摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
第1章 引言 | 第9-17页 |
1.1 课题来源 | 第9页 |
1.2 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.3 无线定位技术概述 | 第10-13页 |
1.4 室内无线定位技术国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.5 主要内容和章节安排 | 第15-17页 |
第2章 无线传感器网络技术 | 第17-23页 |
2.1 IEEE 802.15.4 标准 | 第17-18页 |
2.2 ZigBee技术 | 第18-21页 |
2.2.1 ZigBee技术概述 | 第18页 |
2.2.2 ZigBee协议 | 第18-19页 |
2.2.3 ZigBee拓扑结构 | 第19-21页 |
2.3 UWB技术 | 第21-22页 |
2.3.1 UWB技术概述 | 第21页 |
2.3.2 超宽带系统的特点 | 第21-22页 |
2.4 本章小结 | 第22-23页 |
第3章 室内定位方法 | 第23-33页 |
3.1 与位置有关参数估计及算法 | 第23-29页 |
3.1.1 TOA估计法 | 第23页 |
3.1.2 TDOA估计法 | 第23-25页 |
3.1.3 AOA估计法 | 第25页 |
3.1.4 RSSI估计法 | 第25-27页 |
3.1.5 网络连通性 | 第27-29页 |
3.2 坐标位置估计方法 | 第29-31页 |
3.2.1 三边测量法 | 第29-30页 |
3.2.2 三角测量法 | 第30-31页 |
3.2.3 极大似然估计法 | 第31页 |
3.3 本章小结 | 第31-33页 |
第4章 基于RSSI的ZigBee指纹数据库定位方法 | 第33-43页 |
4.1 多参考节点指纹数据库定位算法 | 第33-38页 |
4.1.1 最邻近定位算法 | 第33页 |
4.1.2 加权最邻近定位算法 | 第33-34页 |
4.1.3 贝叶斯定位算法 | 第34-35页 |
4.1.4 卡尔曼滤波算法 | 第35-36页 |
4.1.5 高斯滤波算法 | 第36-37页 |
4.1.6 实验结果 | 第37-38页 |
4.2 基于模糊聚类的ZigBee指纹库定位算法 | 第38-42页 |
4.2.1 模糊聚类 | 第38-39页 |
4.2.2 实验布局 | 第39-41页 |
4.2.3 实验结果 | 第41-42页 |
4.3 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 基于路径损耗模型ZigBee定位方法研究 | 第43-49页 |
5.1 对数路径损耗模型 | 第43页 |
5.2 二维定位演进算法 | 第43-44页 |
5.3 参数估计方法 | 第44-46页 |
5.3.1 粒子群优化算法 | 第45-46页 |
5.4 测试结果 | 第46-48页 |
5.5 本章小结 | 第48-49页 |
第6章 UWB定位方法研究 | 第49-54页 |
6.1 UWB技术 | 第49页 |
6.2 实验系统介绍 | 第49-50页 |
6.2.1 传感器 | 第50页 |
6.2.2 传感器定位单元 | 第50页 |
6.3 实验介绍 | 第50-52页 |
6.3.1 实验布局 | 第50页 |
6.3.2 实验原理 | 第50-51页 |
6.3.3 实验结果 | 第51-52页 |
6.4 超宽带技术应用 | 第52页 |
6.5 本章小结 | 第52-54页 |
第7章 总结与展望 | 第54-56页 |
7.1 论文总结 | 第54页 |
7.2 工作展望 | 第54-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60页 |