基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。     

融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建

为解决位置指纹定位在离线阶段构建位置指纹库时耗费的人力和时间成本较大，构建指纹库效率低和利用空间插值法构建的指纹库精度不高的问题，提出了一种融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建算法。该算法仅需人工采集定位区域内少量参考点的接收信号强度值用作信标点指纹信息，结合反距离加权算法特性计算出次信标点指纹信息，根据位置指纹库数据矩阵的低秩性，应用奇异值阈值矩阵填充算法构建出位置指纹数据库。仿真实验结果表明，所提算法有效降低了矩阵填充算法构建位置指纹库所需的人工和时间成本，构建出的位置指纹库定位性能优于反距离加权和克里金空间插值法，接近传统人工采集法，显著地提高了位置指纹库的构建效率。     

探究生鲜人工智能秤的发展状况与趋势

为解决农贸市场、菜市场、超市的销售果蔬、肉类等生鲜的称重、计价、封袋流程复杂、耗时长、精确度不高和结账方式的问题。通过大量查阅和深究国内外的智能电子秤资料,分析和在总结了当前国内外的智能电子秤发展状况与趋势,包括图像识别技术、红外线检测技术和指纹快速结账技术,论述了智能电子秤发展的主要因素与发展趋势,可为智能电子秤科学研究和企业发展提供借鉴。     

基于参考点距离的WLAN定位技术

文章以WLAN指纹定位技术为参考,在WLA指纹库的基础上,计算待定位物体MS到所有可见AP的距离,构成距离指纹数据库,根据MS测得的3个最强AP的信号,在指纹库中匹配三个AP,利用几何原理计算出MS的坐标,从而到达定位目的。     

Investment decisions in the wireless industry applying real options

The wireless industry is one of the most capital intensive high-technology industries. This paper applies real options techniques to estimate investments under uncertainty in two new ventures: (a) deferral of the expansion from 2.5G to 3G networks; and (b) expansion of a 2.5G network using Wi-Fi as an alternative technology. The cases are examined and analyzed both qualitatively and quantitatively, using realistic assumptions and parameters. Investment cost, number of subscribers, pricing of services, and risk are at the core of investment decision processing. In both cases, sensitivity analysis of the value of the (real) option considering the above key parameters was conducted, to extrapolate useful findings that should be taken into consideration by the decision makers in wireless companies.     

The disruptive potential of PWLAN at the country-level: The cases of Germany,the UK,and the USA

This paper analyzes the impact of WLAN technologies for incumbent MNOs based on an empirical cross-country study of the players in the public WLAN-hotspot market using the theory of disruptive innovation and theoretical extensions for the industry- and country-level. The main research question to be analyzed is whether and why PWLAN has shown a disruptive or sustaining impact trend for incumbent MNOs in the hotspot markets of Germany, the UK, and the USA in recent years. The results imply that incumbent MNOs and new entrants have taken advantage of the opportunity provided by PWLAN, but the market success of both types of players varies between the countries analyzed. Incumbent MNOs dominate in Germany but not in the UK and the USA. The reasons for these country-specific differences were further investigated, and the results suggest that the analysis of disruptive potential in telecommunications needs to include country- and firm-specific factors, which are, again, largely influenced by the local regulation.     

鸡冠花乙醇提取物的 HPLC 指纹图谱研究

建立鸡冠花的HPLC指纹图谱分析方法,为科学评价及有效控制其质量提供可靠的依据和手段．采用HPLC法测定10批鸡冠花样品的指纹图谱,色谱柱为Dikma C18（250 mm×4．6 mm,5μm）,流动相为乙腈-0．1％磷酸水溶液,梯度洗脱,流速为1．0 mL/min,检测波长为260 nm,分析时间90 min．建立共有模式,以相关度评价图谱的相似性．10批次鸡冠花样品色谱指纹图谱共有16个共有峰,相似度在0．9以上,不同批次鸡冠花质量相似性较好．该方法可用于鸡冠花质量评价．     

白鲜皮饮片标准汤剂质量评价体系构建

为了提高白鲜皮配方颗粒的质量标准,采用15批白鲜皮饮片标准汤剂,建立了质量评价体系。第1次加入10倍的水、浸泡30 min、煎煮20 min,第2次加入8倍的水、煎煮15 min,以标准化工艺制备标准汤剂,采用HPLC法测定黄柏酮和梣酮的含量及指纹图谱。结果显示:15批白鲜皮标准汤剂中黄柏酮的转移率为25.08%~44.08%,平均转移率为34.79%,标准偏差为5.37%;梣酮转移率为22.63%~32.86%,平均转移率为27.94%,标准偏差为3.56%;出膏率为20.56%~34.42%,平均出膏率为29.05%,标准偏差为3.33%。采用中药指纹图谱相似度评价系统进行指纹图谱测定,得到共有峰10个,指认出白鲜碱、黄柏酮、梣酮3个峰。由此可知,白鲜皮饮片标准汤剂的制备工艺规范,样品质量稳定,指纹图谱相似度大于0.92,可用于白鲜皮配方颗粒的质量控制,并为白鲜皮饮片标准汤剂的应用和其他根茎类饮片的研究提供参考。     

瓜蒌配方颗粒指纹图谱研究

为了全面反映瓜蒌配方颗粒所含多种组分,明确瓜蒌配方颗粒HPLC指纹图谱的测定方法,对10批瓜蒌配方颗粒进行了HPLC指纹图谱测定及相似度评价。采用HPLC方法,色谱柱为GL Sciences公司InertSustain AQ-C_(18)柱(4.6 nm×250 nm,5μm),以甲醇-0.1%甲酸水溶液为流动相,梯度洗脱,检测波长为260 nm,流速为0.8 mL/min,柱温为25℃,对瓜蒌配方颗粒指纹图谱测定结果进行了相似度评价。结果表明,10批瓜蒌配方颗粒指纹图谱中呈现16个共有峰,相似度均大于0.960,表明瓜蒌配方颗粒具有良好的一致性;此外,在16个共有峰中指认出腺嘌呤、尿苷2个化学成分。瓜蒌配方颗粒指纹图谱反映了瓜蒌配方颗粒的多组分面貌,可为瓜蒌配方颗粒的多组分质量控制提供参考依据。     

利用时变噪声贝叶斯卡尔曼滤波的室内移动目标定位

基于射频识别的指纹滤波定位技术是当前室内定位中常使用的技术之一。针对该技术存在的卡尔曼滤波算法不能准确适应环境噪声变化，致使定位精度不高的问题，提出了一种适应时变噪声的贝叶斯卡尔曼滤波算法。所提算法结合Sage-Husa滤波模型和贝叶斯模型，实现了过程和测量协方差矩阵的最优化，有效地降低了噪声，提高了指纹滤波定位的精度。实验结果表明，与变分贝叶斯卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波相比，无障碍情况下，基于改进算法的定位精度提高了6%以上；有障碍干扰下，则提高了14.6%以上。