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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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本文从4K卫星车系统的编码方式进化、调制方式的更新、功放和天线的匹配选型等四个关键环节对4K卫星车的技术层面选型和应用做了系统性的介绍和分析。 相似文献
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8.
基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响,为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计,因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究,最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。 相似文献
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