高速公路多路段状态联合估计方法

为了准确估计高速公路多个路段的交通状态,该文通过分析高速公路的路段宏观模型,提出了一种新的多路段误差状态方程。在该模型中,考虑了各路段交通密度、平均速度估计误差的传播。通过该模型,可以采用推广Kalman滤波方法进行多路段的交通状态估计。为了克服多路段状态方程的维数灾、提高计算效率并增强数值稳定性,根据系统矩阵分块的特点,该文采用了平方根滤波方法。仿真计算和实际应用表明,该文方法不仅避免了估计误差的积累效应,而且大大提高了多路段交通状态估计的计算效率。     

基于二次特征提取和BiLSTM-Attention的网络流量异常检测方法

针对传统的网络流量异常检测方法存在识别准确度低、表征能力弱、泛化能力差,忽略了特征之间的相互关系等问题,该文提出一种基于二次特征提取和BiLSTM-Attention的网络流量异常检测方法。通过使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习数据之间的特征关系,完成数据的一次特征提取,在此基础上,定义一种基于注意力机制的特征重要性权重评估规则,依据特征重要性大小对BiLSTM生成的特征向量给予相应的权重,完成数据的二次特征提取。最后,提出一种“先总分后细分”的设计思想构建网络流量异常检测模型,实现多分类网络流量的异常检测。实验结果表明,该文所提方法在性能上要优于传统单一的模型,并且具有良好的表征能力和泛化能力。     

论业务量相关性对排队性能的影响

探讨业务量的相关性对排队系统性能究竟会带来什么样的影响,对于高速网络中流量控制机制和资源分配算法具有非常重要的意义。该文采用了一种独特的方法,来分析业务量的相关性在一定的网络环境下对于排队系统性能的影响。仿真的结果显示:一定时间尺度范围内的长期相关性导致排队性能的恶化,而且这种影响对于增加缓冲区的大小并不十分敏感。而且,业务量序列的边际分布和Hurst参数仍不足以充分决定排队性能的好坏。     

智能交通感知新范式：面向元宇宙的交通标志检测架构

交通标志检测对智能交通系统和智能驾驶的安全稳定运行具有重要作用。数据分布不平衡、场景单一会对模型性能造成较大影响,而建立一个完备的真实交通场景数据集需要昂贵的时间成本和人工成本。基于此,该文提出一个面向元宇宙的交通标志检测新范式以缓解现有方法对真实数据的依赖。首先,通过建立元宇宙和物理世界之间的场景映射和模型映射,实现检测算法在虚实世界之间的高效运行。元宇宙作为一个虚拟化的数字世界,能够基于物理世界完成自定义场景构建,为模型提供海量多样的虚拟场景数据。同时,该文结合知识蒸馏和均值教师模型建立模型映射,应对元宇宙和物理世界之间存在的数据差异问题。其次,为进一步提高元宇宙下的训练模型对真实驾驶环境的适应性,该文提出启发式注意力机制,通过对特征的定位和学习来提高检测模型的泛化能力。所提架构在CURE-TSD, KITTI, VKITTI数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提面向元宇宙的交通标志检测器在物理世界具有优异的检测效果而不依赖大量真实场景,检测准确率达到89.7%,高于近年来其他检测方法。     

聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯

该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。     

具有业务量平滑功能的ATM交换机的性能分析

ATM网络支持大量的突发业务源。突发业务量可用间断Bernoulli过程描述。本文采用一种循环算法,分析了ATM交换机在既有连续比特流业务量又行突发业务量环境下的信元丢失率和平均延迟。数值分析结果和计算机仿真结果一致表明,具有业务量平滑功能的ATM交换机的性能有较大改进。     

Traffic dispersion induced by noise in off-lattice model

We study the dispersion of vehicles induced by speed fluctuation on a single-lane highway under open boundary. We extend the cellular automaton model on one-dimensional lattice to the real-variable model on off-lattice (continuous-in space model) in order to take into account the fluctuation of vehicular speed. Vehicles extend over the highway when moving forward. The characteristics of traffic dispersion are derived. It is shown that vehicular traffic exhibits scaling property. When a vehicle accelerates for following the vehicle ahead, vehicles move forming a cluster without dispersion. The relationship between the width of vehicular cluster and acceleration rate is clarified.     

形态骨架匹配算法及其在交通标志识别中的应用

交通标志是人为的、具有特殊形状的符号，就其结构可分为外层轮廓和内核两部分。应用计算机视觉可以对交通标志进行自动识别．其关健在于如何检测交通标志和识别它们的内核形状。本文应用数学形态学方法研究交通标志内核形状的形态特征，分析了内核形状的形态骨架，提出和讨论了内核形态骨架的相关函数和距离函数，并就交通标志的有效识别提供了理论分析和实验结果。     

自相似业务量的流量控制研究

由于自相似性是宽带网络中业务量的一个普遍特性,因此在进行宽带网络管理和流量控制时必须考虑它所带来的影响。目前,有关基于自相似业务量的流控机制的研究已经引起了人们广泛地注意。一些研究表明自相似业务量表现出了与传统模型不同的排队特征。本文围绕业务质量保证和流量控制机制,具体研究和分析了业务量的自相似性质对业务量成形、用法参数控制和呼叫接纳控制等流量控制机制的影响,并得到了一些重要结论。     

智能动态网络资源分配系统

通过对解决GSM移动通信网络热点区域话务拥塞问题的研究，提出了利用可控功分器实现智能动态网络资源的分配，解决不同种类的话务拥塞问题，并着重讨论了该系统目前的成功运用及前景。