GPS车载导航的交互式多模型算法

GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

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非线性效应对浅水水波变形的影响

本文采用波数矢量无旋和波能守恒方程建立了一个考虑非线性作用的浅水水波变形数值模型,模型中采用Ｂａｔｔｊｅｓ关系与波数矢量无旋,波能守恒方程一起来求解波浪在浅水中变形的波浪要素,在波能守恒方程中考虑了底摩擦的影响。利用本文提出的数值模型对一个斜坡浅滩水域波浪折射绕射现象进行了验证,验证计算中用一个非线性经验弥散关系近似浅水水波变形的非线性效应并与用线性弥散关系的计算结果进行了比较,结果说明使用非线性     

臭氧及臭氧类高级氧化技术降解甲基对硫磷的效能

文章研究了臭氧及臭氧类高级氧化技术(AOPs-O3)在不同pH条件下降解甲基对硫磷(MP)的效能。结果表明,在pH 3~10的条件下(反应过程控制pH),单独臭氧化5min即可完全降解MP,但不同pH下化学耗氧量(COD)和有机磷的释放率差异明显。在pH为3.3,7.5和9.4的条件下单独臭氧30min后COD的去除率分别为55.17%,89.64%和93.10%,有机磷的释放率分别为16.33%,95.00%和99.99%。考虑酸性条件下可以规避碳酸盐的负面影响(特别是高浓度废水),利用O3/H2O2/Ti(IV)在pH 3.3条件下处理MP溶液,COD去除率和有机磷释放率分别达到89.64%和81.57%。相对法计算求得MP与O3和羟基自由基(·OH)的速率常数分别为31.98L·(mol·s)-1和7.488×109 L·(mol·s)-1。活性污泥法的测试结果表明,MP经O3/Ti(IV)/H2O2(pH=3.3)和O3(pH=9.4)可提升含MP废水的可生化性,但与培养液体系相比仍具有一定的毒性。     

ERS-2 SAR反演海洋风矢量的研究

SAR(Synthetic Aperture Radar)反演海洋风矢量是当今微波遥感领域非常有意义的前沿课题. 本文首先介绍了星载SAR估算海面风向、风速的基本原理和三种主流反演算法,接着给出反演的流程图以及重要步骤. 然后,以2002年5月7日香港地区ERS-2 SAR海洋图像为例,对经典的SWDA (SAR Wind Direction Algorithm)－谱分析方法加以改进,求得具有180°模糊度的风向,并用香港天文台气象浮标实测数据消除了风向不确定性. 最后,利用CMOD4 GMF（Geophysical Model Function,地球物理模式函数）计算得到海面上10m高的风速. 与气象浮标站实测资料相比,利用ERS-2 SAR图像获取的海面风向、风速的精度均较高. 这一结果表明：如果对SAR预先进行ADC(Analog to Digital Converter)改正以及精确校准,结合改进的SWDA和CMOD4,可以获得高精度的风矢量.     

矢量地图数字水印技术的研究现状和展望

数字水印技术正成为网络环境下矢量数字地图的版权保护和侵权检测研究的热点。本文总结了目前国内外针对矢量数字地图数字水印技术所做的相关工作,分析了矢量数字地图数据在表示及使用方式上的特点、矢量数字地图数据嵌入数字水印的要求以及矢量数字地图数据信息冗余的类型;按空域、变换域及参数变换分类方法,概括了目前典型的针对矢量数字地图数据的数字水印算法,讨论了其优缺点。指出了对矢量数字地图数字水印技术还存在的问题以及对该领域未来可能的研究方向和研究重点进行了展望。     

古尔班通古特沙漠灌木冠幅预测模型

古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠,也是中国固定和半固定沙丘主要分布区,固沙灌木种较多。冠幅不仅是反映固沙灌木可视化的重要参数,也是反映沙漠植被生长情况的重要变量。以3种沙丘（固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘）上主要固沙灌木为研究对象,利用12种基础模型、BP(Backpropagation Neural Network)神经网络和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）机器学习算法建立了基于固沙灌木株高和冠长率的冠幅预测模型,同时将两种机器学习算法拟合结果与基础模型进行比较,最终选出了适合研究区的冠幅预测模型。结果表明：（1）不同沙丘类型和不同灌木种类的最优冠幅预测模型不同,且固定沙丘和半固定沙丘模型优于流动沙丘。3种沙丘类型最优拟合为M2(Quadratic Model)模型;（2）白梭梭（Haloxylon persicum）在半固定沙丘和流动沙丘上拟合的最优模型分别为M2、M7(Gompertz),沙拐枣（Calligonum mongolicum）最优模型为M2,蛇麻黄（Ephedra distachya）和油蒿（Artemisia ordosica）在...     

A Nonlinear Representation of Model Uncertainty in a Convective-Scale Ensemble Prediction System

How to accurately address model uncertainties with consideration of the rapid nonlinear error growth characteristics in a convection-allowing system is a crucial issue for performing convection-scale ensemble forecasts. In this study, a new nonlinear model perturbation technique for convective-scale ensemble forecasts is developed to consider a nonlinear representation of model errors in the Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System(GRAPES)Convection-Allowing Ensemble Predi...     

基于高斯烟羽模型的船舶尾气扩散研究

为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。