基于个性诊断的路段缺失速度值估计

针对基于GPS的浮动车技术因无法做到对路网的时空间全覆盖导致部分路段实时交通状态缺失问题,提出基于热门路段个性化诊断(personality diagnosis base on popular road,PDPR)模型对各路段上的缺失速度值进行估计。使用K均值算法对所有原始数据作离散化处理,根据数据覆盖率对路段进行分类;以高覆盖率路段的速度数据为辅助,使用个性诊断算法(personality diagnosis,PD)对低覆盖率路段进行缺失速度估计,把估计值映射到连续型空间。实验结果表明,PDPR模型估计误差比PPCA(probabilistic principal component analysis)算法低32.84%,比滑动平均法低5.70%。     

基于最佳燃油经济性的换挡指导系统

针对驾驶员不良换挡习惯造成明显燃油浪费的现状,提出了一套基于最佳燃油经济性的换挡指导系统,其基本原理是通过汽车OBD-Ⅱ接口读取车辆状态参数,然后依据最优换挡理论,在恰当的时机提醒驾驶员换挡.对系统的设计与实现进行了详细说明,主要包括系统框架、缺失参数的识别算法、最佳换挡的判别算法.最后对系统进行有效性验证,结果表明应用该系统平均节油8.6%,并且能使油耗水平更加稳定.研究成果可在现实中进一步推广,对交通领域节能减排有重要的价值.     

基于WiFi指纹的室内轨迹定位模型

基于WiFi指纹的无线定位根据目标接收到的无线信号强度来反推其所处位置的定位模型,在室内定位研究中被广泛应用。当前对指纹定位算法的研究主要集中在单点定位,但在实际的应用中经常需要追踪目标在空间上的运动轨迹。为此,在单点定位模型的基础上,提出一种基于核函数的隐马尔科夫链模型,通过高斯核函数计算指纹的似然概率,定义位置点之间的转移概率,同时通过限制转移位置点的搜索范围提高算法效率,并应用隐马尔科夫链模型对移动轨迹进行定位。实验结果表明,该算法在定位准确率和定位误差方面性能均优于对比算法。