【摘 要】
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在未来的5G网络应用中,非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)对于用户设备的定位尤为重要.论文研究了在不同5G网络条件下上行协作NOMA在基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)定位的表现,并采用放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和解码转发(Decode-and-Forward,DF)两种中继策略来分析上行链路协作NOMA和OMA的TOA定位的CRLB.最后,通过仿真分析比较了不同5G网络场景下上行协作NOMA和协作
【机 构】
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江南大学物联网工程学院 无锡 214122
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在未来的5G网络应用中,非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)对于用户设备的定位尤为重要.论文研究了在不同5G网络条件下上行协作NOMA在基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)定位的表现,并采用放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和解码转发(Decode-and-Forward,DF)两种中继策略来分析上行链路协作NOMA和OMA的TOA定位的CRLB.最后,通过仿真分析比较了不同5G网络场景下上行协作NOMA和协作OMA的TOA定位性能.
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近年来,随着社会经济的发展与改革开放的深入,国内的主要城市的经济也在不断的提高.同时不同城市间的经济地位与发展程度也有了改变,而城市的经济水平与活力,也影响着大型企业的投资与国家政策的倾斜.于是建立一个新的对国内主要城市的发展程度进行评价的模型就显得尤为重要.由已有的研究可知,一个地区的公司数量是评估该地区经济活力的重要标准.以北京为例,收集了相关的数据以及当地的历史公司数量利用灰色关联法计算不同数据对公司数量的关联度,之后利用模糊综合评价法,将国内主要城市的经济活力分为4个等级,用于对城市发展程度进行排
针对血循毒蛇中烙铁头蛇和竹叶青蛇咬伤症状相近、难以辨别,容易误诊的问题,论文提出通过提取烙铁头蛇咬伤和竹叶青蛇咬伤住院患者的基本信息、生命体征、咬伤病史、蛇形态、伤口局部症状以及全身症状等特征,先对特征进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对烙铁头蛇和竹叶青蛇咬伤进行预测诊断,结果预测准确率达到86％,比单支持向量机方法的预测准确率提高了6％.运用主成分分析结合支持向量机方法对烙铁头蛇
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传统的心电信号分类方法通常需要人为提取特征,导致系统的分类性能不稳定.基于此,运用了基于深度置信网络的心电信号分类算法,利用网络的深层次学习能力自动学习信号的特征.提取特征后,选用Softmax分类器对信号进行分类,并用误差反向传播算法微调网络,提高分类性能.选取MIT-BIH数据库中的正常心拍、室性早搏、房性早搏和起搏心拍进行实验,通过实验结果和方法对比,深度置信网络整体的分类精度达到98.8％,表明其在心电信号分类问题中具有良好的分类识别效果.
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