利用最小一乘法改进的灰色模型的导航卫星钟差预报

在卫星钟差波动较大的情况下，为了克服基于最小二乘法估计灰色模型参数对卫星钟差预报精度的不足，本文利用最小一乘法对传统灰色模型进行了改进。在建模的过程中，采用以误差绝对值之和最小为优化原则，针对目标函数不可微的特点，运用线性规划的方法对灰色预报模型的模型参数进行了估计。此外，将改进后的预报模型应用到卫星钟差波动较大情况下钟差的预报中，并将预报结果与传统灰色模型的预报结果进行了对比分析。结果表明：在卫星钟差波动较大的情况下，该方法相比传统灰色模型的预报结果有显著改善，为高精度的卫星钟差预报提供了一种新思路。     

基于网络和档案系统 创建生产过程流程化管理

基于计算机网络平台和档案信息管理系统的过程流程化管理,是生产过程系统化管理的科学方式。以项目为核心、集勘察设计过程管理、生产运行管理、技术质量管理、档案信息管理为一体的勘察设计生产管理系统,改变了传统的粗放式管理模式,使生产管理走向精细化管理轨道,每个勘察设计项目从接受委托开始就进入管理系统,处于受控状态,直至产品交付,每一个环节在系统中都留下可供查找的信息,管理人员随时可利用相关信息和数据进行系统分析、形成分析报告,作为决策依据。新疆油田勘察设计研究院的设计流程管理系统通过近几年的运行,有效降低了设计成本和管理成本,提高了劳动生产率,其设计思想和技术方法有着广泛的实用价值和借鉴作用,该系统在勘察设计行业具有较好的推广应用前景。     

超高性能混凝土拉压滞回本构模型

为合理进行超高性能混凝土(ultra-high performance concrete, UHPC)结构抗震非线性计算,提出了一种可模拟循环往复荷载作用下UHPC构件力学性能的拉压滞回本构模型。基于UHPC材料单调及重复轴压试验数据,在单调轴压本构模型的基础上,引入线性加卸载路径,建立了考虑钢纤维影响的UHPC重复受压本构模型。基于UHPC材料单调及重复轴拉试验数据,对应力软化型和应力硬化型的UHPC分别提出了双折线和三折线型的受拉应力-应变曲线,并建立了UHPC重复受拉本构模型。在重复受压和重复受拉本构模型的基础上,引入拉压传递机理,建立UHPC拉压滞回本构模型。基于OpenSees二次开发平台,采用文中所提拉压滞回本构模型对循环往复荷载下UHPC柱的力学性能进行计算,并与试验数据进行对比。结果表明：构建的UHPC拉压滞回本构模型可较好地模拟不同钢纤维掺量及不同轴压比下UHPC柱在循环往复荷载作用下的受力性能,可应用于UHPC结构抗震非线性分析。     

新疆油气田标准化设计实践与认识

新疆油田在地面工程建设中,本着“全流程密闭,降低损耗;全系统优化,降低成本;全过程简化,降低投资”的指导思想,围绕油气田井场、计量站等小型站场工程建设,针对稠稀油及天然气特性,结合优化简化工作,开展了一系列标准化设计研究工作,获得良了好的效果。通过标准化设计工作,形成了“设计标准化,提高设计效率;制造橇装化,降低建设成本;建设模块化,缩短施工周期;管理科学化,提高整体水平”的四化建设模式。每年可降低工程投资5％,缩短建设工期10％,新井投产贡献率提高5％。     

基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法

针对Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示（RSSI）与真实值存在偏差而导致定位精度不高的问题,本文提出了一种基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法．由于采集的RSSI不稳定,该方法利用RSSI类高斯分布的特性,对RSSI数据进行高斯拟合,以得到较为确定的RSSI值．在此基础上,引入卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,结合加权K近邻（WKNN）匹配算法进行定位．实验结果表明:本文方法的平均定位误差为1.5 m,2.0 m以内的误差累积分布概率为90.06％,定位效果优于同类方法．      

基于泛在信号融合的室内外场景鲁棒感知算法

针对室内外场景结合的导航应用服务需求的发展以及现有室内外场景感知方法的识别稳定性较低、准确率不高问题,本文提出一种基于泛在信号融合的室内外场景鲁棒感知算法,利用室内外场景中融合的泛在信号降低单一信号识别误差;同时为提高传统AdaBoost算法对不平衡数据集的分类精度,采用概率神经网络（PNN）作为训练的弱分类器,并引入熵权法,对迭代产生的弱分类器的权重进行修正来提高强分类器的分类准确率．现实场景下的实验表明,本文算法在采用室内外环境中的WiFi信号、全球卫星导航系统（GNSS）可用星数、光照强度这三种融合的泛在信号进行室内外场景感知时性能最佳,对于不同角度方向下的室内外场景切换,可以在误报率仅为1.7％的情况下,达到98％的识别准确率,验证了本文所提算法的准确性和鲁棒性．      

一种低成本GPS/INS紧耦合组合导航系统

描述了一种低成本的GPS/INS组合导航系统,经过理论推导得到了系统具体的实现方法,并通过市场上大量使用的低成本GPS模块和MEMS陀螺和加速度计实现了该系统。实际路测数据结果显示,该系统基本达到了理论预期。     

基于改进AP选择的融合随机森林室内定位算法

针对复杂室内环境下接收信号强度(RSS)值和维度发生变化的问题,提出一种改进的接入点(AP)选择方法并融合随机森林(RF)分类算法进行实时室内定位. 在离线阶段应用改进的AP选择方法,并使用AP的RSS数据方差以及AP出现频率来衡量AP稳定性并选取前m个稳定的AP. 在处理方差时会经拉普拉斯平滑,以避免出现方差为0的情况,并以此构建初步的指纹数据库;在在线阶段利用集成学习中的RF来对分类结果进行投票表决得到最终位置信息,并将改进后的算法同传统RF,改进后的AP选择融合加权的K近邻算法(WKNN)以及基于信息增益(IG)的AP选择算法加随机森林相比较. 实验结果表明:文中所提出的方法在定位误差方面较其他三个算法分别下降29.3%、23.2%、17.2%,同时在定位时间方面也有提升.      

一种基于行人航位推算的改进航迹跟踪算法

针对在未知环境中行人轨迹跟踪问题,提出一种基于行人航位推算的改进航迹跟踪算法,有效实现了在磁场干扰环境下行人轨迹的高精确跟踪。在步数估计中,利用双重阈值二值化算法对加速度数据进行分析,进而获得行人的运动步数;在航向估计中,利用自适应融合算法来获取航向。该融合过程首先根据姿态更新微分方程,将角速度与加速度融合获取一次航向角,再通过磁感应强度阈值确定一次航向角与磁力计测算航向角融合的权重,最后通过实验验证算法的有效性和优越性。结果表明,在未知环境中行走32 m的距离,获得的轨迹跟踪误差小于1.1%,定位误差小于0.75 m和1 m的概率分别为59%和80%,显著优于对比算法。