基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

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。     

施工阶段工程造价跟踪审计

随着我国经济和社会的逐渐发展,我国对于施工过程中的工程造价跟踪审计问题也越来越重视。其在施工阶段是一项非常重要的工作,本文通过对于多个工程项目在施工阶段的工程造价跟踪审计工作进行调查分析。进而总结出在审计工作过程中所需要注意的几个施工重点问题,希望可以给管理工作者提供一些借鉴。     

移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.     

S频段800W室外型连续波固态功率放大器设计

针对现有室内固态功放体积大,馈线系统设计复杂的问题,提出了一种新型结构形式的高功率、高效率和小体积固态功率放大器。给出了高密度、大功率径向合成的原理及设计方法,对径向合成网络进行了建模仿真,通过优化达到了功放设计所需的性能指标。基于8个功放模块和8路径向合成网络,设计了一种室外型固态功率放大器,在所需频段实现了大于800 W的输出功率,整机效率高于40%。     

基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

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%。     

太阳能多功能供暖系统的研究

为解决燃煤供暖既污染环境又浪费能源的实际问题,利用太阳能能量丰富、清洁无公害的特点,设计了一个全天为房间供暖的太阳能多功能供暖系统。该系统主要以太阳能为主,电为辅给地暖不间断的供应能量,而在这个过程中,太阳能跟踪、室温控制、温度和水位监测等功能的完美结合,保证了系统高效、正常的运行。