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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.
诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹,难以被发现,因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上,设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构,并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中,将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合,提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法,融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息,构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明,开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题,同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。 相似文献
3.
《信息通信》2021,(1):31-33
无线通信技术日新月异,而频谱资源相对有限,在面对持续增加的系统容量需求时形成不适应的局面,此背景下智能天线成为重要的突破口,其在提高频谱利用率以及扩容方面均具有显著的应用效果。智能天线深度整合阵列天线技术和阵列信号处理技术,波束控制能力更强,运行期间受外界干扰的概率较低,常见于通信、地质勘探等领域。波束是阵列处理的关键内容,现阶段已经成为彰显阵列信号处理的重要标志,其建立在各阵元加权的基础上,对其执行空域滤波操作,经过该处理机制后达到增强期望信号、提高稳定性的效果。文章则以宽带DDC信号波束成形技术为立足点,增添了重载校正模块,围绕其展开仿真和测试操作,实际结果表明该理论方法具有可行性,可作为同行的技术参考。 相似文献
4.
5.
6.
7.
水库水深测量精度直接关系到水库的防洪安全与蓄水兴利。现有回声测深仪无法应对大水深施测的情况,且测量受到水库水温分层影响。利用回声测深仪配合校正标进行大水深测量的校正方法,能够精确检测到回声测深仪水深测量的误差及差值、系统延时问题等,通过与各级校正标的真值比较、修正,能使测值近似真值,且使误差控制在容许范围内。介绍了水深校正标基本原理、操作方法和步骤以及在水库测深中的应用。 相似文献
8.
睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献
9.
孙希东 《自动化技术与应用》2015,34(4)
本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法. 相似文献
10.
对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。 相似文献