基于城市公交的車載自組網(wǎng)隱私保護(hù)協(xié)議

針對(duì)車載自組網(wǎng)中存在的隱私泄露問題，提出了一種基于城市公交的車載自組網(wǎng)隱私保護(hù)協(xié)議。該協(xié)議利用可信度高的公交車來廣播路況信息和應(yīng)答車輛路況信息的查詢，有效地減少普通車輛需認(rèn)證消息的數(shù)量；公交車?yán)冒踩J(rèn)證中心頒發(fā)的數(shù)字證書與其他車輛建立起信任關(guān)系，解決了用戶假冒的問題；車輛之間利用Diffie-Hellman算法生成會(huì)話密鑰對(duì)消息進(jìn)行對(duì)稱加密，有效地保護(hù)了用戶的身份信息，同時(shí)提高了消息認(rèn)證的效率。安全性證明和分析表明，該協(xié)議在語義上是安全的，能抵抗現(xiàn)有各種攻擊，并且可以實(shí)時(shí)處理用戶的請(qǐng)求。

發(fā)表于：2/21/2016

基于VANET的車輛相對(duì)定位技術(shù)

為了滿足VANET（Vehicular Ad-hoc Network）中對(duì)車輛位置信息的高精度要求，本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航（Inertial Navigation Systems，INS）的協(xié)作相對(duì)定位方法。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移以及被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得具有良好精度的相對(duì)定位結(jié)果。結(jié)果表明，使用該方法的定位性能優(yōu)于無里程儀和INS的定位性能。

發(fā)表于：2/20/2016

城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)改造倒接方案設(shè)計(jì)

隨著國(guó)內(nèi)城市軌道交通的建設(shè)發(fā)展，一些投入運(yùn)營(yíng)較早的軌道交通線路的信號(hào)系統(tǒng)已達(dá)到服役年限，為消除隱患、提高運(yùn)營(yíng)能力，迫切需要對(duì)信號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行改造升級(jí)。基于通信的列車運(yùn)行控制系統(tǒng)（CBTC）已成為國(guó)內(nèi)外軌道交通主流的信號(hào)控制系統(tǒng)，本文主要結(jié)合北京地鐵1號(hào)線改造CBTC信號(hào)系統(tǒng)工程，闡述信號(hào)系統(tǒng)改造過程中倒接方案的設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：2/19/2016

基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法

針對(duì)現(xiàn)存大多數(shù)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法目標(biāo)單一問題進(jìn)行研究，提出基于理想點(diǎn)的多屬性決策方法解決該問題，屬性的選取融合時(shí)間、路程及現(xiàn)代最為重視的安全因素，使得動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的結(jié)果更加均衡。同時(shí)在多屬性決策過程中引入優(yōu)先級(jí)這一概念，使得駕駛員可以根據(jù)自身的需求及駕駛技術(shù)對(duì)交通信息的重要度進(jìn)行排序，得到匹配度最高的駕駛方案。仿真結(jié)果表明，基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法既能夠起到多目標(biāo)均衡的路徑規(guī)劃效果，同時(shí)又能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化駕駛。

發(fā)表于：2/19/2016

基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

出租車在交通出行中起到十分重要的作用，司機(jī)與消費(fèi)者都迫切需要能夠科學(xué)合理地顯示出租車費(fèi)用的計(jì)價(jià)器。在總結(jié)以往設(shè)計(jì)不足的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器。該計(jì)價(jià)器主體以觸摸式液晶顯示器取代機(jī)械按鍵，以MSP430F149單片機(jī)為核心，實(shí)現(xiàn)參數(shù)設(shè)定、狀態(tài)選擇以及多重信息顯示等。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)實(shí)用可靠，能準(zhǔn)確顯示模擬小車信息，可投入到實(shí)際應(yīng)用中去。

發(fā)表于：2/17/2016

基于路段轉(zhuǎn)向流量的擁擠路網(wǎng)OD矩陣估計(jì)

傳統(tǒng)的OD矩陣估計(jì)方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量數(shù)目遠(yuǎn)小于OD對(duì)的個(gè)數(shù)，因而限制了這些方法的推算精度。針對(duì)擁堵路網(wǎng)，提出了一種基于路段轉(zhuǎn)向流量的OD估計(jì)方法，以提高OD估計(jì)的精度。分析了路段轉(zhuǎn)向流量能夠降低OD的可行解集的范圍。通過雙層規(guī)劃模型求解擁擠路網(wǎng)上OD估計(jì)問題。由于最大熵模型不依賴于先驗(yàn)OD矩陣，可以應(yīng)用到更多的OD估計(jì)場(chǎng)景中，因此上層模型采用的是最大熵模型，下層采用用戶均衡模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于路段轉(zhuǎn)向流量可以增加估計(jì)的精度。

發(fā)表于：2/16/2016

基于上海地鐵1號(hào)線的ATS仿真系統(tǒng)

介紹了以上海地鐵1號(hào)線為原型的ATS仿真系統(tǒng)，圍繞固定閉塞模型進(jìn)行展開，以追蹤運(yùn)行的兩列列車為對(duì)象，分別對(duì)它們的追蹤過程、運(yùn)行效果及間隔距離進(jìn)行了具體的研究與計(jì)算。同時(shí)引入了聯(lián)鎖系統(tǒng)，詳細(xì)說明了進(jìn)路搜索算法和聯(lián)鎖表的設(shè)計(jì)步驟，很好地體現(xiàn)了聯(lián)鎖系統(tǒng)對(duì)列車追蹤的安全性與可靠性的重要保障作用。

