自主无线移动定位算法研究

本文对当前的无线定位技术进行了考察,给出了一个GSM自主定位技术数学模型,在移动端解决了基于GSM移动定位问题。在此基础上,对所设计的数学模型从实践上进行了可行性验证。     

基于矢量图的城市路网快速建模

为了从数字地图中快速提取出适合GIS应用的路网数据，需要有一种高效的存储 与管理路网地理实体属性数据的方法。该文讨论了在AutoCAD中存储与管理属性数据的各种 方法，选取自定义实体方法来建立路网数据模型，并利用OPM技术实现对地理实体属性数据 的直观显示和编辑，同时提出了一种自动建立网络拓扑关系的算法。     

交通禁则下自主导航节点结构设计及Dijkstra算法的改进

论文针对智能交通中自主导航中交通禁则问题,根据GIS中路网的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Di-jkstra算法中快速搜索技术的实现入手,提出了一种以二级标记邻接表为存储结构、基于次优策略的最短路径算法的高效率实现方法。     

GIS中基于浮动坐标系动态迭代技术的高斯投影反变换技术

首先对GIS中高斯投影正反变换技术进行了概述；然后就经典高斯反变换公式以及即存GIS中高斯反变换存在的问题，针对GIS在“数字地球”中的应用提出一种基于“浮动坐标系动态迭代技术”的解决方案，并给出高斯反变换的实现过程和具体算法，结合水土流失GIS的具体应用实践给出结论。     

基于GIS的高原地理信息网络定位系统设计

高原地理信息网络定位系统的设计降低了高原地理对定位精度的不利影响,提高了定位的准确度,对推动GIS普及应用起积极作用,但目前大多数高原地理信息网络定位系统都是通过ZigBee无线电定位技术实现的,通过无线分组服务对高原地理信息网络数据进行传输,并以TOA定位方法为基础,对高原地理信息网络定位系统的芯片等硬件进行选型,在此基础上,对高原地理信息网络定位系统中连接电路进行设计,从而完成高原地理信息网络定位系统设计。但这种方法设计的网络定位系统定位精度较低,无法准确的反应高原地理信息,且存在定位过程复杂问题。为此,提出一种基于GIS的高原地理信息网络定位系统设计方法,首先对基于GIS的高原地理信息网络定位系统总体进行设计,并对系统所用核心芯片进行选型,在此基础上,对基于GIS的高原地理信息网络定位系统晶振和复位电路、供电电路、通信电路、Debug接口电路、按键控制电路、射频收发电路进行设计,保证系统的正常运行,并利用RSSI算法对基于GIS的高原地理信息网络定位系统的定位结果进行校正,从而完成基于GIS的高原地理信息网络定位系统设计。实验证明,所提方法设计的高原地理信息网络定位系统定位精度高,能够准确反应高原地理信息,且定位过程简单,容易操作,具有实践意义。     

车辆行驶最优路径优化算法设计

针对实际交通路网的特点,对道路网络模型、路网数据库的结构建设、最优路径优化算法等问题进行了研究.建立了体现城市道路交通的方向性及交叉口延误和限制的新城市路网模型,该模型利用交叉口、路段等基本构成要素描述道路网络,利用节点--弧段联合结构描述路段特性,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述;基于经典高效的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法,设计了一种可应用于实际道路网络中的最优路径算法--改进的狄杰斯特拉算法,采用该算法可求解带有转向延误和限制的最优路径问题.     

路网中高吞吐量移动对象实时查询算法

随着无线通信技术、空间定位技术和移动计算技术的快速发展,基于位置的查询成为数据库领域的一个重要研究问题。研究了路网中移动对象的KNN查询,一系列的算法被提出用于解决移动对象的KNN查询问题。然而,这些算法关注于查询的快速响应问题或者专注于解决移动对象的快速更新问题。随着移动对象数量的不断增加,当查询和更新大量涌入时,吞吐量成为一个更重要的问题。针对移动对象的更新数据流和查询数据流,提出了一种基于内存的高吞吐量移动对象KNN查询算法——DSRNKNN算法,用于处理路网中移动对象的KNN查询。DSRNKNN算法采用了基于快照的模式。在每个快照中,DSRNKNN算法通过重新构建索引的方式避免了复杂的索引维护操作,充分发挥了硬件的性能;通过每次执行一组查询的方式,充分利用查询内和查询间的并行,增加了数据的局部性,提高了算法的效率。在基于实际路网生成的数据集上对算法进行了测试,实验验证了DSRNKNN算法具有很好的性能表现。     

