针对传统无线定位问题中基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的测距与定位方法精度过于依赖RSSI测距精度,以至于提升定位精度成本较大的问题,提出了基于深度学习与信息交互的第5代移动通信技术(5G)终端群组...针对传统无线定位问题中基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的测距与定位方法精度过于依赖RSSI测距精度,以至于提升定位精度成本较大的问题,提出了基于深度学习与信息交互的第5代移动通信技术(5G)终端群组定位方法,以降低其对基站与终端间RSSI测距精度的依赖。在5G终端群组条件下,基于终端间的相互测距信息,利用终端间测距误差较小的特点来弥补基站与终端间RSSI测距的误差,并结合深度神经网络,将接收到的RSSI信号作为输入特征、位置信息作为输出特征,进行模型训练并输出5G终端群组定位结果,使得最终定位精度得到有效提升。仿真试验验证了所提出方法的有效性。展开更多
为研发ANG吸附剂,本文选择比表面积为2074m2.g-1的活性炭SAC-02,在温度区间263.15K~313.15K、压力范围0 MPa~8MPa,应用Setaram PCT Pro E&E测量甲烷在SAC-02活性炭上的吸附等温线,并由D-A方程、Clausius-Clapeyron方程和Virial方...为研发ANG吸附剂,本文选择比表面积为2074m2.g-1的活性炭SAC-02,在温度区间263.15K~313.15K、压力范围0 MPa~8MPa,应用Setaram PCT Pro E&E测量甲烷在SAC-02活性炭上的吸附等温线,并由D-A方程、Clausius-Clapeyron方程和Virial方程标绘分析了实验数据。结果表明,当压力高于0.08MPa时,确定参数后的D-A方程预测实验数据的相对误差小于5%;甲烷在SAC-02活性炭上的等量吸附热反映了甲烷在能量非均匀表面吸附的特点,数值为13.99kJ.mol-1~17.57 kJ.mol-1,极限吸附热随温度呈线性变化,其平均值为19.43kJ.mol-1。展开更多
文摘针对传统无线定位问题中基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的测距与定位方法精度过于依赖RSSI测距精度,以至于提升定位精度成本较大的问题,提出了基于深度学习与信息交互的第5代移动通信技术(5G)终端群组定位方法,以降低其对基站与终端间RSSI测距精度的依赖。在5G终端群组条件下,基于终端间的相互测距信息,利用终端间测距误差较小的特点来弥补基站与终端间RSSI测距的误差,并结合深度神经网络,将接收到的RSSI信号作为输入特征、位置信息作为输出特征,进行模型训练并输出5G终端群组定位结果,使得最终定位精度得到有效提升。仿真试验验证了所提出方法的有效性。