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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
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5.
以聚偏氟乙烯(PVDF)、磷酸-N,N-二甲基乙酰胺为铸膜液体系,采用非溶剂相转化法,通过双凝固浴制备高性能的PVDF疏水微孔膜。采用正交实验的方法,考察凝固浴条件对PVDF膜结构和性能的影响。结果表明,双凝固浴法对膜的结构和性能有很大的影响,随着第1凝固浴中乙醇含量的增加,固液分相逐渐占据主导,促进了膜表面微纳米粗糙结构的形成,提高了膜表面的疏水性。以温度为60℃的质量分数40%乙醇作为第1凝固浴,浸泡时间20 s,温度60℃的水作为第2凝固浴所制备的PVDF膜,其直接接触膜蒸馏通量为28.3 kg/(m2·h),孔隙率为84.5%,平均孔径为1.05μm,接触角为116.8°。 相似文献
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采用干法和湿法两种混炼工艺制备了螺旋纳米碳纤维(HCNFs)/炭黑(CB)/天然橡胶(NR)复合材料,通过扫描电镜、拉伸试验机和应变扫描仪分别对所制备复合材料的界面形貌、力学性能和Payne效应进行了测试分析,考察了混炼方式对复合材料宏观力学性能及Payne效应的影响。结果表明,与纯CB填料相比,在干湿两种混炼方式下,添加适量的HCNFs(1~6份)能提高HCNFs/CB/NR复合材料的300%定伸应力、扯断伸长率、拉伸强度和硬度。与干法混炼相比,湿法混炼能明显增强HCNFs/CB/NR复合材料的Payne效应,并提升在HCNFs高添加量(2~6份)条件下的拉伸强度和扯断伸长率,这主要源于湿法混炼能够有效改善HCNFs在橡胶基质中的分散性。 相似文献
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