GIS中基于“栅格技术”的栅格数据矢量化技术

首先对GIS中的栅格数据矢经技术进行了概述;然后就当前各种矢量化技术中存在的问题,针对GIS的应用提出了一种基于“栅格技术”的矢量化方法,并分别给出了基于单层栅格数据矢量化和匹配的多层栅格数据同时矢量化的实现过程和具体算法;最后,结合水土流失GIS的具体应用实践,给出了结论。     

OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用

“六合一”道路编码是交管业务中用来定位事故和违法的基础文本数据,缺乏空间位置信息,而已有的常用路网数据如高德路网,都是基于多车道路段表达的路网且现势性相对于OSM（OpenStreetMap）路网较低,难以满足交管业务的需求。针对上述问题,以高德路网作为基础、高现势性的OSM路网作补充,将轨迹聚类分析中的LCSS（longest common subsequence）算法应用在路网匹配过程中,并对匹配后的路网使用Stroke方法进行路网融合。实验结果表明,使用LCSS算法可以达到良好的路网匹配效果。最后基于此开发了一套路网匹配融合程序,并在武汉市交通管理局投入使用。     

基于新道路发现的GIS地图更新算法

针对导航系统中电子地图的更新代价大、耗时长的问题,结合浮动车的历史GPS轨迹信息匹配到当前电子地图中时匹配时效的情形,提出了一种基于失效数据筛选的新道路判定和电子地图更新算法。首先,通过计算全部失效点的横纵跨度判断行驶轨迹的主方向。其次,通过飘逸筛选,剔除可能由于车载GPS采集设备因故障而产生的定位失准数据点组;利用基于直线的最小二乘法,对匹配失效的异常轨迹进行线性拟合,以确定轨迹的位置和方向;通过角度筛选,剔除误差较大的定位数据点组。最后,将筛选所得新道路的轨迹数据进行融合并排序,结合电子地图的路网结构,根据新道路的路段端点的匹配结果,将新道路插入到当前GIS电子地图的路网中。通过在某城市局部区域的电子地图路网数据上进行实验,结果表明该方法能够准确地判定和筛选新增道路,并将其正确地插入到电子地图的当前路网结构中。     

基于模糊模式识别的车辆定位地图匹配算法

针对传感器给出的车辆定位信息的不确定性,提出了基于模糊模式识别技术获得匹配道路的算法。给出的算法不需要车辆行驶的速度、方向参数,利用车辆定位轨迹与电子地图道路网之间的相似性,结合车辆实际行驶情况,得出定位点到候选道路之间的距离、相邻采样时刻定位点连线与候选道路之间的夹角、候选道路与历史匹配道路连通性的隶属函数,按照最大隶属原则选择匹配道路。通过实验验证,表明该算法具有可靠性,适用面广,能有效地提高车辆定位的精度。     

一种基于道路网络的移动目标数据库模型

移动目标数据库(moving object database)有别于一般数据库技术的重要特征之一就是不仅可以对移动目标在数据库记录的时刻进行位置查询,而且可以对不同记录时刻之间以及未来时刻的位置进行查询,其研究的首要问题是建立移动目标运动及位置更新模型.目前有大量依靠其他辅助设备(如GSM网络)定位的盲终端设备(如移动电话,PDA等),存在着MOD管理的潜在需求,需要对它们建立合适的运动及位置更新模型,来为移动用户提供基于位置的服务.针对这类无自定位能力的移动目标,利用它们通常运动在城市的道路网络上这一特点,提出了基于道路网络的移动目标历史和未来速度计算模型,在此基础上提出了基于道路网络的非等时位置更新模型.与传统的速度计算模型相比,基于道路网络的移动目标历史和未来速度计算模型在考虑移动目标定位误差时可以降低移动目标位置预测的误差;与等时位置更新模型相比,基于道路网络的非等时位置更新模型在平均预测误差相近的情况下,可以减少移动目标和定位设施之间的通信量.     

