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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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第七讲 无线电视信号的接收(上) 总被引:1,自引:0,他引:1
有线电视系统接收的信号源中 ,除了卫星电视信号、自办节目外 ,在目前建设的CATV系统中 ,最主要的是接收无线的广播电视节目。由于它可以利用天线装置接收多频道的电视节目 ,因而在有线电视系统传输的节目中占有很大的比例。接收天线是无线电视信号接收的重要组成部分 ,是无线电波进入有线电视系统的大门。天线有无源天线和有源天线两种 ,有源天线可使天线系统实现高增益、高信噪比接收。从天线接收的各种无线信号需要进行不同的处理 ,以达到一定的质量标准 ,方可送入有线电视网中。一般由于电视发射台的方向不一致 ,接收场强也不一样 ,… 相似文献
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