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蜂窝网络中移动台的无线跟踪算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·无线定位技术概述第9-10页
   ·无线定位技术的应用第10页
   ·无线定位的主要方法第10-13页
     ·场强定位技术第10-11页
     ·TOA定位技术第11页
     ·TDOA定位技术第11-12页
     ·AOA定位技术第12页
     ·混合定位技术第12-13页
   ·国内外研究现状第13页
   ·论文内容结构第13-15页
第二章 通信信道特点与定位评价指标第15-22页
   ·移动通信无线电波传播特征第15页
   ·传播路径与信号衰落第15-17页
   ·仿真信道模型第17-19页
     ·T1P1(COST259)信道模型第17页
     ·延时扩展Greenstein模型第17-18页
     ·基于几何结构的单次反射(GBSB)统计信道模型第18-19页
   ·移动台定位评价指标第19-21页
     ·均方误差与克拉美-罗下界第19-20页
     ·圆/球误差概率第20页
     ·几何精度因子第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 经典定位算法介绍第22-28页
   ·TDOA双曲线数学模型第22页
   ·Fang算法第22-23页
   ·LS算法第23-24页
   ·Chan算法第24-26页
     ·3个基站时的Chan算法第24页
     ·4个以上基站时的Chan算法第24-26页
   ·Taylor级数展开算法第26-27页
   ·其它定位算法第27页
   ·本章小结第27-28页
第四章 基于残差加权和神经网络的定位算法第28-47页
   ·基于残差加权的Taylor级数展开TDOA无线定位算法第28-31页
     ·算法关系式第28-29页
     ·残差加权算法第29页
     ·泰勒级数展开算法第29-30页
     ·算法的实现第30页
     ·仿真及分析第30-31页
   ·基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法第31-33页
     ·算法描述第32页
     ·算法实现第32-33页
     ·仿真与分析第33页
   ·基于BP神经网络的TDOA定位算法第33-38页
     ·基于BP神经网络的TDOA测量值的修正第34-36页
     ·基于BP神经网络的TDOA定位算法第36页
     ·仿真与分析第36-38页
   ·基于RBF神经网络的AOA定位算法第38-41页
     ·AOA误差数学模型第38页
     ·基于AOA的LS定位算法第38-39页
     ·基于RBF神经网络的AOA模型第39-40页
     ·算法实现第40页
     ·仿真与分析第40-41页
   ·基于RBF神经网络的TDOA/AOA混合定位算法第41-46页
     ·基于RBF神经网络的TDOA和AOA测量值的修正第42页
     ·推广的Chan算法(TDOA/AOA定位算法)第42-44页
     ·基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法第44页
     ·仿真与分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 移动台定位跟踪算法第47-57页
   ·基于BP神经网络的定位跟踪算法第47-50页
     ·BP神经网络定位算法第47-48页
     ·移动台跟踪算法第48页
     ·距离门的选取第48-49页
     ·仿真及分析第49-50页
   ·基于RBF神经网络的TDOA/AOA跟踪算法第50-53页
     ·RBF神经网络TDOA/AOA定位算法第50-51页
     ·移动台跟踪算法第51页
     ·距离门的选取第51-52页
     ·仿真及分析第52-53页
   ·基于Kalman滤波的跟踪算法第53-56页
     ·算法描述第53-54页
     ·算法的实现第54-55页
     ·门限的选取第55页
     ·仿真及分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第六章 结论与展望第57-59页
   ·本论文总结第57页
   ·下一步工作展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
攻读学位期间取得的研究成果第65-66页

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