不完备系统多准则决策的云PDR方法

针对多准则决策问题的意义以及经典粗糙集方法在不完备系统方案排序问题中的不足,在前人基于概率优势关系(PDR)排序方法的基础上,结合云理论提出了基于云概率优势关系的不完备系统多准则决策方法,即云PDR排序法。将期望、熵、超熵等参数引入PDR方法,充分考虑了决策的模糊性、波动性和随机性,评价过程和结果更加客观全面。以煤炭资源型城市为例进行应用研究,获得其中各城市发展水平及其波动情况的排序,并通过与其他方法结果的比较验证了本文方法的优势与有效性。     

老挝电源BOT项目管理策略研究

∶为高效开发老挝电源BOT项目,文章对老挝电源BOT项目的开发现状及实施步骤进行简介,并针对老挝电源BOT项目存在的风险,进行了策略性的讨论和研究,供同行们参考。     

Comparative analysis of public participation in the EIA process for Thai overseas investment projects: Krabi coal terminal,Hongsa coal power plant,and Dawei special economic zone

While Thai overseas investment projects (TOIPs) have become a key form of development in the region, their environmental impact assessment (EIA) quality has been criticized. This research sought to analyze the differences in EIA practices in terms of public participation (PP) in two TOIPs – the Hongsa coal-fired power plant (Lao PDR) and the Dawei special economic zone (Myanmar) – versus a national-level project, the Krabi coal terminal. For Laos and Myanmar, which did not previously require PP, the Thai consultants did not apply the Thai PP framework, leading to poor public participation index (PPI) scores = 0.02, indicating a negligible PP process. However, the consultant on the Krabi coal terminal claimed to abide by the Thai regulations, yet the PPI scores claimed = 0.81 (substantive rationale), were quite different from those indicated by the affected villagers = 0.39 (instrumental rationale). These villagers’ concerns resulted in conflict between the affected villagers and project owners. Our findings have revealed the true necessity of PP regulation and systems to monitor consultant performance to ensure sustainability of TOIPs in neighboring countries.     

OFDM系统中PSAM M-QAM的导引符号功率的优化

该文分析了多径衰落信道下OFDM系统中导引符号辅助相干解调(PASM)M-QAM的导引符号功率对解调性能的影响,优化了导引符号与数据符号功率比,计算了不精确信道估计造成性能的损失。分析和仿真结果表明,最优导引符号功率与数据符号的功率之比由信噪比、多普勒频率和内插滤波器系数等因素决定。当采用最优的比值时,为达到相同的误比特率,所需的发射总功率最低。     

基于PDR和RSSI的室内定位算法研究

构建了基于无线传感网络的行人航迹推算(PDR)系统,通过RSSI定位为其提供绝对定位信息。在RSSI定位中,提出基于PDR方位信息的自适应Flip-Flop RSSI信息预处理机制和RSSI指纹信息融合动态路径衰减指数的定位算法,以改善RSSI定位算法的抗噪声干扰能力。在多信息融合粒子滤波环节中,针对传统算法中滤波精度与滤波实时性很难同时得到改善的问题,提出基于PDR信息与RSSI定位信息的动态区间粒子滤波算法,通过PDR方位信息自适应控制区间衍生粒子数量以提高滤波实时性,并将建筑地图信息、RSSI定位信息及其可信度因子融入粒子权值计算中以提高定位精度。经实验验证,提出的算法在RSSI定位抗噪声能力方面,以及融合定位精度和滤波实时性方面都取得了良好的效果,与传统算法相比最大定位误差由3.16 m降低到1.81 m,滤波时间也由7.21 s降至7.01 s。     

基于即时电视规范的PDR自适应代理系统研究

对个人数字录像机(Personal Digital Recoder,PDR)个性化服务进行了研究，提出了一个基于即时电视规范(TV-Anytime)的客户化节目推荐自适应代理原型系统。该系统根据用户的喜好档案，从大量的节目信息中筛选出用户感兴趣的内容推荐给用户，化解了节目播放时间的冲突。该系统主要包括以下关键技术：基于KQML的代理间通信，元数据的xML表示，节目观赏历史数据的修正，节目的用户喜好评估和用户喜好信息修正方法等。最后给出了本系统的实际应用例，验证了该系统的可行性。     

基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法

针对传统的非足部基于人员轨迹盲推的室内定位(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)方法仅适合单个行为条件下的定位,无法适应真实定位场景的问题,提出了一种基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法.该方法首先利用基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的深度学习进行人员行...     

基于粒子滤波的WiFi行人航位推算融合室内定位

为提高室内定位的精度和稳定性,提出使用粒子滤波融合WiFi指纹定位和行人航位推算的室内定位算法。为减少复杂室内环境对WiFi指纹定位的影响,提出将支持向量机分类与回归相结合的两级WiFi指纹定位算法。在基于智能手持设备惯性传感器的行人航位推算中,为减少惯性传感器的误差以及人随意行走带来的影响,采用状态转换的方法识别行走周期并进行步数统计,提出根据实时加速度数据动态设置状态转换的参数,利用步长和垂直加速度之间的关系以及相邻步长之间的关系,应用卡尔曼滤波进行步长计算。仿真实验中,基于支持向量机的WiFi指纹定位的平均误差比最近邻居(NN)算法降低34.4%,比K最近邻居(KNN)算法降低27.7%。改进的行人航位推算的性能优于常用代表性计步软件和步长计算算法,而经过粒子滤波融合后估计的行走轨迹更加接近真实轨迹:直线行走平均误差为1.21 m,优于WiFi的3.18 m和航位推算的2.76 m;曲线行走平均误差为2.75 m,优于WiFi的3.77 m和航位推算的2.87 m。     

基于PDR模型的现代网络管理——IDS行为

入侵防御系统是抵制外部网络威胁最有效的安全防范技术。对于可疑攻击行为,该系统能采用灵活的策略进行相应处理。大大降低了系统误报和漏报给内部网络带来的风险,而IDS系统构成了该系统的实施策略的核心部分。