【摘 要】
：
无处不在的地磁场由于室内环境中建筑结构的差异而具有独特的特征。此外,地磁信号的分辨难度会导致定位结果的不准确。本文提出了一种使用深度神经网络来提高定位精度的地磁室内定位系统。为了解决地磁场的低分辨率问题,本文将连续的地磁信号矢量化为轨迹序列,并以此为基础设计了一种新的地图构建方法来搭建用于室内定位的地磁数据库。然后,通过引入时间卷积网络(TCN)来提取磁轨迹序列的深层特征。实验结果表明,这种方法优于KNN和基于LSTM的DRNN等其他机器学习算法。
【机 构】
：
杭州电子科技大学自动化学院,杭州电子科技大学电子信息学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(61931008,61671196,62001146,61971268,61972123),浙江省自然科学基金资助项目(LR17F030006)。
论文部分内容阅读
无处不在的地磁场由于室内环境中建筑结构的差异而具有独特的特征。此外,地磁信号的分辨难度会导致定位结果的不准确。本文提出了一种使用深度神经网络来提高定位精度的地磁室内定位系统。为了解决地磁场的低分辨率问题,本文将连续的地磁信号矢量化为轨迹序列,并以此为基础设计了一种新的地图构建方法来搭建用于室内定位的地磁数据库。然后,通过引入时间卷积网络(TCN)来提取磁轨迹序列的深层特征。实验结果表明,这种方法优于KNN和基于LSTM的DRNN等其他机器学习算法。
其他文献
为评估抗震救灾装备的性能,科学谋划装备发展,从抗震救灾任务出发,建立了以"平战一体、精干多能、反应迅捷、救援高效"为目标的抗震救灾装备性能评估指标体系,运用层次分析法确定指标体系权重,利用效用函数将定量、定性指标进行归一化处理。结果表明,抗震救灾装备体系的性能评估结果为中,符合部队实际情况。虽然救援分队编配了不少的抗震救灾装备,但在侦检装备检测种类的多样性、搜索装备的测距精度、顶撑装备的自身重量、
新型干水灭火剂具有灭火高效、清洁环保等特点,集合了水基灭火剂和干粉灭火剂的优势,为应对随社会发展不断出现的新火灾场景提供了更多的选择。通过对比不同固液配比制备的硫酸铵干水粉体的粒径分布和流动性,发现在转速3000 r/min,搅拌时间6 min时,1∶13的固液配比制备的干水粉体更适合用作灭火剂。然后进行了不同释放压力工况下的灭火实验,通过对比9组实验的实验现象和实验数据,发现在0.6~0.7 MPa的充装压力下,其灭火效率最佳。
针对“情景—应对”突发事件处置模式的概率推演方法存在主观性强、针对性不足等缺陷,以石油化工火灾事故为对象,在分析事故情景演变路径节点(情景元)特征要素的基础上,收集两百余起石油化工火灾历史案例,利用文本挖掘并转化为数字编码,基于数据库管理软件SQLift构建情景演变路径数据库。利用Java程序语言中的循环函数调用数据库解决情景推演中路径节点确定的问题,并进一步基于频率思想实现推演概率值确定问题,按照前期思路开发出“石油化工火灾事故情景推演系统”手机APP。以某液化石油气储罐区火灾事故为实例,验证本文所提出
为有效降低热气溶胶灭火剂温度并尽可能优化气溶胶灭火剂的性能,研究9种化学散热降温剂在质量比为3%、5%、7%、9%的情况下对气溶胶灭火剂温度的影响,同时考虑残渣率、质量燃速、灭火时间的变化,综合分析化学散热降温剂改性气溶胶灭火剂释放性能。结果表明:化学散热降温剂的添加有明显的降温作用且能有效缩短灭火时间,草酸铵对降温效果最好。残渣率随着散热降温剂的含量增加会增大。碱式碳酸镁、硼酸对灭火剂的质量燃速有明显的降低作用;碳酸钾、碳酸氢钾会增大灭火剂的质量燃速。
