23、新冠疫情对拉丁美洲城市交通拥堵的影响

新冠疫情对拉丁美洲城市交通拥堵的影响

研究背景与方法

最初,该研究聚焦于新冠疫情在拉丁美洲部分地区的传播情况,当时该地区报告的感染病例极少,各国政府也尚未出台社交距离限制或相关建议。

在城市分析方面,由于不同城市存在行政、法律和历史界限的差异,且这些界限未必能反映其功能和经济范围,因此研究采用了特定方法。利用相关机构的方法创建城市中心,将相邻网格组(每个网格超过1500居民且城市中心超过10万居民)作为分析对象,且仅对超过75万居民的城市中心进行研究,最终选定了19个国家的64个大都市区。

研究选取交通拥堵强度指数(TCI)作为分析指标。TCI是24小时内拥堵总时长和总长度与2020年3月1日至7日相应数据的总和。在此基础上,估算出DTCI,用于比较同一周内相同日期的情况,即比率 - 20。

研究具体分析了15个城市,包括布宜诺斯艾利斯、圣克鲁斯德拉谢拉、巴西利亚等,分析时间段为2020年3月9日至7月31日,约5个月。仅哥伦比亚的波哥大从3月9日开始,因为相关数据从该日起才有记录,而该国于3月2日宣布开始封锁。

根据变异系数(CV)和TCI/WHO比率,将这些城市分为四个集群。对于每个集群,分析DTCI随时间的变化图以及当日检测到的每日感染病例。感染数据直接取自约翰霍普金斯医院大学系统工程与科学中心发布的数据。

对于每个区域,进行图形分析并估算描述性统计量,重点观察感染病例减少后交通拥堵的恢复情况。通过图形确定DTCI的最低点,并根据线性回归得出交通拥堵恢复的直线,估算出移动恢复率(MRR),即该直线的斜率,多数情况下为正值且能体现该区域的特征。同时,估算DTCI在最大下降后增加期间数据的离散度和相关性。

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信中,由于超大可重构智能表面(RIS)引起的混合近场-远场(混合场)波束斜视效应,对用户信道感知与位置估计带来的挑战。文中提出利用RIS调控电磁波传播特性,结合先进的信号处理算法,在波束斜视影响下实现高精度的信道估计与用户定位,并提供了基于Matlab的代码实现,支持科研复现与进一步优化。研究对于提升未来6G超高速无线通信系统的感知与定位能力具有重要意义。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息等相关专业背景,熟悉Matlab编程,从事太赫兹通信、智能反射面(RIS)或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解并复现混合场波束斜视效应下的信道建模方法;② 掌握基于RIS的太赫兹系统中信道估计与联合定位算法的设计与实现;③ 为后续开展智能超表面辅助的ISAC(通感一体化)研究提供技术参考和代码基础。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码,深入理解文档中提出的系统模型与算法流程,重点关注波束斜视的数学表征、信道估计算法设计及定位性能评估部分,可通过调整参数进行仿真验证,以加深对关键技术难点和解决方案的理解。
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