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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
2.
设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关(zvS)变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分(PI)控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。 相似文献
3.
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5.
Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率 总被引:1,自引:0,他引:1
《电子设计工程》2015,(2):159
Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的 相似文献
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7.
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
8.
为解决配电网中高渗透率光伏及用电高峰负荷过重带来的电压越限问题,并在分时电价政策下通过低储高发获取经济收益以降低储能作为电压控制手段的成本,提出一种电池储能系统综合运行控制策略。该策略包括电压控制和套利运作两部分,其中电压控制部分以防止电压越限为目标,建立包括电池剩余寿命(TOU)、荷电状态(SOC)、电压灵敏度特性、电池动作费用等在内的评价矩阵,选择综合评价指标最大者进行控制,以提高电压控制效率;套利运作部分以保证电压安全为前提,结合用电峰谷电价,尽量减少电池动作对节点电压的影响,选择电压灵敏度因数及动作费用最小、电池状态最优者进行控制。该方法在实现削峰填谷,改善配网电压安全,提高储能安装用户收益的同时,兼顾电池储能系统的状态变化,实现了功率在各储能单元间的合理分配,提高了动作效率,均衡了各储能单元的使用率,延长了整个储能系统的使用寿命。最后通过算例分析验证了该控制方法的有效性。 相似文献
9.