發(fā)表于：2/16/2016

遮擋條件下多運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤研究

針對(duì)SURF算法能夠提取到的圖像特征點(diǎn)較少的問題，基于保持亮度特性的雙直方圖均衡算法，通過重構(gòu)SURF尺度空間提取圖像特征。將這種方法與卡爾曼濾波相結(jié)合進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，用特征點(diǎn)的中心作為跟蹤點(diǎn)；通過卡爾曼濾波預(yù)測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置，判斷遮擋是否發(fā)生；最后，應(yīng)用該方法進(jìn)行目標(biāo)特征向量匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)發(fā)生旋轉(zhuǎn)、縮放以及遮擋的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)都可進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤，其跟蹤速度比R-SURF算法提高20%；在跟蹤速度相當(dāng)?shù)那闆r下，跟蹤精度要高于卡爾曼濾波跟蹤算法。

發(fā)表于：2/11/2016

城市軌道交通列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)研究

闡述了城市軌道交通中列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)研究的必要性。詳細(xì)介紹了城市軌道交通中列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能實(shí)現(xiàn)方式和系統(tǒng)功能演示結(jié)果情況。研究了運(yùn)行圖編制中運(yùn)營(yíng)成本、客流數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)和站場(chǎng)數(shù)據(jù)之間的相互制約關(guān)系，并采用不同的優(yōu)化算法，得出較優(yōu)化的運(yùn)行圖。

發(fā)表于：2/9/2016

可見光通信的研究與發(fā)展

可見光通信是一種新型的無線通信技術(shù)。傳統(tǒng)的無線通信技術(shù)例如藍(lán)牙、WiFi等采用射頻信號(hào)傳輸數(shù)據(jù)信息，而可見光通信在發(fā)射端采用白光發(fā)光二極管作為光源，在接收端采用光電傳感器作為檢測(cè)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。本文全面分析了可見光通信的優(yōu)勢(shì)，列舉了可見光通信技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用研究與發(fā)展，并給出了目前可見光通信發(fā)展中面臨的一些挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2/5/2016

城市軌道交通行車綜合自動(dòng)化系統(tǒng)研究

回顧了國(guó)內(nèi)外城市軌道交通行車綜合自動(dòng)化系統(tǒng)的研究狀況。介紹了行車綜合自動(dòng)化系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)特點(diǎn)、系統(tǒng)功能情況。研究了列車自動(dòng)監(jiān)督控制系統(tǒng)ATS與綜合監(jiān)控系統(tǒng)信息深度融合的方案，實(shí)現(xiàn)了城市軌道交通信息系統(tǒng)中多專業(yè)協(xié)同工作。

發(fā)表于：2/5/2016

高速公路結(jié)冰檢測(cè)系統(tǒng)上位機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)

針對(duì)高速公路結(jié)冰檢測(cè)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)和開發(fā)了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和處理的上位機(jī)軟件。上位機(jī)軟件集成了多傳感器節(jié)點(diǎn)的邏輯判斷和數(shù)據(jù)融合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)系統(tǒng)的通信、數(shù)據(jù)采集、曲線顯示、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)等功能。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明：該上位機(jī)軟件具有操作簡(jiǎn)單、功能完善、穩(wěn)定性高和實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路路面結(jié)冰狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警。

發(fā)表于：2/4/2016

基于鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)列車監(jiān)控系統(tǒng)

在分析鐵路貨物運(yùn)輸特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)列車狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。以雙模鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)作為監(jiān)控信息傳輸?shù)耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)，研究設(shè)計(jì)了基于Raspberry Pi平臺(tái)的多媒體信息采集節(jié)點(diǎn)和智能的監(jiān)控軟件，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)輸人員在貨運(yùn)機(jī)車中對(duì)在運(yùn)物資的集中式、智能化監(jiān)控。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠有效提高鐵路貨物運(yùn)輸?shù)陌踩院涂煽啃浴?/a>

基于LabVIEW的雷達(dá)與AIS航跡關(guān)聯(lián)的研究

現(xiàn)代船舶交通管理系統(tǒng)中，雷達(dá)與AIS航跡的關(guān)聯(lián)處在一個(gè)非常重要的位置上。結(jié)合LabVIEW圖形化編程特點(diǎn)和MATLAB強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力，應(yīng)用二者混合編程和BP網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與AIS的航跡關(guān)聯(lián)。利用圖形化編程工具LabVIEW開發(fā)平臺(tái)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能更直觀地分析關(guān)聯(lián)模型，拓寬了二者的應(yīng)用領(lǐng)域，并為提高航跡關(guān)聯(lián)技術(shù)和開發(fā)效率提供了新的思路。

發(fā)表于：1/29/2016

基于特征點(diǎn)匹配的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法

由于實(shí)際場(chǎng)景復(fù)雜多變，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中往往會(huì)出現(xiàn)形變、遮擋等問題，增加了跟蹤的難度。為了解決上述問題，提出一種基于特征點(diǎn)匹配的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法。算法初始化時(shí)在選定的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)提取特征點(diǎn)，跟蹤過程中通過對(duì)前后兩幀的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算出目標(biāo)的位置、尺度和旋轉(zhuǎn)變化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。同時(shí)通過對(duì)特征點(diǎn)的不斷更新，可以使算法具有一定的抗遮擋能力。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在實(shí)際應(yīng)用中效果很好。

發(fā)表于：1/29/2016