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张三同
车辆定位定向导航系统及移动测图系统，多源信息融合理论及应用，工业控制系统及自动检测系统。
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- 姓名：张三同
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学术头衔：
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学科领域：
公路标志、信号、监控工程
- 研究兴趣：车辆定位定向导航系统及移动测图系统，多源信息融合理论及应用，工业控制系统及自动检测系统。
张三同，博士，副教授，出生于1966年10月。1994、1998年分别在北京理工大学自动控制系，获工学硕士与博士学位。1998.3—2000.4在北京自动化系统成套工程公司，重大项目开发部工作任副经理。2000.5—现今，在北京交通大学电子信息工程学院工作。主要从事自动控制方面的教学和科研工作。
主要研究方向：
车辆定位定向导航系统及移动测图系统；多源信息融合理论及应用；工业控制系统及自动检测系统。
个人主页：http://eaie.bjtu.edu.cn:8000/teacher/ProfessorInfo.jsp?id=84&type=5
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2010-03-09
张三同， 陈峰浴， 魏宸官
，-0001，（）：
-1年11月30日
目的 提高车辆导航精度。方法 建立加速度计与里程计组合导航模型，给出相应算法及GPS校正里程计刻度因子的方法。结果 车辆运行在短时间内用加速度计与里程计组合校正里程计刻度因子，长时间运行后用GPS校正里程计刻度因子，从而提高了车辆导航精度。结论 加速度计、里程计和GPS接收机组合导航提高了车辆导航精度，增加了系统的可靠性。
里程计， 加速度计， GPS接收机， 组合导航
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2010-03-09
张三同， 魏学业， 蒋大明， 赵俊慧， 陈峰浴
北京交通大学学报，2006，26（4）：101～104，-0001，（）：
-1年11月30日
给出一种基于航位推算的陆地车辆导航系统的硬件结构，设计了一种实用卡尔曼滤波器通过实际车载试验，说明滤波器有效地减小了导航系统的随机干扰，提高了系统的导航定位精度。
车辆导航， 航位推算， 卡尔曼滤波器
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2010-03-09
张三同， 赵梅， 朱刚
北京交通大学学报，2006，30（2）：24～28，-0001，（）：
-1年11月30日
粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法，该算法选用先验分布，但它易受外部观测量的影响，因而会导致权值变化较大，并且引起较高的蒙特卡罗方差以致会使滤波性能较差为此，本文引入一个辅助变量，利用一种新的使用二次加权操作的粒子滤波算法——辅助粒子滤波算法来对采样重要性重抽样算法进行改进最后，通过两个仿真实例一维非线性追踪模型和二维纯方位目标追踪模型，进一步分析指出辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样算法更有效
贝叶斯估计， 重抽样， 采样重要性重抽样， 辅助粒子滤波
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2010-03-09
张三同， 赵梅， 朱刚
中国公路学报，2007，20（2）：108～112，-0001，（）：
-1年11月30日
为了提高组合导航定位系统的定位精度和可靠性，分别对扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）和U卡尔曼滤波（UKF）3种算法进行了分析。通过分析3种算法各自的特点，将PF算法和UKF算法的优点相结合，提出了一种新的粒子滤波算法——U粒子滤波（UPF）算法，并将其应用于GPS/DR组合导航系统中。通过对UPF算法与PF算法在GPS/DR组合导航系统中的仿真研究比较，进一步证实了UPF算法的可行性及计算的精确性。
交通工程， GPS/， DR组合导航， 仿真， 改进粒子滤波算法， U卡尔曼滤波
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2010-03-09
张三同， 余纯
计算机测量与控制，2007，15（12）：1720～1721，1728，-0001，（）：
-1年11月30日
油田盗油者为了偷油常常敲击输油管道，敲击产生的信号是一种非线性非平稳的随机振动信号。传统的方法是计算、比较功率谱，并从功率谱图中继续求出振动模态参数后才能准确识别；针对待识别的信号具有分形特性，同时，用计算机计算、比较分维数较容易，由此提出计算信号分形维数来识别是否存在敲击声信号，以达到预警目的；根据来自现场的数据仿真证明利用分形理论能很好的识别敲击声信号，对于油田敲击输油管信号的预警提出了一种新的方法。
分形， 盒维数， 敲击声信号， 分维值
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2010-03-09
张三同， 季莹
中国科技信息，2007（11）：260～262，-0001，（）：
-1年11月30日
本文首先介绍了PF（Particle Filter）和UPF（Unscented Particle Filter）的基本原理，然后针对无线传感器网络（WSN）目标跟踪这一应用方向。采用等级网络结构，参考分布式粒子滤波算法。将UPF应用于WSN单目标跟踪以提高网络跟踪精度。仿真证明UPF较PF在跟踪精度上确实有明显的提高。
粒子滤波， WSN， UPF， 目标跟踪
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2010-03-09
张三同， 侯睿， 朱刚
无线电通信技术，2008，34（2）：14～17，-0001，（）：
-1年11月30日
粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法，尤其适用于处理非线性、非高斯系统的状态估计问题。该算法应用于DS-CDMA系统的多用户检测中。检测器能在检测性能和计算复杂度之间取得很好的平衡。基于粒子滤波算法的多用户检测器在性能上逼近于最优多用户检测器，而计算复杂度远低于最优多用户检测器。与次优多用户检测器相当。利用白化匹配滤波器的输出可以建立同步DS-CDMA系统的状态空间方程，使得粒子滤波算法应用于多用户检测中。仿真实例证明了基于粒子滤波算法的多用户检测器在等功率和远近效应的情况下的性能优势。
粒子滤波， 多用户检测， 贝叶斯估计， 序贯蒙特卡罗方法
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2010-03-09
张三同， 余纯
计算机工程与设计，2008，29（19）：5080～5082，5086，-0001，（）：
-1年11月30日
粒子滤波算法适合于处理非线性非高斯问题。但是粒子滤波算法比较复杂，实时性差。以提高粒子滤波算法的运行速度和节省存储空间为目的对现有的粒子滤波算法进行了一些改进，以二维纯方位目标追踪为例，在TI公司的TMS320C54x DSP上验证了改进以后的算法更适合于硬件实现，运行结果证实了改进后的算法节省了硬件存储资源的同时，运算速度上也比传统的粒子滤波算法有所提高。
粒子滤波， 硬件实现， 流水线， 存储方式， 运行速度
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张三同， 侯睿， 朱刚
《自动化技术与应用》，2008，27（2）：75～78，-0001，（）：
-1年11月30日
粒子滤波是一种基于贝叶斯原理的序贯Monte-Carlo方法。序贯重要性采样（SIS）算法是粒子滤波的核心算法。粒子滤波算法在处理非线性、非高斯系统的状态估计问题上优于其他滤波方法。本文对粒子滤波算法的基本原理及其在无线通信中的应用进行综述，重点介绍其中的几种典型应用：在盲均衡、衰落信道下的盲检测、多用户检测和衰落信道下的空时解码中的应用，并分别给出了每种应用的状态空间模型、权值更新公式和算法应用过程，并从性能、复杂度和适应性的角度分析了粒子滤波的应用优势。最后展望该算法在无线通信领域应用的发展方向。
粒子滤波， 无线通信， 序贯重要性采样
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张三同， 邓文坛， 余纯
《自动化技术与应用》，2008，27（3）：84～87，-0001，（）：
-1年11月30日
粒子滤波是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法，在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。本文中介绍了粒子滤波基本原理，通过改进权重计算、重采样算法，计算速度得到提高。这种改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真，证明其具有速度快、精度高的特点。
粒子滤波， 目标跟踪， DSP
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