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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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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
6.
传统通信模拟系统设计较为复杂,导致模拟过程消耗能量较大,不能准确模拟稳频通信质量。因此,提出基于Matlab的量子激光雷达稳频通信模拟系统。由于振荡器是雷达形成初始信号源的基础,通过分析振荡电路与相位噪声,获得相位噪声函数与通信频率存在的关系;为确保通信过程的稳定,将准确性与稳定性作为信号质量的评价指标,并采用锁频环稳频技术计算频率偏移程度,根据PID控制算法控制频率,量子激光雷达稳频通信;利用Matlab确定激光器、探测器等硬件组成结构,通过时序与数字阵列的设置完成模拟系统设计。仿真结果表明所提系统结构简便、性能稳定,能够真实模拟出稳频通信的信号质量。 相似文献
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赵忠华 《大庆石油地质与开发》2019,38(1)
随着勘探精度日益提高,宽方位地震资料的方位各向异性问题变得更加突出。介质的方位各向异性会导致地震成像道集中反射点的道间时差,且常规处理方法难以正确消除,影响成像结果的保真度和分辨率。基于"两宽一高"的实际地震数据,分析研究区方位各向异性在炮检距向量片(OVT)域偏移后形成的OVG道集上的表现特征,采用非刚性匹配(NRM)时差校正方法获得时空变的校正量,消除方位各向异性对成像的影响,实现了整体数据的方位各向异性时差校正。与常规处理结果相比,该方法改善了成像品质,频带展宽7 Hz左右,有助于提高储层描述精度。 相似文献
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10.
SERDES(串行解串)技术因其传输速率高、抗干扰能力强等优点已成为主流的高速接口物理层规范。但由于上层PCS(物理编码子层)需设置弹性缓冲、编解码等功能,导致系统传输延时较高,无法直接应用于处理器直连等延迟敏感应用领域。介绍了一种基于同源相位补偿缓冲(Synchronous Phase Compensation Buffer,SPCB)的PCS架构的设计实现,可应用于延时敏感的SERDES接口传输系统。该架构具有高吞吐率和超低延时的特点,通过定制的SPCB,单通道32 Gb/s时,发送与接收通路传输延时为10 ns左右,约为业界典型PCS方案的一半,达到Intel与AMD并行CPU直连接口(QPI和HT)的延时水平。该PCS架构可通过28 nm/16 nm/7 nm工艺物理实现,已应用于多款国产处理器直连接口。 相似文献