基于随机用户均衡的交通配流演化动态系统模型

首先提出一个刻画交通配流演化的动态系统模型.该模型描述了路径流量日复一日的动态调整过程,而且其稳定状态对应于Logit随机用户均衡状态.随后分析了该模型的几个特征,包括模型稳定状态与随机用户均衡状态的等价性、模型稳定点的唯一性和模型收敛性.所提出模型被刻画作一个离散的动态系统,且具有一般的形式,文中也给出了它的一个具体形式.最后,利用一个数值算例对该动态系统模型的应用及性质进行了说明.该研究有助于更好地理解路径流量日复一日的动态调整过程.     

武汉市空气污染物长期变化规律研究

搜集了武汉市2006年~2013年8a间的PM10和气态污染物(包括SO2、NO2、NO、CO和O3)质量浓度监测数据.利用基于Loess的季节趋势分解和窗口滑动平均等时间序列分析方法提取了各种监测指标的长期趋势、季节变化和周变化规律.结果表明,武汉市PM10历经了6a的缓慢下降后于2012年后开始急剧上升,SO2出现明显的下降趋势,其他污染物在2013年之前呈现出小幅上升或基本稳定的趋势,2013年有明显上升;季节规律方面,PM10、SO2、NOX和CO都表现出冬季高夏季低的变化特征,O3则呈现相反的变化特征,另外每年4月PM10会出现一个小高峰现象;PM10表现出明显的周变化规律,呈现出以周三为谷值周六为峰值的周期性变化,而其他气态污染物基本没有明显的周变化规律.     

车载北斗导航仪电源线传导发射测试

针对国内车载导航产品存在电磁兼容性测试不合格的问题,对某型车载北斗导航仪进行了电源线传导发射测试研究.首先分析了线性阻抗稳定网络(LISN)在测试中的重要作用,继而搭建测试平台分别测试了导航仪处于不同状态下的零线、火线传导发射,并评估了测量不确定度.为了对干扰信号的时频特性作进一步的分析,引入了短时傅里叶变换(STFFT)的分析方法.     

基于LabVIEW的潜油电泵数据采集系统

应用LabVIEW虚拟仪器现场可编程门阵列(FPGA)对潜油电泵的电压、电流参量进行实时数据采集,通过上位机对采样数据进行分析处理,得到潜油电泵的视在功率、有功功率、无功功率和功率因数,并与电能质量检测仪检测数据进行对照。系统硬件采用NI sbRIO-9606和NI9683夹层板配合使用,突破了传统的依靠DAQ助手的硬件采集,基于现场可编程门阵列(FPGA)的数据采集系统,由软件构成采集功能芯片,可控性强,准确性高,应用性好。实验表明,该系统在误差允许范围内能够对数据进行准确采集。     

基于时分复用的认知MIMO系统的干扰消除算法

在认知MIMO通信系统中,认知用户伺机接入到主用户的频谱中,在传输过程中认知用户对主用户以及认知用户之间都会产生很大的干扰.为了消除认知用户之间的干扰,提出基于时分复用的干扰消除算法.该算法旨在认知系统中对认知用户传输的整个时间段进行划分,在保证认知系统吞吐量最大的情况下,得到每个认知用户的传输时间段,然后在对应的传输时间下进行此认知用户的通信,此时只有单个认知用户进行通信,避免受到其他认知用户的干扰.仿真结果表明,在信噪比小于6 d B时,采用所提算法下,单位带宽认知系统可以增加0.5bit/s的吞吐量,同时能源效率平均提高了1.2 bit·s-1·w-1.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

震荡随机共振的信噪比增益研究与电路仿真

为提高硬限幅符号并联电路系统的输出信噪比,研究了震荡随机共振与阵列随机共振的机制以及电路实现方法。通过计算阵列输入输出信噪比增益,发现两类随机共振方法都能够使得非线性电路并联系统、输入信号与内部噪声(高频干扰)达到协同,并且随着阵列数目增加,信噪比增益存在大于1的区域。同样条件下,与阵列随机共振方法相比,震荡随机共振能够获得更好的输出信噪比,且易于实现。     

时间模上一类二阶非线性动态方程的振动结果

研究时间模上一类非线性的二阶中立型时滞动态方程的振动性,利用时间模上的理论和一些分析技巧,借助Riccati变换和H函数的方法,得到该方程振动的几个新的充分条件,改善了对方程的条件限制,推广和改进了现有文献中的有关结果,并给出例子说明结论的重要性.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

多功能车辆总线事件仲裁实时调度算法

针对列车通信采用多功能车辆总线(multifunction vehicle bus,MVB)网络传输数据的实时性要求,提出一种动态优先级时间片轮询算法.该算法根据非周期数据的优先级进行仲裁调度,通过优化算法复杂度、减小数据等待延时和阻塞延时,解决了MVB网络实时性的问题.并对MVB总线非周期数据的实时性、公平性等进行仿真分析,结果表明,该算法能提高MVB总线非周期数据传输的实时性与公平性,可满足列车通信网络标准ICE61375-1对实时性的要求.