基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

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。     

河南省商城县观庙金多金属矿区地球化学异常特征*

结合1∶1万土壤地球化学测量成果，对商城县观庙金多金属矿区的元素分布特征、相关性及元素异常特征进行了研究，并根据矿区地质背景，圈定了化探综合异常20处，通过地表工程揭露，发现了Au矿（化）体，证明圈定的异常准确、有效，为地质工作提供了精准的找矿靶区。     

血液透析装置校准过程注意事项以及主要计量参数异常原因分析

本文主要介绍血液透析装置校准过程中的注意事项以及主要计量参数的异常原因分析。     

基于电子技术的智能电网中智能抄表技术分析

智能电网中智能抄表技术的应用,不仅极大地提高了抄表工作效率和质量,而且有助于提高电力企业的经济效益。本文介绍了智能抄表技术的优势,分析当前智能电网中的智能抄表技术,阐述了智能电网中无线智能抄表系统设计。     

美国研究人员谈红外系统的最新进展(下)

小型红外探测器系统与传统的红外系统相比,小型红外探测器具有迥然不同的系统特点。首先,它们在小F数下拥有远距离目标识别能力。大多数研究人员习惯于讨论具有大F数的远距离传感器,这主要是因为多年来人们一直在追求大规格探测器。而可见光成像仪的研究始终是围绕小F数下的远距离成像能力进行的。由小型探测器构成的高密度阵列不仅可以提供远距离识别能力,而     

pH(酸度)计示值误差测量结果不确定度的评定

通过对使用pH计标准物质检定实验室pH计的过程进行分析,确定产生不确定度的影响因素,对各不确定度分量和测量结果的不确定度进行评定,从而做出对测量结果的准确判定。