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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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针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题,提出一种基于质量评价的测量精度提升(MAI)方法。根据监测设备的误差范围,将每个观测点可能的取值区间均分为若干段,每段取中值作为测量值;将所有测点可能的取值重新组合后,计算得到多个结果和质量评价指标,并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度(SOA)的辐射源定位方法相结合,将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标,以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果,有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能,在测点数大于5时,对该方法进行了改进:首先将前5个测点使用此定位方法进行计算,并将所有有效结果按信号强度方差排序,取前L个结果与第6个测点的测量值组合,重新计算得到多个结果;然后再排序、取前L个结果,并与下一个测点重新组合计算,直到所有的测点都参与组合计算,最后得出结果。仿真实验结果表明,所提方法可以在不增加硬件成本的条件下,以牺牲计算性能为代价,大幅度提升定位精度。 相似文献
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第七讲 无线电视信号的接收(上) 总被引:1,自引:0,他引:1
有线电视系统接收的信号源中 ,除了卫星电视信号、自办节目外 ,在目前建设的CATV系统中 ,最主要的是接收无线的广播电视节目。由于它可以利用天线装置接收多频道的电视节目 ,因而在有线电视系统传输的节目中占有很大的比例。接收天线是无线电视信号接收的重要组成部分 ,是无线电波进入有线电视系统的大门。天线有无源天线和有源天线两种 ,有源天线可使天线系统实现高增益、高信噪比接收。从天线接收的各种无线信号需要进行不同的处理 ,以达到一定的质量标准 ,方可送入有线电视网中。一般由于电视发射台的方向不一致 ,接收场强也不一样 ,… 相似文献