基于RSSI的多天线测距算法的研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3 主要内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20-21页 |
| 2 煤矿井下电磁波传播特性的分析 | 第21-31页 |
| 2.1 巷道电磁波传输环境分析 | 第21页 |
| 2.2 电磁波波模特性 | 第21-24页 |
| 2.3 巷道中电磁波衰落特征的分析 | 第24-28页 |
| 2.4 电磁波的深衰落特征 | 第28-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 RSSI测距模型和系统的改进 | 第31-38页 |
| 3.1 改进的RSSI的测距模型 | 第31-33页 |
| 3.2 基于RSSI的单天线测距方法 | 第33-35页 |
| 3.3 基于RSSI的多天线测距方法 | 第35-37页 |
| 3.4 小结 | 第37-38页 |
| 4 数据滤波算法的研究与改进 | 第38-50页 |
| 4.1 几种常用的滤波算法 | 第38-39页 |
| 4.2 高斯滤波算法在巷道RSSI定位中的应用 | 第39-43页 |
| 4.3 卡尔曼滤波算法在巷道RSSI定位中的应用 | 第43-45页 |
| 4.4 改进的高斯-卡尔曼混合滤波算法 | 第45-49页 |
| 4.5 小结 | 第49-50页 |
| 5 基于RSSI多天线测距方法的测试 | 第50-63页 |
| 5.1 实验环境 | 第50-52页 |
| 5.2 RSSI的数据处理 | 第52-53页 |
| 5.3 拟合测距公式 | 第53-55页 |
| 5.4 实验步骤 | 第55-56页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第56-62页 |
| 5.6 小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简历 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
