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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.
3.
针对传统核素识别方法不具有强适应性导致识别率降低的问题,建立基于反向传播(back propagation,BP)
神经网络的核素识别预测模型。以镅、镉、钚、氡、钯、钴、铯7 种核素的实测信号为例进行仿真模拟,建立核素
识别模型。结果表明:该模型能快速准确地识别上述核素,应用前景广泛。 相似文献
4.
5.
针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。 相似文献
6.
人工源电磁数据易受噪声干扰,影响勘探效果。传统人工源电磁数据处理通常采用频点筛选、异常剔除等方法,人为因素影响太大,且滤波方法无法保留伪随机有效信号。为解决这些问题,针对人工源电磁伪随机数据,通过剖析有用信号与噪声的时域特征,定量辨识并定性分析人工源电磁伪随机有用信号,提出了基于特征提取和聚类识别的人工源电磁伪随机信号处理方法。首先,建立两类典型噪声和伪随机信号的样本库,分析样本库信号的时、频域特征;然后,提取时域统计学特征,并结合模糊C均值聚类算法识别并去除噪声,保留有用信号并重构人工源电磁原始数据;最后,利用数字相干技术提取有效频点的频谱。对模拟数据与实测数据进行处理分析,结果表明:本方法能准确、有效地识别并剔除典型噪声,显著提高人工源电磁伪随机数据的质量,经本文方法处理后的电场分量Ex归一化电场曲线和广域视电阻率曲线更平稳、连续,可有效提高人工源电磁信号的信噪比。 相似文献
7.
8.
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection, HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。 相似文献
9.
为较好满足窄带雷达的防空作战需求,提出了一种基于延时相关和分数阶傅里叶变换(FRFT)的空中编队目标架次分辨方法.该方法首先利用延时相关法粗略估计出回波信号的多普勒调频斜率,依据调频斜率和FRFT阶次的对应关系,获得最优变换阶次的粗略值;然后以FRFT后信号的熵值为最小化目标函数,提出一种精确搜索最优变换阶次算法,并以此最优变换阶次对回波信号进行FRFT,从而实现在分数阶多普勒域的目标架次分辨.仿真结果表明,本文所提方法具有较好的多普勒分辨性能,编队目标架次识别准确率较传统的短时傅里叶变换(STFT)、维格纳分布(WVD)分析方法有显著提高. 相似文献
10.
针对无人机在轨姿态控制系统误差较大的问题,提出基于干扰观测器的无人机在轨姿态控制系统设计.选择 STK53F406V 作为微处理器的芯片,存储器选用 AY54GN178M 芯片,通过 TIM 时钟输入捕获命令进行脉冲调制信号的采集与存储.系统软件采用干扰观测器来分析无人机姿态控制中的干扰频域,从干扰的种类、精度、动态性能和飞行模式等方面对系统进行正弦波的干扰分析,将扰动与系统的控制参数控制在同一个范围内,实现对飞行状态的修正和扰动频率的正确估计.实验结果表明,基于干扰观测器的无人机姿态控制系统的抗干扰性强,耗时较短,控制性能较好. 相似文献