| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 GPS信号特征与捕获研究 | 第13-29页 |
| 2.1 GPS信号特征 | 第13-17页 |
| 2.1.1 GPS信号结构 | 第13-15页 |
| 2.1.2 GPS信号质量 | 第15-16页 |
| 2.1.3 GPS信号模型 | 第16-17页 |
| 2.2 GPS信号捕获原理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 GPS捕获流程 | 第17-18页 |
| 2.2.2 GPS信号检测 | 第18-21页 |
| 2.2.3 GPS参数搜索 | 第21-22页 |
| 2.3 GPS捕获计算量分析 | 第22-28页 |
| 2.3.1 信号检测算法与捕获计算量 | 第22-26页 |
| 2.3.2 参数搜索策略与捕获计算量 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 动态驻留GPS捕获策略设计与验证 | 第29-43页 |
| 3.1 动态驻留GPS捕获策略设计 | 第29-32页 |
| 3.2 动态驻留GPS捕获策略优化 | 第32-38页 |
| 3.2.1 捕获策略的概率模型 | 第32-35页 |
| 3.2.2 捕获策略的参数优化 | 第35-38页 |
| 3.3 动态驻留GPS捕获策略验证 | 第38-42页 |
| 3.3.1 捕获策略的捕获灵敏度仿真 | 第38-40页 |
| 3.3.2 捕获策略的捕获计算量分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于CNN的GPS信号检测算法设计与验证 | 第43-55页 |
| 4.1 面向GPS信号捕获的CNN应用分析 | 第43-44页 |
| 4.2 基于CNN的GPS信号检测算法设计 | 第44-47页 |
| 4.3 基于CNN的GPS信号检测算法优化 | 第47-50页 |
| 4.4 基于CNN的GPS信号检测算法验证 | 第50-54页 |
| 4.4.1 卷积神经网络的参数训练 | 第50-52页 |
| 4.4.2 信号检测算法的性能仿真 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于CNN的GPS动态驻留捕获算法实现与测试 | 第55-63页 |
| 5.1 基于CNN的GPS动态驻留捕获算法实现 | 第55-56页 |
| 5.2 基于CNN的GPS动态驻留捕获算法测试 | 第56-59页 |
| 5.3 基于CNN的GPS动态驻留捕获算法分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |