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1.
介绍了国内外有关信号交叉口非机动车和行人混合交通的研究背景,将信号交叉口非机动车和行人混合交通流在交叉口的运行过程分为三段进行研究,进而分析了信号交叉口非机动车和行人混合交通在非人集结过程、过街通行过程的集结特性及通行特性并建立了相关的时间模型;对干扰冲突过程中非人混合交通对右转机动车的干扰进行了研究,并给出了评价干扰的指标。  相似文献   
2.
生产浓硝酸的主要工艺为以硝酸镁为脱水剂的浓缩工艺[1],该工艺在生产过程中要排放大量酸性水,通常作为废水经中和处理后排放,硝酸流失同时也需要消耗大量碱液。为此,对浓缩系统进行了理论分析,经AspenONE V7.3优化计算得出,增加回流线并采用沸点进料后,浓度为2%~3%的酸性水在该设备内可浓缩到28%。塔顶稀酸水中硝酸浓度几乎接近零,可以做脱盐水使用,做到酸性水全部回收利用,达到零排放的要求。  相似文献   
3.
从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。  相似文献   
4.
基于信息熵准则的认知雷达机动目标跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对复杂战场环境下机动目标跟踪难题,提出一种认知雷达目标跟踪算法.基于人类"感知-行动"循环思想,首先把目标径向距离、径向速度和方位等量测的克拉美罗下限近似为量测误差协方差,用信息熵描述目标跟踪的不确定性,然后以最小熵为准则建立了雷达接收端数据和发射端信号处理之间联系;为避免传统交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法由于模型转移概率设置不合理所带来的跟踪精度下降问题,受人脑三阶段记忆机制启发,将"记忆"嵌入IMM算法,通过自适应调整模型转移概率,增强了优势模型的交互主导性,弱化了不匹配模型的不良竞争.仿真实验验证了算法的有效性.  相似文献   
5.
为了分析以支塘向斜主采煤层含气量的分布特征及其控制机理,对以支塘向斜主采煤层含气量进行了研究。研究表明,在区域上,煤层含气量呈现"轴部高于两翼、中间高于边缘"的变化趋势;在层域上,煤层平均含气量随层位变化显现出以6#、10#、23#煤层为界的3个完整的旋回。研究区煤层含气量在埋深约850 m处出现了异常,埋深约850 m可能为此向斜的"含气性临界深度"。在临界深度以深,地温似乎成为控制含气量富集的主导因素。  相似文献   
6.
国家对烟煤、无烟煤进行保护性开采利用,发展褐煤气化技术、拓展褐煤开发利用空间是当前我国节能技术政策优先发展的方向之一。根据对褐煤气化技术选择性分析,基本认为适用于褐煤气化的技术为:粉煤加压气化技术、褐煤制水煤浆气化技术。为提供更加客观的技术评价,本文从合成气组成、物料消耗、操作费用、能耗等方面对比了褐煤制水煤浆气化、粉煤加压气化(褐煤)的优劣。通过对比得出,粉煤加压气化在合成气成分、能耗、操作费用等方面均优于褐煤制水煤浆气化工艺。  相似文献   
7.
群目标具有结构固定、运动模式特殊等特点,并且数量规模较大、空间分布密集、互相遮挡现象严重,采用传统的多目标跟踪算法对其进行跟踪会出现错误关联甚至失跟的现象。介绍了3种比较典型的群目标跟踪思路,即中心类跟踪算法、基于随机有限集的算法以及群扩展状态的估计算法,对目前的研究成果进行了分析和总结。最后,基于现有理论以及相近领域先进技术的发展,讨论了群目标跟踪的发展趋势。  相似文献   
8.
针对杂波背景下多机动目标跟踪问题,提出一种基于时变转移概率交互式多模型(IMM)的模糊数据关联跟踪算法。首先,针对传统IMM算法模型转移概率假设为常数导致模型间过度竞争的问题,基于贝叶斯理论,推导出一种时变模型转移概率IMM算法,增强了优势模型的利用率;其次,针对传统JPDA算法由于聚矩阵拆分而导致的计算组合爆炸问题,利用模糊聚类的方法,直接计算相关波门内候选量测与目标间的关联概率,用概率加权对目标进行状态和协方差的更新。仿真实验表明:算法对不同机动目标的跟踪适应性得到增强,相比传统的JPDA算法,在保证跟踪精度的基础上其时间性能比较优越,是一种较为实用的工程应用算法。  相似文献   
9.
结合具体案例对串级控制系统及串级比值控制系统做了介绍,分别以硝酸铵装置中反应器闪蒸槽液位与进管式反应器与参反应的液氨流量之间的串级控制系统及硝酸装置氨氧化反应中氧化炉温度与氨空比的串级比值控制系统为例进行了分析。通过以上分析可以看出采用串级控制更有利于被控变量的稳定。  相似文献   
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