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.     

电致变色玻璃窗的夏季调控方法优化研究

电致变色(EC)玻璃窗的调控方法对其节能效果有重要影响。为平衡夏季建筑热、光环境对EC玻璃窗的需求矛盾,实现降低能耗和营造舒适环境目标,本文以北京某办公室为例,以市场销售的基于室外水平照度控制的EC玻璃窗为研究对象,采用模拟研究方法,研究控制阈值对建筑能耗的影响规律,提出EC控制阈值优化方法。研究结果表明,随着EC玻璃窗照度控制阈值的减小,透过玻璃的太阳辐射得热减小,房间照明能耗增大,空调能耗和总能耗呈现先减小后增大的趋势;阈值优化为不同EC玻璃窗控制参数阈值的选取提供了科学方法,在南向、东向和西向相比普通玻璃窗分别减小总能耗22.7%、24.9%和28.7%。本文研究可为EC玻璃窗在我国的节能应用提供参考。     

浅析卫星接收系统在铁路客车上的应用

随着卫星通信技术的快速发展,在当前的铁路行业也引用了此技术。介绍卫星接收系统在铁路客车上的应用,分别讲述系统组成、各主要部件的用途、主要技术参数等。     

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。