传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA...传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下,采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位;利用未知节点之间的协作通信和测距信息,位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题,给予短距离链路更高权重,通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。展开更多
在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arri...在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。展开更多
设计了基于到达角度法(Angle of Arrival,AOA)的蓝牙定位系统,并搭建了基于CC2652R1蓝牙开发板和STM32单片机的低功耗蓝牙定位系统。现场测试实验结果表明,本系统能够在室内复杂环境下获取亚米级精度的定位信息,精度可达20 cm,适用于电...设计了基于到达角度法(Angle of Arrival,AOA)的蓝牙定位系统,并搭建了基于CC2652R1蓝牙开发板和STM32单片机的低功耗蓝牙定位系统。现场测试实验结果表明,本系统能够在室内复杂环境下获取亚米级精度的定位信息,精度可达20 cm,适用于电力智慧运维、智慧工厂、商城导引、仓储物流等场景。展开更多
方面级情感分类是一种细粒度的情感分析任务,旨在分析出文本不同方面的情感.针对方面级情感分类模型存在分类精度低、泛化性弱等问题,提出基于对抗学习的AOA-BERT方面级情感分类模型(Attention-Over-Attention-BERT for aspect-level se...方面级情感分类是一种细粒度的情感分析任务,旨在分析出文本不同方面的情感.针对方面级情感分类模型存在分类精度低、泛化性弱等问题,提出基于对抗学习的AOA-BERT方面级情感分类模型(Attention-Over-Attention-BERT for aspect-level sentiment classification model based on adversarial learning,AOA-BERT).首先,将文本和方面词单独建模,通过BERT编码提取隐含层特征.其次,将隐含层特征放入AOA(Attention-Over-Attention)网络提取权重向量.最后,将权重向量与建模后的文本特征向量相乘,并做交叉熵损失、回传参数.此外,通过对抗学习算法生成和学习对抗样本,作为一种文本数据增强方法,优化决策边界.实验结果表明,和大多数深度神经网络情感分类模型相比,AOA-BERT能提升情感分类的准确性.同时,通过消融实验,证明了AOA-BERT结构设计的合理性.展开更多
文摘传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下,采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位;利用未知节点之间的协作通信和测距信息,位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题,给予短距离链路更高权重,通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。
文摘在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。
文摘设计了基于到达角度法(Angle of Arrival,AOA)的蓝牙定位系统,并搭建了基于CC2652R1蓝牙开发板和STM32单片机的低功耗蓝牙定位系统。现场测试实验结果表明,本系统能够在室内复杂环境下获取亚米级精度的定位信息,精度可达20 cm,适用于电力智慧运维、智慧工厂、商城导引、仓储物流等场景。
文摘方面级情感分类是一种细粒度的情感分析任务,旨在分析出文本不同方面的情感.针对方面级情感分类模型存在分类精度低、泛化性弱等问题,提出基于对抗学习的AOA-BERT方面级情感分类模型(Attention-Over-Attention-BERT for aspect-level sentiment classification model based on adversarial learning,AOA-BERT).首先,将文本和方面词单独建模,通过BERT编码提取隐含层特征.其次,将隐含层特征放入AOA(Attention-Over-Attention)网络提取权重向量.最后,将权重向量与建模后的文本特征向量相乘,并做交叉熵损失、回传参数.此外,通过对抗学习算法生成和学习对抗样本,作为一种文本数据增强方法,优化决策边界.实验结果表明,和大多数深度神经网络情感分类模型相比,AOA-BERT能提升情感分类的准确性.同时,通过消融实验,证明了AOA-BERT结构设计的合理性.
