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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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20世纪60年代以来,激光和光纤的相继出现催生了新一代光纤通信技术,引领了信息技术的变革。伴随光纤通信技术发展而迅速发展起来的光纤传感技术,是以光波为载体、光纤为媒质,感知和传输外界物理信息的新型传感技术,具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高灵敏度、轻质量、小体积、可嵌入(物体)、方便大规模组网进行分布式测量等优良特点,是衡量一个国家信息化程度的重要标志。我国从20世纪70年代末开始研究光纤传感器,与国际基本同步,经过四十多年的发展,我国光纤传感技术日趋完善,研制的传感器种类繁多,包括敏感转动、速度、压力、电流、声波、位移、磁场、液位、应变等物理量的光纤传感器,部分已经在实际场景中获得广泛应用,有力支撑了我国经济的高速发展。光纤传感已成为传感器领域的一个重要分支,具有旺盛的生命力和广阔的市场前景。 相似文献
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4.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
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针对地表沟谷发育排查难度大、精度低、大规模专项排查耗费人力物力且人员安全得不到保障等问题,采用无人机航测结合地表数字模型对地表裂缝进行测量观测,后期对地表裂缝进行充填。实践表面,该技术可提高地表排查的效率,对人力无法涉及的危险区域能够进行精确排查。 相似文献
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