CDMA2000终端定位技术研究及接收机前端

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资源摘要信息:"本资源主要围绕CDMA2000移动终端定位系统接收机前端技术进行了深入的研究。CDMA2000移动终端定位系统是一种基于CDMA2000技术的定位系统,其主要特点是能够在不依赖移动通信公司的帮助下,对特定区域内的移动终端(如手机和上网卡等)进行位置检测,进而实现对目标对象的精确定位。这种定位系统的核心在于接收机前端技术,即对接收信号的处理技术。 CDMA2000移动终端定位系统的上行链路(接收手机发射信号)的频率范围为824-849MHz,而下行链路(接收基站发射信号)的频率范围则为869-894MHz。在进行定位时,定位系统需要对这两个频段的信号进行准确的捕获和处理。 CDMA2000移动终端定位系统的接收机前端技术包括但不限于以下几个方面: 1. 信号的接收:定位系统需要能够准确接收移动终端发出的信号,并且能够处理在传输过程中可能出现的各种干扰,如多径效应、噪声干扰等。 2. 信号的放大与滤波:接收机前端需要对微弱的信号进行放大,同时需要通过滤波器滤除无用的频率成分,保证信号的质量。 3. 混频与本振:接收机前端技术中的混频器将信号从载波频率转换到中频,而本振则为混频提供参考频率。 4. 自动增益控制(AGC):为了适应不同强度的输入信号,接收机前端需要有自动增益控制机制,以保证信号的稳定性和可靠性。 5. 模拟到数字转换(ADC):在处理完模拟信号后,需要将模拟信号转换为数字信号,以便进行进一步的数字信号处理。 6. 信号的同步与解调:接收机前端技术还需要对信号进行同步和解调,以获取信号中的数据信息。 研究中涉及的技术还包括信号处理算法、误差校正技术、多用户检测技术等,这些都是提高定位精度、降低系统复杂度和成本的关键技术。 标签中所提到的“cdma2000移动终端定位系统”、“cdma2000”、“poem7qi”、“手机信号定位”、“移动信号定位”等词汇,都指向了本资源研究的内容范围。这些标签有助于对研究内容进行索引和检索。 文件名称列表中的“CDMA2000移动终端定位系统接收机前端技术研究.caj”表明了资源的详细内容,包括了对CDMA2000移动终端定位系统接收机前端技术的深入研究和探讨。".caj"文件格式是一种常见的中国学术期刊电子文档格式,它包含了文章的文本内容和部分图形信息。 综上所述,本资源为研究CDMA2000移动终端定位系统提供了一个详细的前端技术框架,对于希望深入理解和应用该技术的工程师和技术人员来说,是一份宝贵的参考资料。"

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

2023-06-08 上传
2023-03-27 上传