多信源数据融合算法及其在室内定位的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 发展历程 | 第13-16页 |
| 1.2.2 应用现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 目前存在问题 | 第19页 |
| 1.2.4 未来发展方向 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第20-22页 |
| 第二章 多信源定位数据获取 | 第22-34页 |
| 2.1 多信源融合系统 | 第22-23页 |
| 2.2 数据融合层次及特点 | 第23-24页 |
| 2.3 信源技术分类 | 第24-32页 |
| 2.3.1 红外线定位 | 第25-26页 |
| 2.3.2 超声波定位 | 第26-27页 |
| 2.3.3 ZigBee 信号强度 | 第27-30页 |
| 2.3.4 超宽带 UWB 技术 | 第30-32页 |
| 2.4 信源技术对比 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 目标定位跟踪算法 | 第34-46页 |
| 3.1 机动目标建模 | 第35-36页 |
| 3.2 传统最小二乘算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于 RSSI 的加权最小二乘算法 | 第37-39页 |
| 3.4 扩展卡尔曼滤波定位算法 | 第39-42页 |
| 3.5 混合定位算法 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 数据融合算法研究 | 第46-60页 |
| 4.1 数据融合步骤 | 第46页 |
| 4.2 数据择优 | 第46-49页 |
| 4.2.1 初始择优 | 第47-48页 |
| 4.2.2 正常择优 | 第48-49页 |
| 4.3 参数关联 | 第49-51页 |
| 4.3.1 粗关联 | 第49-50页 |
| 4.3.2 精关联 | 第50-51页 |
| 4.4 轨迹融合 | 第51-52页 |
| 4.5 融合算法研究 | 第52-59页 |
| 4.5.1 简单轨迹融合（SF） | 第53-55页 |
| 4.5.2 加权协方差融合（WCF） | 第55-56页 |
| 4.5.3 自适应加权融合（SAWF） | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 应用结果研究和分析 | 第60-72页 |
| 5.1 系统平台结构 | 第60-68页 |
| 5.1.1 混合定位模块 | 第62-66页 |
| 5.1.2 数据融合模块 | 第66-67页 |
| 5.1.3 位置服务模块 | 第67-68页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第68-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 研究总结和展望 | 第72-74页 |
| 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |
