基于Chan-PF的TDOA井下人员定位算法研究

煤矿井下的复杂情况,导致在NLOS环境下,人员定位精度大幅下降,甚至得到的数据无法使用。针对此问题,文章提出一种Chan-PF融合定位算法。首先,使用Chan算法对到达时间差(TDOA)得到的测量值进行处理,获得最优解;其次,采用粒子滤波对最优解再次进行处理,最终粒子重采样后的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真结果表明,该算法能有效地抵抗煤矿井下NLOS环境中的干扰,提高定位精度,得到较为精确的定位坐标。

基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法

[目的]针对室内三维空间环境复杂导致传统超宽带(ultra wide band,UWB)定位算法精度低、稳定性差的问题对UWB室内三维定位方法进行研究.[方法]在Chan和Taylor算法基础上,设计了一种基于距离误差筛选机制的Taylor-Chan定位算法.首先使用简化Taylor算法求解得到标签初定位结果,再结合初定位结果和测距信息根据所设计筛选函数剔除误差较大的基站数据,最后基于筛选得到的数据,使用Chan算法得到最终标签定位结果.[结果]在室内视距和非视距两种场景下进行仿真,Taylor-Chan算法相比于Chan和Taylor定位精度都有一定的提高,且测距误差越大的情况下,Taylor-Chan算法的定位效果越明显.[结论]仿真结果表明,对比现有方法,本文所提出的Taylor-Chan算法在室内三维空间的视距和非视距环境下都能有效改善定位精度.

基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场景转换过程中会产生新的误差的问题,提出了一种基于CHAN的改进卡尔曼滤波定位算法。采用5个或以上基站的测距结果构建定位解算方程组,选取在非视距情况下定位误差敏感的CHAN算法进行解算,将解算结果与各基站的位置进行残差处理,并划分出不同的置信区域。对于不同置信区域,预先设定匹配的卡尔曼滤波增益系数K,提高视线线路和非视距场景转换的定位结果稳定性,降低转换过程中的定位误差。实验结果表明,在仿真环境中,所提算法可将误差降低至80 cm左右;在实际应用中,可将复杂场景下的定位误差降低至60 cm,比正常复杂室内定位精度提高60%。

Chan-Kalman算法在井下定位中的应用研究

针对井下环境存在的非视距误差而导致超宽带定位技术精度降低的问题,对可抑制定位误差的Chan-Kalman算法进行了研究。该算法基于TOA定位模型,通过Chan算法对标签位置坐标进行初步解算,再采用卡尔曼滤波算法对初步解算结果进行优化,最终得出较为精确的标签位置坐标。实验结果表明,该算法明显提高了超宽带定位系统的定位精度。

Chan序贯平差组合算法的超宽带定位降噪

在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明:与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。

基于Kalman-Chan算法的5G毫米波室内定位试验

卫星定位系统因其能够提供高精度、全天候的定位服务而深受人们的欢迎,但是在室内环境中,由于建筑物的遮挡,卫星定位系统无法在室内提供高精度定位服务。随着万物互联时代的到来,人们对室内定位技术展开了研究。近年来,室内定位技术层出不穷,例如蓝牙定位、UWB定位等。目前,随着5G技术的成熟以及5G基站的密集化部署,促进了基于5G技术的室内定位的发展。影响室内定位精度的难点之一就是非视距传播(NLOS)和多径效应引起的误差,而毫米波通信作为5G关键技术之一,因其具有高频带和高带宽的特性,有利于提高多径分辨率,可提高到达时间差(TDOA)测量的精度。为抑制NLOS和多径效应引起的误差,本文对基于5G室内定位的Kalman-Chan融合算法展开了研究,即先利用卡尔曼算法对观测量进行距离重构,再结合Chan算法对用户位置进行估算,经过大量试验验证证明,该融合算法可使二维平面上的定位精度达到0.31 m。

基于Chan-Taylor和优化BP神经网络的5G室内定位算法

为提高复杂环境下5G室内定位精度,针对不同应用场景设计了基于Chan-Taylor和优化BP神经网络的5G室内定位算法。当无样本可用时,提出了融合Chan-Taylor算法,使用Chan算法计算出定位值作为Taylor算法初始值进行迭代计算;当有小样本可用时,采用BP神经网络效果更佳;当有大样本可用时,使用遗传算法改进BP神经网络以提高定位精度。在不同场景下对三种算法进行了对比实验,实验结果表明:无样本可用时,Chan-Taylor算法具有更好的鲁棒性和适用性;在45个样本训练情况下,BP定位精度最高,为0.3649 m;在400个样本训练情况下,GA-BP定位精度最高。

