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针对室内环境中复杂的多径效应影响定位精度问题,提出一种基于3维卷积神经网络(3 dimensional convolutional neural network,3DCNN)多径程度划分的自校准指纹定位算法。该算法利用MeanShift方法分析定位区域内每一个采样点的信道状态信息数据分布特性,得到其可代表多径效应程度的簇类数量,结合阈值原则将指纹库划分为2种不同多径程度的子库,从而减少多径程度差异较大的指纹点对后续定位影响利用3DCNN深度学习2类指纹子库。在定位阶段,根据校准算法判断待测数据所属子库,并采用相应的3DCNN模型估计位置。通过仿真实验验证,该方法在保证指纹库构建合理性和高效性的同时,在定位精度方面实现了明显的提升,优于与之对比的相关算法。 相似文献
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研究了影响Fe(OH)3进行酸式电离反应的因素,在多种浓度和温度条件下的NaOH浓溶液中采用SnO2-Sb2O3/Ti电极,研究FeO24-/FeO-2体系的电化学氧化还原反应参数及其变化趋势,结果证实该体系发生电化学氧化还原反应的最佳碱溶液浓度范围为12~14 mol/L,最佳温度范围为295~315 K.阐明了在实验条件下FeO24-/FeO-2氧化还原体系中存在由FeO:-/FeO-2构成的氧化还原电对,而FeO24-不直接与FeO-2构成氧化还原电对;并给出了FeO24-/FeO-2氧化还原体系的Latimer图. 相似文献
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文章以甘肃省永靖县黑方台地区为对象,该地区是受长期灌溉水下渗导致地下水位抬升,进而诱发了大量黄土滑坡。为了进一步研究黑方台地下水的水-岩(土)相互作用对岩土体的影响,本文借助主成分分析法,对黑方台的地下水化学特征进行分析,并结合滑坡岩土体的易溶盐成分和矿物组成等特征做综合研究。采集滑坡体出水口处的地下水样测试水化学组成,选择前2个变量因子Z1、Z2作为主成分(分别占总方差的68.166%和20.576%),分析地下水的水化学特征,便可反映90%左右的信息。主因子Z1主要反应易溶盐含量和水敏性矿物(长石类、方解石等)的水解作用对地下水化学成分的控制作用,主因子Z2反映微溶盐石膏(硫酸钙)矿物的溶解度随地下水离子浓度增加而增大和CaCO3的溶解、沉淀过程。研究表明,水-岩(土)相互作用会导致岩土体胶结性变差,微结构破坏,进一步累积会使岩土体产生大量裂隙和孔洞,最终将影响岩土体稳定性;另外,黄土中CaCO3的淋溶和迁移证明CaCO3淀积层顶部应为地下水入渗方式转变的分界线。地下水主成分分析的结果能反映出黑方台滑坡地下水与岩土体的相互作用的主要过程。 相似文献