旅游在保护区CHANS中的交互作用——以九寨沟国家级自然保护区为例

通过历史访谈、田野调查,结合遥感影像、环境监测和相关统计数据,从交互过程和交互效应两个维度,以定性和定量的方式探讨了旅游在保护区CHANS系统中的交互作用。结果表明:(1)根据管理者、居民、游客的态度和行为,近30年来,九寨沟旅游的交互过程可分为起步、发展、提速、提升4个阶段,各阶段旅游交互作用的内容、程度有所差异;(2)旅游显著提高了当地的环保意识和保护成效,植被覆盖度持续提高并趋于稳定;(3)旅游给九寨沟带来约10dB环境噪声,但旅游人数与湖泊面积和环境噪声的变化无显著的相关关系;(4)旅游显著提高了保护区居民的经济收入,但其文化、生活方式已有较大改变;(5)旅游管理的方法和手段能有效调控交互过程和交互效应。

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UWB的天然气站场室内三维定位系统研究

为解决天然气站场室内定位中因非视距(NLOS)现象导致人员和设备定位精度低的问题,设计了一种基于超宽带(UWB)与Three.js的天然气站场室内人员与设备三维定位系统。通过B/S三层架构,以Django框架和VUE框架为基础,利用Python、HTML5、CSS3和Three.js,实现定位信息在网页客户端的三维可视化。通过对UWB技术的研究,为保证定位精度,基于到达时间差(TDOA)测量值,采用卡尔曼滤波算法对其进行NLOS滤波,并结合Chan算法融合多基站数据,最终得到目标点的计算位置。通过搭建实验环境,对三维定位系统进行定位标签静态和动态定位实验。实验结果表明,对于NLOS现象严重的复杂室内环境,该系统定位精度高、运行平稳,能为天然气站场室内定位提供一种切实可行的技术。

基于最大相关熵卡尔曼滤波的UWB室内定位算法

随着无线通信技术的不断发展,室内定位技术逐渐成为关注的热点。然而,在复杂的室内环境中,如非高斯噪声等条件下,传统的超宽带(ultra wide band,UWB)定位算法往往存在定位精度低、鲁棒性差等问题。该算法将最大相关熵准则引入卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法的代价函数中,并对测量噪声进行建模,因此能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,相对于传统的卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性。在仿真实验中,采用了多个基站对运动目标进行定位,结果表明,非高斯环境下,相比于卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF),新算法能够有效地提高室内定位的精度和鲁棒性。

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.

An Efficient Local Radial Basis Function Method for Image Segmentation Based on the Chan-Vese Model

In this paper,we consider the Chan–Vese(C-V)model for image segmentation and obtain its numerical solution accurately and efficiently.For this purpose,we present a local radial basis function method based on a Gaussian kernel(GA-LRBF)for spatial discretization.Compared to the standard radial basis functionmethod,this approach consumes less CPU time and maintains good stability because it uses only a small subset of points in the whole computational domain.Additionally,since the Gaussian function has the property of dimensional separation,the GA-LRBF method is suitable for dealing with isotropic images.Finally,a numerical scheme that couples GA-LRBF with the fourth-order Runge–Kutta method is applied to the C-V model,and a comparison of some numerical results demonstrates that this scheme achieves much more reliable image segmentation.

Construction of the Genealogy of Eccentric Monks Based on the Historical Materials of Chan Buddhism in the Song Dynasty--From Enlightened Masters in Chan Buddhism,Sages,to Saints

Regarding the Chan Buddhism lamp records from the Song Dynasty and starting from Jing De Zhuan Deng Lu,the category of“enlightened masters in Chan Buddhism”禪門達者was listed separately,meaning a separate category was established for eccentric monks who pretended to be crazy,had unknown inheritance and miraculous deeds,and were difficult to classify.The following lamp records named this category of eccentric monks as“sages”散聖,or“saints”應化聖賢,which constructed another historical genealogy for the special Chan Buddhism eccentric monks.Moreover,the early lamp records included mostly idiosyncratic mad monks from previous dynasties.Since the Southern Song Dynasty,Chan Buddhism historical materials included many sages from the current dynasty.Therefore,this study mainly examines how the genealogy of Chan Buddhism eccentric monks was constructed in Song Dynasty Chan Buddhism lamp records,including quotations,and organizes the images of eccentric monks in the Song Dynasty,as written in Chan Buddhism historical materials,in order that the meaning of existence of these enlightened masters,sages,saints,etc.,included in the genealogy of Song Dynasty eccentric monks in the history of Chan Buddhism can be reflected.

Chan Buddhism in Wilderness and the Buddhist Tourism

The culture of landscape constitutes one of the vital characteristics of Chinese culture,in which,Chan Buddhism is a typical kind of Buddhist culture expressed by the natural objects.Chinese Buddhism,represented by Chan School,is interpreted by the beautiful natural scenery,therefore it is closely related to the tourism from the ancient time.However,this link is to defend Buddhist tourism,which is inevitably criticized,since the secularization of sacred Buddhism,though Buddhist tourism is beneficial for life,society,economy,and Buddhism itself.But this sort of criticism is a misunderstanding of Chinese Buddhism since that Chinese Buddhism absorbs Zhuang Zi’s thought that“the ultimate truth(道)is in shit(屎尿)”1,so that it purports to the sacred dimension which is overlapped by the secular aspect.For example,the short poems composed by masters in Chan School“The Buddhist dharma is in this world,so that the enlightenment could not be realized outside of the human world”,“where there is bamboo and flower,there is dharma and prajna”,are the best way to express this kind of divine concept,moreover,Buddhist tourism is an effective practice to allocate this divine connotation.

