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1.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
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睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献
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孙希东 《自动化技术与应用》2015,34(4)
本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法. 相似文献
6.
对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。 相似文献
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《无线电工程》2019,(3):219-223
针对抗干扰多阵元前端低功耗制约抗干扰能力的问题,为了减小功耗的同时提升抗干扰能力,提出一种新颖的BDII/GPS双通道4阵元抗干扰接收前端,在低噪声放大器中实现了一种三端口的双通带电路,具有小于0.1 dB的插损以及30 dB以上的隔离度。采用了一种频率流程设计方法,结合仿真选取频率从而减小了机内的组合干扰,同时简化了中频滤波器的种类;采用了无源混频与中频放大的下变频方案,提高通道线性度(IIP3)的同时降低功耗、优化通道噪声系数(NF),研究了采样钟fclk远端相位噪声折叠的效应,设计了一种窄带相位噪声滤波器,提高了中频采样的信噪比。该接收机包含一种形式简单的电源及晶振切换电路。测试结果表明,接收机同时实现了42 dB固定增益,4.37 W低功耗,超过29 dBm的OIP3线性度以及优于80 dB的抗三干扰能力。 相似文献