改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率(Dice similarity coefficient,DSC)平均值为0.9808,错误分割率(ratio of segmentation error,RSE)平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。

Chan-IDW算法在信号干扰下的UWB精确定位研究

随着人们对室内定位需求不断增加,具有良好通信功能以及定位性能的超宽带(UWB)技术在室内定位领域发挥着重要作用。针对UWB通信信号在室内复杂环境中容易受到干扰,造成定位误差的问题,本文建立K-means算法对采集数据进行聚类分析,剔除有信号干扰时产生的错误测距数值,并在经典Chan算法的基础上进行改进创建出Chan-IDW模型来确定靶点位置的实际坐标,再通过均方差误差(RMSE)来衡量出该定位模型的精度。实验结果计算出在信号干扰下定位的靶点二维坐标平均误差为5.67 cm,三维坐标平均误差为11.34 cm,误差均在厘米级别,表明该模型求解靶点坐标与其真实坐标非常接近。因此得出结论,Chan-IDW模型可有效解决室内信号干扰下的UWB精确定位问题。

IMMKF与Chan-Taylor算法的协同定位

TDOA(Time Difference of Arrival)测距方式是UWB(Ultra Wide Band)室内定位的常用方法,针对其不可避免的随机误差以及目标改变运动状态定位不准确的问题,文中提出了一种Chan-Taylor-IMMKF(Interacting Multiple Model Kalman Filter)定位算法。该算法由Chan-Taylor加权算法与加入自适应算法IMM卡尔曼滤波算法组成,通过Chan-Taylor加权算法初次取得目标估计坐标,将该坐标值作为自适应算法IMM的卡尔曼滤波器的测量值,对目标坐标进行多次滤波处理,最终加权得到目标的最终估计坐标。实验将该算法与未滤波的Chan-Taylor加权算法、使用传统的卡尔曼滤波算法进行对比,结果显示该算法有效减小了系统的随机误差,并克服了传统卡尔曼滤波器在目标忽然改变运动状态时不能及时跟踪从而产生较大误差的问题,将误差标准差均值控制在15 cm之内。

基于TDOA-Chan的UWB电缆隧道定位算法

针对电缆隧道狭窄长的空间特点,基于UWB定位技术,改进TDOA测距方案,提出基于双向双边TDOA测距的Chan算法与麻雀搜索算法融合的协同定位算法,降低多径环境信号干扰影响,优化初值,提高定位精度和计算效率。

朱英诞的诗与禅

作为一个被历史淹没的京派代表诗人,朱英诞的诗歌于历史洪流之外另辟一块自己的园地。古朴幽美的诗风、澄明空静的诗心、戏言近庄的诗趣,都呈现出与主流诗潮迥别的纯粹诗美。深受中国禅宗文化的浸染,朱英诞的诗歌与“禅”有着不解之缘。隐而不奥的禅语、自由空灵的禅思、借禅为谐的禅趣,诗与禅在朱英诞笔下有着深刻的一致性。不仅以禅入诗,化用禅宗典故,更取法禅宗“藉境观心”的思维方式,叩问生命、宇宙之门。从诗与禅的角度鉴赏朱英诞的诗歌,才能领悟其诗的纤美与广博、真诚与智巧、平淡与梦幻。经由佛意禅旨的点化与浸润,朱英诞的诗歌以潜在而独特的写作方式丰富了现代诗坛。

高丽朝《夹注名贤十抄诗》所选韦蟾诗校补

高丽朝佚名学者所编《十抄诗》,是迄今所知海内外第一部唐代七言律诗选集。又三百首诗中散佚之作竟达三分之一还多,所收韦蟾诗十首竟皆是,实为后世学者辑佚之资粮。其后该国僧人子山勾稽中土经史子集诸多典籍予以注释,编成《夹注名贤十抄诗》一书,对东北亚各国间的文化交流颇多贡献。然而后人评其“注多鱼鲁”“字颇舛错”并非虚妄之言。与《全唐诗》《唐诗纪事》《唐音癸签》等比勘发现诸多异文,逐一指出并说明。