Shilian Dashan With the Propagation of the Caodong Sect in Cochinchina in the Seventeenth Century

The prosperous development of the“Maritime Silk Road”in the 17th century not only brought convenience in sea transportation and promoted trade between countries,but also acted as a bridge connecting countries.This bridge has the function of cultural exchange between peoples,especially in introducing and promoting China’s cultural and ideological quintessence with neighboring countries.During this period,Linji and Caodong sects of Chinese Zen Buddhism were spread directly into Cochinchina of Dai Viet through Chinese senior monks who followed merchant ships to this place.Among them was the Most Venarable Shilian Dashan,a senior monk at Changshou Temple,Guangzhou,who accepted Lord Nguyen Phuc Chu’s invitation to teach the Soto Dharma in Cochinchina for nearly two years(1695-1696).Based on the study of relevant historical documents and autobiographical works on this trip byMost Ven.Dashan,the article presents his biography and activities.Moreover,this article analyzes the method of spreading Dharma,Chan ideology,as well as the significance of his Dharma propagation activities for Buddhism in Cochinchina at that time.

Advancement in research of anti-cancer effects of toad venom(ChanSu) and perspectives

Toad venom, called as Chan Su in China, is a widely used traditional Chinese medicine(TCM) whose active components are mainly bufadienolides. Chan Su could exhibit cardiotonic, anti-microbial, anti-inflammatory and, most importantly, anti-cancer effects. In the present review, reports about the in vitro, in vivo and clinical anti-cancer effects of Chan Su or its representative component, bufalin, were summarized.And, reported anti-cancer mechanisms of cardenolides, structure analogues of bufadienolides, were also introduced. Based on the results got from research of Chan Su/bufalin and the results from cardenolides, possible signal network related to the anti-cancer effects of Chan Su/bufalin was predicted. Furthermore, future potential use of Chan Su in anti-cancer therapy was discussed.

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%。

基于TDOA的弹箭残骸轨迹定位监测技术研究

弹箭残骸舱段的准确定位和连续监测是实现弹箭残骸舱段回收的关键技术之一。根据弹箭残骸飞行轨迹的特点,基于多站到达时间差(time difference of arrival,TDOA)无源定位原理,设计了弹箭残骸舱段轨迹定位监测技术方案,根据多基站接收到弹箭残骸舱段主动辐射信号的时间差信息,采用Chan算法完成对弹箭残骸舱段位置信息的解算,实现对弹箭残骸轨迹的连续监测。采用火箭回收舱段飞行轨迹数据,对弹箭残骸轨迹监测技术方案的可行性进行了仿真验证,通过定位精度对比试验,分析了基站距离和基站构型对弹箭残骸舱段轨迹监测效果的影响,仿真计算结果表明:在正方形构型下,基站间距离越大,残骸舱段定位精度越高;在菱形、Y字型、正方形三种构型中,菱形构型定位精度最好。

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。

多声源定位的关联模糊消除方法研究

基于到达时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的多声源定位中,由于麦克风阵列对测量的TDOA值无法与目标声源进行关联,声源定位过程会产生关联模糊,从而影响多声源定位结果的精度。针对这一问题,提出基于阵列重构的多声源关联模糊消除方法。通过广义互相关(Generialized Cross⁃Correlation,GCC)算法估计麦克风阵列的TDOA值,再利用排序算法获得定位麦克风阵列所有可能的TDOAs序列,并基于Chan算法估计所有可能的声源。通过轮换定位麦克风阵列的参考麦克风,构造多组校验子阵列,利用真实声源与阵列麦克风的相对位置关系来滤除虚假声源。对于不同校验子阵列筛选出的所有声源位置,以出现频数最大化原则再次进行冗余校验,从而提升最终筛选真实声源的准确性。仿真及实验结果表明,该方法能够以最少数量常规麦克风有效消除多声源定位中的虚假声源。在同等麦克风数量的情况下,该方法的定位精度及定位鲁棒性高于对比方法。

基于空间划分的K-means聚类室内定位垂直精度优化方法

由于超宽带室内定位锚节点布设的高度限制导致垂直精度因子较大,进而影响标签垂直方向上的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于空间划分的K-means聚类室内定位垂直精度优化方法。首先,采集标签的TDOA数据并利用拉依达准则剔除数据中的异常值,使用Chan算法解算标签估计位置以确定原始标签数据集。其次,对原始标签数据集进行空间网格单元划分,根据网格单元密度和距离确定K-means算法的初始聚类中心并将数据集划分为k个子区域,确定可信度高的k个参考位置。最后,将参考位置与中心位置之间距离的倒数作为权重因子,使用加权质心法确定标签的最终优化位置。实验结果表明,与Chan算法、Chan-Taylor算法、Kalman-Chan算法和Chan-Kmeans算法相比,所提算法在垂直方向定位精度分别提升了62.88%、70.81%、41.74%和27.96%,并且所提算法采用非监督的方式无需获取先验数据,具有较高的实际应用价值。

基于TDOA的改进室内定位算法

针对Chan算法无法有效处理质量较差的TDOA测量值及Taylor级数展开算法收敛较慢的问题,提出一种基于TDOA的改进室内定位算法。将Chan算法的线性模型重构为抗干扰能力较强的非线性模型,使用混合最小二乘法求解线性模型,将解算结果作为初值输入非线性模型进行迭代计算。实验结果表明:改进算法在定位精度与准确度方面优于混合最小二乘的Chan算法,与Taylor级数展开算法的结果相近;在计算效率上略逊于混合最小二乘的Chan算法,优于Taylor级数展开算法。

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。

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.