基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计新技术

针对高铁以及山区环境下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统的信道估计问题,提出一种基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计方法.该方法基于快时变信道的基扩展模型（basic expansion model,BEM）,应用压缩感知（compressed sensing,CS）理论进行稀疏时延估计,并应用卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）技术对BEM系数进行估计,进而获得信道增益.仿真结果表明,在相同信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下,随着归一化多普勒频移（frequency-normalized Doppler shift,FND）增大,新方法的信道估计均方差（mean square error,MSE）性能优于传统方法,如当SNR为20 dB,FND为0.1时,新方法较传统方法性能提升了4 dB,表明对信道时变性具有更优的鲁棒性;在相同的多普勒频移条件下,随着SNR增加,各方法的均方差均有所改善,新方法改善更明显,如当FND为0.2时,在信道估计均方差为0.06的条件下,新方法较传统方法获得了6 dB的信噪比增益,表明对抗信道噪声能力更强.      

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

市政道路软基处理方法研究

市政道路和高速公路之间是存在巨大差异的,市政道路施工建设过程中如果遇到软基,怎样有效的进行软基处理是市政道路施工建设的重点研究对象。如果无法正确有效的处理,会造成地基失稳情况的出现,而造成道路发生较大程度的沉降,影响市政道路的正常使用。简述我国市政道路软基的处理现状,并就使用频率较高的处理方法,做了简要分析。     

级配碎石图像的碎石颗粒提取

本文介绍一种以蓝色为背景拍摄离散碎石图像、利用彩色图像的蓝色调视图提取碎石颗粒图像的方法,给出由彩色图像的R、G、B分量求蓝色调视图灰度的计算式.试验结果表明,这种提取颗粒图像的方法可获得较好的效果,并且对图像拍摄时的光照条件不敏感.     

浅谈软基处理——强夯置换法

结合工程实例谈选择软基处理的方法,着重介绍了软基处理——强夯置换法以及如何评价处理效果。     

城市交通事故道路因素分析及预防对策

目前,国内外对道路交通事故成因的统计都存在一定的不足,通常会过于简单的将事故成因归结为人为因素,而忽略了道路因素在事故形成中的重要作用,因此文章首先总结了国内外对这一问题的研究成果,并在此基础上提出了快速改善事故黑点的新措施,以预防道路交通事故的发生。     

强夯法加固软土地基在高速公路中的应用实例

国道207线宝昌至三号地(蒙冀界)高速公路软土地基加固采用强夯法施工工艺,从施工角度将本项目强夯施工工艺、方法及粗浅的认识介绍给大家.     

公路软基处理方案的熵权双基点决策优选

针对高速公路软基的复杂性和不确定性,充分利用地质资料、施工条件、工程经济及环境影响等综合因素,运用熵权双基点的概念,构造了一个高速公路软基处理的优选模型。该模型合理融合客观评价和主观评价,克服了传统评估方法中主观确定权数的缺陷,在很大程度上保证了优选结果的正确性。通过实例分析,证明地基处理方案熵权双基点决策法,具有较强的识别评判能力和简便、定量严密的特点。该方法对其他综合评价工作有一定的借鉴意义。     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

CFG桩在高速公路软土地基处治中的应用

CFG桩即水泥粉煤灰碎石桩,它吸收了振冲碎石桩和水泥搅拌桩的优点,充分发挥了桩问土的承载能力.在高速公路软土地基处治中,通常采用振动沉管灌注工艺,其施工工艺简单,处治效果明显,有很高的应用推广价值.