纽约地铁快慢线并行模式对带状城市轨道交通线路布置的启示

纽约城市居住区与核心区分布明显,通勤客流具有明显的潮汐特征,因此,其城市轨道交通线路布置呈现出联接居住区和城市核心区的带状分布特点。同时,为了适应早晚高峰的突增客流,部分通道内采用了快慢线并行的线路设置方案来提高运能。我国带状城市的功能区分布和城市形态与纽约的城市形态有类似之处,带状城市的地铁线路有能力过饱和、服务质量下降等问题,但一味增长主干地铁长度会带来相应的弊端。本文结合纽约地铁快慢线并行的线路设置模式,提出我国带状城市可以借鉴纽约地铁快慢线的设置方法,在客流量较大的通道上运用快慢线并行的线路布置方案,以解决带状城市轨道交通超长线带来的问题。

基于改进粒子滤波算法的水下地形辅助导航方法

目的解决当前的粒子滤波算法用于水下航行器(AUV)基于极地区域的低分辨率海图时导航精度较低的问题。方法提出了一种带有自抖动及修正的粒子滤波方法(SJCPF),在状态转移过程中引入粒子抖动,每次粒子位置更新时,引入额外的过程噪声,使得传统算法中过度集中的粒子适当向周围发散,改善算法本身及海图分辨率低带来的粒子多样性匮乏。在重采样步骤中,引入相关系数用于修正权值,进一步增加粒子多样性及算法的鲁棒性。结果对传统PF及SJCPF进行仿真,相较于传统PF算法,SJCPF的导航均方根误差降低了27.7%,导航精度及鲁棒性都有显著的提升。结论SJCPF的导航性能优于传统PF,选用皮尔逊相关系数,并在适当范围内选择较大的粒子数量和较高的测量频率,可以兼顾AUV的续航与导航精度。