基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航研究

现有组合导航算法在卫星信号复杂的环境中存在误差随时间发散的问题。针对不同的车载场景增加不同的辅助策略,以提升导航精度,提出了一种基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航技术。首先,根据行车过程中的卫星导航数据和车辆状态数据构建特征,并通过Kruskal-Wallis检验比较不同车载场景下特征的分布差异;其次,使用XGBoost算法拟合经过预处理的数据,得到车载场景识别模型;最后,当识别到地库场景时,通过力学编排计算航向角的变化量,也使用轮速运动学模型计算航向角的变化量,然后对两种方式计算的航向角变化量求均值,重新计算当前时刻的姿态,再用新的姿态更新速度和位置。实验结果表明,在地库场景下,相较于不增加轮速运动学辅助的算法,增加辅助的组合导航算法的航向精度标准差平均提升55.27%。

VANET车载网络场景及移动模型的研究

由于VANET网络所处的特殊环境,使得传统的研究方法具有一定得局限性。因此一个好的车载网络场景及移动模型不仅能得到精确的仿真结果来评价路由协议的性能,而且也是预测车辆下一步位置以及做出更有效的路由选择的关键所在。本文对几种车载网络场景以及移动模型进行分析研究,取得较好的结果。

车载收听场景下广播早新闻节目传播力提升路径

在新媒体的冲击下,传统媒体如报刊、广播和电视等都遭遇到生存考验,其传播力和影响力不断下滑。但广播媒体由于其收听的便捷性,在汽车保有量不断增加的情况下,其收听人群的构成已经从居家收听不断向移动收听转化,这也给广播从业者提供了一条场景化的发展道路。早高峰收听时间段是移动收听的重要节点,很多广播频率会在这一黄金时间段重点打造早新闻节目,如何全面提升车载收听场景下广播早新闻节目的传播力,也成为很多广播从业者要深入探讨的问题。

融媒生态环境中音频新业态与融合新路径

融媒生态环境中,音频媒介的新业态和融合路径备受关注。无线电广播向车载场景的转向和移动音频平台的崛起,使音频传播呈现出声屏共存、双线并进的态势。智能网联汽车的发展打破了这一平衡,推动音频媒介进一步演变。通过分析无线电广播与移动音频平台在车载场景中的竞合关系,揭示出音频媒介融合发展的新趋势和新路径。研究表明,智能网联汽车的普及和车载信息娱乐系统的成熟,显著提升了移动音频平台在车载收听市场中的竞争力,传统广播业因此面临严峻挑战。智能网联汽车的崛起成为音频传播业态演变的重要驱动力,竞合共生将是音频媒介未来发展的大势所趋。这一趋势,一方面改变了无线电广播与移动音频平台的市场占比结构;另一方面对于推动无线电广播与移动音频平台的融合创新,提升音频媒介整体的市场竞争力具有重要意义。