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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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针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献
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石墨烯量子点是一类重要的石墨烯衍生物,在量子尺寸效应的作用下,石墨烯量子点显示出与传统石墨烯截然不同的半导体特性。目前,石墨烯量子点以其优异的光致发光特性,高稳定性,低生物毒性,可调制的界面结构,在荧光防伪材料、生物成像、肿瘤诊疗、光/电催化等领域展现出突出的优势。从石墨烯量子点光致发光特性出发,对石墨烯量子点的带隙这一关系到该材料在各应用领域的重要基本物性进行总结,旨在明确当前在石墨烯量子点光致发光机制研究、光致发光性能调制两大领域的研究进展与挑战。 相似文献
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以路面缺陷和病害养护车转动式料仓作为研究对象,通过分析料仓的使用及设计要求,确定料仓旋转叶片、旋转叶片的布置方式、螺旋升角值、叶片截面形状等.通过分析沥青混合料在路面缺陷及病害养护车转动料仓内的运动特性,运用CAXA、Pro/e、Solid Works、ANSYS Workbench等软件对沥青混合料进行仿真研究建立了沥青混合料的分析模型,通过比较转动料仓螺旋升角分别为25°、28°、30°时的仿真模型分界面及轴向平面混合料的速度,结合叶片加工工艺、搅拌效率、进出料效率等因素,确定料仓螺旋升角的最优角度,研究成果为路面缺陷及病害养护车的设计提供较好的参考价值. 相似文献
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锡基材料在自然界含量丰富、价格低廉, 在电催化还原CO2制液体燃料反应中具有巨大潜力。但是较低的产物选择性和较差的稳定性限制了其应用。本工作制备的锡量子点电催化剂(Sn-QDs), 具有高效、高稳定性和高选择性的电催化还原CO2产HCOOH活性。Sn-QDs的平均颗粒尺寸仅为2~3 nm, 结晶性良好。小的颗粒尺寸增大了电化学活性面积(ECSA), Sn-QDs的ECSA约为锡颗粒的4.4倍。ECSA增大以及CO2还原反应动力学加速, 促进了CO2电化学转化。在-1.0 V (vs RHE)下, Sn-QDs/CN催化剂的HCOOH法拉第效率(FEHCOOH)达到95%, 并且在宽约0.5 V的电势范围内能够保持在83%以上。此外, Sn-QDs/CN可以在24 h内保持良好的电化学稳定性。 相似文献
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《锻压技术》2021,46(7):166-171
针对液压机滑块的四角调平电液系统,提出了一种基于空间任务坐标系的控制方法。分析滑块与调平缸的运动关系与空间位置关系,从而建立坐标转换矩阵,将液压机滑块四角的直线位移坐标转换为滑块中心位移与倾角组成的任务坐标,在任务坐标空间内设计了基于调平力偏置非线性前馈补偿的滑块跟踪运动PID控制器,并且直接针对滑块的倾角设计了调平PID控制器,针对不同控制目标的控制参数是独立调节、互不影响的。设计了基于调平力偏置的预加速过程,以缓解滑块与调平缸接触时的冲击。最后,在25000 kN玻璃钢液压机上对所提控制方法的有效性进行实验验证。实验中,调平缸分别定位于平面矩形的四角,矩形尺寸为3550 mm×2900 mm。实验结果表明:使用基于任务坐标系的四角调平控制方法后,液压机滑块绕坐标轴x、y的旋转倾角分别被控制在0.0032°和0.0045°以内,各调平缸的位移偏差不超过0.45 mm。 相似文献
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