一种深度学习辅助的探地雷达定位方法

在恶劣条件下,例如在雨、雪、沙尘、强光以及黑夜等环境下,自动驾驶方案中常用的视觉和激光传感器因为无法准确感知外界环境而面临失效问题。因此,该文提出一种通过深度学习辅助的探地雷达感知地下目标特征用于车辆定位的方法。所提方法分为离线建图和在线定位两个阶段。在离线建图阶段,首先利用探地雷达采集地下目标的回波数据,然后使用深度卷积神经网络(DCNN)提取采集的地下回波数据中的目标特征,同时存储提取的目标特征和当前地理位置信息,形成地下目标特征指纹地图。在定位阶段,首先利用DCNN提取探地雷达采集到的当前地下回波数据中的目标特征。然后基于粒子群优化方法搜索特征指纹地图中与当前提取的目标特征最相似的特征,并输出该特征的地理位置信息,作为探地雷达定位车辆的结果。最后利用卡尔曼滤波融合探地雷达定位结果和测距轮测量的里程信息,得到高精度的定位结果。实验选取地下目标丰富的场景和实际城市道路场景来测试所提方法的定位性能。实验结果表明,与单一使用探地雷达原始回波数据地图的定位方法相比,深度学习辅助的探地雷达定位方法能避免直接计算原始雷达回波数据间的相似度,减少数据计算量以及数据传输量,具有实时定位能力,同时特征指纹地图对回波数据的变化有鲁棒性,因此所提方法的平均定位误差减少约70%。深度学习辅助的探地雷达定位方法可作为未来自动驾驶车辆在恶劣环境下感知定位方法的补充。

基于三维激光雷达与RTK融合的SLAM研究

定位与建图是机器人智能行驶的关键问题,在信息较为复杂的室外环境下,针对长时间运行累积误差的问题,导致建立精确的地图面临巨大挑战,提出一种利用因子图融合三维激光雷达与RTK的SLAM方法。利用RTK的位姿信息,对三维激光的位姿信息增加约束,减少累积误差。利用小型轮式移动机器人在室外环境下进行数据采集和实验验证,实验结果表明,融合RTK与三维激光雷达的方法可有效的提高在室外环境中的定位与建图精度。

客户关系管理在房地产企业中的运用

CRM(Customer Relationship Management客户关系管理)是利用信息技术对客户资源进行集中式管理,将经过分析及处理的客户信息与所有与客户有关的业务领域进行链接,使市场、销售、客户服务等各个部门可以共享客户资源,在此基础上开展的包括判断、选择、争取、发展和保持客户所需的全部商业过程.

一种基于分布式穿墙雷达的复杂条件下人体目标检测方法

超宽带雷达由于具有距离分辨率高、穿透性强等特点,被广泛应用于废墟下的人体救援。然而,在复杂的环境条件下,依靠单台雷达对被困人员进行检测是一个巨大的挑战。该文基于分布式穿墙雷达系统,提出一种低信噪比条件下的人体目标自动检测方法。首先,两台超宽带脉冲雷达分时交替进行工作,从而避免探测时的互相干扰;然后对两台雷达的回波数据进行慢时间维度互相关处理,增强人体呼吸信号;其次,利用适配于分布式穿墙雷达的恒虚警率检测,实现人体呼吸信号的快速、自动检测;最后,通过三角定位方法实现被困人员的2维定位。一系列的实验结果表明,所提方法可以在低信噪比条件下实现人体的检测,其探测性能优于单台雷达。

基于先验信噪比估计的超宽带穿墙雷达呼吸信号检测算法研究

废墟下呼吸信号的检测对地震救援具有重要意义。在实际中,障碍物(如墙体)后的人体呼吸信号会被环境中的噪声所掩盖。如何提升穿墙呼吸信号的信噪比(SNR)仍是一项具有挑战性的工作。该文提出一种基于先验信噪比估计的检测算法,用于增强穿墙弱呼吸信号的输出SNR。该算法在谱减法中典型的决策导向(DD)算法基础上加入了自适应权重因子,通过降低先验信噪比的估计误差来进一步消除残余随机噪声。通过仿真和实验验证了所提出算法的性能。与传统的快速傅里叶变换(FFT)、奇异值分解(SVD)和DD检测算法相比,所提出的呼吸检测算法的输出SNR有所提高。

我国城市住宅商品房的有效需求价格

一、城市住宅市场及有效需求现状 由于中国的房地产市场主要还是靠内需,靠老百姓买房,因此我们必须分析我国居民的购房能力.从1998年12月1日起我国停止住房的实物分配,单位购房被停止,购房对象以从单位、个人二元结构走向个人一元结构.随着购房的个人化,对需求类型、需求层次、需求面积及住房的质量和品牌等将提出进一步的要求.同时,开放房地产二级市场,降低二级市场税率,建立多层次住宅市场需求及价格体系,使市场供给变成一手房、二手房共同组成的双层次供应体系,满足许多人以小换大、卖旧买新的愿望,使买一手房的人亦增多.此外,一些二手房也可解决低收入阶层及困难户的购房要求.另外,新的<城市房屋拆迁管理条例>自2001年11月1日起施行,这使货币安置和异地安置作为一个方针,会对房地产市场产生一定的影响,将加大市场住宅商品房的需求.

伪随机编码磁性源瞬变电磁发射技术及电磁响应分析

为了设计一种伪随机编码磁性源瞬变电磁系统,从关键技术和电磁理论方面讨论该系统的设计与该系统在均匀半空间大地模型下所使用的正反演方法。首先对比分析4种伪随机编码的特性,从中选择m序列作为系统的激励信号;然后,基于有源恒压钳位技术设计系统发射电路,正演出实测数据的电磁响应。根据m序列伪随机编码系统辨识理论,响应波形经预处理后得到大地脉冲响应估计值并与标准值比较。研究结果表明:该磁性源瞬变电磁系统可以克服感性负载的阻碍作用,发射出波形质量高的伪随机编码电流;若电流波形的自相关性好,即使电流波形出现一定程度失真,仍可以获得与理论值很接近的大地脉冲响应估计值,预处理结果不完全依赖伪随机编码电流波形。