改进滑模干扰控制律交通数据反步融合算法

提出一种基于滑模干扰控制律的WSN(wireless sensor network)数据反步融合算法。在常规的滑模控制律下加入一个控制干扰补偿项,结合WSN传输的交通数据多状态随机分布特征,把控制律变换到S域中。对WSN数据进行逆序排列反步融合,在数据融合中加入反步融合函数,采用可靠性分配机制使得数据融合接近真实值,实现对交通的智能调度和稳态控制。仿真实验表明,采用该算法进行交通数据融合处理和智能交通控制,能使WSN节点能耗降低,有效抑制控制稳态误差,交通通行能力有较大提高。     

基于神经网络的交通控制诱导协同模型

针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足,提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模 型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合, 并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型,同时对模型的参数进行了确定。通过典型的路网进行仿真 实验和对比分析,实验验证了该模型是可行和有效的。     

.基于多级神经网络的被动声定位算法研究*

为了解决精确数学模型难以建立且求解位置方程时的非线性问题和多阵列数据融合问题,提出基于多级神经网络的被动声定位算法。该算法通过第一级RBF神经网络对声源进行初次定位,并剔除无效数据;再将有效数据输入第二级RBF神经网络,得到置信度更高的声源坐标。仿真结果表明,基于多级神经网络的被动声定位算法定位精度高、速度快,鲁棒性好,其定位性能优于单RBF神经网络和常规算法,甚至在个别传感器失效时,仍然能够取得较好的定位效果。     

基于Cult3d-JAVA技术的立交交通3D仿真

立交交通仿真是智能交通微观仿真研究中重要的课题,但对于立交系统的仿真大多采用二维仿真的方法来实现,该文采用3D技术构建该系统,为立交交通仿真的研究提供一个崭新的研究方向。文中详细的阐述了如何将基于Java技术的Cult3D软件引入到立交交通3D仿真领域中。就立交系统的建立,控制模型的设计以及仿真数据的输出等所涉及的技术问题做出了系统、深入的分析,提出了全新的3D仿真解决方法,最后通过仿真实例的结果验证了此种仿真方法的可行性及优势。并对这一技术在本领域中的发展提出了展望。     

智能交通信息物理融合云控制系统

针对现代智能交通信息物理融合路网建设中的对象种类复杂、采集数据量大、传输及计算需求高以及实时调度控制能力弱等问题，基于云控制系统理论，以现代智能交通控制网络为研究对象，设计了智能交通信息物理融合云控制系统方案，包括智能交通边缘控制技术和智能交通网络虚拟化技术.基于智能交通流大数据，在云控制管理中心服务器上利用深度学习和超限学习机等智能学习方法对采集的交通流数据进行训练预测计算，能够预测城市道路的短时交通流和拥堵状况.进一步在云端利用智能优化调度算法得到实时的交通流调控策略，用于解决拥堵路段交通流分配难题，提高智能交通控制系统动态运行性能.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于虹膜特征密钥的无线传感器网络安全数据融合

本文针对无线传感器网络中的数据融合操作面临严重的安全隐患,提出了一种基于虹膜特征密钥的数据融合加密方案,该方案不仅解决了在数据融合过程中密钥记忆和存储难的问题,而且也避免了中间节点攻击数据融合结果的问题.通过抗攻击能力仿真实验分析,该方案相比于传统的数据融合方案较为合理,减少了节点能量消耗,延长了网络生存周期.     

基于Stackelberg博弈的动态用户最优配流和信号控制

研究了动态用户最优配流与信号控制的组合问题.首先基于交通分配将交通流分配到合适的路网上由信号控制来适应这些交通流的思想,并由此建立了交通分配和信号控制的Stackelberg博弈模型,模型的上层是动态用户最优,下层是信号控制优化.然后,通过对模型离散化应用模拟退火算法进行求解.最后,对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明所提方法的有效性.     

不同精度冗余数据的融合

针对融合误差的最大值和数学期望,提出了一个评判数据融合方法优劣的标准.随后,提出了一种新的数据融合方法,扩展加权平均法.当待融合数据为两个时,通过理论分析得到了计算融合参数的公式.当有更多的数据参与融合时,通过数值仿真得到了该方法的各个融合参数.该方法能解决最大似然估计法所难以解决的均匀分布数据的融合问题,且具有比包括最大似然估计法在内的其它三种有代表性的数据融合方法更高的精度.     

欧拉模型中多烟雾自由融合实时仿真算法

为了弥补传统烟雾模拟在一个力场作用下运动态势的单调性,提出一种基于欧拉模型的多烟雾自由融合实时仿真算法.首先根据场景和烟源位置等初始条件提出域划分算法,从结构上解决烟雾自由融合问题;然后以动量守恒与能量守恒定律为依据,采用局部控制与整体调整相结合的方式解决多烟雾融合时边界的不连续问题;并针对多烟雾的密度颜色绘制问题,提出了多种颜色融合策略来表现烟雾的绘制细节;最后利用GPU并行计算方法和D3D技术提高仿真效率,获得多个烟雾自由融合过程的实时绘制效果.实验结果表明,该模型能够快速逼真地表现出烟雾自由融合的过程.     

多传感器信息融合的智能交通控制系统研究

针对城市道路交通网络的交通信号控制,构造了一种基于多传感器信息融合技术的智能交通控制系统.相对于传统的基于单一车辆传感器信号控制系统而言,该系统具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点.在多传感器信息融合的基础上,讨论了多种可行的智能控制方案.通过对城市区域交通的多方位控制,达到全面提高控制效果和有效疏导交通的目的.给出的仿真结果表明了其优越性和有效性.