| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 室内信号传播模型的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 处理多径定位算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 室内信号传播模型与基础定位方法研究 | 第18-28页 |
| 2.1 室内无线信道特点 | 第18-19页 |
| 2.1.1 信道衰落作用 | 第18页 |
| 2.1.2 多径效应成因及频率对多径效应的影响 | 第18-19页 |
| 2.2 UWB无线信号传播特点与信道模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 UWB无线信号传播特点 | 第19-20页 |
| 2.2.2 UWB无线传播信道模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 UWB反射机制 | 第21-23页 |
| 2.3 基础定位方法与室内多径条件下应用分析 | 第23-27页 |
| 2.3.1 TOA估计以及其定位算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 接收信号强度-距离建模定位算法 | 第24页 |
| 2.3.3 AOA估计以及其定位算法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 TDOA估计以及其定位算法 | 第25-26页 |
| 2.3.5 位置指纹定位技术 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 单基站多径信息室内定位算法 | 第28-41页 |
| 3.1 单基站多径定位问题建模 | 第28-33页 |
| 3.1.1 虚拟基站位置确立规则 | 第28-30页 |
| 3.1.2 基于泊松过程分布系数的多径信息位置估计算法 | 第30-33页 |
| 3.2 基于泊松过程分布系数的多径信息位置估计算法参数估计 | 第33-34页 |
| 3.2.1 出现概率估计方法 | 第33页 |
| 3.2.2 对应概率向量估计方法 | 第33-34页 |
| 3.3 多径信息测量仿真数据生成 | 第34-35页 |
| 3.3.1 确定多径分量部分生成 | 第34页 |
| 3.3.2 非预期多径分量部分生成 | 第34-35页 |
| 3.4 基于泊松过程分布参数多径信息定位方法定位结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 模拟实际情况定位结果 | 第35-37页 |
| 3.4.2 多径TOA分辨能力参数对定位结果的影响 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 复杂环境下多径信息辅助定位方法 | 第41-56页 |
| 4.1 多径信息联合先验位置信息的位置估计方法 | 第41-47页 |
| 4.1.1 多径信息联合先验位置信息的位置估计方法算法模型 | 第41-42页 |
| 4.1.2 多径信息联合先验位置信息的位置估计方法仿真实现 | 第42页 |
| 4.1.3 多径信息联合先验位置信息的位置估计方法定位结果分析 | 第42-47页 |
| 4.2 复杂环境多基站数学模型构建 | 第47-52页 |
| 4.2.1 考虑壁面复杂情况与固定障碍物阴影衰落的环境建模 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于壁面与障碍物先验信息概率分布生成方法 | 第49-52页 |
| 4.3 多基站联合概率分布模型 | 第52-54页 |
| 4.3.1 多基站联合概率分布算法原理 | 第52-53页 |
| 4.3.2 多基站联合概率分布算法定位结果分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第63页 |
