LTE网络MR与信令数据高精度联合定位分析方法

在高精度整数的存储中，t数组采用右往左存储，每一位数字用一个字节表示，这样不仅方便打印，还能简化后面的乘除运算。t的符号位signbit为1（正）或-1（负），而tlastdigit则代表最高位对应的下标。 void print_bignum(bignum *n) { if (n->signbit == MINUS) printf(\"-\"); for(int i = n->lastdigit; i >= 0; i--) printf(\"%c\", '0' + n->digits[i]); printf(\" \"); }

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

利用现网A-GPS定位功能，结合大数据技术与精准分析系统，对测量数据进行统计、定位和回放，获取精准的用户级位置信息。 在此基础上，可以实现： 精准评估和监控网络质量。 实现“众筹式”网络优化评估。 快速分析和响应突发网络事件。 减少路测和室内定点测试，降低资源投入，提升工作效率。

【tensorflow-resnet-master.zip】 【实例简介】 tensorflow-resnet-master.zip 提供了高准确率的深度学习模型，是一个极具实用性的神经网络项目。该资源包含完整的文件结构和详细的配置文件，以便快速上手与部署。 【实例截图】 项目内容包括一系列配置和数据处理文件，如图所示： 【核心代码结构】 tensorflow-resnet-master config.py：用于设置模型的各项参数 convert.py：实现模型文件格式的转换 data：包含示例图片与预训练模型文件 cat.jpg ResNet-101-deploy.prototxt Res

此文档详细介绍 INS/GPS 组合定位中扩展卡尔曼滤波 (EKF) 的递推过程，包括状态方程、观测方差及其线性化。

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置

不限流量套餐推出后，LTE网络容量需求急剧增加，高校学生用户的业务模型也发生了变化。通过大数据统计分析，采用最小二乘法建模，提出了一种更适应流量变化的业务预测模型。据此模型计算网络保障速率下的容量需求，为高校网络扩容与规划提供指导。

利用一个地面控制点搞定 SAR 图像的高精度立体定位，听起来是不是挺狂的？2014 年这篇论文就干了这么一件事。它不是靠一堆控制点堆精度，而是用轨道参数+单点标定，把近距延迟和多普勒中心频率校正到位，挺巧妙。实验是拿中国测绘科学研究院的机载 SAR 图像做的，定位误差也给得蛮实在，误差范围说出来你都不信——真的小。方案思路也不复杂，先用轨道数据定位置和速度，再通过单个控制点“喂”进去微调，搞出个准的定向参数。和传统那种靠多个 GCP 的做法比，轻量多了，效率高，也适合控制点不好取的复杂地形。你要是做遥感图像定位这块，尤其是高分辨率 SAR 图像的精定位，真可以看看这篇。有现成数据、有实验结果，