PSO随机数参数设置的多目标定位方法研究

为了解决林业部门对森林防火安全监测系统中对多个声音目标的跟踪及定位问题,根据声音能量随距离衰减模型,提出了采用粒子群算法(PSO)的多目标定位与优化方法.通过利用极大似然法对声音强度模型的定位算法,采用惯性权重的粒子群算法,着重讨论了随机参数不同的设置方法对定位追踪精度性能的影响.通过仿真实验证明,粒子群算法中设置随机数参数为常数,可以有效提高目标定位精度,并减小搜索复杂度.     

太阳能赛车能量流建模仿真和实验研究

为制定太阳能赛车高效能量管理策略,以太阳能赛车为研究对象,建立考虑光伏电池温度、空气密度、胎压、悬架阻尼等时变参数的整车模型,设计了基于带遗忘因子的递推最小二乘法在线道路坡度估计算法,建立了整车MATLAB/Simulink模型,仿真研究了巡航速度、整车质量和轮胎压力参数变化对于整车能耗特性的影响,并进行了实验验证。实验结果表明上述模型能够真实反应车辆和环境参数变化对于整车能耗的影响,为后续太阳能赛车能量策略的制定奠定了基础。     

基于自适应M-H采样的放射源定位算法

针对放射源定位中的仪器设施昂贵且定位过程复杂的问题,提出了一种自适应M-H采样的放射源定位算法。利用轻便的个人剂量仪获取辐射场内不同测量点的剂量;再根据放射源的空间衰变规律,建立点放射源位置估计的贝叶斯推理模型,得到放射源参数的后验分布;通过自适应调整初始值和提议函数方差的M-H算法对后验分布进行采样,实现了室内环境中点放射源的定位。采用Eu-152展开实验,实验结果表明：提出的算法能够以较小的误差定位裸源,方法可行、有效。     

A deformable template approach to detecting straight edges in radarimages

This paper addresses the problem of locating two straight and parallel road edges in images that are acquired from a stationary millimeter-wave radar platform positioned near ground-level. A fast, robust, and completely data-driven Bayesian solution to this problem is developed, and it has applications in automotive vision enhancement. The method employed in this paper makes use of a deformable template model of the expected road edges, a two-parameter log-normal model of the ground-level millimeter-wave (GLEM) radar imaging process, a maximum a posteriori (MAP) formulation of the straight edge detection problem, and a Monte Carlo algorithm to maximize the posterior density. Experimental results are presented by applying the method on GLEM radar images of actual roads. The performance of the method is assessed against ground truth for a variety of road scenes     

基于运动模型的道路识别与跟踪算法的研究

自主驾驶与辅助导航是目前国际上研究的热问题,通过对室外行驶车辆上的ＣＣＤ摄像机所采集的长序列立体图象的处理与分析,研究公路汽车自动视觉导航中的道路识别与跟踪问题。     

基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性,提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号,建立了双麦克风时延-衰减模型,然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数,并绘制了参数直方图。在语音分离阶段,建立了二进制时频掩膜（BTFM）,根据参数直方图,结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离;在声源定位阶段,通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系,得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境,通过Matlab仿真和几何坐标计算,在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明,该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下,有助于小型系统的研究和开发。     

Classified road detection from satellite images based on perceptual organization

Extracting roads from satellite images is an important task in both research and practice. This work presents an improved model for road detection based on the principles of perceptual organization and classification fusion in human vision system (HVS). The model consists of four levels: pixels, primitives, structures and objects, and two additional sub‐processes: automatic classification of road scenes and global integration of multiform roads. Based on the model, a novel algorithm for detecting roads from satellite images is also proposed, in which two types of road primitives, namely blob‐like primitive and line‐like primitive are defined, measured, extracted and linked using different methods for dissimilar road scenes. A hierarchical search strategy driven by saliency measurement is adopted in both linking processes. The blob primitives are linked using heuristic grouping and the line primitives are connected through genetic algorithm (GA) evolution. Finally, all of the linked road segments are normalized with centre‐main lines and integrated into global smooth road curves through tensor voting. Experimental results show that the algorithm is capable of detecting multiform roads from real satellite images with high adaptability and reliability.