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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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本文从汽车衡检定的角度,对新规程JJG539-2016《数字指示秤检定规程》与原规程JJG539-1997《数字指示秤检定规程》对比和分析,肯定了修订后的新规程在指导汽车衡检定工作中更科学、合理、可操作。但是由于新规程覆盖的计量器具范围广,故笔者针对其中的大型汽车衡检定工作对新规程提出了一些看法和建议供同仁们商榷,以结合实际更好地理解规程、完善汽车衡检定工作。 相似文献
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通过对矿区实施土壤地球化学测量,确定Au为直接示矿元素,W、As、Cu、Sb、Hg为其指示元素;Au、W关系非常密切,异常叠加良好,构成南北两个成矿带,其中南部异常带的中心部位与包金山矿区现采区一致,足以见Au、W组合异常对找矿的指示意义;土壤测量北部异常带与南部异常带相距颇近且异常分布特征相似,应予以重点关注。 相似文献
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《消防应急照明和疏散指示系统技术标准》(GB51309-2018)于2019年3月1日正式实施。规范将消防应急照明和疏散指示系统作为独立的应急照明系统,为系统的设计、施工及验收明确了标准和依据。LNG接收站作为接卸、储存、气化和运输天然气的重要生产场所,可靠、稳定的消防应急照明和疏散指示系统对人员疏散和救援有着重要意义。本文通过对规范进行解读,提出LNG接收站消防应急照明和疏散指示系统的设计思路。 相似文献
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