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。     

盾构接收对地铁车站接收端的影响研究

以西安地铁14号线某区间盾构接收施工为依托,通过数值模拟手段,对比分析了接收端结构板在不同施作时机条件下,盾构出洞对接收端影响并提供最优盾构接收方案.研究表明,接收端仅结构中板完成条件下盾构接收对接收端结构的影响,要明显小于接收端仅底板完成条件下接收的影响.在实际施工中,中板完成后盾构接收还应重点控制接收端端头加固质量、保证接收端混凝土结构达到强度要求,同时盾构接收过程中加强监测点的布设及监测频次.研究结果对类似工程具有一定的指导意义及参考价值.     

使用具有重叠方向图的天线估计来波角度

基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响，为了解决这个问题，将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合，提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计，因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性，从AoA估计误差的均值角度，证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究，最后通过实验和仿真验证理论分析的结果，可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。     

航向信标空间信号场强测量及相关国际标准研究

本文通过对机载飞行校验系统航向天线特性的测量，推导出场强与功率的转换公式， 获得航向信标空间信号场强测量结果，依据此结果，对涉及航向信标覆盖的 ICAO 标准与 FAA 标准之间的差异进行对比、分析，最终提出缩小两种标准之间差异的方案。     

过江隧道大型泥水盾构接收施工工艺

过江隧道泥水盾构施工难度较大,通过水中接收技术的应用,有助于维持洞内外压力的均衡性,给盾构接收提供保障。本文以工程实例为依托,根据过江隧道大型泥水盾构施工的特点,围绕其中的水中接收技术展开探讨。