为直观展现国内外火场助燃剂检验鉴定的研究情况和研究热点,利用中国知网和Web of Science数据库,采用文献计量分析、知识图谱分析、可视化分析等方法,对有关火场助燃剂检验鉴定的文献资料进行统计分析。通过CiteSpace可视化软件,全面分析国内外有关火场助燃剂检验鉴定研究领域的发文量、核心作者、研究机构、核心期刊、研究热点等问题,力图直观展现国内外研究的大致情况,并绘制网络图谱,可视化呈现上述内容。
对常见软垫家具填充物软质聚氨酯泡沫(FPUF)的燃烧特性及其燃烧烟气中窒息性气体组分生成量的变化特性展开实验研究,并采用有效剂量分数FED模型对烟气毒性进行评价。结果表明:无论是在强制点火模式抑或是非强制点火模式中,不同盐湿度雾滴沉降作用下FPUF热释放速率(HRR)曲线的发展规律基本相似。FPUF的着火时间在无强制点火模式中随着空气中雾滴盐度的增加而延长,而在强制点火模式中则基本相近;不同盐湿度空气中FPUF燃烧生成的各烟气组分生成量的变化规律具有相似性,当量比Φ值在0.9~1.6时,高盐湿度空气对各烟
为提高聚甲醛(POM)的阻燃性能,以聚磷酸铵(APP)-磷酸氢二铵(DAP)-玉米淀粉(CS)为膨胀阻燃体系,将其与POM通过熔融共混制备了阻燃POM复合材料。并采用氧指数(LOI)仪、水平垂直燃烧(UL-94)测定仪、热重-差示扫描量热仪(TG-DSC)、扫描电镜(SEM)及锥形量热仪(CONE)等仪器对所制备的样品进行了测试与表征,结果表明:当复配膨胀体系中APP∶DAP∶CS=4∶3∶1时,阻燃POM的LOI可达38,UL-94等级为V-1级,热释放速率和总释热量均较小,炭层结构致密稳定,说明APP
单载波频域均衡(Single-Carrier Frequency-Domain Equalization,SC-FDE)是一种有效的抗码间干扰的算法,在无线通信系统中得到了广泛的应用。传统线性SC-FDE算法主要包括信道估计、噪声功率估计和信道均衡三个模块,其中每个模块都是单独优化的。为了联合优化这三个模块,本文提出了一种基于深度学习的SC-FDE算法。为了减少网络收敛所需的训练数据量,本文为SC-FDE中的三个模块分别设计了一个子网络。此外,本文还提出了一种训练机制,通过平等地对待每条无线路径,提高了所
为了详细研究热镀锌彩钢板受热痕迹特征变化及痕迹形成原因,选择有涂层和无涂层两种热镀锌彩钢板为研究对象,讨论了彩钢板在不同温度下受热30 min时的痕迹变化特征。结果表明热镀锌彩钢板在高温下的变化主要包括表面涂层的热损、镀锌层及钢板本体的热蚀几方面,其宏观痕迹在400、500、800、900℃四个温度点会发生明显变化,宏观上800℃以下时主要表现为涂层形态和颜色的变化:涂层无变化—漆层变黑—变为浅黄并出现粉末—漆层出现裂痕—漆层脱落,900℃后样品表面为黑色金属氧化层;微观上800℃以下时能观察到镀锌层,在
现有基于深度神经网络的辐射源识别算法受训练场景限制,当待测信号与训练数据集的信道环境噪声不一致时,网络的识别性能严重退化。为了克服该问题,本文提出一种基于迁移学习的辐射源个体识别算法。该算法结合领域自适应的思想,建立优化模型将不同信噪比下信号的特征对齐,使在特定信噪比下训练的神经网络学习到与信道噪声无关的射频指纹特征,实现对其他信噪比下信号的高准确率识别。仿真实验结果表明,提出的算法显著提升了基于深度神经网络的辐射源个体识别算法在动态噪声条件下的准确率,在待识别信号信噪比下降4 dB的情况下,准确率提升了