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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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3.
Yasoub Eghbali Mahmoud Ferdosizade Naeiny 《International Journal of Communication Systems》2020,33(14)
In this paper, an off‐grid direction of arrival (DoA) estimation method is proposed for wideband signals. This method is based on the sparse representation (SR) of the array covariance matrix. Similar to the time domain DoA estimation methods, the correlation function of the sources was assumed to be the same and known. A new measurement vector is obtained using the lower‐left triangular elements of the covariance matrix. The DoAs are estimated by quantizing the entire range of continuous angle space into discrete grid points. However, the exact DoAs may be located between two grid points; therefore, this estimation has errors. The accuracy of DoA estimation is improved by the minimization of the difference between the new measurement vector and its estimated values. Simulation results revealed that the proposed method can enhance the DoA estimation accuracy of wideband signals. 相似文献
4.
本文针对典型高温气冷堆乏燃料厂房在双发商用飞机撞击载荷下的响应及结构完整性开展研究,并探讨结构特性对撞击损伤的影响。对乏燃料厂房及飞机分别建立有限元模型,通过弹体-目标相互作用分析模拟了飞机撞击过程,综合IAEA与NRC的评价准则对乏燃料厂房在飞机撞击下的损伤程度进行评估。数值结果表明:厂房上对应于机身及发动机的撞击位置发生可接受的局部损伤;乏燃料贮存井墙体对于提高构筑物抗飞机撞击能力有重要作用。此外,构筑物外形对损伤有很大影响,圆柱形壳体的抗飞机撞击能力显著强于方形厂房,是核电厂厂房设计的优化方向之一。 相似文献
5.
以模拟生活污水为处理对象,三种不同填料为生物膜载体,运行 A、B、C三个SBBR,通过逐步降温(25、20、15、10、6和5℃)培养驯化处理低温污水的生物膜。运行251周期,三个反应器COD出水浓度均低于50 mg/L;B反应器对氨氮去除效果优于A和C。特别在低温5℃时,A、B和C三个反应器氨氮平均出水浓度分别为14.1、3.79和14.1 mg/L。高通量测序结果显示,5℃时,三个反应器中均以降解有机物的微生物为主;只有B反应器中驯化富集出了嗜冷硝化菌(Candidatus Nitrotoga);而其他有硝化作用的菌属在B反应器中的丰度也高于A和C反应器;不利于脱氮的类固氮菌(Elstera)在A和C反应器中丰度较高。此结果可从微生物角度解释三个反应器处理效果的差异性,表明B反应器处理低温污水有显著优势,其所用填料可结合低温菌进一步开发利用。 相似文献
6.
In this letter, we address the problem of Direction of Arrival (DOA) estimation with nonuniform linear array in the context of sparse Bayesian learning (SBL) framework. The nonuniform array output is deemed as an incomplete-data observation, and a hypothetical uniform linear array output is treated as an unavailable complete-data observation. Then the Expectation-Maximization (EM) criterion is directly utilized to iteratively maximize the expected value of the complete-data log likelihood under the posterior distribution of the latent variable. The novelties of the proposed method lie in its capability of interpolating the actual received data to a virtual uniform linear array, therefore extending the achievable array aperture. Simulation results manifests the superiority of the proposed method over off-the-shelf algorithms, specially on circumstances such as low SNR, insufficient snapshots, and spatially adjacent sources. 相似文献
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