驶行为特征参数的分布特性.最后,使用驾驶行为特征参数的条件分布研究了它们之间的相互影响.结论包括:前向加速度,制动减速度,侧向加速度,横摆角速度均近似服从帕累托分布;制动减速度或前向加速度增加时,驾驶员的转向操作倾向于更加剧烈,反之亦然;驾驶员制动,加速,和转向操作的剧烈程度随速度增加均先增大后减小.     

正项级数敛散性判别的一种新方法

正项级数的比较判别法,常见的有达朗贝尔判别法、柯西判别法、拉贝对数判别法和高斯判别法等,但各有优缺点,本文主要研究了拉贝(Raabe)判别法,并在此基础上给出了它的推广.     

飑线回波结构与环境风垂直切变的关系

为研究春季和夏季的环境风垂直切变对飑线结构的影响,结合雷达、卫星及探空资料,重点分析了2014年7月27日浙江宁波地区飑线过程的天气背景和不稳定能量垂直结构特征,揭示了产生飑线天气的先兆信息。为进一步研究飑线的回波结构与环境风垂直切变的关系,利用雷达回波的垂直剖面图,对比分析了20140727飑线与20140319台州飑线个例的垂直结构,发现在浙江地区,春季飑线强回波主体有向环境风方向倾斜的趋势;而夏季个例强回波主体无倾斜。暖空气入流上升后的出流方向受高空环境风的影响,春季高空风强,风速垂直切变大,入流上升后在风暴高层向前部出流,类似于中纬度引导型飑线的结构;夏季高空风弱,风速垂直切变小,入流气流上升后向风暴高层的后部出流,类似于热带传播型飑线的结构。为了改进飑线的临近预报水平,计算了20140727飑线的径向散度场。结合回波强度和速度分析飑线的辐合区,可以更准确地预测强对流的位置,揭示回波的生消演变。研究结果有助于深入理解飑线回波结构与环境风垂直切变的关系。     

基于双重自组织模型的土地整治项目区时空配置研究

以海南省屯昌县为例,构建兼顾地理空间和属性空间的双重自组织模型,对土地整治项目区进行时空配置。地理空间采用行政村几何中心点的x,y坐标表示,属性空间采用土地整治潜力、土地整治迫切性和土地整治可行性表示。结果表明,屯昌县各行政村土地整治潜力、土地整治迫切性和土地整治可行性空间差异显著,"南高北低"和"东高西低"特征明显,亟需开展土地整治项目的有坡心镇、南坤镇、西昌镇和屯城镇等。采用双重自组织模型,将161个行政村划分为6个土地整治项目区。基于综合评价得分,将屯昌县划分为优先整治区(近期)、重点整治区(中期)和适度整治区(远期),面积比例分别为25.14%,41.83%和33.03%,并提出不同土地整治分区的目标导向和整治建议。研究结果可为屯昌县土地整治项目规划与实施提供科学依据,同时对提高区域土地整治规划水平、促进土地整治事业可持续发展具有积极作用。     

基于信道特征的超宽带非视距鉴别及定位算法

脉冲超宽带(impulse radio ultra wide band,IR-UWB)测距定位系统中,信号的非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播检测及在定位算法中给予误差矫正是提升定位性能的主要方法。为此提出了一种基于信道统计量(channel statistic information,CSI)——峭度(kurtosis,K)和均方根时延扩展(root mean square delay spread,RMS)联合似然比检验(Likelihood ratio test,LRT)区分NLOS状态的算法。该算法首先对IEEE802.15.4a信道的K和RMS的概率分布进行建模,作为标准信道分布;然后对信道的瞬间分布和标准分布的KL散度做LRT检测信道状态。最后利用信道检测结果,提出了一种基于LRT的Taylor(LRT-Taylor)定位算法。仿真结果表明:K和RMS联合的LRT检测法鉴别所有UWB信道环境都有较高的准确率;在移动端(mobile terminal,MT)与锚点(anchor node,AN)间为较复杂的NLOS环境时,LRT-Taylor算法也能获得较高的定位精度。     

利用自适应像素对匹配的图像纹理区隐写

图像纹理区结构随机性较强,因此在纹理丰富区域嵌入隐蔽信息比在平坦区域嵌入的安全性更高。提出一种基于自适应像素对匹配法（adaptive pixel pairmatching,APPM）的纹理区隐写算法,优先在复杂纹理区嵌入密信。定义了图像纹理区域判别准则,由此根据待嵌入秘密信息的长度调整阈值,实现自适应隐写。在嵌入过程中可能出现嵌密块纹理复杂度小于阈值的异常情况,为解决这一问题,算法包含了基于最小失真的像素值局部调整策略。实验结果表明,该算法的嵌入效率高于原始APPM算法,而且KL距离较小,抵抗几种常用隐写分析算法的能力也比其他几种代表性算法LSB和APPM更强。     

关于梯度、旋度和散度的相互关系

运用梯度、散度和旋度等价表示方法,点积及叉积的性质,研究了梯度、旋度和散度的相互关系,得到若干新的结果.     

面向H.264 SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域?时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析, 设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上, 码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上, 提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型, 使用拉格朗日乘数法, 求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明, 新的率失真模型所提供的高效码率分配算法, 大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能, 其编码效率平均增益达1.22 dB。     

基于流形距离的高速公路短时交通流预测模型

准确的高速公路短时交通流预测是实现交通诱导和控制的重要前提和基础。为了提高预测精度,提出一种基于流形距离(MD)的K近邻-长短期记忆(K-nearest neighbor-long short-term memory,KNN-LSTM)高速公路短时交通流预测模型。该模型利用流形相似性分析高速公路交通流的时空特性,计算多站点与目标站点之间的流形距离。然后,采用改进的KNN算法筛选出空间相关站点构造交通流数据集,通过LSTM模型提取时序特征得出预测结果。实验表明,与单一预测模型相比,该方法能更好地提取交通流时空特性且预测精度更高,可为高速公路的交通管理提供必要的依据。     

非负无穷积分与级数之间敛散性的关系与应用

对数学分析一道题目进行了推广,根据推广后的命题得到被积函数为非负函数的无穷积分与级数之间敛散性的内在联系,并举例说明这种联系的应用．