从地质背景看汉魏隋唐时期洛阳盆地的河道变迁

洛阳盆地伊、洛、瀍、涧四水流向与其地质背景密切关联。四水走向均受控于盆地基底的地层断裂线。伊、洛二水的走向主要取决于东西向及北东向的断裂线,洛水的流路主要受麻屯—偃师断裂影响,伊水的流路主要受宜阳—偃师断裂影响。瀍、涧二水的走向与北西向的断裂线一致,主要受新安—半坡等断裂影响。洛水在汉魏隋唐时期表现出持续北迁的态势,伊水则持续东延南移。伊、洛二水历史时期以来渐趋南北分离,伊洛交汇点逐步东移。盆地内的南北不等量沉降、沉积中心的向北倾斜导致洛河北迁,中央凸起、“两堑夹一垒”型的复式断陷致使伊河东延南移。

深度翻译视角下《荀子》哲学术语英译对比研究——以陈荣捷和诺布洛克译本为例

以深度翻译为理论视角,以陈荣捷和诺布洛克的《荀子》英译本为例,对比分析两译本哲学术语英译的深度翻译具体表征,归纳深度翻译的形式及功能,探讨哲学术语深度翻译的合理性。研究发现,陈荣捷侧重于运用夹注、脚注、段后评注等多元文本内深度翻译形式,呈现中国哲学整体脉络,凸显中国哲学术语特质,还原术语的核心思想;诺布洛克则综合运用文本内、外深度翻译,通过尾注和导言相互补充,构建丰厚的荀子思想语境,全面传达哲学术语的内涵,提供详实的荀学研究参考。

中国哲学典籍翻译传播的行动者网络研究——以陈荣捷《中国哲学文献选编》为例

陈荣捷的中国哲学典籍英译推动了中国哲学在英语世界的传播。本研究基于行动者网络理论,结合布迪厄场域资本概念探讨《中国哲学文献选编》翻译传播的行动者网络。陈荣捷凭借其在哲学场域内较为丰厚的社会文化资本,联合发起《中国哲学文献选编》项目的翻译,并在项目进行中成功招募到出版社、基金、编辑人员、学界专家等人类和非人类行动者,完成翻译生产的网络。译本出版后,出版机构的运作、专家学者以及网络读者的评论构成译本传播的行动者网络,各网络之间相对自主,但在行动进程上层层递进、交互联结,共同促进中国哲学典籍在海外的传播。

“无念”之道:慧能禅思想的原创性与禅悟的奥秘

禅宗在世界思想史上占有独特的地位,其独创性来自惠能的《坛经》,但在后来,禅宗的发展似乎出现一种趋势,该趋势大大削弱了惠能原初思想的原创性,并显示了一种将惠能的禅思想重新皈依于汉传佛教思想的体制性努力。因此,很有必要追寻惠能禅宗思想的源头,还原其思想的革命性。采用史料研究与心理学、神经科学、哲学相结合的方法,对照老庄道家思想细读惠能对《金刚经》的解读及其敦煌版《坛经》中的创新思想和修行方法,旨在揭示禅的独创性和普世吸引力,以及迄今为止禅悟不为人知的秘密。结论是惠能禅思想的渊源不是佛教的“空”,而是道家的“无”,其核心思想是“无念”之道,而禅悟也并非佛教的觉悟。

基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法

该文分析讨论了Chan和泰勒两种TDOA定位算法的优缺点,并在此基础上提出了基于 Chan氏算法(1994)和Taylor级数展开法(1976)的协同定位方法。通过在不同信道环境下对协同定位 方法进行仿真,表明该方法在信道环境恶劣时能够有效地提高定位精度。

一种基于TOA定位的CHAN改进算法

本文提出了一种基于TOA参数的CHAN改进定位算法.首先利用坐标平移的方法,消除定位方程中的未知参数,得到移动台位置的一次估计;其次通过对一次定位结果误差的分析表明基站的几何位置结构和到达距离对定位误差具有不同的"贡献"度,依据"贡献"度大小的不同,对大"贡献"度采用小权值而对小"贡献"度采用大权值的原则,提出了虚拟基站的方法来减小系统的总体误差,从而提高定位精度.仿真结果验证了本文算法的有效性.

结合L^1拟合项的Chan-Vese模型

为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性,提出一个结合L1拟合项的CV模型.首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项,然后通过调整这2个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性,最后利用交替迭代算法对模型进行求解.采用被不同噪声污染的人造图像和自然图像进行实验的结果表明,该模型对噪声图像可以取得较好的分割结果,并且对于椒盐噪声污染图像的分割,比CV模型、LBF模型和VFCMS模型更具优势.