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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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有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号,我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障,抽查几个用户,结果是西半部比东半部严重,我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍,故障依旧,用户还反映这个故障时有时无不定时出现,事隔两三天我们再去,把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器,但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少,用户也没计较,事隔两三个月用户又打电话说:电视图像还像原来一样不好,我们再次来到故障严重的用户家,分析故障现象,怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰, 相似文献