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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.
传统多层穿梭车存储系统(Multi-Tier Shuttle Warehousing System,MTSWS)中拣选台前端的输送线成为制约系统拣选效率的主要因素,为进一步增强多穿系统的灵活性,提高拣选效率,提出基于Robot输送的多层穿梭车仓储系统,首先设计该系统的组成设备、整体布局及拣选作业流程,然后运用开环排队网络(Open Queuing Network,OQN)建模方法,建立订单服务时间模型,从订单服务时间、Robot等待时间和Robot利用率等系统性能,进行订单到达率和Robot数量敏感度分析,发现当存储容量越大,订单到达率越高或变动幅度越高时,基于Robot输送的多层穿梭车存储系统的优势越明显。 相似文献
3.
4.
在服务运营管理研究领域,需求可变性的存在,对服务质量有着巨大的影响。医疗服务系统作为服务运营管理领域的重要代表,如何准确地拟合及预测病人的到达分布,对于医院合理安排资源配置起到了至关重要的作用。以以色列一家医院2007年1-10月份的急诊病人到达数据为基础,建立不同模型——非齐次泊松(NHPP)模型与幂律分布(Power-Law)模型——刻画急诊部门(ED)病人的到达规律,结果表明NHPP模型对数据的检验及拟合效果较好而幂律分布则仅能准确地刻画部分到达数据的特征。而为了进一步探究模型的适用性,对NHPP模型进行仿真,用幂律分布模型检验NHPP模型仿真得到的数据,结果显示幂律分布模型也能够较好地刻画该数据的分布特征,即印证了在一定条件下不同模型之间的可转化性,也为解决研究问题的多样化方法提供了有益思考。 相似文献
5.
针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题,提出一种基于质量评价的测量精度提升(MAI)方法。根据监测设备的误差范围,将每个观测点可能的取值区间均分为若干段,每段取中值作为测量值;将所有测点可能的取值重新组合后,计算得到多个结果和质量评价指标,并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度(SOA)的辐射源定位方法相结合,将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标,以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果,有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能,在测点数大于5时,对该方法进行了改进:首先将前5个测点使用此定位方法进行计算,并将所有有效结果按信号强度方差排序,取前L个结果与第6个测点的测量值组合,重新计算得到多个结果;然后再排序、取前L个结果,并与下一个测点重新组合计算,直到所有的测点都参与组合计算,最后得出结果。仿真实验结果表明,所提方法可以在不增加硬件成本的条件下,以牺牲计算性能为代价,大幅度提升定位精度。 相似文献
6.
7.
8.
本文指出当用中天法进行陀螺定向观测时,直接用时间差的平均值计算陀螺北方向值是不完全符合最小二乘平差原理的,应当采用相关平差值。 相似文献
9.
多信号极化与到达角联合估计 总被引:4,自引:0,他引:4
论述了利用交叉偶极子均匀线阵进行多信号到达角与极化参量联合估计的方法。该方法利用阵列结构本身包含的不变性,有效地计算到达角和极化参数的估计值,避免了复杂的搜索配对过程。仿真结果证实了该算法的有效性。 相似文献
10.